[发明专利]基于地震动信号的滑坡事件识别、预警、评估方法

权利要求书

1.基于地震动信号的滑坡事件识别方法，从地震观测台网发布的地震动信号中识别滑坡地震动信号，其特征在于：

步骤S1、获取地震动信号作为原始信号；

步骤S2、对于每一组原始信号，去除无关地震动信号，得到信号A，无关信号去除条件是从信号S中提取的对应的特征指标；

步骤S3、对于每一组信号A，进行STFT变换得到时间-频率-能量信号，将每一组信号A的频率、能量二项指标的特征与频率-能量判别条件比对，筛选出与判别条件特征相符的信号，记为信号B，所述频率-能量判别条件是从样本信号S中提取的对应的特征指标；

步骤S4、对于每一组信号B，进行带通滤波，得到时域地震动曲线与时频谱清晰的信号即为滑坡地震动信号Ⅰ，所述带通滤波边界频率是从样本信号S中提取的对应的特征指标；所述滑坡地震动信号Ⅰ代表滑坡事件；

所述样本信号S是典型滑坡事件的地震动信号样本；

所述步骤S3中，对于从每一组信号A中提取信号B，频率-能量判别条件是同时满足：特征指标S3a：频率与能量均呈不间断持续波动、特征指标S3b：出现相对连接的能量级；判断满足特征指标S3a与特征指标S3b的方法是：对于每一组信号A，首先确定出现频率与能量均呈不间断持续波动的频率，记为持续波动频率f₁；然后测算各持续波动频率区间f₁的检验能量E占信号A在检验频率区间f₂内的总能量的比例P，若P不小于90％，则满足特征指标S3b，反之，则不满足；所述检验能量E依式1计算确定，

式1中，E—检验能量，x(t)—离散时间序列，m—持续波动频率f₁窗口起始时间，n—持续波动频率f₁窗口结束时间，f—检验频率区间f₂的频率。

2.根据权利要求1所述的滑坡事件识别方法，其特征在于：所述检验频率区间f₂是0Hz～20Hz。

3.根据权利要求1所述的滑坡事件识别方法，其特征在于：所述步骤S3中对于每一组信号A，进行STFT变换得到信号A的STFT时频谱后，将所有信号A的STFT时频谱分为A、B两类，所述A类为时频谱中没有清晰的时频谱，信号频率范围不均匀，所述B类为时频谱上表现为明显纺锤形特征，在0Hz～45Hz频率范围内存在峰状或单峰；后续频率-能量判别条件比对仅针对A类时频谱信号进行。

4.根据权利要求1～3任一所述的滑坡事件识别方法，其特征在于：在步骤S4后继续执行步骤S5，所述步骤S5是：

在从信号B中得到滑坡地震动信号Ⅰ后，对于每一组滑坡地震动信号Ⅰ，进行EMD分解后提取IMF主分量信号，设置振幅阈值As，当振幅≥As时记录该点时刻T1，将自T1时刻起的As滤波后信号进行STFT变换，得到IMF主分量信号自T1时刻起的时间-频率-能量信号，所述振幅阈值As从样本信号S中提取的对应的特征指标；

自时刻值T1起沿时间轴向右选取时间-频率点，并计算已选取的时刻-频率点的能量均值，当能量均值≥能量均值阈值A₀时记录该点时刻T2′，继续沿时间轴向右选取时间-频率点，当能量均值A₀时记录该点时刻T3′，计算时刻T2′～时刻T3′间的拟合系数集合，若拟合系数集合满足能量拟合阈值，修改T2′、T3′标记为T2、T3，若拟合系数集合不满足能量拟合阈值，重新寻找T2′、T3′直至拟合系数集合满足能量拟合阈值的时刻T2与时刻T3出现；所述能量均值阈值A₀与能量拟合阈值是从样本信号S中提取的对应的特征指标；

自时刻T3起，继续振幅监测，当出现振幅≤As时，记录该点时刻为T4′，若振幅≤As持续1min以上，修改T4′标记为T4，T1～T4间信号为滑坡地震动信号Ⅱ；

所述滑坡地震动信号Ⅱ代表滑坡事件。

5.根据权利要求4所述的滑坡事件识别方法，其特征在于：所述As＝40×10^-3×mm/s，所述能量均值阈值A₀＝360，能量拟合阈值是拟合系数集合内60％的拟合系数≤-3。