场地条件校正的地震动快速评估方法研究_吴晓阳.pdf

 振动与冲击 第 39 卷第 3 期JOURNAL OF VIBRATION AND SHOCKVol．39 No．3 2020 基金项目国家科技支撑计划 2018YFC1504004 ; 国家自然科学基金 51508533 ; 黑龙江省科学基金 QC2017037 收稿日期2018 －06 －29修改稿收到日期2018 －10 －27 第一作者 吴晓阳 男， 博士生， 1992 年生 通信作者 陈龙伟 男， 博士， 副研究员， 1983 年生 场地条件校正的地震动快速评估方法研究 吴晓阳，陈龙伟，袁晓铭 中国地震局工程力学研究所 中国地震局地震工程与工程振动重点实验室， 哈尔滨150080 摘要地表峰值加速度 PGA 是工程地震预警、 烈度速报及结构抗震设计的重要指标参数。搜集整理日本 Kik- net 台网的地震记录， 以我国抗震规范中采用的场地覆盖层厚度 D 和等效剪切波速 Vse 为场地特征参数， 以基岩加速度峰 值 PBA 为输入地震动强度指标， 基于分类回归树 CART 算法， 建立了以地表 PGA 阈值分别为40 gal、 80 gal 及120 gal 的场 地条件修正的地震动预警方法， 并给出了参数指标的取值范围。通过对搜集的数据进行回判检验， 3 种地震强度下总体 预警成功率分别为 84． 7、 90． 1和 93． 6。采用我国川滇地区强震数据验证该方法的可靠性， 结果显示总体成功率分 别为 88． 4、 92． 3和 93． 4。 关键词地震预警; 场地特征参数; 回归决策树 CART; 地震动; 快速评估 中图分类号P315． 9文献标志码ADOI 10． 13465/j． cnki． jvs． 2020． 03． 026 Fast assessment for ground motion considering site condition correction WU Xiaoyang，CHEN Longwei，YUAN Xiaoming Institute of Engineering Mechanics，China Earthquake Administration;Key Laboratory of Earthquake Engineering and Engineering Vibration of China Earthquake Administration，Harbin 150080，China Abstract Peak ground acceleration PGAis an important index for earthquake early warning，intensity quick report and structural aseismic design． Here， earthquake records of KiK- net in Japan were collected and arranged． The site cover thickness D and equivalent shear wave velocity Vse adopted in our country’ s aseismic code were taken as site characteristic parameters，and peak bedrock acceleration PBAwas taken as earthquake dynamic strength index， based on the classification and regression tree CART，a ground motion early warning considering site condition correction under PGA’ s thresholds of 40 gal，80 gal and 120 gal，respectively was proposed，and ranges of parameter inds were given． Through check- back tests for the data collected from KiK- net in Japan，it was shown that the total earthquake early warning success rates are 84． 7， 90． 1 and 93． 6 corresponding to PGA values of 40 gal， 80 gal or 120 gal，respectively． The strong earthquake data collected in our country’ s Sichuan and Yunnan areas were used to verify the reliability of the proposed ，the results showed that the total earthquake early warning success rates are 88． 4， 92． 3 and 93． 