基于深度學習到時拾取自動構建長寧地震前震目錄

作者：趙明,唐淋,陳石,蘇金蓉,張淼

摘要：將深度學習到時拾取、震相關聯技術與傳統定位方法聯系起來,構建一套連續波形自動化處理與地震目錄自動構建流程,對于高效充分利用地震資料,提升微震檢測能力具有十分重要的意義.我們應用最新發展的遷移學習震相識別技術、震相自動關聯技術,對長寧M S6.0地震震中附近21個臺站震前半個月(6月1日—6月17日)的連續記錄波形進行P、S震相識別、震相自動關聯和初步定位,并應用傳統絕對定位和相對定位技術得到了長寧地震震前微震活動的絕對和相對定位目錄.其中絕對定位目錄能在較小的誤差范圍匹配85%的人工處理目錄,其發震時刻平均誤差為0.36±0.07 s,震級平均誤差為0.15±0.024級,水平定位平均誤差為1.45±0.028 km,其識別的1.0級以下微震數目是人工的8倍以上,將長寧地震震前微震目錄的檢測下限提升至M L-1左右,證明了基于深度學習到時識取和REAL(Rapid Earthquake Association and Location,快速震相關聯和定位技術)震相自動關聯來構建微震目錄具有較好的實用性.我們的自動地震目錄揭示了長寧M S6.0主震所發生的區域震前異常頻繁的微震活動,以及與區域內鹽礦注水井的關聯性,更好地描繪了這些微震活動的時空演化特征,其空間活動性分布特征與長寧M S6.0余震序列的分布一致.

發文機構：中國地震局地球物理研究所 北京白家疃國家地球科學野外觀測研究站 四川省地震局 加拿大戴爾豪斯大學地球和環境科學系

關鍵詞：深度學習前震長寧地震絕對定位相對定位Deep learningForeshockChangning earthquakeVELEST catalogHYPODD catalog

分類號： P315[天文地球—地震學]