IBEM simulation of seismic wave scattering by valley topography with fluid layer
-
摘要: 结合单相介质动力格林函数和流体域格林函数，将间接边界元方法拓展到含流体层河谷对地震波散射的求解，并结合具体算例进行大量参数分析。研究结果表明，含流体层河谷地形对平面P波、SV波入射时的地震响应受控于入射波频率、入射波角度及流体深度等多种因素。总体来看：① 在低频域内，含流体河谷底部及附近地表的频谱特性与不含流体的河谷反应基本一致；② P波入射时在水层体系共振频率处，河谷底部位移缩小效应显著，而此频率处流体表面位移达到最大；③ 流体层具有吸收地震波能量的作用，流体深度越大，河谷表面及附近地表的地震动位移越小。研究成果可在一定程度上为河谷地形附近地震动效应的评估及防震减灾工作提供理论依据。Abstract: Combined with the dynamic Green’s function of single-phase medium and the Green’s function in the fluid domain, the indirect boundary element method is developed to solve the scattering of valley topography with fluid on plane P and SV waves, and the parameter analysis is carried out in combination with specific examples. The results show that the seismic response of valley topography with fluid layer to plane P and SV waves is controlled by many factors, such as incident wave frequency, incident wave angle and the depth of fluid. Generally speaking: ① In the low frequency domain, the frequency spectrum characteristics of the valley bottom and the nearby surface are basically the same in the valley with or without water. ② When P wave incidents, at the resonance frequency of this aquifer system, the displacement at the bottom of the valley decreases significantly, but the displacement of fluid surface reaches the maximum. ③ The fluid layer has the function of absorbing seismic wave energy. The larger the fluid depth is, the smaller the ground motion displacement of the valley surface and nearby ground is. The results can provide a theoretical basis for the evaluation of the ground motion effect near the valley terrain and the work of earthquake prevention and mitigation.
-
引言
近年来，随着卫星遥感技术的不断发展，地震受灾区域的高分辨率遥感影像凭借其覆盖范围广、信息量大、处理时间短等优势，逐步成为政府部门和研究人员等进行灾害检测和损失评估的数据源，在其基础上对灾区建筑物损毁情况进行计算机解译与评估，可以有效地提高灾害管理工作的效率，是灾后恢复重建、开展防灾减灾措施的必要步骤。
