大震近场地震动数值模拟的不确定性研究

地震动数值模拟是研究地震发生、发展特征和规律性的基础研究,涉及震源、传播路径、场地三方面的一系列基本问题。研究结果可以直接用于强地震动基本参数的标定和地震动的工程预测以及地震危险性分析,是防震减灾中一项很重要的基础工作。当前考虑断层模型中的几个重要震源参数模拟未来地震动成为热点。例如,不管是随机有限断层方法,还是经验格林函数方法,都特别重视震源参数的选取,但当前对于强地面运动的数值模拟大多是对已发生地震的反演,反演所需的震源参数多是根据地震发生后的观测资料、经验关系推断或者人为的假定得到的。地震动特征预测的好坏,关键也在于震源参数的选取是否可靠,针对工程应用,对未来近断层地面运动的预测应当考虑参数选取的不确定性。强震动数值模拟方法已经比较成熟,比如随机有限断层法、经验格林函数法、混合方法等。但这些模拟地震动的方法多是确定性方法,对模拟过程中各个环节的不确定性因素考虑较少,尤其是断层震源参数的选取都是精确的数值,模拟结果自然不能综合表征未来地震发生时的地震动特征。另外一种地震动特性表征形式是利用地震动预测方程来表现参数的衰减关系,但是预测方程也会受观测数据、模型选取、随机因素的影响,不确定性无法避免。在地震动预测中每个步骤都带有很大的不确定性,主要包括认知的不确定性和随机的不确定性。震源模型的建立依赖各种专家的观点和意见,这种观点和意见往往相互差别很大,有很大的人为不确定性。地震资料的完整性、可靠性,以及理论模型等的建立也会造成很大的不确定性。因此,本论文的研究内容重点在预测未来大震近场地震动时震源环节的不确定性因素,系统地研究影响大震近场地震动数值模拟不确定性的影响因素,以期建立描述影响大震近场地震动数值模拟不确定性影响因素的模型,并将考虑不确定性因素的震源模型应用在破坏性大地震的地震动特征预测中去。针对地震发生时震源参数具有的随机不确定性,通过统计学方法得到震源参数间的经验关系。同时由于地球内部的不可入性以及观测技术手段的限制,地震震源模型还存在很多的认知不确定性因素,我们采用逻辑树方法处理认知不确定性因素,引入强震生成区的概念,重点分析Asperity的认知不确定性因素并在此基础上建立Asperity震源模型,取多种方案结果的最优值作为地震动的预测结果。论文具体的研究内容有以下5点:(1)在Hiroe Miyake工作的基础上,用经验格林函数法模拟了1997年日本九州鹿儿岛县的MJMA6.5地震,验证了经验格林函数法模拟强地面运动的有效性。数据使用的是日本K-NET强震台站数据。选择此次地震以及用日本K-NET数据的原因是日本的地震记录比较丰富,台站收集到的地震记录质量相对较好。同时分析了地震动模拟值中在工程领域使用较多的参数,表明模拟结果较好地反映了真实的地震动记录。证明经验格林函数预测未来强地震动是切实可行的。(2)本论文在大量地震记录及文献调研的基础上,运用统计学方法,通过统计回归分析得到地震密集区域震源参数间的经验关系,重点统计了包含龙门山断裂带在内的中国西南地区震源参数间的经验关系。为了得到更加适应于中国大陆区域的局部震源参数的经验关系,我们将地震样本局限在一定的区域内,缩小统计区域的范围,同时得到多个Asperity等局部震源参数的经验关系。(3)研究和分析各不确定性因素对地震动结果的影响程度对提高地震动预测的可靠性和准确性意义重大。本论文以2016年发生的日本熊本7.3级地震为例,通过参数敏感性分析技术筛选了对拟合结果有决定性影响的关键模型参数。未来地震动预测时会考虑在这几个不确定性因素中加入更高的权重,以提高地震动预测的可信度和准确性。(4)基于汶川地震资料,研究分析Asperity的认知不确定性对地震动预测的影响,运用逻辑树方法建立了考虑不确定性因素的Asperity震源模型。采用Hiroe Miyake提出的强震生成区的概念,将Asperity区域等同于强震生成区域,主要从Asperity的面积、数量、应力降、上升时间等方面进行了认知不确定性的分析研究,得到了针对强震的可能性较大的Asperity的面积和数量的最佳搭配形式。本文的创新点将概率地震危险性分析中不确定性因素的处理方法应用到未来大震近场地震动数值模拟中去。随机不确定性因素用统计学方法处理,认知不确定性用逻辑树方法处理。模拟结果能更好地表征未来大震近场的地震动特征,地震动参数的模拟结果在未来抗震设防及灾害预防中会有更好、更高的参考价值。考虑不确定性因素预测未来破坏性大地震,从而定量地评价发生地震时近场地面运动的综合特征,为防震减灾提供科学的依据,为工程设计决策提供参考依据。