基于时频特征和机器学习的小震级地震事件类型识别

李雪颜, 边银菊, 侯晓琳, 王婷婷, 张艺潇

李雪颜,边银菊,侯晓琳,王婷婷,张艺潇. 2025. 基于时频特征和机器学习的小震级地震事件类型识别. 地震学报,47(0):1−16. DOI: 10.11939/jass.20240012
引用本文: 李雪颜,边银菊,侯晓琳,王婷婷,张艺潇. 2025. 基于时频特征和机器学习的小震级地震事件类型识别. 地震学报,47(0):1−16. DOI: 10.11939/jass.20240012
Li X Y,Bian Y J,Hou X L,Wang T T,Zhang Y X. 2025. Recognition of small magnitude seismic events type based on time-frequency features and machine learning. Acta Seismologica Sinica47(0):1−16. DOI: 10.11939/jass.20240012
Citation: Li X Y,Bian Y J,Hou X L,Wang T T,Zhang Y X. 2025. Recognition of small magnitude seismic events type based on time-frequency features and machine learning. Acta Seismologica Sinica47(0):1−16. DOI: 10.11939/jass.20240012

基于时频特征和机器学习的小震级地震事件类型识别

基金项目: 北京市自然基金(8234066)和特殊事件监测识别技术研究(0722001)联合资助
详细信息
    作者简介:

    李雪颜,在读硕士研究生,主要从事地震监测研究,e-mail:lixueyan21@mails.ucas.ac.cn

    通讯作者:

    边银菊,博士,研究员,主要从事地震核查研究,e-mail:bianyinju@cea-igp.ac.cn

  • 中图分类号: P315.61

Recognition of small magnitude seismic events type based on time-frequency features and machine learning

  • 摘要:

    本研究聚焦于华北地区小震级(ML≤3.0)地震事件,利用K-近邻算法(KNN)、自适应提升算法(AdaBoost)和轻量级梯度提升机算法(LGBM)对天然地震、人工爆炸以及矿震塌陷事件进行类型识别,得到了较好的效果。对地震事件波形记录和时频谱进行分析,提取了时间、P/S幅值比、频率、过零率、峰值振幅、峰值地面加速度、能量、信号、角度及其它比值10个类别的62个特征,将这些特征作为分类的基础。采用三种分类算法分别对二分类任务和三分类任务进行模型训练,最后对测试数据的类型进行识别,所有分类模型的识别准确率均达90.0%以上,其中LGBM的综合性能最强,AdaBoost次之;不同分类任务中天然地震与矿震分类模型的表现最佳。

    Abstract:

    The identification and classification of seismic events hold significant importance in seismic monitoring and earthquake disaster mitigation. This research primarily focuses on 1935 seismic event data with low magnitude (ML≤3.0) in the North China region, encompassing three distinct types of events: natural earthquakes, artificial explosions, and mining collapses. Preliminary analysis involved the geographical distribution examination, annual trends, and magnitude distribution of these events. Preprocessing of raw seismic data included amplitude normalization, detrending, mean removal, and band-pass filtering (0.5—20 Hz). Additionally, short-time Fourier transform analysis was utilized to visualize waveform and spectrogram characteristics, facilitating the observation and analysis of both time and frequency domain features. Based on the analysis results, 62 features across 10 categories, including time, P/S amplitude ratio, frequency, zero-crossing rate, peak amplitude, peak ground acceleration, energy, signal characteristics, angle, and other ratios, were extracted as the foundation for classification.

    This research employed K-Nearest Neighbors (KNN), Adaptive Boosting (AdaBoost), and Light Gradient Boosting Machine (LGBM) algorithms to train models using the extracted 62 features for binary and ternary classification tasks of natural earthquakes, artificial explosions, and mining collapses. The basic principles of KNN, AdaBoost, and LGBM algorithms were initially introduced, followed by a description of the training process for the classification models. To ensure balanced sample distribution for each event type, data were selected based on uniform distribution of time and geographical location. Ultimately, 545 events for each event type, totaling 1635 seismic events, were chosen as the sample data for building the classification models. The dataset was divided into training and testing sets using a holdout method, with 75% of the data used for model construction and validation, and 25% for evaluating model performance. The training data covered the main geographical range of the North China region (109.3°—123.5°E, 34.1°—43.7°N), ensuring the models could capture the region’s diversity and complexity. The testing data covered a slightly different geographical range (110.8°—124.1°E, 34.9°—42.7°N).

    The 62 features were used to train classification models by KNN, AdaBoost, and LGBM algorithms. Models were trained with number 0 representing natural earthquakes, number 1 representing artificial explosions, and number 2 representing mining collapses. Various classification models were evaluated using KNN, AdaBoost, and LGBM, with each model trained and tested 100 times for 0−1, 0−2, 1−2, and 0−1−2 classification tasks. AdaBoost and LGBM demonstrated superior performance compared to KNN across all classification tasks, especially in 0−1 and 0−1−2 classification task. LGBM consistently exhibited the best overall performance, maintaining an accuracy of over 95% and showing high stability. In different classification tasks, 0−2 classification yielded the most outstanding results, followed by 1−2 classification.

    Following the training of classification models, the focus shifted to comprehensive evaluation of these models using testing data. Each model was used to identify the event types in the testing data, yielding performance results for each model across different classification tasks. Confusion matrices were generated based on identification results, demonstrating excellent performance for each classification task, particularly in the 0−2 classification using three different classification algorithms.

    Based on confusion matrices, performance evaluation metrics, including accuracy, precision, recall, and F1 score, were calculated. In the 0−1 classification task, AdaBoost performed the best, achieving an accuracy of 96.69%. In the 0−2 classification task, all three algorithms performed well, with metrics exceeding 99.26%. In the 1−2 and 0−1−2 classifications, LGBM exhibited the best performance. Overall, each classification model demonstrated excellent performance, with accuracy, precision, recall, and F1 score all exceeding 89.71%.

    LGBM exhibited superior overall performance, maintaining an accuracy of over 95.90% and demonstrating high stability. KNN still has significant room for improvement, possibly due to its sensitivity to data, resulting in relatively weaker performance compared to AdaBoost and LGBM. AdaBoost’s overall performance lies between LGBM and KNN.

