西南地區水平向峰值速度、峰值位移衰減關系研究

張斌， 俞言祥 ， 李小軍， 王玉石， 榮棉水

1 北京工業大學城市建設學部， 北京 100124 2 中國地震局地球物理研究所， 北京 100081

0 引言

地震動衰減關系是確定工程結構抗震設防要求和設計地震動參數的關鍵環節，如編制地震動參數區劃圖、開展重大工程場地地震安全性評價等工作.PGV和PGD在地震工程中應用廣泛.比如，PGV與埋地管道的地震破壞密切相關(O′Rourke et al.，2001).在一些方法中PGV被作為估計砂土液化潛在性的參數(Kostadinov and Towhata，2002；Orense，2005).PGV也被證明是一個可以用來判斷地震動對中等周期結構造成破壞的可靠指標，與烈度和觀測到的結構破壞都有很好的相關性(Wald et al.，1999；Kaka and Atkinson，2004).Akkar和?zen(2005)分析了幾種多自由度抗震框架結構在中強震的強震動記錄下的響應，證明PGV可以作為一種簡單可靠的損傷可能性指標.近年來，我國特大新型建設工程、基礎設施如高層和超高層建筑、大跨橋梁等長周期結構越來越多，而PGD類參數可以表征長周期結構的地震影響(陳波，2013).盡管PGV和PGD在地震工程中有廣泛的應用，但是國內關于地震動PGV和PGD衰減關系的研究目前還很少.主要有兩個方面的原因：其一是由于之前我國強震動臺網密度較低，強震動數據缺乏，無法直接利用強震動數據進行統計回歸.汪素云等(2000)考慮了震級和距離項，利用中線映射轉換方法(胡聿賢等，1996)建立了我國分區的水平向基巖地震動PGV衰減關系.但是地震動衰減關系忽略場地的線性和非線性響應將增大地震動估計中的不確定性.另一個原因是PGV尤其是PGD對于高通濾波截止頻率的選取非常敏感，沒有合理可靠的數據處理方法獲取大量的PGV和PGD數據.

國際上關于地震動PGV、PGD衰減關系研究已經考慮與地震動有關的多個因素的影響.如NGA-West1/2四個團隊基于隨機效應回歸法或兩步回歸法(Abrahamson and Youngs，1992；Joyner and Boore，1993)，相繼統計回歸獲得包含震級項、距離項、上/下盤效應項、斷層類型項、線性和非線性場地響應項、盆地效應項和區域差異性等影響因素的淺地殼活動構造區(主要是美國西部地區)的水平向地震動PGV衰減關系(Abrahamson and Silva, 2008; Abrahamson et al.，2014；Boore and Atkinson, 2008; Boore et al.，2014；Campbell and Bozorgnia, 2008，2014；Chiou and Youngs，2008，2014)和水平向地震動PGD衰減關系(Campbell and Bozorgnia，2008).NGA-West2衰減關系適用于震級M3.5～8.0，距離0～300km，涵蓋了工程應用所需的震級-距離范圍，可以很好地體現震源特性、傳播介質、場地影響等多個與地震動有關的因素對地震動衰減特征的影響.然而，地震動衰減關系存在著區域性差異(Douglas，2004；Chiou et al.，2010；Mahani and Atkinson，2013；Kale et al.，2015).比如，NGA-West1/2衰減關系高估了西南地區汶川、蘆山和魯甸地震的中長周期地震動(Wang et al.，2010；Xu et al.，2015；冀昆等，2016；張斌等，2020a).同時，Campbell和Bozorgnia(2008)是將直接估計參數Sa(T=10.0 s)來代替估算PGD，這是直接估計參數的不良替代，有較大的不確定性.因此，只有利用本地區的強震動數據進行統計回歸得到的地震動衰減關系才能更真實地反映該地區地震動的衰減特性.

