2016年日本Off-Mie Mw 5.8級地震的海底地震動非線性反應特征

胡進軍， 周旭彤

(1. 中國地震局 工程力學研究所， 哈爾濱 150080；2. 中國地震局 地震工程與工程振動重點實驗室， 哈爾濱 150080)

近年來全球海域地震頻發，特別是2010年的智利康塞普西翁Mw8.8級地震、新西蘭Mw7.2級地震以及2011年日本東北部Mw9.0級特大地震[1-3]，這些地震引發了嚴重的次生災害,造成了重大人員傷亡和經濟損失。隨著全球對海洋資源的開發，跨海橋梁、石油平臺、海底隧道等海洋工程建設速度不斷增加，考慮海底地震動對海洋工程的潛在破壞十分必要[4]。為了獲取海域地震數據，全球已建成多個海底地震觀測臺網，比如美國南加州的海底觀測系統(SEMS)，日本的地震海嘯監測系統(ETMC)和地震海嘯監測預警系統(DONET，S-net)等[5]。其中DONET臺網由DONET1和DONET2組成，包含51個海底臺站，其完全覆蓋了Nankai海槽。

海底強震觀測數據為開展海底地震動相關研究提供了基礎。 Boore等[6]使用8次SEMS觀測臺網海底地震動記錄進行豎直(vertical)和水平(horizontal)方向的譜比(V/H)發現：在短周期段豎直方向分量較低，海水對水平分量影響很小且在低頻段不是主要影響因素。Diao等[7]利用理論和統計方法探討了海水對不同波成分的影響，并利用V/H方法發現在周期大于5.0 s時海底V/H較陸地的更低。Chen等[8]利用SEMS和K-net海底地震動記錄進行V/H分析，發現海底臺站的特征周期明顯大于陸地臺站，在周期小于1.0 s時海底V/H更小。譚景陽等[9-10]對K-net海底臺站記錄的數據進行了分類，探討了海底地震動特征和不確定性。Hu等[11]研究了日本相模灣地區的海底地震動，分析了6個海底臺站的衰減規律并對比了海底與陸地臺站場地放大的差異，Tan等[12]給出了日本相模灣海底地震動的V/H預測模型。Zhang等[13]使用K-net海底臺站記錄基于中日抗震規范探討了海底震動的抗震設計譜。Dhakal 等[14]統計了K-net海底臺站記錄到的315次地震，利用S-H/V方法和DNL參數評估了海域場地反應特征，發現當地震動峰值加速度(PGA)大于50～150 cm/s2時，H/V曲線出現明顯的主頻下降，發生非線性反應，相同的結論也在DONET1被證實[15-16]。

以往研究表明高幅值的地震動通過淺地表時，可能造成地下速度結構的改變導致地震波速下降，隨后與時間成對數形式恢復，更好的理解強震動導致場地反應的改變，對于定量評估場地效應和強震動預測模型是十分重要的[17]。強震動引起場地非線性反應導致土層剪切模量的下降的結論被證實以來[18]，部分學者關注于剪切模量隨時間變化的恢復過程，Pavlenko等[19]通過對1995年日本KobeMw6.9級地震主震記錄進行分析發現剪切模量的恢復持續幾個月之久。Wu等[20-21]利用譜比方法對2011日本東北部Mw9.0級地震進行短時間尺度和長時間尺度的譜比變化進行分析，結果表明主震結束后部分臺站主頻的恢復分為兩個階段：第一階段在幾百秒到幾小時內快速恢復；第二階段經歷5個月時間緩慢恢復到震前水平。Zhou等[22]基于H/V方法分析了2016年新西蘭Mw7.8級地震非線性反應臺站主頻隨時間恢復的過程，發現恢復過程依賴于地震強度和土壤狀況。