    Finally, ROC curves were plotted to visualize the recognition of the testing dataset using three different classification algorithms (KNN, AdaBoost, LGBM). While KNN algorithm performance for 0−1 and 1−2 classifications requires optimization, all other models performed exceptionally well in the ternary classification scenario. Confusion matrices and evaluation metrics indicate that the constructed classification models perform well on testing data, with ROC curve analysis further confirming the excellent performance of the classification models in various tasks and revealing the applicability of different algorithms in their respective tasks, providing strong support for the practical application of the models.

  • 剪切波速是土体重要的物理参数之一,在场地划分、土层地震反应分析等方面都起到了重要的作用(汪闻韶,1994兰景岩等,2007)。土层的剪切波速一般是通过现场钻孔波速测试给出,其影响因素包括土层成因、土的类型、结构、埋深和地下水等,其中土层埋深与剪切波速具有较强的相关性。Ohta和Goto (1978)认为,将标准贯入击数、深度、土的类型和地质年代一起考虑即可给出剪切波速的最佳回归关系。Lee (1990)指出根据土的类型和沉积年代,建立标准贯入击数与剪切波速的关系并不是最优选择,并提出建立埋深与剪切波速的关系式。程祖峰等(1997)收集深圳地区25个建筑场地的48个测试孔资料,给出了该地区内各类土体剪切波速与土层埋深的经验公式。陈国兴等(1998)收集了南京地区13个地段的土体资料,利用单孔法分析埋深与波速的关系,并给出了二者之间的关系式,其结果表明:线性和隐线性关系式精度相差较小,但当浅层土较软时,隐线性关系式表现较好,反之,则宜选用线性关系式。蔡宗文(2003)在统计相关工程勘探资料和大量波速测试的基础上,给出了福建沿海地区相应土类剪切波速与土层密度、标准贯入击数以及土层埋深之间的关系。刘红帅等(2010)基于所收集的大量地区的地震安全性评价资料,给出了区分场地类型和不区分场地类型两种情形下常规土类剪切波速与埋深之间的关系式。邱志刚等(2011)收集了黑龙江地区大量的实测钻孔资料,利用线性、多项式和指数等三类模型拟合,并通过对比给出了该地区不同土类、不同状态下拟合模型的最优选择。此外,针对不同地区的相关研究也给出了相应地区土层剪切波速与埋深之间相关性的关系式(丁国瑜,卢演俦,1983李帅等,2012齐鑫,丁浩,2012王强等,2014贺为民等,2016张龙飞等,2018)。针对某些地区缺少剪切波速经验公式的情况, 《构筑物抗震设计规范》 (GB50191—1993)根据土体软硬程度和密实度,给出了常规土类剪切波速与埋深之间的经验公式(国家技术监督局,中华人民共和国建设部,1995)。刘华贵和蒋文宇(2015)收集整理了广西壮族自治区柳州市官塘地区的硬塑状红黏土的钻孔数据,给出了该地区内硬塑状红黏土与埋深之间的回归模型。综上所述,相同地区不同土类以及不同地区土层的剪切波速之间均存在较大差别,故土层剪切波速与埋深之间的经验公式存在一定的区域性。

    为此,本文收集广西柳州地区的地震安全性报告,从中提取实测钻孔资料,拟通过统计分析,给出柳州地区覆盖土层剪切波速与埋深之间的关系,同时探讨不同状态下各类土体剪切波速与埋深间关系是否存在差异,并以柳州市柳东新区花岭片区场地工程和河西工业区工程为实例对本文模型进行验证,以期为柳州地区的实际工程提供参考。

    剪切波速是土体重要的物理参数之一,在场地划分、土层地震反应分析等方面都起到了重要的作用(汪闻韶,1994兰景岩等,2007)。土层的剪切波速一般是通过现场钻孔波速测试给出,其影响因素包括土层成因、土的类型、结构、埋深和地下水等,其中土层埋深与剪切波速具有较强的相关性。Ohta和Goto (1978)认为,将标准贯入击数、深度、土的类型和地质年代一起考虑即可给出剪切波速的最佳回归关系。Lee (1990)指出根据土的类型和沉积年代,建立标准贯入击数与剪切波速的关系并不是最优选择,并提出建立埋深与剪切波速的关系式。程祖峰等(1997)收集深圳地区25个建筑场地的48个测试孔资料,给出了该地区内各类土体剪切波速与土层埋深的经验公式。陈国兴等(1998)收集了南京地区13个地段的土体资料,利用单孔法分析埋深与波速的关系,并给出了二者之间的关系式,其结果表明:线性和隐线性关系式精度相差较小,但当浅层土较软时,隐线性关系式表现较好,反之,则宜选用线性关系式。蔡宗文(2003)在统计相关工程勘探资料和大量波速测试的基础上,给出了福建沿海地区相应土类剪切波速与土层密度、标准贯入击数以及土层埋深之间的关系。刘红帅等(2010)基于所收集的大量地区的地震安全性评价资料,给出了区分场地类型和不区分场地类型两种情形下常规土类剪切波速与埋深之间的关系式。邱志刚等(2011)收集了黑龙江地区大量的实测钻孔资料,利用线性、多项式和指数等三类模型拟合,并通过对比给出了该地区不同土类、不同状态下拟合模型的最优选择。此外,针对不同地区的相关研究也给出了相应地区土层剪切波速与埋深之间相关性的关系式(丁国瑜,卢演俦,1983李帅等,2012齐鑫,丁浩,2012王强等,2014贺为民等,2016张龙飞等,2018)。针对某些地区缺少剪切波速经验公式的情况, 《构筑物抗震设计规范》 (GB50191—1993)根据土体软硬程度和密实度,给出了常规土类剪切波速与埋深之间的经验公式(国家技术监督局,中华人民共和国建设部,1995)。刘华贵和蒋文宇(2015)收集整理了广西壮族自治区柳州市官塘地区的硬塑状红黏土的钻孔数据,给出了该地区内硬塑状红黏土与埋深之间的回归模型。综上所述,相同地区不同土类以及不同地区土层的剪切波速之间均存在较大差别,故土层剪切波速与埋深之间的经验公式存在一定的区域性。

