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人工智能引領(lǐng)地震監(jiān)測新突破

發(fā)布日期:2021-03-18 閱讀次數(shù):3877

降低破壞程度是地震研究者的重要目標(biāo)。當(dāng)破壞性地震發(fā)生時,實時報告地震參數(shù)對即時破壞評估和緊急疏散至關(guān)重要。研究人員發(fā)現(xiàn),通過深度學(xué)習(xí)算法,人工智能系統(tǒng)可以在收到地震記錄后不到1秒內(nèi)準(zhǔn)確估算震源機制的解決參數(shù)。

人工智能測地震

快速自動化揭示地震源信息對地震預(yù)警有直接作用,也可以為地震后趨勢判斷、強度速報、地震應(yīng)急救援等提供科學(xué)依據(jù)。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(jiān)測臺網(wǎng)絡(luò)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(shù)。

近日,美國國家工程院院士、中國科技大學(xué)地空學(xué)院大師講座教授張捷課題組發(fā)表在《自然-通信》一篇論文中,利用深度學(xué)習(xí)算法,人工智能系統(tǒng)可以在收到地震記錄后不到1秒內(nèi)準(zhǔn)確估算出地震源機制解參數(shù)。

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(zāi)難突然來臨。

里氏9.3級地震發(fā)生在印度洋板塊與亞洲板塊的交界處。震動又引發(fā)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(chǎn)損失。

張捷對《中國科學(xué)報》說:印度洋大地震發(fā)生時正值圣誕假期,很多國家的地震專業(yè)人士都在度假。當(dāng)時,震源是大規(guī)模的逆沖破裂。震后15分鐘,海嘯首先到達(dá)印尼,但沒有預(yù)警,最終導(dǎo)致14個國家共有22萬多人喪生。

張杰解釋說,從地震源參數(shù)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(shù)據(jù)研究地震發(fā)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(fā)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(yù)測海嘯之外,震源機制解還可以用來預(yù)測主震,或者用主震數(shù)據(jù)預(yù)測強余震,揭示震源附近的應(yīng)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(jīng)掌握了斷層系統(tǒng)的分布情況,根據(jù)地震源滑動參數(shù)可以判斷哪一個斷層系統(tǒng)開始活動,它的應(yīng)力方向在哪里,附近其它類似斷層系統(tǒng)是否存在危險等。

一秒鐘內(nèi)報告參數(shù)。

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

自1938年地震學(xué)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(shù)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(shù)。研究者通常只能在地震發(fā)生幾分鐘或更長時間后報告地震源機制參數(shù)。

2014年,張杰課題組與中國科技大學(xué)計算機學(xué)院教授陳恩紅課題組合作,利用互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎技術(shù),實現(xiàn)了數(shù)據(jù)庫中存儲的快速振源機制的解決方案。論文發(fā)表在《自然-通信》上。隨后,該方法在四川和云南投入地震監(jiān)測,成為當(dāng)時最先進(jìn)的地震源機制解速報技術(shù)。然而,該方法受到數(shù)據(jù)庫的限制,難以應(yīng)用于大型地震監(jiān)測區(qū)。

經(jīng)過7年的深耕,課題組首次采用人工智能方法,突破了數(shù)據(jù)庫的限制,使該方法適用于大面積地震監(jiān)測。

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

近年來,中國地震局臺網(wǎng)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(xué)習(xí)算法,提出了一種新的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——振動源機制網(wǎng)絡(luò)(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(jīng)在美國斯坦福大學(xué)地球物理系從事博士研究的情況文歡告訴《中國科學(xué)報》,監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練需要大量的實際數(shù)據(jù)。FMNet可以先用合成數(shù)據(jù)訓(xùn)練,然后直接應(yīng)用于實際數(shù)據(jù)。FMNet從綜合訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)與振動源機制相關(guān)的波形的普遍特征。

人工智能方法可以通過學(xué)習(xí)、驗證和測試來完善自己的系統(tǒng)。然而,一個地區(qū)的歷史地震不夠,樣本不夠。如何解決機器學(xué)習(xí)問題?張杰說,我們發(fā)現(xiàn)使用理論計算數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本是非常有效的。事實上,目前發(fā)表的震源機制解決研究也是通過理論模型和數(shù)據(jù)反演獲得的。機器學(xué)習(xí)只是掌握了所有的理論知識,所以速度和準(zhǔn)確性更好。

應(yīng)用完整的理論地震大數(shù)據(jù)訓(xùn)練人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),提高了系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可靠性。況文歡表示,經(jīng)過幾天的學(xué)習(xí),地震發(fā)生后,實際地震數(shù)據(jù)進(jìn)入人工智能系統(tǒng)后,系統(tǒng)可以在不到1秒的時間內(nèi)準(zhǔn)確估地震源機制參數(shù)。

研究參數(shù)平民化

這個結(jié)果首次實現(xiàn)了全自動瞬間報告所有地震源參數(shù)。到目前為止,這是研究參數(shù),地震學(xué)家經(jīng)常發(fā)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(jiān)測水平進(jìn)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(yīng)力分布,預(yù)測地震風(fēng)險。盡管公眾很難理解震源機制解的概念,但是預(yù)警系統(tǒng)可以根據(jù)震源機制解來決定,通知公眾風(fēng)險程度。

大量的實際數(shù)據(jù)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(zhì)和斷層機制,也可以利用主振動源機制來計算應(yīng)力變化,以檢驗余震的地震觸發(fā)理論。此外,及時導(dǎo)出的振動源機制可以為目前正在實施的點源地震預(yù)測模型提供重要補充,有助于改善地震預(yù)測,從而進(jìn)行早期預(yù)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(yù)警的準(zhǔn)確性,需要密集的高頻監(jiān)控數(shù)據(jù)采集和實時處理,現(xiàn)有的人機結(jié)合工作模式已經(jīng)不能滿足這一要求。這一結(jié)果為地震監(jiān)測和預(yù)警業(yè)務(wù)實現(xiàn)快速高效的智能轉(zhuǎn)型提供了堅實的基礎(chǔ)。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(xué)報》。

北京大學(xué)理論與應(yīng)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(jiān)測預(yù)警領(lǐng)域不斷突破,并應(yīng)用于川滇地震科學(xué)實驗場,對中國地震減災(zāi)具有重要意義。

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

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