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1月19日新疆伽师6.4级地震美国PAGER系统和清华RED-ACT系统评估结果对比

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引言     

在地震发生后及时准确评估灾情对抗震救灾意义重大,因此,各国学者都进行了广泛深入的研究。其中非常有代表性的成果就是美国地质调查局(USGS)开发的PAGER系统。PAGER系统可以在全球每次强烈地震后迅速给出经济损失、人员伤亡等评估结果,并以“红”、“橙”、“黄”、“绿”四种不同的颜色表示,非常直观,因此得到了广泛的关注。例如,在1月19日伽师地震后,PAGER系统就给出了“橙”色震害评估结果(图1),认为这次地震可能造成比较严重的后果。

图1 PAGER对伽师地震的评估结果为“橙”色

 

PAGER系统在震后应急评估方面开展了很多开创性的工作,它也一直是激励我们开展震后应急评估的重要参考对象。我们一直努力在PAGER等既有系统的巨人的肩膀上,尝试一些新方法,推动震后应急评估技术的进步。

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伽师6.4级地震PAGER评估结果及分析

1月19日新疆伽师6.4级地震后,PAGER系统根据其经验衰减模型,给出了地震动强度分布,作为开展震害评估的基础。PAGER给出的地震动PGA和烈度分布图如图2、3中底图所示(PAGER, 2020)。中国地震台网实际台站测得的PGA分布如图2和3中绿色圆圈所示,圆圈中数字代表PGA大小,单位为m/s/s。

 

图2 PAGER的地震PGA分布图与中国地震台网实测台站PGA分布对比

 

图3 PAGER烈度分布图与中国地震台网实测台站PGA分布对比


从图2的对比可以看出,PAGER给出的地震动强度和实测地震动强度有较大的差别,选取近场4个典型台站为例(参见图4),PAGER给出的PGA与实测PGA对比如表1所示,可见二者差异显著,甚至达到数倍

 

图4 近场典型台站PGA对比


表1 典型台站PGA对比(单位:m/s/s)

 


因此,在现阶段强震记录和传输技术已经得到很大进步的情况下,利用密布强震台网获得实际地面运动强度,要比经验衰减模型准确得多。震害评估应该充分利用这一技术进步。

 除了记录地面运动峰值外,密布强震台网还有一个非常重要的功能,就是可以获得整个地震的时程记录,进而可以显著提升震害评估的可靠性。地震破坏力和地面运动的幅值、持时和频谱都有关系,简单的一个峰值难以准确刻画地面运动的破坏力。还是以图4中的台站A和台站D为例,其记录的加速度幅值都是1.51m/s/s,PAGER根据幅值给出的烈度分布如图5所示,分别为5.2度和5.4度,也就是说,无论是根据仪器记录的PGA,还是PAGER给出的烈度,这两个台站的破坏力应该差不多

 

图5 PAGER烈度分布图

但是,如果我们把台站A和台站D的地面运动反应谱画出来,如图6所示,则可以清楚的看出,台站D的破坏能力要明显强于台站A。而无论是根据仪器记录的PGA,还是根据PAGER给出的烈度分布,都难以准确区分这一重要差异。

 

图6 台站A、D反应谱对比

而RED-ACT系统则基于城市抗震弹塑性分析,可以充分利用密布强震台站得到的全部地震记录信息,从而可以有效提高地震评估结果的可靠性。例如,RED-ACT系统就可以很清楚的区分出台站A和台站D的破坏力差别(图7)(参阅:RED-ACT: 1月19日新疆喀什伽师县6.4级地震破坏力分析)

 

图7 RED-ACT给出的不同台站位置破坏结果


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伽师6.4级地震RED-ACT评估结果及分析

RED-ACT系统对本次地震的破坏力的分析结果如图8所示。

 

图8 不同台站地震记录破坏力分布图(建筑抗震承载力取均值)


根据中新社 乌 鲁 木 齐 1月20日消息(中国网, 2020),截止到目前为止,新疆喀什地区伽师县6.4级地震造成1人死亡、2人轻伤,4间自建商铺倒塌、52间房屋中度开裂、955间房屋轻度裂缝等,国道314线伽师县境内部分道路受损,4条10千伏输电线路受损。

RED-ACT分析结果表明虽然震中附近房屋破坏较为严重(图8),但该区域人口密度较低(图8中蓝色底图代表人口密度)。而人口密集区域地震破坏力较小,建筑最多只有轻度破坏,这与实际震害结果基本一致。

当然,RED-ACT系统才刚刚起步,还有很多方面需要向国内外同行,包括PAGER系统学习。但是,密集的强震台网和高效的传输手段确实为地震应急评估提供了很多新的契机,我们应该努力研究,充分利用这些新的技术手段来改进评估结果。

 

RED-ACT震害应急评估结果讨论

RED-ACT的科学原理

参考文献:

PAGER. 2020. M 6.0 - 91km ENE of Arzak

中新网. 2020. 新疆伽师6.4级地震造成1人死亡 危险地带民众已转移.

程庆乐

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来源:陆新征课题组
ACT建筑BIM控制试验无人机
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首次发布时间:2023-03-12
最近编辑:1年前
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