    为此,本文收集广西柳州地区的地震安全性报告,从中提取实测钻孔资料,拟通过统计分析,给出柳州地区覆盖土层剪切波速与埋深之间的关系,同时探讨不同状态下各类土体剪切波速与埋深间关系是否存在差异,并以柳州市柳东新区花岭片区场地工程和河西工业区工程为实例对本文模型进行验证,以期为柳州地区的实际工程提供参考。

    本文共收集到柳州地区的地震安评报告99份,去除其中缺少钻孔柱状图和非实测剪切波速资料的报告,最终得到66份报告,共计346个实测钻孔数据。需要说明的是,柳州地区的场地类型为 Ⅰ 类和 Ⅱ 类场地,其中 Ⅰ 类场地样本较少,故本文仅针对柳州地区 Ⅱ 类场地进行描述分析。表1为柳州地区Ⅱ类场地各类土体的埋深范围,其中由于该区域内杂填土、耕耘土和素填土数据较少,故本文将其统称为人工填土,本文所选数据均来源于剪切波速小于500 m/s的土层。

    表  1  柳州地区Ⅱ类场地常规土类的埋深范围
    Table  1.  Conventional soil depth range for the class Ⅱ sites in Liuzhou region
    岩土类型埋深范围/m
    人工填土0.2—12.2
    红黏土1.0—31.0
    粉质黏土0.8—25.0
    黏土3.8—25.7
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    土层剪切波速vS与埋深H之间的关系可以用线性函数、幂函数及二次函数分别表示为vSabHvScHdvSefH$gH^2 $,式中abcdefg均为拟合参数。回归方程与实测数据之间的拟合程度选用拟合优度R2 (0<R2<1)进行检验,R2越趋近于1,回归方程的拟合效果越与实际相符合。

    本文共收集到柳州地区的地震安评报告99份,去除其中缺少钻孔柱状图和非实测剪切波速资料的报告,最终得到66份报告,共计346个实测钻孔数据。需要说明的是,柳州地区的场地类型为 Ⅰ 类和 Ⅱ 类场地,其中 Ⅰ 类场地样本较少,故本文仅针对柳州地区 Ⅱ 类场地进行描述分析。表1为柳州地区Ⅱ类场地各类土体的埋深范围,其中由于该区域内杂填土、耕耘土和素填土数据较少,故本文将其统称为人工填土,本文所选数据均来源于剪切波速小于500 m/s的土层。

    表  1  柳州地区Ⅱ类场地常规土类的埋深范围
    Table  1.  Conventional soil depth range for the class Ⅱ sites in Liuzhou region
    岩土类型埋深范围/m
    人工填土0.2—12.2
    红黏土1.0—31.0
    粉质黏土0.8—25.0
    黏土3.8—25.7
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    通过整理分析收集到的钻孔资料,绘制出柳州地区Ⅱ类场地的土层剪切波速与埋深之间的散点图,如图1所示,可见,柳州地区Ⅱ类场地覆盖土层剪切波速与埋深具有一定相关性,且随埋深不断增大,其离散程度也随之增大。

    图  1  柳州地区Ⅱ类场地土层剪切波速与埋深之间的散点图
    Figure  1.  Shear wave velocity versus depth of soils for the class Ⅱ sites in Liuzhou region

    图2给出了广西柳州地区人工填土剪切波速与埋深之间的散点图,可知,人工填土的剪切波速主要介于100—300 m/s之间,埋藏深度主要在10 m以内,且二者之间未呈明显的相关性联系,这可能与人工填土的成分、含水量等存在较大差异有关。

    图  2  柳州地区人工填土剪切波速与埋深间的散点图
    Figure  2.  Shear wave velocity versus depth of artificial filled soils in Liuzhou region

    通过整理分析收集到的钻孔资料,绘制出柳州地区Ⅱ类场地的土层剪切波速与埋深之间的散点图,如图1所示,可见,柳州地区Ⅱ类场地覆盖土层剪切波速与埋深具有一定相关性,且随埋深不断增大,其离散程度也随之增大。

    图  1  柳州地区Ⅱ类场地土层剪切波速与埋深之间的散点图
    Figure  1.  Shear wave velocity versus depth of soils for the class Ⅱ sites in Liuzhou region

    图2给出了广西柳州地区人工填土剪切波速与埋深之间的散点图,可知,人工填土的剪切波速主要介于100—300 m/s之间,埋藏深度主要在10 m以内,且二者之间未呈明显的相关性联系,这可能与人工填土的成分、含水量等存在较大差异有关。

    图  2  柳州地区人工填土剪切波速与埋深间的散点图
    Figure  2.  Shear wave velocity versus depth of artificial filled soils in Liuzhou region

    为了能够探究柳州地区覆盖土层剪切波速与埋深之间的关系,建立二者之间的经验公式,本文利用收集到的钻孔数据,绘制出该地区内Ⅱ类场地常规土类剪切波速随埋深变化的散点图,如图3所示。

    图  3  不同土类剪切波速与埋深间关系散点图
    (a) 红黏土;(b) 粉质黏土;(c) 黏土
    Figure  3.  Shear wave velocity versus buried depth for different soils
    (a) Red clay;(b) Silty clay;(c) Clay

    为了进一步分析图3所示三种土类的剪切波速与埋深之间的相关性,本文利用三种函数模型分别对图3中的数据进行回归拟合,得到该地区三种土类回归模型的拟合参数及拟合优度R2,详见表2。由表2可见,三种回归模型中幂函数的拟合效果最优,故选取幂函数为本文的回归模型。