我國西南地區地震活動強烈，大震和強震如汶川、蘆山、九寨溝和魯甸地震等頻繁發生，對中、長周期結構重大工程造成嚴重破壞.為此，迫切需要對我國西南地區的地震動PGV、PGD衰減特性開展系統深入研究，建立更加合理可靠的地震動PGV、PGD衰減關系.2008年以來西南地區布設密度越來越大的強震動臺網記錄到大量高質量的強震動記錄，國際上對地震動衰減模型和回歸方法的研究和認識不斷深入和進步，以及西南地區大量中、長周期結構重大工程建設的抗震設防需求、設計地震動參數對于更精確PGV、PGD估計結果的迫切需求.在此背景下，本文開展了西南地區水平向地震動PGV、PGD衰減關系研究.基于西南地區大量的高質量強震動數據，利用合理可靠的強震動數據處理方法獲得大量PGV、PGD數據，建立包含震級和距離飽和效應、震級相關幾何衰減、線性/非線性場地響應、非彈性衰減以及事件間和事件內變化性的衰減模型，利用隨機效應回歸法統計得到西南地區考慮多個影響因素的水平向PGV、PGD衰減關系.可以為西南地區確定中、長周期結構重大工程的抗震設防需求、設計地震動參數提供更精確的結果.同時也為我國西南地區建立多影響因素的水平向峰值加速度、加速度反應譜衰減關系研究進行前期探索.

1 強震動數據集

1.1 強震動數據選取和處理

本文研究的西南地區水平向PGV、PGD衰減關系主要是針對西南地區4.060 km時N<2，N是記錄的數目.

經過上述篩選后的記錄，對于大震近斷層強震動記錄的基線誤差，采用了基線校正的改進方法(張斌等，2020b)進行處理.該方法利用時移斜率比、位移時程平坦度和均方根偏差等判定標準確定強震段瞬時偏移開始時間點t1、結束段永久偏移開始時間點t2和位移末尾部分擬合函數的次數.并將獲得的永久位移與強震動臺站附近的GPS臺站觀測的同震位移進行對比驗證了該方法的合理可靠性.我們認為利用該基線校正改進方法處理本文選取的大震近場強震動記錄可以獲得加速度記錄對應的較可靠的PGV和PGD值.其余的強震動記錄采用了NGA-West2數據處理流程(Ancheta et al.，2014)，應用4階非因果Butterworth帶通濾波進行處理，低通截止頻率為30 Hz.為了保證確定的濾波高通截止頻率的有效性和盡量減小濾波對PGD的影響，首先根據震源譜模型的理論頻率、加速度的傅里葉振幅譜在低頻段的衰減正比于f2，噪聲的出現會造成傅里葉振幅譜在低頻段的翹起(Joyner and Boore，1988；Atkinson and Silva，2000)以及記錄的信噪比不小于3(Boore and Bommer，2005)等判定標準確定高通截止頻率的范圍.然后在該范圍內以0.01 Hz的間隔逐一選取高通截止頻率進行處理，最后根據處理后的速度和位移時程的末尾是否在零線確定最終的高通濾波截止頻率，獲得PGV和PGD.每條記錄都經過作者重復校對、檢查.

Campbell和Bozorgnia(2007)分析結果表明，地震動PGV和PGD兩個水平分量的幾何均值和NGA-West1衰減關系中采用的方向無關的GMRotI50值比值的均值分別為0.988、0.981，兩者非常接近.因此，本文選取同一個臺站兩個水平分量的PGV和PGD幾何均值作為回歸數據.應用上述數據篩選標準，最終的數據集包含西南地區79個4.0

表1 本文中使用的西南地區地震和記錄目錄Table 1 Catalog of earthquakes and records in southwest China used in this study

續表1

圖1 選取的79個4.0

圖2 本研究中選取的不同場地類別強震動數據的震級-距離分布圖Fig.2 Magnitude verse distance scatters for site class of strong motion data used in this study

1.2 震源參數和距離參數

在本文衰減模型中，使用的距離參數為斷層距(Rrup).根據Kaklamanos等(2011)方法確定斷層距，首先必須獲取地震的有限斷層模型.大震和強震的有限斷層模型有學者進行專門的研究并公布.不同學者給出的有限斷層模型會因為采用的反演方法或數據資料不同會有較小的差別，但對于距離參數的計算結果影響不大.本文中汶川、蘆山、魯甸、康定雙震和九寨溝等6個地震的有限斷層模型選取了根據遠震體波、近震寬頻帶、強震動資料、基階Love波視震源時間函數和InSAR資料聯合反演得到的結果(張勇等，2008，2015；張旭, 2016; 張旭等，2017).

