Mixtures of ground-motion prediction equations as backbone models for a logic tree: an application to the subduction zone in Northern Chile
Mixtures of ground-motion prediction equations as backbone models for a logic tree: an application to the subduction zone in Northern Chile
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混合地面运动预测方程作为逻辑树的主干模型：在智利北部俯冲带的应用
DOI：
10.1007/s10518-014-9636-7
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发表时间：
2014
影响因子：
4.6
通讯作者：
Scherbaum
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Händel;Specht;Scherbaum
在概率地震危险性分析中，不同的地面运动预测方程（GMPEs）通常组合在一个逻辑树框架内。然而，选择合适的GMPE是一项重要的任务，特别是对于强震数据稀疏且没有本地GMPE存在的地区，因为模型集需要捕获整个范围的地面运动不确定性。在这项研究中，我们调查的聚合GMPEs到一个混合物模型，目的是推断骨干模型，能够代表中心的地面运动分布的逻辑树分析。这个中心模型可以按比例放大和缩小，以获得地面运动的不确定性的全部范围。从观测到的地面运动数据推断模型的组合成一个混合物。我们测试了北方智利，一个地区，没有土著GMPE存在的新方法。分别计算界面和实验室内类型事件的混合模型。对于每种源类型，我们聚集了8个俯冲带GMPEs主要使用新的强震数据，记录在板块边界观测站智利项目，并在本研究中进行处理。我们可以证明，该混合模型的性能优于其任何组成部分GMPE，并且它的性能与针对相同数据集导出的回归模型相当。混合模型似乎能很好地代表该地区的中值地震动。因此，它能够作为逻辑树的主干模型。
In probabilistic seismic hazard analysis, different ground-motion prediction equations (GMPEs) are commonly combined within a logic tree framework. The selection of appropriate GMPEs, however, is a non-trivial task, especially for regions where strong motion data are sparse and where no indigenous GMPE exists because the set of models needs to capture the whole range of ground-motion uncertainty. In this study we investigate the aggregation of GMPEs into a mixture model with the aim to infer a backbone model that is able to represent the center of the ground-motion distribution in a logic tree analysis. This central model can be scaled up and down to obtain the full range of ground-motion uncertainty. The combination of models into a mixture is inferred from observed ground-motion data. We tested the new approach for Northern Chile, a region for which no indigenous GMPE exists. Mixture models were calculated for interface and intraslab type events individually. For each source type we aggregated eight subduction zone GMPEs using mainly new strong-motion data that were recorded within the Plate Boundary Observatory Chile project and that were processed within this study. We can show that the mixture performs better than any of its component GMPEs, and that it performs comparable to a regression model that was derived for the same dataset. The mixture model seems to represent the median ground motions in that region fairly well. It is thus able to serve as a backbone model for the logic tree.
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