陳學良 郭金萍 李小軍
(中國地震局地球物理研究所,北京 100081)
2014年11月18日,應中國地震局地球物理研究所李小軍研究員的邀請,來自俄羅斯科學院地震預報理論和數學地球物理研究所的兩位專家亞歷山大·果爾什科夫博士(Alexander Gorshkov)、阿娜斯佳·奈克拉索娃博士(Anastasia K.Nekrasova)在地球所分別作了題目為“地震危險區的識別方法、應用和驗證”和“基于聯合定標率的地震危險性和風險評估”的學術報告。地球所的有關專家、學者及相關研究生聽取了報告。
亞歷山大·果爾什科夫博士主要介紹了地震危險區的識別方法、應用和驗證。報告闡述了地震危險區識別主要依靠2種方法實現,即:①地貌構造分區(MZ);②模式識別(PR)。第一種方法(MZ),主要將標定的地形按照板塊→主要活動斷層→節點單元劃分,并對這3個劃分單元再進行了細分,以識別地震危險區。可以實現在不同比例尺的地質圖、地貌圖的劃分。第二種方法(PR),主要依據地區地貌構造分帶法(MSZ),在前人方法與經驗的基礎上,使用地形信息、構造信息、地質圖、衛星圖、行業刊物等信息控制和編譯地貌構造圖,確定地震危險區。
模式識別(PR)方法主要用于地震節點識別,識別結果將劃分2種情況,分別為D級(包含發生地震震級M≥M0的節點)和N級(僅包含發生地震震級M<M0的節點),M0是研究區域的特定地震所設定震級。該方法已經在伊比利亞半島等地區實現,并完成了地震構造節點的識別。
在全世界許多大型的山脈和典型地區,諸如:天山山脈、喜馬拉雅山脈、高加索山脈等,MZ方法和PR方法已經得到廣泛應用,并且產生了很多成果。從1970s~2000s,PR算法逐漸得到改善以及修正,現在已經成功識別了發震節點(node)的位置。為了證實這2種方法的有效性,在報告中他根據已發生的地震記錄,通過PR方法找到的映射節點,并將這些節點分別歸類為D級和N級2種情況。雖然與實際地震記錄情況還存在著一定的偏差,但是總體上證實了孕震節點劃分方法的較高的可靠性和較好的有效性。
另外,報告人基于前人的科研工作,又進一步介紹了新的確定性地震災害評估方法(NDSHA)。這些方法可用于評估核工程場址的地震災害情況,即在給定區域,能夠提供潛在震源信息,這將有助于修正核工程場址地震風險系數。
阿娜斯佳·奈克拉索娃博士主要介紹了基于聯合定標率的地震危險性和風險評估。報告首先闡述了著名的Gutenberg-Richter公式,這是地震學中最早被認可的公式之一。由于研究區域范圍和大小對N值(N為地震發生次數)有重要影響,為了完備這個公式,她們對此進行了進一步發展。將公式lgN=A+B(8-M),完善成:lgN=A+B(5-M)+ClgL,增加的比例系數值C=)/lgL-1,L 是考慮地震區域的尺寸。
隨后,報告又著重介紹了比例系數估計算法(SEC)。通過相關的地震數據以及boxcounting計算和最小二乘法估計分析,獲得修正公式里面的A、B、C系數。借助全球地震危險性分析圖給出了A、B、C的大致范圍,并最終確定使用A、B、C所對應的最大值作為地震危險性參數的取值。另外報告還提出了基于聯合定標率的地震危險性評估(USLE)公式:N(M,S)=10A×10B×(5-M)×Sc/s,S為研究區域的范圍。地震災害地圖的峰值地面加速度值PGA 滿足:Acc(Mmax,D)=const×g×D1.5×exp(Mmax)-5,const=6,g=9.81m/s2,D 為震源距。
報告中比較了由USLE方法得到的PGA圖,以及由國際巖石層計劃推出的全球地震危險性評價項目(GSHAP)作出的PGA圖。比較結果表明:跟實際情形相比,區域范圍內GSHAP得到的PGA相對較小,較嚴重地低估了地震活動斷層的活動性,而USLE方法得到的PGA值更合適些。另外,通過選取喜馬拉雅及周圍地區、貝爾加湖及中國中部地區作為研究對象,計算得到了PGA分布圖,可以看出,USLE的方法估計中強震的準確度還是較明顯地優于GSHAP方法。另外,報告還闡述了USLE方法對人口數量分別成一次比例關系和平方關系區域的地震危險性估計,該結果考慮了復雜大地震的震源破裂過程,以及經濟和社會因素的影響。
會后,與會人員還就相關問題進行了討論和交流,對新方法的應用和推廣進行了相關的討論。