S变换在面波去噪中的应用r

李玲利1,2) 王清东3) 沈文渊4) 朱良保3,5)

李玲利1,2) 王清东3) 沈文渊4) 朱良保3,5). 2012: S变换在面波去噪中的应用r. 地震学报, 34(6): 830-840.
引用本文: 李玲利1,2) 王清东3) 沈文渊4) 朱良保3,5). 2012: S变换在面波去噪中的应用r. 地震学报, 34(6): 830-840.
Li Lingliup, Wang Qingdongup Shen Wenyuanup  Zhu Liangbaoup3, loans.com sh lucashadv. 2012: Application of S transform in surface wave denoising. Acta Seismologica Sinica, 34(6): 830-840.
Citation: Li Lingliup, Wang Qingdongup Shen Wenyuanup  Zhu Liangbaoup3, loans.com sh lucashadv. 2012: Application of S transform in surface wave denoising. Acta Seismologica Sinica, 34(6): 830-840.

S变换在面波去噪中的应用r

详细信息
  • 中图分类号: P315.3+1

Application of S transform in surface wave denoising

  • 摘要: S变换是一种用于分析非平稳信号的时频变换方法, 可以很好地刻画地震信号的时频特性. 本文将S变换用于地震面波数据的噪声去除中, 首先介绍了S变换的理论基础, 然后设计了时频滤波和阈值滤波两种方法, 分别对天然地震面波数据和背景噪声数据进行去噪处理, 并与相位匹配滤波进行了比较. 结果表明, 面波数据经S变换去噪后, 群速度频散曲线的短周期部分得到改善, 能够连续追踪至6 s左右, 但长周期部分出现了缺失; S变换去噪的效果优于相位匹配滤波, 两者相结合会得到更加理想的结果.
    Abstract: S transform is a time-frequency transformation method used to analyze non-stationary signals, and it can depict the time-frequency characteristics of seismic signals very well. In this paper, S transform is used to remove noises in seismic surface wave data. The theoretical basis of S transform is introduced first, and then time-frequency filter and threshold filter are designed for processing ambient noise data and surface wave data of natural earthquakes, respectively. The results show that the short period part of group velocity dispersion curve of surface wave data is improved after S transform denoising, and the group velocity can be tracked continuously to about 6 s, but the long period part is missing. The effect of S transform is better than that ofphase match filter (PMF), and the combination of the two will get more ideal results.
  • 相较于远场地震动,近断层地震动具有显著竖向特性、速度脉冲特性和上盘效应等特征。近断层区域通常以某一断层距界限值来划分,迄今针对这一界限值并无统一标准,但通常采用断层距不超过20—60 km的范围开展近断层地面运动的研究(贾俊峰等,2015),本文的近断层地震动定义为断层距不超过40 km的地面运动。开展近断层地震动特征研究有助于了解结构的失效破坏机理,同时为近断层区域的隔震设计提供依据。

    在1995年日本神户、1994年我国台湾集集和2008年我国汶川等地震期间记录到大量强竖向地震动,尤其在这些地震的极震区部分竖向地震动强度均超过水平向地震动,因此竖向地震动造成的损害不容小觑。我国建筑设计抗震规范(中国建筑科学研究院,2010)明确规定针对大跨度空间结构需要考虑竖向地震作用的影响,通常将其取为水平向地震作用的65%,但这一规定是基于大量远场地震动获得。赵培培等(2019)认为加速度峰值比aV/aH与震级和震源距离有关,aV/aH大多超过规范值0.65,甚至达到或超过1。竖向与水平向地震动加速度反应谱比在谱的各个周期段内不是一个简单的常数,而与震级、断层距、场地类别等因素相关(周正华等,2003韩建平,周伟,2012李宁等,2020)。Gülerce和Abrahamson (2011)以及王晓磊等(2023)通过分析水平与竖向地震动强度参数的相关程度,给出了竖向与水平向加速度反应谱比的预测方程。现阶段研究人员分别基于小波分析方法、能量方法和希尔伯特(Hilbert)-黄变换方法提出多种速度脉冲识别方法,并针对脉冲参数与地震动参数的统计关系提出了经验模型(Baker,2007Zhai et al,2013Shahi,Baker,2014Chang et al,2016王东升等,2022),其中,小波分析方法使用最多,本文将采用Shahi和Baker (2014)提出的最强速度脉冲识别方法。

    鉴于目前的研究,本文拟以NGA-West2强地面运动数据库中的171个地震事件的1 706组近断层地震动为研究对象,探讨aV/aH的总体分布特征,对aV/aH随矩震级、断层距、场地类别和断层类型的变化进行量化分析,并基于小波方法获得140组脉冲型地震动的脉冲周期Tp和速度脉冲峰值PGVp研究脉冲参数随矩震级和断层距的变化规律,以进一步了解近断层地震动的脉冲特性。

