基于谱比法的高铁地震台站场地分类初探

黄 俊， 陈志高， 杨 江, 夏界宁

(1.中国地震局地震研究所 地震预警湖北省重点实验室,武汉 430071; 2.武汉地震科学仪器研究院有限公司, 武汉 430071)

地震对正在高速运行的列车危害极大，可能导致列车脱轨，危及乘客安全。密集分布的高铁线路难以避让高烈度区，为减轻地震灾害，我国在高铁沿线基本地震动峰值加速度超过0.1g(1g=981 cm/s2)的区段以20 km左右的间隔布设地震台站[1]，建设地震监控系统用于监测强震动对高铁的影响并发出地震报警。目前包括京津、京沪、京石武、大西、兰新等高铁线路均布设有地震监控系统，其中兰新高铁地震监控系统在2016年门源6.4级地震中发出报警信号并记录到破坏性地震数据[2]。

高铁地震监测台站是离高铁线路最近的台站，在地震中不仅能为高铁提供报警信号，其强震记录还可用于高铁地震预警、快速震害评估、地震动衰减关系、列车应急处置范围、不同场地条件下高铁地震报警阈值设计以及高铁结构抗震设计等多个领域的科学研究和工程应用，这些工作都需要台站的场地类别这一基础信息。根据我国建筑抗震设计规范，需要根据土层等效剪切波速和场地覆盖层厚度来进行场地类别划分[3]，而高铁地震监测台站建台时未做过专门的场地分类，这限制了强震数据的使用范围，因此对既有高铁地震台站进行场地分类具有其极重要的意义。

对于一般场地，竖直向地震动在水平地震动放大的频段上没有显著的放大效应，因此水平向和竖向地震动的傅里叶谱比可以体现场地卓越周期和放大效应，基于场地的这种特性，随着强震数据的积累，国内外学者开始广泛的研究基于强震记录的水平/竖向(H/V)的谱比场地分类法。谱比法最早由日本学者Nakamura[4]提出，并采用地表测点地脉动的水平分量与垂直分量的傅里叶谱比来计算场地的特征周期从而进行场地分类；随后，Zhao等[5]发现采用阻尼比为5%的水平与垂直向速度反应谱来替代傅里叶谱比，能够有效地克服因傅里叶谱尖峰带平滑方法的不同导致场地类别的不确定性，并根据KiK-net台网记录总结出4类场地类别的速度反应谱比经验曲线，验证了同一场地的速度反应谱比曲线与震级、震源距和震源深度的关系不大。Ji等[6]通过日本KiK-net台站钻孔资料，按照我国抗震规范将场地分为Ⅰ类、Ⅱ类、Ⅲ类，再利用KiK-net台站的强震记录，统计这三类场地的H/V速度反应谱标准谱比曲线，最后使用我国强震台网观测数据，计算单个强震台的H/V谱比曲线，并匹配标准谱比曲线，完成了台站场地分类。由于目前我国高铁强震记录匮乏，尚未开展基于谱比法的高铁场地分类研究。

本文在前人研究成果的基础上，利用2016发生的门源6.4级地震高铁地震台站记录的主余震强震数据为分析对象，进行台站的非线性土层效应评估和基于H/V谱比法的高铁地震台站场地分类，并讨论了高铁近远监测点加速度峰值差异的原因。

1 兰新高铁地震监控系统介绍和地震的基本情况

1.1 高铁地震监控系统介绍

兰新高铁地震监控系统每个地震台站包括近高铁和远高铁2个地震监测点，2个监测点直线距离大于40 m，每个监测点内各布设有一台加速度传感器。当2个加速度传感器同时监测到超40 cm/s2的地震动时，系统发出单台站地震报警信号。高铁地震台站布设示意图如图1所示。

1.2 地震的基本情况介绍

2016年1月21日青海门源发生6.4级地震，兰新高铁地震监控系统发出了地震报警并记录了主震数据，随后当天又发生了3.6级和 2.7级余震，系统也记录到了余震数据，3次地震的基本信息如表1所示。

图1 高铁地震监测台站布设示意图Fig.1 High-speed railway earthquake monitoring stations layout diagram

表1 青海门源6.4级地震主余震兰新高铁地震监测台站强震记录参数

2 场地非线性反应评估

2.1 场地非线性反应评估方法介绍

国内外经验表明，强震作用下，土层的非线性反应会导致场地的强震记录比理论线性模拟结果要小很多。目前国际上主要采用DNL指标(Degree of Nonlinear Site Response)来评估场地的非线性程度[7-8]，DNL指标代表强震与弱震H/V谱比曲线在0.5～20 Hz的差异，通过强震和弱震下的谱比曲线面积差异来衡量场地的非线性程度，其的计算公式为

