岩土力学 ›› 2025, Vol. 46 ›› Issue (7): 2237-2254.doi: 10.16285/j.rsm.2024.1283CSTR: 32223.14.j.rsm.2024.1283

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场地土层速度结构的贝叶斯反演方法及其应用

李小军,张誉潇,荣棉水,倪萍禾   

  1. 北京工业大学 桥梁工程安全与韧性全国重点实验室,北京100124
  • 收稿日期:2024-10-18 接受日期:2025-02-10 出版日期:2025-07-10 发布日期:2025-07-09
  • 通讯作者: 荣棉水,男,1982年生,博士,教授,主要从事地震工程方面的研究。E-mail: rongmianshui@bjut.edu.cn
  • 作者简介:李小军,男,1965年生,博士,教授,主要从事地震工程方面的研究。E-mail: beerli@vip.sina.com
  • 基金资助:
    国家重点研发计划项目课题(No.2023YFC3007401)

Bayesian inversion method for soil layer velocity structure and its application

LI Xiao-jun, ZHANG Yu-xiao, RONG Mian-shui, NI Ping-he   

  1. State Key Laboratory of Bridge Engineering Safety and Resilience, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China
  • Received:2024-10-18 Accepted:2025-02-10 Online:2025-07-10 Published:2025-07-09
  • Supported by:
    This work was supported by the National Key Research and Development Program of China(2023YFC3007401)

摘要: 基于散射场理论的水平竖向谱比HVSR(horizontal-to-vertical spectral ratio)正演算法建立了地表HVSR与场地土层特性的联系,通过与地震动地表观测数据的结合实现了场地土层速度结构的反演。然而,当前的HVSR大多采用传统确定性的反演方法,导致反演结果具有明显的不唯一性,且难以评估其不确定性。提出了一种针对土层速度结构的贝叶斯反演方法,可以实现反演参数不确定性的评估。该方法将贝叶斯原理与地震动的水平竖向谱比(earthquake horizontal-to-vertical spectral ratio,简称EHV)正演算法相结合,以强震动观测记录的S波成分作为数据源,实现了场地土层结构的反演。通过算例验证了所提出方法的有效性和适用性。结果表明,所提出的贝叶斯反演方法能有效地识别场地土层速度结构,并能够对反演模型中参数的不确定性进行综合评估。

关键词: 水平竖向谱比(HVSR), 强震动观测记录, 贝叶斯反演方法, 土层速度结构, 井上井下谱比(SBSR), 正演算法

Abstract: Based on the scattering field theory, the forward algorithm of the horizontal-to-vertical spectral ratio (HVSR) establishes a connection between the surface HVSR and the properties of the site’s soil layers. By combining this with ground motion observations at the surface, the inversion of the velocity structure of the site’s soil layers can be achieved. However, most current HVSR inversions employ traditional deterministic inversion methods, which lead to significant non-uniqueness in the inversion results and make it difficult to assess their uncertainties. This study proposes a Bayesian inversion method for soil layer velocity structures to enable the assessment of uncertainties in the inversion parameters. This method combines Bayesian principles with the forward algorithm of the earthquake horizontal-to-vertical spectral ratio (EHV), using the S-wave components of strong ground motion observations as the data source to achieve the inversion of the site’s soil layer structure. The effectiveness and applicability of the proposed method are verified through numerical examples. The results indicate that the proposed Bayesian inversion method can effectively identify the velocity structure of the site’s soil layers and comprehensively assess the uncertainties of the parameters in the inversion model.

Key words: horizontal-to-vertical spectral ratio (HVSR), seismic ground motion observation data, Bayesian inversion method, velocity structure of site’s soil layer, surface-to-borehole spectral ratio (SBSR), forward algorithms

中图分类号: P 315
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