2016年4月1日在DONET1臺網下方發生了Mw5.8級Off-Mie地震[23]，震源深度為11.4 km，震源位置位于菲律賓海板塊西北向沿日本Nankai海槽俯沖帶，震源類型為俯沖帶板間地震，這為研究海底地震場地非線性提供了數據[24]。本文利用DONET1臺網海底臺站記錄到的此次強震數據，分析地震動引起的H/V譜比及主頻fpeak和峰值Apeak隨時間變化的關系，探討海域場地的非線性反應恢復時間的特征。

1 海底地震動數據介紹

DONET1包含20個海底臺站，4個臺站為一組，分別命名為KMA-KME，海底臺站信息，如表1所示。DONET1海底記錄包括主震及附近的地震(矩震級大于4.0級)。將PGA小于20 cm/s2和大于0.01 cm/s2的記錄作為場地地震線性反應的參考地震事件。

表1 DONET1海底臺站信息

將原始地震動記錄三分量信息進行處理并采用二進制的數據格式進行儲存。對獲取的海底地震動記錄進行基線校正和濾波處理，濾波器采用四階Butterworth，濾波頻段為0.1～35.0 Hz[25-26]。

2 地震動幅值和頻譜典型特征

海底地震動PGA、峰值速度(peak ground velocity, PGV)與地震動預測方程[27]的對比結果，如圖1所示。PGA和PGV均取兩水平分量中的較大值。可以看出，海底臺站PGV與預測值偏離較大且均高于預測值。

圖1 海底臺站PGA和PGV與預測模型的比較

低頻成分豐富的地震動對長周期結構的影響較大，為了界定低頻型地震動，相關研究者采用動力放大系數譜和傅里葉振幅譜界定低頻成分豐富的地震動。李雪紅等[28]采用加權動力放大系數βl和傅里葉譜值在低頻段的分布量化界定低頻型地震動。βl定義為

(1)

式中：Ti為阻尼比為5%時加速度反應譜等間距離散周期,Ti的取值范圍為[2, 10];Sa(Ti) 為Ti對應的加速度譜值。圖2給出了KME17～KME20的βl值和傅里葉振幅譜。

圖2中可以看出4個臺站的低頻成分占比較大且高頻成分明顯偏小，如果按βl統計區間進行低頻型地震動劃分，KME18和KME19可劃分為低頻型地震動，KME17和KME20可劃分為中低頻型地震動。4個臺站KME17～KME20的PGV均高于預測值，且根據PGV/PGA判斷可能包含長周期地震動[29]。

圖2 KME17～KME20臺站頻率分布和βl參數

3 非線性隨時間變化特征

為了分析非線性響應隨時間的變化，本文采用水平和豎直方向傅里葉譜比(H/V)驗證場地反應的方法[30]，該方法與標準譜比法、參數反演法、傳遞函數方法識別單一臺站所處場地的主頻具有較好的一致性[31]。利用H/V方法研究主頻的變化，也多次被用于驗證場地非線性反應[32]。為了更好進行H/V分析，對獲取的強震動數據采用多步法識別S波到時并進行截取，首先采用STA/LPT方法初步識別S波到時，然后利用AIC(akaike information criterion)準則精確識別S波到時[33]，過程如圖3(a)所示。對提取的S波部分向前2 s進行截斷處理并對數據前后各1 s進行taper處理如式(2)所示，處理結果如圖3(b)所示。

(2)

式中：X(j)為地震信號；N為衰減窗寬度。

在計算傅里葉振幅譜時采用了K-O平滑方法[34]，圖3(c)中給出了K-O平滑方法中不同窗寬b的平滑結果，從圖3(c)中可以看出窗寬b越小平滑效果越好，在b=20時較b=30，b=40能控制高頻段尖峰，較b=10時更好的識別峰值頻率，因此對于本研究中海底地震動傅里葉振幅譜的平滑采用b=20窗寬。