張斌(2019)詳細介紹了斷層距的具體計算過程.而我國4.0

1.3 場地資料

本文中使用的西南地區493個強震動臺站的場地VS30主要來源于：(1)喻畑和李小軍(2015)給出的四川和甘肅強震動臺站的場地VS30；(2)收集了四川103個和云南159個強震動臺站的鉆孔資料，分別采用速度梯度線性模型(喻畑和李小軍，2015；Boore，2004)延拓得到的場地VS30；(3)NGA-West2 Flatfile公布的汶川地震強震動臺站的場地VS30；(4)沒有鉆孔剪切波速資料而有鉆孔巖性編錄的臺站，根據NEHRP場地分類E、DE、D、CD、C、BC、B分別給出場地VS30值150、180、255、360、525、760和1070 m·s-1(Campbell and Bozorgnia，2007)；(5)既沒有鉆孔波速測試資料也沒有鉆孔巖性編錄的臺站，根據Allen和Wald(2009)提出的地形坡度與VS30的修正關系得出場地VS30.

2 地震動衰減模型

2.1 經驗地震動衰減模型

本文采用的經驗地震動衰減模型的函數形式為

(1)

采用了震級相關的距離項來體現大震近場距離飽和效應：

(2)

震級項采用分段線性函數(Campbell and Bozorgnia，2008)來表示，如式(3).既可以很好的體現震級飽和效應，又可以將大震、中震和小震的衰減分離，從而可以更靈活的體現地震動PGV、PGD隨MS的衰減規律.

(3)

軟土場地的非線性特性非常復雜，目前還沒有足夠的經驗數據對其進行有效約束.場地項采用了線性場地響應和Walling等(2008)基于一維等效線性場地反應開發的非線性場地響應模型來表示(Campbell and Bozorgnia，2008)：

(4)

參考場地的VS30=V1=1100 m·s-1，fsite=0，V1是Campbell和Bozorgnia(2008)在殘差分析后施加的該約束，防止模型低估長周期和較大的VS30值時的地震動.A1100是參考場地的峰值加速度(PGA)輸入.場地非線性會隨著場地VS30越小(VS30V1時，場地放大為常數.VLin、A1100是由Walling等(2008)基于一維等效線性場地響應模擬開發非線性場地響應項時確定的，以約束公式(4)中的函數形式和非線性模型系數k1、k2、n和c.

地震動的非彈性衰減在Rrup>80 km時具有很強的區域差異性，與地殼品質因子呈e-γr的衰減，γ是該地區的地殼品質因子，r是距離，而近源(Rrup≤80 km)的地震動參數則沒有表現出明顯的非彈性衰減效應(Campbell and Bozorgnia，2013).同時，在工程應用和地震危險性分析中近源距離的地震動參數非常重要.因此，本文將近源和中、遠源數據的分界距離選為80km.針對MS>6.5、Rrup>80 km的記錄，在衰減模型中考慮非彈性衰減項，如式(5)：

(5)

先擬合出所有其他項的系數，然后保持這些系數不變，使用遠場(80

2.2 隨機不確定性模型

本文使用了隨機效應回歸法(Abrahamson and Youngs，1992)來獲得經驗地震動衰減關系，為了與隨機效應回歸分析相一致，利用式(6)定義隨機不確定性模型：

(6)

