Seismic microzonation mapping based on nonlinear site response analysis: methodology development and application to Saguenay, Quebec
Bibliographic record
Abstract
Understanding local site effects is essential for accurate seismic hazard assessment at the ground surface, particularly in regions with complex subsurface conditions. This research focuses on the Saguenay region of Eastern Canada, where surficial geology is highly variable, and standard seismic code classification schemes may not adequately capture soil dynamic behavior. Through an integrated study combining analytical, numerical, and empirical approaches, this thesis develops a framework for refined seismic microzonation. It identifies and investigates the effects of geological and geotechnical parameters to improve predictions of seismic site amplification. It begins with a comprehensive 1D nonlinear ground response analysis of 50 soil profiles, incorporating both real and synthetic ground motions scaled to multiple hazard levels defined in NBCC 2020. Results indicate that site parameters, such as shear-wave velocity, total soil thickness, and presence of till layer at the rock interface, exert a significant influence on site amplification, particularly under strong-motion scenarios where nonlinear behavior becomes dominant. Fundamental periods were estimated using both the Equivalent Single Layer and Multiple Layer methods. The nonlinear site period was introduced as a new proxy in the empirical site amplification models adapted to nonlinear conditions during strong earthquake motion. Empirical site amplification models were established using combinations of seven site amplification proxies. The optimal empirical site amplification model included Vs30, Vsavg, TNL, and Htill. Together with existing data from previous microzonation studies, it was used for Level III seismic microzonation of the Saguenay region. La compréhension des effets de site locaux constitue un élément fondamental pour une évaluation précise de l’aléa sismique en surface, notamment dans les régions présentant des conditions de subsurface complexes. Cette recherche porte sur la région du Saguenay, située dans l’Est du Canada, où la géologie de surface se caractérise par une forte hétérogénéité. Dans ce contexte, les schémas de classification sismique actuellement en vigueur ne permettent pas toujours de représenter de manière satisfaisante le comportement dynamique des sols. À travers une étude intégrée combinant des approches analytiques, numériques et empiriques, cette thèse propose un cadre méthodologique pour une microzonation sismique plus fine. Elle vise à identifier et à évaluer l’influence des paramètres géologiques et géotechniques dans le but d’améliorer la prévision de l’amplification sismique liée aux effets de site. L’analyse débute par une modélisation unidimensionnelle non linéaire de la réponse sismique de 50 profils géotechniques, en intégrant à la fois des enregistrements réels et des signaux synthétiques mis à l’échelle en fonction de différents niveaux d’aléa définis dans le Code national du bâtiment du Canada 2020 (CNB 2020). Les résultats révèlent que certains paramètres, tels que la vitesse des ondes de cisaillement, l’épaisseur totale des dépôts meubles, ainsi que la présence d’une couche de till à l’interface avec le substratum rocheux, ont une influence significative sur l’amplification de site — particulièrement sous des sollicitations fortes, où le comportement non linéaire des sols devient prédominant. Les périodes fondamentales ont été estimées à l’aide des méthodes de la couche équivalente et des couches multiples. Une période de site non linéaire a été introduite comme nouveau paramètre représentatif (proxy) dans les modèles empiriques d’amplification, spécifiquement adaptés aux conditions non linéaires induites par des mouvements sismiques intenses. À partir de la combinaison de sept paramètres potentiels, plusieurs modèles empiriques ont été élaborés, parmi lesquels le modèle optimal intègre les variables Vs30, Vsavg, TNL et Htill. Ce modèle, combiné aux données issues d’études antérieures de microzonation, a permis de réaliser une microzonation sismique de niveau III pour la région du Saguenay.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".