    本文地震动记录均选自NGA-West2强地面运动数据库(http://ngawest2.berkeley.edu/),选取原则为矩震级MW≥5.0、断层距Rjb≤40 km且均含有一条竖向分量和两条水平向分量,最终共选取出1 706组5 118条地震动记录。这些记录均选自2011年以前的地震观测数据,主要覆盖了美国、日本、中国台湾等地震多发国家和地区,其中每条记录的水平向地震记录和竖向地震记录的峰值加速度(peak ground acceleration,缩写为PGA)分布情况如图1所示,图中的“出现概率”定义为不同峰值加速度区段内的地震动记录数量占总数量(1 706组)的比例。

    图  1  水平向、竖向地震动峰值加速度的分布
    Figure  1.  Distribution of horizontal and vertical PGA

    我国建筑设计抗震规范(中国建筑科学研究院,2010)中的四种场地类别是以地表以下20 m场地覆盖土层等效剪切波速vS20和土层厚度双指标划分,从NGA-West2数据库获取的台站记录的场地条件是以地表以下30 m内的等效剪切波速vS30来表示。通过公式实现vS30与我国抗震规范对应的场地类别的转换(温瑞智等,2021),结果见表1。需要说明的是,由于Ⅰ 0类场地样本数量过少,仅有30组,为确保统计分析的准确性和可靠性,本文将Ⅰ 0和Ⅰ 1类场地合并为 Ⅰ 类场地。不同场地类别下对应的矩震级和断层距分布如图2所示。

    表  1  我国建筑抗震设计规范场地类别与NGA-West2中vS30的对应关系
    Table  1.  The corresponding relationship between standard site categories in the code for seismic design of building China and vS30 in NGA-West2
    场地类别 vS30/(km·s−1
    <160
    160—260
    260—550
    Ⅰ(Ⅰ 0, Ⅰ 1 >550
    下载: 导出CSV 
    | 显示表格
    图  2  不同场地类别下MW随断层距的变化
    Figure  2.  Variation of seismic moment magnitude MW with fault distance under four classes of sites

    本文规定加速度峰值比aV/aH为同一台站竖向分量的峰值加速度与两条水平向分量的峰值加速度的较大值之比。将aV/aH的1 706组地震动记录以0.2间隔划分为22个区间,由于aV/aH>1.8的区间样本数量较少,故将其合并为1个区间,最终得到10个区间,aV/aH的区间划分及相应的出现频数列于表2。为了更直观地观察aV/aH的分布趋势,依据表2绘制加速度峰值比的直方图,如图3所示。可见:aV/aH的最小值位于(0,0.2$ ] $,最大值位于(1.8,4.4$ ] $,平均值为0.584,标准差为0.334,变异系数为0.573,变异系数中等偏大说明aV/aH的离散程度较大,原因可能是统计样本中超过均值的aV/aH值至少占39.2%,存在12组aV/aH大于2.0的数据,且最大值高达4.22,显著提高了样本的标准差,进而影响变异系数。aV/aH的频数分布呈左陡右缓,近似广义极值分布,计算得到的分布参数为:形状参数ξ=0.139 8,位置参数μ=0.439 4,尺度参数σ=0.194 2。由于ξ=0.139 8>0,可知aV/aH的总体分布趋向于极值Ⅱ型分布,亦称为Frechet分布。

    表  2  加速度峰值比aV/aH的区间划分及频数分布表
    Table  2.  Interval division and frequency distribution of acceleration peak ratio aV/aH
    区间 (0,0.2$ ] $ (0.2,0.4$ ] $ (0.4,0.6$ ] $ (0.6,0.8$ ] $ (0.8,1.0$ ] $ (1.0,1.2$ ] $ (1.2,1.4$ ] $ (1.4,1.6$ ] $ (1.6,1.8$ ] $ (1.8,4.4$ ] $
    频数 37 456 585 359 144 48 35 13 12 17
    下载: 导出CSV 
    | 显示表格
    图  3  加速度峰值比aV/aH的频数分布直方图
    Figure  3.  Frequency distribution histogram of acceleration peak ratio aV/aH

    加速度峰值比aV/aH的累积分布概率曲线如图4表3所示,可以看出aV/aH超越0.65的概率约为30%,超越1.0的概率约为7%。从累积概率来看,计算竖向地震作用时简单地取为水平向地震作用的0.65倍,可能偏保守,故考虑近断层效应分析加速度峰值比aV/aH十分有必要。