    表  2  柳州地区常规土类回归模型的拟合参数及拟合优度R2
    Table  2.  Fitting parameters and goodness R2 for three regressive models of conventional soils in Liuzhou region
    岩土类型线性模型幂函数模型二次函数模型
    abR2cdR2efgR2
    红黏土243.804.237 30.803 2215.930.129 70.813 1240.025.059 4−0.033 70.804 8
    粉质黏土224.226.325 40.772 4201.860.149 60.824 2223.025.777 0−0.012 10.822 5
    黏土247.725.504 60.835 9205.280.188 00.841 8238.198.240 7−0.077 80.840 3
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    为了能够探究柳州地区覆盖土层剪切波速与埋深之间的关系,建立二者之间的经验公式,本文利用收集到的钻孔数据,绘制出该地区内Ⅱ类场地常规土类剪切波速随埋深变化的散点图,如图3所示。

    图  3  不同土类剪切波速与埋深间关系散点图
    (a) 红黏土;(b) 粉质黏土;(c) 黏土
    Figure  3.  Shear wave velocity versus buried depth for different soils
    (a) Red clay;(b) Silty clay;(c) Clay

    为了进一步分析图3所示三种土类的剪切波速与埋深之间的相关性,本文利用三种函数模型分别对图3中的数据进行回归拟合,得到该地区三种土类回归模型的拟合参数及拟合优度R2,详见表2。由表2可见,三种回归模型中幂函数的拟合效果最优,故选取幂函数为本文的回归模型。

    表  2  柳州地区常规土类回归模型的拟合参数及拟合优度R2
    Table  2.  Fitting parameters and goodness R2 for three regressive models of conventional soils in Liuzhou region
    岩土类型线性模型幂函数模型二次函数模型
    abR2cdR2efgR2
    红黏土243.804.237 30.803 2215.930.129 70.813 1240.025.059 4−0.033 70.804 8
    粉质黏土224.226.325 40.772 4201.860.149 60.824 2223.025.777 0−0.012 10.822 5
    黏土247.725.504 60.835 9205.280.188 00.841 8238.198.240 7−0.077 80.840 3
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    上文对不同土类剪切波速与埋深间的关系进行了分析,为了进一步探究覆盖土层剪切波速与埋深之间的关系,本文对柳州地区常见土类按土体状态进行细分。根据 《 铁路工程岩土分类标准 》 (TB10077—2001)(中华人民共和国铁道部,2001),黏性土的塑性状态按液性指数IL进行划分。由于地区内黏土均属于可塑状态,故不作重复描述,图4给出了该地区内红黏土和粉质黏土在硬塑(0<IL≤0.5)和可塑(0.5<IL≤1)状态下土层剪切波速与埋深之间的散点图。

    图  4  柳州地区红黏土(a)和粉质黏土(b)在不同土体状态下剪切波速与埋深间的散点图
    Figure  4.  Shear wave velocity versus depth of soils for red clay (a) and silty clay (b) with different soil states in Liuzhou region

    图4可见:相同土类、不同土体状态下,其剪切波速与土层埋深仍具有相关性,离散程度随埋深的增大而增大,其中硬塑状态下土体的平均剪切波速高于可塑状态下的。

    利用幂函数模型对图4数据进行回归拟合,得到该地区红黏土和粉质黏土在不同土体塑性状态下的回归模型的拟合参数cd及拟合优度R2,详见表3。对比表2中的数据可以看出,土体状态对幂函数模型的拟合优度存在较为显著的影响。

    表  3  不同土体状态下红黏土和粉质黏土的幂函数模型拟合参数及拟合优度R2
    Table  3.  Fitting parameters and goodness R2 of power function model for red clay and silty clay with different plastic states
    回归模型cdR2
    可塑状态硬塑状态可塑状态硬塑状态可塑状态硬塑状态
    红黏土195.35205.350.145 20.131 90.742 90.714 2
    粉质黏土192.30207.140.168 20.155 50.748 40.763 8
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    图5给出了红黏土和粉质黏土在区分土体状态条件下剪切波速随埋深变化的预测曲线,可见:红黏土和粉质黏土在同一埋藏深度下,剪切波速随塑性状态的增强而增大;随着埋深的增加,红黏土硬塑状态下的剪切波速的递增率小于可塑状态,当埋深达到30 m左右时,二者趋于重合。

    图  5  柳州地区红黏土(a)和粉质黏土(b)不同土体状态下剪切波速预测曲线
    Figure  5.  Prediction curves of shear wave velocity in red clay (a) and silty clay (b) with different soil states in Liuzhou region

    为探讨土体状态是否对回归模型预测结果的精度存在影响,本文从66份报告中的柳州市柳东新区花岭片区场地工程地震安全性评价报告中选取HK5号和HK19号钻孔的实测剪切波速为例,对比红黏土(HK5号)与粉质黏土(HK19号)在区分土体状态和不区分土体状态下由回归模型所得到的剪切波速预测值,并给出各自对应的相对误差,结果如表4表5以及图6图7所示,可见区分土体状态下回归模型给出的剪切波速预测值相对于不区分土体状态下回归模型给出的剪切波速预测值更加接近实测值,这说明土体状态对于土层剪切波速与埋深间关系的模型预测精度存在一定影响。

