Stochastic Simulations and Ground Motion Prediction Equation for Peak Accelerations, Peak Velocities and Response Spectra for the Ural Region

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The characteristics of radiation and propagation of seismic waves in the Ural region were refined based on stochastic modeling of the records of local earthquakes; these characteristics correspond to transient characteristics from areas of stable continental seismicity to seismically active regions with crustal seismicity. Ground motion prediction equation (GMPE) has been constructed for the Ural region, describing the dependence of peak accelerations (PGA), peak velocities (PGV) and acceleration response spectrum amplitudes (SA) on rock on magnitude and distance. The GMPE is applicable in a wide range of magnitudes (Mw = 4–6.5) and distances (1–250 km) and can be applied to assess seismic hazard in the design and construction of earthquake-resistant structures in the Ural region. To account for the epistemic uncertainty of the estimates of seismic impacts in probabilistic seismic hazard analysis and construct a logic tree, five alternative modern GMPEs from other regions were selected: a global model for crustal seismicity, two models developed for the mountain regions of the Swiss and French Alps, two models for regions of stable continental seismicity – eastern North America and Great Britain. These models were tested using the array of synthetic ground motion parameters; the equation for the Swiss Alps turned out to be the closest to the developed GMPE for the Urals.

About the authors

V. A Pavlenko

Schmidt Institute of Physics of the Earth, RAS

Email: pavlenko.vasily@gmail.com

O. V Pavlenko

Schmidt Institute of Physics of the Earth, RAS

Email: olga@ifz.ru

References

  1. Верхоланцев Ф.Г., Габсатарова И.П., Гусева Н.С., Дагалев Р.А. Среднеуральское землетрясение 18 октября 2015 г. M = 4.7, I = 6 // Землетрясения Северной Евразии. 2021. Вып. 24 (2015 г.). С. 314–323.
  2. Глубинное строение Урала по геофизическим данным. Глубинное строение СССР / В. В. Белоусов (ред.). М.: Наука. 1991. 224 с.
  3. Глубинное строение Урала по геофизическим данным / В. М. Рыбалка, Е. М. Ананьева, С. Н. Кашубин и др. (ред.). Геология и минерагения подвижных поясов. Екатеринбург: Урал-геолком, 1997. С. 101–118.
  4. Глубинное строение Урала по меридиональному профилю ГСЗ Нижняя Тура—Орек / В.С. Дружинин, С. Н. Кашубин, В. И. Вальчак и др. (ред.). Советская геология. 1985. № 1. С. 74–86.
  5. Годзиковская А.А. Каталог сейсмических событий Уральского региона с древнейших времен по 2002 г. (Сопутствующие первичные материалы). М.: ИФЗ РАН. 2016. 258 с.
  6. Гуляев А. Н. Новейшая тектоника и сейсмичность Урала // Известия высших учебных заведений. 2022. №. 2. С. 77–84.
  7. Гусев А.А., Мельникова В.Н. Связи между магнитудами — среднемировые и для Камчатки // Вулканология и сейсмология. 1990. № 6. С. 55–63.
  8. Дружинин В.С., Рыбалка В.М., Соболев И.Д. Связь тектоники и магматизма с глубинным строением Среднего Урала по данным ГСЗ. Свердловск: УНЦ АН СССР. 1976. 156 с.
  9. Дружинин В.С., Юнусов ФФ., Пармаш Г.И. Специфика сейсмичности Уральского региона. — Глубинное строение и развитие Урала. Екатеринбург: Наука. 1996. С. 102–110.
  10. Дружинин В С, Гуляев А.П., Коммосорова В.В. и др. К вопросу о природе землетрясений на Урале // Уральский геофизический вестник. 2004. № 6. С. 29–42.
  11. Данаев Р.А., Верховная Ф.Г., Вариантова Ю.В., Шумаков Д.Ю., Габсатарова И.П., Епифанский А.Г. Катав-Ивановское землетрясение 04.09.2018 г., m = 5.4 (Урал) // Российский сейсмологический журнал. 2020. Т. 2. № 2. С. 7–20. doi: 10.35540/2686-7907.2020.2.01 – EDN: CDITIV