传统的遥感影像分类方法有目视解译和基于像元的非监督分类、监督分类法，在高分辨率遥感影像地物识别分类中已经得到广泛应用（Benediktsson et al，1990；赵萍等，2005；Turker，Koc-San，2015；李强等，2018，2019；牟多铎，刘磊，2019；Li et al，2019），但由于存在“椒盐噪声”等现象，这些方法在震害建筑物信息提取中的分类效果不是很理想。1999年，Baatz和Schäpe （1999）提出的面向对象遥感影像分类方法有效地解决了这些问题，Hussain等（2013）基于遥感影像的变化检测比较了多种基于像元与基于对象的方法，并表明基于对象的方法更加有助于提高分类结果。近20年来，面向对象方法在地物信息提取中得到了广泛应用：陈云浩等（2006）针对光学遥感影像，以北京城市土地利用分类为例，对面向对象分类方法的规则进行了讨论；Alonso-Benito等（2013）将面向对象方法与支持向量机（support vector machines，缩写为SVM）、神经网络、最大似然法三种基于像元的分类方法进行比较，应用于森林易燃植被的分类提取，结果表明面向对象的分类精度明显高于基于像元的分类方法；张峰等（2008）通过面向对象与SVM方法相结合成功提取了多源影像数据中的建筑物信息；游永发等（2019）采用面向对象与形态学相结合，提出了一种高分辨率遥感影像建筑物信息分级提取的方法，其提取精度均大于90%。目前国内外很多研究人员已将面向对象分类方法成功应用于遥感影像中震害建筑物的检测与提取：Gulsen等（2011）、Li等（2011）、龚丽霞等（2013）、王东明和许立红（2016）基于面向对象分别对汶川、海地、玉树、尼泊尔地震的高分辨率遥感影像中的建筑物信息进行了提取，均得到了较好的分类结果，提取精度均较高；赵妍（2017）针对高分辨率遥感影像的建筑物震害信息，基于面向对象方法提出了一系列变化检测的技术流程，实现了对震害建筑物信息的有效提取。
大多数研究人员将面向对象方法应用于震害建筑物识别时，都是基于多尺度分割，采用人工调试或前人经验来确定最终分割尺度，耗时耗力。因此本文在利用面向对象方法分类时，为了避免出现分割不足或过度分割的现象，拟采用影像分割尺度参数（estimation of scale parameters，缩写为ESP）算法自动选择最优分割尺度，结合最邻近分类构建特征规则集，以期提高高分辨率遥感影像中震害建筑物识别的准确度，从而满足震害快速评估的需求。
1. 研究方法
面向对象以分割后的对象为最小分类单元，对具有同质性像元所组成的多边形对象进行分析，该方法不仅要考虑图像的光谱特征，还需要考虑图像的纹理、几何、上下文特征等来进行统计分析（吴剑，2010）。图1给出了本文数据处理的主要流程，首先对影像进行最优分割尺度研究，即基于ESP算法选出最优分割尺度，然后根据其得到的影像对象进行特征选择与提取，结合最邻近分类和制定的规则集进行面向对象分类，最后进行精度验证并优化分类结果。
1.1 遥感震害建筑物特征定义
在正常情况下，遥感影像中的建筑物一般具有相似且规则的几何形态，光谱特征虽各有不同，但经过量化后均表现为像元值或是较高的灰度值，在纹理特征方面，遥感建筑物顶部与周围环境相比更加明显，且有完整的纹理结构；而在地震过后，不同类型的建筑物也会发生不同程度的毁坏与倒塌，其外形轮廓特征呈现非规则的状态，部分损毁建筑物灰度值发生变化，在影像上呈暗灰色或黑色，虽然房屋间隔可以辨认，但已经不具备完整且规则的几何形态和纹理结构（张景发等，2017）。根据这些特征本文将震害建筑物分为基本完好（包括完好、轻微破坏）、中度破坏、完全损毁（包括全毁、多数倒塌）三大类。
1.2 多尺度分割
影像分割技术是面向对象分类中至关重要的一步，它对地物目标的分类结果的好坏有直接的影响。目前最常用的是多尺度分割技术，简单来说，多尺度分割就是在不同的尺度上将影像分割成有意义的影像多边形。Drăguţ等（2010）使用eCognition软件研究了多尺度分割的参数，并在建筑物的分割和提取中取得了良好的结果。
本文同样选择使用eCognition软件进行面向对象方法的数据处理，为了减少由不合适的分割尺度所带来的“过度分割”或“分割不足”的现象，得到最佳分类效果，需要找到震害建筑物的最优分割尺度。本文通过ESP尺度评价工具来估算震害建筑物的最优尺度。该方法由Drăguţ等（2014）提出，被开发为eCognition软件中一种插件工具，用来自动获取最优分割尺度。ESP方法将局部方差VL作为分割对象层的平均标准差，在一定尺度范围内，利用迭代的方法计算影像对象层的局部方差，由于VL值需要根据分割后不同对象间的异质性变化来绘制局部方差与对应尺度的关系图，而从图中得到所对应阈值较为困难，因此该工具引入了VL的变化率RC，通过计算不同的分割尺度参数，将RC作为对象分割最佳尺度参数，以此来判断分割效果。RC的计算方法为
$ {R}_{{\rm{C}}}{\text{＝}}\left(\frac{{L}_{i}{\text{－}}{L}_{i{\text{－}}1}}{{L}_{i{\text{－}}1}}\right){\text{×}} 100{\text{%}}{\text{，}} $
