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关键词： 分布式声学传感   螺旋光缆   地震检波器   振动试验  

摘要： 分布式声学传感技术基于光纤中背向瑞利散射光相位对外界声场的线性响应特性，实现对外界振动的分布式感知和采集，该技术目前已广泛应用于地震勘探领域。但传统直光纤具有单一轴向敏感特性，其对垂直入射的地震波敏感性较差，限制了其在地表地震采集中的应用。为解决这一问题，业内提出了一种基于螺旋光纤传感的分布式声学传感技术（HWC-DAS），该技术通过将光纤螺旋缠绕在易形变的弹性介质上，通过螺旋缠绕的结构改善光纤的轴向指向性，不仅改善了光纤对垂直入射反射波的接收能力，还显著提升了其灵敏度。然而，目前HWC-DAS技术与检波器尚缺乏系统的对比试验，其对不同频段振动信号的响应特性、灵敏度和信噪比与传统地震检波器之间的差异不明确，相关的实验研究不充分，对HWC-DAS的信号接收评估能力不全面。为验证HWC-DAS的性能，本文开展了垂直振动台试验（对应z分量）和振动感知试验在内的室内对比实验，系统评估了HWC-DAS与传统地震检波器在振动响应、灵敏度和信噪比等方面的表现。振动台振动实验结果表明，HWC-DAS在不同频率范围内表现出于检波器相当的振动响应能力；振动感知试验表明了HWC-DAS相比单点地震检波器具有更高的灵敏度、信噪比的优势。本研究从室内试验的角度验证了HWC-DAS在地震勘探中的有效性和可行性，为其产业化应用提供了基础试验分析。

关键词： 极端降雨   群发性滑坡   智能提取   分布规律   主控因子  

摘要： 【目的】2024年4月20日，广东省韶关市发生了特大暴雨事件，韶关江湾镇地区24 h降雨量达到历史极值206 mm，诱发了大量的滑坡，导致多地居民房屋遭到损毁、道路中断，引起了社会的广泛关注。及时获取降雨诱发滑坡编目、发育分布规律及主要调控因子对灾后的应急救援决策和恢复重建至关重要。【方法】基于Planet高分辨率遥感影像，采用归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index， NDVI）差分法自动提取滑坡区域，并绘制滑坡清单。同时，结合地形、降雨和地质环境因素，分析了滑坡分布规律及其成因。【结果】结果表明，此次极端降雨共诱发滑坡1426处，总面积4.56 km2，规模以中小型滑坡为主，主要沿河流呈东北-西南向聚集，形成带状分布，群发性效应显著。空间统计分析显示，滑坡主要集中分布在海拔200—300 m、坡度为20°—30°的斜坡区域。进一步采用逻辑回归、支持向量机、随机森林和极限梯度提升四种机器学习模型，评估降雨诱发滑坡易发性制图精度。结果表明，随机森林和极限梯度提升模型性能最佳，易发区主要分布在河谷两侧的山体斜坡区域。通过SHAP方法量化分析滑坡的主控因子，发现海拔、降雨量、剖面曲率和地形湿度指数是滑坡发生的关键驱动因素。【结论】该研究为降雨诱发滑坡的快速识别及基于机器学习的易发性评价提供了有效方法与数据支持。

关键词： 定日M6.8地震   “谛听”   单台定位   余震  

摘要： 文中基于深度学习“谛听”单台法检测近震和震相拾取,采用多种算法联合求解地震震中距和后方位角,快速解析2025年西藏定日M6.8地震发生后距震中最近的2个固定宽频带台站2025年1月7—15日期间记录的连续波形资料,分别获得了2255和1730个余震的时空分布特征。结果表明:多种算法结果交叉验证了文中单台定位结果可靠性。从余震分布来看,其大体呈现出SN向展布,与发震断层走向吻合较好。余震沿着断层走向展布,长约70km,主要分布在登么错断裂以西。余震分布与主震破裂滑动量分布联系密切,主要位于同震滑动量较小的区域。基于文中所述方法,可快速获取此次西藏定日M6.8地震破裂过程和余震分布结果,服务于探究地震致灾范围和机理,为地震灾害评估提供基础资料。

