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    場(chǎng)地校正的地表PGA 放大系數(shù)概率模型研究

    2020-12-18 03:06:24陳龍偉
    工程力學(xué) 2020年12期
    關(guān)鍵詞:波速特征參數(shù)臺(tái)站

    唐 川,陳龍偉

    (中國(guó)地震局工程力學(xué)研究所,中國(guó)地震局地震工程與工程振動(dòng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,哈爾濱150080)

    地表峰值加速度PGA 是抗震設(shè)計(jì)規(guī)范中一個(gè)重要指標(biāo)參數(shù),其在地震預(yù)警與地震烈度速報(bào)技術(shù)中扮演著重要角色[1?4],同時(shí)也是工程結(jié)構(gòu)抗震設(shè)計(jì)中地震作用特性的直觀表征參數(shù)[5]。PGA 參數(shù)的獲取一是通過(guò)強(qiáng)震臺(tái)站的記錄,而對(duì)于沒(méi)有臺(tái)站以及地震活動(dòng)性弱的地區(qū),則采用地震動(dòng)預(yù)測(cè)方程(ground motion prediction equation, GMPE)進(jìn)行預(yù)測(cè)[6?8],或者通過(guò)震后震害調(diào)查得到的烈度轉(zhuǎn)化[9]。采用GMPE 預(yù)測(cè)地震動(dòng)參數(shù),本質(zhì)上是給出具有共性的某一“類”場(chǎng)地的地震動(dòng)參數(shù)預(yù)測(cè),在針對(duì)具體場(chǎng)地時(shí),需要根據(jù)場(chǎng)地特征進(jìn)行必要的修正[10?11]。場(chǎng)地條件對(duì)地震動(dòng)的影響顯著已經(jīng)是不爭(zhēng)的事實(shí),所以在現(xiàn)行的國(guó)內(nèi)外常用的GMPE 中多加入了場(chǎng)地特征參數(shù)(如Vs30、Z1.0等)的影響[8,12]。歷次震害資料表明,場(chǎng)地近地表土層介質(zhì)對(duì)地震波傳播影響較大,主要表現(xiàn)為對(duì)不同頻率的地震波成分的放大和濾波作用,所以即使震源距相同的區(qū)域,地表地震動(dòng)也會(huì)存在一定的差異性,直接影響到地震災(zāi)害的分布[13]。所以,工程結(jié)構(gòu)的抗震設(shè)計(jì)及試驗(yàn)的數(shù)值模擬中,考慮場(chǎng)地條件的地震動(dòng)場(chǎng)估計(jì)是其必要環(huán)節(jié)[14?15]。目前國(guó)內(nèi)地震預(yù)警系統(tǒng)中采用的GMPE多未考慮場(chǎng)地條件的影響,而隨著地震預(yù)警和烈度速報(bào)技術(shù)的優(yōu)化,亟需解決PGA 估計(jì)的場(chǎng)地條件校正問(wèn)題。

    場(chǎng)地PGA 放大系數(shù)fPGA是反映場(chǎng)地土層對(duì)地震動(dòng)峰值作用的指標(biāo),已有國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究放大系數(shù)與場(chǎng)地特征參數(shù)之間的關(guān)聯(lián)性。Yoshikazu 等[16]通過(guò)土層與基巖的剪切波阻抗比以及Vs30和Vs10估算場(chǎng)地PGA 放大系數(shù),發(fā)現(xiàn)Vs10與PGA的相關(guān)性較好,而Vs30與PGV 的相關(guān)性比PGA 的相關(guān)性要強(qiáng)。Hamidreza 通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法比較不同的土層特性對(duì)PGA 放大系數(shù)的影響,發(fā)現(xiàn)剪切波速和土層厚度能更有效的決定PGA 放大系數(shù)[17]。Nilsun 提出了以Vs-SPT 的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系估算場(chǎng)地放大函數(shù)的經(jīng)驗(yàn)方法,但與數(shù)值模擬以及微震方法獲取的放大系數(shù)相比,其得到的放大系數(shù)偏小[18]。任葉飛等[19]在結(jié)構(gòu)抗倒塌易損性分析中采用震級(jí)、距離和Vs30作為變量控制對(duì)工程輸入地震動(dòng)進(jìn)行分組。Regnier 等[20]通過(guò)KiK-net 數(shù)據(jù)庫(kù)提出采用Vs30、場(chǎng)地卓越周期以及剪切波速沿深度梯度的組合能更合理地評(píng)估場(chǎng)地放大效應(yīng)。從以往研究結(jié)果來(lái)看,場(chǎng)地土層剪切波速和土層厚度是場(chǎng)地地震響應(yīng)密切相關(guān)的特征參數(shù),而這兩個(gè)參數(shù)在工程勘察亦容易獲取,所以,建立fPGA與這兩特征參數(shù)之間的關(guān)系,可實(shí)現(xiàn)對(duì)場(chǎng)地校正的PGA 值進(jìn)行快速估計(jì)[21]。隨著風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等概念在工程上的實(shí)施,PGA 預(yù)測(cè)亦應(yīng)含概率意義,這方面的研究國(guó)內(nèi)尚不多見(jiàn),主要局限于強(qiáng)震數(shù)據(jù)的不足。國(guó)內(nèi)外的強(qiáng)震數(shù)據(jù)庫(kù)中,日本的KiK-net[22]不僅提供高質(zhì)量的地表和井下強(qiáng)震記錄,而且給出臺(tái)站場(chǎng)地土層信息,為地震工程研究提供良好平臺(tái),本文研究亦基于此數(shù)據(jù)庫(kù)。