  12. Данаев Р.А., Скоричин А.А. Определение параметров затухания сейсмических волн для территории Урала. Современные методы обработки и интерпретации сейсмологических данных. Материалы седьмой международной сейсмологической школы. Обнинск: ГС РАН. 2012. С. 126–129.
  13. Еманов А.Ф., Еманов А.А., Павленко О.В., Фатеев А.В., Куприн О.В., Подборников В.Г. Кольцевское землетрясение 09.01.2019 с M= 4.3 и особенности наведенной сейсмичности в условиях Горловского угольного бассейна // Вопросы инженерной сейсмологии. 2019. Т. 46. № 4. С. 29–45.
  14. Павленко О.В. Характеристики излучения и распространения сейсмических волн на Северном Кавказе, оцененные по записам сейсмостанций “Сочи” и “Анапа” // Вопросы инженерной сейсмологии. 2016. Т. 43. № 1. С. 49–61.
  15. Павленко О.В., Тубанов Ц.А. Характеристики излучения и распространения сейсмических волн в Байкальской Рифтовой зоне, оцененные моделированием акселерограмм зарегистрированных землетрясений // Физика Земли. 2017. № 1. С. 20–33.
  16. Павленко О.В. Записи местных землетрясений как основа для корректных оценок сейсмических воздействий (на примере трассы второго Северомуйского тоннеля) // Геология и геофизика. 2020. doi: 10.15372/GIG2020203
  17. Павленко В.А. Предварительные оценки характеристик излучения и распространения сейсмических волн и уравнения прогноза движений грунта для Уральского региона // Вопросы инженерной сейсмологии. 2022. Т. 49. № 2. С. 74–84. doi: 10.21455/VIS2022.2-4
  18. Сейсмичность и сейсмическое районирование Уральского региона / С. Н. Кашубин, В. С. Дружинин, А. Н. Гуляев, О.А. Кусонский, В.С. Ломакин, А.А. Маловичко, С.Н. Никитин, Г.И. Парьгин, Б.П. Рыжий, В.И. Уткин (ред.). УРО РАН. 2001. 126 с. ISBN: 5-7691-1212-3
  19. Тектоническая карта Урала масштаба 1 : 1000000 / И.Д. Соболев, С.В. Автонеев, Р.П. Белковская и др. (ред.). Свердловск: ПГО “Уралгеология”. 1986. 168 с.
  20. Atkinson G.M. Ground-motion prediction equations for eastern North America from a referenced empirical approach: Implications for epistemic uncertainty // Bull. Seismol. Soc. Am. 2008. V. 98. № 3. P. 1304–1318. doi: 10.1785/0120070199
  21. Atkinson G.M., Boore D.M. Earthquake ground-motion prediction equations for eastern North America // Bull. Seismol. Soc. Am. 2006. V. 96. № 6. P. 2181–2205. doi: 10.1785/0120050245
  22. Atkinson G.M., Boore D.M. ERRATUM. Earthquake ground-motion prediction equations for eastern North America // Bull. Seismol. Soc. Am. 2007. V. 97. № 3. P. 1032. doi: 10.1785/0120070023
  23. Boore D.M. Simulation of Ground Motion Using the Stochastic Method // Pure Appl. Geophys. 2003. V. 160. P. 635–676.
  24. Boore D.M., Joyner W.B. Site amplifications for Generic Rock Sites // Bull. Seismol. Soc. Am. 1997. V. 87. № 2. P. 327–341.
  25. Boore D.M., Stewart J.P. Seyhan E., Atkinson G.M. NGA-West2 Equations for Predicting PGA, PGV, and 5% Damped PSA for Shallow Crustal Earthquakes // Earthq. Spectra. 2014. V. 30. № 3. P. 1057–1085. doi: 10.1193/070113EQS184M
  26. Budritz R.J., Apostolakis G., Boore D.M., Cluff L.S., Coppersmith K.J., Cornell C.A., Morris PA. Recommendations for probabilistic seismic hazard analysis: guidance on uncertainty and use of experts. U.S. Nuclear Regulatory Commission Report NUREG/CR-6372. 1997.
  27. Campbell K.W. Prediction of strong ground motion using the hybrid empirical method and its use in the development of ground-motion (attenuation) relations in eastern North America // Bull. Seismol. Soc. Am. 2003. V. 93. № 3. P. 1012–1033.