(1) 式中，Li，Li－1分别为目标层第i对象层和第i－1对象层的平均标准差。
根据经验先将形状因子和紧致度两个参数设置为0.5，初始分割尺度设置为100，然后通过ESP算法进行最优分割尺度评估（图2）。当RC值最大，即出现峰值时，该点所对应的分割尺度值就是最优分割尺度。由于影像中存在不同地物，例如植被、阴影、道路等，因此会存在多个最优分割尺度，图中的RC曲线就会出现多个峰值，其对应的值主要有29，39，51，79，95，分别对这五个最优分割尺度进行多尺度分割，从而找出震害建筑物的最优分割尺度。
![]()
图 2 基于ESP算法的最优尺度分割评估结果Figure 2. Evaluation results of optimal segmentation scale based on ESP algorithm通过目视解译，将五个分割结果与影像实际地物相结合，可以看出当分割尺度为29和39时，影像中被分割的建筑物较为破碎；而当分割尺度为79和95时，震害建筑物与多数植被、阴影不能较好的分割开来，存在很多欠分割现象；当分割尺度为51时，影像中建筑物的分割效果最好，因此选择51作为研究区的最优分割尺度。
1.3 最邻近分类
最邻近分类属于监督分类的一种，但面向对象中的最邻近分类是基于影像对象进行分类，有别于基于像元的监督分类，分类精度较高。本文采用最邻近分类器来优化特征空间，寻找分类特征的最佳组合。
由于道路的纹理、几何等特征与建筑物相似，较难区分，因此为了得到更好的分类效果，本文结合ArcGIS将街道信息去除后，再利用eCognition将研究区分为中等破坏、毁坏、基本完好、植被、阴影五大类，一共选择了64个样本对象，基于各类别的样本选择，将形状、纹理、光谱中的40个特征作为初始特征集，通过最邻近分类计算后得到各类别之间所产生的最优特征组合，分别为亮度、均值、标准差、矩形度、紧致度、密度、灰度共生矩阵（gray-level co-occurence matrix，缩写为GLCM）的角二阶矩、同质性、熵以及灰度差分矢量（gray-level difference vector，缩写为GLDV）。根据最优特征组合制定相应的分类规则集（表1），首先对阴影、植被进行分类，再根据震害建筑物的特征，依次对完全损毁、基本完好和中度破坏建筑物进行分类，得到初步分类结果，再对细小图斑作平滑处理，并将错分地物正确归类，最后将各地类合并得到最终结果。
表 1 各地物的特征规则集Table 1. The feature rule set of a variety of surface features地物类别 特征规则集 阴影 亮度≤23 植被 均值≤30.5；矩形度≤0.9；紧致度≥1.61 完全损毁建筑物 GLCM角二阶矩≤0.002；GLCM同质性≤0.06；标准差≥30 基本完好建筑物 标准差≤12或标准差≥20；GLCM熵≥9；4.1≤GLDV熵≤4.3
1.925≤密度≤2.222或1.19≤密度≤1.39中度破坏建筑物 还未分类 注：GLCM为灰度共生矩阵，GLDV为灰度差分矢量。 1.4 精度验证
本文将联合国组织UNITAR/UNOSAT实地调查解译与目视解译结合的结果作为对比基准（图3）。利用总体精度和Kappa系数作为分类精度的评价指标，总体精度表示分类结果与实际地物信息比较后两者相吻合的概率，即地物正确分类数与总数的比值；Kappa系数指通过定量评价分类数据与参考数据来检验两者的一致性，当其值越接近于1时，表明一致性越好，分类精度高。
1.5 研究区概况
海地共和国位于西印度群岛海地岛西部，总人口约有830万，当地时间2010年1月12日下午16时53分，发生了MS7.0大地震，全国大部分地区受灾严重，首都太子港为地震中心，地震导致约42万人伤亡。本文基于预处理后的GeoEye-1卫星影像，以2010年1月12日海地地震后太子港附近灾区为研究区域，其影像分辨率为0.5 m，图像大小为1 209×1 275 （图4）。
2. 结果分析
图5为基于面向对象方法进行分类的最终结果。为了更好地评价基于面向对象方法的分类效果，本文采用基于像元的支持向量机法、BP神经网络、基于CART算法的决策树分类与基于对象的面向对象方法进行对比分析。SVM是通过自动搜索对分类有较大区分能力的支持向量，构造最优分割超平面，将类之间的间隔最大化，从而实现训练样本分类；BP神经网络是一种前馈多层的网络结构，按照误差完成反向传播算法训练；基于CART算法的决策树分类属于二分递归分割，通过决策树生成和剪枝进行遥感分类。主要从以下三方面进行比较。
2.1 目视效果