    本文選取KiK-net 臺(tái)網(wǎng)的40個(gè)臺(tái)站,收集整理自1996年3月至2019年5月臺(tái)站記錄的地震加速度數(shù)據(jù),包括地表和井下加速度時(shí)程記錄。分析實(shí)測(cè)PGA 放大系數(shù)fPGA及其概率分布特征,確定其概率密度函數(shù);分析單臺(tái)PGA 放大系數(shù)fPGA均值、標(biāo)準(zhǔn)差與井下記錄PGAR之間的關(guān)聯(lián)性;建立場(chǎng)地特征參數(shù)Vs30、Vs20和覆蓋層厚度D與fPGA之間的關(guān)系;研究fPGA的概率預(yù)測(cè)模型,進(jìn)而提出場(chǎng)地條件校正的地表PGA 概率預(yù)測(cè)方法。

    1 地震數(shù)據(jù)

    日本國(guó)家地球科學(xué)與災(zāi)害預(yù)防研究所KiK-net強(qiáng)震觀測(cè)臺(tái)網(wǎng)在全日本范圍內(nèi)安裝有近700個(gè)強(qiáng)震臺(tái)站,每個(gè)臺(tái)站的地表和井下分別安裝三分量(NS和EW 兩水平向以及一個(gè)豎向)加速度強(qiáng)震儀,分別記錄地震中地表和井下的加速度時(shí)程。此外,每個(gè)臺(tái)站均提供了場(chǎng)地鉆孔資料,包括土層結(jié)構(gòu)、土層剪切波速和縱波波速等信息。

    本文對(duì)KiK-net 臺(tái)站及數(shù)據(jù)記錄選取的主要原則:1)臺(tái)站場(chǎng)地含一類、二類、三類和四類場(chǎng)地[1],剪切波速和覆蓋層厚度范圍盡可能寬;2)地震震級(jí)大于4.0;3)選取強(qiáng)震數(shù)據(jù)盡量豐富的臺(tái)站,井下加速度峰值PGAR值分布范圍盡可能廣。

    依據(jù)以上原則,共選取40個(gè)臺(tái)站,整理1996年3月?2019年5月地震加速度記錄33260條。選取的地震加速度記錄進(jìn)行基線校正,同時(shí)采用25 Hz低通濾波處理。

    臺(tái)站場(chǎng)地工程特征參數(shù)取Vs30、Vs20和場(chǎng)地覆蓋層厚度D。各參數(shù)定義如下:近地表20 m 土層等效剪切波速值Vs20;近地表30 m 土層平均剪切波速值Vs30;地表至剪切波速大于500 m/s的土層頂面距離定義為D。圖1顯示選取的臺(tái)站場(chǎng)地參數(shù)的統(tǒng)計(jì)分布圖。從圖1可以看出,所選臺(tái)站場(chǎng)地的Vs30分布于100 m/s~1000 m/s,大部分場(chǎng)地的Vs30介于200 m/s~600 m/s;Vs20分布于100 m/s~800 m/s;覆蓋層厚度的范圍較廣,大多數(shù)場(chǎng)地覆蓋層厚度在50 m 以內(nèi),少數(shù)巨厚場(chǎng)地,覆蓋層厚度在200 m 以上。根據(jù)我國(guó)的抗震設(shè)計(jì)規(guī)范場(chǎng)地分類標(biāo)準(zhǔn),選取的臺(tái)站中26個(gè)場(chǎng)地為二類場(chǎng)地,占總數(shù)的65%。說(shuō)明:Vs30、Vs20和D根據(jù)KiK-net提供的臺(tái)站土層信息計(jì)算得出,其中個(gè)別臺(tái)站,如KSRH04、AOMH13和NMRH04,因其土層信息中剪切波速均小于500 m/s,D則取為臺(tái)站地表和井下記錄點(diǎn)間的厚度。