    图  4  加速度峰值比aV/aH的累积分布概率曲线
    Figure  4.  Cumulative distribution probability curve of acceleration peak ratio aV/aH
    表  3  加速度峰值比aV/aH的累积分布概率
    Table  3.  Cumulative distribution probability of acceleration peak ratio aV/aH
    aV/aH ≤0.2 ≤0.4 ≤0.65 ≤0.8 ≤1.0 ≤1.2 ≤1.6 ≤2.0 ≤3.0 ≤4.4
    累积概率 2.2% 28.9% 69.9% 84.2% 92.7% 95.5% 98.3% 99.4% 99.8% 100%
    下载: 导出CSV 
    | 显示表格

    加速度峰值比aV/aH随矩震级MW的分布情况如图5表4所示。可见:统计样本中的地震动记录主要集中于MW5.0—6.0和MW6.0—7.0内,MW7.0—8.0范围内获取的地震动记录数量最少;aV/aH最大值高达4.22,落于MW6.0—7.0区间;尽管aV/aH的最大值位于MW6.0—7.0区间,但MW7.0—8.0区间内aV/aH的平均值及超越0.65的概率均高于MW5.0—6.0和MW6.0—7.0范围内的相应数值;MW7.0—8.0范围内的平均值最高,其均值略大于规范的比值0.65,且最大值未出现在此区间,原因可能是地震记录较少;变异系数的大小同时受平均数和标准差的影响,MW5.0—6.0区间内aV/aH的标准差和变异系数均最小,说明此区间内aV/aH的离散程度最小,比值相对集中。经统计分析,随着矩震级的增大,加速度峰值比aV/aH超越0.65的概率也随之增加,而aV/aH最大值随矩震级的变化规律不明显。

    图  5  加速度峰值比aV/aHMW的分布
    Figure  5.  Distribution of acceleration peak ratio aV/aH with MW
    表  4  不同矩震级MW范围内加速度峰值比aV/aH的统计特征参数
    Table  4.  Statistical characteristic parameters of ground acceleration peak ratio aV/aH within different moment magnitude ranges
    MW 地震动记录数 aV/aH最大值 aV/aH平均值 aV/aH标准差 aV/aH变异系数 PaV/aH>0.65)
    5.0—6.0 695 3.10 0.54 0.26 0.48 0.25
    6.0—7.0 784 4.22 0.60 0.37 0.63 0.30
    7.0—8.0 227 2.92 0.67 0.37 0.55 0.44
    下载: 导出CSV 
    | 显示表格

    加速度峰值比aV/aH随场地类别的分布如图6表5所示。不同场地类别下的地震动记录分布不均匀,其中Ⅱ类场地记录数量居多,Ⅳ类场地记录数量最少。Ⅲ类和Ⅳ类场地的平均值均在规范值0.65之上,最大值出现在Ⅲ类场地,平均值和超越0.65的概率最大值出现在Ⅳ类场地,而Ⅳ类场地的最大值偏小,可能是地震记录数量较少造成的。随着等效剪切波速vS30的增加,aV/aH的最大值、平均值及超越0.65的概率呈现下降趋势;aV/aH集中在等效剪切波速vS30较小区域的可能性相对较高。结合图6可知,等效剪切波速vS30越小,场地土越软,超越0.65的概率越大,越容易发生aV/aH较大的地震动。

    图  6  加速度峰值比aV/aH随场地类别的分布
    Figure  6.  Distribution of acceleration peak ratio aV/aH with site category
    表  5  不同场地类别下加速度峰值比aV/aH的统计特征参数
    Table  5.  Statistical characteristic parameters of peak acceleration ratio aV/aH under different site categories
    场地类别地震动记录数aV/aH最大值aV/aH平均值aV/aH标准差aV/aH变异系数PaV/aH>0.65)
    Ⅰ (vS30>550 m/s)3162.040.550.250.460.28
    Ⅱ (vS30=260—550 m/s)11293.100.570.300.530.29
    Ⅲ (vS30=160—260 m/s)2534.220.670.510.750.37
    Ⅳ (vS30<160 m/s)81.130.710.230.320.63
    下载: 导出CSV 
    | 显示表格

    加速度峰值比aV/aH随断层距的分布如图7表6所示。为了突出更近断层的影响,本文将断层距划分为0—5 km,5—15 km,15—25 km和25—40 km等四个区间。加速度峰值比aV/aH的最大值、平均数、标准差、变异系数以及aV/aH超越0.65的概率最大值均出现在断层距0—5 km区间内。根据标准差和变异系数的变化趋势,aV/aH的离散程度随断层距的增大而降低。因此,随着断层距的增大,aV/aH超越0.65的概率逐渐减小,表明距离发震断层越近,越容易出现竖向加速度较大的地震动。

