2016年日本Off-Mie Mw 5.8级地震的海底地震动非线性反应特征

胡进军， 周旭彤

(1. 中国地震局 工程力学研究所， 哈尔滨 150080；2. 中国地震局 地震工程与工程振动重点实验室， 哈尔滨 150080)

近年来全球海域地震频发，特别是2010年的智利康塞普西翁Mw8.8级地震、新西兰Mw7.2级地震以及2011年日本东北部Mw9.0级特大地震[1-3]，这些地震引发了严重的次生灾害,造成了重大人员伤亡和经济损失。随着全球对海洋资源的开发，跨海桥梁、石油平台、海底隧道等海洋工程建设速度不断增加，考虑海底地震动对海洋工程的潜在破坏十分必要[4]。为了获取海域地震数据，全球已建成多个海底地震观测台网，比如美国南加州的海底观测系统(SEMS)，日本的地震海啸监测系统(ETMC)和地震海啸监测预警系统(DONET，S-net)等[5]。其中DONET台网由DONET1和DONET2组成，包含51个海底台站，其完全覆盖了Nankai海槽。

海底强震观测数据为开展海底地震动相关研究提供了基础。 Boore等[6]使用8次SEMS观测台网海底地震动记录进行竖直(vertical)和水平(horizontal)方向的谱比(V/H)发现：在短周期段竖直方向分量较低，海水对水平分量影响很小且在低频段不是主要影响因素。Diao等[7]利用理论和统计方法探讨了海水对不同波成分的影响，并利用V/H方法发现在周期大于5.0 s时海底V/H较陆地的更低。Chen等[8]利用SEMS和K-net海底地震动记录进行V/H分析，发现海底台站的特征周期明显大于陆地台站，在周期小于1.0 s时海底V/H更小。谭景阳等[9-10]对K-net海底台站记录的数据进行了分类，探讨了海底地震动特征和不确定性。Hu等[11]研究了日本相模湾地区的海底地震动，分析了6个海底台站的衰减规律并对比了海底与陆地台站场地放大的差异，Tan等[12]给出了日本相模湾海底地震动的V/H预测模型。Zhang等[13]使用K-net海底台站记录基于中日抗震规范探讨了海底震动的抗震设计谱。Dhakal 等[14]统计了K-net海底台站记录到的315次地震，利用S-H/V方法和DNL参数评估了海域场地反应特征，发现当地震动峰值加速度(PGA)大于50～150 cm/s2时，H/V曲线出现明显的主频下降，发生非线性反应，相同的结论也在DONET1被证实[15-16]。

以往研究表明高幅值的地震动通过浅地表时，可能造成地下速度结构的改变导致地震波速下降，随后与时间成对数形式恢复，更好的理解强震动导致场地反应的改变，对于定量评估场地效应和强震动预测模型是十分重要的[17]。强震动引起场地非线性反应导致土层剪切模量的下降的结论被证实以来[18]，部分学者关注于剪切模量随时间变化的恢复过程，Pavlenko等[19]通过对1995年日本KobeMw6.9级地震主震记录进行分析发现剪切模量的恢复持续几个月之久。Wu等[20-21]利用谱比方法对2011日本东北部Mw9.0级地震进行短时间尺度和长时间尺度的谱比变化进行分析，结果表明主震结束后部分台站主频的恢复分为两个阶段：第一阶段在几百秒到几小时内快速恢复；第二阶段经历5个月时间缓慢恢复到震前水平。Zhou等[22]基于H/V方法分析了2016年新西兰Mw7.8级地震非线性反应台站主频随时间恢复的过程，发现恢复过程依赖于地震强度和土壤状况。

2016年4月1日在DONET1台网下方发生了Mw5.8级Off-Mie地震[23]，震源深度为11.4 km，震源位置位于菲律宾海板块西北向沿日本Nankai海槽俯冲带，震源类型为俯冲带板间地震，这为研究海底地震场地非线性提供了数据[24]。本文利用DONET1台网海底台站记录到的此次强震数据，分析地震动引起的H/V谱比及主频fpeak和峰值Apeak随时间变化的关系，探讨海域场地的非线性反应恢复时间的特征。

1 海底地震动数据介绍

DONET1包含20个海底台站，4个台站为一组，分别命名为KMA-KME，海底台站信息，如表1所示。DONET1海底记录包括主震及附近的地震(矩震级大于4.0级)。将PGA小于20 cm/s2和大于0.01 cm/s2的记录作为场地地震线性反应的参考地震事件。

表1 DONET1海底台站信息

将原始地震动记录三分量信息进行处理并采用二进制的数据格式进行储存。对获取的海底地震动记录进行基线校正和滤波处理，滤波器采用四阶Butterworth，滤波频段为0.1～35.0 Hz[25-26]。

2 地震动幅值和频谱典型特征

海底地震动PGA、峰值速度(peak ground velocity, PGV)与地震动预测方程[27]的对比结果，如图1所示。PGA和PGV均取两水平分量中的较大值。可以看出，海底台站PGV与预测值偏离较大且均高于预测值。

图1 海底台站PGA和PGV与预测模型的比较

低频成分丰富的地震动对长周期结构的影响较大，为了界定低频型地震动，相关研究者采用动力放大系数谱和傅里叶振幅谱界定低频成分丰富的地震动。李雪红等[28]采用加权动力放大系数βl和傅里叶谱值在低频段的分布量化界定低频型地震动。βl定义为

(1)

式中：Ti为阻尼比为5%时加速度反应谱等间距离散周期,Ti的取值范围为[2, 10];Sa(Ti) 为Ti对应的加速度谱值。图2给出了KME17～KME20的βl值和傅里叶振幅谱。

