在经历快速的城市化进程之后，城市的建筑环境变得越来越密集和复杂，因此对于可能发生的大地震，城市面临的震害风险较高且难以准确估计。震前的防震规划和震后快速合理的应急响应都能有效减少城市的地震损失。而在合理的时间内准确的模拟建筑群以及关键基础设施的地震灾害情景对于震后的应急决策十分重要。本文提出了一种可以快速生成城市建筑群地震损伤分布的方法。在该方法中可以对较大的城市区域使用差异性地震动输入。该方法的主要步骤如下：首先将大的城市区域分割为若干小区域，以使各区域可以使用相同的地震动输入，然后从提前建立的地震反应数据库中采用一定的匹配算法抽取并组合得出各小区域最接近实际情况的震害情景，最后将各小区域的震害情景组合，得到大区域的建筑群震害情景。
本文对前期提出的三种匹配算法进行了深入的对比研究，并选择多波拼接法作为该震害情景快速匹配方法的匹配算法。多波拼接法在精确性、鲁棒性和高效性方面均为三种匹配算法中最优算法。该方法的损伤指数匹配误差平均值在15.0%以内，且损伤指数误差小于20%的结构占比平均值大于80%。
采用基于多波拼接法的建筑群地震灾害情景快速匹配方法对位于我国西部设防烈度8度区的某城市进行了建筑群震害的快速构建。该城市模型包含76794栋建筑。选择PGA为341cm/s2的El-centro波，并考虑区域内的地震衰减关系。区域内地震动输入的PGA分布如图1。分别采用时程分析和基于多波拼接法的震害情景快速匹配方法获取结构地震损伤指数，分别如图2和图3所示。可以看出，结构损伤程度的分布相近。损伤指数平均匹配误差为15.7%，匹配误差小于30%的结构占比为91.4%。损伤状态的混淆矩阵如图4，损伤状态匹配一致的概率为77.7%。相比时程分析，本文方法所需的时间减少约90%。
该成果发表在国际权威期刊《Soil Dynamics and Earthquake Engineering》（Xianan Chen, Xuchuan Lin *, Lingxin Zhang, Konstantinos A. Skalomenos. Method for rapidly generating urban damage scenarios under non-uniform ground motion input based on matching algorithms and time history analyses, Soil Dynamics and Earthquake Engineering, 2022, 152: 107055）（IF：3.718，*通讯作者）。

图1 地震动PGA的分布

图2 采用时程分析方法得到的结构损伤指数分布

图3 采用情景匹配方法得到的结构损伤指数分布

图4 损伤状态的混淆矩阵