Аннотация:Статья посвящена результатам первого этапа исследований по разработке региональных уравнений прогнозирования движения грунта (УПДГ) для территории РФ, определяющих величину воздействия на той или иной площадке от землетрясений различных магнитуд при разных расстояниях от очага. В настоящее время для территории Российской Федерации нет региональных УПДГ, позволяющих выполнять оценки сейсмической опасности в численных характеристиках движения грунта: пиковых ускорениях PGA, пиковых скоростях PGV, амплитудах спектра реакции SA. Отсутствие исследований по разработке региональных УПДГ не позволяет сделать шаг по переходу от устаревшей системы оценки сейсмической опасности в макросейсмических баллах к численным характеристикам, напрямую используемым в расчете сейсмостойкости объектов будущего строительства. Построение регионального УПДГ – нетривиальная и трудоемкая задача, требующая большого объема данных сейсмического мониторинга за длительный период наблюдений. В статье представлен подход к построению УПДГ на примере Байкальского сейсмоактивного региона. При этом за основу взята методика, предложенная в работе [Boore et al., 2014], поскольку она больше всего подходит для рассмотрения с точки зрения состава параметров, присутствующих в модели. Информационной базой работы послужили записи землетрясений 2003–2004 гг. с энергетическими классами K = 11–12, зарегистрированных сетью сейсмических станций Байкальского филиала ФИЦ ЕГС РАН (BAGSR, http://seis-bykl.ru/). Детально описаны вычислительные алгоритмы и критерии формирования региональной базы данных сильных движений. Поэтапно описана процедура определения параметров регионального УПДГ. Проведено сопоставление полученного УПДГ с УПДГ других исследователей, которое показало, что для интенсивностей PGA и PGV разработанная модель дает более низкие значения амплитуд, но схожий характер затухания. Реализованные алгоритмы и программы позволяют при наличии исходных данных в короткие сроки сформировать региональные УПДГ. Ограничения применимости получаемых УПДГ определяются только представительностью выборки исходных данных.