引用本文
吴清, 高孟潭. 北京地区与雄安新区地震危险性相关性初探[J]. 地震地质, 2018,40(4): 935-943.
WU Qing, GAO Meng-tan. A PRELIMINARY STUDY ON THE CORRELATIVITY OF SEISMIC HAZARD BETWEEN BEIJING AREA AND XIONG’AN NEW AREA[J]. SEISMOLOGY AND GEOLOGY, 2018,40(4): 935-943.  
DOI:10.3969/j.issn.0253-4967.2018.04.015
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北京地区与雄安新区地震危险性相关性初探
吴清, 高孟潭
中国地震局地球物理研究所, 北京 100081

〔作者简介〕 吴清, 女, 1985年生, 2013年于中国地震局地球物理研究所获得固体地球物理博士学位, 助理研究员, 主要研究方向为地震危险性分析和历史地震, 电话: 13466780800, E-mail: wuqing908@sina.com。

收稿日期: 2017-07-13
基金项目: 中国地震局地球物理研究所基本科研业务重大研究计划专题(DQJB17C08)和中国地震局地球物理研究所基本科研业务专项(DQJB17B02)联合资助
摘要

2017年4月1日成立的雄安新区未来将集中疏解北京非首都功能。北京市作为中国的政治、 经济和文化中心, 拥有高度密集的人口、 建筑和交通网络, 而快速发展的城市经济, 使得暴露在具备发生7级以上大地震危险区域的人口、 资产呈指数级增长, 导致北京地区地震风险持续飙升。研究雄安新区与北京地区地震动影响的相关性, 对研判雄安新区能否同时对北京起到地震风险分散作用具有十分重要的意义。文中基于蒙特卡罗方法合成地震序列, 利用衰减关系得到北京—雄安各场点地震动峰值加速度数据集。通过对地震动参数数据集的统计分析, 可以得出北京地区与雄安新区地震动影响相关性不高; 北京、 雄安同时遭受超设防水准地震动影响的概率很低; 北京、 雄安同时遭受罕遇地震动影响的概率极低。通过人口和资产的疏解、 地震应急装备及物资储备的异地备份, 雄安新区可以在一定程度上分散首都地震的高风险。

关键词: 地震动峰值加速度; 相关系数; 年超越概率
中图分类号:P315.9 文献标志码:A 文章编号:0253-4967(2018)04-0935-09
A PRELIMINARY STUDY ON THE CORRELATIVITY OF SEISMIC HAZARD BETWEEN BEIJING AREA AND XIONG’AN NEW AREA
WU Qing, GAO Meng-tan
Institute of Geophysics, China Earthquake Administration, Beijing 100081, China
Abstract

Xiong’an New Area is established on April 1, 2017 and some non-capital functions from Beijing would be transferred to this new area. As a political, economic, and cultural center of China, Beijing has a highly dense population, buildings, and transportation. With the rapid development of the urban economy, the population and assets exposed to dangerous areas with M≥7 earthquakes have accumulated in an exponential manner, leading to a continuous surge in seismic risk in Beijing. Studying on the correlativity of seismic hazard between Beijing area and Xiong’an New Area is of great significance to judge whether Xiong’an can play a role in the dispersal of seismic risk of Beijing. Using Monte Carlo method to simulate synthetic earthquake sequences, and for each simulated earthquake, the peak ground acceleration data sets on each site of Beijing and Xiong’an can be calculated through the attenuation relationship. Based on the statistical analysis of the ground motion peak acceleration data sets, this paper holds that the correlativity of the ground motion between Beijing area and Xiong’an New Area is not high; the probability of Beijing and Xiong’an suffering at the same time from an exceeded fortification level of ground motion effect is very low; the probability of Beijing and Xiong’an suffering at the same time from a rare ground motion effect is extremely low. Through defibering population, assets, and setting up a remote backup of earthquake emergency equipment and supplies, Xiong’an New Area can disperse the high seismic risk of Beijing to some extent.

