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      2017年四川九寨溝MS 7.0地震的強地面運動模擬1

      2018-11-13 02:06:16陽王國新楊福劍
      震災防御技術 2018年3期
      關鍵詞:強震九寨溝震動

      丁 陽王國新楊福劍

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      2017年四川九寨溝S7.0地震的強地面運動模擬1

      丁 陽1,2)王國新1,2)楊福劍1,2)

      1)大連理工大學,建設工程學部工程抗震研究所,遼寧大連 116024 2)大連理工大學,海岸和近海工程國家重點實驗室,遼寧大連 116024

      2017年8月8日發(fā)生的九寨溝S7.0地震,是中國近10年來發(fā)生的強震之一,造成了大量建筑破壞、人員傷亡和經濟損失,強震臺網記錄到的最大峰值加速度為0.19g。本文采用Wang等(2015)提出的改進有限斷層法模擬了這次地震中部分臺站的加速度時程。首先,選取合適的震源模型和輸入參數,通過對比模擬結果和地震記錄,估計這次地震的應力降大約為4.0MPa,與王宏偉等(2017)的分析結果基本一致。與EXSIM(Motazedian等,2005)方法相比,Wang等(2015)的方法得到的結果在頻域上與實際地震記錄更相符。同時,合成了強震臺站以及斷層附近網格點的加速度時程,模擬結果的時程和反應譜與實際記錄整體上較為符合,震中附近的PGA分布與震中烈度區(qū)基本一致,驗證了本文結果的有效性。本文合成的地震動可以為該地區(qū)的災后抗震設計提供一定依據。

      九寨溝地震 隨機有限斷層法 震源模型 場地放大因子 烈度圖

      引言

      2017年8月8日21時19分,四川省北部阿壩州九寨溝縣發(fā)生S7.0地震。根據中國地震臺網中心發(fā)布的信息,本次地震的震中位于33.20°N、103.82°E,震源深度10km。震中在九寨溝縣城以西約39km處,東偏北方向距離隴南市105km,南距成都市285km。本次地震的最大烈度為Ⅸ度,共造成25人死亡,525人受傷,6人失聯(lián),受災人數超過17萬(中國地震局,2017)。地震導致7萬多間房屋不同程度受損,其中76間房屋倒塌。此次地震獲取到強震觀測記錄的臺站數量有限,其中距離震中最近的九寨百河臺站(臺站編號51JZB),南北向地震記錄的峰值加速度(PGA)達到了0.19g,是本次地震中觀測到的最大加速度(圖1)。

      圖1 斷層及強震臺站分布圖

      大量的震害資料表明,地震動是造成結構破壞、誘發(fā)地質災害(例如場地液化、地表裂縫和滑坡)的主要驅動力。地震動記錄對于研究地震危險性、地震引發(fā)的地質災害和結構抗震設計具有重要的意義。在缺少強震觀測記錄的情況下,可以通過有限的實際觀測記錄,借鑒科學合理的方法,綜合考慮震源、傳播路徑和場地條件人工合成地震動,其結果可作為結構動力反應分析和災后抗震設計的依據。

      本文采用Wang等(2015)改進的隨機有限斷層方法合成2017年九寨溝地震的近場地震動。首先選取地震的有限斷層模型和隨機方法的輸入參數,并通過與實際記錄對比估計地震的應力降;采用隨機有限斷層法合成震源附近臺站的加速度時程;并將得到的模擬地震動與實際記錄和烈度圖進行對比,驗證結果的有效性。

      1 隨機有限斷層法

      根據有限斷層法的思想,斷層破裂可以離散為個子斷層,每個子斷層可以近似認為是1個點源。破裂過程從震源開始,逐漸向斷層邊緣擴散,當傳播到每個子斷層時,子斷層發(fā)生破裂并產生地震波。將子斷層產生的地震波按照到達的先后次序進行疊加,即可得到整個斷層在某個觀測點產生的地震動。Beresnev等(1997)將有限斷層模型和隨機點源方法(Boore,1983)結合,提出了隨機有限斷層法,可以用來模擬斷層附近的高頻地震動。Motazedian等(2005)進一步發(fā)展了這種方法,提出了基于動態(tài)拐點頻率的隨機有限斷層法(EXSIM方法),解決了總能量受到子斷層尺寸影響等問題。Wang等(2015)改進了Motazedian等(2005)的方法,采用一種雙拐點震源譜,能夠反映破裂過程中累積地震矩對震源譜的影響。

