機率式地震危害度分析(Probabilistic Seismic Hazard Analysis, PSHA)為評估特定場址未來可能面臨的地動強度之嚴謹方法，而強地動衰減式(Ground Motion Prediction Equation, GMPE)為PSHA分析過程中的要素之一。其主要概念為以一數學式描述特定地震規模的地震事件中，地表震動強度隨距離而衰減的情形。早期GMPE中多以反應短週期訊號強度的芮氏規模，作為描述地震規模之指標；而近年來則多以描述相對長週期訊號的震矩規模取代之，若無震矩規模資料可使用之地震事件，則多以經驗公式作為兩種不同尺度地震規模轉換之媒介。
本研究之目的為探討GMPE中，此兩種不同地震規模尺度對於不同地表震動強度指標預測的合適性。研究中針對1993-2014年間76場中大型地震事件，收集中央氣象局地震站所觀測之14967筆地震紀錄，分別以芮氏規模與震矩規模做為地震規模參數，利用基因演算法，對不同震源距離與不同震源規模參數下地表震動強度之變化，進行經驗公式之回歸，而所考慮之地表震動強度指標，包含最大尖峰加速度(PGA)及不同自然週期之譜加速度、譜速度與譜位移等12種地表震動強度參數。
本研究所歸納之結果指出，芮氏規模較適合作為GMPE中，預測PGA等表現高頻地震動強度特性之地震規模參數；相對的，震矩規模用於預測長自然週期之譜位移等長週期震動參數，有較佳之合理性。
此研究可作為一適當之範例，說明GMPE中用以表示地震規模之尺度，應依據所欲預測之地震動強度參數的頻率特性而選取採用，而較不適宜以單一種地震規模尺度，對描述不同頻率特性之各種震動強度進行預測。

Ground motion prediction models or equations (GMPEs) are the mathematical equations to express the shaking intensity as a function of earthquake magnitude, distance from earthquake to observation site, and other site-spectific informations and being used to predict shaking intensity for seismic hazard assessments.
In this research, more than 14900 three-component accelerograms recorded from 76 earthquakes in Taiwan from 1993 to 2014, with M_L range from 4.5 to 7.3, have been analyzed. The variation of prediction accuracy by GMPEs scaled with local magnitude (M_L) and moment magnitude (M_W) were studied. The regression analysis that constructs the GMPEs is based on genetic algorithm (GA). Several shaking intensities including peak ground acceleration (PGA) and spectral acceleration (Sa), spectral velocity (Sv), and spectral displacement (Sd), respectively, of different frequencies were adopted as prediction parameters.
The results show that when PGA and Sa of T=0.01 are to be estimated, the GMPEs scaled by M_L can give us better predictions. On the other hand, when Sv and Sd are to be predicted, it is better to use the GMPEs scaled by M_W than to use GMPEs scaled by M_L. This indicates that the selecting of appropriate magnitude scale used in GMPEs is worth to pay attention.

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