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, 最新更新时间 , doi: 10.11899/zzfy20250108
摘要
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摘要:
局部区域强震台站的稀疏分布严重制约了数据驱动类局部场地放大效应预测模型的构建。本研究利用少量台站多次地震事件的观测数据，提出了一种有效的局部场地效应预测模型构建方法。基于场地效应评价的标准谱比法（Surface/Basement Spectral Ratio，SBSR）和广义反演法（Generalized Inversion Technique，GIT），分别结合卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）和长短时记忆网络（Long Short-term Memory Networks，LSTM），构建了4类确定局部场地放大效应的智能预测模型（CNN-SBSR、CNN-GIT、LSTM-SBSR和LSTM-GIT）。其中SBSR类模型选取了震源参数（震级、震中距、震源深度）、场地参数（等效剪切波速、基岩加速度峰值）及空间坐标（经纬度）等为输入参数，而GIT类模型则仅依赖场地特性和空间信息等相关参数。与传统场地预测方法相比，本研究提出的模型能够直接从单次地震事件的观测数据中进行特征学习，突破了传统方法依赖台站平均谱比回归的局限。所构建的模型仅需输入目标场地的相关信息（如场地特征和空间信息参数等），即可快速预测局部区域中指定位置处的谱比，从而有效解决了传统方法中难以外推至无台站区域或预测精度较差的限制。基于所提出的方法，利用新西兰下哈特盆地6个台站数据构建交叉验证预测模型，结果表明：LSTM类模型凭借其优异的时序特征提取能力展现出更高的预测精度，而CNN模型在参数较少时表现出更好的稳健性。GIT方法因强化场地参数作用，整体性能优于SBSR方法。本研究为稀疏台站区域的场地放大效应预测提供了一种有效的解决方法。
局部区域强震台站的稀疏分布严重制约了数据驱动类局部场地放大效应预测模型的构建。本研究利用少量台站多次地震事件的观测数据，提出了一种有效的局部场地效应预测模型构建方法。基于场地效应评价的标准谱比法（Surface/Basement Spectral Ratio，SBSR）和广义反演法（Generalized Inversion Technique，GIT），分别结合卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）和长短时记忆网络（Long Short-term Memory Networks，LSTM），构建了4类确定局部场地放大效应的智能预测模型（CNN-SBSR、CNN-GIT、LSTM-SBSR和LSTM-GIT）。其中SBSR类模型选取了震源参数（震级、震中距、震源深度）、场地参数（等效剪切波速、基岩加速度峰值）及空间坐标（经纬度）等为输入参数，而GIT类模型则仅依赖场地特性和空间信息等相关参数。与传统场地预测方法相比，本研究提出的模型能够直接从单次地震事件的观测数据中进行特征学习，突破了传统方法依赖台站平均谱比回归的局限。所构建的模型仅需输入目标场地的相关信息（如场地特征和空间信息参数等），即可快速预测局部区域中指定位置处的谱比，从而有效解决了传统方法中难以外推至无台站区域或预测精度较差的限制。基于所提出的方法，利用新西兰下哈特盆地6个台站数据构建交叉验证预测模型，结果表明：LSTM类模型凭借其优异的时序特征提取能力展现出更高的预测精度，而CNN模型在参数较少时表现出更好的稳健性。GIT方法因强化场地参数作用，整体性能优于SBSR方法。本研究为稀疏台站区域的场地放大效应预测提供了一种有效的解决方法。
, 最新更新时间 , doi: 10.11899/zzfy20240178
摘要:
地震地表变形会对基础设施造成巨大破坏，如何减轻其造成的破坏，成为设计人员关注的重点。本文在自行整理我国自1900年以来有同震地表破裂的地震案例基础上，将数据分为逆断层型、正断层型与走滑断层型3类，分别进行最小二乘法分析，得到不同断裂类型的震级与地震破裂参数及其位移量之间的关系式，同时针对我国西部地区震级与地震破裂参数的回归关系式进行了讨论；并对搜集到的我国21例震后地表形变监测数据进行讨论。结果显示，同震阶段的拟合公式相关系数较大，标准偏差较小，所得经验关系更接近中国地质实际情况；震后2年内近场形变量大多位于5～7cm、震后10 年内近场地表形变量大多位于8～10cm；说明可以定量及半定量的分析同震、震后破裂参数，为地震易发区穿越潜在活动断层的基础设施设计以及安全性评价提供参考依据。
地震地表变形会对基础设施造成巨大破坏，如何减轻其造成的破坏，成为设计人员关注的重点。本文在自行整理我国自1900年以来有同震地表破裂的地震案例基础上，将数据分为逆断层型、正断层型与走滑断层型3类，分别进行最小二乘法分析，得到不同断裂类型的震级与地震破裂参数及其位移量之间的关系式，同时针对我国西部地区震级与地震破裂参数的回归关系式进行了讨论；并对搜集到的我国21例震后地表形变监测数据进行讨论。结果显示，同震阶段的拟合公式相关系数较大，标准偏差较小，所得经验关系更接近中国地质实际情况；震后2年内近场形变量大多位于5～7cm、震后10 年内近场地表形变量大多位于8～10cm；说明可以定量及半定量的分析同震、震后破裂参数，为地震易发区穿越潜在活动断层的基础设施设计以及安全性评价提供参考依据。
, 最新更新时间 , doi: 10.11899/zzfy20240509
摘要:
本文为研究2024年新疆乌什MS7.1地震的发震构造及应力场特征，收集了主震发生后1月23日至2月1日M≥3.5地震事件的P波初动极性符号，采用初至波极性约束的震源机制反演方法，得到68组震源破裂参数，基于应变花分类体系，建立震源机制类型与区域应力场的映射关系，发现尽管震源机制类型多样，但逆冲类事件占比超过半数，表明此次地震序列是以逆冲破裂为主。随后，系统整合本次地震与历史震源机制解，并通过网格搜索法和遗传算法进行应力张量反演，结果显示研究区呈近SN向挤压、NEE向近垂直拉张。进一步模拟应力体系与震源机制之间的关系表明，此次地震沿最优节面破裂，为后续发震机制与地球动力学研究提供了参考。
本文为研究2024年新疆乌什MS7.1地震的发震构造及应力场特征，收集了主震发生后1月23日至2月1日M≥3.5地震事件的P波初动极性符号，采用初至波极性约束的震源机制反演方法，得到68组震源破裂参数，基于应变花分类体系，建立震源机制类型与区域应力场的映射关系，发现尽管震源机制类型多样，但逆冲类事件占比超过半数，表明此次地震序列是以逆冲破裂为主。随后，系统整合本次地震与历史震源机制解，并通过网格搜索法和遗传算法进行应力张量反演，结果显示研究区呈近SN向挤压、NEE向近垂直拉张。进一步模拟应力体系与震源机制之间的关系表明，此次地震沿最优节面破裂，为后续发震机制与地球动力学研究提供了参考。
