基于随机振动理论开发的加州非遍历谱加速度地震动模型

提出了一种创建非遍历$PSA$地震动模型（GMM）的新方法，该方法考虑了非遍历效应的震级依赖性。在该方法中，平均$PSA$标度由遍历$PSA$ GMM控制，非遍历效应由非遍历$PSA$因子刻画，这些因子是为纳入非遍历效应而需对遍历$PSA$ GMM施加的调整。非遍历$PSA$因子基于$EAS$非遍历效应，并通过随机振动理论（RVT）转换为$PSA$。该方法的优势在于可通过小震级地震更好地捕捉非遍历的源、路径与场地效应。由于傅里叶变换的线性性质，小事件$EAS$非遍历效应可直接应用于大震级事件。对于$PSA$则不然，因为反应谱受一段频率范围控制，使得$PSA$非遍历效应依赖于随震级变化的谱形。分别以ASK14与CY14 GMM为骨干模型推导了两个$PSA$非遍历GMM。非遍历$EAS$效应由LAK21 GMM估计。RVT计算采用V75峰值因子模型、AS96的$D_{a0.05-0.85}$地动持时估计，以及BT15振子持时模型。两个模型均使用NGAWest2数据库的加州子集。两个非遍历$PSA$ GMM的总偶然标准差比较应遍历$PSA$ GMM的总偶然标准差约小$30$至$35\%$。该缩减对大重现期下的危险性计算有显著影响。在远离台站与历史事件的偏远地区，偶然变异性的降低伴随认知不确定性的增加。