从建筑物震害信息提取的目视结果来看，所有分类结果与实地调查解译的矢量数据结果均存在一定的误差，但面向对象的分类结果与解译结果较为接近，三种基于像元的分类方法都存在过分割现象，即将单体建筑物分成多种类型，分类效果不是很理想。即使完成分类后处理，三种方法仍然会存在很多细小斑块（图6），即“椒盐噪声”现象，产生这一现象的原因是文中三种基于像元的分类方法都是通过样本训练后基于光谱特征进行了信息提取，像元是其最小操作单位，并且未考虑相邻像元之间的关联及纹理、几何形状等特征；而面向对象分类方法处理的最小单位是分割后的对象，除了考虑光谱特征外，还考虑了形状、纹理等特征信息，不仅弥补了基于像元遥感分类方法中特征信息单一的缺点，也有效地避免了“椒盐噪声”现象。
![]()
图 6 基于各种方法的“噪声”现象对比Figure 6. Comparison of “noise” phenomena based on various methods2.2 精度评价
通过计算得到面向对象分类结果的总体精度为87.1%，Kappa系数为0.819 3，识别精度较高，但也存在错分、漏分现象（表2）。从表2中可以看出，分类结果中基本完好和中度破坏建筑物的数量与实地调查解译结果出入较大，但总体数量差别较小。产生这种现象的主要原因是一部分基本完好建筑物的屋顶存在杂物、水坑等，与中度破坏建筑物屋顶的纹理特征相似，导致基本完好建筑物中有一部分被错分为中度破坏建筑物；分类结果中的完全损毁建筑物相对实地调查结果中的数目较少，其主要原因是倒塌建筑物之间互相重叠，且特征相似，在多尺度分割时被分割成为同一对象，而在实地调查解译过程中仍可辨别出每栋建筑物。但这些现象对结果影响较小，因此面向对象方法可以基本满足快速获取震灾区信息的精度要求。
表 2 矢量分类结果中建筑物数量Table 2. The number of buildings achieved from the vector classification results建筑物类型 实地调查所得数据个数 面向对象分类所得数据个数 基本完好建筑物 274 194 中度破坏建筑物 237 308 完全损毁建筑物 235 212 总计 746 714 为了对三种方法的精度和分类效果进行比较，使精度评价更具客观性，本文在处理数据时选用了同一个训练样本，在定义、评价、修改训练样本后，分别采用支持向量机、BP神经网络、基于CART算法的决策树进行分类，经过分类后处理的最终结果如图7所示。
![]()
图 7 BP神经网络（a）、SVM（b）、基于CART算法决策树（c）分类结果Figure 7. Classification results of BP neural network (a)，SVM (b)，decision tree based on CART algorithm method (c)在三种类别中分别选择15处作为训练样本，其余为检验样本，基于面向对象、BP神经网络、SVM、决策树方法进行震害建筑物提取精度评价（表3）。从表3中可以看出，SVM方法分类结果的精度最低，为70.37%，BP神经网络方法和基于CART算法的决策树分类精度也比较低，均在75%左右，而面向对象分类的总体精度为87.1%，比基于像元的三种方法的总体精度提高约10%左右。
表 3 各分类方法的精度评价Table 3. Accuracy evaluation of various classification methods方法 总体精度 Kappa系数 方法 总体精度 Kappa系数 SVM 70.37% 0.5966 基于CART算法决策树 76.22% 0.633 0 BP神经网络 74.96% 0.6537 面向对象 87.10% 0.819 3 由于三种基于像元的分类方法对样本的依赖性较强，其分类结果中存在较多的错分情况，过多地估计了建筑物损坏或倒塌区的范围（表4），可见三种方法对基本完好和中度破坏建筑物难以区分，其错分率均达到30%以上，尤其是基于CART算法的决策树分类，过多的将基本完好和中度破坏建筑物估算为完全损毁建筑物，而面向对象的错分率相较于前三者整体较低，均在20%以下。
表 4 各分类方法的错分率Table 4. The error rate of various classification methods方法 基本完好 中度破坏 完全损毁 SVM 36.73% 33.22% 18.62% BP神经网络 30.53% 30.24% 16.00% 基于CART算法决策树 37.00% 40.44% 9.08% 面向对象 20.00% 5.56% 14.29% 2.3 时效性评价
