摘要：地表峰值加速度(peak ground-motion acceleration,PGA)是直观反映地震动强度的一个物理量,概念清晰且工程应用方便.场地条件校正的PGA及其校正方法是特定工程抗震设计需要解决的问题.为此,选取日本具有地表和井下记录KiK-net台网的32个台站及地震数据,通过对实测地震数据分析,提出了一种场地校正的PGA放大系数(f_(PGA))的简化估计方法.该方法通过数据回归给出f_(PGA)概率密度函数参数与场地特征参数线性组合之间的线性和二次函数形式的拟合公式;并采用f_(PGA)概率预测模型,提出了多超越概率水平地表PGA值的预测方法.数据分析结果显示:场地f_(PGA)具有随机不确定性,可以采用对数正态分布函数模拟,其概率密度函数的参数(均值和标准差)与单一场地特征参数相关性较小,但与场地特征参数的线性组合相关性较大.模型预测值与实测数据吻合较好,验证了简化估计方法的可行性.

摘要：地表峰值加速度PGA是抗震设计规范和地震预警系统中重要的参数指标,场地PGA估计是工程抗震的必要基础。该文选取日本具有地表和井下记录KiK-net台网的40个台站,研究场地PGA放大系数fPGA的概率分布特征,指出fPGA在给定地震动强度输入情况下基本服从对数正态分布,其概率分布参数(即均值和标准差)与场地土层特征相关;fPGA的概率分布参数与单独的场地工程参数Vs30、Vs20以及场地覆盖层厚度D的相关性较小,但与这些特征参数的线性组合具有一定相关性;通过数据挖掘,建立fPGA概率分布参数与Vs30、Vs20以及D线性组合之间的关联性;采用fPGA概率模型,可以给出多概率水平下地表PGA的预测,实测数据检验了提出的PGA概率预测模型的可靠性。通过该文建立的地表PGA概率预测方法,可为地震预警及烈度速报技术中,地表PGA概率预测的场地校正技术提供一种可行的途径。

摘要：地震发生后处于不同地震烈度区域的地物受灾程度不同。快速准确地获取地震影响或波及范围内地震烈度空间分布,是震后应急救援的重要依据和主要参数。依托云计算技术,以云服务方式构建地震烈度速报系统,提供可扩展、可配置、开放透明的地震影响场分析应用服务,将是我国烈度速报系统研究开发与应用中的一项新技术和发展趋势。本文依托研究小组自主研发的地理知识云服务系统GeoKSCloud,以福建省为研究区域,在提出适用于福建省地震烈度衰减关系与地震动峰值加速度场地校正方法的基础上,开展了地震影响场分析云服务系统的设计与实现工作,分析了地震影响场分析云服务的运行机制和服务组合工作流;实现了地震烈度衰减关系计算方法、场地放大因子校正方法、网格点场地类别属性获取、网格点沿地震衰减长短轴方向的坐标变换等相关原子服务的云服务封装,以及支撑数据云存储、网络地理信息系统的云服务门户的开发与集成;最后,以1604年发生在泉州近海7.5级大地震为震例,在云服务门户进行了全省范围内所有等间距网格点地震峰值加速度(基岩PGA和地表PGA)的计算、插值,并进行计算结果与实际调查数据的对比分析。结果表明,因充分考虑了具体场地的放大效应,构建的地震影响场分析云服务,不仅较传统单凭地震烈度衰减关系确定地震动峰值加速度方法更加精细化,而且提供的服务与传统的网络服务相比具有可扩展、可配置、开放透明等明显优势,可为我国烈度速报系统研究与应用提供一个共性技术与支撑服务平台,创新地震烈度速报的运营模式。