    图  7  加速度峰值比aV/aH随断层距的分布
    Figure  7.  Distribution of acceleration peak ratio aV/aH with fault distance
    表  6  不同断层距下加速度峰值比aV/aH的统计特征参数
    Table  6.  Statistical characteristic parameters of acceleration peak ratio aV/aH with different fault distances
    断层距/km 地震动记录数 aV/aH最大值 aV/aH平均值 aV/aH标准差 aV/aH变异系数 PaV/aH>0.65)
    0—5 241 4.22 0.72 0.51 0.70 0.44
    5—15 442 2.92 0.61 0.33 0.54 0.35
    15—25 395 1.51 0.54 0.25 0.46 0.26
    25—40 628 3.10 0.54 0.28 0.52 0.24
    下载: 导出CSV 
    | 显示表格

    在发震断层区域,断层类型与地震动特征的关系也十分密切。NGA-West2数据库将台站记录根据断层类型分成五类:走滑断层、正断层、逆断层、逆断层-斜滑断层和正断层-斜滑断层。本文选取的1 706组地震动记录中,正断层-斜滑断层样本非常少,仅有25组,统计代表性偏弱,故将正断层-斜滑断层归类为正断层、将逆断层-斜滑断层归类为逆断层进行分析。加速度峰值比aV/aH随断层类型的分布如图8表7所示,可见:走滑断层、正断层、逆断层的地震动分布不均匀,正断层的记录数量最少,且超越概率最小,说明在三种断层类型中,出现正断层地震动的aV/aH偏小的可能性较大;aV/aH的最大值、平均值、标准差、变异系数以及aV/aH超越0.65的概率最大值均出现在走滑断层的分布区域,逆断层的各项参数值仅次之。综上表明,竖向与水平地震动加速度峰值比的较大值易出现在走滑断层和逆断层,这两种断层的潜在发生区域应重视工程结构的竖向地震作用。

    图  8  加速度峰值比aV/aH随断层类型的分布
    Figure  8.  Distribution of acceleration peak ratio aV/aH with fault type
    表  7  不同断层类型下加速度峰值比aV/aH的统计特征参数
    Table  7.  Statistical characteristic parameters of acceleration peak ratio aV/aH for different types of faults
    断层类型地震动记录数aV/aH最大值aV/aH平均值aV/aH标准差aV/aH变异系数PaV/aH>0.65)
    走滑断层5264.220.630.400.630.36
    正断层1561.410.560.230.420.26
    逆断层10243.930.560.310.550.28
    下载: 导出CSV 
    | 显示表格

    近断层地震动的典型特性易使结构遭受严重损坏,特别是含前方向性效应的地震动在断层破裂速度接近土层剪切波速时,断裂传播方向的观测点会因为地震能量积累而产生显著的长周期脉冲。此外,含滑冲效应的速度脉冲还会伴随地面永久位移(赵晓芬,温增平,2022)。

    过去多数学者以速度时程为依据,依靠视觉检查和经验来确定信号中是否包含脉冲成分,这种主观判断的方法被称为定性脉冲识别。半定量脉冲识别虽采用简化的脉冲模型来捕捉脉冲特性,但仅仅运用数学模型的表征方法只能拟合重现脉冲波形,实际运用仍需依靠眼观判别,存在局限性(Alavi,Krawinkler,2004Dickinson,Gavin,2011)。随着强震动记录的数量逐年增加,识别工作量剧增,定性、半定量脉冲识别方法的效率低下,故更高效的定量识别方法应运而生。该方法多将速度脉冲分量的最大谱峰值${{S}}_{{\mathrm{a}}\text{,} {\mathrm{max}} }$定义为最强速度脉冲分量,但该方法难以全面反映速度脉冲的地震动特性,且所选取的脉冲数量偏少(Chang et al,2016王东升等,2022)。Shahi和Baker (2014)提出最强速度脉冲的概念,为最不利设计地震动参数提供了科学依据。本文拟采用基于连续小波变换的最强速度脉冲识别方法获取脉冲参数,建立脉冲参数与地震动参数的经验模型,以量化脉冲地震动所带来的危害和风险。

    连续小波变换能够在较小时频域内按照特定母小波分解信号,这使得小波分析更适用于地震动分析。由于四阶Daubechies小波与地震脉冲信号的形状相似,故将其作为母小波,结合剩余小波提取地震动脉冲特征,其余不具有明显特征的小波基系数则逐渐趋于0。

    连续小波变换参数通过下式计算,即在特定位置l和尺度s对信号ft)进行积分求得。

    $$ c ( s\text{,} l ) = \frac{1}{{\sqrt s }}\int_{ - \infty }^{ + \infty } {f ( t ) \phi \left( {\frac{{t - l}}{s}} \right)} {\mathrm{d}}t, $$ (1)