图2中可以看出4个台站的低频成分占比较大且高频成分明显偏小，如果按βl统计区间进行低频型地震动划分，KME18和KME19可划分为低频型地震动，KME17和KME20可划分为中低频型地震动。4个台站KME17～KME20的PGV均高于预测值，且根据PGV/PGA判断可能包含长周期地震动[29]。

图2 KME17～KME20台站频率分布和βl参数

3 非线性随时间变化特征

为了分析非线性响应随时间的变化，本文采用水平和竖直方向傅里叶谱比(H/V)验证场地反应的方法[30]，该方法与标准谱比法、参数反演法、传递函数方法识别单一台站所处场地的主频具有较好的一致性[31]。利用H/V方法研究主频的变化，也多次被用于验证场地非线性反应[32]。为了更好进行H/V分析，对获取的强震动数据采用多步法识别S波到时并进行截取，首先采用STA/LPT方法初步识别S波到时，然后利用AIC(akaike information criterion)准则精确识别S波到时[33]，过程如图3(a)所示。对提取的S波部分向前2 s进行截断处理并对数据前后各1 s进行taper处理如式(2)所示，处理结果如图3(b)所示。

(2)

式中：X(j)为地震信号；N为衰减窗宽度。

在计算傅里叶振幅谱时采用了K-O平滑方法[34]，图3(c)中给出了K-O平滑方法中不同窗宽b的平滑结果，从图3(c)中可以看出窗宽b越小平滑效果越好，在b=20时较b=30，b=40能控制高频段尖峰，较b=10时更好的识别峰值频率，因此对于本研究中海底地震动傅里叶振幅谱的平滑采用b=20窗宽。

(c) K-O方法平滑窗函数对比

对2016年Off-MieMw5.8级地震中没有明显非线性的KMB06和KMC11台站的地震数据进行处理之后运用2 s滑动窗方法进行H/V谱比分析结果,如图4所示。从图4可以看出,S波到达时fpeak并无明显下降的现象。采用相同的滑动窗对KME17～KME20台站地震动进行分析，fpeak和Apeak随时间变化结果,如图5所示。从图5可以看出，P波到来之前谱比处于线性阶段，fpeak处于线性水平，随着S波到来fpeak出现明显的下降，随后恢复至较P波段更低水平，其中KME18台站由于靠近震源位置记录到明显的P波时间段非常短，利用滑动窗进行分析时fpeak出现的下降并不明显。

(a) KMB06

(a) KME17

为了在长时间尺度范围更好的理解非线性场地的fpeak变化过程，选择2016年4月1日Mw3.0～3.2级的4次余震数据进行分析，将弱震H/V参考值、主震H/V、余震H/V进行对比分析。选取弱震时候，考虑到震源距较远，台站记录的地震动幅值较低，因此选取的地震动PGA <20 cm/s2，避免噪声的影响，信噪比大于3，分析结果如图6所示。

图6(a)中KME17台站主震和余震的H/V谱形基本一致，fpeak较弱震参考值(fref)明显降低； 图6(b)中KME18台站余震的Apeak较主震有所增加，但仍然没有回到震前谱比峰值参考水平范围内；图6(c)中KME19台站主震后的余震fpeak回到了参考值，非线性反应没有造成其明显的改变，相同的结论在图6(d)中的KME20中也有体现。KME20台站fpeak没有明显变化，但主震谱形相对于参考水平(fref)发生了较大的变化。KME19和KME20台站在余震时fpeak和Apeak回到参考范围内，而KME17和KME18台站余震的fpeak和Apeak没有回到震前参考范围。

图6 主震和余震fpeak与Apeak的对比

为了研究fpeak和Apeak的变化，本文选取余震后同时被两个台站记录到的PGA>0.1 cm/s2、信噪比大于3的3次地震记录进行谱比分析，结果如图7所示。

图7 fpeak和Apeak随时间变化趋势

从fpeak和Apeak的变化来看，KME17台站在10 d后慢慢恢复到震前参考值；但对于KME18台站，20 d后Apeak恢复到参考值，fpeak却在两个月后仍没有恢复到参考值，这可能是由于该台站下场地速度结构产生了永久的改变。相关研究[35]表明强震引起的动应力变化是引起同震速度变化的主要因素。

4 结 论

本文研究了2016年日本Off-MieMw5.8级地震中日本DONET1海底地震动的低频特征，利用滑动窗的H/V方法分析了非线性反应随时间变化的规律。本文结论如下：

(1) 海底台站数据的PGA与经验预测模型能较好匹配，PGV与经验预测模型相比明显偏大。根据βl参数对海域近场数据进行低频特征识别，发现部分海底地震动具有低频特性。进行海洋工程抗震设计需要着重考虑此低频型地震动。

(2) 采用H/V滑动窗分析了台站非线性反应，出现非线性响应台站记录的fpeak随S波的到达会出现下降，随后稳定到P波时段的水平以下，Apeak则呈现对数式上升，结果验证了2016年Off-MieMw5.8级地震海底台站非线性反应的发生。

(3) 分析了强烈非线性反应台站KME17和KME18的非线性反应恢复时间，KME17台站震后20 d左右fpeak和Apeak恢复到震前水平。KME18台站震后两个月Apeak恢复到震前水平，但震后fpeak始终没有恢复，这可能是由于强烈非线性反应导致速度结构发生了改变。

致谢

感谢日本强震动数据台网Hi-net (http:∥www.hinet.bosai.go.jp)提供地震数据支持，感谢JMA(http:∥www.hinet.bosai.go.jp/REGS/JMA/)提供地震记录信息，感谢日本海洋数据中心海上安全局提供500 m网格水深数据集(http:∥www.jodc.go.jp)。