震源机制|人工智能引领地震监测迈入新时代( 二 ) 地震触发|地震监测台网|学习算

在这一领域持续深耕7年后，课题组首次利用人工智能方法，突破了数据库的约束，使该方法适用于大区域地震监测。
目前，美、日等国速报震源参数水平相当。美国国家地震局最快能在震后3分钟报出最初的地震震源机制解，随后几分钟内有可能再进行修正完善，多数情况是在地震发生10分钟以后才能报出。
“中国地震局台网中心最近几年在持续提高速报能力， 2020年平均速报时间在震后572秒（约10分钟），其中不包括震源机制解。”张捷补充说。
“在这项研究中，我们利用机器学习算法，提出一种新的深度卷积神经网络——震源机制网络（FMNet），利用全波形信息快速估计震源机制。”该论文第一作者、已在美国斯坦福大学地球物理系从事博士后研究的况文欢对《中国科学报》说， “与一般应用中有监督神经网络模型的训练需要大量的实际数据不同， FMNet可以先用合成数据训练，然后直接应用于实际数据。FMNet从综合训练数据中学习与震源机制有关的波形的普遍特征。”
“人工智能方法可以通过学习、验证与测试完善自身系统。但一个区域历史地震不够、样本不够，怎么解决机器学习问题？”张捷说， “我们发现采用理论计算数据做训练样本非常有效。实际上，目前发表的震源机制解方面的研究，也是通过理论模型和数据反演得到的，机器学习只不过掌握了所有理论知识，因此速度与准确度更好。”
“应用完备的理论地震大数据训练人工智能神经网络，完善了该系统的准确性和可靠性。”况文欢说， “经过几天的学习，当地震发生后，实际地震数据进入人工智能系统后，在不到1秒的时间内，系统就可以准确地估算出震源机制参数。”
研究参数“平民化”
“该成果第一次实现了全自动瞬间报出所有震源参数。在此之前，这是个‘研究参数’ ，地震学家经常发论文报告某个地震的震源机制解。”张捷说， “能够实时提供震源机制解，将引领全球地震监测水平进入一个新的阶段。”
张捷解释说，有了地震震源机制解后，就知道单个地震是哪个断层在活动，从而推断应力分布，预测地震风险。虽然震源机制解的概念公众并不容易理解，但预警系统可以依据震源机制解做出决定，通知公众风险程度。
“大量实际数据测试证实了该方法的有效性。”况文欢说， “我们使用震源机制来描述断层地质和断层机制，也可以利用主震的震源机制来计算应力变化，以检验余震的地震触发理论。此外，及时导出的震源机制可以为目前正在实施的点源地震动预测模型提供重要的补充，有可能帮助改进地震预测，以便进行早期预警。”
对团队取得的成果，该论文的三位审稿人一致评价为， “非常激动人心的突破性成果” 。
“提高地震预测预警的准确性，需要密集的高频监测数据采集和实时处理，现有的人机结合工作模式已不适应这一要求。这一成果为地震监测、预测预警业务实现快速、高效的智能化转型提供了坚实的基础。”中国地震局科技与国际合作司司长车时告诉《中国科学报》。
北京大学理论与应用地球物理研究所所长赵里评价说：“张捷教授团队在人工智能解决地震监测预警领域不断取得突破，并应用到川滇地震科学实验场，对我国的地震减灾事业意义重大。”

震源机制|人工智能引领地震监测迈入新时代( 二 )

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