关键词： 地震动预测方程   地形效应   贝叶斯神经网络   地震动强度预测  

摘要： 为深入分析地形效应对地震动强度的影响，提出了引入复杂地形参数的贝叶斯神经网络模型。基于NGA-West2强震动数据库和全球数字高程模型，获取了美国加利福尼亚州的强地震动记录及场地周边区域的地形数据，并采用贝叶斯神经网络方法建立了地震动预测模型。随后，将该模型与Campbell-Bozorgnia模型进行对比，分析了在山顶与山谷地形条件下地形效应对地震动强度的影响。结果表明，地形参数在地震动预测中具有重要作用，提出的引入复杂地形参数的贝叶斯神经网络模型表现出优异的预测性能，能有效表征不同地形条件下的地震动强度变化规律，提升地震动强度预测精度。在山顶和山谷地形条件下，预测精度相比Campbell-Bozorgnia模型最高可分别提升12.10%和15.09%。

关键词： 坝肩槽边坡   岩溶   不利地质结构   数值模拟   安全系数  

摘要： 坝肩槽边坡为拱坝基础的持力部位,其稳定性和承载性能直接影响大坝的整体安全。当边坡内发育岩溶等不利地质结构时,尤其应重视并研究其对边坡稳定性的影响。首先分析了含岩溶等不利地质结构的边坡潜在失稳模式,认为岩溶和邻近边坡开挖后的卸荷松弛一旦贯通,将导致局部失稳,进而影响边坡的整体稳定性。然后,提出了含岩溶结构的坝肩槽边坡计算分析和稳定性评价方法,建立了基于损伤概念的岩体卸荷松弛表征方法和判别标准,构建了一套含岩溶等不利地质结构的边坡计算分析和稳定性评价流程。最后,将所提计算分析和稳定评价方法应用于实际工程,采用数值分析方法,研究了某水电站右岸坝肩槽边坡内的巨型岩溶斜井对拱坝建基面岩体的影响,认为岩溶结构在开挖过程中对邻近边坡的变形和扰动影响有限,坝肩槽边坡不会发生全局性失稳。研究结果为含不利地质结构的边坡计算分析和稳定性评价提供了可行思路。

关键词： 边坡工程   边坡稳定性   概率分析   一阶可靠度方法   滑坡易发性   QGIS插件  

摘要： 为提升区域滑坡风险识别的科学性与预测精度，针对地震诱发的浅层滑坡，考虑了岩土体参数的不确定性，基于改进的一阶可靠度法（FORM）构建了一种区域滑坡易发性概率评估框架。通过耦合拟静力方法，建立地震影响下无限长边坡物理模型，并将关键土体参数视为随机变量，量化不确定性对滑坡失效概率的影响。进一步地，基于Python语言开发了QGIS-FORM插件，以失效概率（P_f），安全系数（FOS）为指标，实现了区域滑坡易发性分布图的自动化生成。以马尔康地震滑坡事件为案例，从地形坡度、地面峰值加速度、地质岩性三个方面进行了关键参数分析，将FORM与均值一次二阶矩法（MFOSM）进行了对比验证，通过受试者工作特征曲线（ROC）和平衡准确率（BA）分别评价了不同尺度缓冲区和变异系数（COV）条件下P_f和FOS的预测性能。结果显示：相对于MFOSM,FORM在处理复杂边坡的非线性问题时更具优势，AUC值提高了5.5%。在不同尺度的缓冲区下，P_f的AUC值分别为82.9%、84.1%、85.0%，均优于FOS。BA曲线表明，随着COV增加，FORM方法的P_f阈值分别为0.08、0.2、0.27，对应最大BA值均为0.704，表明COV仅影响P_f的最佳阈值，而不影响模型最优预测性能。FORM方法能有效考虑输入参数的不确定性，提供更稳定、细致的滑坡风险区划结果，为滑坡风险管理提供了更具科学性的可视化分析工具。

关键词： 定日地震   波形反演   破裂过程   滑动分布  

摘要： 2025年1月7日西藏定日发生MW7.1地震,该地震造成重大人员伤亡,对该地震进行破裂过程反演可为地震灾害分析、地震应急救援、震后地震趋势分析等提供参考。文中基于USGS发布的震源机制参数（走向、倾向、滑动角分别为187°、49°、-78°）及IRIS提供的远场地震波数据,利用迭代反褶积和叠加（IDS）方法反演得到定日地震的破裂过程。结果显示,震源破裂呈现非对称双侧破裂特征,与余震精定位一致性较好,其破裂区域位于地表附近,最大滑动量约2.3m,破裂主要影响深度范围为0～9km;释放总地震矩为5.5×1019N·m,震级为MW7.1,地震持续29s,地震矩释放率于16s时达到顶峰,28s后大部分区域停止破裂。研究表明,本次地震为发生在申扎-定结断裂带上的正断型地震,滑动分布浅层集中趋势反映了地表结构较深层更为脆弱,表明该区域浅部断层活动可能主导强震能量释放,这可能是此次地震破坏性较强、震害严重的原因之一。

