Landslide monitoring using seismic ambient noise correlation: challenges and applications摘要
监测滑坡对于了解滑坡动态以及通过滑坡预警来降低人员伤亡至关重要。十年 前,用环境噪声相关法对一个粘土质滑坡进行了监测,在滑坡破坏前几天发现了地 震视速度的下降。它揭示了在滑坡破坏前探测前兆信号的潜力,这可以改进早期预 警系统。到目前为止,已经用这种方法监测了 9 个滑坡,而且在粘土质滑坡上,这 种方法在破坏前预测前兆的能力似乎得到了证实。然而,预警应用的操作仍然面临 以下三个方面的挑战:快速和可信地检测速度变化,考虑季节性和日常环境因素的 影响,以及检测测量中的潜在的不稳定性。探测前兆速度变化的能力需要使处理流 程适应每一个滑坡:关键因素是滤波频率、相关时间窗和时间分辨率的选择。本文 描述了其它可选的处理步骤,以便更好地测量速度的快速变化、提高信噪比或估计 测量的不确定度。由于环境影响,速度也会随季节变化,根据已审查的滑坡研究, 变化幅度为 1%~6%。该综述揭示了在 0.1~20 Hz 范围内,季节波动幅度与滤波频率 之间的线性趋势,包括滑坡和非滑坡研究。环境流速波动主要由地下水位和土壤冻 融引起,但也可能受雪的厚度、气温和潮汐的影响,具体取决于场地条件。滑坡也 应出现每日波动,在寻求对预警系统有用的次每日分辨率时,这可能是一个问题。 最后,应验证与材料力学无关的视速度虚假波动。它们可能由噪声源(位置或光谱 含量)、现场响应(由于几何因子引起的散射体、衰减或共振频率的变化)或传感 器间距离的变化引起。从另一个角度来看,地震速度变化的观测有助于评估滑坡在 时间上的稳定性,无论是在潜在断裂前不同蠕变阶段,还是在断裂后的再固结阶段。
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