      本文采用改進的隨機有限斷層法(Wang等,2015)模擬九寨溝地震動分布,綜合考慮震源、傳播路徑、場地的影響,有限斷層模型中第行、第列的子斷層在場點產生地震動的加速度傅里葉譜可以表示為:

      除震源譜模型外,式(1)中其他幾項函數代表傳播路徑和場地條件對地震動傅里葉譜的影響,如幾何衰減、場地放大因子和高頻衰減因子。這些函數在相關文獻(Boore,1983;Motazedian等,2005)中有詳細的介紹,本文不再贅述。另外,Wang等(2015)采用上述改進的隨機有限斷層法合成了美國1994年Northridge地震的近場地震動,結果和實際記錄較為符合,驗證了方法的有效性。

      2 九寨溝強震的地震動模擬

      2.1 震源模型及輸入參數

      基于遠場P波和SH波的波形數據,王衛(wèi)民等(2017)反演了九寨溝S7.0地震的震源破裂過程,得到了震源機制以及發(fā)震斷層滑動分布的初步結果。結果顯示地震矩為6.7×1025dyne-cm,對應的矩震級為W6.5;斷層的走向、傾角和滑動角分別為148.5°、68.9°和-3.1°,屬于左旋走滑型地震。基于此結果,本文得出的斷層滑動分布見圖2,從圖中可以看出,斷層上的破裂滑動大部分集中在震源附近區(qū)域,即深度6—12km范圍內,最大滑動量為85cm。此外,在震源東南約16km的位置,也有幅值小于40cm的破裂滑動。

      圖2 斷層滑動分布

      表1 模型輸入參數

      2.2 應力參數估計

      首先,選取震源距小于150km、記錄的PGA大于10cm/s2的臺站,將這些臺站取得的記錄作為估計應力降的依據。表2給出了選取的8個臺站信息,包括經緯度、震源距、S30和相應的NEHRP場地類別。估計應力參數主要采用“試錯法”??紤]1.0—6.0MPa的應力降,增量為0.5MPa,對于每個應力降,采用2.1節(jié)中的震源模型和輸入參數合成8個臺站的地震動加速度時程。考慮隨機方法Gauss白噪聲幅值的波動性,每個臺站模擬30次,計算平均的反應譜。定義總體平均誤差如下:

      表2 用于估計應力參數的臺站信息

      注:迭部臺由于缺少鉆孔資料和S30,場地類型假定為NEHRP-C。

      圖3 2種有限斷層方法得到的誤差隨頻率分布

      2.3 模擬地震動的時程和反應譜

      按照上述隨機有限斷層方法,采用表1的模型輸入參數,分別模擬了6個強震臺站的加速度時程。在本文選取的臺站中,雖然大部分都有剪切波速的鉆孔數據,但多個場地的鉆孔未達到基巖,如果進行土層反應分析需要進行一定的假設或者延拓剪切波速剖面,存在較大的不確定性。因此,在模擬中根據臺站的NEHRP場地類型,采用Boore等(1997)提出的NEHRP-C、NEHRP-D場地的放大系數,近似考慮場地效應的影響。圖4給出了6個臺站模擬和觀測地震動的加速度時程對比。為了便于進一步定量比較,表3列出了模擬和觀測的地震動PGA值。需要說明的是,隨機有限斷層法得到的地震動對應于任意水平分量。

      通過對比模擬和記錄的地震動可以發(fā)現,在峰值加速度最大的臺站51JZB,模擬地震動的PGA值介于東西向和南北向記錄的PGA值之間,與實際記錄較為符合;在震源距較大的2個臺站62SHW和51PWM,擬地震動的PGA與實際記錄也很吻合;另外,51JZW和51JZY模擬地震動的PGA稍大于實際記錄,51MXD模擬地震動的PGA小于地震記錄,原因可能有以下3點:①采用Boore等(1997)的場地放大系數不能充分考慮場地條件對地震動的影響,如非線性土層反應和不規(guī)則地形影響;②本文采用的震源滑動分布模型是通過反演遠場波形數據得到的,沒有考慮近斷層地震動和同震位移場,不一定能夠完全反映出震源特征;③本文模擬采用的模型參數大多是基于分析汶川地震數據得到的,這些參數也會存在不同地震、不同地區(qū)之間的差異。