    式中:ft)为小波母函数,t为时间,s为小波母函数的尺度参数,l为平移小波母函数的位置参数。

    小波系数大小可反映信号在时频域的能量集中程度。脉冲能量一般在小范围时频域内集中,因此可通过这一属性识别脉冲。本文将地震动旋转至产生最大速度脉冲方向分量,即将地震动的两条正交水平分量组合成任意方向的分量系数,经过小波变换求得最大小波系数,以脉冲因子PI>0为前提,将最大小波系数对应的方向分量定义为最强速度脉冲方向分量。基本的计算步骤如下:

    $$ f ( t\text{,} \theta ) = {f_1} ( t ) \cos \theta + {f_2} ( t ) \sin \theta, $$ (2)
    $$ c ( s\text{,} l\text{,} \theta ) = \frac{1}{{\sqrt s }}\int_{ - \infty }^{ + \infty } {f ( t\text{,} \theta ) \phi \left( {\frac{{t - l}}{s}} \right)} {\mathrm{d}}t, $$ (3)

    式中:f1t)和f2t)为地面运动的两条正交水平分量;ft, θ)为f1t)和f2t)线性组合得到的任意水平方向的速度分量。对ft, θ)进行连续小波变换,得到小波系数cs, l, θ)。

    将式(2)代入式(3),可得

    $$ c ( s\text{,} l\text{,} \theta ) = {c_1} ( s\text{,} l ) \cos \theta + {c_2} ( s\text{,} l ) \sin \theta, $$ (4)

    式中,c1s, l)和c2s, l)为分别对应f1t)和f2t)方向上的小波系数。

    确定任意方向上的小波系数的最大值cmaxs, l)及其对应的方向β

    $$ {c_{\max }} ( s\text{,} l ) = \mathop {\max }\limits_\theta c ( {s\text{,} l} ) = \sqrt {c_1^2 ( {s\text{,} l} ) + c_2^2 ( {s\text{,} l} ) } ,$$ (5)
    $$ \beta = \arctan \frac{{{c_2} ( s\text{,} l ) }}{{{c_1} ( s\text{,} l ) }} . $$ (6)

    β方向对应的分量定义为最强速度脉冲方向分量。定义

    $$ \mathrm{\mathit{P}}_{\mathrm{c}}=0.63R_{\mathrm{PGV}}+0.777R_{\mathrm{en}}, $$ (7)
    $$ \begin{split} \\[-8pt] R_{\mathrm{PGV}}=\frac{V_{\mathrm{res}}}{\mathrm{PGV}}\text{,} R_{\mathrm{en}}=\frac{V_{\mathrm{res}}^2}{\mathrm{PG}\mathrm{V}^2},\end{split}$$ (8)

    式中RPGVRen分别为残余速度时程Vres与原始速度时程的地面峰值速度(peak ground velocity,缩写为PGV)之比和能量之比。脉冲判别指标,即脉冲因子PI,以速度脉冲峰值PGVp和Pc为参数,其表达式如下:

    $$ \mathrm{PI}=- ( 9.384\mathrm{\mathit{P}}_{\mathrm{c}}+0.0004\mathrm{PGVp}^2+0.557\mathrm{\mathit{P}}_{\mathrm{c}}\cdot\mathrm{PGVp}-17.191\mathit{\mathrm{\mathit{P}}}_{\mathrm{c}}-0.625\mathrm{PGVp}+13.824 ) , $$ (9)

    若PI>0,定义为脉冲地震动;若PI<0,定义为非脉冲地震动;若PI=0,方法失效。

    所选取的140组脉冲地震动来自29个地震事件,断层距Rjb均在40 km范围内,其中126条记录在20 km断层距内,占总量的90%,这些地震毗邻发震断层,表现出的震害集中性更显著。29个地震事件的矩震级为MW5.4—7.9,断层距Rjb为0.1—38.36 km,剪切波速vS30为139.21—2 016.13 m/s,速度脉冲峰值PGVp为26.99—342.12 cm/s,脉冲周期Tp为0.32—13.12 s。为了建立脉冲参数的回归模型,采用皮尔森(Pearson)线性相关系数描述脉冲参数与地震动参数之间的相关程度,其相关性分析采用的数学表达式如下(王璐,2009):

    $$ \rho_{xy}=\\ \frac{n \sum_{ }^{ } ( \ln x\ln y ) -\sum_{ }^{ }\ln x\sum_{ }^{ }\ln y}{\sqrt{\left[n\sum_{ }^{ } \left( \ln x \right) ^2- \left( \sum_{ }^{ }\ln x \right) ^2\right]\left[n\sum_{ }^{ } \left( \ln y \right) ^2- \left( \sum_{ }^{ }\ln y \right) ^2\right]}} \text{,} $$ (10)