其中，ηi是事件i的事件間殘差，Yij、εij分別是事件i記錄j的地震動PGV、PGD的實際觀測值和事件內殘差.事件間殘差表示一次地震與所有地震平均水平的差異.事件內殘差表示某一記錄與此次地震所引起的地震動平均水平的差異.獨立正態分布變量ηi、εij的均值為零，標準差分別為τ和σ.總的標準差由式(7)確定：

(7)

總殘差rij由實際觀測值減去估計值獲得，與事件間和事件內殘差ηi、εij相關聯，如式(8)：

(8)

事件間和事件內殘差ηi、εij由式(9、10)確定：

(9)

εij=rij-ηi,

(10)

3 模型回歸結果

利用隨機效應回歸法獲得西南地區水平向PGV和PGD衰減模型的系數c0～c8列于表2.表3給出了周期相關的模型系數VLin、k2，周期無關的模型系數c=1.88、n=1.18以及隨機不確定模型的事件間殘差、事件內殘差和總殘差的標準差.

表2 西南地區水平向PGV、PGD衰減模型系數Table 2 Coefficients for the horizontal PGV and PGD attenuation model in southwest China

表3 周期相關、周期無關的模型系數和隨機不確定性模型的標準差Table 3 Coefficients for period-dependent, -independent model and standard deviations for the aleatory uncertainty model

3.1 殘差評估

為了評估本文獲得的西南地區水平向PGV、PGD衰減關系的有效性，繪制了事件間和事件內殘差相對模型中各個預測變量的變化圖，如圖3—5.圖中殘差正值表示本文衰減關系低估了觀測值，殘差負值表示本文衰減關系高估了觀測值.圖3給出了PGV、PGD事件間殘差隨MS的分布.由圖3可知，PGV和PGD的事件間殘差均勻分布在-1～1之間，且在每個MS區間內的事件間殘差均值均位于零值附近，未表現出系統的趨勢或偏差.表明本文模型對PGV和PGD的估計相對于MS相對無偏差，觀測值與估計值相差無幾，結果是可靠的.圖4和5給出了PGV、PGD的事件內殘差隨MS、Rrup、VS30和A1100的分布.由圖4和5可知，PGV、PGD的事件內殘差隨MS、Rrup、VS30和A1100的變化均勻分布在-2～2之間，在各個MS、Rrup、VS30、A1100區間內的事件內殘差均值都分布在零值附近，表明本文模型對PGV、PGD的估計相對于MS、Rrup、VS30、A1100相對無偏差.

圖3 PGV、PGD的事件間殘差(η)隨震級MS的分布黑色實心點和誤差棒分別表示各個MS區間事件間殘差的均值和95%置信區間Fig.3 Distribution of inter-event residuals (η) with respect to surface magnitude (MS) for PGV and PGDBlack circles and Error bars represent the mean and 95th-percentile confidence limits of inter-event residuals in every MS bin.

圖4 PGV的事件內殘差(ε)隨MS、Rrup、VS30、A1100的分布黑色實心點和誤差棒分別表示各個MS、Rrup、VS30、A1100區間事件內殘差的均值和95%置信區間.Fig.4 Distribution of intra-event residuals (ε) with respect toMS,Rrup,VS30,A1100 for PGVBlack circles and Error bars represent the mean and 95th-percentile confidence limits of intra-event residuals in every MS,Rrup,VS30,A1100 bin.

圖5 PGD的事件內殘差(ε)隨MS、Rrup、VS30、A1100的分布黑色實心點和誤差棒分別表示各個MS、Rrup、VS30、A1100區間事件內殘差的均值和95%置信區間.Fig.5 Distribution of intra-event residuals (ε) with respect toMS,Rrup,VS30,A1100 for PGDBlack circles and Error bars represent the mean and 95th-percentile confidence limits of intra-event residuals in everyMS,Rrup,VS30,A1100 bin.

