Study on Vibration Effect of Combined Heavy Tamping on Soft Soil Foundation in City
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摘要: 为研究组合锤法强夯振动对周边场地环境的影响，对南昌市某软土地基进行现场原位试验。考虑距强夯点的距离、振动方向及锤击次数的影响，在各监测点分别布置水平东西、南北向和竖向振动传感器。结果表明：采用组合锤法进行地基强夯施工时，场地竖向振动是需重点监测的内容，振动响应随监测点与强夯点距离的增大而减小；距强夯点50 m范围处地面振动速度衰减至0.2 cm/s以下，可根据地面振动速度确定安全施工范围；地面加速度受锤击次数的影响较大，且水平向加速度对锤击次数的敏感性略高于竖向，锤击次数对地面水平向振动的影响不可忽略；基于试验数据和波源振动理论建立的振动加速度衰减模型综合考虑了距强夯点的距离、振动方向和修正系数（锤击次数的影响），经算例验证具有较强的适用性，可为同类场地采用组合锤法强夯施工提供参考。Abstract: In order to study the vibration effect of composite hammer method on the surrounding environment and its influencing factors, a soft soil foundation in Nanchang was tested. In the test, the influence of different distance, vibration direction and hammer times from the tamping point is considered, and the horizontal east-west, north-south and vertical vibration sensors are arranged at each measuring point respectively.The results show that the vertical vibration of the site is the key content to be monitored during the dynamic compaction of foundation by the combined hammer method, and the vibration response decreases with the increase of the distance between the monitoring point and the hammer point.The vibration velocity of the ground out the 50 m range attenuates to less than 0.2 cm/s, and the safe construction range can be determined according to the vibration velocity of the ground.The ground acceleration is greatly affected by the number of hammer blows (the maximum increase is 61.0%), and the sensitivity of horizontal acceleration to the number of hammer blows is slightly higher than that of vertical. The impact of the number of rammers on the horizontal vibration of the ground cannot be ignored.The attenuation model of vibration acceleration based on test data and wave source vibration theory takes into account the influence of distance, vibration direction and correction coefficient (the number of hammer strikes), which is proved to have strong applicability by calculation examples, and provides a certain reference for similar sites using combined hammer method.
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引言
长波辐射（Outgoing Long-wave Radiation，简称OLR），又称热辐射通量密度，是指地-气系统向外层空间发射的电磁波能量密度，OLR是对红外单波段遥测数据经再处理后形成的宽波段（5—50μm）信息（康春丽等，2007；刘德富等，2003）。1990年孙洪斌等探讨了OLR与地震的关系，首次将OLR引入地震预测领域（孟庆岩等，2014）。此后，我国科研人员陆续利用美国国家海洋大气局（NOAA）等机构提供的OLR数据，研究其与地震的关系，并研制如距平、涡度、小波等异常提取方法，研究2004年苏门答腊岛8.7级地震、2008年汶川8.0级地震、2013年岷县漳县6.3级地震、2015年阿拉善左旗5.8级地震等典型震例，总结OLR相关异常判定依据和预测指标（魏志恒等，2017；戴勇等，2016；康春丽等，2009；荆凤等，2009；戴勇等，2009；康春丽等，2008；王亚丽等，2008；Ouzounov等，2007；刘德富等，2005；刘德富等，2003；刘德富等，1999；刘德富等，1997），同时通过开展岩石试验、尝试结合气象参数等对异常机理进行研究（康春丽等，2008；吴立新等, 2004a, 2004b, 2004c, 2004d；邓明德等，1997；Freund，2003；徐秀登等，2001；强祖基等，1992）。OLR在地震预测领域中的应用具有广阔前景，地震学家可在震例积累、强干扰弱信息提取技术、机理分析等方面开展深入研究。
