【摘 要】
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随着国家地震预警与烈度速报工程的实施,台站数量快速增加,台站监测、地震预警、地震速报对地震监测预警产出的时效性、准确性和一致性要求越来越高,以往的传统特征检测或人机交互模式越来越不能满足行业需求,迫切需要推动地震监测预警的自动化和智能化程度。本文利用深度神经网络开展了数据质量监控、震相拾取、震级测定、闽台震级差异等研究,重点解决“数据质量检测不完备、S波拾取难度大、震级测定偏差大、闽台震级发布不统
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随着国家地震预警与烈度速报工程的实施,台站数量快速增加,台站监测、地震预警、地震速报对地震监测预警产出的时效性、准确性和一致性要求越来越高,以往的传统特征检测或人机交互模式越来越不能满足行业需求,迫切需要推动地震监测预警的自动化和智能化程度。本文利用深度神经网络开展了数据质量监控、震相拾取、震级测定、闽台震级差异等研究,重点解决“数据质量检测不完备、S波拾取难度大、震级测定偏差大、闽台震级发布不统一”等技术难题,为地震预警、建筑抗震与地球物理等研究提供高质量的基础数据,为民众获取精确可靠的震情信息及相关部门应急决策提供服务。主要工作概括如下:（1）提出了基于BP神经网络的噪声异常智能判别方法。通过构建10-21-21-21-21-21-10七层神经网络模型,输入带有正常和异常标签的功率谱样本进行训练,重点对高噪异常样本进行检测。结果表明,训练集识别率高达99.81%,测试集为91.03%;在实际应用中,模型能够快速准确判断出噪声功率谱正常或异常,提高了识别效果,解决高噪异常检测难题,确保获得高质量的观测数据。（2）提出了基于U-net深度神经网络和偏振特征的震相综合判别技术。利用U-net神经网络训练出PSpick Net模型,采用5秒滑动窗的三分量地震波形数据去预测P波、S波震相到时。再根据偏振特征和理论走时判别出具体震相类型（Pg、Pm P、Pn、Sg、Sm S、Sn）。结果表明,模型对P波和S波的到时拾取识别率高达94.1%和90.5%,提高了P波和S波到时的识别准确率,解决了S波拾取难题。同时将深度学习的智能识别与传统的特征识别相结合,实现批量、高效、高精度的多组震相综合判别。（3）提出了基于卷积神经网络的地震震级测定的新方法。分别构建3s波形输入和20s波形输入的卷积神经网络模型并训练,增加台湾台记录和川滇大震记录对模型的影响研究实验,分析L＞5地震的震级测定效果。结果表明,20s样本模型和3s样本模型对2019年新震例的震级测定准确率分别为94.6%和88.7%,提高了大震震级测定能力,有望解决地震预警震级测定这一重大难题。（4）提出了基于BP神经网络对闽台震级偏差修正的新技术,通过对比分析闽台震级差异的影响因素,利用BP神经网络对台湾震级进行预测。结果表明,闽台震级差异主要受地震震级大小、震源深度、震源地理位置等多因素影响;经过BP神经网络预测与修正后,震级偏差可控制在[-0.4,0.3],预测效果优于传统的线性回归方法,解决了闽台两地震级发布不一致问题。
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