Catalogs of ground motion parameters for earthquake-prone regions in Kazakhstan

The catalogs of ground motion parameters for earthquake-prone regions of Kazakhstan used for modeling seismic effects in seismic hazard assessment and microzonation are presented.

基于不同基岩深度反演地震动的比较

从KiK-net台阵网中选取了属于Ⅱ类和Ⅲ类场地的39个台站,并收集了相应的钻孔资料。对应于每一个钻孔,假定了2个地震波输入基岩界面,一个为规范规定的基岩面(剪切波速大于等于500 m/s,称为输入面1),另一个为钻孔底部的岩石面(实际剪切波速远大于500 m/s,称为输入面2),分别建立了一维土层模型。采用一维土层地震反应分析的等效线性化方法,由地表加速度记录反演计算了基岩输入界面1和界面2的地震动,分别计算了界面1和界面2的峰值加速度PGA比值和有效峰值加速度EPA比值。经比较,在不同的地表地震动强度输入下,无论是Ⅱ类还是Ⅲ类场地,界面1和界面2的PGA比值和EPA比值基本上介于1.0~3.0之间。显然,基岩输入面越深,剪切波速越大,地表加速度放大效应越明显,基岩输入面的选取对地表地震动有很大影响。

海底强震观测记录与地震动特性研究进展

随着海洋结构物的建设快速发展,为了解海底地震动相关特性,目前在建与已建成的海底强震台网逐年增加,得到的强震数据为海底地震动特性研究提供了重要资料。本文首先,统计了世界范围内现有海底强震台网的分布,并对强震台站信息及记录特点简要总结;其次,综述了基于海底强震记录以及数值计算等方法分析海底地震动特性的研究成果;并且,阐述了海底地震动在海洋工程中应用的研究现状;最后,基于现有研究成果,对海底地震动特性研究的前景进行讨论和展望。

利用华北地区地震监测台网小震记录建立强地震动衰减关系

利用华北地区宽频带数字地震监测台网小震数据,反演得到表达区域震源和地壳介质特性的六个参数,包括应力降Δσ=92 bars、品质因子Q0=241和η=0.81、几何衰减分段点R1=69 km和R2=122 km、κ0=0.061 3 s。由此计算的加速度傅里叶幅值谱,配上一个随机相位谱,合成地震动加速度时程,建立区域强地震动衰减关系。与强震数据相比,本文得到的5级和7级的曲线能够从数据中穿过,尤其是远场部分,6级的结果偏高;与经验性衰减关系比较,由于本文使用的是点源模型,与等效半径对应的曲线接近。

北斗卫星通信在强震动台网数据传输中的应用

北斗卫星系统是中国正在实施的自主研发、独立运行的卫星定位与通信系统。因其具有短报文通信功能,进行相应的软硬件开发,可以用于传输包括烈度在内的强震动台网观测数据。通过北斗卫星传输烈度速报的性能测试和在芦山7.0级大地震中的实际应用效果,对北斗卫星系统目前在强震动台网数据传输中的应用方式和效能进行介绍。

新疆地震观测台网建设

介绍新疆地震观测台网发展过程,包括台站建设以及观测设备的更新和发展。观测设备在历经模拟和数字化阶段发展后更加智能化,能够实时、准实时进行数据传输,有效提高了地震监测台网和强震动台网的监测能力。地震监测台网和强震动台网的服务对象不同,地震观测设备和仪器参数、选址条件等也不同,但随着观测技术的发展,地震观测设备不断完善更新,测震宽频带仪器包含强震仪器频带范围,2类台网记录互为补充成为可能。

台湾的地震观测与研究

本文根据笔者参加 1 998年 7月于台北市召开的第五届《西太平洋地球物理会议》所了解和得到的最新资料 ,翻译、整理编写而成 ,供大陆同行研究我国台湾地区地震活动和开展两岸地震科技合作和学术交流参考。

青川Ms6.4级地震加速度记录与衰减关系研究

四川汶川Ms8.0级地震后,甘肃省地震局在甘川交界地区布设了多个强震动流动观测站,2008年5月25日记录到了1次最大余震,震级为Ms6.4。27个强震动台站共获得了81条记录。这次强余震记录到的最近震中距为12 km,最远为485 km,其中最大加速度峰值为367.6 cm/s2,最小加速度峰值为0.8 cm/s2。相比较汶川地震的强震动记录,由于流动观测台站的布设使得本次地震的记录具有更好的线性分布,震中距也更为丰富,因而更利于研究这一地区的地震动衰减关系。利用统计方法获得了加速度峰值随震中距的衰减关系,基本服从幂函数衰减关系。这一结果对甘肃东南部地区震害研究和抗震设防具有重要的应用价值。

国外强震动数据库及其特点分析

强震观测数据是地震工程和工程地震研究的基础。为了给不同研究目的的地震动数据选取提供参考,本文重点介绍并总结了目前全球常用的6个强震动数据库的背景意义、历史发展和数据特点。这些数据库包括:美国的PEER、USGS和COSMOS、日本的K-NET和KiK-net、意大利的ITACA、土耳其的TR-NSMN、新西兰的GeoNet等。通过对比其台站、数据的空间分布,将其分为全球性数据库和区域性数据库,并进一步根据其数据的时间分布和地震参数,比较了不同数据库的特点以及适用范围,最终对不同研究中数据库的选取提出了建议。

基于卷积神经网络的速度大脉冲识别方法研究

含速度大脉冲的强地震动具有复杂的特性,人工提取速度大脉冲特征的方法较繁琐,故利用卷积神经网络(CNN)在图像特征自动提取方面的优势,提出基于卷积神经网络图像识别的速度大脉冲识别方法。基于美国太平洋地震工程研究中心NGA-West1数据库提供的强地震动记录,筛选出6000条非脉冲记录和91条含有速度大脉冲的强地震动记录。采用在原始记录中加入高斯噪声和过采样的方法,使2类记录样本数量达到均衡。利用本文建立的卷积神经网络模型对2类记录速度时程图进行特征自动提取和分类识别,结果显示测试集准确率为99%,表明本文卷积神经网络模型能够自动提取速度大脉冲特征,进而复现已有结果。将本文方法与传统方法进行了对比,结果表明,对含有多个速度脉冲的强地震动记录的识别,本文方法优于传统方法,具有较高的可靠性、鲁棒性、灵活性。