4，respectively under 3 seismic intensities mentioned above． Key wordsearthquake early warning;site characteristic parameters;CART;ground motion;fast assessment 随着我国城镇化水平迅速提高， 到 2020 年将形成 环渤海、 长三角和珠三角三大城市群。到 2050 年超级 大城市将成倍出现。我国超过 40 的国土面积处于 VII 度及以上高烈度区， 一旦遭遇强地震， 将导致重大 经济及生命财产损失。目前我国高铁运营里程超过 2． 2万公里 ， “四纵四横” 高铁网基本成型， 拥有世界上 最现代化的铁路网和最发达的高铁网。鉴于高铁速度 快、 精度要求高的特点， 必须建立安全监测系统， 这是 修建高速铁路必须解决的关键技术之一， 其中对地震 灾害的监测必不可少。当列车低速行驶时， 地震的危 险性不十分凸出。但由于轮轨之间横向力与列车运行 速度平方成正比 ［1 ］， 当时速超过 200 km 时， 即使是较 小的地震也可能造成列车出轨甚至翻车的风险。 目前国际通行地震预警方式为 异地预警与现地 预警， 两者在精度和速度上各有利弊 ［2 ］。我国现阶段 主要为异地预警， 其中目标区域地震动参数是预警中 的重要模块之一， 主要通过地震动衰减关系 GMPE 给 出， 国内外近期研究也很少考虑局部场地条件的影 响 ［3- 4 ］。历次震害资料表明， 场地近地表土层介质对地 ChaoXing 震波传播影响显著， 主要表现为对不同频率的地震波 的放大和缩小作用， 直接影响到地震灾害的分布 ［5 ］。 即使震源距相同的区域， 地表地震动的差距也非常大， 场地条件对地震动的影响早已经被工程师和地震工程 学者所认识和接受 ［6- 8 ］。现阶段场地地震动估计主要 采用计算分析方法， 如频域等效线性化和时域非线性 等。虽然计算加速度峰值与实测偏差不大 ［9 ］， 但其工 作量大、 计算滞后等局限不能满足预警的目的。 本文以抗震设计以及高铁预警中通常采用的地表 PGA 为目标参数， 在已知场地条件和基岩 PBA 的情况 下， 快速、 有效、 可靠地给出地表 PGA 的估计， 为地震预 警、 烈度速报和城市灾害模拟提供支持。同时选取我 国川滇地区近十年间震级大于 5． 0 的强震记录， 以验 证本文提出的场地地震动快速评估方法的可靠性。 1场地地震动快速评估方法 场地地震动快速评估方法主要基于日本 KiK- net 台网的地震数据， 应用分类回归树 CART 算法对地表 PGA 分组， 并进行参数系统归类， 给出地表地震动范围 的场地特征参数取值及输入地震动强度。本文对数据 处理方法进行改进， 建立的模型能够更好地体现场地 反应中土体非线性特征， 参数选取我国现场勘察中及 规范中常用参数 ［10- 11 ］， 以满足我国工程预警之需求。 1． 1数据选取及处理 搜集整理日本 KiK- net 台网 1996 ～ 2017 年间 242 个自由场地上的地表和井下地震记录［12 ］， 以两水平向 地震动峰值的几何平均值作为地表 PGA 和基岩 PBA。 峰值加速度的几何平均值是国际上地震动衰减关系常 用的参数， 其可避免地震波传播方向角的影响。本文 默认井下记录即为基岩输入。 图 1 显示选取的基岩输入大于 3 gal 的 9 255 条数 据分布， 其中横坐标为基岩 PBA， 纵坐标为地表 PGA。 可见数据过多集中在小震。避免数据过于集中导致的 偏差， 本文采用划网格方法处理数据 以 5 gal 作为标 准划分网格， 每个网格内取基岩 PBA 均值和地表 PGA 均值作为该网格内的等效记录。对每个台站处理后， 得到 4 098 条分布相对均匀的数据。 KiK- net 台网提供了台站的土层波速剖面 Vs 和 Vp ， 选取我国建筑抗震设计规范 GB 500112010 中 确定场地类别所用到的覆盖层厚度 D 和等效剪切波速 Vse两个参数表征场地特征; 以基岩 PBA 表征地震动强 度; 以地表 PGA 作为地表地震动预警的目标参数。 1． 2地表地震动评估模型 借 鉴 分 类 回 归 树 CART ClassificationAnd Regression Tree 算法 ［13 ］， 对地表输出 PGA 分组进行参 数分析， 给出地表 PGA 分别为 40 gal、 80 gal 和 120 gal 下场地特征参数分类组合。表 1 给出以 40 gal 为判别 标准的每个地表 PGA 范围内的参数指标组合。 图 1本文所选地震动数据散点图 Fig． 1Scattering distribution of seismic data selected from Kik- Net strong motion data base 表 1地表输出 PGA 以 40 gal 为标准划分的参数指标组合 Tab． 1Criteria of characteristic parameter combinations for assessing ground surface PGA of 40 gal 地表 PGA 范围 参数组合 PBA/ galVse/ ms －1 D/m ＜40 gal＜9 9 ～13＜260＞37 9 ～13292 ～359＞37 9 ～13＞359 ＞40 gal9 ～13＜260＜37 9 ～13260 ～292 9 ～13292 ～359＜37 ＞13 按表 1 给出的标准进行回判， 结果见表 2， 总体成 功率为 84． 