本文所有实验均基于双核CPU （1.70 GHz 核 i5-4210U）的Windows操作系统进行。使用eCognition软件对研究区高分辨率遥感影像进行面向对象方法分类的总用时约为20 min；使用ENVI软件进行BP神经网络、SVM、基于CART算法的决策树方法分类时间分别约为10 min，15 min，8 min，处理速度较快。从时间成本上来说，基于像元的三种分类方法的主要成本是在执行监督分类的过程中，仍有较快的处理速度，但其精度较低，分类效果不是很好，适用于震后第一时间对震区的快速评估；而面向对象的分类方法耗费的时间主要在于前期准备工作中，例如在提取地物特征时，需要通过人为观察比较选择最优特征组合中的特征值来制定规则集，耗时较长，但在后期分类时处理时间较短，且分类效果较好，精度高，因此本文研究的面向对象分类方法在基于高分辨率遥感影像的震后灾情准确评估、震害建筑物信息提取时具有良好的可行性。
3. 讨论与结论
本文以海地MS7.0地震为例，选取太子港周围建筑区，基于ESP算法的多尺度分割及面向对象分类对建筑物震害信息进行识别研究，得到以下结论：
基于ESP算法的多尺度分割提高了选择最优分割尺度的效率，并且通过最邻近分类、制定规则集得到了较好的分类结果；通过将基于像元的BP神经网络、SVM、决策树方法的提取结果与面向对象分类进行对比，进一步证明了在基于高分辨率遥感影像提取震害建筑物信息中，基于面向对象的分类方法能够较好地提取震害建筑物信息，并且可以处理遥感影像分类中的噪声问题，比基于像元的分类方法更有效。
但是采用面向对象分类方法受人为因素影响较大，今后计划使用深度学习与面向对象结合的方法对不同区域的震害建筑物进行自动识别分类研究，以期达到更好的分类效果，从而降低面向对象分类的人为因素影响，为震后建筑物的快速评估提供数据支撑。
-
![]()
图 1 含流体层沉积河谷对地震波的散射计算模型
（a） 含流体河谷计算模型；（b） 单元离散
Figure 1. Calculation model of seismic wave scattering by sedimentary valley with fluid layer
（a） Calculation model of the valley with fluid layer；（b） Element discretization
![]()
图 3 平面SV波入射下本文含水河谷退化位移与文献结果对比 （引自Sánchez-Sesma，Campillo，1991）
Figure 3. Comparison between the degradation displacement of water bearing valley of this paper and the results of literature induced by plane SV waves （after Sánchez-Sesma，Campillo，1991）
（a） η＝2.0，θβ＝0°；（b） η＝2.0，θβ＝30°
![]()
图 4 平面P波入射下不含流体的河谷与充满流体的河谷竖向位移放大系数对比
Figure 4. Comparison of vertical displacement amplification factors between the valley without fluid and the valley full of fluid induced by plane P waves
（a） η＝0.5，θα＝0°；（b） η＝2.0，θα＝0°；（c） η＝5.0，θα＝0°；（d） η＝0.5，θα＝30°；（e） η＝2.0，θα＝30°；（f） η＝5.0，θα＝30°
![]()
图 5 平面SV波入射下不含流体的河谷与充满流体的河谷水平位移放大系数对比
Figure 5. Comparison of horizontal displacement amplification factors between the valley without fluid and the valley full of fluid induced by plane SV waves
（a） η＝0.5，θα＝0°；（b） η＝2.0，θα＝0°；（c） η＝5.0，θα＝0°；（d） η＝0.5，θα＝30°；（e） η＝2.0，θα＝30°；（f） η＝5.0，θα＝30°
![]()
图 6 平面P波入射下充满流体的河谷表面和流体表面位移放大系数谱
Figure 6. Displacement amplification factor spectrum of the valley surface with full of fluid and that of the fluid surface induced by plane P waves
