缺乏强震动数据地区的地震动模型建立方法研究综述

摘要

强震动数据是建立地震动模型的基础，对于缺乏足够强震动数据的地区，建立地震动模型存在困难。该文综述了缺乏强震动数据地区建立地震动模型的几种方法：数值模拟方法、混合经验方法和参考经验方法。数值模拟的方法利用基于随机方法和确定性方法分别模拟高、低频地震动建立地震动模型；混合经验方法通过将数值模拟与实际观测数据结合，利用调整因子将参考地区的经验地震动模型应用于目标地区，可有效解决数据缺乏问题；参考经验方法基于研究区域的小震记录，调整经验地震动模型，以适应特定地区情况，具有简约性和有效性。这三类方法各有特点，基于数值模拟的方法可以考虑震源特性、复杂的地质和场地条件，计算结果依赖于震源模型和地下速度结构的精度和准确度；混合经验方法结合了数值模拟方法的灵活性和实测数据的统计特征，能在数据不足时建立相对可靠的模型；参考经验方法则更为快速简单，但对小震数据具有依赖性。最后，该文建议可通过人工智能和多源数据融合等方法，以提升缺乏强震动数据地区建立地震动模型的精度和可靠性。

关键词

强震动数据缺乏 / 地震动模型 / 数值模拟 / 混合经验法 / 参考经验法

基金资助

国家自然科学基金项目(52478568)