(1)

式中：Rstrong为强震在频率点fi的 H/V谱比;Rweak为弱震在频率点fi平均谱比,参与计算的频率点范围为0.5～20 Hz,N1和N2分别对应于0.5 Hz和20 Hz的频点序号。为避免人工截取S波和加窗平滑方法不同导致的误差，本文采用5%阻尼比下的速度反应谱来计算H/V谱比[9]。

2.2 数据筛选

由于高铁地震台站的2个监测点相距40 m左右，近远2个监测点均布设在同一原状土层界面，因此可假设2个监测点的场地类别一致，近远高铁监测点强震记录均可用于判断场地类别。一般认为当地表强震动记录峰值达到100 cm/s2以上时，土层会发生非线性反应[10]。姚鑫鑫等[11]评估汶川地震强余震场地的非线性反应，结果表明当PGA>100 cm/s2时，可认为场地发生显著的非线性反应，在主震中PGA较大的台站，当PGA>50 cm/s2时，也显示出场地的非线性反应。Rubinstein等[12]通过分析加州帕克菲尔德地区的中小地震后，发现在峰值加速度大于35 cm/s2时也可能出现非线性反应。谨慎起见，根据表1所示，筛选门源主余震中每个台站峰值加速度大于35 cm/s2的记录计算强震谱比曲线，小于35 cm/s2的记录计算弱震的平均谱比曲线，代入式(1)计算DNL指标。AT所16台和AT所11台的峰值加速度计算均未超过35 cm/s2,因此不考虑土层非线性反应。

2.3 土层非线性评估结果

利用强震记录计算的高铁台站非线性指标DNL值如表2所示。目前认为峰值小于100 cm/s2的台站DNL值在2～3，超过100 cm/s2的台站DNL值普遍大于3。门源变电所台和AT所12台的DNL值均在3以下，表明2个台站的近远高铁监测点场地未发生显著的场地非线性反应。Noguchi and Sasatani利用日本KiK-net和K-net台网数据进行场地非线性反应评估时也遇到类似的情况，即峰值较大的台站计算出的DNL值小于3，他们认为是场地相对较坚硬的原因。门源变电所台站近远监测点3.6级余震记录计算的DNL值分别为3.17和5.44，表明2个监测点场地发生显著的非线性反应。

表2 台站非线性场地反应程度表

3 基于H/V谱比法的高铁地震台站场地分类

3.1 基于H/V谱比法确定场地条件的方法介绍

本文计算4个高铁台站3次地震的5%阻尼比下的速度反应谱，并根据Ji等总结的中国强震台站经验场地分类方法来对高铁地震台站进行场地分类，3类场地的H/V速度反应谱标准谱比曲线如图2所示，场地分类流程图步骤如图3所示。计算步骤归纳为

步骤1 对三分向强震记录在0.25～25 Hz频带内使用四阶巴特沃斯滤波器滤波；

步骤2 计算滤波后的三分向强震记录在5%阻尼比下的速度反应谱；

步骤3 利用式(2)计算谱比值H/V,式中EW,NS和UD分别为步骤2中计算得到的东西、南北和竖直方向记录在5%阻尼比下的速度反应谱值；

(2)

步骤4 将同一个台站多次地震得到的谱比值H/V平均，得到台站的平均谱比曲线；

步骤5 统计测点谱比曲线的峰值P和卓越周期Tg，并分别计算与我国Ⅱ类和Ⅲ类场地标准谱比曲线的谱形匹配指标SI(Ⅱ)和SI(Ⅲ)，见式(3)，式中：n为所取的周期点个数；di为第i个周期处测点谱比曲线与我国Ⅱ类或Ⅲ类场地的经验标准谱比曲线值的差。SI值越大，代表与经验标准谱比曲线越接近，取SI值大者对应的场地分类结果。

(3)

步骤6 对SI值进行0.05显著水平下的Sperman 秩相关系数校验，即当SI值大于0.460时，才接受场地分类结果，否则认为场地不可用本方法分类。

图2 中国三类场地标准谱比曲线Fig.2 Mean HVSR curves for three site classes defined in the Chinese seismic code

