斜坡演化前兆异常识别的小波分析  

Wavelet analysis of slope evolvement auspice abnormality identification

作　　者：陈聆[1] 郭科[1] 许强[2] 张永锋[3] 袁勇[1] 

机构地区：[1]成都理工大学信息管理学院数学地质省级重点实验室,成都610059 [2]成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室,成都610059 [3]成都电子机械高等专科学校,成都610031

出　　处：《地球物理学进展》2007年第6期1966-1969,共4页Progress in Geophysics

基　　金：高校博士点专项科研基金项目(2004061005);四川省科技厅应用基础项目(05TY029-087-1);四川省教育厅自然科学重点项目(No2003156);成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室开放基金支助项目(GZ2005-09)联合资助

摘　　要：崩滑灾害预测是一个世界性的难题,滑坡和地震一样,都属于非线性系统的失稳,地震前兆信息的识别与提取,并以此作为地震发生时间及震级预报的主要依据,岩石监测数据中很难用肉眼和传统的方法观察出岩石破裂斜坡演化的异常特征,小波分析作为信号处理的强有力数学工具,以其优秀的时频分析能力已经被应用到斜坡演化前兆异常识别中来.小波分析方法识别岩石应力应变和斜坡演化监测信号的前兆异常,得到工程中理想的处理效果,说明小波分析方法对岩石应力应变和斜坡演化监测信号的前兆异常提取是可行的、有效的.Slide disaster forcast is a worldwide difficulty problem, Earthquake belongs to losing-balance of non-line system,and slide as well. Identification and extraction of earthquake auspice information as the main basis of earthquake happened time and earthquake grade forcast. It is difficulty to observe the abnormal characteristic of rock distortion ＆ slope evolvement signal using the eye and traditional method. Wavelet analysis as the better mathematics implement with the better time and sequence analysis ability applies in identification of slope evolvement. And getting the good engineering result. It proves that wavelet analysis in the auspice abnormality extraction of the rock distortion ＆ the slope evolvement is feasible and effective.

关 键 词：应力应变 斜坡演化 前兆异常 小波分析 

分 类 号：P315[天文地球—地震学]