    式中:$ {\rho _{xy}} $表示xy的相关系数,x为脉冲参数,y为地震动参数,n为地震动个数。$ {\rho _{xy}} $的取值范围为−1≤$ {\rho _{xy}} $≤1,$ {{\rho _{xy}}} $的绝对值越大,表明两组变量的相关程度越高,离散程度越小。

    经计算得到脉冲参数与地震动参数的相关系数,列于表8。可知:速度脉冲峰值PGVp与MW和断层距Rjb的相关系数分别为0.20和−0.38,均表现为弱相关性;脉冲周期TpMW的相关系数为0.72,表现为显著相关性,但与断层距Rjb的相关系数为0.27,表现为弱相关性。

    表  8  脉冲参数与地震动参数的相关性
    Table  8.  Correlation between pulse parameters and ground motion parameters
    $ {\rho _{xy}} $ MW Rjb vS30 PGVp Tp
    MW 1.00 0.21 0.21 0.20 0.72
    Rjb 1.00 −0.10 −0.38 0.27
    vS30 1.00 −0.05 −0.07
    PGVp 对称 1.00 0.11
    Tp 1.00
    注:$ {\rho _{xy}} $为皮尔森相关系数,Rjb为断层距,vS30为30 m场地覆盖土层等效剪切波速,PGVp为速度脉冲峰值,Tp为脉冲周期。
    下载: 导出CSV 
    | 显示表格

    本小节基于脉冲周期Tp与矩震级MW的最小二乘法拟合,得到二者的经验模型:

    $$ \ln {T_{\mathrm{p}}} = 1.103{M_{\mathrm{W}}} - 6.381, $$ (11)

    由上式可知二者呈对数线性关系。图9表9展示了脉冲周期随矩震级的分布情况以及本文与其它经验模型的对比。总体上看,脉冲周期随矩震级的增大而增大。本文与Baker (2007)、Shahi和Baker (2014)、赵晓芬等(2018)、Bray和Rodriguez-Marek (2004)的经验模型的对比结果显示:本文模型与Shahi 和Baker (2014)模型的吻合度最高,尤其在MW≥6.4范围内基本处于同一水平,故在大震级范围内二者的差异可以忽略。此外,Shahi和Baker (2014)模型采用的是含前方向性效应的记录,而本文模型不区分脉冲类型,这表明是否区分脉冲类型对脉冲周期与矩震级的定量关系影响不大。Bray和Rodriguez-Marek (2004)模型的Tp预测值小于包括本文模型在内的其它四种模型的预测值,由于Bray和Rodriguez-Marek (2004)以及Baker (2007)所用均为垂直或平行断层走向的脉冲分量,因此排除脉冲分量差异的可能性,即造成与其余模型预测值差异如此之大的原因可能是脉冲周期Tp的获取方法及样本数量的不同。同为采用最强速度脉冲周期的情况下,当MW≤7.2时,Baker (2007)模型得到的脉冲周期比本文、Shahi和Baker (2014)以及赵晓芬等(2018)模型的脉冲周期都要大,表明在该矩震级范围内,最强速度脉冲周期大于垂直或平行断层分量的脉冲周期。

    图  9  本文脉冲周期Tp的分布及其与其它模型的对比
    Figure  9.  The distribution of pulse period Tp in this paper and comparison with the models from others
    表  9  脉冲周期Tp随矩震级MW变化的经验模型对比
    Table  9.  Comparison of empirical models of pulse period Tp changing with moment magnitude MW
    模型来源 经验模型关系式 脉冲分量 脉冲类型
    Bray和Rodriguez-Marek (2 004 $ \ln {T_{\mathrm{p}}} = 1.03{M_{\mathrm{W}}} $−6.37 垂直或平行断层分量 不区分
    Baker (2 007 $ \ln {T_{\mathrm{p}}} = 1.02{M_{\mathrm{W}}} $−5.78 垂直或平行断层分量 不区分
    Shahi和Baker (2 014 $ \ln {T_{\mathrm{p}}} = 1.084{M_{\mathrm{W}}}$−6.256 最强速度脉冲分量 方向性效应脉冲
    赵晓芬等(2 018 $ \ln {T_{\mathrm{p}}} = 1.123{M_{\mathrm{W}}} $−6.548 最强速度脉冲分量 不区分
    本文 $ \ln {T_{\mathrm{p}}} = 1.103{M_{\mathrm{W}}} $−6.381 最强速度脉冲分量 不区分
    下载: 导出CSV 
    | 显示表格