      從圖4可以看出,大部分臺站模擬地震動的持時在不同程度上小于實際記錄。需要指出,隨機有限斷層法模擬的實際上是地震動的S波。一方面,在近場地震記錄中P波與S波2種成分相互疊加,會導致記錄的持時大于模擬地震動;另一方面,部分臺站(如51JZY、51MXD和51PWM)的地震記錄中面波成分很豐富,無法通過隨機方法模擬出來;除此之外,近地表土層反應和不規(guī)則地形也可能造成地震記錄的持時較長。解決這些問題需要更復雜的地震動模擬方法。

      圖4 模擬和觀測地震動的加速度時程對比

      表3 模擬和觀測地震動的峰值加速度

      圖5給出了6個臺站模擬和觀測地震動的加速度反應譜。通過對比可以看出,在本文考慮的周期()范圍內(0.03—1.0s),大部分臺站模擬結果的反應譜與實際記錄較為符合。51JZW臺站模擬地震動的反應譜在短周期(<0.1s)大于實際記錄的反應譜,51MXD臺站模擬地震動低估了>0.1s地震記錄的反應譜。這些差異說明本文采用的隨機有限斷層方法和模型輸入參數仍有可改進之處。綜合考慮隨機性方法與確定性方法的混合方法,能夠彌補隨機性方法在模擬低頻地震動和面波等方面的不足,但是需要提供更多的信息,如地殼介質波速模型等。

      圖5 模擬和觀測地震動的反應譜對比

      2.4 模擬的PGA分布圖

      為了進一步研究模擬地震動加速度峰值的空間分布,我們在發(fā)震斷層附近以5km為間隔選取了1548個網格點。對于每個點,采用2.1節(jié)介紹的斷層模型和輸入參數模擬地震動,其中場地類型假定為NEHRP-C,并采用Boore等(1997)對此類場地提出的放大系數。考慮隨機模擬結果的不確定性,每個點模擬20次,最后取平均的PGA作為結果。根據所有網格點的模擬PGA,畫出該區(qū)域的PGA分布圖(圖6(a))。從圖中可以看出,模擬PGA在近斷層區(qū)域的分布明顯受到斷層位置以及滑動分布的影響;模擬PGA最大的區(qū)域位于震中附近,最大值大約為850cm/s2。為了驗證結果的有效性,我們對比了模擬PGA的分布圖與中國地震局(2017)發(fā)布的本次地震烈度圖(圖6(b)),可以看出,模擬PGA最大的區(qū)域與本次地震最大烈度區(qū)(Ⅸ度)的位置基本一致。除此之外,PGA和烈度的等值線都呈橢圓形,沿斷層走向方向較長,垂直斷層走向方向較短,說明本文模擬的PGA空間分布基本符合觀測到的地震烈度分布情況。

      圖6 模擬地震動的PGA空間分布(a)和地震烈度分布圖(b)

      3 結論

      本文采用改進的隨機有限斷層法合成了2017年九寨溝S7.0地震的近場地震動。結果表明:

      (1)選取合適的震源模型和輸入參數,通過“試錯法”,按照誤差最小原則估計本次地震的應力降為4.0MPa,與王宏偉等(2017)反演地震記錄S波傅氏譜的得到結果3.854MPa基本一致。與EXSIM方法相比,Wang等(2015)的方法得到的結果在頻域上與實際地震記錄更為符合。

      (2)按照美國NEHRP場地劃分標準,依據S30確定了斷層附近臺站的場地類型。在模擬地震動過程中,通過場地放大因子近似考慮場地效應的影響。最后,得到了強震臺站的模擬加速度時程和反應譜,以及研究區(qū)域的模擬PGA分布圖。部分臺站的模擬地震動和實際記錄在峰值加速度和反應譜方面較為符合,模擬的PGA分布圖反映出地震烈度圖的基本特征,驗證了本文結果的有效性。

      (3)部分臺站的模擬結果在幅值、持時以及反應譜方面與實際記錄存在不同程度的差異,說明本文采用的隨機有限斷層法和模型參數仍有可改進之處。

      (4)對九寨溝強震的模擬結果說明,在缺少近斷層記錄的情況下,綜合考慮震源、傳播路徑和場地條件人工合成地震動,總體上能夠有效地重現實際地震記錄的峰值和反應譜特征,為該地區(qū)的地震危險性分析和抗震設計提供一定依據。

      致謝:感謝國家強震動臺網中心為本研究提供九寨溝地震的強震記錄。

      王宏偉,任葉飛,溫瑞智,2017.2017年8月8日九寨溝S7.0地震震源譜及震中區(qū)域品質因子.地球物理學報,60(10):4117—4123.

