抽象性
多意大利石坡特征不稳定岩块,导致恒定岩石下降和滑坡有效减轻灾难后果需要彻底研究四种速度计置托尔焦万内托采石场进行大规模地震噪声调查研究区(约200x100m)靠近Assii镇(意大利)并受滑坡威胁在这次工作中,我们介绍初步横向对垂直光比分析所得被动地震数据的结果,目的是理解发生压力状态和/或天气条件时地震噪变模式(浮积内容和微分形)。自2003年以来,Torgiovannetto不稳定坡由Perugia Alta Scoola和Fiernze大学地球科学系监测,此前国家林业局观察了首次运动可用数据可广泛比较地震信号、位移和气象信息测量偏移与降水趋势完全相关,但不幸的是没有观察到与地震数据相似温度数据与地震噪声横向光谱比趋势之间可辨别出显著关联性。这可能与温度对岩石质量条件间接效应相关联,还需要深入深入研究(也在时频域内)以更好地了解依赖性连续联机数据显示有趣的应用为新出现潜在灾难性滑坡提供近实时警报系统
开工导 言
多年以来,研究者都把注意力转向意大利大规模滑坡问题题目在议程上居高位,因为约70%欧洲大陆滑坡都集中在意大利一号..由斜坡、高震活动以及土壤和基岩特性所形成,意大利河谷多山坡特征为不稳定岩石块,造成恒定岩石下降和各种大小和类型滑坡2..需要深入理解故障类型、机制以及滑坡的可能成因,以有效减轻其灾难性后果此外,目前可实施预警系统,以防止生命损失并减少滑坡事件的经济和物质影响[3,4..尽管如此,往往很难找到能提供即时报警技术5..因此,斜坡块失效是一个有趣的案例研究,用以验证EWS使用被动地震监控的可行性通过观察所获取信号中发生的变化,事实上有可能检测到岩石体弹性参数变化与孔流压力变化、合并和微分解变化相关,预测失败6..
过去几年中,除传统土工结构监测外(例如地形总站、分量计和分量计),[7使用新技术描述并监控山崩:航空图片和LiDAR8,九九GPS监控10-12inSAR和GB-InSAR技术3,13-15激光扫描器16,17红外热学18号-20码和光纤感应器21号..浅地球物理方法有效补充上述技术6,22号-27号..
小型地震网络作为EWS的一部分,为验证性能,安排试算实验监测不稳定岩石质量测试场是位于Umbria区域Torgiovannetto采石场,一般而言,采石场可定性为极易受损害区,因为它们自然地形因挖掘活动而改变28码..数据收集时间为7个月监测本文介绍通过横向对垂直光谱比分析(HVSR或H/V)对所获数据进行初步分析的结果分析旨在理解发生压力状态和/或天气条件时地震噪声变化模式(流水内容和微分解),作为建立可靠EWS的第一步自2003年以来还用传统方法对研究采石滑坡进行了广泛监控。多参数分析有助于理解控制滑动机制并评价降水/温度/异常和滑动地震活动之间的可能联系因此,讨论地震数据与温度和降水数据之间的比较,以突出两者间的关联性。
二叉学习区
Torgiovannetto测试场位于北向对面Subasio山斜坡2公里NEAssisi(意大利中部Umbria区域)一号)Umbria滑坡约占全部土地覆盖面积的14%(8456千米)。2并影响多城区
MountSubasio(1109ma.sl)是Umbria-MarcheApenis内欧琴因利吾海闭合开发出带子,随后欧洲Corsica-Sardinia Margin与Adria29..东北方向压缩构造阶段开始于中米休内,目前仍在亚得里亚海岸附近活动30码..上流子期间,扩展阶段以面向NE-SW为主压力启动,结果拆分Umbria-MarcheApenisMountSubasio区域组成 sE-NNW趋势反克隆31号,32码上下几层几乎垂直稀疏 上山NE侧数个NW-SE对东侧和西侧正常故障本地地质构造属于Umbro-Marchigana序列(从Calcare Masiccio到Marnoso Arenacea),表示海洋环境逐步沉没
研究区主要包括属于Upper Jurassic-Lower白化厚度约100米,由白度或浅灰度深石灰岩层组成,厚度介于10cm至1m之间,薄粘层间偶发发生网站还部分覆盖强异度碎片(从波状到coble大小角带,布满散石块,嵌入泥沙或粗粒沙质矩阵中),其中一些为人为性质底部方向介于350度至5度不等,层底部介于25度至35度不等,这意味着层底部大致同向斜面,但取向温和点