Keyword: peak ground acceleration; correlation coefficient; annual exceedance probability
0 引言

北京处于地震设防烈度Ⅶ 度以上地区, 最早记录的地震发生在公元294年9月, 自公元1000年以来, 影响北京地区的强震(MS≥ 6)有25次之多(施卫良等, 2016; 袁海红等, 2016)。北京市作为中国的政治、 经济和文化中心, 拥有高度密集的人口、 建筑和交通网络, 而快速发展的城市经济, 使得暴露在具备发生7级以上大地震危险区域的人口、 资产呈指数级增长, 导致北京地区地震风险持续飙升, 构成北京可持续发展的重大隐患, 必须加以管控(徐伟等, 2004; 高孟潭, 2016)。2017年4月1日成立的雄安新区未来将集中疏解北京的非首都功能, 而同时能否起到分散首都地震高风险的作用, 主要取决于两地地震影响的相关性, 特别是罕遇地震作用的相关性。罕遇地震动即50a超越概率为2%的地震动(高孟潭, 2015)。

地震发生时, 在不同场点处产生的地震动参数值具有一定的相关性, 即地震影响的相关性(潘华等, 2004)。传统概率地震危险性计算方法都只针对单个场点, 很难反映出这种相关性。而蒙特卡罗方法则是1种基于合成地震序列的地震危险性计算方法, 根据地震活动性模型, 利用蒙特卡罗方法可以生成满足某一区域内地震时空分布规律的地震序列, 对地震序列里的每1个地震通过衰减关系计算得到各场点地震动参数值(高孟潭等, 1993; Musson, 1999, 2000), 通过对场点地震动参数相关系数的统计, 可分析场点之间受地震动影响的相关性; 通过对特定事件发生数目的统计, 可给出场点同时遭受给定地震动影响的可能性。本文拟采用这种方法分析雄安新区和北京地区地震危险性的相关性。

1 蒙特卡罗方法介绍

蒙特卡罗(Monte Carlo)方法是1种应用随机数来进行计算机模拟的方法。此方法对研究的系统进行随机观察抽样, 通过对样本值的观察统计, 求得所研究系统的某些参数。其基本思想是当实验次数充分多时, 某一事件出现的频率近似于该事件发生的概率, 即:

xN≈p(当N充分大时)(1)

式(1)中, p是某一事件发生的概率, N是实验次数, x是在N次实验中该事件出现的频次。

中国地震动参数区划图(GB18306-2015)依据各个地区的地球物理资料, 划分了地震带和潜在震源区, 建立了相应的地震发生概率模型和空间分布模型, 并给出了各个地震带的基本参数。根据中国地震动参数区划图的基本假定和地震活动性参数, 可采用以下步骤生成地震事件集(郭星, 2008):

①基于地震带内地震的发生满足泊松分布的假定以及地震带内地震的年平均发生率, 利用泊松随机数模拟时间长度为T的地震序列的地震数量N;

②基于地震带内地震活动的震级分布满足截断G-R关系(震级-频度关系)的假定以及最小震级水平和最大震级上限来确定震级。

G-R关系表达式为

logN=a-bM(2)

式(2)中, a、b为系数, N为震级≥ M的地震个数, M=4, 4+Δ M, …, M_UZ, M_UZ 为最大震级, 此处Δ M=0.1, 中国地震动参数区划图的起算震级为4级。则地震事件累积数量的值为

N(M)=ea-bM(3)

这里

N(M)> N(M+ΔM)(4)

随机生成1个符合在0和1之间均匀分布的随机数u, 判断它是否在 (N(M+Δ M))/(N(4)) 与 (N(M))/(N(4)) 之间, 如果是, 则确定地震事件的震级M。

③震中位置的确定。首先, 确定地震事件所在的潜在震源区 n根据上步所确定的震级 M判定地震所在的震级档 d, 因为每个震级档的地震落在各个潜在震源区的概率 Pd(n)是已知的并且是归1的, 那么随机产生1个符合在0和1之间均匀分布的随机数 u, 判断它在是否在 Pd(n)与∑n=1n-1Pd(n)之间, 如果是, 则确定地震事件所在的潜在震源区 n。基于震中在潜在震源区内均匀分布的假定, 随机抽取1个点作为地震的震中位置。

④根据潜在震源区衰减长轴方位角的概率, 随机抽样确定地震方位角 θ。

至此, 确定了1个地震的基本要素。重复②~④步直至所需的地震数目, 综合考虑所有可能对场点造成影响的地震带, 由此确定出1个地震序列。通过大规模抽样模拟, 形成地震概率事件集。