    Mavroeidis和Papageorgiou (2003)认为近断层的速度脉冲峰值PGVp不是随着矩震级和断层距的变化而无限增大,而是存在某个接近于典型断层滑动速率的饱和阈值,其平均峰值速度在100 cm/s左右。速度脉冲峰值PGVp随矩震级MW和断层距Rjb的变化关系如图10所示。图中的红色圆圈标注了TCU068 (209.07 cm/s)和TCU052 (342.12 cm/s)两个地震动记录的速度脉冲峰值PGVp,这两个PGVp值远大于Mavroeidis和Papageorgious (2003)提出的100 cm/s阈值,这可能是由地面运动产生的永久位移或土层性质所致。过大的数据会给拟合结果造成偏差,为了避免这种影响,本文在进行拟合分析时剔除这两个台站的记录。基于最小二乘法拟合得到速度脉冲峰值PGVp随矩震级MW和断层距Rjb变化的统计模型为

    图  10  速度脉冲峰值PGVp随矩震级MW和断层距Rjb的变化
    Figure  10.  Variation of velocity pulse peak PGVp with MW and fault distance Rjb
    $$ \mathrm{ln}\mathrm{PGVp}=0.177M_{\mathrm{W}}-0.052\mathrm{ln}R\mathrm{_{jb}}+2.975. $$ (12)

    剔除两条地震动记录后,剩余记录中速度脉冲峰值PGVp的最大值为153.22 cm/s;幅值超过100 cm/s的记录主要集中于MW>6.5且断层距Rjb<10 km范围内,小于100 cm/s的记录分布在矩震级的任意范围,说明速度脉冲峰值的大幅值主要出现在大震区和毗邻发震断层区域。

    本文基于NGA-West2数据库统计了1 706组近断层地震动的竖向与水平向加速度峰值比aV/aH,分析了aV/aH随地震动参数的统计规律,探讨了脉冲地震动脉冲参数与地震动参数的影响关系,并回归得出相关经验模型。主要结果如下:

    1) 近断层地震动的加速度峰值比aV/aH总体分布趋向于极值Ⅱ型分布,aV/aH平均值约为0.58。从累积分布概率看,aV/aH≤0.65的总体累积概率为69.9%。

    2) 近断层aV/aH受到地震动参数的影响,矩震级MW越大,断层距Rjb越小,等效剪切波速vS30越小。当断层为走滑断层和逆断层时,产生较大加速度峰值比的概率越大,越容易产生竖向效应的地震动,因此应重视近断层区域工程结构的竖向地震作用。

    3) 本文与其它脉冲周期经验模型的对比表明脉冲周期随矩震级的增大而增大。当MW≤7.2时,垂直或平行断层方向分量的脉冲周期预测值低于最强速度脉冲方向分量;当MW>7.2时,二者的脉冲周期差异非常小,可以忽略。本文模型与Shahi 和Baker (2014)模型在大震级范围内的差异小,说明是否区分脉冲类型对脉冲周期与矩震级的定量关系影响不大。速度脉冲峰值的大幅值主要出现在大震级范围内和毗邻发震断层区域。

    综上,本研究结果表明近断层地震动具有显著的竖向特性和速度脉冲特性,在近断层场地的抗震设防中需引起重视。需要指出的是,本文探讨的脉冲地震动特性均是以速度脉冲地震动记录为主,并未区分速度脉冲和加速度脉冲。现阶段对加速度特性及其与速度脉冲特性的差异研究甚少,下一步将加强对加速度脉冲特性的研究,以期深入探究近断层地震动特征。

  • 陈爱萍, 邹文. 2005. 基于S变换的面波压制技术[J]. 世界地质, 24(1): 82——86.

    房立华, 吴建平. 2009. 背景噪声频散曲线测定及其在华北地区的应用[J]. 地震学报, 31(5): 544——554.

    房立华. 2009. 华北地区瑞利面波噪声层析成像研究[D]. 北京: 中国地震局地球物理研究所: 52——55.

    刘保童, 刘启源, 吴玉林. 2010. S变换数值计算方法比较的实验研究[J]. 湖南文理学院学报: 自然科学版, 22(3): 16——19.

    赵淑红, 朱光明. 2007. S变换时频滤波去噪方法[J]. 石油地球物理勘探, 42(4): 402——406.

    赵淑红, 王璇. 2007. S变换时频滤波与其它滤波方法的比较[J]. 西北地震学报, 29(3): 224——229.

    朱良保, 熊安丽. 2007. 面波频散测量的时频分析法[J]. 地震地磁观测与研究, 28(1): 1——13.

    Bensen G D, Ritzwoller M H, Barmin M P, Levshin A L, Lin F, Moschetti M P, Shapiro N M, Yang Y. 2007. Processing seismic ambient noise data to obtain reliable broad——band surface wave dispersion measurements[J]. Geophys J Int, 169(3): 1239——1260.

    Dziewonski A, Bloch S, Landisman M. 1969. A technique for the analysis of transient seismic signals[J]. Bull Seism Soc Amer, 59(1): 427——444.