2003年5月,国家林业团观察到采石场内首次变形,形式为采石场前方和内播种区紧张破解从那以后,通过不同技术(地形总站、电压计、分机计、地面干涉雷达、激光扫描仪和红外热摄像头)实施数项监测运动7))保证主要的预处理因素不稳定性是采石活动严重改变原创前端采石场结构由四大梯田组成,稠密植被阻隔水井4采石场北南视图总高度约140米2)尽管如此,地震引起的山崩不能在不稳定因素中被忽视。地震和滑坡之间的联系在文献中有详细记录,特别是在高磁度地震事件方面[三十三-36号..举例说,1997-98年影响东南方采石场(Colfiorito海盆)的地震序列以宏电密度Io=8-9到达Assi37号..采石场周围震荡性是另一个重要的不稳定因素
主滑动38号Torgiovannetto采石场有粗糙爬虫形状,覆盖面约200mx100m和550ma.s和680米a.s高海拔几何参数和其他土壤参数(如密度和体波速度)是众所周知的,这要归功于Perugia AltaScoola和Fiernze大学对现场进行的地理技术与地球物理调查4,7..在这些调查中,从2012年12月至2013年7月安装了被动地震网络连续记录传统式监测网由13线分量计、1加速计、1气象站(由1温度计和1雨表组成)和3气压计组成(图解图)。2)监测网络逐年增强和改进,并配有水文数据三十九建模计算分析7,40码和地震站现今Torgiovannetto主动滑动估计约182 000米3.上界定义大开颠覆性骨折2松散带EW攻击,有些地方显示宽度达2米和深度约20米40码..
3级方法论
HVSR技术首次介绍41号,42号..基础是横向和垂直运动构件之比,需要三分传感器获取数据显示[43号微调能量主要由SH波组成,而据其他作者称,正如[讨论44号H/V峰值与RayleiHVSR比的一个突出特征是它稳定时间,记录在许多论文中27号,45码,46号..HVSR曲线可获取更多网站底层速度剖面信息,特别是浅层和基底之间存在强异剪波速度时[47,48号..网站效果放大事实上可能由数个地质条件引起,其中一个条件是软土层覆盖硬半空格今日HVSR广泛用于环境49号,50码并结构化51号-53号问题详细讨论地震噪声法时,请参考广度文献27号,43号,54号-56号..HVSR滑坡技术的主要应用涉及到重构滑动质量几何并检测剪切面深度的可能性27号,57号-59号并优近似这一点超出本文范围,而本文旨在评价岩石质量受滑动网状骨折影响时的动态行为,寻找内部特征变化并用HVSR形状检测6,23号可用于预警程序
Torgiovannetto采石场使用由四个地震站组成的小型网络进行地震测量图中显示位置2)因地貌特征和无法访问斜坡东段,安装工作确实具有挑战性。站点TOR4定位滑动质量,而其他三个站点(TOR1、TOR2和TOR3)则定位在采石场边缘,对接排列对称位置相对于滑坡中心允许我们取回山体滑坡内外即时信息每一站配有SARA24bitA/D转换器(SL06)并配有SS45三轴速度传感器,自然频率4.5赫兹和感应因子78V/ms工具响应平整2赫兹,上角频率为100赫兹都配有全球定位系统接收器实现时间同步传感器安装在一个混凝土基点上并配有支持杆,与外部隔离,以获得保护不受恶劣天气条件的侵扰电池供应和数字化器通过连接器电缆连接传感器,存放在一个单例中数据连续模式记录为200赫兹采样频率,这是信号分辨率和数据存储间最优折中自2012年12月7日至2013年7月3日连续获取210天数据,但由于电池换换换略短间隔除外数据格式从转换器SL06为miniSEEDhttp://ds.iris.edu/ds/nodes/dmc/data/formats/miniseed/)尽管如此,该格式主要设计用于交换地球物理数据,而不是用于分析因此,首先记录数据转换成比较合适的格式,像SAC(系统分析代码);https://ds.iris.edu/files/sac-manual/manual/file_format.html)台站每6小时生成3个独立文件3)对应东西方和北南和垂直或自上向下分量振幅表示计数,X轴表示时数
数据分析用Geopsy软件进行http://www.geopsy.org脱机参考文献[53号举例应用)所有3个基运动组件 所得数据被拆分 平均移位 过滤并用Tukey窗口并加零放大频谱通过快速傅里叶变换个人光谱终于使用0.1赫兹宽度盒式车平滑H/V比计算出每个窗口,HVSR最终函数由六小时间隔平均HVSR提供横向光谱计算法平均E-W和N-S组件使用二次均值,显示对简单算法均值偏差较低52..最后,没有应用特殊滤波过程,因为它不象其他研究所发生那样对非静止噪声产生显著影响60码-62..