关键词： 岩溶区   喀斯特地貌   地质高背景   基准值   源解析   土壤重金属污染  

摘要： 武鸣盆地位于北回归线沿线，作为典型岩溶区，其特殊喀斯特地貌导致土壤重金属背景值显著高于全国平均水平。为探究岩溶区土壤重金属生态风险和来源，本研究采集了岩溶区了12547个表土样品（0～20 cm），测定土壤中的Zn、Ni、Cu、Pb、P、Cd、Hg、Co、Mn、Cr、V、I、S、As、pH、Se、N、CaO、有机质、Mo和F共21种重金属总量。综合运用地累积指数法和潜在生态风险指数法评估了重金属的污染程度，采用多元统计方法和绝对主成分-多元线性回归（APCS-MLR）受体模型，结合地质、土壤和土地利用数据初步定量解析了土壤元素的潜在来源。结果表明：1）Zn、Ni、Cu、Pb、Cd、Cr、V、As呈现显著富集特征；Ca、Cd、Mn、Mo、Hg、As、Cu变异系数与峰度较高，显示人为活动影响；2）Cr、Pb、As、Zn总体呈轻度污染，局部存在Cd污染；Hg虽未达污染水平，但因其高毒性呈现中等生态风险；3）Ni、Zn主要受地质背景与农业活动控制；Mo、Hg等受地质与人类活动双重影响；有机质、N等与表层植被相关；F、Pb等受母岩酸性和矿业活动主导；CaO、Cd则受母质与工业活动共同作用。本研究深化了对岩溶区生态环境特征的认识，为制定岩溶区土壤质量标准和推进岩溶区土壤研究提供理论支撑。

关键词： 边坡稳定性   动力时程分析   数值计算   基坑   堆积体  

摘要： 锚碇基坑的稳定性是影响悬索桥工程安全的主要控制因素。四川某特大悬索桥位于高烈度地震设防区，其锚碇基坑位于巨厚堆积体中，基坑边坡最大坡高达110 m。以该锚碇基坑工程为例，针对巨厚层堆积体上超百米深基坑的长期稳定性问题开展研究。采用原位密度试验、现场剪切试验及变形试验，研究基坑土体强度及变形特性，得出了基坑土体物理力学参数。应用有限差分软件对锚碇基坑进行地震三维模拟计算，结果表明在强震下深厚堆积体基坑极易诱发变形甚至滑移失稳破坏，坡体最大位移约20 m，坡体失稳范围厚度约15～23 m。据此，提出桥梁基坑防护两水准要求以及开挖预加固、分步开挖、分区防护的综合治理措施，在此基础上采用动力时程分析法进行基坑稳定性验算。结果表明，在输入30 s汶川地震波后加固后的坡体最大位移仅为0.223 m。基坑开挖支护完成后连续36个月的监测数据显示坡体最大位移量小于9.05 mm，与数值计算结果基本吻合，验证了加固措施和数值计算方法的有效性。

关键词： 桥梁工程   机器学习   可解释性   地震反应预测   特征重要性   特征影响   地震动强度指标  

摘要： 中小跨径桥梁占中国已建成桥梁的80%以上,借助机器学习对量大面广的中小跨径桥梁抗震性能进行快速预测、分析具有重要意义。然而,机器学习模型由于算法的复杂性往往表现为“黑箱子”,可信度和适用性有待商榷,建立具有可解释能力的机器学习模型成为迫切需求。因此,本文以中小跨径连续梁桥为研究对象,开展桥梁纵向地震反应可解释机器学习方法研究。为此,本文采用2种主流的机器学习算法(神经网络、支持向量回归),选取桥梁结构参数和地震动强度参数作为特征(即输入变量),建立桥梁地震反应预测机器学习模型。然后,基于4种通用的可解释方法(SHAP、排序重要性、部分依赖图、LIME)对模型进行全面解释。结果表明,支持向量回归和神经网络均能准确地预测桥梁地震反应,决定系数超过0.9,基于神经网络模型的SHAP与LIME解释方法能获得相对稳定可靠的解释结果。地震动强度特征之间的高相关性导致它们在对预测结果的贡献上出现竞争,而去掉低贡献的地震动强度特征可以保持模型预测精度基本不变的同时降低模型复杂度、提高可解释性。从机器学习模型预测性能和可解释性的角度,本文推荐中小跨径梁桥地震反应预测所需的地震动强度指标为平均谱加速度(AvgSa)、峰值地表位移(PGD)、峰值地表速度(PGV)以及Housner强度指标(HI)。