      王衛(wèi)民,何建坤,郝金來等,2017.2017年8月8日四川九寨溝7.0級地震震源破裂過程反演初步結果.中國科學院青藏高原研究所.(2017-08-09).http://www.itpcas.ac.cn/xwzx/zhxw/201708/t20170809_4840737.html.

      喻煙,2012.汶川地震區(qū)地震動估計經驗模型.哈爾濱:中國地震局工程力學研究所.

      中國地震局,2017.中國地震局發(fā)布四川九寨溝7.0級地震烈度圖.(2017-08-12).http://www.cea.gov.cn/ publish/ dizhenj/464/478/20170812211337414565961/index.html.

      Atkinson G. M., Boore D. M., 1995. Ground-motion relations for eastern North America. Bulletin of the Seismological Society of America, 85(1): 17—30.

      Beresnev I. A., Atkinson G. M., 1997. Modeling finite-fault radiation from thenspectrum. Bulletin of the Seismological Society of America, 87(1): 67—84.

      Boore D. M., 1983. Stochastic simulation of high-frequency ground motions based on seismological models of the radiated spectra. Bulletin of the Seismological Society of America, 73(6): 1865—1894.

      Boore D. M., Joyner W. B., 1997. Site amplifications for generic rock sites. Bulletin of the Seismological Society of America, 87(2): 327—341.

      Motazedian D., Atkinson G. M., 2005. Stochastic finite-fault modeling based on a dynamic corner frequency. Bulletin of the Seismological Society of America, 95(3): 995—1010.

      Sun X. D., Tao X. X., Duan S. S., et al., 2013. Kappa () derived from accelerograms recorded in the 2008 Wenchuan mainshock, Sichuan, China. Journal of Asian Earth Sciences, 73: 306—316.

      Wang G. X., Ding Y., Borcherdt R., 2015. Simulation of acceleration field of the Lushan earthquake (S7.0, April 20, 2013, China). Engineering Geology, 189: 84—97.

      Simulation of Strong Ground Motion from the 2017 Jiuzhaigou, SichuanS7.0 Earthquake

      Ding Yang1, 2), Wang Guoxin1, 2)and Yang Fujian1, 2)

      1) Institute of Earthquake Engineering, Faculty of Infrastructure Engineering, Dalian University of Technology, Dalian 116024, Liaoning, China 2) State Key Laboratory of Coastal and Offshore Engineering, Dalian University of Technology, Dalian 116024, Liaoning, China

      The August 8, 2017 JiuzhaigouS7.0 earthquake is one of the strong earthquakes occurred in China during the last decade. This earthquake has caused a large amount of building damage, casualties and economic loss. The maximum PGA recorded by the seismic network is 0.19g. In this paper, the acceleration time histories at several strong-motion stations are simulated using an improved stochastic finite-fault method proposed by Wang et al. (2015). First, we selected proper source model and input parameters. Through the comparison between simulation results and seismic records, we estimate that the stress drop of this seismic event is as 4.0MPa, which is generally consistent with the analytical result reported in literature. Compared with the EXSIM method (Motazedian et al., 2005), the results obtained by using the Wang’s method (2015) have better agreement with the seismic records in the frequency domain. Then we generated acceleration time histories at several strong-motion stations and grid points surrounding the fault. Through the simulation, we found that the synthetic time series and response spectra are in generally good agreement with the recorded motions, and distribution of synthetic PGA close to the epicenter is consistent with the maximum intensity area, suggesting the effectiveness of the results. The synthetic ground motions could provide reliable basis for the post-disaster seismic design in this region.

      Jiuzhaigou earthquake; Stochastic finite-fault method; Source model; Site amplification factors; Intensity map

      丁陽,王國新,楊福劍,2018.2017年四川九寨溝S7.0地震的強地面運動模擬.震災防御技術,13(3):578—587.

      10.11899/zzfy20180309

      國家自然科學基金項目(51378092、51578113),中國地震局工程力學研究所基本科研業(yè)務專項(2018D19)和“十二五”國家科技支撐計劃項目(2014BAL05B03)共同資助

      2018-01-03

      丁陽,男,生于1989年。博士研究生。主要從事近斷層地震動合成研究。E-mail:dy503@126.com

      王國新,男,生于1961年。教授。主要從事地震工程、防災減災工程及防護工程研究。E-mail:gxwang@dlut.edu.cn

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