图3 中国强震台站经验场地分类流程图Fig.3 Flowchart of proposed empirical site classification scheme for national strong motion observation network system station

3.2 强震数据筛选

一般认为当土层发生引起谱比卓越周期和幅值变化的非线性反应时，会导致场地误判。根据上文的台站场地非线性反应分析，仅门源变电所台站近远高铁监测点在3.6级地震中场地发生显著的非线性反应，故在进行场地分类时剔除这2个记录。高铁地震台站2个监测点距离约40 m，可假定2个监测点的场地类别一致，可共同计算台站平均谱比曲线。筛选后门源变电所台站有4组强震记录，AT所12台站有6组强震记录，AT所12台站和AT所16台站各有2组强震记录用于场地分类计算。

3.3 场地分类结果

利用上文方法对台站进行分类，4个高铁地震台站的谱比曲线如图4所示，场地分类结果如表3所示。从图4中可以看出，门源变电所台站的平均谱比峰值主要分布在0.16～0.42 s，AT所12台站的平均谱比曲线峰值主要分布在0.17～0.22 s，2个台站的卓越周期都处于Ⅱ类场地0.15～0.45 s的统计范围之内，且谱形匹配指标SI值较高，表现出显著的Ⅱ类场地谱比曲线特征。AT所11台站的平均谱比曲线表现出明显“双峰现象”，即在场地卓越周期出现第1个波峰，然后在0.9 s处出现第2个波峰，这是Ⅲ类场地标准谱比曲线的显著特征，谱形匹配指标SI计算结果也表明AT所11台站的平均谱比曲线与Ⅲ类场地标准谱比曲线更加相似。AT所16台站近远高铁的谱比曲线与平均谱比曲线几乎重合，说明AT所16台站的近远2个监测点场地条件十分相似，由于其卓越周期小于0.15 s且谱比峰值小于4，按照经验场地分类方法直接划分为Ⅰ类硬土场地。

图4 台站平均谱比曲线Fig.4 Station average spectral ratio curves

表3 台站场地分类结果

4 高铁地震台站近远高铁监测点场地条件评估

4.1 高铁地震台站监测点场地条件分析

地震动主要受震源(震源破裂过程)、传播路径(波在地壳中的传播过程)和场地条件的影响。高铁地震台站内的2个监测点距离约40 m，相对几十公里以外的地震来说，可认为震源和传播路径一致，影响高铁地震观测值的主要因素为场地条件的差异。我国在制定高铁地震台站建设方案时，已经考虑到尽量减小2个监测点场地条件差异，因此在2个监测点开挖基坑至老土层，保证2个监测点处于同一土层界面上，如图1所示。台站建设在高铁沿线变电所内，场地平坦，对于相距约40 m的2个监测点来说可以认为地形条件一致。综合分析得出，高铁地震台站2个监测点的场地条件比较类似，但高铁的这种基于经验的建台方案并未得到定量数据的验证。

4.2 高铁地震台站近远高铁监测点场地类别相似性分析

前文介绍的谱形匹配指标SI可以表征2个谱比曲线的相似程度，SI值越大，代表2个谱比曲线越接近。本文利用式(2)分别计算4个台站近远高铁监测点在门源6.4级主余震作用下的谱比曲线，并利用式(3)计算近远高铁监测点谱比曲线的谱形匹配指标SI。近远高铁监测点谱形匹配指标SI值计算结果如表4所示。4个台站的近远高铁监测点谱比曲线在3次地震中表现出良好的相似性，SI值均高于0.7，远高于0.460，通过了0.05显著水平下的Sperman 秩相关系数校验，表明高铁地震台站近远高铁监测点的谱比曲线具有高度相似性，而台站谱比曲线与场地类别密切相关，因此2个监测点场地条件较为相似。

表4 近远高铁监测点谱形匹配指标SI计算结果表

4.3 高铁地震台站近远高铁监测点场地类型相似性验证

门源变电所台站和AT所12台站都记录到3次地震数据，将2个台站的近远高铁监测点分别计算平均谱比曲线并采用我国强震台站经验场地分类方法进行场地划分，2个台站近远高铁监测点的谱比曲线如图5所示，场地分类结果如表5所示。从平均谱比曲线来看，门源变电所台站和AT所12台站的近远高铁监测点谱比曲线形状相似，且与标准谱比曲线的谱型匹配指标较高，都超过了0.7，其近远高铁监测点都划为同一场地类别，表明了我国高铁地震台站建设方案的合理性。

