地震动场实时预测方法研究

发布时间：2020-06-21 13:55

【摘要】：地震动场的实时预测用于实时提供重要的地震动信息,为救援工作与震害评估等工作的开展提供重要信息,同时在强地震动到达之前尽可能早的时间为部分地区发出警报,从而减少地震带来的损失。与估计地震基本参数相比,地震动场能够计算每一个区域的地震动信息,为救援工作的开展提供更加准确的预测信息。因此,地震动场的实时预测技术具有很大的理论研究价值和实践应用意义。基于地震基本参数预测地震动场的方法,首先利用P波初始阶段的观测信息测算地震基本参数,然后根据经验关系公式计算地震动信息。该方法依赖于地震基本参数与经验公式的计算精度,然而大尺度地震简化为点源模型等因素会导致该方法对地震动的过低估计,以及地震基本参数估计误差造成的地震动场的预测误差。2015年Hoshiba提出一种基于辐射传输理论(RTT)与数据同化技术的数值地震动预测方法,该方法无需预先测算地震基本参数,但是需要充足的观测资料。因此,研究适用于缺乏观测资料情况下的地震动场预测方法研究更具有实际意义。本论文主要研究了地震动场的预测与实时更新技术,研究目标是利用全部当前时刻的观测数据更加快速以及准确地实时计算出地震动场,无论在观测资料是否充足的情况下均能应用。通过P波观测信息计算出初始地震动场,结合S波观测信息对地震动场进行实时连续预测更新,有机结合了地震基本参数限制条件与数值地震动预测方法。本论文主要从如何更加快速精确地测算地震基本参数、如何更加精确地对地震波能量传播进行建模等方面着手,研究实时预测地震动场的计算方法。主要研究内容如下:(1).本文在总结借鉴前人对地震动场的预测方法的基础上,发展了地震动场的预测与实时更新框架。该框架结合了基于地震基本参数的地震动场预测技术以及2015年Hoshiba提出的数值地震动预测技术,通过若干台站的P波观测记录信息利用地震基本参数经验关系进行地震动场的初步预测,并每隔1秒根据台站的实时地震观测记录对预测结果进行连续更新与修正。该框架能够利用P波触发后3秒的观测记录计算出地震动场的初步预测结果,通过基于地震基本参数的经验关系来预测峰值地震动强度。采用实时预测并更新的方法能够实时修正由于大尺度断层简化为点源模型以及地震基本参数估计误差等因素导致的地震动过低估计,对部分地区的地震动场进行修正,使得地震动场预测的时效性和准确性上达到一个较优的平衡。(2).利用基于贝叶斯理论的马尔可夫-蒙特卡洛采样算法(MCMC)计算地震基本参数,并且推导了地震基本参数与地震动场的关系,计算初始的地震动场。马尔可夫-蒙特卡洛采样算法用于建模地震基本参数发生的概率分布,它的优势在于减小定位的震中位置同其他地震基本参数(如震级)之间的耦合关系,因此降低由定位产生的误差对其他地震基本参数的影响。采用基于贝叶斯理论的蒙特卡洛概率模型对全部地震基本参数进行预测。基于贝叶斯理论的马尔可夫-蒙特卡洛法是通过计算机模拟的一种方法,是一种相对稳定、高效的样本计算方法。该方法将马尔可夫过程引入到蒙特卡洛模拟中,实现了抽样分布的动态模拟。采用这种方法估计地震基本参数结果不受P波到时检测误差影响。因此,本文利用观测记录数据计算地震基本参数的先验概率分布,通过马尔可夫-蒙特卡洛法进行迭代计算,可以同时得到全部地震基本参数样本,直接为后续的地震动强度预测提供合适的样本信息。根据计算的地震基本参数(震中位置、震源深度、发震时间、震级)通过地震动预测方程经验关系预测仪器烈度分布,给出地震动场的初步预测结果。该方法在缺乏地震观测资料的情况下仍可以预测地震动场。(3).本论文将数值地震动预测方法用于地震动场的实时更新过程当中,并将该方法应用于汶川地震和台湾高雄地震等震例上进行验证。当计算得到地震动场的初步预测结果之后,每间隔1秒采用数值地震动预测方法根据台网中的实时台站观测记录计算地震动能量分布,从而修正部分区域的预测地震动场。基于地震基本参数预测地震动场的方法中即使地震基本参数预测准确,地震动场的预测结果仍然不一定做到准确。而且对于地震预警系统(EEW)来说,对地震基本参数的预测时间无法确定,这一点是被当作盲区处理的。相比之下,观测资料充足的区域,由数据同化技术(data assimilation)利用观测数据模拟地震动波场分布,所有的数据信息都将用于更新原来的地震动场,可以很大一部分修正预测结果。本文研究了基于辐射传输理论及数据同化技术的地震动场实时计算方法,并将其应用到对预测地震动场的连续实时更新当中,结合粒子加权重采样技术有效地改善了地震动场预测结果的精度。(4).本论文研究了3-D空间的辐射传输方程建模方法,并与2-D建模方法进行了比较分析。地震波在3-D空间中进行传播,然而2-D模型因其计算简便而在文献中得到较多的研究。2-D模型中的地震波的传播波速较之3-D空间中偏高,然而由于震源深度方向上3km以下基岩台地震记录较难获得,使得在缺乏观测数据的情况下,建立3-D模型是一个重大挑战。本论文将粒子的传播模型建立在3-D空间上,并采用辐射传输理论进行模拟,并与2-D建模方法进行了比较分析。结果表明在缺乏观测资料的情况下,3-D空间模型在实时预测地震动场上仍然具有一定优势。(5).通过汶川地震、东日本大地震和台湾高雄地震这三个震例中收集到的实际地震观测记录,对本研究所提出的方法分别进行了验证与分析,并对验证分析过程中发现的问题展开了讨论。本文从以下四个方面做出了创新,并取得了一定的研究成果:(1).在数值地震动预测方法的基础上,发展了地震动场的预测与实时更新框架,使得地震基本参数成为一个重要的补充条件,在缺乏观测资料的情况下仍然可以实时预测地震动场。(2).采用基于马尔可夫-蒙特卡洛采样估计地震基本参数,利用地震动预测方程经验关系公式,预测初始地震动场分布,并绘制震动图。(3).发展了数值地震动预测结合粒子加权重采样的实时更新算法,利用台站记录对地震动场的预测结果进行实时修正。并将该方法在缺乏观测资料情况下的震例上进行了验证。(4).将基于3-D空间辐射传输方程的建模方法用于地震动场实时更新计算当中,采用3-D空间的蒙特卡洛模拟算法进行建模并与2-D平面建模方法进行了比较分析。
【学位授予单位】：中国地震局工程力学研究所
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：P315.7
【图文】：

