我国西南地区地震预警快速震级估计参数及模型研究

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1、国内图书分类号：P315.7密级：公开国际图书分类号：551西南交通大学研究生学位论文我国西南地区地震预警快速震级估计参数及模型研究年级二〇一五级姓名李鸿杰申请学位级别工学硕士专业岩土工程指导老师张建经教授二零一八年五月八日ClassifiedIndex:P315.7U.D.C:551SouthwestJiaotongUniversityMasterDegreeThesisResearchoftheRapidMagnitudeEstimationParametersandModelsinEarthquakeEarlyWarningSystemofSouthwester

2、nChinaGrade:2015Candidate:LiHongjieAcademicDegreeAppliedfor:MasterDegreeSpeciality:GeotechnicalEngineeringSupervisor:Prof.ZhangJianjingMay08,2018西南交通大学硕士研究生学位论文第I页摘要为控制和减轻我国西南地区的潜在地震威胁，建立一套适用并服务于该地区地震预警系统的震级估计模型就显得尤为重要。针对该问题，本文论述了短时地震动信号与震级估计参数的理论关系，分析并验证了快速震级估算的常用方法，研究了不同地区中震级估计模型的差异特征

3、，介绍了地震预警震级估算的新参数和新方法。本研究为我国西南地区地震预警系统的建立提供了参考。本文的主要内容包括：（1）利用2008年汶川地震（MW7.9）主、余震和2013年芦山地震（MW6.6）max主、余震短时地震动信息，研究了最大卓越周期（τp）、特征周期（τc）和最大位移幅值（Pd）三个预警参数与地震震级的相关性，并建立了对应的震级估计模型。max结果表明，τp参数与所选数据库地震震级呈现分段相关，分别为4.0～6.0级和6.0～8.0级；而τc参数在所选数据库整段震级范围内呈现明显的相关，且没有出现震级饱和现象，但是该参数的拟合回归线斜率略低于其它地区；而P

4、d参数与震级在4.0～6.0级的相关性最好，对于大震级却出现了较为明显的震级饱和现象。值得注意的是，通过增长时间窗口或缩窄滤波频带可以在一定程度上改善震级饱和现象，但是拟合回归线斜率会有所减小。（2）利用2014年云南地区三次大地震主震及余震短时地震动信息，验证与研究了上一章节所建立的震级估计模型在云南地区的适用性，结果表明三种参数模型均能在短时间内有效地进行震级估算，三个参数模型求得的估计震级在大震下均没有出现明显的震级饱和现象。但由于目前难以在短时窗下得到准确的震源距或震中max距，因此推荐在西南地区的地震预警系统中使用τp和τc模型来估计震级。为了说明本研究所建

5、立的模型与前人基于其它地区数据所建立模型的异同，还对它们进行了比较、分析和评价，结果表明不同参数所表现出来的差异性以及与其它区域模型的差异应与西南地区的地区区域特性有关。（3）介绍了一种新型的震级估计参数，即对数周期（τlog），利用2008年汶川主震及其余震短时地震动信息，研究了该参数与震级的相关性，并与前人研究同为max周期/频率相关算法的τp和τc参数进行对比，结果表明该方法能够有效地降低对于小震事件的误（漏）报率。随后，为克服震级饱和现象，本研究借鉴位移源谱方法探讨了基于单台站P波位移源谱开展地震震级估算的适用性，进一步研究了震源距、场地条件对该方法估算地震震

6、级可靠性的影响，结果表明位移源谱法能较好的估算大地震震级，可以有效地解决震级估算时震级饱和问题，此外，在不同震源距和场地条件下，该方法均能提供稳定的震级估算。关键词：地震预警；震级估计；西南地区；区域性西南交通大学硕士研究生学位论文第II页AbstractTomitigatethepotentialseismicdisastersinSouthwesternChinaregion,buildingupthesuitablemagnitudeestimationmodelsforEarthquakeEarlyWarningsystem(EEWs)isimportant.

7、Basedontheaboveproblems,thetheoreticalrelationshipbetweentheinformationcontainedintheshorttimeseismicrecordsandthemagnitudeestimationparametersisdiscussed,andthecommonmethodsfortherapidestimationoftheearthquakemagnitudeisanalyzedandverified.Thedifferencesinthecharacteristicsofm