The basin effect and liquefaction in the catastrophe models: Case study – Vancouver region, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The presence of thick soft alluvial sediment-filled basins, like in river’s deltas, can significantly amplify and prolongate the earthquake ground motion. Moreover, the high-water saturation of such soft sediments and cyclic earthquake loading can lead to liquefaction. The basin and liquefaction effect can contribute to substantial modification of the seismic motion and increase of the potential losses at a particular location. Well-known examples of such high financial losses during earthquakes for basin effect is Mw 8.1 Mexico City 1985 and for liquefaction is Darfield and Christchurch earthquakes series in 2010 and 2011. Thus, the quantification of these effects is particularly important for the current underwriting products and the industry requires their further detailed consideration in the catastrophe models and pricing approaches. Impact Forecasting, Aon’s catastrophe model development center of excellence, has been committed to help (re)insurers on that matter. This paper presents case study of the quantification of the basin effect and liquefaction for Vancouver region, Canada for specific scenario Mw 7.5 Strait of Georgia crustal earthquake. The southern part of the Vancouver region is located on a deep sedimentary basin created in the Fraser River delta. In case of deep Vancouver sedimentary basin considering amplification only due to shallow site response Vs30-dependent site term is not sufficient. Therefore, we derived (de)amplification function for different periods to quantify basin effect. We used NGA – West 2 ground motion prediction equations (GMPEs) for crustal events which include basin depth term. Amplification function was derived with respect to standard GMPEs for crustal events in western Canada. Amplification, considering site response including Vs30 and basin depth term at period 0.5 s can reach values as high as 3 at the softest and deepest sediments. The liquefaction potential was based on HAZUS and Zhu et al. (2017) methodologies calibrated to better reflect local geological conditions and liquefaction observations (Monahan et al. 2010, Clague 2002). We used USGS Vs30 data, enhanced by local seismic and geologic measurements, to characterize soil conditions, and topographical data and IF proprietary flow accumulation data to characterize water saturation. Liquefaction hazard is calculated in terms of probability of liquefaction occurrence and permanent ground deformation. For the chosen scenario the potential contribution to mean loss due to basin effect could be in the range 15% - 30% and 35% - 75% due to liquefaction depending on structural types of the buildings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».