7， 但出现了 7． 3 的漏判和 8． 0 的误 判， 总计 15． 3的判断失败 。“漏判” 指实际地表 PGA 大于 40 gal， 采用表1 标准判为小于40 gal， 这在地震预 警中要尽量避免; 而“误判” 指实际地表 PGA 小于 40 gal， 采用表 1 标准则判为大于 40 gal， 结果偏于保守。 表 2地表输出 PGA 以 40 gal 为标准的判断结果 Tab． 2Re- assessment on the selected data by the criteria in Table 1 实测值 判别值 ＜40 gal＞40 gal成功率/ ＜40 gal1 88232585． 3 ＞40 gal3021 59084． 1 总计84． 7 图 2 显示表 2 地表地震动范围内判断失败的比 率， 可以看出判断失败的数据主要集中在输出 PGA 为 40 gal 附近， 所以在判别 PGA 阈值一定范围内本文提 出的方法存在一定的局限性。用同样的方法分别得到 80 gal 和120 gal 判别阈值的结果和成功率， 见表3 ～6。 对于回判中出现的较多漏判， 其原因主要是地形 的影响， 而本文方法主要针对水平场地的校正， 地形的 491振 动 与 冲 击2020 年第 39 卷 ChaoXing 图 2各地表 PGA 范围内判断失败的比率 Fig． 2The rate of failure within the ground surface PGA range 表 3地表输出 PGA 以 80 gal 为标准划分的参数指标组合 Tab． 3Criterion of characteristic parameter combination for assessing ground surface PGA of 80 gal 地表 PGA 范围 参数组合 PBA/ galVse/ ms －1 D/m ＜80 gal＜14 14 ～21＜318 14 ～26＞318＜17 或 ＞33 26 ～35＞359 ＞80 gal14 ～21＞31817 ～33 21 ～26＜318 21 ～26＞31817 ～33 26 ～35＜359 ＞35 表 4地表输出 PGA 以 80 gal 为标准的判断结果 Tab． 4Re- assessment on the selected data by the criterion in Table 3 实测值 判别值 ＜80 gal＞80 gal成功率/ ＜80 gal3 02720393． 7 ＞80 gal20266676． 7 总计90． 1 表 5地表输出 PGA 以 120 gal 为标准划分的参数指标组合 Tab． 5Criterion of characteristic parameter combination for assessing ground surface PGA of 120 gal 地表 PGA 范围 参数组合 PBA/ galVse/ ms －1 D/m ＜120 gal＜20 20 ～29＞10 29 ～55＞359 ＞120 gal20 ～29＜10 29 ～55＜359 ＞55 影响尚需进一步考证。总体而言， 40 gal、 80 gal 和 120 gal 作为预警的阈值， 采用本文建立地表地震动分类标 准， 回判成功率均能达到 85 左右。下面将通过我国 川滇地区强震数据检验本文方法的可靠性。 2典型震例验证 从国家强震动台网中心获取 2008 ～2017 年间， 川 表 6地表输出 PGA 以 120 gal 为标准的判断结果 Tab． 6Re- assessment on the selected data by the criterion in Table 5 实测值 判别值 ＜120 gal＞120 gal成功率/ ＜120 gal3 53210397． 2 ＞120 gal16130265． 2 总计93． 6 滇地区震级大于 5． 0 级的部分强震记录。同时整理四 川省和甘肃省场地信息完备的台站 204 个以验证本文 建立的地震动快速评估方法。甘肃省台站按西南地区 衰减关系 ［14 ］给出基岩 PBA， 陕西省的台站采用青藏高 原衰减关系 ［15 ］。以 2008 年汶川 M8． 0 地震与 2013 年 芦山 M7． 0 地震为例进行验证。汶川地震选取台站 132 个， 芦山地震 61 个。 图 3 标出了所选台站和震中位置。表 7 和表 8 给 出了两次地震的判别结果， 其中汶川地震 40 gal、 80 gal 和 120 gal 判别标准的成功率分别为 87． 9、 87． 1 和 83． 3; 芦山地震成功率分别为 88． 5、 93． 4 和 95． 1。 应用本文提供的场地地震动快速评估方法估 计地表 PGA 范围与实测记录对比， 两次地震对比分别 见图 4 和图 5。其中绿点表示本文方法估计地表 PGA 范围与实测 PGA 分组一致， 红点表示与实测 PGA 有 偏差。 a2008 年汶川 M8． 0 级地震 b2013 年芦山 M7． 0 级地震 图 3选取的地震台站位置及地震动强度示意 Fig． 