ASR：深度学习精细刻画阿波罗月震数据中的短周期信号及其对未来月震观测的启示

月球没有大气和海洋，其背景振动噪声水平远低于地球和火星，为观测月震和其他高科学价值弱振动信号（如月球自由振荡、引力波等）提供了理想条件。然而，受月表昼夜温差大、地外仪器布设条件受限等因素影响，月震记录中广泛存在由温度变化引发的干扰信号。这些干扰信号强烈且频发，影响整个观测频带，难以通过简单滤波或其他方式有效去除，严重制约了连续月震记录的时频分析和弱信号识别。最新研究表明，深度学习技术能够从复杂背景数据中提取有效信息，拓展对已有观测资料的认识。例如，在阿波罗任务结束50多年后，月震数据中仍发现了新的长周期信号（）。在新的月震数据获取之前，亟需发展适用于长期连续记录、强干扰背景的复杂行星震数据分析方法，进一步挖掘已有观测资料中尚未被充分认识的科学信息，并为我国未来月震观测任务积累分析经验与技术储备。

针对这一问题，中国科学院地质与地球物理研究所刘欣博士生、肖卓伟博士后和导师李娟研究员，建立了深度学习干扰信号检测与Lomb-Scargle周期谱分析相结合的行星震周期信号分析流程，并将其应用于1969-1977年阿波罗连续月震数据。在此前初步揭示出主周期约8秒的短周期信号（）的基础上，研究团队进一步将该流程用于SPS信号的系统检测和特征分析。结果表明，SPS稳定出现在Apollo 12台站，主要发生于月球白天，并集中于月球正午至下午时段（图1）。在阿波罗任务早期，少量SPS也出现在日出、日落和夜间。其主周期在每个月球日内连续变化，通常呈现先缩短、后延长的特征。在年尺度上，SPS的持续时间和出现时间表现出重复的季节性变化：持续时间周期性缩短或延长，起始时间相应提前或推迟，同时整体呈现逐年延后的趋势。

偏振分析表明，SPS具有稳定的空间指向性。其方位角稳定在约50°，对应近似东北-西南方向；入射角主要分布在55°至70°之间。为探究SPS来源，研究团队进一步检查了Apollo月震仪指令记录、校准记录和仪器布设信息。在排除人工指令/操作等可能因素后，综合仪器布设、运行记录和SPS出现时间，研究人员推测SPS可能与Apollo 12超热离子探测器有关（图2）：Apollo 12任务中，超热离子探测器与月震仪之间具有较直接的空间连接关系；而在Apollo 14和Apollo 15任务中，超热离子探测器与月震仪之间由中央站相隔，相关扰动向月震仪耦合的效率可能被削弱；Apollo 16则未携带该仪器。这一结果表明，在月球极其安静的地震观测环境中，不同科学仪器之间的微弱相互干扰也可能被月震仪清晰记录，并影响数据解释。

图1 短周期信号（SPS）的时间分布特。图中展示了Apollo 12台站记录到的SPS波形（a）、去异常后Lomb-Scargle周期谱（b）、SPS时间分布图（c），以及其中12个月的时频谱图（d）。结果显示，SPS在一个月球日内的主周期通常表现为先减小后增大；从长期变化看，SPS的出现时间具有重复的年度变化模式，并存在逐年向后漂移的趋势。红色、蓝色、绿色和黄色箭头分别表示日出、日落、正午至下午以及夜间出现的SPS

图2 SPS偏振特征（a）、台站间对比（b）及Apollo仪器布设草图（c）。图a展示了不同类型SPS的Lomb-Scargle周期谱、方位角和入射角变化；图b比较了Apollo 12、14、15和16四个台站的时频谱与仪器温度记录，显示SPS仅在Apollo 12台站明显出现；图c给出了Apollo 12、14和15的仪器布设草图

该研究建立了一套基于深度学习的行星震时频分析方法，精细刻画了Apollo 12台站SPS信号的时间分布、周期演化和偏振特征。通过结合深度学习自动去异常与Lomb-Scargle周期谱分析，研究团队在不规则缺失数据条件下恢复了稳定的短周期时频特征。该方法未来可推广至其他周期范围，用于分析月震背景噪声、识别潜在周期信号，并为火星及其他行星震数据分析提供参考。

研究成果发表于国际学术期刊Advances in Space Research（刘欣, 肖卓伟, 李娟*. Refined Characterization of Prevalent Short-Period (5–15 s) Signals in Glitch-Contaminated Apollo Seismic Data via A Deep Learning Workflow[J].Advances in Space Research, 2026. DOI:10.1016/j.asr.2026.05.084.）。研究受国家自然科学基金项目（42230111和42508008）资助。