机器学习在地震紧急预警系统震级预估中的应用

摘要：

地震预警是地震减灾工作的重要途径,而震级预估是整个地震紧急预警系统中重要且较为困难的一个环节.目前,世界上多个国家和地区都已建立了各自的地震预警系统,并且形成了特征频率(τp和τc等)相关和特征振幅(Pd等)相关的两类震级紧急预警的方法,但各有局限性.本文在已有的方法和理论基础上,运用机器学习算法,将日本KIK和KNET台网从2015年至2017年所记录到的843条地震目录,55426条记录作为全数据集,设计、训练出一套用于常见震级范围的机器学习震级预估模型.与已有方法的预估结果相比,机器学习方法不仅使预估的整体误差和方差下降,同时多台联合评估单一地震事件的截面方差也更低.本研究的结果显示了机器学习算法在震级紧急预估问题上具有较广阔的应用前景,同时也为较为复杂的深度学习类算法框架下端到端模型提供了实践基础和研究可能.

关键词：地震紧急预警、震级预估、机器学习、深度学习

所属期刊栏目：63

分类号：P315(大地（岩石界）物理学（固体地球物理学）)

资助基金：国家自然科学基金项目4187407141

在线出版日期：2020-07-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：2617-2626