不同风化程度花岗岩岩性特征与地质雷达电磁波频谱属性耦合研究

赵贵章王 展闫亚景伍剑波孙 强丁 力

（1.华北水利水电大学地球科学与工程学院，河南 郑州 450045；2.中国地质调查局南京地质调查中心，江苏 南京 210016）

0 引言

岩性是影响边坡稳定性的最主要因素［1］，对边坡风化带及岩性界面进行识别研究进而探索边坡空间物质分布情况，阐明边坡体结构、揭示物质赋存规律为滑坡预防与治理提供思路，具有重要意义。目前岩性识别的方法主要有重磁、测井、地震、遥感、电磁、地球化学、手标以及薄片分析等［2］。相比于测井技术，地质雷达是一种利用高频脉冲电磁波来探测介质内部物性分布规律的地球物理方法［3-5］，具有扫描速度快、操作简便、分辨率高、屏蔽效果好及图像直观等特点［6］，被广泛应用于工程、环境和资源等浅部地球物理领域［7］。

地质雷达这一基本概念最先由Leimbach和Lowy在专利中提出；Hulsenbeck首次利用电磁波技术研究地下岩性构造并获得成功；J.C.Cook提出了利用无载波脉冲雷达探测地下目标的思路，并将其应用于矿井探测。自20世纪70年代以来，随着电子技术和现代数据处理技术的应用发展，地质雷达技术应用领域迅速扩大，尤其是进入20世纪90年代，地震属性的发展逐渐走向成熟［8-10］，在岩土工程勘察、水文地质勘察、塌陷、矿产资源勘探和考古等众多领域得到广泛应用。近年来国内的研究也比较活跃，许多学者通过振动信号的频谱分析来提取岩性信息。如李斌［11］开展了随钻地震方法试验研究，通过短时傅里叶变换与相关分析等手段识别不同岩性，采用互相关算法从频域信号确定钻机特性和岩性在频谱中的频带范围；李辉等［12］将随钻振动声波技术应用于风化壳的识别，取得了良好效果。

基于雷达图像能够直接反映边坡及地下不良地质体和地质构造的存在情况这一优良特性，本研究以浙江省丽水市松阳县程路后村不稳定边坡为研究对象，借助地质雷达与相应的数据处理软件，制定了相应的探测方案并结合边坡岩土勘察的钻孔特征，通过分析雷达频谱特征与边坡岩性及风化带关系并总结规律来预测区域边坡岩性分界位置，为不稳定边坡的预防和治理提供直观可行的方法。

1 边坡概况与研究方法

1.1 边坡概况

研究区边坡——程路后村滑坡位于松阳县象溪镇北侧约10 km处，属东南沿海低山丘陵区，山体自北向南倾斜。区内山顶高程约为340 m，坡脚溪流高程约为256 m，斜坡上部植被茂盛，以乔、灌木为主，覆盖率达70%～80%；斜坡下部植被不发育，以垦殖为主，种植蔬菜、茶叶等。研究区出露地层主要为花岗岩和第四纪滑坡堆积物，主要为含砾、碎石粉质黏土。图1为研究区所在边坡钻孔CLH01～CLH10分布示意图，根据野外资料与现场滑坡前沿裂缝、后缘裂缝等可以圈定图中虚线所在区域为边坡潜在滑动主体部位，故本研究主要针对CLH01、CLH04、CLH10三个钻孔处进行雷达点测，并结合钻孔数据进行分析，对比验证。

1.2 测试方法及测点布置

地质雷达天线中心频率越高，分辨率越高，但探测深度会下降，反之亦然［13］。本次试验雷达数据测量采取点测模式，该模式能连续不断地发射与接收电磁信号，在雷达时窗剖面上能形成直观的信号剖面图［14］，进而对其振幅及频谱数据进行分析。主要研究的CLH01、CLH04、CLH10钻孔所在剖面分布简图见图2。试验中，通过雷达在钻孔处点测获得振幅数据，并对其进行傅里叶变换，进而提取相关频谱特征并结合钻孔进行分析验证。

图2 边坡钻孔布置示意图

1.3 地质雷达原理及频谱特性

地质雷达作为一种先进的高频电磁波勘探技术，主要原理是利用地下介质电磁性质的差异，根据回波的振幅、波形和频率等运动学和动力学特征来分析和推断介质结构和物性特征［15］。如图3所示，发射天线向地下发射电磁波，电磁波射入地层内部后在遇到介电常数不同的介质时会发生明显的反射现象，反射电磁波返回地面会被接收天线所接收，在有了地质雷达记录的双程反射时间后，即可求出目标体的埋藏深度H［16］。

图3 地质雷达原理示意简图

传统信号处理中，分析和处理信号最常用且最直接的方法是傅里叶变换，一般来说，通过傅里叶变换，以时间为自变量来表示信号，信号也能用频率为自变量来表示，即频谱［17］。傅里叶变换可以分析信号的成分，也可用这些成分合成信号。许多波形可作为信号的成分，比如正弦波、方波、锯齿波等，而傅里叶变换用正弦波作为信号的成分。其计算公式为式（1）。