3Ground- motion intensity for selected earthquakes at stations 591第 3 期吴晓阳等场地条件校正的地震动快速评估方法研究 ChaoXing 表 7汶川地震地表输出 PGA 判断结果 Tab． 7Re- assessment on seismic data in Wunchuan Earthquake by the criterion in Table 1、 3 and 5 判别标准成功误判漏判成功率/ 40 gal1208490． 9 80 gal11541387． 1 120 gal110101283． 3 表 8芦山地震地表输出 PGA 判断结果 Tab． 8Re- assessment on seismic data in Lushan Earthquake by the criterion in Table 1、 3 and 5 判别标准成功误判漏判成功率/ 40 gal544388． 5 80 gal573193． 4 120 gal582195． 1 a40 gal 阈值判别结果 b80 gal 阈值判别结果 c120 gal 阈值判别结果 图 4汶川地震场地地震动快速评估结果 Fig． 4Results of fast assessment of ground motion in Wenchuan earthquake a40 gal 阈值判别结果 b80 gal 阈值判别结果 c120 gal 阈值判别结果 图 5芦山地震场地地震动快速评估结果 Fig． 5Results of fast assessment of ground motion in Lushan earthquake 通过以上分析可以看出， 两次地震中选取 40 gal、 80 gal 和 120 gal 作为预警的阈值， 判别成功率均能达 到 85以上。误判主要出现在阈值点附近， 仅出现个 别偏差严重的点。此外， 本文还验证了包括上述地震 在内的共计18 次地震。需要说明， 本文未验证2017 年 九寨沟 M7． 0 地震。因为九寨沟地震记录中， 存在较多 基岩 PBA 大于地表记录的情形， 与现有认识不符， 而且 选取的衰减关系也不适用于此次地震。 验证判别结果见表 9， 其中场地校正成功率为采用 衰减关系并进行场地条件校正的成功率; 衰减关系成 功率为仅采用衰减关系进行估计得到的成功率。图 6 给出了两种方法的误差对比。 a40 gal 阈值判别结果 b80 gal 阈值判别结果 c120 gal 阈值判别结果 图 6各地表输出 PGA 范围内两种方法误判分布对比 Fig． 6Two s of misjudgment distribution within the ground surface PGA range 691振 动 与 冲 击2020 年第 39 卷 ChaoXing 表 9选取的 18 次地震中地表 PGA 快速预警判别结果 Tab． 9Re- assessment on the selected data of 18 earthquakes by the criterion 序号时间震级地震条数 40 gal 阈值成功率80 gal 阈值成功率 120 gal 阈值成功率 场地校正衰减关系场地校正衰减关系场地校正衰减关系 1200805121428M8． 013290． 964． 487． 167． 483． 377． 3 2200805121443M6． 33180． 687． 190． 393． 596． 896． 8 3200805121911M6． 33278． 184． 493． 890． 610093． 8 4200805130408M5． 83187． 167． 790． 393． 593． 596． 8 5200805161325M5． 92185． 781． 010085． 790． 590． 5 6200805251621M6． 43110087． 110096． 896． 8100 7200807241509M6． 01080． 010090． 0100100100 8200808011632M6． 21291． 791． 7100100100100 9201111010558M5． 21910094． 710094． 710094． 7 10201301182342M5． 42290． 986． 490． 910090． 9100 11201304200802M7． 06188． 578． 793． 488． 595． 185． 2 12201304200807M5． 42290． 986． 490． 910090． 9100 13201304201134M5． 44386． 086． 083． 795． 397． 795． 3 14201304210453M5． 44082． 587． 587． 595． 092． 595． 0 15201304211705M5． 44278． 697． 697． 695． 297． 6100 16201410010923M5． 01593． 3100100100100100 17201501141321M5． 02491． 7100100100100100 18201709301414M5． 42210081． 810095． 5100100 Total61088． 481． 892． 388． 793． 491． 