    Herrin E, Goforth T. 1977. Phase——matched filters: Application to the study of Rayleigh waves[J]. Bull Seism Soc Amer, 67(5): 1259——1275.

    Pinnegar C R, Mansinha L. 2003. The bi——Gaussian S——transform[J]. SIAM J Sci Comput, 24(5): 1678——1692.

    Stockwell R G, Mansinha L, Lowe R P. 1996. Localization of the complex spectrum: The S transform[J]. IEEE Trans Signal Process, 44(4): 998——1001.

    陈爱萍, 邹文. 2005. 基于S变换的面波压制技术[J]. 世界地质, 24(1): 82——86.

    房立华, 吴建平. 2009. 背景噪声频散曲线测定及其在华北地区的应用[J]. 地震学报, 31(5): 544——554.

    房立华. 2009. 华北地区瑞利面波噪声层析成像研究[D]. 北京: 中国地震局地球物理研究所: 52——55.

    刘保童, 刘启源, 吴玉林. 2010. S变换数值计算方法比较的实验研究[J]. 湖南文理学院学报: 自然科学版, 22(3): 16——19.

    赵淑红, 朱光明. 2007. S变换时频滤波去噪方法[J]. 石油地球物理勘探, 42(4): 402——406.

    赵淑红, 王璇. 2007. S变换时频滤波与其它滤波方法的比较[J]. 西北地震学报, 29(3): 224——229.

    朱良保, 熊安丽. 2007. 面波频散测量的时频分析法[J]. 地震地磁观测与研究, 28(1): 1——13.

    Bensen G D, Ritzwoller M H, Barmin M P, Levshin A L, Lin F, Moschetti M P, Shapiro N M, Yang Y. 2007. Processing seismic ambient noise data to obtain reliable broad——band surface wave dispersion measurements[J]. Geophys J Int, 169(3): 1239——1260.

    Dziewonski A, Bloch S, Landisman M. 1969. A technique for the analysis of transient seismic signals[J]. Bull Seism Soc Amer, 59(1): 427——444.

    Herrin E, Goforth T. 1977. Phase——matched filters: Application to the study of Rayleigh waves[J]. Bull Seism Soc Amer, 67(5): 1259——1275.

    Pinnegar C R, Mansinha L. 2003. The bi——Gaussian S——transform[J]. SIAM J Sci Comput, 24(5): 1678——1692.

    Stockwell R G, Mansinha L, Lowe R P. 1996. Localization of the complex spectrum: The S transform[J]. IEEE Trans Signal Process, 44(4): 998——1001.

  • 期刊类型引用(9)

    1. 张帅,杨润海,王彬,孙守才,庞卫东,姜金钟,高尔根. S变换时频域滤波方法在主动源资料处理中的应用研究. 地震研究. 2019(01): 80-87+151 . 百度学术
    2. Chenglong Zheng,Xiaofeng Tian,Zhuoxin Yang,Shuaijun Wang,Zhenyu Fan. Application of S-transform threshold filtering in Anhui experiment airgun sounding data de-noising. Geodesy and Geodynamics. 2018(04): 320-327 . 必应学术
    3. 向涯,王彬,杨润海,王伟涛,杨海燕. 气枪主动源与天然地震信号的传播特征对比研究. 地震研究. 2017(04): 605-612+678 . 百度学术
    4. 李超胜,冯舸,曾静凤,马力,贾毅,张赫腾,王菡. S变换在地震数据处理中的应用研究. 能源与环保. 2017(03): 108-112+117 . 百度学术
    5. 魏学强,袁洪克,秦晶晶,左莹. 广义S变换地震信号时频分析. 震灾防御技术. 2016(04): 808-813 . 百度学术
    6. 郑成龙,王宝善. S变换在地震资料处理中的应用及展望. 地球物理学进展. 2015(04): 1580-1591 . 百度学术
    7. 王娟,邱宏茂,李健,张波,许进,王晓明,王伟. 基于相匹配滤波的面波自动检测算法的实现. 核电子学与探测技术. 2015(05): 426-429 . 百度学术
    8. 胡昊,童思友,龙江平. 基于GPU的时间S变换对面波的压制. 地球物理学进展. 2014(06): 2649-2656 . 百度学术
    9. 张鹤翔,李红光,赵宜宾,李宁. 基于S变换的地震信号降噪方法研究. 数学的实践与认识. 2014(09): 144-149 . 百度学术

    其他类型引用(7)

计量
  • 文章访问数:  1490
  • HTML全文浏览量:  497
  • PDF下载量:  161
  • 被引次数: 16
出版历程
  • 发布日期:  2012-11-13

目录

/

返回文章
返回