基于多层感知机的仪器地震烈度评估方法研究∗

仪器地震烈度是指由仪器的观测记录计算而来的地震动强度，能直观反映地震的影响程度。建立高效准确的仪器地震烈度评估模型，在防震减灾和烈度速报中有着重要意义。以汶川地震的地震动记录以及与其对应的宏观调查烈度作为数据源，通过灰色关联分析确定了 17 种地震动参数与宏观调查烈度的关联程度。以与宏观烈度关联系数较高的谱烈度、累计绝对速度、均方根加速度等参数为模型的输入层，宏观烈度为输出层，网络迭代次数为 1 000，损失函数选择均方误差，指标函数选择平均绝对误差，优化算法选择适应性矩估计，建立了基于多层感知机的仪器地震烈度预测模型。最后利用芦山地震为例验证该模型的准确性，并与其他方法进行比较。结果表明， 该方法误差率较低，模型预测结果良好。     

基于面积统计的震后烈度评估

选取了较为典型的历史震例,并将这些震例的等震线图数字化.利用这些等震线图数据,直接统计出地震参数和震后不同烈度面积之间的关系,并将该关系和烈度衰减几何模型结合起来,反演震后烈度的具体分布形状,以进行震后烈度分布的预测.     

烈度当量—预测地震灾害的一种新途径

本文给出了预测地震灾害的一种新途径,即:M→Г→Z(M为震级,Г为烈度当量,Z为地震灾害)。烈度当量为一新概念,在震害预测中,它较之于烈度和震级更为有效。其具体方法是:首先利用一些经验公式将震级M换算成震中烈度I_0;其次再计算一次地震造成的总烈度当量(它包括对某一地震造成的不同烈度区进行烈度当量换算和计算不同烈度区的面积);最后在考虑到地震震级、发震时刻、震前地震预报的程度、受灾面积、受灾区人口与经济密度、固定资产及建筑物设防等因素的前提下,预测地震灾害。     

1970年云南通海7.8级地震烈度震亡比调查分析

首先系统收集整理了通海地震灾区地震当年县区、公社、大队、小队各级行政单元的人口数量、震亡人数和所处烈度等级;然后计算各行政单元人员震亡比,得到了不同行政单元烈度震亡比矩阵,分析了不同行政单元震亡数、震亡比的空间分布特征;最后用回归分析方法研究了烈度震亡比关系,建立了Logist烈度震亡比模型。结果表明,通海地震烈度震亡比具有典型的非线性增长特征,所建烈度震亡比矩阵对云南农村和乡镇地区仍具有实用意义。     

BP神经网络模型在地震应急人员伤亡评估中的应用

讨论了利用BP神经网络,对震后的死亡人数进行较为准确的评估,进而指导后续的地震应急工作。选取地震震级、震源深度、震中烈度、抗震设防烈度、震中烈度与抗震设防烈度之差、发震地人口密度和时间(白天、晚上或凌晨)等7项数据作为输入因子,以死亡人数作为输出因子,建立了BP神经网络模型,再以阳江、炉霍、鲁甸和景谷4次地震的该7项数据作为检测因子检测建立的神经网络。可以得出:由网络训练得到的结果与真实的死亡人数相差很小,结果对比比较理想。     

基于情景分析的地震人员死亡快速评估

震后人员死亡快速评估对地震应急响应启动十分重要。基于震级、烈度和发震时间三个影响地震人员死亡的主要因素,构建三级地震应急基础情景;考虑地震人员死亡评估过程的不确定性,以我国1970-2015年183次破坏性地震为样本,运用信息扩散理论估算各地震应急基础情景下人员死亡率期望值及死亡率区间概率值,基于地震烈度分布图与人口密度数据评估受灾人口,进而建立基于情景分析的地震人员死亡快速评估模型;在此基础之上,利用该模型对近几年发生的地震进行死亡人数及区间评估,验证模型的精度,并选取两个较为典型的模型进行精度对比,结果表明基于情景分析的地震人员死亡快速评估模型精度更高,且死亡人数区间评估形式使模型适用性更强,能够为震后应急响应启动提供理论依据。     

地震灾区分级和灾害程度排序方法研究——以汶川8.0级地震为例

根据汶川8.0级地震震害评估工作的具体实践,探讨了地震灾区分级和灾害程度排序的方法。通过房屋震害系数、强震加速度观测记录、发震构造、地震地质灾害和场地条件、人口分布及伤亡情况等影响因素来确定受灾程度,以烈度区、统计学方法、速报灾情等来确定灾区分级。     

