【技术实现步骤摘要】
一种考虑大震时间相关性的地震随机事件集模拟方法
本专利技术涉及地震工程领域和巨灾保险业务领域，特别涉及一种考虑大震时间相关性的地震随机事件集模拟方法，可用于地震危险性分析。
技术介绍
蒙特卡洛模拟方法，也叫随机模拟方法，是一种应用具有各种概率分布的随机数来进行计算机模拟的方法，此方法随所研究的系统进行随机观察抽样，通过对大量样本值的观察统计，求得所研究系统的某些参数。因此，只要能合理地表示地震发生的概率模型，即获得某一区域内地震事件的发生在时间和空间上的分布规律，那么就可以直接利用蒙特卡洛方法对地震序列进行模拟。对于任意一个模拟的地震事件，利用衰减关系，还可以模拟其引起的场地地面运动。这样我们就可以获得一个时期内场地地面运动的序列，通过对这个序列的统计，我们就可以得到与传统概率危险性分析方法一样的结果。这就是基于蒙特卡洛模拟的地震危险性分析方法。传统的概率性地震危险性分析方法是单个计算地震对场地的影响然后累加计算对场点有影响范围内全部地震事件的影响，而蒙特卡洛方法是生成一系列地震随机事件集，用随机事件集来计算地震危险...
【技术保护点】
1.一种考虑大震时间相关性的地震随机事件集模拟方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：/nS1、确定地震带和地震带内各潜在震源区的地震活动性参数；/nS2、设定要模拟的地震序列时间长度；/nS3、根据地震带内年平均发生率及地震空间分布函数，得到各潜在震源区上各震级档的年平均发生率；然后根据不同震级档分别随机生成地震随机事件集；对于低震级档采用泊松过程模型，对于高震级档采用时间相关过程模型；/nS4、将各潜在震源区地震目录整合得到整个地震带上的地震目录。/n
【技术特征摘要】
1.一种考虑大震时间相关性的地震随机事件集模拟方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
S1、确定地震带和地震带内各潜在震源区的地震活动性参数；
S2、设定要模拟的地震序列时间长度；
S3、根据地震带内年平均发生率及地震空间分布函数，得到各潜在震源区上各震级档的年平均发生率；然后根据不同震级档分别随机生成地震随机事件集；对于低震级档采用泊松过程模型，对于高震级档采用时间相关过程模型；
S4、将各潜在震源区地震目录整合得到整个地震带上的地震目录。
2.如权利要求1所述的考虑大震时间相关性的地震随机事件集模拟方法，其特征在于，步骤S1中，所述地震活动性参数包括震级上限、震级下限、震级频度关系中的b值、地震带内年平均发生率、空间分布函数；所述地震活动性参数根据地震带上的历史资料、地质资料确定。
3.如权利要求2所述的考虑大震时间相关性的地震随机事件集模拟方法，其特征在于，步骤S3的具体步骤为：
S3.1根据地震带的空间分布函数，将所述地震带内年平均发生率分配到各潜在震源区中各震级档，得到各潜在震源区中各震级档的年平均发生率；
S3.2根据S3.1所得到的潜在震源区中各震级档的年平均发生率，按不同震级档分别随机生成地震随机事件集；对于低震级档采用泊松过程模型得到地震数量、震级大小、时间、位置；对于高震级档采用时间相关过程模型得到地震的数量、震级大小、时间、位置。
4.如权利要求3所述的考虑大震时间相关性的地震随机事件集模拟方法，其特征在于，步骤S3.2中，某个低震级档的地震数量、震级、大小、时间的确定方法为：
确定地震数量：采用泊松过程模型得到该低震级档的地震数目，随机生成一个以该震级档年平均发生率为参数的泊松分布随机数n，n为单位时间内该震级档的地震数量；
确定地震发生时间：泊松分布事件的时间间隔满足负指数分布，根据随机生成相应数量低震级档地震之间的时间间隔得到地震发生的时间节点；
确定地震震级大小：采用概率模型，利用蒙特卡洛方法随机抽样得到在该震级档范围内的地震震级大小；
确定地震位置：随机产生一个符合在潜在震源区的经度上限和经度下限之间均匀分布的随机数x，然后生成一个符合在潜在震源区的纬度上限和纬度下限之间均匀分布的随机数y,判断点(...
【专利技术属性】
技术研发人员：潘华，程江，
申请(专利权)人：中国地震局地球物理研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11
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