3.2 模型評估

為了評估本文水平向PGV、PGD衰減關系的有效性，圖6和圖7分別給出了在基巖場地(VS30=760 m·s-1)時本文模型的地震動PGV、PGD估計值隨Rrup、MS的變化曲線.圖6中四條曲線分別代表本文模型在MS=5、6、7、8的衰減特征.由圖6可知，本文模型顯示了震級相關的地震動PGV、PGD隨距離的衰減，表現出大震近場震級飽和效應.由于在Rrup<10 km的數據極少，該距離范圍內的衰減曲線通過10≤Rrup<300 km的數據外推獲得.在Rrup<10 km距離范圍，四個震級的PGV、PGD衰減曲線的斜率大體相同.在10≤Rrup<300 km距離范圍，距離越遠PGV的衰減比PGD更快.圖7中四條曲線分別代表本文模型在Rrup=1、10、50、200 km時PGV和PGD估計值隨MS的變化關系.從圖7也可以看出本文模型表現出PGV和PGD的震級飽和效應，即隨著震級的增大和距離的減小，PGV和PGD的增大放緩，沒有出現過飽和現象.

圖6 西南地區水平向PGV、PGD與震級相關的隨Rrup變化的衰減曲線對地震動衰減模型在MS=5、6、7、8，VS30=760 m·s-1進行評估.Fig.6 Attenuation curves of horizontal PGV and PGD with Rrup showing its dependence on MS in southwest ChinaThe ground motion attenuation model is evaluated for MS=5,6,7,8, VS30=760 m·s-1.

圖7 西南地區水平向PGV、PGD與距離相關的隨震級MS的變化關系對地震動衰減模型在Rrup=1、10、50、200 km，VS30=760 m·s-1進行評估.Fig.7 Scaling of horizontal PGV and PGD with MS showing its dependence on rupture distance (Rrup) in southwest ChinaThe ground motion attenuation model is evaluated forRrup=1, 10, 50, 200 km, VS30=760 m·s-1.

圖8顯示了本文模型估計的PGV、PGD場地放大與基巖上PGA(A1100)的相關關系.由圖可知，對于PGV，VS30=150、255 m·s-1的場地放大隨著A1100的增大而減小，而VS30=525、1070 m·s-1的場地放大無明顯變化.當A1100<98.1 Gal時，VS30越大PGV的場地放大越小；A1100>98.1 Gal時，VS30越大PGV的場地放大越大.對于PGD，隨著A1100的增大，不同VS30對應的場地放大均無變化，fsite(VS30=150 m·s-1)>fsite(VS30=255 m·s-1)>fsite(VS30=525 m·s-1)>fsite(VS30=1070 m·s-1).這表明本文使用的非線性場地響應模型(Walling et al.，2008)可以結合經驗地震動衰減模型更好的捕獲土層非線性的平均效應.

圖8 場地放大與A1100之間的相關關系針對VS30=1070 m·s-1(NEHRP B)、VS30=525 m·s-1(NEHRP C)、VS30=255 m·s-1(NEHRP D)和VS30=150 m·s-1(NEHRP E)評估場地放大.Fig.8 Correlation of site amplification with rock PGA (A1100) showing its dependence on 30-m shear-wave velocity (VS30)The aleatory uncertainty model is evaluated for VS30=1070 m·s-1(NEHRP B), VS30=525 m·s-1(NEHRP C), VS30=255 m·s-1(NEHRP D) and VS30=150 m·s-1(NEHRP E).

4 可靠性分析

4.1 本文衰減關系在汶川、蘆山、魯甸、九寨溝地震的衰減曲線與其強震動觀測值的對比

將汶川、蘆山、魯甸、九寨溝四個大震和強震的水平地震動PGV、PGD的觀測值與本文衰減曲線相對于Rrup的變化進行對比(圖9—10)，VS30分別取四個地震的強震動臺站場地VS30的中位數382.83、392.30、351.35、371.40 m·s-1.四個地震的有限斷層模型與前文分析中選用的相同.圖9和10中的黑色實線是衰減曲線，黑色虛線表示估計值的±1倍標準差值.由圖可知，絕大多數的汶川、蘆山、魯甸、九寨溝地震的水平向PGV、PGD觀測值在整個距離范圍內都位于本文PGV、PGD衰減曲線的±1倍標準差以內，只有少數汶川地震200