流程图,马尔可夫,流程图,样本

自于q(α’|α)的样本α’，其概率分布为q(α|α’)p(α’)/q(α’|α)p(α)。候选样本α’若被拒绝，那么初始样本α 将作为新样本进入下一次迭代。其算法流程图如图3-1 所示。图 3-1 马尔可夫-蒙特卡洛算法流程图3.4 通过地震动预测方程初步预测地震动场地震动场的初步预测方法主要用于给定区域位置，结合预测得到的震中位置以及震级，计算出各个区域的峰值地震动(主要以仪器烈度表示)，来预测地震动场。在地震动场的预测方法上，主要通过两阶段计算方法：首先，根据震源位置与震级，通过衰减关系公式计算出PGA或PGV，然后通过仪器烈度与PGA或 PGV的关系，来计算出各个区域的仪器烈度。3.4 节主要推导了中国大陆和中国台湾用于地震动场初步预测的地震动预测方程。针对中国大陆，我们采用如下公式进行计算。首先，根据张红才(2013)得到PGV与Pd拟合的经验关系式如下所示:

烈度,仪器,计算台,震中距

- 24 -图 3-2 仪器烈度计算流程图可以得到对于任意地区，给定震中与震级，即可以计算出震中距R，并根据公式(3-20)计算出该地区能够达到的PGV。在获得PGV后，我们可以通过PGV来计算台湾烈度，采用 Wu提供的关系式进行计算： I 2. 14 logPGV 1.89t(3-21)

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