8 通过基岩地震动衰减关系估计目标场地基岩 PBA， 再应用本文方法估计地表 PGA， 总体成功率能达 到 85以上。虽然本文方法比不进行场地校正的成功 率提高了 5- 10 个百分点， 且某些地震不进行场地修正 的成功率高于本文方法， 但其主要是小震， 大震需要进 行场地校正。这一点从图 6 可以看出。当基岩 PBA 较 小时， 考虑场地放大作用修正后的地表 PGA 在数值上 差距不大， 此时考虑场地修正效果不明显; 但当基岩输 入变大时， 地表 PGA 与基岩 PBA 在数值上差距非常 大， 此时有必要进行场地修正。图 7 为 120 gal 标准判 别时本文方法误判的记录分布， 其中横坐标为用衰减 关系估计的基岩 PBA， 纵坐标为地表 PGA 记录。可以 看出， 实际分布在 100 gal 左右的记录， 经本文方法校 正后将其判为大于120 gal; 若不进行场地校正， 判为30 ～50 gal 左右。所以， 即使场地校正后出现了误判， 相 较于不进行场地校正， 本文的结果更接近实际。 图 7阈值 120 gal 标准判别时本文方法误判的记录分布 Fig． 7Record distribution which are false- prewarned of 120 gal 3结论 通过搜集日本 Kik- net 台网数据， 运用分类回归树 CART 分类算法给出场地地震动快速评估方法， 提出了 水平自由场地上考虑场地条件校正的地表 PGA 快速评 估方法， 采用国家强震动台网中心提供的我国川滇地 区强震记录检验本文方法的可靠性， 主要结论如下 1以场地土层厚度 D 和等效剪切波速 Vse为场 地参数指标， 基岩 PBA 为输入地震动强度指标， 基于回 归决策树 CART 分类算法， 建立了地表 PGA 为 40 gal、 80 gal 和 120 gal 三个强度下的水平自由场地上地表地 震动分类准则， 对数据的回判总体成功率分别为 84． 7、 90． 1和 93． 6。 2针对我国川滇地区近十年， 包括 2008 年汶川 M8． 0 地震与 2013 年芦山 M7． 0 地震， 18 次地震资料 数据， 应用本文提出的分类准则， 总体成功率分别为 88． 4、 92． 3和 93． 4。 3本文的方法与不进行场地校正的方法对比， 其成功率有所提高， 且在强震动时优越性更突出， 避免 了危险的漏判。 4地震动强度较低时， 场地条件校正对地震动 快速评估的结果影响不大; 但当地震动强度较高时， 进 行场地校正是十分有必要的。 致谢 感谢日本 KiK- net Kiban Kyoshin network 台网、 中国地震局工程力学研究所 “国家强震动台网中心” 为 791第 3 期吴晓阳等场地条件校正的地震动快速评估方法研究 ChaoXing 本研究提供数据支持。 参 考 文 献 ［1］ 孙利， 钟红， 林皋． 高速铁路地震预警系统现状综述［J］ ． 世界地震工程， 2011， 27 3 89- 96． SUN Li，ZHONG Hong，LIN Gao． An overview of earthquake early warningsystemsforhighspeedrailwaysandits application to Beijing- Shanghai high speed railway［ J］ ． World Earthquake Engineering， 2011， 27 3 89- 96． ［2］ WU Y M． Experiment on an onsite early warning for the Taiwan early warning system ［J］ ．Bulletin of the Seismological Society of America， 2005， 95 1 347- 353． ［3］ 宋晋东， 教聪聪， 李山有， 等． 一种基于地震早期辐射 P 波 能量的高速铁路Ⅰ级地震警报预测方法［J］ ． 振动与冲 击， 2018， 37 19 14- 22． SONG Jindong，JIAO Congcong，LI Shanyou，et al．A predicting for magnitude 1 earthquake alarm of high- speed railways based on seismic early radiated P- wave energy ［ J］ ． Journal of Vibration and Shock， 2018， 37 19 14- 22． ［4］ PICOZZI M，ZOLLO A，BRONDI P，et al． Exploring the feasibility of a nationwide earthquake early warning system in Italy［J］ ．Journal of Geophysical Research Solid Earth， 2015， 120 4 2446- 2465． ［5］ 李小军． 地震动参数区划图场地条件影响调整［ J］ ． 