图5 高铁地震台站近远高铁监测点平均谱比曲线Fig.5 Near and far monitoring points average spectral ratio curves of high-speed railway seismic station

表5 高铁地震台站近远高铁监测点场地分类结果

4.4 高铁地震台站近远高铁监测点峰值差异分析

谱形匹配结果表明门源变电所台站和AT所12台站近远高铁监测点场地类型一致，但在门源6.4级主震中门源变电所台站和AT所12台站记录的近远高铁监测点峰值加速度仍有明显的差别，而AT所16台站和AT所11台站记录的峰值加速度差别不大。这可能是由于强震作用下场地非线性反应引起的，场地非线性会导致土体发生塑性变形，剪切模量减小，阻尼比增大，地震动记录比线性理论模拟得到的地震动小。上文计算的台站场地非线性指标表明，虽然门源变电所台和AT所12台站在门源6.4级主震中未发生显著的非线性反应，但计算的DNL参数表明门源变电所近高铁监测点场地的非线性程度高于远高铁监测点，AT所12台站远高铁监测点场地的非线性程度高于近高铁监测点。统计结果表明，对于某些较硬的场地，虽然记录的峰值加速度值较高，但得到较低的DNL值，表明较软场地比较硬场地更容易出现场地非线性反应，从而导致记录的加速度峰值偏小。因此认为在门源6.4级强震动作用下，门源变电所台站和AT所12台站虽然没有发生显著的场地非线性反应，但门源变电所近高铁监测点和AT所12台站远高铁监测点的场地非线性反应程度相比另外一个监测点要严重，从而导致峰值加速度偏小，表明土层场地划分为同一场地类别仍有软硬差别，这将导致台站在强震动作用下的记录差异。而AT所16台站和AT所11台站由于记录到的峰值加速度值较小，不会引起场地土层的非线性反应，因此近远高铁监测点记录的峰值加速度值相差不大。

5 结 论

本文采用2016年兰新高铁地震监控系统台站记录到的门源6.4级主余震强震数据，计算了4个高铁地震台站5%阻尼比下H/V速度反应谱比曲线，分析了4个台站的场地非线性反应程度，采用中国强震台站经验场地分类方法，利用谱比曲线的卓越周期、峰值和谱形匹配指标3个参数完成了对4个高铁地震台站的场地分类。比较了同一个高铁地震台站在3个地震作用下近远高铁2个监测点的谱比曲线，确定二者谱比曲线的相似性，完成了高铁台站近远高铁监测点场地条件评估。本文的研究工作对于我国高铁地震监控系统的建设和强震数据的应用具有重要的参考价值，主要表现在。

(1)我国所有运行的高铁地震监控系统均未满8年，强震记录十分匮乏。本文在进行谱比法场地分类时，利用场地非线性指标DNL来筛选用于场地分类的强震数据，既保留了峰值加速度较大却没有发生显著非线性场地反应的记录，也剔除了峰值加速度较小但产生非线性反应的记录，这种数据筛选方法可以最大程度的利用有限的高铁强震数据进行场地分类，保证谱比曲线能够体现场地的平均特性。

(2)本文利用中国强震台站经验场地分类方法完成了高铁地震台站的场地分类，在我国高铁台站场地资料缺失的情况下，可先利用强震记录的谱比曲线完成场地分类，并利用场地分类信息开展高铁沿线区域地震动衰减关系研究、加速度和烈度分布图绘制以及结构抗震等研究。

(3)本文对于我国高铁地震台站近远高铁监测点的布台方式合理性进行了验证，通过门源6.4级主余震强震数据证明了4个高铁台站近远2个监测点的谱比曲线的相似性，分别对门源变电所台站和AT所12台站近远高铁监测点进行场地分类，结果表明场地类型一致，验证了现行高铁地震台站建设方法的合理性，有利于我国高铁地震台站建台方案的推广应用。双监测点场地条件相似性评估方法也可用于现有高铁地震台站的场地条件评价。

(4)本文对同一场地类型下高铁近远2个监测点的加速度峰值差异进行了分析，发现门源变电所台站和AT所12台站的近远高铁监测点的峰值差异较大，而AT所16台站和AT所11台站峰值差异小，这可能是同一场地类别的土层仍有软硬差异导致的，较软的场地在强地震动作用下非线性程度更高，导致强震动记录偏小。AT所16台站和AT所11台站由于记录到的峰值加速度值较小，未发生场地非线性反应，因此峰值加速度差异较小。