  28. Cauzzi C., Edwards B., Fah D., Clinton J., Wiener S., Kasili P., Cua G., Giardini D. New predictive equations and site amplification estimates for the next-generation Swiss ShakeMaps // Geophys. J. Int. 2015. V. 200. № 1. P. 421–438. doi: 10.1093/gji/ggu404
  29. Chen Y.-S., Weatherill G., Pagani M., Cotton F. A transparent and data-driven global tectonic regionalization model for seismic hazard assessment // Geophys. J. Int. 2018. V. 213. № 2. P. 1263–1280. doi: 10.1093/gji/ggy005
  30. Cornell C. A. Engineering seismic risk analysis // Bull. Seismol. Soc. Am. 1968. V. 58. № 5. P. 1583–1606.
  31. Costa G., Panza G.F., Suhadole P., Vaccari F. Zoning of the Italian territory in terms of expected peak ground acceleration derived from complete synthetic seismograms // J. Appl. Geophys. 1993. V. 30(1–2). P. 149–160. doi: 10.1016/0926-9851(93)90023-R
  32. Douglas J. Ground motion prediction equations 1964–2021. Department of Civil and Environmental Engineering. University of Strathclyde. 2021. http://www.gmpe.org.uk/gmpereport2014.pdf
  33. Drouet S., Cotton F. Regional stochastic GMPEs in low-seismicity areas: scaling and aleatory variability analysis — application to the French Alps // Bull. Seismol. Soc. Am. 2015. V. 105. № 4. P. 1883–1902. doi: 10.1785/0120140240
  34. Flynn E.A., Engdahl E.R., Hill A.R. Seismic and geographical regionalization // Bull. Seismol. Soc. Am. 1974. V. 64. № 3–2. P. 771–993.
  35. Hanks T.C., McGuire R.K. The character of high frequency strong ground motion // Bull. Seism. Soc. Am. 1981. V. 71. P. 2071–2095.
  36. Joyner W.B., Boore D.M. Methods for regression analysis of strong motion data // Bull. Seismol. Soc. Am. 1993.V. 83. №2. P. 469–487.
  37. Joyner W.B., Boore D.M. Methods for regression analysis of strong motion data. ERRATA // Bull. Seismol. Soc. Am. 1994. V. 84. №3. P. 955–956.
  38. Orozova I. M., Suhadole P. A deterministic-probabilistic approach for seismic hazard assessment // Tectonophys. 1999. V. 312. №2–4. P. 191–202. doi: 10.1016/s0040-1951(99)00162-6
  39. Pavlenko O.V. Simulation of ground motion from strong earthquakes of Kamchatka region (1992–1993) at rock and soil sites // Pure Appl. Geoph. 2013. V. 170. №4. P. 571–595.
  40. Pavlenko O., Kozlovskaya E. Characteristics of radiation and propagation of seismic waves in the Northern Finland estimated based on records of local earthquakes // Pure Appl. Geoph. 2018. V. 175. №12. P. 4197–4223 https://doi.org/10.1007/s00024-018-1919-5
  41. Riebrock A., Strasser F., Edwards B. A stochastic ground-motion prediction model for the United Kingdom // Bull. Seismol. Soc. Am. 2013. V. 103. №1. P. 57–77. doi: 10.1785/0120110231
  42. Ryzhiy B.P., Druzhinin V.S., Yunusov F.F., Ananyin I.V. Deep structure of the Urals region and its seismicity // Physics of the Earth and Planetary Interios. 1992. V. 75. P. 185–191.
  43. Scherbaum F., Delavaud E., Riggelsen C. Model selection in seismic hazard analysis: an information-theoretic perspective // Bull. Seismol. Soc. Am. 2009. V. 99. №6. P. 3234–3247. doi: 10.1785/0120080347
  44. Tavakoli B., Pezeshk S. Empirical-stochastic ground-motion prediction for eastern North America // Bull. Seismol. Soc. Am. 2005. V. 95. №6. P. 2283–2296. doi: 10.1785/0120050030
  45. Toro G.R., Abrahamson N.A., Schneider J.F. Model of strong ground motions from earthquakes in central and eastern North America: Best estimates and uncertainties // Seismol. Res. Lett. 1997. V. 68. №1. P. 41–57.
  46. Young J.B., Presgrave B.W., Aichele H., Wiens D.A., Flinn E.A. The Flinn-Engdahl regionalisation scheme: the 1995 revision // Phys. Earth Planet Int. 1996. V. 96. №4. P. 223–297. doi: 10.1016/0031-9201(96)03141-X

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».