对于概率事件集里的每一个地震, 以地震的经纬度为原点, 将所有场点转换到平面坐标下。根据中国地震动参数区划图的椭圆地震动衰减关系, 采用最优椭圆搜索的数值计算方法计算地震在各个场点处的地震动参数, 进而分析场点间地震动影响的相关性。

2 地震动影响相关性分析

将北京各区县和雄安3县各自视为1个场点, 另取北京城区中心和雄安新区中心作为参考点。图1是21个场点的地理位置分布图, 同时给出了修订后最新的潜在震源区划分模型 。由图1可见, 房山、 大兴和通州是与雄安距离最近的3个场点。

图 1 场点地理位置及最新潜在震源区分布图Fig. 1 Distribution map of sites’ location and the newest potential seismic sources.

基于最新潜在震源区划分模型, 我们用蒙特卡罗方法完成了1a地震序列的5i000i000次模拟形成地震概率事件集。利用GB18306-2015中国地震动参数区划图华北地区椭圆地震动衰减模型, 逐次计算地震概率事件集里的每一个地震在21个场点处的峰值加速度值(PGA)。华北地区地震动峰值加速度椭圆衰减关系如下(肖亮, 2011):

当M< 6.5时,

长轴方向

lgY(M, R)=2.024+0.673M-2.329lg(R+2.088e(0.399M))(5)

短轴方向

lgY(M, R)=1.204+0.664M-2.016lg(R+0.944e(0.447M))(6)ε=0.245(7)

当M≥ 6.5时,

长轴方向

lgY(M, R)=3.565+0.435M-2.329lg(R+2.088e(0.399M))(8)

短轴方向

lgY(M, R)=2.789+0.420M-2.016lg(R+0.944e(0.447M))(9)ε=0.245(10)

式中, Y(M, R)为地震动峰值加速度(PGA), M为震级, R为震中距, ε为标准差。

在地震概率事件集里, 提取对北京和雄安两地能同时造成地震动影响的地震, 统计这些地震对各场点产生的地震动峰值加速度之间的相关系数, 结果见表1。相关系数是反映变量之间相关关系密切程度的统计指标, 用 γ表示, 取值一般介于-1~1之间。 γ> 0为正相关, γ< 0为负相关, γ=0为不相关。 γ的绝对值越大, 相关程度越高, 反之则越低。随机变量X和Y的相关系数的计算公式为

γ=Cov(X, Y)Var(X)·Var(Y)(11)

式(11)中: Cov(X, Y)=E(X, Y)-E(X)· E(Y)

Var(X)=E(X2)

Var(Y)=E(Y2)

表1 各场点之间地震动峰值加速度相关系数 γ Table1 Correlation coefficient γ of the peak ground acceleration between sites

由表1可以看到, 北京各场点与雄安各场点之间峰值加速度相关系数都< 0.2, 说明两地地震动相关性不大。另外, 房山、 大兴和通州是与雄安各场点地震动相关系数较大的3个场点, 说明地震动相关性与距离远近有关, 距离越近, 相关系数越大。将北京参考点与雄安各场点地震动值显示在1张图上, 采用双对数坐标, 横坐标是北京参考点地震动峰值加速度值, 纵坐标是雄安各场点地震动峰值加速度值, 见图2。

图 2 北京参考点与雄安各场点相关地震动分布图Fig. 2 Distribution of related ground motion between Beijing reference point and Xiong’an sites.

可以看到地震动值分布比较散乱, 说明北京与雄安两地地震动相关性不高。而且北京与雄安各场点的峰值加速度绝大部分集中在100gal以下, 由此可见地震动的相关性主要体现在地震动值比较小的部分。由表1知, 房山与雄安各场点地震动相关系数最大。图3给出了房山与雄安各场点地震动值分布图, 同样显示相关地震动值分布比较散乱, 说明房山与雄安两地地震相关性不高。其他场点也有类似的结果。

图 3 房山与雄安各场点相关地震动分布图Fig. 3 Distribution of related ground motion between Fangshan and Xiong’an sites.