    表  4  红黏土在不同土体状态下由回归模型按土体埋深所得剪切波速vS的预测值
    Table  4.  The predicted shear wave velocity vS from the regression model of red clay with plastic state according to the buried depth of soils
    埋深/m土体名称土体状态vS实测值
    /(m·s−1
    区分土体状态不区分土体状态
    vS计算值/(m·s−1误差vS计算值/(m·s−1误差
    0.70杂填土228
    2.00红黏土硬塑2302252.2%2362.7%
    3.00红黏土硬塑2422371.9%2492.9%
    4.00红黏土硬塑2552473.3%2581.4%
    5.00红黏土硬塑2602542.3%2662.3%
    6.00红黏土硬塑2632601.1%2723.6%
    7.00红黏土硬塑2672650.6%2784.1%
    8.00红黏土硬塑2642702.3%2837.1%
    9.00红黏土硬塑2642743.9%2878.8%
    10.00红黏土硬塑2722782.3%2917.0%
    11.00红黏土硬塑2722823.6%2958.3%
    12.00红黏土硬塑2732854.4%2989.2%
    13.00红黏土硬塑2692887.1%30112.0%
    14.00红黏土硬塑2722916.9%30411.8%
    15.00红黏土硬塑2792945.2%30710.0%
    16.50红黏土硬塑2862973.9%3118.6%
    18.00红黏土硬塑2963011.6%3146.1%
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    表  5  粉质黏土在不同土体状态下由回归模型按土体埋深所得剪切波速vS及视剪切波速预测值
    Table  5.  The shear wave velocity vS and predicted apparent shear wave velocity from the regression model of silty clay with plastic state according to the buried depth of soils
    埋深/m土体名称土体状态vS实测值
    /(m·s−1
    区分土体状态不区分土体状态
    vS计算值/(m·s−1误差vS计算值/(m·s−1误差
    0.40耕植土174
    2.00粉质黏土硬塑2352311.8%2244.7%
    3.00粉质黏土硬塑2452460.3%2382.9%
    4.00粉质黏土硬塑2532571.6%2481.8%
    5.00粉质黏土硬塑2602662.3%2571.2%
    6.00粉质黏土硬塑2712741.0%2642.6%
    7.00粉质黏土硬塑2792800.5%2703.2%
    8.00粉质黏土硬塑2882860.6%2764.3%
    9.00粉质黏土硬塑2982922.2%2805.9%
    10.00粉质黏土硬塑3032962.2%2856.0%
    11.00粉质黏土硬塑3143014.2%2898.0%
    12.50粉质黏土硬塑3283076.5%29510.2%
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    图  6  红黏土(a)和粉质黏土(b)不同土体状态下剪切波速与实测数据的对比
    Figure  6.  Comparison of shear wave velocity with measured data of red clay (a) and silty clay (b) in different soil states
    图  7  红黏土(a)和粉质黏土(b)土体状态对模型预测误差的影响
    Figure  7.  Influence of soil state on the predicted error from the model of red clay (a) and silty clay (b)

    为探讨土体状态是否对回归模型预测结果的精度存在影响,本文从66份报告中的柳州市柳东新区花岭片区场地工程地震安全性评价报告中选取HK5号和HK19号钻孔的实测剪切波速为例,对比红黏土(HK5号)与粉质黏土(HK19号)在区分土体状态和不区分土体状态下由回归模型所得到的剪切波速预测值,并给出各自对应的相对误差,结果如表4表5以及图6图7所示,可见区分土体状态下回归模型给出的剪切波速预测值相对于不区分土体状态下回归模型给出的剪切波速预测值更加接近实测值,这说明土体状态对于土层剪切波速与埋深间关系的模型预测精度存在一定影响。

    表  4  红黏土在不同土体状态下由回归模型按土体埋深所得剪切波速vS的预测值
    Table  4.  The predicted shear wave velocity vS from the regression model of red clay with plastic state according to the buried depth of soils
    埋深/m土体名称土体状态vS实测值
    /(m·s−1
    区分土体状态不区分土体状态
    vS计算值/(m·s−1误差vS计算值/(m·s−1误差
    0.70杂填土228
    2.00红黏土硬塑2302252.2%2362.7%
    3.00红黏土硬塑2422371.9%2492.9%
    4.00红黏土硬塑2552473.3%2581.4%
    5.00红黏土硬塑2602542.3%2662.3%
    6.00红黏土硬塑2632601.1%2723.6%
    7.00红黏土硬塑2672650.6%2784.1%
    8.00红黏土硬塑2642702.3%2837.1%
    9.00红黏土硬塑2642743.9%2878.8%
    10.00红黏土硬塑2722782.3%2917.0%
    11.00红黏土硬塑2722823.6%2958.3%
    12.00红黏土硬塑2732854.4%2989.2%
    13.00红黏土硬塑2692887.1%30112.0%
    14.00红黏土硬塑2722916.9%30411.8%
    15.00红黏土硬塑2792945.2%30710.0%
    16.50红黏土硬塑2862973.9%3118.6%
    18.00红黏土硬塑2963011.6%3146.1%
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    表  5  粉质黏土在不同土体状态下由回归模型按土体埋深所得剪切波速vS及视剪切波速预测值
    Table  5.  The shear wave velocity vS and predicted apparent shear wave velocity from the regression model of silty clay with plastic state according to the buried depth of soils
    埋深/m土体名称土体状态vS实测值
    /(m·s−1
    区分土体状态不区分土体状态
    vS计算值/(m·s−1误差vS计算值/(m·s−1误差
    0.40耕植土174
    2.00粉质黏土硬塑2352311.8%2244.7%
    3.00粉质黏土硬塑2452460.3%2382.9%
    4.00粉质黏土硬塑2532571.6%2481.8%
    5.00粉质黏土硬塑2602662.3%2571.2%
    6.00粉质黏土硬塑2712741.0%2642.6%
    7.00粉质黏土硬塑2792800.5%2703.2%
    8.00粉质黏土硬塑2882860.6%2764.3%
    9.00粉质黏土硬塑2982922.2%2805.9%
    10.00粉质黏土硬塑3032962.2%2856.0%
    11.00粉质黏土硬塑3143014.2%2898.0%
    12.50粉质黏土硬塑3283076.5%29510.2%
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    图  6  红黏土(a)和粉质黏土(b)不同土体状态下剪切波速与实测数据的对比
    Figure  6.  Comparison of shear wave velocity with measured data of red clay (a) and silty clay (b) in different soil states
    图  7  红黏土(a)和粉质黏土(b)土体状态对模型预测误差的影响
    Figure  7.  Influence of soil state on the predicted error from the model of red clay (a) and silty clay (b)