圖9 本文模型的汶川、蘆山、魯甸、九寨溝地震PGV衰減曲線(VS30分別為382.83、392.30、351.35、371.40 m·s-1)分別與觀測值的對比Fig.9 Comparison of estimates of PGV from our model (VS30is 382.83, 392.30, 351.35 and 371.40 m·s-1, respectively) with the corresponding observed values at the stations of the Wenchuan, Lushan, Ludian, and Jiuzhaigou earthquakes, respectively

圖10 本文模型的汶川、蘆山、魯甸、九寨溝地震PGD衰減曲線(VS30分別為382.83、392.30、351.35、371.40 m·s-1)分別與觀測值的對比Fig.10 Comparison of estimates of PGD from our model (VS30is 382.83, 392.30, 351.35 and 371.40 m·s-1, respectively) with the corresponding observed values at the stations of the Wenchuan, Lushan, Ludian, and Jiuzhaigou earthquakes, respectively

4.2 與國內常用衰減關系的對比

肖亮(2012)基于美國西部水平向基巖地震動衰減關系和我國分區的烈度衰減關系，采用中線映射轉換方法建立了我國分區的水平向基巖地震動衰減關系.我國第五代地震動參數區劃圖采用了該地震動衰減關系，其包含了川藏區的地震動PGV衰減關系(長、短軸模型).將本文結果與川藏區地震動PGV長、短軸衰減關系進行對比，并增加了基巖場地的觀測數據.由于肖亮(2012)川藏區PGV衰減關系是針對基巖場地開發的，我國抗震設計規范中規定VS20>500 m·s-1的場地為基巖.因此，用于對比的觀測數據為VS20>500 m·s-1場地的數據，本文衰減關系選用的場地VS30為選用觀測數據的場地VS30中值643.32 m·s-1.距離采用了斷層距.對比結果如圖11所示.從圖中可知，本文地震動PGV衰減曲線很好的擬合了西南地區不同震級不同距離范圍內基巖場地的數據，肖亮(2012)的結果在四個震級不同距離范圍內大于絕大部分的基巖場地數據，表明川藏區PGV衰減關系在四個震級、0～300 km距離范圍整體上估計偏高.

圖11 本文模型和川藏區(a)長軸、(b)短軸在MS=5、6、7、8的PGV衰減曲線與基巖場地觀測數據的對比Fig.11 Comparison of estimates of PGV from our model and Sichuan-Xizang model with observed values on rock site(The comparison is evaluated for MS=5,6,7,8)

4.3 與Campbell和Bozorgnia(2008)模型的對比

將本文所得PGD衰減關系計算結果與Campbell和Bozorgnia(2008)結果分別在基巖(VS30=760 m·s-1)和土層(VS30=270 m·s-1)場地進行對比.對模型在MS=5、6、7、8、走滑斷層(δ=90°)、ZTOR=1.0 km進行評估，如圖12所示.結果表明，無論是基巖場地還是土層場地，本文衰減關系與CB08模型在MS=5、6、7、8的PGD衰減曲線有較大的差異，CB08模型在整個距離范圍內的估計值遠大于本文模型，尤其是MS=7、8.這與NGA-West1模型高估了西南地區汶川地震、蘆山地震產生的長周期地震動(Wang et al.，2010；冀昆等，2016)的結果相符合.