    圖1 選取臺(tái)站場(chǎng)地特征參數(shù)統(tǒng)計(jì)分布Fig.1 Statistic histograms of site characteristic parametersof selected stations

    2 地表PGA 放大系數(shù)f PGA

    2.1 概率分布特征

    研究場(chǎng)地PGA 放大系數(shù)的概率分布特征,首先定義PGA 放大系數(shù)fPGA為:

    由于地表和井下加速度記錄中均包含兩個(gè)水平向時(shí)程,本文中加速度峰值取值為兩水平向記錄峰值的幾何平均值,即:

    式中:PGANS為南北水平向加速度記錄的峰值;PGAEW為東西水平向加速度記錄的峰值。

    探討fPGA的分布規(guī)律,圖2舉例給出NMRH04臺(tái)站記錄的PGA 放大系數(shù)fPGA與井下記錄PGAR的分布圖??梢钥闯?,給定PGAR情況下,fPGA具有一定的不確定性。首先,考慮給定PGAR情況下,fPGA的概率分布特征。鑒于記錄數(shù)據(jù)分布的不均勻性以及單臺(tái)數(shù)據(jù)量的限制,將臺(tái)站記錄數(shù)據(jù)按照井下PGAR值分為3個(gè)區(qū)間,即小震(<5 cm/s2)、中震(5 cm/s2~20 cm/s2)和大震(>20 cm/s2),然后分別探討區(qū)間內(nèi)fPGA的分布特征。以NMRH04臺(tái)站為例,圖3顯示該臺(tái)站數(shù)據(jù)3 個(gè)區(qū)間內(nèi)的fPGA頻數(shù)直方圖,灰曲線為對(duì)數(shù)正態(tài)分布函數(shù)擬合曲線。圖4顯示不同區(qū)間內(nèi),實(shí)測(cè)fPGA概率分布與對(duì)數(shù)正態(tài)分布理論概率曲線對(duì)比,二者吻合較好。給定PGAR情況下,NMRH04臺(tái)站實(shí)測(cè)fPGA可采用對(duì)數(shù)正態(tài)分布函數(shù)模擬。其他臺(tái)站的fPGA數(shù)據(jù)分析結(jié)果均表現(xiàn)出類似的規(guī)律。所以,建議采用對(duì)數(shù)正態(tài)分布概率密度函數(shù)來(lái)擬合fPGA數(shù)據(jù)。

    2.2 概率模型

    式中:x為給定井下PGAR下地表PGA 放大系數(shù)fPGA值;λ 為fPGA的對(duì)數(shù)均值;ζ 為fPGA的對(duì)數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差。確定式(3)的關(guān)鍵是計(jì)算λ 和ζ。根據(jù)數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法,對(duì)數(shù)概率分布的均值和方差可以由下面公式計(jì)算得出,

    圖2 臺(tái)站NMRH04實(shí)測(cè)f PGA 隨著井下PGAR 的散點(diǎn)圖Fig.2 Scattering of recorded f PGA distribution with PGAR for station NMRH04

    圖3 NMRH04臺(tái)站數(shù)據(jù)分組區(qū)間的f PGA 頻數(shù)統(tǒng)計(jì)分布Fig.3 Frequency distribution of f PGA values of NMRH04 in different PGAR bins compared with log-normal distribution curves

    圖4 NMRH04臺(tái)站數(shù)據(jù)分組區(qū)間的f PGA 概率分布與理論對(duì)數(shù)正態(tài)分布對(duì)比Fig.4 Testing distribution of f PGA values of NMRH04 in different PGAR bins using a log-normal distribution model

