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(shí)，實(shí)時(shí)報(bào)告地震參數(shù)對即時(shí)破壞評(píng)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(jī)制的解決參數(shù)。

快速自動(dòng)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(qiáng)度速報(bào)、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(jī)制是一個(gè)耗時(shí)的計(jì)算過程。因此，目前，世界各地的地震監(jiān)測臺(tái)網(wǎng)絡(luò)在速報(bào)信息中只包含震源時(shí)間、震級(jí)、位置和震源深度，不包括描述地震破裂特征的震源機(jī)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(jī)制解參數(shù)。

解決重要震源機(jī)制。

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

里氏9.3級(jí)地震發(fā)生在印度洋板塊與亞洲板塊的交界處。震動(dòng)又引發(fā)了強(qiáng)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(cái)產(chǎn)損失。

張捷對《中國科學(xué)報(bào)》說：印度洋大地震發(fā)生時(shí)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(shí)，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(gè)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(huì)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(dòng)源機(jī)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(shí)，振動(dòng)源處的力和斷層的錯(cuò)動(dòng)性。振動(dòng)源機(jī)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(shí)的具體運(yùn)動(dòng)情況，描述滑動(dòng)斷面的特點(diǎn)、走向、傾向、傾角等。

除了可以幫助預(yù)測海嘯之外，震源機(jī)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(qiáng)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(diǎn)非常重要。許多地震活動(dòng)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(dòng)參數(shù)可以判斷哪一個(gè)斷層系統(tǒng)開始活動(dòng)，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(xiǎn)等。

一秒鐘內(nèi)報(bào)告參數(shù)。

根據(jù)地震記錄計(jì)算地震源機(jī)制的難點(diǎn)是傳統(tǒng)方法計(jì)算強(qiáng)度過大。這個(gè)數(shù)值解決了非線性問題，計(jì)算時(shí)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(jì)算地震源機(jī)制解決以來，如何快速獲得地震源機(jī)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(bào)信息仍然不包括地震源機(jī)制參數(shù)。研究者通常只能在地震發(fā)生幾分鐘或更長時(shí)間后報(bào)告地震源機(jī)制參數(shù)。

2014年，張杰課題組與中國科技大學(xué)計(jì)算機(jī)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(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)的快速振源機(jī)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(shí)最先進(jìn)的地震源機(jī)制解速報(bào)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(bào)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(bào)告最初的地震源機(jī)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(bào)告。

近年來，中國地震局臺(tái)網(wǎng)中心不斷提高速報(bào)能力，2020年平均速報(bào)時(shí)間為震后572秒(約10分鐘)，其中不包括震源機(jī)制解。

在這項(xiàng)研究中，我們利用機(jī)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(dòng)源機(jī)制網(wǎng)絡(luò)(FMNet)，利用全波形信息快速估計(jì)振動(dòng)源機(jī)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(bào)》，監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練需要大量的實(shí)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(shí)際數(shù)據(jù)。FMNet從綜合訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)與振動(dòng)源機(jī)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(yàn)證和測試來完善自己的系統(tǒng)。然而，一個(gè)地區(qū)的歷史地震不夠，樣本不夠。如何解決機(jī)器學(xué)習(xí)問題？張杰說，我們發(fā)現(xiàn)使用理論計(jì)算數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本是非常有效的。事實(shí)上，目前發(fā)表的震源機(jī)制解決研究也是通過理論模型和數(shù)據(jù)反演獲得的。機(jī)器學(xué)習(xí)只是掌握了所有的理論知識(shí)，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(shí)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(shí)間內(nèi)準(zhǔn)確估地震源機(jī)制參數(shù)。

研究參數(shù)平民化

這個(gè)結(jié)果首次實(shí)現(xiàn)了全自動(dòng)瞬間報(bào)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(bào)告某地震的地震源機(jī)制。張捷說:實(shí)時(shí)提供地震源機(jī)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(jī)制解之后，就知道單個(gè)地震是哪一個(gè)斷層在活動(dòng)，從而推斷應(yīng)力分布，預(yù)測地震風(fēng)險(xiǎn)。盡管公眾很難理解震源機(jī)制解的概念，但是預(yù)警系統(tǒng)可以根據(jù)震源機(jī)制解來決定，通知公眾風(fēng)險(xiǎn)程度。

大量的實(shí)際數(shù)據(jù)測試證實(shí)了該方法的有效性。情文歡說，我們使用振動(dòng)源機(jī)制來描述斷層地質(zhì)和斷層機(jī)制，也可以利用主振動(dòng)源機(jī)制來計(jì)算應(yīng)力變化，以檢驗(yàn)余震的地震觸發(fā)理論。此外，及時(shí)導(dǎo)出的振動(dòng)源機(jī)制可以為目前正在實(shí)施的點(diǎn)源地震預(yù)測模型提供重要補(bǔ)充，有助于改善地震預(yù)測，從而進(jìn)行早期預(yù)警。

對于團(tuán)隊(duì)取得的成果，論文的三位評(píng)論者一致評(píng)價(jià)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?cái)?shù)據(jù)采集和實(shí)時(shí)處理，現(xiàn)有的人機(jī)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(shí)現(xiàn)快速高效的智能轉(zhuǎn)型提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。中國地震局科技與國際合作司司長在推車時(shí)告訴《中國科學(xué)報(bào)》。

北京大學(xué)理論與應(yīng)用地球物理研究所所長趙莉評(píng)價(jià)說:張捷教授團(tuán)隊(duì)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(shí)驗(yàn)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(shí)，實(shí)時(shí)報(bào)告地震參數(shù)對即時(shí)破壞評(píng)估和緊急疏散至關(guān)重要。這項(xiàng)研究目前正在轉(zhuǎn)化為實(shí)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(yùn)行，并在中國地震科學(xué)實(shí)驗(yàn)室全面推廣。

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