    为了验证本文各类土体回归模型对剪切波速预测结果的可靠性和精度,本文以柳州市河西工业区工程地震安全性评价报告中XK21号钻孔的实测剪切波速为实例,并与刘红帅等(2010)针对全国范围内常规土类剪切波速与埋深间的回归模型进行对比。需要说明的是,刘红帅等(2010)并未给出红黏土与埋深间的回归模型,故就红黏土部分本文将与刘华贵和蒋文宇(2015)给出的关于柳州市官塘地区硬塑红黏土的回归模型(下文统称 “刘模型” )进行对比;同时本文还将与 《 构筑物抗震设计规范》 (GB50191—1993)中估算硬塑状黏土剪切波速的经验公式vS=130H0.300 (下文统称 “规范模型” )进行对比分析,并给出各层相应的相对误差,结果如表6图8图9所示。可见:对于硬塑状红黏土,由本文给出的回归模型与刘华贵和蒋文宇(2015)给出的回归模型所得到的预测剪切波速相接近,与实测波速值的误差在4%以内;对于粉质黏土和黏土,本文所给出的回归模型均优于刘红帅等(2010)给出的回归模型,且预测误差均控制在10%以内;从整体上看,本文模型所得预测结果与实测数值较为接近,且均优于规范数值。综上所述,说明区域性对土层剪切波速与埋深间关系的模型预测存在较为明显的影响。

    表  6  基于本文模型、刘模型和规范回归模型按土体埋深所得剪切波速预测值
    Table  6.  The predicted shear wave velocity vS based on the three models according to the buried depth of soils
    埋深/m土的名称土的状态vS实测值
    /(m·s−1
    本文模型刘模型规范模型
    vS计算值/(m·s−1误差vS计算值/(m·s−1误差vS计算值/(m·s−1误差
    0.80素填土200
    2.00红黏土硬塑2332253.3%221 5.0%16031.3%
    3.00红黏土硬塑2362380.7%234 0.6%18123.4%
    4.00红黏土硬塑2432471.6%244 0.6%19718.9%
    5.00红黏土硬塑2532540.4%252 0.3%21116.7%
    6.00红黏土硬塑2602600.1%259 0.4%22314.4%
    7.00红黏土硬塑2642660.6%265 0.3%23311.7%
    8.00红黏土硬塑2702700.1%270 0.1%24310.2%
    9.00红黏土硬塑2792751.6%274 1.7%2519.9%
    10.00红黏土硬塑2812780.9%279 0.9%2597.7%
    11.00红黏土硬塑2802820.7%282 0.8%2674.7%
    12.00粉质黏土硬塑3053050.1%26014.6%27410.2%
    13.00粉质黏土硬塑3033091.9%26711.9%2817.4%
    14.00粉质黏土硬塑3043122.7%27310.3%2875.6%
    15.00粉质黏土硬塑3263163.2%27914.6%29310.1%
    16.00粉质黏土硬塑3193190.1%28411.0%2996.4%
    17.00粉质黏土硬塑3193220.9%289 9.3%3044.7%
    18.00粉质黏土硬塑3323252.2%29411.4%3096.8%
    19.00粉质黏土硬塑3513276.7%29914.8%31410.4%
    20.00粉质黏土硬塑3513306.0%30413.5%3199.0%
    21.00粉质黏土硬塑3593337.4%30814.1%3249.7%
    22.00粉质黏土硬塑3513354.6%31310.9%3296.4%
    23.00粉质黏土硬塑3693378.6%31714.1%3339.8%
    24.00粉质黏土硬塑3623406.2%32111.4%3376.8%
    25.00粉质黏土硬塑3683427.1%32511.7%3417.2%
    25.70粉质黏土硬塑3923783.6%33614.2%34412.2%
     注:刘模型引自刘红帅等(2010)以及刘华贵和蒋文宇(2015),规范模型引自中国人民共和国铁道部(2001)
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    图  8  本文模型与刘模型和规范模型所得剪切波速的对比
    Figure  8.  Comparison of shear wave velocties from the model of this study with those from Liu model and the normative model
    图  9  本文模型与刘模型和规范模型预测误差对比
    Figure  9.  Comparison of prediction errors from the model of this study with those from Liu model and normative model

    为了验证本文各类土体回归模型对剪切波速预测结果的可靠性和精度,本文以柳州市河西工业区工程地震安全性评价报告中XK21号钻孔的实测剪切波速为实例,并与刘红帅等(2010)针对全国范围内常规土类剪切波速与埋深间的回归模型进行对比。需要说明的是,刘红帅等(2010)并未给出红黏土与埋深间的回归模型,故就红黏土部分本文将与刘华贵和蒋文宇(2015)给出的关于柳州市官塘地区硬塑红黏土的回归模型(下文统称 “刘模型” )进行对比;同时本文还将与 《 构筑物抗震设计规范》 (GB50191—1993)中估算硬塑状黏土剪切波速的经验公式vS=130H0.300 (下文统称 “规范模型” )进行对比分析,并给出各层相应的相对误差,结果如表6图8图9所示。可见:对于硬塑状红黏土,由本文给出的回归模型与刘华贵和蒋文宇(2015)给出的回归模型所得到的预测剪切波速相接近,与实测波速值的误差在4%以内;对于粉质黏土和黏土,本文所给出的回归模型均优于刘红帅等(2010)给出的回归模型,且预测误差均控制在10%以内;从整体上看,本文模型所得预测结果与实测数值较为接近,且均优于规范数值。综上所述,说明区域性对土层剪切波速与埋深间关系的模型预测存在较为明显的影响。