2017年8月8日21时19分（北京时间），四川省阿坝州九寨沟县（103.82°E，33.20°N）发生7.0级强震（简称九寨沟地震），震源深度20km，此次地震是继2008年汶川8.0级地震和2013年芦山7.0级地震后，在四川发生的又一次破坏性地震。九寨沟地震附近有塔藏断裂、虎牙断裂、岷江断裂和雪山梁子断裂等多条活动断裂带，这些断裂是青藏高原或其块体的边界断裂带，周边地震活动极为强烈，震中附近200km范围内曾发生9个7.0级以上地震，其中包括1654年甘肃天水8.0级地震和1879年甘肃武都8.0级地震（房立华等，2018；杨彦明等，2017）。本文将九寨沟地震震中所在区域（95.00°—110.00°E，25.00°—45.00°N）作为研究区，重点分析九寨沟地震前后研究区内OLR时空演化特征。
1. 资料与处理方法
研究所用的OLR数据是由美国国家海洋大气局（NOAA）提供的分辨率为2.5°×2.5°网格化数据（夜间），单位为W/m2。为剔除OLR地形、地貌和季节等因素，利用式（1）计算OLR距平值网格数据（康春丽等，2009）：
$$ \Delta OLR(t) = {S^{\rm{*}}}({x_{i, j}}, {y_{i, j}}, t) - {\overline S ^{\rm{*}}}({x_{i, j}}, {y_{i, j}}, t) $$ (1) 式中$\Delta OLR(t)$表示各格点OLR距平值；$S{\rm{*}}({x_{i, j}}, {y_{i, j}}, t)$表示各格点位月度OLR在2017年的值；${\overline S ^{\rm{*}}}({x_{i, j}}, {y_{i, j}}, t)$表示各格点位月度OLR在2006—2016年的平均值；x表示纬度；y表示经度；i，j表示格点位标。
2. 主要结果
2.1 OLR空间演化特征
图 1所示为九寨沟地震震区月尺度OLR背景场变化特征。由图 1可知，冬季（12、1、2月）和春季（3—5月），研究区未出现显著的逐月变化，仅在30°N以南区域存在呈纬向分布的OLR大于228W/m2的高值区。夏季（6—8月）和秋季（9—11月），夏季和秋季期间，青藏高原OLR逐月变化不明显，环青藏高原区域OLR逐月变化显著，其中，35°N以北区域主要分布有巴丹吉林沙漠、腾格里沙漠、乌兰布和沙漠、库布齐沙漠、毛乌素沙漠等（李宽，2017），区域内植被稀少，地面比热容小，OLR自6月开始显著增强，至8月达到最强，之后逐月减弱；35°N以南、104°E以东区域主要分布有海拔相对较低的成都平原，季节性变化显著，夏季气温高且雨水充沛，OLR自7月开始显著增强，至8月达到最强，9月显著减弱。
图 1 九寨沟地震震区OLR背景场逐月变化图（一）Figure 1. Monthly variation of OLR background field in the Jiuzhaigou Earthquake region in 2017
图 1 九寨沟地震震区OLR背景场逐月变化图（二）Figure 1. Monthly variation of OLR background field in the Jiuzhaigou Earthquake region in 2017图 2所示为九寨沟地震震区在2017年的OLR逐月变化特征，与该区域OLR月尺度背景场相比，相同之处是环青藏高原区域OLR存在明显的逐月变化特征；不同之处是：①研究区2017年的OLR逐月变化比背景场逐月变化更加显著；②对于巴颜喀拉块体来说，2017年7月OLR值明显高于OLR多年以来的背景场值，该异常现象出现后，巴颜喀拉块体西北缘发生九寨沟地震。
图 2 九寨沟7.0级地震震区2017年OLR场逐月变化图（一）Figure 2. Monthly variation of OLR field in the Jiuzhaigou Earthquake region in 2017
图 2 九寨沟7.0级地震震区2017年OLR场逐月变化图（二）Figure 2. Monthly variation of OLR field in the Jiuzhaigou Earthquake region in 2017研究区OLR原始值的变化受地形、地貌、季节等因素的影响，为了对可能的异常进行有效识别，采用距平方法剔除OLR背景变化特征，结果如图 3所示。由图 3可知，震前1个月内九寨沟地震震中附近出现Y形态高值区，其主体区域沿着巴颜喀拉块体南缘边界带，重要分支横跨巴颜喀拉块体，直接延伸至九寨沟地震震中。在震时和震后，上述高值区消失。
图 3 九寨沟7.0级地震震区2017年OLR距平场逐月变化图Figure 3. Monthly variation of OLR anomalies in the Jiuzhaigou Earthquake region in 20172.2 震中附近格点OLR时序特征
本节重点分析紧邻震中的（105.00°E，32.50°N）、（105.00°E，35.00°N）、（102.50°E，35.00°N）、（102.50°E，32.50°N）4个格点OLR时序特征（见图 4）。