    式中,μ和σ 為fPGA數(shù)據(jù)樣本的均值和標(biāo)準(zhǔn)差。

    由于數(shù)據(jù)點(diǎn)空間分布的不均勻性,根據(jù)PGAR值,將數(shù)據(jù)進(jìn)行分組。為建立μ(fPGA)及σ(fPGA)與PGAR的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系,這里的分組更加細(xì)化,主要分組原則:1)當(dāng)輸入PGAR<10 cm/s2時(shí),每2 cm/s2分為一組;2)當(dāng)PGAR>10 cm/s2<30 cm/s2時(shí),每4 cm/s2分為一組;3)當(dāng)PGAR>30 cm/s2時(shí),分為一組。需要注意的是,當(dāng)某一組內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)小于3個(gè)時(shí),應(yīng)與其相鄰區(qū)間數(shù)據(jù)點(diǎn)較少者合并;但若相鄰區(qū)間的數(shù)據(jù)點(diǎn)相同,則與上一區(qū)間合并。根據(jù)PGAR分區(qū)間內(nèi)fPGA的數(shù)據(jù)樣本,得到每個(gè)區(qū)間的fPGA的均值和標(biāo)準(zhǔn)差,記為μ(fPGA)和σ(fPGA)。圖5顯示FKSH12臺(tái)站μ(fPGA)-PGAR和σ(fPGA)-PGAR分布圖。由圖5可以看出,F(xiàn)KSH12臺(tái)站數(shù)據(jù)的μ(fPGA)和σ(fPGA)隨著輸入PGAR的增大呈減小的趨勢(shì)。其他臺(tái)站記錄分析結(jié)果表現(xiàn)出類似特征。

    圖5 FKSH12臺(tái)站場(chǎng)地f PGA 的均值和標(biāo)準(zhǔn)差與PGAR 擬合關(guān)系Fig.5 Linear fitting of means and standard deviations of f PGA with respect to PGAR for station FKSH12

    由于土層在地震作用下的非線性,fPGA與地震動(dòng)強(qiáng)度有關(guān)。以井下記錄的PGAR表征輸入地震動(dòng)強(qiáng)度,以往研究[23? 24]顯示fPGA均值與PGAR的關(guān)系可以通過(guò)對(duì)數(shù)線性或者對(duì)數(shù)二次函數(shù)進(jìn)行擬合。簡(jiǎn)化起見(jiàn),本文采用自然數(shù)坐標(biāo)系下線性擬合,即:

    其中,a1、b1和a2、b2為待定擬合系數(shù)(以下簡(jiǎn)稱擬合系數(shù)),與場(chǎng)地特征相關(guān),可以通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的回歸分析得到,如圖5中斜線為線性擬合的結(jié)果。

    2.3 概率模型參數(shù)的確定

    通過(guò)對(duì)臺(tái)站記錄地震數(shù)據(jù)回歸擬合可以得到式(6)和式(7)中的擬合參數(shù),見(jiàn)表1。從表中可以看出,不同臺(tái)站之間擬合系數(shù)存在一定的差異性,其主要由場(chǎng)地特性的差異性所導(dǎo)致。下面建立式(6)和式(7)的擬合系數(shù)與場(chǎng)地特征之間的關(guān)聯(lián)性。場(chǎng)地特征參數(shù)選取場(chǎng)地常用的工程參數(shù),即Vs30、Vs20和覆蓋層厚度D。圖6~圖8顯示四個(gè)擬合參數(shù)分別與Vs30、Vs20和D關(guān)系的散點(diǎn)圖。由圖中看出,擬合系數(shù)與Vs30、Vs20和D相關(guān)性不明顯,說(shuō)明單一參數(shù)無(wú)法估計(jì)擬合系數(shù)。

    場(chǎng)地剪切波速和覆蓋層厚度是反映場(chǎng)地地震反應(yīng)的兩個(gè)重要參數(shù)指標(biāo),放大系數(shù)理應(yīng)與剪切波速與覆蓋層厚度存在一定的關(guān)聯(lián)性。采用數(shù)據(jù)挖掘的方法,嘗試建立擬合系數(shù)與場(chǎng)地特征參數(shù)線性組合的關(guān)聯(lián)性,即Vs30、Vs20和D的線性組合,

    表1 選取臺(tái)站場(chǎng)地f PGA 擬合系數(shù)值Table 1 Regressive coefficients of f PGA for selected stations