    表  6  基于本文模型、刘模型和规范回归模型按土体埋深所得剪切波速预测值
    Table  6.  The predicted shear wave velocity vS based on the three models according to the buried depth of soils
    埋深/m土的名称土的状态vS实测值
    /(m·s−1
    本文模型刘模型规范模型
    vS计算值/(m·s−1误差vS计算值/(m·s−1误差vS计算值/(m·s−1误差
    0.80素填土200
    2.00红黏土硬塑2332253.3%221 5.0%16031.3%
    3.00红黏土硬塑2362380.7%234 0.6%18123.4%
    4.00红黏土硬塑2432471.6%244 0.6%19718.9%
    5.00红黏土硬塑2532540.4%252 0.3%21116.7%
    6.00红黏土硬塑2602600.1%259 0.4%22314.4%
    7.00红黏土硬塑2642660.6%265 0.3%23311.7%
    8.00红黏土硬塑2702700.1%270 0.1%24310.2%
    9.00红黏土硬塑2792751.6%274 1.7%2519.9%
    10.00红黏土硬塑2812780.9%279 0.9%2597.7%
    11.00红黏土硬塑2802820.7%282 0.8%2674.7%
    12.00粉质黏土硬塑3053050.1%26014.6%27410.2%
    13.00粉质黏土硬塑3033091.9%26711.9%2817.4%
    14.00粉质黏土硬塑3043122.7%27310.3%2875.6%
    15.00粉质黏土硬塑3263163.2%27914.6%29310.1%
    16.00粉质黏土硬塑3193190.1%28411.0%2996.4%
    17.00粉质黏土硬塑3193220.9%289 9.3%3044.7%
    18.00粉质黏土硬塑3323252.2%29411.4%3096.8%
    19.00粉质黏土硬塑3513276.7%29914.8%31410.4%
    20.00粉质黏土硬塑3513306.0%30413.5%3199.0%
    21.00粉质黏土硬塑3593337.4%30814.1%3249.7%
    22.00粉质黏土硬塑3513354.6%31310.9%3296.4%
    23.00粉质黏土硬塑3693378.6%31714.1%3339.8%
    24.00粉质黏土硬塑3623406.2%32111.4%3376.8%
    25.00粉质黏土硬塑3683427.1%32511.7%3417.2%
    25.70粉质黏土硬塑3923783.6%33614.2%34412.2%
     注:刘模型引自刘红帅等(2010)以及刘华贵和蒋文宇(2015),规范模型引自中国人民共和国铁道部(2001)
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    图  8  本文模型与刘模型和规范模型所得剪切波速的对比
    Figure  8.  Comparison of shear wave velocties from the model of this study with those from Liu model and the normative model
    图  9  本文模型与刘模型和规范模型预测误差对比
    Figure  9.  Comparison of prediction errors from the model of this study with those from Liu model and normative model

    基于广西柳州地区地震安评报告中的实测钻孔数据资料,利用幂函数模型,整理分析给出了常见土类剪切波速与埋深的回归模型,并给出了区分和不区分土体状态情况下红黏土和粉质黏土剪切波速与埋深的经验公式,并与刘华贵和蒋文宇(2015)给出的柳州官塘地区硬塑状红黏土回归模型、刘红帅等(2010)给出的全国范围内常规土类回归模型以及 《 铁路工程岩土分类标准 》 规范推荐模型进行对比,验证了本文模型的可靠性,最后以柳州市河西工业区工程地震安全性评价报告中XK21号钻孔的实测剪切波速为例,验证了本文模型的精度,以确保本文结果可供该地区内无剪切波速测试场地使用。本文主要结论如下:

    1) 柳州地区覆盖土层(除人工填土外)的剪切波速与埋深间存在一定相关性,且随埋藏深度的不断增大,其离散程度也随之增大;

    2) 随着土体埋深的不断增大,红黏土和粉质黏土的剪切波速随塑性状态的增强而增大,其中,红黏土硬塑状态下剪切波速的递增率小于可塑状态,埋深达到30 m左右,二者趋于重合;

    3) 相同土类(红黏土和粉质黏土)、不同土体状态对模型拟合效果会产生明显的影响,考虑土体状态可以较为明显地提高回归模型的预测精度。

    4) 区域性对剪切波速与埋深间的经验公式存在较大影响,主要表现在预测精度方面。

    影响土层剪切波速的因素有很多,包括土体成因、埋深、标准贯入技术、土体状态等,本文仅考虑了土类、埋深、土体状态的影响,并未考虑其它因素的影响,而且也未分析土层剪切波速与土体其余物理力学参数之间的相关性。建议该地区建立常规土类物理力学参数数据库,以土类为依据,细化各项指标间的相关性研究,使统计结果更加可靠。这一工作能够为该地区的岩土工程研究提供较为详实的数据基础,从而更好地为该地区岩土工程施工提供服务。

    基于广西柳州地区地震安评报告中的实测钻孔数据资料,利用幂函数模型,整理分析给出了常见土类剪切波速与埋深的回归模型,并给出了区分和不区分土体状态情况下红黏土和粉质黏土剪切波速与埋深的经验公式,并与刘华贵和蒋文宇(2015)给出的柳州官塘地区硬塑状红黏土回归模型、刘红帅等(2010)给出的全国范围内常规土类回归模型以及 《 铁路工程岩土分类标准 》 规范推荐模型进行对比,验证了本文模型的可靠性,最后以柳州市河西工业区工程地震安全性评价报告中XK21号钻孔的实测剪切波速为例,验证了本文模型的精度,以确保本文结果可供该地区内无剪切波速测试场地使用。本文主要结论如下:

    1) 柳州地区覆盖土层(除人工填土外)的剪切波速与埋深间存在一定相关性,且随埋藏深度的不断增大,其离散程度也随之增大;

    2) 随着土体埋深的不断增大,红黏土和粉质黏土的剪切波速随塑性状态的增强而增大,其中,红黏土硬塑状态下剪切波速的递增率小于可塑状态,埋深达到30 m左右,二者趋于重合;

    3) 相同土类(红黏土和粉质黏土)、不同土体状态对模型拟合效果会产生明显的影响,考虑土体状态可以较为明显地提高回归模型的预测精度。

    4) 区域性对剪切波速与埋深间的经验公式存在较大影响,主要表现在预测精度方面。

    影响土层剪切波速的因素有很多,包括土体成因、埋深、标准贯入技术、土体状态等,本文仅考虑了土类、埋深、土体状态的影响,并未考虑其它因素的影响,而且也未分析土层剪切波速与土体其余物理力学参数之间的相关性。建议该地区建立常规土类物理力学参数数据库,以土类为依据,细化各项指标间的相关性研究,使统计结果更加可靠。这一工作能够为该地区的岩土工程研究提供较为详实的数据基础,从而更好地为该地区岩土工程施工提供服务。

  • 图  1   华北地区训练数据(a)和测试数据(b)的地震事件分布图

    Figure  1.   Distribution map of train (a) and test (b) data of seismic events in North China