圖12 本文模型與CB08模型的PGD隨斷層距Rrup衰減的對比對模型在MS=5、6、7、8，走滑斷層(δ=90°)，ZTOR=1 km，(a)VS30=760 m·s-1、(b)VS30=270 m·s-1進行評估.Fig.12 Comparison of attenuation curves of PGD between our model and CB08 model with RrupThe comparison is evaluated for MS=5,6,7,8, Strike-slip (δ=90°), ZTOR=1 km, VS30=760 m·s-1 and VS30=270 m·s-1

5 結論與討論

本文利用合理可靠的數據處理方法獲得西南地區水平向地震動PGV、PGD幾何均值及相應的震源、距離和場地參數，統計回歸得到西南地區水平向PGV、PGD衰減關系.本文衰減關系的PGV、PGD事件內和事件間殘差在較小的范圍內分布且沒有系統的趨勢和偏差以及西南地區汶川、蘆山、魯甸和九寨溝地震的絕大多數PGV、PGD觀測值分布在本文PGV、PGD衰減曲線±1倍標準差以內表明本文水平向PGV、PGD衰減關系是可靠的.

對于PGD和A1100<98.1 Gal的PGV，場地放大會隨著VS30的減小而增大，而A1100>98.1 Gal的PGV，場地放大會隨著VS30的減小而越小.這與Walling等(2008)基于一維等效線性場地反應開發的非線性場地響應模型完全吻合，能很好的捕獲土層非線性的平均放大效應(Campbell and Bozorgnia，2008).我們發現汶川地震少數遠場臺站的PGV、PGD觀測值大于本文模型估計值.經研究發現，這些臺站位于關中地區的寶雞市，該地區地表覆蓋的厚沉積層對遠場的長周期地震動會有放大作用，導致這些臺站的PGV、PGD被低估.在今后的地震動衰減關系研究中，對于遠場存在覆蓋厚沉積層的情況，需考慮厚沉積層對中長周期地震動的放大效應影響.區域大尺度盆地對地震動的長周期成分(PGV、尤其是PGD)的影響很顯著(Bindi et al.，2009).然而，本文所選用的79個地震中只有四個中小震(2013年三臺MS4.7地震、2014年梓潼MS4.9地震、2019年MS5.4威遠和資中MS5.2地震)發生于四川盆地內部.所選的記錄臺站也只有23個位于四川盆地內部(總共493個臺站).四川盆地對這些中小震和臺站的強震動記錄長周期成分的放大有限，對最終統計回歸得到的西南地區水平向PGV、PGD衰減關系的整體趨勢影響也有限.同時，本文衰減模型的場地項中考慮了土層的非線性放大作用，也能包含一部分盆地放大作用的影響.因此，本文衰減模型中沒有再單獨去考慮盆地項.

基于美國西部水平向基巖地震動衰減關系和我國分區的烈度衰減關系，采用轉換方法建立的川藏區水平向基巖PGV衰減關系在四個震級、0～300 km距離范圍內會輕微高估了西南地區基巖場地的PGV.CB08模型在四個震級、0～300 km距離范圍內的PGD估計值遠大于本文結果.本文PGV、PGD衰減曲線在大震近場表現出了震級飽和效應，相對于地震動高頻分量，地震動PGV、PGD在大震近場的震級飽和效應并不明顯.可能有以下兩個方面的原因造成上述情況：一是CB08模型將直接估計參數Sa(T=10.0 s)來代替估算PGD，一般情況下會高估PGD；二是美國西部地區和集集地震的地震動長周期成分豐富(Loh et al.，2000)、而汶川、蘆山地震的地震動長周期成分較弱(謝俊舉等，2010；Xie et al.，2014).汶川、蘆山地震的地震動長周期成分(PGD)異常低也可能造成出現假的震級飽和情況.目前還沒有相關的研究成果證明汶川、蘆山地震的長周期地震動異常低是單個地震的個體差異、或是大震發生的龍門山斷裂帶的普遍現象還是西南地區的區域特性，還需要在未來進行進一步研究.

我們認為在估算西南地區(1)4.0

致謝感謝中國地震局工程力學研究所“國家強震動臺網中心”為本研究提供數據支持.感謝喻畑副研究員對本文回歸方法的幫助.感謝PEER NGA提供汶川地震區強震動臺站場地VS30數據.兩位審稿專家對本文的完善提出了非常寶貴的意見，在此一并表示感謝.