（a） x/a＝0，θα＝0°；（b） x/a＝0.5，θα＝0°；（c） x/a＝0，θα＝30°；（d） x/a＝0.5，θα＝30°
![]()
图 7 平面P波入射下不含流体的河谷与充满流体的河谷竖向位移放大系数谱
Figure 7. Amplification factor spectrum of vertical displacement for the valley without fluid and the valley full of fluid induced by plane P waves
（a） x/a＝0，θα＝0°；（b） x/a＝0.5，θα＝0°；（c） x/a＝1.5，θα＝0°；（d） x/a＝0，θα＝30°；（e） x/a＝0.5，θα＝30°；（f） x/a＝1.5，θα＝30°
![]()
图 8 平面SV波入射下不含流体的河谷与充满流体的河谷水平位移放大系数谱
Figure 8. Amplification factor spectrum of horizontal displacement for the valley without fluid and the valley full of fluid induced by plane SV waves
（a） x/a＝0，θα＝0°；（b） x/a＝0.5，θα＝0°；（c） x/a＝1.5，θα＝0°；（d） x/a＝0，θα＝30°；（e） x/a＝0.5，θα＝30°；（f） x/a＝1.5，θα＝30°
![]()
图 9 平面P波入射下流体深度不同时河谷表面的竖向位移放大系数
Figure 9. Vertical displacement amplification factor of the valley surface with different fluid depth induced by P waves
（a） η＝0.5，θα＝0°；（b） η＝2.0，θα＝0°；（c） η＝5.0，θα＝0°；（d） η＝0.5，θα＝30°；（e） η＝2.0，θα＝30°；（f） η＝5.0，θα＝30°
![]()
图 10 平面SV波入射下流体深度不同时河谷表面的水平位移放大系数
Figure 10. Horizontal displacement amplification factor of the valley surface with different fluid depth induced by plane SV waves
（a） η＝0.5，θα＝0°；（b） η＝2.0，θα＝0°；（c） η＝5.0，θα＝0°；（d） η＝0.5，θα＝30°；（e） η＝2.0，θα＝30°；（f） η＝5.0，θα＝30°
表 1 含流体层河谷地形对平面P波、SV波的地震响应计算参数
Table 1 Calculation parameters of seismic response of valley terrain with fluid layer for plane P wave and SV wave
P波波速cα/（m·s−1） SV波波速cβ/（m·s−1） 密度ρ/（kg·m−3） 空气 330 — 1.29 流体 1 501 — 1 000 弹性土体 2 670 1 090 2 200 
下载: 导出CSV
-
陈少林,张莉莉,李山有. 2014. 半圆柱型沉积盆地对SH波散射的数值分析[J]. 工程力学,31(4):218–224. doi: 10.6052/j.issn.1000-4750.2012.11.0819 Chen S L,Zhang L L,Li S Y. 2014. Numerical analysis of the plane SH waves scattering by semi-cylindrical alluvial valley[J]. Engineering Mechanics,31(4):218–224 (in Chinese).
杜修力,雷枝,李亮,王进廷. 2015. 地震和波浪联合作用下自由场海水动水压力分析[J]. 世界地震工程,31(3):1–9. Du X L,Lei Z,Li L,Wang J T. 2015. Hydrodynamic pressures analysis of free field seawater under coactions of earthquake and wave[J]. World Earthquake Engineering,31(3):1–9 (in Chinese).
