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研究亮點(diǎn)

地震動能量相關(guān)強(qiáng)度指標(biāo)預(yù)測模型——基于SVR建立區(qū)域GMM的方法探討

發(fā)布時間: 2023-04-11 點(diǎn)擊數(shù)量:11143
研究背景:
基于累積能量的地震動強(qiáng)度指標(biāo),例如Arias(IA)和累積絕對速度(CAV)可以更為綜合的反映地震動的幅值、頻譜以及持時特征。此類地震動強(qiáng)度指標(biāo)的預(yù)測模型(GMM)開發(fā)對于更為全面的開展概率地震危險(xiǎn)性分析有著重要意義。隨著全球范圍內(nèi)的大量強(qiáng)震臺站的投入使用,現(xiàn)有地震動記錄的數(shù)量和質(zhì)量都有大幅度地增長和提高,這也使得數(shù)據(jù)密集領(lǐng)域的地震學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)二者跨學(xué)科間的結(jié)合越來越緊密。在開發(fā)GMM的相關(guān)研究中,應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)中的回歸算法來開發(fā)模型的最大優(yōu)點(diǎn)是:在沒有預(yù)設(shè)模型具體函數(shù)形式的前提下,依靠算法本身強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘能力就可以捕捉到地震動數(shù)據(jù)存在的潛在衰減趨勢。而屬于這類算法的支持向量回歸(SVR)就特別適用于小樣本學(xué)習(xí)并且泛化性能良好,這對于開發(fā)區(qū)域GMM而言優(yōu)勢明顯。
研究方法及結(jié)果:
基于K-NET強(qiáng)震臺網(wǎng)在日本關(guān)東地區(qū)記錄到的地震動數(shù)據(jù),應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)中的支持向量回歸算法(圖2)開發(fā)了日本關(guān)東地區(qū)能量相關(guān)強(qiáng)度指標(biāo)(IA,CAV, DS5-75和DS5-95)的地震動模型(SVR-GMMs),并與已有相關(guān)模型進(jìn)行了比較,結(jié)論和啟示如下:
1)采用數(shù)據(jù)驅(qū)動的支持向量回歸算法開發(fā)的SVR-GMMs,不僅消除了傳統(tǒng)隨機(jī)效應(yīng)回歸方法中預(yù)設(shè)模型具體函數(shù)形式可能影響預(yù)測性能的問題,并且可以有效地捕捉到區(qū)域地震動的衰減特征。
2)關(guān)東地區(qū)的兩個累積能量SVR-GMMs(IA和CAV)在近場的預(yù)測結(jié)果均高于已有模型(圖3)。這些衰減特征的差異可能與關(guān)東地區(qū)自身的場地條件有關(guān)。“盆地效應(yīng)”會使得盆地內(nèi)地震動和盆地周邊地震動的強(qiáng)度、持時存在較大差異,地震動在盆地中呈不均勻分布。

3)當(dāng)斷層距大于100 km時,持時的SVR-GMMs預(yù)測結(jié)果小于BMG20(圖4)。當(dāng)M<5.5時,顯著持時隨距離衰減存在明顯的遠(yuǎn)場飽和現(xiàn)象,顯著持時的飽和距離為100 km。本文開發(fā)的SVR-GMMs有效地捕捉到了顯著持時存在的這一區(qū)域衰減特征。

該成果發(fā)表在國際期刊《Seismological Research Letters》(Jinjun Hu, Chaoyue Jin*, Hui Zhang, et al. Support Vector Regression for Developing Ground-Motion Models for Arias Intensity, Cumulative Absolute Velocity, and Significant Duration for the Kanto Region, Japan, Seismological Research Letters, 2022, 93 (3): 1619–1635. doi: https://doi.org/10.1785/0220210259)(IF:3.754,*通訊作者)。

圖1 所選K-NET強(qiáng)震臺站和地震震源分布

圖2 支持向量回歸算法示意圖


圖3 累積能量的SVR-GMMs與已有模型的對比

圖4 持時的SVR-GMMs與已有模型的對比


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