4级结果
共振频率峰值使用上文描述的H/V方法测定,在整个监测期间对台站TOR1、TOR3和TOR4进行了分析HVSR台站TOR2分析不在此显示,因为典型平面震基55号..TOR1HVSR4显示频率段4.5赫兹至13赫兹最高振幅,稳定峰值约10.5赫兹,其振幅一般略高于2在整个观察期间,峰值振荡和频率均没有显示任何特殊趋势,2013年1月至3月中略增振TOR3HVSR5)特征是光谱段2.5至6赫兹间距离更近高2倍的峰值两个主要峰值存在:一高2.5赫兹,二高5赫兹表示介质特征可能受微量周期变异的影响,这些变异可能与影响传播速度的水量暂时起伏相关
(a)
(b)
(c)
(a)
(b)
(c)
atTOR46HVSR显示两个主要峰值约2.7赫兹和5.5赫兹峰值放大视特征和系统化日常行为而异,因此周度行为最大噪声放大这可能与下列因素相关:(a) 与仪器内部电子噪声相关之艺术,当地面振荡极低时,例如夜间或周末时,其效果即相关联;或(b) 噪声波变异,因激活与人工活动相关不同源而相关联自2013年4月起,这些峰值从3值开始增值,到监测周期结束时,它们约达5值,即比实验早期阶段观察值高约65%倍增可能反映不稳定质量和底层固基间阻抗度对比的相应增加峰值频率在时间上保持稳定,显示浅层厚度和速度基本不变。因此,必须引用速度和/或密度递增底层解释推导阻抗变异引起这种速度提高的潜在现象将在下文讨论
(a)
(b)
(c)
并分析HVSR7个月的直接性记录举个例子,图中轮廓图7a)和7比较2012年12月和2013年7月分别获取的数据的中向性两种不同间隔,台站tor1、tor2和tor3均保持基本不变另一方面,TOR4两个周期极化方向稍有变化8)尽管后段直接性因横向构件增量而清晰化,HVSR峰值数的增加也证明了这一点(图解图解)。6)表示HVSR块上观察到的时间变异并非活动源分布变化所致果真如此,极化方向极有可能改变
5级讨论
假设HVSR严格与介质动态性能相关联,假设地面速度和/或密度不发生改变时,HVSR应稳定化[63号HVSR分析结果可归纳如下:(一) 准同源或慢相容频率清晰配置,H/V峰值依赖考虑站滑动质量台站和头台台站显示振幅峰值比下游站所观察到的峰值锐和大TOR4无法清晰解释HVSR振荡变换极化特性总体静态表示,这些变化最有可能反映介质声学特性的变异,而不是噪声源分布的变异
如导言部分所述,自2003年以来,采石滑动用传统方法得到广泛监控。中图显示2有13分量计离子仪数据全数图E1-E152)逐个归并并对比测量累积雨量,以突出两个不同时间序列间可能的线性相关关系上头内核MATLAB函数用于评价线性(或级)相关关系(Rho)并进行假设测试假设与非零相关假设无关(Pval)表2一号显示每次比较所得值
相关分析结果清楚地表明,采石场上段变形场(E7、E8、E9、E10、E13、E14,主裂口从东向西宽达2米)和采石场西段变形场(E2,横向裂口)与季节性雨量严格相关,因为Pval值极小(耗值比-100低)。可解释该行为,同时考虑,在裂缝开口严重的地方,裂缝/裂缝孔孔水压可严重影响岩石稳定性。不幸地,由于仪表问题,没有数据可用到裂口水位上再者,从质量观点看图九九可评估以主土壤运动为特征的周期(以外延计曲线垂直段为特征)与雨量增加周期相接(以积存雨曲线垂直段为特征)。特别是,这一行为在1月半日以及2月底和5月底都清晰可见。雨量似乎对E11、E3、E4和E15测量变形有较弱但依然显著影响九九)而E1记录的数据则有逆相关关系(存放在basal平面通信中)。最后,没有证据表明E12数据与雨势或温度变异相关可惜,除了E12位于两个主要骨折点对接线外,没有表面证据证明这种行为有理(图解图)。2)或数据注册中发生误差
(a)
(b)
好匹配(Rho: 0.7147!Pval 9.3923e-30比较TOR4HVSR放大值和温度变异10)这可能是由介质水含量变异(水含量交替填充岩孔)和相应相对作用引起的 变异性,与HVSR放大值变化相关孔与水的饱和事实上往往提高P波速率(通过水比空气更高效传播),并增加Poisson比对Rayleigh波段有强力影响,特别是对粒子运动的椭圆性有强力影响,并随之提高横向构件H与垂直一五间之比64码-66号..
