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資訊內(nèi)容
研究亮點(diǎn)

基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地震預(yù)警震級估算研究

發(fā)布時間: 2022-04-18 點(diǎn)擊數(shù)量:6537
研究背景:
震級估計(jì)是地震預(yù)警中的重要工作之一,可靠的預(yù)警信息和破壞區(qū)域的預(yù)測都依賴于準(zhǔn)確的震級估計(jì)。目前,地震預(yù)警震級估計(jì)主要采用頻率、振幅或能量參數(shù)與震級的線性統(tǒng)計(jì)關(guān)系。然而,單個參數(shù)得到的震級估計(jì)結(jié)果離散性較大。因此,地震預(yù)警震級估計(jì)的準(zhǔn)確性仍需提高。為了改進(jìn)P波到達(dá)后震級估計(jì)的準(zhǔn)確性,本文使用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了用于震級估計(jì)的模型(DCNN-M模型)。
研究方法及結(jié)果:
1)本文使用日本K-NET臺網(wǎng)的強(qiáng)震動記錄對建立的DCNN-M模型進(jìn)行訓(xùn)練和測試。DCNN-M模型使用從P波到達(dá)后記錄的3s地震數(shù)據(jù)中提取的12個參數(shù)作為輸入,并且該模型由四個卷積層、四個池化層、四個Batch normalization層、三個全連接層、Adam優(yōu)化器和一個輸出層組成。圖1展示了DCNN-M模型的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。
2)P波到達(dá)后3秒時,對于相同的測試數(shù)據(jù)集,Tc方法、Pd方法和DCNN-M模型的震級估計(jì)如圖2所示。和Tc方法、Pd方法相比,基于DCNN-M模型的誤差明顯減小,且小震(M≤5)高估問題得到了有效的改善;此外,Tc方法和Pd方法的震級估計(jì)誤差隨震中距的變化而發(fā)生明顯的變化,而基于DCNN-M模型的誤差不受震中距變化的影響。
3)在P波到達(dá)后3秒時,基于DCNN-M模型對31次地震事件的離線測試如圖3所示。這些地震事件的預(yù)測震級與編目震級非常接近,幾乎所有的預(yù)測震級都在DCNN-M模型誤差的標(biāo)準(zhǔn)差(0.31)范圍內(nèi)。此外,這31次地震事件的震級預(yù)測誤差標(biāo)準(zhǔn)差為0.21。此外,對于7.2級以下的地震事件,DCNN-M模型獲得了可靠的結(jié)果,且沒有明顯的震級高估和低估現(xiàn)象。
4)本文的研究表明:DCNN-M模型對于地震預(yù)警系統(tǒng)有著潛在的應(yīng)用。由于本文使用的是日本K-NET臺網(wǎng)3.0-7.4級的強(qiáng)震數(shù)據(jù)對DCNN-M模型進(jìn)行訓(xùn)練,因此該模型對于7.5級以上的地震事件以及其他地區(qū)的地震事件是否適用仍需進(jìn)一步的研究。

該成果發(fā)表在期刊《Frontiers in Earth Science》(Zhu Jingbao, Li Shanyou, Song Jindong*, Wang Yuan. Magnitude estimation for earthquake early warning using a deep convolutional neural network [J]. Frontiers in Earth Science, 2021, 9:653226. doi: 10.3389/feart.2021.653226)(IF:3.498,*通訊作者)。

圖1 DCNN-M模型的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

圖2 P波到達(dá)后3秒,(A,D)Tc方法、(B,E)Pd方法和(C,F)DCNN-M模型的震級估計(jì)

圖3 31次地震事件的離線應(yīng)用


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