《表5 泥石流流量与次声声压值关系[5]Table 5 The relationship between discharge and infrasound pressure value[5]》

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《泥石流次声警报研究进展》

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Schimmel等[13]提出了综合地声和次声的识别算法，提高了警报精度。算法将声波信号按频率范围从低到高分为4个频段，并通过频段2（5~15 Hz）和频段3（15~35 Hz）的能量比较区分泥石流和高含沙洪水，然后通过分布标准、变异标准、振幅标准和时间标准逐步判定信号的有效性和事件的规模，算法以SON部分信号进行初步判断，再综合SBO部分进行最终判断。该算法在阿尔卑斯的中小规模泥石流、山洪灾害事件的警报中表现良好。章书成等[5]根据大量的监测统计分析，得出了声压值与泥石流流量的粗略数量关系（表5）。该关系被成功应用于山区铁路沿线泥石流的警报中；周宪德等[7]研究了2000年8月19日在云南蒋家沟发生的63阵（次）泥石流流量及次声关系，发现泥石流次声的峰值频率分布在4~7 Hz，当流量小于500 m3/s时，峰值频率约为6 Hz；当流量大于500 m3/s时，峰值频率则随流量增加而递减，递减率约为0.002 Hz/（m3/s）（图1） ，但尚未应用于警报。目前，虽然在类型和规模警报上有一些尝试，但由于无法根据信号频率特性、声压值等特征从定量角度以数值范围的形式准确界定泥石流类型和规模，还难以实现此类警报。