(a)
(b)
对比温度趋势与TOR4记录H/V趋势,证明强烈相似性有理,后一参数直接依赖气象条件是可以假设的。行为建议67号称重条件变化基本作用 关于噪声波场组成中68号行为与微构频率相关(小于1赫兹)并关联海洋风暴波参考号69观察高纬度相似现象:在这种情况下,变异可解释为冷解循环分解岩石表面并改变声学特性况且,70码表示HVSR放大会如何受局部气象条件(如风)影响果真如此,则需要扩展数据集( > 1yr),以澄清TOR4所观察到的变异是否因季节性变换而长期发生的周期性现象的一部分可惜Torgiovannetto采石场无法延长实验间隔时间,尽管如此,HVSR放大值直接与气象因素相关这一假设可排除Torgiovannetto区域所有站间间距小本应显示相同的增幅反之, TOR1显示最小值2013年1月和相对恒定值TOR3显示2012年12月和2013年2月TOR4显示2013年1月至7月呈上升趋势H/V频率变异可与不同深度分解相关联(即工地TOR1裂分浅近表层,而工地TOR3和TOR4可深入观察),因为表层波渗透与频率相关,但没有实验数据显示裂分深度此外,如H/V频率4.5赫兹所示,网站TOR1表层地质特征为硬度或厚度单位网站TOR3表层地质特征为软度/薄度地质单元,H/V频率为2.5赫兹表示
温度变异可能不直接波及H/V放大率,但应负责其他机制,例如:(i) 提高介质分解度直接波及岩石延展度(中位分解增高可直接间接或间接导致密度或传播速度变换)影响表层水含量,提高斜坡这一部分波速阻抗对比变化支持这一假设,热季接近时(2013年4月初)发生,因此温度更高(即浅层水更容易随高温蒸发)。
可惜,目前缺乏与HVSR放大趋势所观察到变化相对应的表层偏移证据预示排除任何阈值识别的可能性,可用作EWS将这一技术评价为监视法可能很有趣,因为可以按高地表活动率或较长时段显示的监测间隔校准,以便解释该参数周期变异性
6级结论
EWS实施是山崩监控中一个挑战性问题为了验证地震噪声分析作为EWS的一部分是否有用,安排了实验规模实验监测不稳定岩石质量7个月的被动地震数据通过H/V法分析雨量/温度/失位和滑坡地震活动之间可能的联系得到了评价,HV放大值直接与气象因素相关这一假设可以排除反之,H/V观察到的随时间变化很有趣,因为它们可能显示底土条件变化并影响现场对震震响应的评估提交分析仅仅是EWS应用H/V变换的第一步需要多加努力来理解所观察到的变异与斜坡稳定条件之间的关系并搭建可靠的EWS第一点(a)较长时间获取周期和(b)需要与许多其他参数作比较,以量化方式建模和解释有许多因素(像裂缝、关节、岩石生成和饱和性)事实上可能导致速度或密度变化并因此影响表面波的椭圆度和/或极化第二点有一些开放性问题,例如:(a) EWS将接收的主要信息;(b) 信息处理方式;(c) 优先时间响应方式;(d) 潜在变异和/或误差从(a)和(b)会如何影响EWS假报警/无报警率快速技术进步提高数据获取、传输和处理速度显示,显然值得在不稳定斜坡地震监测领域展开工作。
数据可用性
支持本研究发现的数据可应请求从相关作者处获取。
利益冲突
作者声明他们没有利益冲突
感知感知
地球科学系支持这项研究,作为其改善石滑预警系统程序的一部分(PRIN2009-高级监控技术开发大型石滑物-prot预警程序)。20084FAHR7_001).感谢Sara电子工具提供安装在四个地震站的设备感谢Massimiliano Nocentini和LucaLombardi(Unife-DST)为安装、维护并提供微机数据付出了巨大的努力和Francesco Ponziani(Centro Funzionale区域Umbria)为手稿提供气象数据及极有帮助的评论和建议感谢教授Nicola Casagli(Unif-DST)的初始评审大有帮助作者也感谢匿名审核者为改进手稿提供极有帮助的评论