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研究亮點

基于遷移學(xué)習(xí)的支持向量機快速震級估計在川滇地區(qū)的應(yīng)用

發(fā)布時間: 2022-04-06 點擊數(shù)量:4193
研究背景:
中國川滇地區(qū)是一個地震活躍地區(qū),快速準確的震級估計對于建立川滇地區(qū)地震預(yù)警系統(tǒng)非常有意義。目前,國內(nèi)正在測試的地震預(yù)警系統(tǒng)以及地震預(yù)警震級估算的相關(guān)研究中大多是采用tc方法和Pd方法,這些方法存在明顯的震級估計誤差大、小震高估和大震低估的問題。同時,機器學(xué)習(xí)方法需要基于大量樣本數(shù)據(jù)建立訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,已有機器學(xué)習(xí)震級估計模型在川滇地區(qū)應(yīng)用需要經(jīng)過本地數(shù)據(jù)的遷移訓(xùn)練。所以,本文基于遷移學(xué)習(xí)方法,使用川滇地區(qū)地震事件對基于日本K-NET臺網(wǎng)強震動記錄預(yù)訓(xùn)練的SVM-M模型進行遷移訓(xùn)練,構(gòu)建了基于遷移學(xué)習(xí)方法的支持向量機震級估計TLSVM-M模型,目的是探索機器學(xué)習(xí)方法在川滇地區(qū)快速震級估計應(yīng)用的可行性以及改善震級估計的準確性。
研究方法及結(jié)果:
1)基于Zhu等(2022)使用日本K-NET強震動記錄建立的SVM-M模型,使用震級范圍在4-7級的川滇地區(qū)的強震記錄對SVM-M模型進行遷移學(xué)習(xí)訓(xùn)練,并建立基于遷移學(xué)習(xí)方法的單臺支持向量機震級估計TLSVM-M模型對川滇地區(qū)的地震事件進行快速震級估計。圖1展示了由相同的川滇地震事件組成的測試數(shù)據(jù)集,在P波到達后3秒時,TLSVM-M模型、SVM-M模型、tc方法和Pd方法的震級估計誤差分布。從圖1中可以發(fā)現(xiàn):和另外三種方法相比,TLSVM-M模型有更小的誤差,且基于TLSVM-M模型的震級估計誤差標準差和平均絕對誤差也遠小于另外三種方法。
2)P波到達后3秒時,基于TLSVM-M模型的震級估計誤差與震中距和信噪比的關(guān)系如圖2所示。從圖2中可以發(fā)現(xiàn):P波到達后3秒,基于TLSVM-M模型的震級估計誤差主要集中在±0.5震級單位范圍內(nèi);此外,誤差不隨震中距和信噪比的變化而發(fā)生明顯的變化。
3)圖3展示了TLSVM-M模型對川滇地區(qū)五次代表性地震事件的測試:震級為MS4.2的地震事件、震級為MS5.2的地震事件、2008年MS6.3攀枝花地震事件、2014年MS6.6魯?shù)榈卣鹗录?013年MS7.0蘆山地震事件。在首臺觸發(fā)后1s,三個地震事件(Ms4.2、5.2和6.3)的震級估計在±0.3震級單位的誤差范圍內(nèi)。對于其他兩次地震(6.6級和7.0級),在第一個地震臺觸發(fā)后1秒,存在明顯的震級低估問題,隨著首臺觸發(fā)后時間的增加,震級低估得到改善。同時,對于這兩個事件(Ms6.6和7.0),在首臺觸發(fā)后13秒內(nèi),震級估計誤差均在±0.3個震級單位內(nèi)。
4)研究表明:TLSVM-M模型能夠快速估計川滇地區(qū)中小地震(4≤M≤7)的震級。同時,我們推斷,該模型可能在地震預(yù)警中具有潛在的應(yīng)用價值。

該成果發(fā)表在美國地震學(xué)會SSA旗下期刊《Bulletin of the Seismological Society of America》(Zhu Jingbao, Li Shanyou, Ma Qiang, He Bin, Song Jindong*. Support Vector Machine‐Based Rapid Magnitude Estimation Using Transfer Learning for the Sichuan–Yunnan Region, China. Bulletin of the Seismological Society of America, 2022, doi: https://doi.org/10.1785/0120210232)(IF:2.91,*通訊作者)。

圖1 P波到達后3秒時,(a)TLSVM-M模型、(b)SVM-M模型、(c)Pd方法和(d)?c方法的震級估計誤差分布

圖2 P波到達后3秒,基于TLSVM-M模型的單臺震級估計誤差與(a)震中距和(b)信噪比的關(guān)系

圖3 首臺觸發(fā)后,五次地震事件的震級估計隨時間的演化



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