李伟华,赵成刚. 2006. 具有饱和土沉积层的充水河谷对平面波的散射[J]. 地球物理学报,49(1):212–224. doi: 10.3321/j.issn:0001-5733.2006.01.028 Li W H,Zhao C G. 2006. Scattering of plane waves by circular-arc alluvial valleys with saturated soil deposits and water[J]. Chinese Journal of Geophysics,49(1):212–224 (in Chinese).
李伟华. 2010. 考虑水—饱和土场地—结构耦合时的沉管隧道地震反应分析[J]. 防灾减灾工程学报,30(6):607–613. doi: 10.3969/j.issn.1672-2132.2010.06.004 Li W H. 2010. Seismic response analysis of immersed tube tunnel considering the dynamic interactions between water,stratum and structure influence of liquid parameters on the damage of buried pipeline[J]. Journal of Disaster Prevention and Mitigation Engineering,30(6):607–613 (in Chinese).
梁建文,梁佳利,张季,巴振宁. 2017. 深厚软土场地中三维凹陷地形非线性地震响应分析[J]. 岩土工程学报,39(7):1196–1205. doi: 10.11779/CJGE201707005 Liang J W,Liang J L,Zhang J,Ba Z N. 2017. Nonlinear seismic response of 3D canyon in deep soft soils[J]. Chinese Journal of Geotechnical Engineering,39(7):1196–1205 (in Chinese).
刘中宪,于琴,何颖. 2017. 岩土介质随机性对沉积河谷地震动放大效应的影响[J]. 地震学报,39(5):764–777. doi: 10.11939/jass.2017.05.011 Liu Z X,Yu Q,He Y. 2017. Effect of randomness of geotechnical medium on the seismic ground motion amplification effect of a sedimentary valley[J]. Acta Seismologica Sinica,39(5):764–777 (in Chinese).
王进廷,金峰,张楚汉. 2003. 位于弹性半空间上的理想流体层动力反应—平面P波入射[J]. 工程力学,20(6):12–175. doi: 10.3969/j.issn.1000-4750.2003.06.003 Wang J T,Jin F,Zhang C H. 2003. Dynamic response of ideal fluid layer overlying elastic half-space due to P-wave incidence[J]. Engineering Mechanics,20(6):12–175 (in Chinese).
王进廷,张楚汉,金峰. 2004. 位于弹性半空间上的理想流体层动力反应—平面SV波入射[J]. 工程力学,21(1):15–20. doi: 10.3969/j.issn.1000-4750.2004.01.003 Wang J T,Zhang C H,Jin F. 2004. Dynamic response of ideal fluid layer overlying elastic half-space due to SVP wave incidence[J]. Engineering Mechanics,21(1):15–20 (in Chinese).
张奎,李伟华,赵成刚. 2018. 平面波入射下深水地基场地动力响应分析[J]. 岩土工程学报,40(6):1066–1074. doi: 10.11779/CJGE201806012 Zhang K,Li W H,Zhao C G. 2018. Dynamic responses of an underwater site subjected to plane P- or SV- wave incidence[J]. Chinese Journal of Geotechnical Engineering,40(6):1066–1074 (in Chinese).
张宁,高玉峰,何稼,徐婕,陈欣,代登辉. 2017. 平面 SH 波作用下部分充填圆弧形沉积谷的二维土层和地形放大效应[J]. 地震学报,39(5):778–797. doi: 10.11939/jass.2017.05.012 Zhang N,Gao Y F,He J,Xu J,Chen X,Dai D H. 2017. Two-dimensional soil and topographic amplification effects of a partially filled circular-arc alluvial valley under plane SH waves[J]. Acta Seismologica Sinica,39(5):778–797 (in Chinese).
赵成刚,王磊,李伟华. 2008. 具有饱和土沉积层的充水河谷对平面瑞雷波的散射[J]. 地球物理学报,51(5):1567–1573. doi: 10.3321/j.issn:0001-5733.2008.05.032 Zhao C G,Wang L10.3321/j.issn:0001-5733.2008.05.032,Li W H 2008. Scattering of plane Rayleigh waves by circular-arc alluvial valleys with saturated soil deposits and water layer[J]. Chinese Journal of Geophysics,51(5):1567–1573 (in Chinese).