岩土工 程学报， 2013， 35 增刊 2 21- 29． LI Xiaojun． Adjustment of seismic ground motion parameters considering site effects in seismic zonation map［J］ ． Chinese Journal of Geotechnical Engineering，2013，35 Sup 2 21- 29． ［6］ 高永武， 王涛， 戴君武， 等． 不同场地条件下某新型核电厂 房的地震响应试验研究［ J］ ． 振动与冲击， 2017， 36 18 214- 222． GAO Yongwu， WANG Tao， DAI Junwu， et al． Experimental research on seismic responses of a new type of nuclear power plant under different site conditions［ J］ ． Journal of Vibration and Shock， 2017， 36 18 214- 222． ［7］ BARD P Y． Local effects on strong ground motionbasic physical phenomena and estimation s for microzoning studies［C］/ /Proceedings of the Advanced Study Course on Seismic Risk，Thessaloniki，Greece， 1997． ［8］ 何文福， 黄一沈， 刘文光， 等． 核电厂隔震结构支座力学性 能多因素耦合地震响应研究［J］ ． 振动与冲击，2018，37 17 72- 78． HE Wenfu， HUANG Yishen， LIU Wenguang， et al． Seismic responses of a nuclear plant isolated structure supported by rubber bearings with a multi- factor coupled mechanical model ［ J］ ． Journal of Vibration and Shock， 2018， 37 17 72- 78． ［9］ 袁晓铭， 李瑞山， 孙锐． 新一代土层地震反应分析方法 ［ J］ ． 土木工程学报， 2016， 49 10 95- 102． YUAN Xiaoming，LI Ruishan，SUN Rui． A new generation for earthquake response analysis of soil layers［J］ ． China Civil Engineering Journal， 2016， 49 10 95- 102． ［ 10］ 中华 人 民 共 和 国 国 家 标 准．建 筑 抗 震 设 计 规 范 GB500112010［ S］ ． 北京 中国建筑工业出版社， 2010． ［ 11］ 刘宇实， 师黎静． 基于地脉动谱比法的场地特征参数快速 测定［ J］ ． 振动与冲击， 2018， 37 13 235- 242． LIU Yushi，SHI Lijing． Site characteristic parameters’quick measurement based on micro- tremor’s H/V spectra［J］ ． Journal of Vibration and Shock， 2018， 37 13 235- 242． ［ 12］ Kik- net强震记录，http / /www． kyoshin． bosai． go． jp/ ［ 13］ 李程程， 曹振中， 李瑞山． 场地液化侧移等级判别标准及 其可靠性分析［J］ ． 岩土工程学报， 2016， 38 9 1668- 1677． LI Chengcheng，CAO Zhenzhong，LI Ruishan． Assessment criterion for level of liquefaction- induced lateral spread and its reliability analysis ［J］ ．Chinese Journal of Geotechnical Engineering， 2016， 38 9 1668- 1677． ［ 14］ LEI Jiancheng， GAO Mengtan， YU Yanxiang．Seismic motion atenuation relations in Sichuan and adjacent areas［ J］ ． Acta Seismologica Sinica， 2007， 20 5 532- 543． ［ 15］ 俞言祥， 汪素云． 青藏高原东北地区水平向基岩加速度峰 值与反应谱衰减关系［J］ ． 地震学报， 2004， 26 6 591- 600． YU Yanxiang， WANGSuyun．Attenuationrelationfor horizintal peak GRO- UND acceleration and response spectrum in northeastern Tibetan plateau region［ J］ ． Acta Seismologica Sinica， 2004， 26 6 591- 600． 891振 动 与 冲 击2020 年第 39 卷 ChaoXing