(c) K-O方法平滑窗函數對比

對2016年Off-MieMw5.8級地震中沒有明顯非線性的KMB06和KMC11臺站的地震數據進行處理之后運用2 s滑動窗方法進行H/V譜比分析結果,如圖4所示。從圖4可以看出,S波到達時fpeak并無明顯下降的現象。采用相同的滑動窗對KME17～KME20臺站地震動進行分析，fpeak和Apeak隨時間變化結果,如圖5所示。從圖5可以看出，P波到來之前譜比處于線性階段，fpeak處于線性水平，隨著S波到來fpeak出現明顯的下降，隨后恢復至較P波段更低水平，其中KME18臺站由于靠近震源位置記錄到明顯的P波時間段非常短，利用滑動窗進行分析時fpeak出現的下降并不明顯。

(a) KMB06

(a) KME17

為了在長時間尺度范圍更好的理解非線性場地的fpeak變化過程，選擇2016年4月1日Mw3.0～3.2級的4次余震數據進行分析，將弱震H/V參考值、主震H/V、余震H/V進行對比分析。選取弱震時候，考慮到震源距較遠，臺站記錄的地震動幅值較低，因此選取的地震動PGA <20 cm/s2，避免噪聲的影響，信噪比大于3，分析結果如圖6所示。

圖6(a)中KME17臺站主震和余震的H/V譜形基本一致，fpeak較弱震參考值(fref)明顯降低； 圖6(b)中KME18臺站余震的Apeak較主震有所增加，但仍然沒有回到震前譜比峰值參考水平范圍內；圖6(c)中KME19臺站主震后的余震fpeak回到了參考值，非線性反應沒有造成其明顯的改變，相同的結論在圖6(d)中的KME20中也有體現。KME20臺站fpeak沒有明顯變化，但主震譜形相對于參考水平(fref)發生了較大的變化。KME19和KME20臺站在余震時fpeak和Apeak回到參考范圍內，而KME17和KME18臺站余震的fpeak和Apeak沒有回到震前參考范圍。

圖6 主震和余震fpeak與Apeak的對比

為了研究fpeak和Apeak的變化，本文選取余震后同時被兩個臺站記錄到的PGA>0.1 cm/s2、信噪比大于3的3次地震記錄進行譜比分析，結果如圖7所示。

圖7 fpeak和Apeak隨時間變化趨勢

從fpeak和Apeak的變化來看，KME17臺站在10 d后慢慢恢復到震前參考值；但對于KME18臺站，20 d后Apeak恢復到參考值，fpeak卻在兩個月后仍沒有恢復到參考值，這可能是由于該臺站下場地速度結構產生了永久的改變。相關研究[35]表明強震引起的動應力變化是引起同震速度變化的主要因素。

4 結 論

本文研究了2016年日本Off-MieMw5.8級地震中日本DONET1海底地震動的低頻特征，利用滑動窗的H/V方法分析了非線性反應隨時間變化的規律。本文結論如下：

(1) 海底臺站數據的PGA與經驗預測模型能較好匹配，PGV與經驗預測模型相比明顯偏大。根據βl參數對海域近場數據進行低頻特征識別，發現部分海底地震動具有低頻特性。進行海洋工程抗震設計需要著重考慮此低頻型地震動。

(2) 采用H/V滑動窗分析了臺站非線性反應，出現非線性響應臺站記錄的fpeak隨S波的到達會出現下降，隨后穩定到P波時段的水平以下，Apeak則呈現對數式上升，結果驗證了2016年Off-MieMw5.8級地震海底臺站非線性反應的發生。

(3) 分析了強烈非線性反應臺站KME17和KME18的非線性反應恢復時間，KME17臺站震后20 d左右fpeak和Apeak恢復到震前水平。KME18臺站震后兩個月Apeak恢復到震前水平，但震后fpeak始終沒有恢復，這可能是由于強烈非線性反應導致速度結構發生了改變。

致謝

感謝日本強震動數據臺網Hi-net (http:∥www.hinet.bosai.go.jp)提供地震數據支持，感謝JMA(http:∥www.hinet.bosai.go.jp/REGS/JMA/)提供地震記錄信息，感謝日本海洋數據中心海上安全局提供500 m網格水深數據集(http:∥www.jodc.go.jp)。