EESD 开源论文推荐 | 高层建筑方向感知周期预测与城市地震风险评估

原创课题组陆新征课题组

2026-09-24 11:33

0 引言

EESD正在积极推动科研数据与代码开放。对于数据驱动研究，论文不仅要说明“结果是什么”，还应让读者能够检查数据、理解方法，并进一步验证和复用研究成果。从2026年起，EESD对采用数据驱动方法的论文提出了更明确的可重复性要求。

9月21日发表的一篇高层建筑研究，既提供了来自真实工程的数据基础，也公开了相关数据与分析代码，值得向大家推荐。

论文题名：Direction-Aware Period Prediction for Seismic Risk Assessment and Application to an Urban Tall Building Portfolio in China

作者：Zi-Nan Wu、Ahmed Y. Elghazouli、Mengjie Xiang。

论文全文（开放获取）：https://doi.org/10.1002/eqe.70297

1 这篇论文研究了什么？

评估城市高层建筑的地震风险，不能只看建筑有多高，还要知道它沿哪个方向振动、相应的振动周期有多长。对于平面不规则的建筑，仅根据外轮廓或周边道路判断振动方向，可能带来偏差。

论文建立了包含1333栋高层建筑的数据库，建筑高度为80—200 m，数据源于真实工程的最终设计分析模型，而非参数化生成的理想化样本。研究综合考虑建筑高度、抗震设防烈度和抗侧力体系，并通过惯性等效方法识别主平动方向及相应的有效宽度，建立方向感知的周期预测模型。

规则与不规则建筑平面及其惯性等效矩形。来源：原论文图8。

在广州珠江新城的情景分析中，忽略建筑主平动方向，对“达到中等及以上损伤的建筑比例”的中位数最多低估80%。这个案例提示我们，应同时考虑建筑自身的振动方向和地震动的方向性。

2 数据与代码公开

论文的数据可用性声明及配套GitHub仓库提供了：

（1）建筑属性与周期数据：1333条匿名化建筑记录，包含结构体系、建筑高度、有效宽度、设防烈度及两个方向的平动周期等，提供CSV与SQLite格式。

（2）处理后的平面几何数据：匿名化建筑轮廓及相关几何指标，可用于研究主平动方向、平面规则性和有效宽度。

（3）Python分析代码与说明：包括周期回归、平动方向识别、数据库校验和相关结果生成流程，配有README与字段说明。

作者Github仓库展示的平面几何与周期预测交互界面（局部）。来源：论文开源仓库。

数据与代码：https://github.com/WilsonWu-SCUT/direction-aware-tall-building-periods

3 通讯作者简介

本文通讯作者之一Ahmed Y. Elghazouli教授，是英国皇家工程院院士、香港理工大学讲座教授，曾担任伦敦帝国理工学院结构工程团队学术带头人。

他长期从事抗震设计、结构鲁棒性及极端荷载下结构性能研究，参与多项国际抗震设计规范制定，曾任英国地震与土木工程动力学学会主席。

人物简介来源：香港理工大学官方学者介绍。

4 EESD为什么持续倡导开放与可重复性？

高质量工程数据来之不易。将数据和代码整理为可获取、可理解、可使用的资源，可以让其他研究者检验方法的适用范围，与已有方法公平比较，并在同一数据基础上继续改进。

按照EESD的数据驱动论文政策，最低要求是开放测试／验证数据，并提供能够复现关键结果的可运行实现；期刊进一步鼓励公开训练数据、完整源代码和必要文档，并强调通过带DOI的可靠仓库保障长期访问。

EESD欢迎高质量的地震工程与结构动力学研究，也期待更多作者共同推动开放、透明、可重复的学术实践。

延伸阅读｜EESD数据驱动论文政策（https://onlinelibrary.wiley.com/pb-assets/assets/10969845/EESD-AI-Policy-Final-1769749073093.pdf）