Assessing the impact of ground-motion variability and uncertainty on empirical fragility curves
Assessing the impact of ground-motion variability and uncertainty on empirical fragility curves
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评估地面运动变异性和不确定性对经验脆弱性曲线的影响
DOI：
10.1016/j.soildyn.2014.10.024
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发表时间：
2015
影响因子：
4
通讯作者：
Ioannou I
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ioannou I
经验脆弱性曲线，从数以千计的建筑物损坏的观察数据库中构建，通常用于地震风险评估，特别是在欧洲和日本，那里的建筑物库存往往很难分析建模（例如旧砌体结构或木结构住宅）。然而，来自不同研究的曲线显示出相当大的差异，这导致评估地震风险的高度不确定性。这种分散的一个潜在原因是几乎普遍忽视了地面运动的空间变异性和地面运动预测的认识不确定性。在本文中，数据库的建筑物损坏的地面运动场，考虑到空间变异性和已知的脆弱性曲线进行了模拟。这些数据库，然后倒置，应用标准的方法推导经验脆弱性曲线，并与已知的曲线的差异进行了研究。进行参数分析，以调查各种假设对结果的影响。通过这种方法，它的结论是，地面运动的变异性导致平坦的脆弱性曲线和认知的不确定性，在地面运动预测方程中使用可以有一个显着的影响，导出的曲线。如果震中地区没有密集的地面运动记录网络，经验曲线将仍然具有很大的不确定性。此外，使用综合损害观测似乎大大增加了经验脆弱性评估的不确定性。相比之下，在受影响地区使用有限的随机选择的非汇总样本可以很好地预测脆弱性。
Empirical fragility curves, constructed from databases of thousands of building-damage observations, are commonly used for earthquake risk assessments, particularly in Europe and Japan, where building stocks are often difficult to model analytically (e.g. old masonry structures or timber dwellings). Curves from different studies, however, display considerable differences, which lead to high uncertainty in the assessed seismic risk. One potential reason for this dispersion is the almost universal neglect of the spatial variability in ground motions and the epistemic uncertainty in ground-motion prediction. In this paper, databases of building damage are simulated using ground-motion fields that take account of spatial variability and a known fragility curve. These databases are then inverted, applying a standard approach for the derivation of empirical fragility curves, and the difference with the known curve is studied. A parametric analysis is conducted to investigate the impact of various assumptions on the results. By this approach, it is concluded that ground-motion variability leads to flatter fragility curves and that the epistemic uncertainty in the ground-motion prediction equation used can have a dramatic impact on the derived curves. Without dense ground-motion recording networks in the epicentral area empirical curves will remain highly uncertain. Moreover, the use of aggregated damage observations appears to substantially increase uncertainty in the empirical fragility assessment. In contrast, the use of limited randomly-chosen un-aggregated samples in the affected area can result in good predictions of fragility.
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