晋冀蒙交界区农村房屋建筑震害矩阵研究

根据收集到的《中国大陆地震灾害损失评估汇编》和1989—2016年晋冀蒙交界区成灾地震的震害记录和相关数据,对农村房屋结构归类分析,给出低烈度下各类房屋的震害矩阵。采用贝塔概率密度函数拟合方法,对震害矩阵中结构破坏比的概率密度分布进行拟合,得到高烈度下各破坏等级的概率值,最终获得完整震害矩阵。结果显示,相比南北地震带地区和我国整体各类房屋建筑震害情况,研究区各烈度下不同建筑结构震害情况均较为严重;经贝塔概率密度分布函数所得破坏概率整体上符合破坏比分布特征,所得结果更能接近研究区建筑物的震后真实破坏情况,可用于未来震害预测工作。     

基于行政村居民地的地震人员死亡评估方法研究——以陕西礼泉县为例

以行政村居民地作为研究区域,通过农居调查资料和行政村居民地面积及人口进行双变量回归分析,解决农居建筑物的资料获取问题;选择合适的地震人员伤亡模型进行不同烈度下行政村居民地的地震人员伤亡率的计算,进而建立不同烈度下行政村地震人员死亡和房屋损毁数据库,为县级政府部门提供地震灾害损失结果,实现震后灾害损失的快速评估。     

山东及其邻区未来地震危险性的灰色预测

本文利用灰色系统理论的灾变预测方法建立了山东及其邻区中等强度地震发震时间的灰色预测模型,其预测值与观测值的拟合精度达到检验标准。同时利用该模型对所研究区域的地震危险性作了初步估计。认为山东及其邻区1994年前后将有5级以上地震发生。     

中强地震区地震烈度统计拟合因素评估

目前地震危险性综合概率分析方法中的地震动参数衰减规律一般是由研究区地震烈度和参考区地震动参数经过映射方法得出的,而烈度统计结果依赖于不同模型和不同回归方法,因此,合理评估烈度影响因素有很大现实应用价值,它直接影响地震危险性分析结果。以我国中南地区地震烈度资料,用不同回归拟合方法研究该地区地震烈度随震中距和面波震级变化的等效圆、椭圆和综合椭圆模型分布关系,考虑震级和距离因素的相关性,比较分析已有结果,评估中强地震区烈度模型和回归方法对烈度的拟合影响,结果可供该地区地震小区划和设定地震动参数参考。     

基于LM-BP神经网络的钢筋混凝土框架结构震害快速预测模型

为了快速对建筑群进行震害预测,构建城乡地震易损性模型,为防灾减灾工程提供依据并助力韧性城乡建设,本文选取位于抗震设防烈度为7度区的某市,把该市已完成的震害预测项目的基础数据和结果作为数据库的样本来源,以框架结构作为研究对象,将层数、层高、楼高、柱面积率等12个易获取且关联度较高的关键数据作为震害影响因子,充分利用了Matlab可视性良好的建模特性及LM算法能够快速拟合的优势,训练了一个基于LM算法的BP神经网络震害预测模型。采用多组数据测试,对单次模拟结果数据进行对比,并通过多次随机选取数据样本建立模型,验证该模型的精度和稳定性。测试结果表明,本文所选取的震害影响因子能够对框架结构的震害预测结果进行准确映射,该方法准确快速高效,可以应用于建筑群的快速震害预测实际工作中。     

福州市区地震灾害损失预测研究

基于福州市区地震危险性分析、地震地质灾害区划、建筑物和生命线易损性分析及防震减灾信息管理系统,本文介绍了在设定地震、历史地震、盲估地震和实时地震等4种不同地震参数输入下福州市区可能遭遇的地震灾害损失预测成果,提出了依据地面数据精度和设施类型划分的大城市地震灾害损失预测城市核心区、城乡结合部和乡村三个层次方案,并在此基础上确定了地震灾害损失的预测评估单元,即在城市核心区,地震灾害的损失评估单元可以是建筑物、居委会或区;在城乡结合部,地震灾害的损失评估以居委会或区为单元;在乡村地震灾害损失评估以乡镇和自然村为单元。根据系统模块,本文预测了8度地震烈度下福州市区地震灾害的总损失及其空间分布,其中全市区人员死亡约123人,重伤约654人,无家可归者约417100人,直接经济损失156.1亿元,并分析了地震灾害损失空间分布不均匀性的主要原因。     

