地震同地预警新模型:S波P波反应谱比值法

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51878396
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    61.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0810.工程防灾
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Earthquake early warning (EEW) systems have been used in many countries, including China, Japan, Europe, and America. EEW works well for engineering facilities that can activate the necessary protection mechanism immediately after a warning is received, for example, high-speed railway trains. The conventional method is to estimate the earthquake magnitude and source distance from the first 3s of P-wave record, and then to estimate S-wave parameters using a ground-motion prediction equation (GMPE). There are two problems in the conventional method: 1) the combined standard deviations from estimating the magnitude and source distance and from a GMPE are likely to be very large; 2) for a subduction zone different GMPEs have to be used for different types of earthquake categories. However, the earthquake categories cannot be estimated using the first a few 3s of P-wave. To overcome these problems, we propose to develop a new model that uses the spectral ratios of the S-wave and the first 3s of P-wave, i.e. an S/P model. Our initial investigation and the results show that S/P model reduced the effects of earthquake categories and focal mechanisms. Within useful the magnitude, depth, and distance ranges, the new model built from Japanese dataset would minimize the effects of these earthquake parameters and the overall model standard deviations.
地震预警(EEW)系统目前已被应用在许多国家中,包括中国、日本、欧洲和美国。EEW系统可以应用在收到报警信号后,能够立即启动必要保护机制的各类工程设施,例如高速铁路列车。传统的方法是通过利用前3秒的P波记录估算地震震级和震源距离,然后运用地震动衰减关系(GMPE)估计S波的参数。该方法中存在着两种弊端:1)估计震级与震源距的误差在加上GMPE的误差,导致S-波参数估计准确性降低;2)在俯冲地带地区,例如日本和中国台湾地区,不同的地震类型必须使用不同的GMPE。但使用前3s的P波记录无法预测地震类型。基于这种考虑,我们将建立一个新的地震同地预警新模型,利用S波和P波前3s的谱比做为预警参数,即S/P模型。我们已做了一些初步的调查。分析日本记录表明S/P模型大大降低了地震类别效应和震源机制效应。在一定的地震震级、震源深度和震中距范围内,这些参数效应及引起的模型变异性可能都非常小。

结项摘要

本项目针对预警目标场地地震动预测展开研究,提出了一种新的现地预警模型——S波P波反应谱比值模型,简称S/P谱比模型。在地震预警系统监测到P波后,利用P波3秒反应谱的观测值,乘以S/P模型的谱比预测值,对随后到达监测台站的S波的反应谱进行预测。将反应谱预测结果与事先设定好的报警阈值进行比较,即可判断是否需要发出警报。新的预警模型丰富了地震预警的算法,提高了对预警目标场地S波地震动参数的预测精度。主要研究工作如下: .1. 利用日本、美国西部、中国西南3个地区的地震记录,研究了S波反应谱与P波前3秒的反应谱的比例关系(简称为S/P谱比值)及其变化规律与影响因素。.2. 通过收集筛选不同地区的地震动数据,组建代表不同区域特性的数据库,并基于这些数据库分别建立了适用于日本俯冲带地区、美国西部和中国西南地区的S/P谱比模型。.3. 在建立模型后,利用S/P谱比模型和P波3秒反应谱的记录值,对S波反应谱进行了预测,并将预测值和记录值进行了对比,结果表明模型预测精度较高。.4. 参考中国高速铁路暂行的地震紧急处置方案,以地面运动峰值加速度PGA =40、80、100或120 gal为报警阈值,对S/P谱比模型的预警效果进行了测试,统计了正确报警、误报和漏报的比例。结果表明:S/P谱比模型能够有效地运用于高铁预警中;模型预警效果良好,正确报警的比例比误报和漏报大许多。.5. 对S/P谱比模型的预测对象进行了扩展,使其除了S波反应谱和PGA之外,也能够对地面峰值速度PGV、谱强度SI、日本气象厅地震仪器烈度IJMA进行有效的预测。

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
A damping modification factor for horizontal acceleration spectrum from subduction slab earthquakes in japan accounting for site conditions
考虑场地条件的日本俯冲板片地震水平加速度谱的阻尼修正因子
  • DOI:
    10.1785/0120190242
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Bulletin of the Seismological Society of America
  • 影响因子:
    3
  • 作者:
    John X. Zhao;Mingxiu Jiang;Xiaonan Zhang
  • 通讯作者:
    Xiaonan Zhang
A ground-motion prediction equation for the western and the southwestern parts of China based on local strong-motion records and an overseas reference model
基于当地强震记录和国外参考模型的中国西部和西南部地区地震动预测方程
  • DOI:
    10.1785/0120210032
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Bulletin of the Seismological Society of America
  • 影响因子:
    3
  • 作者:
    Hao Xing;John X. Zhao
  • 通讯作者:
    John X. Zhao
A Comparison of Ground-Motion Parameters for the Vertical Components from the Western and the Southwestern Parts of China with Recent Ground-Motion Prediction Equations
我国西部和西南地区地震动参数与最新地震动预测方程的比较
  • DOI:
    10.1785/0120200003
  • 发表时间:
    2020-12
  • 期刊:
    Bulletin of the Seismological Society of America
  • 影响因子:
    3
  • 作者:
    Hao Xing;John X. Zhao
  • 通讯作者:
    John X. Zhao

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其他文献

地震条件下危岩崩塌运动特性的初步探讨
  • DOI:
    10.16285/j.rsm.2017.02.035
  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
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  • 作者:
    黄小福;张迎宾;赵兴权;余鹏程;邢昊;张珏;陈岩岩
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    陈岩岩
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  • 期刊:
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  • 作者:
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    赵兴权

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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