    圖6 擬合系數(shù)與V s30 的關(guān)系散點(diǎn)圖Fig.6 Scattering of regressive coefficients with respect to V s30

    圖7 擬合系數(shù)與VS20的關(guān)系散點(diǎn)圖Fig.7 Scattering of regressive coefficients with respect to VS20

    圖8 擬合系數(shù)與D 的關(guān)系散點(diǎn)圖Fig.8 Scattering of regressivecoefficientswith respect to D

    式中,a、b、c為待定系數(shù)。分別采用線性和二次函數(shù)的形式建立式(6)和式(7)的擬合系數(shù)與場(chǎng)地特征參數(shù)組合Zi(i=1,2,3,4)之間的關(guān)系,即:

    其中,j=1,2。表2給出了對(duì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行線性回歸得到的各待定系數(shù)以及殘差平方和。圖9~圖16顯示擬合結(jié)果與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的對(duì)比,其中直線或者曲線為擬合曲線,散點(diǎn)為實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)值。相對(duì)于圖6~圖8,圖9~圖16顯示的擬合系數(shù)與場(chǎng)地特征參數(shù)線性組合相關(guān)性較好。根據(jù)表2中殘差平方和大小,發(fā)現(xiàn)Z1與Z4的組合與擬合系數(shù)相關(guān)性最大,而且二次函數(shù)擬合比線性擬合結(jié)果稍好。

    表2 場(chǎng)地特征參數(shù)線性組合Z1~Z4 下實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)擬合得到的待定系數(shù)值Table2 Coefficientsof regressive parametersobtained by regressing on seismic data with respect to linear combinations of site characteristic parameters Z1~Z4

    圖9 擬合系數(shù)與Z1線性擬合結(jié)果與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比Fig.9 Linear fitting of regressivecoefficientswith Z1 comparing to recorded data

    圖10 擬合系數(shù)與Z1二次函數(shù)擬合結(jié)果與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比Fig.10 Quadratic fitting of regressive coefficients with Z1 comparing to recorded data

    圖11 擬合系數(shù)與Z2線性擬合結(jié)果與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比Fig.11 Linear fitting of regressive coefficients with Z2 comparing to recorded data

    圖12 擬合系數(shù)與Z2 二次函數(shù)擬合結(jié)果與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比Fig.12 Quadratic fitting of regressive coefficients with Z2 comparing to recorded data

    圖13 擬合系數(shù)與Z3線性擬合結(jié)果與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比Fig.13 Linear fitting of regressive coefficients with Z3 comparing to recorded data

    圖14 擬合系數(shù)與Z3二次函數(shù)擬合結(jié)果與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比Fig.14 Quadratic fitting of regressive coefficients with Z3 comparing to recorded data

    圖15 擬合系數(shù)與Z4線性擬合結(jié)果與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比Fig.15 Linear fitting of regressive coefficients with Z4 comparing to recorded data

    圖16 擬合系數(shù)與Z4 二次函數(shù)擬合結(jié)果與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比Fig.16 Quadratic fitting of regressive coefficients with Z4 compared to recorded data

    3 場(chǎng)地地表PGA概率預(yù)測(cè)

    通過(guò)前文研究給出了fPGA均值、標(biāo)準(zhǔn)差估算式,并建立了擬合系數(shù)與場(chǎng)地特征參數(shù)之間的關(guān)聯(lián)性。這種關(guān)聯(lián)性可以通過(guò)場(chǎng)地特征參數(shù)的線性組合近似表達(dá),但其物理意義尚需進(jìn)一步明確。

    將式(6)和式(7)得到的均值和標(biāo)準(zhǔn)差帶入式(4)和式(5),得到fPGA概率密度函數(shù)的均值和方差,代入式(3)即可得到fPGA概率密度函數(shù)。這樣,在給定地震動(dòng)輸入強(qiáng)度PGAR下,通過(guò)式(3)可以得到不同概率水平下地表PGA 放大系數(shù)fPGA,與PGAR值乘積即可得到不同概率水平下地表PGA 預(yù)測(cè)值。圖17顯示計(jì)算不同概率水平下地表PGA 的流程框圖,結(jié)合表2中得到待定參數(shù)估計(jì)值,可以預(yù)測(cè)不同概率水平下地表PGA。

    圖17 不同概率水平下地表PGA 預(yù)測(cè)方法計(jì)算框圖Fig.17 Flow chart for predicting surface PGA under different probability levels