    图  2   2008—2016年华北地区地震事件年度分布

    Figure  2.   Annual distribution of seismic events of North China area during 2008−2016

    图  3   训练数据(a)和测试数据(b)地震事件震级分布统计

    Figure  3.   Magnitude distribution statistics of train (a) and test data (b) seismic events

    图  4   天然地震(a)、人工爆炸(b)、矿震塌陷(c)的波形记录和时频图

    Figure  4.   Waveform records and time-frequency spectrograms of natural earthquake (a),artificial explosion (b) and mining collapse (c),respectively

    图  5   特征分布图

    (a) 阈值之上的平均下降频率特征分布;(b) 滤波波段为9.5—10.5 Hz的P/S振幅比特征分布;(c) 1—20 Hz频带的P/S振幅比特征分布

    Figure  5.   Distribution of features

    (a) Distributions of features of the decay average frequency above the threshold;(b) The P/S amplitude ratio distribution at 9.5—10.5 Hz filter band;(c) The P/S amplitude ratio distribution at the frequency band from 1 to 20 Hz

    图  6   采用KNN (a),AdaBoost (b),LGBM (c)对分类模型训练100次的准确率

    Figure  6.   The accuracy of classification models trained 100 times using KNN (a), AdaBoost (b), and LGBM (c),respectively

    图  7   分类模型对测试数据的识别结果混淆矩阵

    Figure  7.   Confusion matrix of identification results of test data by classification model (a)—(d) KNN;(e)—(h) AdaBoost;(i)—(l) LGBM

    图  8   不同分类模型的ROC曲线

    (a) 测试集0−1,0−2,1−2;(b) 测试集0−1−2

    Figure  8.   ROC curves of different classification models

    (a) 0−1,0−2,1−2 classification models;(b) 0−1−2 classification model

    表  1   所提取的特征表

    Table  1   Table of extracted features

    特征 物理意义 数量
    时间 地震波形从起始点到达波峰所需的时间;从波峰到达结束点所需的时间;从起始点到结束点所经历的总时间;地震波形超过设定阈值的持续时间;地震波形在超过设定阈值后到达波峰所需的时间;地震波形在超过设定阈值后从波峰到结束点所需的时间;地震波形在超过设定阈值前波形的上升、下降时间;两个相邻的波峰或波谷之间的时间间隔,即两个相邻波峰或波谷之间的周期长度(Kim et al,2 021薛思敏等,2 022)。 9
    P/S幅值比 P波与S波峰值振幅之比(Yıldırım et al,2 011);对P波、S波进行傅里叶变换,滤波波段为1—20 Hz时振幅之比(Wang et al,2 021)。 21
    频率 地震信号中波形每秒振动的次数,为周期的倒数(Levshin et al,1995);中心频率,地震信号在频率域中的中心位置;主频率,地震信号中振幅最大的频率;平均频率,地震信号频谱的加权平均频率;地震波形在上升或下降阶段的平均频率;波形上升、下降时,地震信号在超过设定阈值的情况下的平均频率;地震信号复倒频谱的实部(魏富胜,黎明,
    2 003
    )。
    9
    过零率 地震波形从正向值变为负向值,或从负向值变为正向值的次数;地震信号在超过设定阈值的情况下的过零率;峰值振幅前、后的过零率;地震信号在超过设定阈值的情况下的最大振幅前、后的过零率(Dargahi-Noubary,1998)。 6
    峰值振幅 地震波形中振幅达到的最大值(Horasan et al,2009Badawy et al,2019)。 1
    峰值地面加速度 地震信号中垂直地面方向的最大加速度值(Goforth et al,2006)。 1
    能量 地震信号总能量;峰值振幅前吸收能量、峰值振幅后衰减能量(刘莎等,2012)。 3
    信号 地震信号强度;信号均方根(Laasri et al,2015Saad et al,2019)。 2
    其它比值 地震波形的上升时间、下降时间与峰值振幅之比(the ratio of rise time to amplitude,缩写为RA;the ratio of decay time to amplitude,缩写为DA);阈值之上的上升、下降时间和振幅的比值;RA,DA与地震波形的平均频率之比(ratio of RA to average frequency,缩写为RA/AF;ratio of DA to average frequency,缩写为DA/AF)(吴顺川等,2020)。 6
    角度 地震波形的上升、下降角度,为RA,DA的反正切函数(Ma et al,2015);地震信号在超过设定阈值的情况下的上升、下降角度。 4
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    表  2   不同分类模型准确率平均值、最大值、最小值

    Table  2   Average,maximum and minimum accuracy of different classification model

    分类模型0−1准确率0−2准确率1−2准确率0−1−2准确率
    平均值最大值最小值平均值最大值最小值平均值最大值最小值平均值最大值最小值
    KNN89.66%91.22%87.80%98.84%99.61%98.05%94.73%95.90%93.07%89.19%90.68%87.30%
    AdaBoost96.99%97.95%94.63%99.28%99.80%98.24%98.12%99.51%97.07%95.17%96.35%93.94%
    LGBM97.03%98.05%95.90%99.10%99.71%98.34%97.95%98.73%96.98%97.01%97.98%96.16%
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    表  3   不同分类模型对不同分类任务的评价指标

    Table  3   Evaluation metrics of different classification models for different classification task

    分类模型评价指标0−10−21−20−1−2
    KNN准确率90.81%99.63%94.49%91.75%
    精度91.73%100.00%94.81%93.15%
    召回率89.71%99.26%94.12%93.03%
    F1分数90.71%99.63%94.47%93.03%
    AdaBoost准确率96.69%99.63%98.16%95.10%
    精度94.41%100.00%98.52%96.11%
    召回率99.26%99.26%97.79%98.99%
    F1分数96.75%99.63%98.15%97.52%
    LGBM准确率96.32%99.26%98.53%97.30%
    精度93.75%99.26%98.53%97.31%
    召回率99.26%99.26%98.53%97.30%
    F1分数96.44%99.26%98.53%97.30%
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  • 收稿日期:  2024-01-22
  • 修回日期:  2024-05-24
  • 录用日期:  2024-05-28
  • 网络出版日期:  2025-01-21

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