Improving datasets and models for the engineering characterization of earthquake ground motion in diverse seismicity conditions

The thesis presents some advancements in the calibration of Ground Motion Models (GMMs), utilizing empirical data obtained from diverse seismic contexts with the objective to enhance predictive capabilities for GMMs for engineering applications. The study addresses three key challenges in GMMs development: (1) accounting for near-source complexities in both vertical and horizontal components, (2) developing GMMs in low-to-medium seismicity regions with limited data, and (3) Analyzing nontraditional intensity measures, such as waveform envelopes. A novel model was developed for the amplitudes of vertical-to-horizontal (VH) ratio acceleration response spectra for shallow crustal earthquakes in Italy, using the ITA18 dataset. This GMM ensures compatibility with the model for horizontal component and includes corrections for near-source conditions based on the global near-source dataset, (NESS1.0, Pacor et al. 2018). To test adaptability to regions with low seismicity, the models for Italy were applied to Continental France, using the FR20 dataset (comprising 2,300 records from 1996 to 2019) to verify the performance. Residual analyses highlighted the need for modifications to the distance scaling and source scaling for the horizontal component, alongside the corrections to be applied to the VH model in near-source conditions. Moreover, insights from the recent Eastern Turkey seismic sequence contributed in the study of characteristics of the waveform envelopes using over 500 records. Following other literature studies, these envelopes were interpolated with a lognormal distribution model, and were analyzed as a function of the magnitude, site conditions, and source-to-site distance, providing useful insights for empirical modeling.

La tesi di dottorato presenta alcuni avanzamenti nella calibrazione dei Modelli di attenuazione del moto sismico (GMMs), utilizzando dati empirici provenienti da diversi contesti sismici, con l’obiettivo di migliorare le capacità predittive dei GMMs per le applicazioni ingegneristiche. Lo studio affronta tre sfide principali nello sviluppo dei GMMs: (1) considerare le complessità delle condizioni di prossimità alla sorgente per le componenti verticale e orizzontale per correggere le predizioni dei modelli, (2) sviluppare GMMs per regioni a sismicità da bassa a moderata con dati limitati, e (3) analizzare misure di intensità non tradizionali, come gli inviluppi delle forme d'onda. È stato sviluppato un nuovo modello per le ampiezze del rapporto fra lo spettro di risposta in accelerazione verticale e quello orizzontale (VH) per terremoti crostali superficiali in Italia, utilizzando il dataset ITA18. Questo GMM garantisce la compatibilità con il modello per la componente orizzontale e include correzioni per le condizioni di “near-source”, basandosi sul dataset globale NESS1.0 (ref.?). Per verificare l’adattabilità a regioni a bassa sismicità, i modelli per l’Italia sono stati applicati alla Francia Continentale, usando il dataset FR20 (composto da 2.300 registrazioni tra il 1996 e il 2019) per verificare le performance. Le analisi dei residui hanno evidenziato la necessità di modifiche alla scaling con la distanza e la magnitudo per la componente orizzontale, insieme alla correzione da applicare al modello per le ampiezze spettrali VH in condizioni near-source. Inoltre, le informazioni provenienti dalla recente sequenza sismica della Turchia orientale hanno contribuito allo studio delle caratteristiche degli inviluppi delle forme d'onda, utilizzando oltre 500 registrazioni. Seguendo altri studi di letteratura, questi inviluppi sono stati interpolati con un modello di distribuzione log-normale e sono stati analizzati in funzione della magnitudo, delle condizioni del sito e della distanza sorgente-sito, fornendo utili spunti per la modellazione empirica.