    為檢驗(yàn)方法的可行性,這里以場(chǎng)地特征參數(shù)組合Z1和Z4為例,按照?qǐng)D17的計(jì)算流程,分別計(jì)算地表PGA 不同概率水平的預(yù)測(cè)結(jié)果,并與實(shí)測(cè)記錄進(jìn)行對(duì)比。這里的超越概率P定義為:實(shí)測(cè)PGA 值超過(guò)預(yù)測(cè)值的概率或可能性。限于篇幅,這里僅給出AOMH13、NMRH04、KMMH16和IWTH20四個(gè)臺(tái)站預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)測(cè)值的對(duì)比(圖18和圖19)。從圖中可以看出,本文所提出的概率計(jì)算方法能夠較合理地預(yù)測(cè)不同概率水平下地表PGA 值。然而,圖18 和圖19的預(yù)測(cè)結(jié)果尚存一定局限,主要是實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)中強(qiáng)震數(shù)據(jù)較少,PGAR多集中在50 cm/s2以下,導(dǎo)致不同概率水平下地表PGA 預(yù)測(cè)差別不明顯。這一點(diǎn)可通過(guò)數(shù)值模擬補(bǔ)充,未來(lái)研究通過(guò)數(shù)值模擬增加大震計(jì)算工況,以彌補(bǔ)數(shù)據(jù)分布不均的缺陷。

    圖18 場(chǎng)地特征參數(shù)Z1組合下不同超越概率水平預(yù)測(cè)地表PGA 值與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的對(duì)比Fig.18 Predicted surface PGA under different probability levels with respect to Z1 comparing to observed data.

    圖19 場(chǎng)地特征參數(shù)Z4組合下不同超越概率水平預(yù)測(cè)地表PGA 值與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的對(duì)比Fig.19 Predicted surface PGA under different probability levelswith respect to Z4 comparing to observed data.

    4 結(jié)論

    本文選取KiK-net 臺(tái)網(wǎng)中的40個(gè)臺(tái)站,搜集臺(tái)站歷史地震記錄,含地表和井下加速度時(shí)程數(shù)據(jù)。通過(guò)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)分析,研究場(chǎng)地PGA 放大系數(shù)fPGA的概率分布特征,指出fPGA可以通過(guò)對(duì)數(shù)正態(tài)分布函數(shù)進(jìn)行模擬,其概率分布參數(shù)(即均值和標(biāo)準(zhǔn)差)與場(chǎng)地特征參數(shù)線性組合之間存在一定的關(guān)聯(lián)性,這種關(guān)聯(lián)性可以通過(guò)場(chǎng)地特征參數(shù)線性組合近似確定,并給出參數(shù)估計(jì)值,可為地震預(yù)警中不同概率水平下,PGA 預(yù)測(cè)提供一種可行的途徑。主要工作及結(jié)論概括如下:

    (1)鑒于土層特性的復(fù)雜性,工程場(chǎng)地PGA 放大系數(shù)fPGA具有不確定性,研究發(fā)現(xiàn)在一定地震動(dòng)強(qiáng)度輸入情況下,fPGA基本服從對(duì)數(shù)正態(tài)分布,其均值和方差與場(chǎng)地特征相關(guān)。

    (2)場(chǎng)地的工程參數(shù)Vs30、Vs20和場(chǎng)地覆蓋層厚度D單獨(dú)與fPGA之間相關(guān)性較小,而這些特征參數(shù)的線性組合與fPGA之間具有一定相關(guān)性。通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘,建立了場(chǎng)地Vs30、Vs20和D的線性組合與fPGA之間關(guān)系,便于估計(jì)fPGA值。

    (3)通過(guò)fPGA概率模型,給出多概率水平下地表PGA 的預(yù)測(cè),通過(guò)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)檢驗(yàn),本文建立的PGA 概率預(yù)測(cè)模型具有一定的可行性。

    (4)隨著風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等概念在工程上實(shí)施,可接受風(fēng)險(xiǎn)水平成為決策者決策的重要依據(jù),本文就是在這一思想的框架下,面向地震預(yù)警的地表PGA 預(yù)測(cè)提出一種可行的概率方法,為地震預(yù)警及烈度速報(bào)技術(shù)中PGA 估計(jì)的場(chǎng)地校正技術(shù)提供一種途徑。

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