短时傅里叶变换可以通过获取信号在某一时间t的频谱从而有效跟踪信号频谱特性对时间（深度位置）的变化［18］。基于此特性，本研究利用MATLAB自带编辑器完成的脚本对雷达振幅数据进行傅里叶变换，运行完成后即可得到一组频率波形图，选中其中任一段即可得到该段电磁波探测数据在频率域的频谱图像。根据频谱图像的瞬时能量大小和衰减情况、瞬时振幅以及频谱波峰变化形态来达到划分地层界面的目的。

2 岩性特征分析

2.1 目标钻孔岩性特征

将地质雷达在边坡主体内钻孔CLH01、CLH04、CLH10处的振幅数据提取出来，结合钻孔岩性特征进行对比，得到钻孔深度振幅图，如图4至图6所示。

分析图4至图6可知，地质雷达电磁波在进入地层时有一个无效的起跳波，之后电磁波在穿过岩性分界面时的振幅和波形改变较大。具体而言，当电磁波穿过不同岩性，即由含砾粉质黏土进入强风化花岗岩地层及由素填土进入含砾粉质黏土地层时，电磁波振幅波形振幅会突然变大或变小，在岩性分界处有较大突起出现。而当电磁波在由强风化花岗岩进入弱风化花岗岩地层时，观察到电磁波波形弧度特征发生改变，振幅宽度变窄且振幅波形也发生巨大变化，从近圆滑的正弦状变为不规则的锯齿状。从图4至图6中可以看出，依靠地质雷达振幅划分与钻孔地层的划分结果基本一致［19］。

图4 CLH01钻孔深度振幅图振幅图

图6 CLH10钻孔深度振幅图

2.2 地质雷达频谱特征

频谱分析可以用于将电磁信号从时域映射到频域，不同的频谱分析可以清楚地反映电磁波在介质中的传播［20］，因此为了更加直观观察到电磁波频谱在岩性分界处的特征变化，分别对边坡主体部位CLH01、CLH04、CLH10处钻孔岩性分界处振幅数据进行时频分析，进而得到时间振幅图，再通过MATLAB对电磁波数据进行傅里叶变换，得到标准化频谱图像，结合岩性分界观察分析，如图7至图9所示。

图5 CLH04钻孔深度振幅图

从图7可以看出，在素填土与含砾粉质黏土分界段频谱形状发生显著变化，分界处频谱主频频率为8.01 Hz，发射信号频谱形状表现形式由单峰变成双峰，同时随着高频成分不断深入，可以看到主频频率仍为8.01 Hz，但频谱波峰由双峰向单峰转变，此时的频带覆盖则由窄变宽。

图7 CLH01钻孔岩性分界频谱特征图

观察图8中CLH04钻孔处频谱图像可知，含砾粉质黏土段与强风化花岗岩段分界段频谱主频为31.37 Hz，频谱波峰由单峰向双峰转变，伴随着电磁波继续深入，反射信号在强风化花岗岩段与弱风化花岗岩段频谱出现降频现象，主频大小变为15.68 Hz，同时频谱图形状由双峰向单峰转变且频带覆盖变窄。

图8 CLH04钻孔岩性分界频谱特征图

分析图9可知，含砾粉质黏土层与强风化花岗岩分界段频谱图像主频为34.71 Hz，此时频谱波峰表现形式为双峰，而随着深度的增加，电磁波在强风化花岗岩与弱风化花岗岩分界处频率变小，此时主频大小变为32.02 Hz，频谱明显由双峰向单峰转变，频带覆盖变窄。

图9 CLH10钻孔岩性分界频谱特征图

综合图7至图9的信息可以发现，地质雷达电磁波在该边坡地层中的传播性状具有特定演化规律，表现为自上层素填土至下伏弱风化花岗岩，频谱相应振幅呈先增加后降低的变化趋势，并在两地层之间的分界区域频率达到最大值。此外，在由强风化地层到弱风化地层，频谱波形由双峰频谱逐渐向单峰频谱形状转变。依此可见，地质雷达电磁波信号频谱波形的振幅、形状等信息可以为边坡地层分界提供依据的。

3 结论

①在对地质雷达数据分析时，结合钻孔及振幅数据，在此基础上进行地层划分和深度解译，发现电磁波振幅在岩性分界处变化幅度较大，约为之前幅度的1～2倍，且在不同风化界面电磁波波形由圆滑的正弦波变为锯齿状。

②随着深度的增加，电磁波频率会出现降频现象。如CLH10钻孔处含砾粉质黏土层与强风化花岗岩层分界处电磁波频率为31.37 Hz，而在强风化花岗岩与弱风化花岗岩地层分界处电磁波频率大小降到15.68 Hz。但在相近地层，电磁波频率变化不大，如CLH01钻孔处含砾粉质黏土层与强风化花岗岩层分界电磁波频率为34.71 Hz，而强风化花岗岩与弱风化花岗岩地层分界处电磁波频率为32.02 Hz；CLH04钻孔处素填土与含砾粉质黏土分界处，含砾粉质黏土与弱风化花岗岩地层分界处频率也为8.01 Hz。

③在不同岩性及风化界面，频谱图像会由双峰向单峰转变，同时频带宽度也因岩性影响而表现不同。据此，可以根据雷达电磁波频谱属性特征帮助完成对该边坡岩性识别和分层等工作，以此来为潜在滑坡的边界性质提供科学依据。