| 白鹤滩水库库区基于深度学习的震相拾取与地震定位 |
| |
| 引用本文： | 章宇成,华卫.白鹤滩水库库区基于深度学习的震相拾取与地震定位[J].地震,2023(1):137-151. |
| |
| 作者姓名： | 章宇成 华卫 |
| |
| 作者单位： | 中国地震局地震预测重点实验室中国地震局地震预测研究所 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金面上项目(41774057)；;国家重点研发计划课题(2021YFC3000703)； |
| |
| 摘 要： | 近年来深度学习技术广泛应用于震相拾取与地震定位研究，采用深度神经网络搭建的EQTransformer模型对白鹤滩水库库区34个数字地震台站2016—2018年记录的连续数据进行P、 S波震相拾取，并通过REAL进行震相关联和初步定位，然后使用VELEST和hypoDD地震定位算法优化地震位置。研究表明，基于深度学习的震相拾取，与白鹤滩水库地区传统的人工处理方法相比显示出更高的效率，EQTransformer模型可拾取与人工拾取相当的P、 S波震相到时，其时间差的均值分别为0.03 s和0.07 s,符合正态分布。REAL初步定位后的地震个数(13815个)接近常规目录(7862个)的2倍，最终通过hypoDD获得了7108个高精度定位地震。估算的震级比常规目录中的震级平均低0.27,震级差值集中在0.7以内，最小完备震级由常规目录的ML1.4更改为ML0.6+0.27,填补了部分常规目录的震级空白，丰富了研究区域内的中小型地震。
|
| 关 键 词： | 震相拾取 地震定位 深度学习 白鹤滩水库 |
|
|