未来10年新疆地震灾害损失特征及减灾效果评价

基于新疆未来10年尺度(2013-2022年)21个强震危险区和发震构造的判定结果以及各乡镇所遭受的最大影响烈度,通过对近年来经济社会相关统计资料的分析预测,采用易损性清单方法对各危险区未来10年地震灾害损失进行了动态预测和减灾效果评估。结果表明,当各危险区未来10年遭遇预期地震时,地震造成的总经济损失及震亡人员数量随时间均呈总体下降的特点,全区地震灾害直接经济损失和人员伤亡的重点在天山地区。地震总直接经济损失期望值在628.45亿~728.58亿元之间(2013年不变价计),地震人员震亡数量期望值在4031~10995人之间。各危险区未来10年地震经济损失减灾率在58.21%~105.69%之间,人员震亡减少率在51.4%~85.25%。由此说明,正在新疆开展的"安居富民"工程的减灾效果是十分显著的,同时对未来新疆的防震减灾工作部署提供了重要依据。     

基于modis数据鲁甸6.5级地震不同烈度区地震前后植被变化研究

为了研究鲁甸6.5级地震不同烈度区地震前后植被的变化,以鲁甸地震完整烈度为研究区,以MODIS产品中的MOD13Q1数据为数据源,通过数据预处理获得2004-2018年不同烈度区年均NDVI时间序列,并用像元二分模型计算得到地震前后的植被覆盖度,从NDVI动态变化、植被覆盖度空间分布特征、植被覆盖度动态变化、植被损毁像...     

基于IPOA的巨型组合框架结构震损快速预测模型研究∗

为实现巨型组合框架结构的地震损伤程度快速评估,提出了一种基于改进鹈鹕优化算法（IPOA）的多参数震损预测方法。设计了5 个不同参数的巨型组合框架结构模型,利用振动台试验和有限元软件进行非线性时程分析获取结构动态响应数据,并采用结构损伤指数量化评估结构的损伤程度。同时,引入K 均值聚类优化策略和惯性权重自适应优化策略改进传统的鹈鹕优化算法。基于振动台试验和有限元分析结果数据,比较了不同输入参数组合预测结构损伤的准确性,构建了能反映结构参数与结构损伤之间非线性关系的智能算法快速预测模型。最后,将模型预测结果与一缩尺比为1/15 的振动台试验模型结构损伤程度进行对比验证。结果表明：（1）改进鹈鹕优化算法模型的准确性和泛化能力均优于其他算法模型;（2）最大层间位移角与结构损伤相关性最高,增加影响结构损伤的输入参数可提高预测模型的准确度和泛化能力;（3）模型预测的结构损伤指数与试验结果相比误差均小于10%,预测结构损伤等级与试验结果一致,所提出的快速预测模型能高效准确地预测结构的损伤指标,为巨型组合框架结构震后损伤快速评估提供了一种新方法。     

廊坊地区框架建筑的隔震设计

廊坊市的地震基本烈度为 8度 ,同时受中远场和近场地震影响。具有背景地震烈度较高而高烈度地震发震概率较小的特点。本文研究了根据廊坊市地震动加速度参数特点进行的框架结构隔震建筑设计方法与实例     

模糊推理法在地震火灾评判中的应用

地震火灾是地震的主要次生灾害之一。在世界上的多次大地震中，地震火灾造成的损失远远超过了地震本身的损失。本文利用模糊推理法进行地震火灾损失的预测，根据地震火灾的历史资料，建立地震火灾损失的预测矩阵，可以比较方便地预测地区地震火灾的损失。本方法的输入数据少，调研工作量小，计算比较准确     

地震火灾损失评估研究

地震火灾是一种严重的震次生灾害,历史地震资料表明,地震火灾造成的损失有时甚至超过地震的直接破坏所造成的损失,本文根据目前我国地震现场灾害的评估方法,结合我国地震结构损失评估的经验,建立了地震火灾损失的评估方法。     

中路港5.1级地震构造条件初步探讨

1987年2月17日03分27秒(北京时间)在江苏省射阳县、大丰县交界的海洋滩涂上发生了5.1级地震。这是近十多年来在苏北沿海连续发生的又一次中强地震,震后对受灾区宏观烈度、发震构造进行了综合考察,对近年来获得的海洋、地质资料以及前人的研究成果进行了全面分析。本文在此基础上,结合笔者对该区前期地震调查所得的认识,苏北南黄海南部拗陷的地震地质背景和此次地震的发震构造作一探讨。