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              人工智能引領地震監測新突破

              發布日期:2021-03-18 閱讀次數:2366

              降低破壞程度是地震研究者的重要目標。當破壞性地震發生時,實時報告地震參數對即時破壞評估和緊急疏散至關重要。研究人員發現,通過深度學習算法,人工智能系統可以在收到地震記錄后不到1秒內準確估算震源機制的解決參數。

              人工智能測地震

              快速自動化揭示地震源信息對地震預警有直接作用,也可以為地震后趨勢判斷、強度速報、地震應急救援等提供科學依據。但從地震記錄來看,地震源機制是一個耗時的計算過程。因此,目前,世界各地的地震監測臺網絡在速報信息中只包含震源時間、震級、位置和震源深度,不包括描述地震破裂特征的震源機制解決參數。

              近日,美國國家工程院院士、中國科技大學地空學院大師講座教授張捷課題組發表在《自然-通信》一篇論文中,利用深度學習算法,人工智能系統可以在收到地震記錄后不到1秒內準確估算出地震源機制解參數。

              解決重要震源機制。

              2004年12月26日8時58分55秒,震驚世界的重大災難突然來臨。

              里氏9.3級地震發生在印度洋板塊與亞洲板塊的交界處。震動又引發了強烈的海嘯,滔天巨浪席卷了印度尼西亞、斯里蘭卡、馬爾代夫等國家,造成了巨大的人員傷亡和財產損失。

              張捷對《中國科學報》說:印度洋大地震發生時正值圣誕假期,很多國家的地震專業人士都在度假。當時,震源是大規模的逆沖破裂。震后15分鐘,海嘯首先到達印尼,但沒有預警,最終導致14個國家共有22萬多人喪生。

              張杰解釋說,從地震源參數來看,海底逆沖型地震可能會引起海浪,引起海嘯,而其他類型地震不太可能引起海嘯。

              振動源機制解(又稱斷層面解)是利用地震觀測數據研究地震發生時,振動源處的力和斷層的錯動性。振動源機制解不僅有助于了解斷層的類型,還能揭示斷層在地震發生時的具體運動情況,描述滑動斷面的特點、走向、傾向、傾角等。

              除了可以幫助預測海嘯之外,震源機制解還可以用來預測主震,或者用主震數據預測強余震,揭示震源附近的應力分布情況等等。張捷說,了解震源滑斷的特點非常重要。許多地震活動帶,我們已經掌握了斷層系統的分布情況,根據地震源滑動參數可以判斷哪一個斷層系統開始活動,它的應力方向在哪里,附近其它類似斷層系統是否存在危險等。

              一秒鐘內報告參數。

              根據地震記錄計算地震源機制的難點是傳統方法計算強度過大。這個數值解決了非線性問題,計算時間長。對于地震前后的各種應對準備和地震后的應急救援,每秒都很珍貴。張杰說。

              自1938年地震學家首次計算地震源機制解決以來,如何快速獲得地震源機制參數一直是地震研究者想要解決的問題。到目前為止,地震速報信息仍然不包括地震源機制參數。研究者通常只能在地震發生幾分鐘或更長時間后報告地震源機制參數。

              2014年,張杰課題組與中國科技大學計算機學院教授陳恩紅課題組合作,利用互聯網搜索引擎技術,實現了數據庫中存儲的快速振源機制的解決方案。論文發表在《自然-通信》上。隨后,該方法在四川和云南投入地震監測,成為當時最先進的地震源機制解速報技術。然而,該方法受到數據庫的限制,難以應用于大型地震監測區。

              經過7年的深耕,課題組首次采用人工智能方法,突破了數據庫的限制,使該方法適用于大面積地震監測。

              目前,美國、日本和其他國家的速報震源參數水平相當。美國國家地震局可以在震后3分鐘內盡快報告最初的地震源機制,然后幾分鐘內可以進行修正和改進。大多數情況只能在地震發生10分鐘后報告。

              近年來,中國地震局臺網中心不斷提高速報能力,2020年平均速報時間為震后572秒(約10分鐘),其中不包括震源機制解。

              在這項研究中,我們利用機器學習算法,提出了一種新的深度卷積神經網絡——振動源機制網絡(FMNet),利用全波形信息快速估計振動源機制。這篇論文的第一作者和已經在美國斯坦福大學地球物理系從事博士研究的情況文歡告訴《中國科學報》,監督神經網絡模型的訓練需要大量的實際數據。FMNet可以先用合成數據訓練,然后直接應用于實際數據。FMNet從綜合訓練數據中學習與振動源機制相關的波形的普遍特征。

              人工智能方法可以通過學習、驗證和測試來完善自己的系統。然而,一個地區的歷史地震不夠,樣本不夠。如何解決機器學習問題?張杰說,我們發現使用理論計算數據作為訓練樣本是非常有效的。事實上,目前發表的震源機制解決研究也是通過理論模型和數據反演獲得的。機器學習只是掌握了所有的理論知識,所以速度和準確性更好。

              應用完整的理論地震大數據訓練人工智能神經網絡,提高了系統的準確性和可靠性。況文歡表示,經過幾天的學習,地震發生后,實際地震數據進入人工智能系統后,系統可以在不到1秒的時間內準確估地震源機制參數。

              研究參數平民化

              這個結果首次實現了全自動瞬間報告所有地震源參數。到目前為止,這是研究參數,地震學家經常發表論文報告某地震的地震源機制。張捷說:實時提供地震源機制解,使世界地震監測水平進入新階段。

              張捷解釋說,有了地震震源機制解之后,就知道單個地震是哪一個斷層在活動,從而推斷應力分布,預測地震風險。盡管公眾很難理解震源機制解的概念,但是預警系統可以根據震源機制解來決定,通知公眾風險程度。

              大量的實際數據測試證實了該方法的有效性。情文歡說,我們使用振動源機制來描述斷層地質和斷層機制,也可以利用主振動源機制來計算應力變化,以檢驗余震的地震觸發理論。此外,及時導出的振動源機制可以為目前正在實施的點源地震預測模型提供重要補充,有助于改善地震預測,從而進行早期預警。

              對于團隊取得的成果,論文的三位評論者一致評價為非常令人興奮的突破性成果。

              為了提高地震預警的準確性,需要密集的高頻監控數據采集和實時處理,現有的人機結合工作模式已經不能滿足這一要求。這一結果為地震監測和預警業務實現快速高效的智能轉型提供了堅實的基礎。中國地震局科技與國際合作司司長在推車時告訴《中國科學報》。

              北京大學理論與應用地球物理研究所所長趙莉評價說:張捷教授團隊在人工智能地震監測預警領域不斷突破,并應用于川滇地震科學實驗場,對中國地震減災具有重要意義。

              減少破壞程度是地震研究人員的重要目標。當破壞性地震發生時,實時報告地震參數對即時破壞評估和緊急疏散至關重要。這項研究目前正在轉化為實際成果。最近,它將在中國科技大學和中國地震局合作開發的智能地震人工智能地震監測系統上試運行,并在中國地震科學實驗室全面推廣。

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