图 4 九寨沟地震震中附近格点OLR时序曲线Figure 4. OLR time series curves of grids near the epicenter of the Jiuzhaigou Earthquake由图 4可知，4个格点OLR背景值在4—9月均存在由季节变化引起的上升—转折—下降的变化过程，其中最高值均出现在8月。4个格点OLR在2017年4—9月同样出现上升—转折—下降的变化，但与背景变化的区别是，最高值出现在7月，比由季节引起的OLR变化提前一个月。去除背景变化后的4个格点OLR值在2017年4—9月未出现连续的上升和下降变化，仅在2017年7月出现显著大于其他月份的现象，说明九寨沟地震发生前震中区域附近存在显著OLR增加异常现象。
3. 结论
（1）九寨沟地震震区月尺度OLR背景场存在分区特征，青藏高原OLR逐月变化不明显，而环青藏高原区域OLR逐月变化显著。其中，35°N以北区域显著变化时段为6—10月，35°N以南、104°E以东区域显著变化时段为7—9月。
（2）2017年7月巴颜喀拉块体OLR值明显高于该区域OLR多年以来的背景场值，该异常现象出现后，巴颜喀拉块体东北缘发生九寨沟地震。
（3）距平结果显示，震前1个月内九寨沟地震震中附近出现OLR高值区，其主体区域沿着巴颜喀拉块体南缘边界带，重要分支横跨巴颜喀拉块体，直接延伸至九寨沟地震震中（见图 5）。
图 5 巴颜喀拉块体东缘活动构造特征和历史强震（谢祖军等，2018）Figure 5. Characteristics of active tectonics and historical strong earthquakes in the eastern margin of the Bayan Hara block (Xie Zujun et al., 2018)（4）紧邻九寨沟地震震中的4个格点OLR变化特征基本一致，即在2017年4—9月出现上升—转折—下降变化，最高值出现在7月。去除背景变化后的4个格点OLR值变化特征也基本一致，即在2017年4—9月未出现连续的上升和下降变化，仅在2017年7月出现显著大于其他月份的现象，说明九寨沟地震发生前震中区域存在显著OLR增加异常现象。
（5）运用地球放气假说（强祖基等，1997；徐秀登等，1995）对九寨沟地震前OLR异常机理进行初步探讨：九寨沟地震前，OLR异常区出现在构造块体边界带上或断裂附近，可能由于震前CO2、CH4等气体沿断裂逸出，增加了断裂及其附近区域低空温室气体含量，致使上述区域OLR增强显著，当然，这仅是合理假设，九寨沟地震OLR异常变化也可能是由多种因素综合引起的，需要通过搜集气象、地质、地球物理等方面的资料进行处理、分析和论证。
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图 2 监测点水平东西向加速度时程曲线与频谱曲线
Figure 2. Time history analysis curve and spectrum curve of horizontal east-west acceleration at different distances
图 3 监测点水平南北向加速度时程曲线与频谱曲线
Figure 3. Acceleration time history analysis curves of horizontal north-south direction at different distances
图 4 监测点竖向加速度时程曲线与频谱曲线
Figure 4. Acceleration time-history analysis curves and spectrum curves of vertical direction at different distances
图 5 监测点加速度峰值随距离衰减曲线
Figure 5. Attenuation curve of peak acceleration of monitoring points with distance
图 6 监测点竖向速度峰值随距离衰减曲线
Figure 6. Attenuation curve of peak vertical velocity of monitoring points with distance
表 1 监测点加速度峰值与速度峰值
Table 1. Peak acceleration and peak velocity at monitoring points
监测点 水平东西向 水平南北向 竖向 加速度峰值/cm·s−2 速度峰值/cm·s−1 加速度峰值/cm·s−2 速度峰值/cm·s−1 加速度峰值/cm·s−2 速度峰值/cm·s−1 15 m 99.9 2.5 74.1 2.8 139.1 3.1 30 m 58.9 1.8 71.6 2.0 99.5 2.6 50 m 7.2 0.3 27.1 0.4 7.5 2.0 100 m 5.9（剔除异常点） 0.1 2.4 0.1 2.6 0.3 
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表 2 衰减曲线回归分析结果
Table 2. Results of regression analysis of attenuation curveResults of regression analysis of attenuation curve
方向 加速度衰减公式 相关系数 水平东西向 ${A_x} = - 21.325 + 225.927\;5{ {\rm{e} }^{\left({ - 0.02\;9r/{r_{_0}}{\rm{} } } \right)} }$ 0.915 水平南北向 ${A_y} = 27.256 + 138.790\;3{ {\rm{e} }^{\left({ - 0.026\;3r/{r_{_0}}{\rm{} } } \right)} }$ 0.927 竖向 ${A_z} = 37.231 + 277.478\;4{ {\rm{e} }^{\left({ - 0.038\;0r/{r_{_0}} } \right)} }$ 0.935
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