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参数|黑科技1秒摸清地震“脾气”

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中国青年报客户端讯（中青报·中青网采访人员 王海涵 王磊 通讯员 范琼）采用人工智能方法,可在1秒内算出震源机制参数 ， 摸清地震“脾气” ， 有效提升地震监测和风险防范能力 。 这是中国科学技术大学地球和空间科学学院张捷教授课题组最新的研究成果 ， 日前发表于《自然-通讯》 。
张捷介绍 ， 地球内部运动导致板块间的相互挤压碰撞是引起地震的主要原因 。 地震的“时（发震时刻）、空（震源位置）、强（地震震级）”三要素是了解地震的最基本信息 。 而描述地震破裂的震源机制解也是破解地震信息的重要参数 。
他说 ， 震源机制解是利用地震观测资料来研究地震发生时 ， 震源处的作用力和断层错动性质 。 其参数包含断层走向（strike）、断层倾角（dip）、滑移角（rake）等 。 有助于进一步推断断层的破裂方向、破裂速度与应力降等参数 。
通常 ， 科学家通过记录到的地震波极性以及全波形信息 ， 反向演算得到震源机制解 。 但反推计算是个耗时的过程 ， 自1938年地震学家第一次推算地震断层面解以来 ， 快速获取震源机制解一直是难题 。 目前 ， 世界各地地震监测台网在地震速报信息里只有发震时刻、震级、地点和深度 ， 不包括震源机制解 。
张捷说 ， 地震发生时 ， 地震波信号传到地震台网 ， 专业人员采用理论算法处理地震数据 ， 为防震减灾提供重要科学信息 。 根据传统方法 ， 在地震发生几分钟或更长的时间后才报出震源机制解 。 但3至10分钟后 ， 地震往往已经造成破坏 。
因此 ， 张捷教授课题组在2014年提出地震搜索引擎方法 ， 在研究区域事先建立庞大的波形数据库 ， 通过快速搜索算法实现对波形的快速匹配从而得到地震的震源机制解 。
在最新成果中 ， 张捷课题组则利用人工智能技术和深度机器学习算法 ， 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 。
张捷解释道 ， 团队首先在研究区域正演模拟出理论地震波形图 ， 用于训练人工智能网络；完善系统准确性和可靠性 。 之后可将实际地震波形数据输入到训练好的人工智能网络中输出地震震源机制解 。 “地震发生后 ， 实际地震数据进入人工智能系统 ， 不到1秒的时间内 ， 系统就能准确估算出震源机制解 ， 为灾情判断、灾害评估提供有力支持 。 ”

人工智能算法计算震源机制解流程图
“当前许多国家监测地震信息 ， 采用自动算法与专业人员人工计算相结合的方式 ， 要求地震监测人员24小时待命 。 ”张捷教授课题组成员、博士后朱慧宇补充介绍 ， 当实际地震数据进入人工智能系统 ， 系统不仅能准确估算出地震的位置、深度、震级和震源机制等参数 ， 还能实时演示地震活动空间图像 。
朱慧宇说 ， 系统还有有深度学习能力 ， 能根据数据库中汇集的上百万个地震资料 ， 结合地震学理论 ， 快速处理正在发生的地震数据 。 “地震发生后每一秒都十分宝贵 ， 尽早报出震源机制解 ， 能向地震波还没有到达的地区发出预警 ， 为公众采取防护措施、政府确定救援方案抢出时间 。 如果人们能在地震发生前3秒收到预警 ， 伤亡人数可以降低14%；如果提前10秒发布预警 ， 伤亡人数可以降低39% 。 ”
此外 ， 震源机制解不仅可以帮助了解断层的类型 ， 还可以揭示断层在地震发生时具体的运动情况 ， 比如 ， 描述滑断面的特征 ， 走向、倾向、倾角等 。
对于陆地地震而言 ， 地震活动带分布着断层系 ， 依据震源机制解能帮助判读出是哪个断层系开始活动 ， 其应力方向在哪儿 ， 附近其他类似断层会不会出现危险等；对于海洋以及近海、沿岸区域的地震 ， 震源机制解可以为海啸预警、海啸灾害的评估提供关键信息 。
近年来 ， 人工智能、超算等前沿科技被应用于防震减灾工作 。 2018年 ， 张捷教授团队与中国地震局合作完成“智能地动”人工智能地震监测系统 ， 系统已在云南、四川的地震实验场试用 。 基于评估结果 ， “智能地动”系统与专业人员人工计算处理的结果非常接近 。
去年 ， 运用人工智能技术 ， 课题组已经实现在两秒内推算出震源机制参数 。 近期 ， “1秒内算出震源机制参数”的黑科技就将在“智能地动”系统上试运行 。


【参数|黑科技1秒摸清地震“脾气”】图为智能地动 - 地震实时监测系统

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