Выполнен системный анализ математических и геофизических принципов, применяемых при моделировании параметров сильных движений грунта в условиях сейсмических воздействий. В центре внимания находится одна из ключевых характеристик сейсмического процесса — максимальное ускорение грунта, являющееся важнейшим индикатором интенсивности землетрясений. Методологическая основа исследования опирается на анализ медианных моделей движения грунта, позволяющих формализовать зависимость параметров сейсмического воздействия от исходных характеристик очага, гипоцентрального расстояния и геофизических условий среды. Рассматриваются модели алеаторной неопределённости, отражающие природную изменчивость параметров движения, что обеспечивает корректность параметризации и возможность учёта статистического разброса данных наблюдений.  Особое внимание уделено стохастическому моделированию, позволяющему воспроизводить вероятностное распределение сценариев сильных движений. Применение стохастических алгоритмов обеспечивает охват как типовых, так и редких экстремальных событий, что имеет принципиальное значение для оценки сейсмической опасности. Цель исследования — разработка рекомендаций по выбору и применению математических и геофизически обоснованных моделей, алгоритмов ИИ, удовлетворяющих критериям достоверности, надёжности и воспроизводимости результатов. Сравнительный анализ различных подходов позволил выявить их сильные и слабые стороны, а также определить оптимальные области практического использования. Практическая значимость заключается в том, что корректно выбранные и геофизически обоснованные модели обеспечивают повышение точности прогнозирования параметров сейсмических воздействий и оптимизацию инженерных расчётов при проектировании зданий и сооружений.

Ключевые слова: землетрясение, сильные движения грунта, максимальное ускорение грунта, математическое моделирование, срединные модели, стохастическое моделирование, искусственный интеллект

ЛИТЕРАТУРА

Ancheta TD et al (2013) PEER NGA-West2 Database, PEER Report 2013-03. Pacific Earthquake Engineering Research Center, University of California, Berkeley, CA

Babayev G, Ismail-Zadeh A, Le Mouel J –L (2010) Scenario-based earthquake hazard and risk assessment for Baku (Azerbaijan). Nat. Hazards Earth Systems Science 10(12):2697–2712. https://doi.org/10.5194/nhess-10-2697-2010

Babayev G and Telesca L (2014) Strong motion scenario of 25th November 2000 earthquake for Absheron peninsula (Azerbaijan). Journal of Natural Hazards 73:1647–1661, Springer Natural Link. https://doi.org/10.1007/s11069-014-1159-7

Babayev G, Kadirov F, Tibaldi A, Bonali F, Aliyev Y (2019) Dynamic triggering of mud volcanos in Azerbaijan by Caspian earthquakes. ANAS Transactions, Earth Sciences 2:47–53. https://doi.org/10.33677/ggianas20190200031

Babayev G, Telesca L, Agayeva S, Ismail-zade T, Muradi I, Aliyev Y, Aliyev M. (2020) Seismic hazard analysis for southern slope of the Greater Caucasus (Azerbaijan). Pure and Applied Geophysics 177(8):3747–3760. Springer Natural Link. https://doi.org/10.1007/s00024-020-02478-0

Babayev T, Babayev G, Irawan S, Bayramov E (2025b) Development of ANN-based data-driven ground motion model for Azerbaijan using temporal earthquake records of 2022–2024. Front Earth Si 13:1571640.  https://doi.org/10.3389/feart.2025.1571640

Babayev TH and Aliyev YN, Babayev GR (2025a) Clustering analysis of 100-year international seismic catalogue for Azerbaijan. Geology and Geophysics of Russian South 15(1):105–118. https://doi.org/10.46698/VNC.2025.99.31.009

Bayramov AA, Abdullayev FN, Suleymanov SS, Karimova RD, Safarov HN, Rzayev EA (2024) Multifactor model for seismological research. Seismoprognosis observations in the territory of Azerbaijan 26(2):28–33. https://doi.org/10.59849/2219-6641.2024.2.28

Boore DM and Atkinson GM (2008) Ground-motion prediction equations for the average horizontal component of PGA, PGV, and 5%-damped PSA at spectral periods between 0.01 s and 10.0 s. Earthquake Spectra 24(1):99–138. https://doi.org/10.1193/1.2830434

Campbell KW and Bozorgnia Y (2006) Next generation attenuation (NGA) empirical ground motion models: can they be used in Europe? Proceedings of the First European Conference on Earthquake Engineering and Seismology 458:01–10. Geneva, Switzerland

Campbell KW and Bozorgnia YN (2008) NGA Ground motion model for the geometric mean horizontal component of PGA, PGV, PGD and 5% damped linear elastic response spectra for periods ranging from 0.01 to 10 s. Earthquake Spectra 24(1):139–171. https://doi.org/10.1193/1.2857546

Chernov YuK, Chernov AYu, Chitishvili MI (2019) Models of strong ground motions for probabilistic detailed seismic zoning of the territory of North Ossetia-Alania. Part I. Geology and Geophysics of the South of Russia 9(2):95–108. https://doi.org/10.23671/VNC.2019.2.31980

Dhanya, J, Sagar D, Raghukanth STG (2019) Predictive models for ground motion parameters using artificial neural network. In: Rao A, Ramanjaneyulu K (eds) Recent Advances in Structural Engineering, vol. 2. Series: Lecture notes in civil engineering, vol 12. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-13-0365-4_8

Khalid F and Razbin M (2024) Modeling peak ground acceleration for earthquake hazard safety evaluation. Scientific Reports 14(31032). https://doi.org/10.1038/s41598-024-82171-7

Liou IY and Abrahamson N (2025) Framework for aleatory variability and epistemic uncertainty for the Ground-Motion characterization based on the level of simplification. Bulletin of the Seismological Society of America 115(1):296–314. https://doi.org/10.1785/ 0120240141

Pavlenko VA and Pavlenko OV (2023) Stochastic modeling and development of an equation for predicting ground movements in the Baikal rift zone. Physics of the Earth 1:54–66. https://doi.org/10.31857/S0002333723010039 (in Russian)

Stafford PJ, Strasser FO, Bommer JJ (2008) An evaluation of the applicability of the NGA models to ground-motion prediction in the Euro-Mediterranean region. Bull. Earthquake Eng. 6(2):149–177.

Suleymanov S, Bayramov AA, Abdullayev FN (2025) Studing of seismic processes using AI technology. Current directions of development of information and communication technologies and control tools. Proceedings of 15-th International Scientific and Technical Conference 1(1):47, April 24–25 2025, Kharkiv. https://doi.org/10.32620/ICT.25.tl