基于广义S变换的滇西南场地地震效应研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41504043
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    20.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0404.地震学
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2018-12-31

项目摘要

In 2014,3 earthquakes with magnitude larger than 5.9 occurred in Jinggu county,Yunnan Province,and caused serious disasters in that areas. Fortunately, strong motion observation network in southwestern Yunnan had been completed since 2007, from that time to 2014, 67 stations in southern Yunnan region recorded a lot of strong motion records. The aim of this project is to study site effects using these strong motion records. At first, Generalized-S-Transform method is introduced to filter surface wave and noise components from strong motion records, this Time-frequency Filtering process will greatly enhance the Signal-to-Noise Ratio(SNR) of strong motion records. Then, Horizontal-to-Vertical Ratio (H/V) method is introduced to invert seismic response for soil layers beneath a single station. Finally,based on upper analysis, seismic response characteristics of the sites in southern Yunnan region had been divided into different partitions, and compared with damage of the earthquakes which had been occurred. Otherwise, inner connection of seismic response characteristics and actual damage is revealed. It can be provided as a reference for future earthquake disaster prevention and rapid assessment. Meanwhile, studying of the relationship between site class of station grounds and their seismic response characteristics can offer some good suggestions for classification of actual construction sites.
2014年景谷共发生了三次5.9级及以上地震,给当地造成了严重的灾害。幸运的是云南西南部强震台网在2007年就已经建成,自2007年至2014年滇南区域67个强震台站记录到大量的强震记录。本课题拟对这些强震记录进行地震场地效应研究。为了去除强震记录中的面波和噪声成分,本课题引进广义S变换方法,对强震数据进行时频滤波处理,这将大大提高强震记录的信噪比。然后我们使用H/V谱比方法反演单台下方土层场地响应特征。在此基础上,对滇南地区场地响应特征进行分区,与已发生的地震的震害情况进行对比分析,揭示场地响应特征与实际震害的内在联系,为今后抗震预防及大震灾害快速评估提供参考;同时,通过研究台站下方场地类别与场地地震响应特征的关系,为建筑场地类别划分提出一些建议。

结项摘要

本项目收集、整理了滇西南地区(东经99°-104°;北纬21°-26°)范围内2007年-2014年间的强震记录数据,使用这些数据对HVSR方法在强震记录中的适用性进行了研究。项目组分析研究了强震记录中震源参数、震中距、记录方位角、记录峰值加速度、台站场地条件和不同波动成分等信息参数对HVSR谱比结果的影响,发现:在使用HVSR方法进行场地地震效应研究时,强震记录和地脉动记录存在较大地不同;使用强震记录可以获得更多的震源和台站场地参数信息,但这同时也相应增加了强震数据使用时的难度;强震记录中不同波动成分的HVSR谱比曲线在幅值和谱型上差别很大,建议仅使用S波进行HVSR方法研究。项目组使用广义S变换分析了强震记录中背景噪声的特征,并设计了基于广义S变换的阈值滤波器,使用此滤波器对强震记录进行了去噪处理,并对比了去噪前后强震记录位移的时程曲线,其结果显示使用该滤波器去噪的强震数据较去噪前有了较明显地改善。.项目组选出了2007年6月3日的宁洱6.4级地震附近的各强震台站记录的强震数据,根据上文中强震记录各因素对HVSR谱比曲线影响的研究结果,对各台站记录的强震数据进行挑选和预处理(选择震级、震中距、方位角及震动幅值较接近的记录;预处理包括方位角旋转、基于广义S变换的阈值滤波器滤波、基线校正和谱平滑处理)。最后使用HVSR方法得出了以上强震记录的HVSR谱比曲线,并与项目组收集的宁洱6.4级地震现场调查资料进行了对比,揭示了场地响应特征与实际震害的内在联系,为今后抗震预防及大震灾害快速评估提供了参考。

项目成果

期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表
The difference between horizontal-to-vertical spectra ratio and empirical transfer function as revealed by vertical arrays
  • DOI:
    10.1371/journal.pone.0210852
  • 发表时间:
    2019-01
  • 期刊:
    PLoS ONE
  • 影响因子:
    3.7
  • 作者:
    M. Rong;Hongguang Li;Yanxiang Yu
  • 通讯作者:
    M. Rong;Hongguang Li;Yanxiang Yu
基于小震定位与震源机制解信息的阿尔金断裂东段构造转换研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    地球物理学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘亢;李海兵;王长在;张辉;肖根如;李红光;张凌
  • 通讯作者:
    张凌

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其他文献

Davidenkov模型对海域软土的适用性研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    岩土工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    荣棉水;李红光;李小军
  • 通讯作者:
    李小军
重载铁路钢轨钢连铸重压下工艺研发及应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    钢铁研究学报(中文版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    祭程;关锐;朱苗勇;吴国荣;陈天明;李红光
  • 通讯作者:
    李红光
大口径高通量验证实验平台的激光参数精密诊断系统
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    红外与激光工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    夏彦文;郑奎兴;达争尚;李红光;赵军普;孙志红
  • 通讯作者:
    孙志红
半监督条件下的贝叶斯估计辐射源指纹特征识别
  • DOI:
    10.13245/j.hust.180814
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    华中科技大学学报(自然科学版)科技大学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    眭萍;郭英;李红光;张坤峰
  • 通讯作者:
    张坤峰
综合诊断系统多维度重构小孔光斑中心测量方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    红外与激光工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王拯洲;胡炳樑;殷勤业;曹世康;李东坚;李红光
  • 通讯作者:
    李红光

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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