当北京各场点遭受超设防水准地震动影响时(PGA> 0.20g), 雄安参考点同时遭受超设防水准地震动影响的年超越概率见表2。

表2 北京雄安两地同时遭遇超设防水准地震动影响年超越概率 Tablei2 The annual exceedance probability of Beijing and Xiong’an at the same time suffering from exceeded fortification level of ground motion effect

由表2可以看到, 当雄安新区设防水准为0.10g时, 两地同时遭遇超设防水准地震动影响的年超越概率最大为0.01%。提高雄安新区的设防水准, 概率会进一步减小。说明北京与雄安同时遭受超设防水准地震动影响的概率极低。

取雄安新区设防水准为0.10g, 图4是地震概率事件集里对北京参考点和雄安参考点同时造成超设防水准地震动影响的7.0级以上地震震中分布图。可以看到超设防水准地震震中分布符合潜源模型特征。

图 4 造成北京和雄安同时超设防的7.0级以上地震震中分布图Fig. 4 Epicenter distribution of M≥ 7.0 earthquakes that cause Beijing and Xiong’an suffering from exceeded fortification level of ground motion effect at the same time.

图5给出了北京与雄安地震动相关系数较大的场点同时遭受超设防水准地震动影响的年超越概率曲线, 这里北京地区设防水准取0.20g, 雄安新区设防水准取0.10g。可以看到, 超越概率不仅与场点地理位置有关, 也与强震分布位置有关。房山与雄安参考点地理位置最为接近, 这2个场点同时受地震影响的相关系数最大, 但房山距离强震密集区最远, 所以同时遭受超越设防水准地震影响的概率最小; 大兴最为接近强震密集区, 与雄安参考点同时遭受超越设防水准地震影响的概率最大。

图 5 北京与雄安同时遭受超越设防水准地震影响的年超越概率曲线(未插值)Fig. 5 The annual exceedance probability curve of Beijing and Xiong’an suffering from exceeded fortification level of ground motion effect at the same time(without interpolation).

当北京参考点遭受罕遇地震动影响时(PGA> 0.40g), 雄安参考点同时遭受罕遇地震动影响的年超越概率见表3。由表3可见, 北京和雄安同时遭受罕遇地震动影响的概率极低。

表3 北京雄安同时遭受罕遇地震动影响的年超越概率 Table3 The annual exceedance probability of Beijing and Xiong’an suffering from rare ground motion effect at the same time
3 结论与讨论

本文通过对北京地区和雄安新区地震危险性相关性的分析, 得出结论, 北京地区与雄安新区地震动相关性不高; 北京、 雄安同时遭受超设防水准地震动影响的概率很低; 北京、 雄安同时遭受罕遇地震动影响的概率极低。

北京与雄安虽同属于华北平原地震带, 但二者处于不同的潜在震源区。北京近场区内多数断裂表现为全新世活动特征, 断裂活动性强且规模较大, 具有发生大地震的构造背景; 而雄安近场区内地震构造特点与北京相比则有明显区别, 断裂规模小且为晚更新世早中期活动性质, 发生大震的概率很低。由于北京、 雄安同时遭受罕遇地震动影响的概率极低, 从避震的角度讲, 可以向雄安新区更多地疏解人口、 资产和产业, 同时也可以异地备份地震应急装备和物资储备, 以分散首都地震高风险。

蒙特卡罗方法的基本假定是地震带内地震的发生满足泊松分布, 地震之间是相互独立的。如果考虑一定的时间窗(如数h、 数d、 数月), 在时间窗内有多个地震发生的话, 地震造成的影响可能会出现一定程度的叠加。多次地震产生的地震动相关性也是需要进一步关注的课题。

蒙特卡罗方法是1种基于随机数的计算方法, 可以很容易地处理各种不同的地震活动性模型。在灾害分析中, 对于复杂的易损性函数, 传统方法处理起来比较麻烦, 而蒙特卡罗方法只需要在概率地震危险性分析方法的基础上再进一步即可, 可为下一步进行地震风险评估作铺垫。

致谢 环境保护部核与辐射安全中心郭星博士对蒙特卡罗地震危险性分析方法给予了指教, 北京师范大学方伟华教授和施煜老师在程序调试上给予了帮助, 中国地震局地球物理研究所吴健研究员对文章研究思路进行了指导, 付长华博士在地质学方面提供了帮助, 审稿专家对文章提出了建设性意见, 在此一并表示感谢!

The authors have declared that no competing interests exist.

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