基于高斯过程的空间变化非遍历地震动模型研究
ID:213 View Protection:ATTENDEE Updated Time:2025-05-06 11:11:34 Hits:787 Oral Presentation

Start Time:2025-05-17 16:40(Asia/Shanghai)

Duration:10min

Session:P 5月17日下午分会 » P1111. 高性能计算或人工智能在防灾减灾工程中的应用

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Abstract
地震动模型是地震危险性分析的重要组成部分,基于遍历性假定的地震动模型采用关键表征参数建立函数模型进行预测,在表征参数相同的情况下,忽视了震源特性、传播介质和场地条件的空间变化性,导致特定“震源-路径=场地”系统的预测结果出现较大偏差,是模型预测精度难以提升的原因之一。在传统地震动预测方程的基础上,引入空间建模方法,将地震动震源效应、路径效应和场地效应的空间变化过程假定为高斯随机过程,并采用指数衰减空间插值函数评估震源效应和场地效应的空间变化规律、采用地理单元格评估路径效应的空间变化规律,搭建非遍历地震动预测体系,实现设定“震源-路径-场地”系统的地震动预测。利用日本俯冲带地区的5957条地震观测记录,建立非遍历地震动模型,采用贝叶斯推断回归分析得到非遍历地震动效应项的结果。研究结果表明,引入非遍历地震动效应项后,模型能够更精准地呈现地震动空间非均匀衰减特特征;相较遍历性地震动模型,非遍历地震动模型的事件间标准差和场地间标准差的降低最大均接近40%,总标准差的降低最大达26%;在记录数量较稀疏的地区,模型的认知标准差较大。研究成果可为我国非遍历地震动模型的构建提供参考。
Keywords
地震动模型;非遍历;高斯过程回归;不确定性
Speaker
侯瑞彬
讲师 西华大学

侯瑞彬,工学博士,硕士研究生导师,西华大学建筑与土木工程学院讲师。主要从事地震动特性分析及预测、地下结构抗减震等方面的科研工作,擅长地震动衰减及场地反应的预测。主持省部级科研项目3项,参与国家自然科学基金和企业委托项目近十项,以第一作者在BSSA、BEE、SDEE等国内外地震工程著名期刊发表论文十余篇。

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Important Date
  • Conference Date

    May 16

    2025

    to

    May 18

    2025

  • Apr 15 2025

    Draft paper submission deadline

  • May 10 2025

    Contribution Submission Deadline

  • May 30 2025

    Registration deadline

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