周国良,李小军,侯春林,李铁萍. 2012. SV波入射下河谷地形地震动分布特征分析[J]. 岩土力学,33(4):1161–1166. doi: 10.3969/j.issn.1000-7598.2012.04.029 Zhou G L,Li X J,Hou C L,Li T P. 2012. Characteristic analysis of ground motions of canyon topography under incident SV seismic waves[J]. Rock and Soil Mechanics,33(4):1161–1166 (in Chinese).
Alejandro Rodríguez-Castellanos A,Víctor Martínez-Calzada V,Rodríguez-Sánchez J E,Orozco-del-Castillo M,Carbajal-Romero M. 2014. Induced water pressure profiles due to seismic motions[J]. Appl Ocean Res,47:9–16. doi: 10.1016/j.apor.2014.03.004
Carbajal-Romero M,Flores-Mendez E,Flores-Guzmán N,Núñez-Farfán J,Olivera-Villaseñor J,Sánchez-Sesma F J. 2013. Scholte waves on fluid-solid interfaces by means of an integral formulation[J]. Geofis Int,52(1):21–30.
Liu Z X,Liang J W,Wu C Q. 2016. The diffraction of Rayleigh waves by a fluid-saturated alluvial valley in a poroelastic half-space modeled by MFS[J]. Comput Geosci-UK,91:33–48. doi: 10.1016/j.cageo.2016.03.007
Sánchez-Sesma F J,Campillo M. 1991. Diffraction of P,SV,and Rayleigh waves by topographic features:A boundary integral formulation[J]. Bull Seismol Soc Am,81(6):2234–2253.
Wang J T,Zhang C H,Jin F. 2004. Analytical solutions for dynamic pressures of coupling fluid-solid-porous medium due to P wave incidence[J]. Earthq Eng Eng Vib,3(2):263–271. doi: 10.1007/BF02858240
Wang J T,Zhang C H,Jin F. 2009. Analytical solutions for dynamic pressures of coupling fluid-porous medium-solid due to SV wave incidence[J]. Int J NumerAnal Met,33(12):1467–1484. doi: 10.1002/nag.773
Zhang C,Liu Q J,Deng P. 2017. Surface motion of a half-space with a semicylindrical canyon under P,SV,and Rayleigh waves[J]. B Seismol Soc Am,107(2):809–820. doi: 10.1785/0120160207
-
期刊类型引用(6)
1. 王雅如，王昀，江勇勇. 基于改进Unet的地震勘探工区建筑物分割方法研究. 现代电子技术. 2025(03): 135-140 . 
百度学术
2. 齐文文，许冲，乔月霞. 基于谷歌地球引擎和Sentinel-2时序数据的海地多云地区地震滑坡识别. 地震学报. 2024(04): 633-648 . 本站查看
3. 韩军良，韩留生，穆豪祥，张至一，郭宇晨，刘晓亚. 面向对象的土地荒漠化信息提取研究. 测绘科学. 2023(04): 149-160 . 百度学术
4. 罗嘉琦，帅向华，李继赓. 基于深度学习的倾斜摄影建筑物表面损毁信息提取. 中国地震. 2023(02): 271-281 . 百度学术
5. 雷雅婷，沈占锋，许泽宇，王浩宇，李硕，焦淑慧. 基于D-LinkNet的2014年云南鲁甸M_S6.5地震建筑物损毁与重建评估. 地震研究. 2022(04): 608-616 . 百度学术
6. 杜浩国，张方浩，卢永坤，林旭川，邓树荣，曹彦波. 基于多源遥感影像的2021年云南漾濞M_S6.4地震灾区建筑物信息识别与震害分析. 地震研究. 2021(03): 490-498 . 百度学术
其他类型引用(4)
计量
- 文章访问数: 1089
- HTML全文浏览量: 460
- PDF下载量: 38
- 被引次数: 10
