A functional multi-source geographically weighted regression for ground motion modelling in Italy

Ground motion models are crucial for probabilistic seismic hazard analysis, providing predictions of ground motion parameters, known as Intensity Measures, along with their associated uncertainties. In this study, we introduce a novel methodology for calibrating regionalized GMMs that account for multiple sources of spatial non-stationarity, enabling us to represent the effects of both site- and event-dependent factors within the same GMM framework. Our methodology extends traditional geographically weighted regression techniques by enabling a more refined treatment of spatial heterogeneity, making it well-suited for applications where multiple nonstationary influences must be considered simultaneously. Specifically, the novelty of this work is to propose a functional multi-source GWR (FMS-GWR) that allows us to model spectral acceleration as a continuous function, allowing us to provide accurate and physically consistent ground motion predictions. We successfully apply this methodology to contribute to the development of a regionalized ground motion model for Italy, using a subsample of an extensive dataset of seismic events and ground motion recordings, made available by the Italian Institute for Geophysics and Vulcanology. Such application demonstrates that the proposed approach achieves comparable predictive accuracy to existing methods while offering greater flexibility in modeling spatially varying effects. Overall, our methodology represents a significant advancement in the field, providing a powerful framework for treating acceleration profiles as continuous functions and capturing spatial non-stationarity coming from different types of sources.

I modelli di scuotimento sismico del terreno (Ground Motion Models, GMM) sono fondamentali per l'analisi probabilistica del rischio sismico, poiché forniscono previsioni di grandezze fisiche chiamate misure di intensità, insieme alle relative stime di incertezza. In questo studio, proponiamo una nuova metodologia per la calibrazione di GMM regionalizzati, in grado di tenere conto di molteplici fonti di non-stazionarietà spaziale, consentendo di rappresentare contemporaneamente gli effetti dipendenti dal sito e dall'evento all'interno dello stesso GMM. La nostra metodologia estende le tecniche tradizionali di regressione geograficamente pesata (Geographically Weighted Regression, GWR), permettendo un trattamento più raffinato dell'eterogeneità spaziale e risultando particolarmente adatta ad applicazioni in cui devono essere considerate simultaneamente più influenze non stazionarie. In particolare, l'elemento innovativo di questo lavoro consiste nella proposta di un modello GWR funzionale multi-sorgente (FMS-GWR), che consente di modellare l'accelerazione spettrale come una funzione continua, garantendo previsioni del moto di scuotimento sismico più accurate e fisicamente coerenti. Abbiamo applicato con successo questa metodologia ad un caso studio riguardate un sottocampione di eventi sismici e registrazioni accelerometriche sul territorio italiano, reso disponibile dall'Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia (INGV). Questa applicazione dimostra che l'approccio proposto raggiunge una precisione predittiva comparabile ai metodi esistenti, offrendo al contempo una maggiore flessibilità nella modellazione degli effetti spazialmente variabili. In sintesi, la nostra metodologia rappresenta un importante progresso nel settore, fornendo un quadro teorico promettente per rappresentare i profili accelerometrici come funzioni continue e catturare non-stazionarietà spaziali provenienti anche da sorgenti diverse.