快速自動(dòng)化采集分析地震震源信息對(duì)震后趨勢(shì)判定、烈度速報(bào)、地震應(yīng)急救援等提供科學(xué)依據(jù)。但從地震記錄推算地震震源機(jī)制是個(gè)耗時(shí)的計(jì)算過程，目前世界各地地震監(jiān)測(cè)臺(tái)網(wǎng)在速報(bào)信息里只有發(fā)震時(shí)刻、震級(jí)、地點(diǎn)和震源深度等內(nèi)容，不包括描述地震破裂特征的震源機(jī)制解參數(shù)。

日前，美國(guó)國(guó)家工程院院士、中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)地空學(xué)院大師講席教授張捷課題組發(fā)表在《自然—通訊》的一項(xiàng)研究顯示，利用深度學(xué)習(xí)算法，人工智能系統(tǒng)可在收到地震記錄后不到1秒時(shí)間內(nèi)，準(zhǔn)確估算出震源機(jī)制解參數(shù)。

重要的震源機(jī)制解

2004年12月26日8時(shí)58分55秒，一場(chǎng)震驚世界的重大災(zāi)難突然降臨。

印度洋板塊與亞洲板塊交界處，發(fā)生了里氏9.3級(jí)地震，地震又引發(fā)了強(qiáng)烈海嘯、滔天巨浪席卷了包括印度尼西亞、斯里蘭卡、馬爾代夫等國(guó)，造成了巨大的人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失。

“印度洋大地震時(shí)正值圣誕假期，許多國(guó)家的地震專業(yè)人員都在度假?！睆埥莞嬖V《中國(guó)科學(xué)報(bào)》，“當(dāng)時(shí)震源是大型逆沖破裂。震后15分鐘，海嘯最先到達(dá)印尼，但卻沒有預(yù)警，最后造成14個(gè)國(guó)家共22萬余人失去生命?！?/p>

張捷解釋說，從地震震源參數(shù)來說，海底逆沖類型地震可能會(huì)掀起海浪，造成海嘯，而其他類型地震產(chǎn)生海嘯的可能性比較小。

震源機(jī)制解（又稱斷層面解），是利用地震觀測(cè)資料來研究地震發(fā)生時(shí)，震源處作用力和斷層錯(cuò)動(dòng)性質(zhì)。震源機(jī)制解不僅可以幫助了解斷層的類型，還可以揭示斷層在地震發(fā)生時(shí)具體的運(yùn)動(dòng)情況，描述滑斷面的特征，走向、傾向、傾角等。

“除能幫助預(yù)測(cè)海嘯外，震源機(jī)制解還可能用于由前震預(yù)測(cè)主震，或由主震資料預(yù)測(cè)強(qiáng)余震，揭示震源附近的應(yīng)力分布狀況等?！睆埥菡f，“知道地震的震源滑斷特征非常重要，在很多地震活動(dòng)帶，我們已經(jīng)掌握了很多斷層系的分布，依據(jù)震源滑動(dòng)參數(shù)就能幫助判讀出是哪個(gè)斷層系開始活動(dòng)，其應(yīng)力方向在哪兒，附近其他類似斷層會(huì)不會(huì)出現(xiàn)危險(xiǎn)等。”

1秒內(nèi)自動(dòng)報(bào)出參數(shù)

“從地震記錄推算地震震源機(jī)制的難點(diǎn)在于，傳統(tǒng)方法計(jì)算強(qiáng)度太大。該數(shù)值解非線性問題，計(jì)算時(shí)間長(zhǎng)。對(duì)地震發(fā)生前后各種應(yīng)對(duì)準(zhǔn)備及震后搶險(xiǎn)救災(zāi)來說，每一秒都非常珍貴?！睆埥菡f。

1938年，地震學(xué)家第一次開始推算地震震源機(jī)制解。自那以后，快速得出震源機(jī)制參數(shù)一直是地震研究者想解決的問題。時(shí)至今日，世界各地地震監(jiān)測(cè)臺(tái)網(wǎng)在地震速報(bào)信息時(shí)，仍不包括震源機(jī)制參數(shù)。研究人員往往在地震發(fā)生幾分鐘或更長(zhǎng)時(shí)間后，才能報(bào)出震源機(jī)制參數(shù)。

2014年，張捷課題組與中國(guó)科大計(jì)算機(jī)學(xué)院教授陳恩紅課題組合作，用互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了快速報(bào)出數(shù)據(jù)庫(kù)里存好的震源機(jī)制解，該論文發(fā)表在《自然—通訊》上。隨后，該方法在四川、云南投入地震監(jiān)測(cè)，成為當(dāng)時(shí)最先進(jìn)的震源機(jī)制解速報(bào)技術(shù)。但該方法受數(shù)據(jù)庫(kù)約束，難以應(yīng)用于較大的地震監(jiān)測(cè)區(qū)域。

在這一領(lǐng)域持續(xù)耕耘了7年后，課題組首次利用人工智能方法，突破了數(shù)據(jù)庫(kù)的約束，使該方法適用于大區(qū)域地震監(jiān)測(cè)。

目前，美、日等國(guó)速報(bào)震源參數(shù)水平相當(dāng)。美國(guó)國(guó)家地震局最快能在震后3分鐘報(bào)出最初的地震震源機(jī)制解，隨后幾分鐘內(nèi)有可能再進(jìn)行修正完善，多數(shù)情況是在地震發(fā)生10分鐘以后才能報(bào)出。

“中國(guó)地震局臺(tái)網(wǎng)中心最近幾年持續(xù)在提高速報(bào)能力，2020年平均速報(bào)時(shí)間在震后572秒（約10分鐘），其中不包括震源機(jī)制解?！睆埥菅a(bǔ)充說。

“在這項(xiàng)研究中，我們利用深度機(jī)器學(xué)習(xí)算法，提出一種新的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——震源機(jī)制網(wǎng)絡(luò)（FMNet），利用全波形信息快速估計(jì)震源機(jī)制?！痹撜撐牡谝蛔髡摺⒁言诿绹?guó)斯坦福大學(xué)地球物理系從事博士后研究的況文歡對(duì)《中國(guó)科學(xué)報(bào)》說，“與一般應(yīng)用中有監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練需要大量的實(shí)際數(shù)據(jù)不同，F(xiàn)MNet可以先用合成數(shù)據(jù)訓(xùn)練，然后直接應(yīng)用于實(shí)際數(shù)據(jù)。FMNet從綜合訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)與震源機(jī)制有關(guān)的波形的普遍特征。”

“人工智能方法可以通過學(xué)習(xí)、驗(yàn)證與測(cè)試完善自身系統(tǒng)。但一個(gè)區(qū)域歷史地震不夠，樣本不夠，怎么解決機(jī)器學(xué)習(xí)問題？”張捷說，“我們發(fā)現(xiàn)采用理論計(jì)算數(shù)據(jù)做訓(xùn)練樣本非常有效。實(shí)際上，目前發(fā)表的震源機(jī)制解方面的研究，也是通過理論模型和數(shù)據(jù)反演得到的，機(jī)器學(xué)習(xí)只不過掌握了所有理論知識(shí)，因此速度與準(zhǔn)確度更好?！?/p>

“應(yīng)用完備的理論地震大數(shù)據(jù)訓(xùn)練人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，完善了該系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可靠性?！睕r文歡說，“經(jīng)過幾天的學(xué)習(xí)，當(dāng)?shù)卣鸢l(fā)生后，實(shí)際地震數(shù)據(jù)進(jìn)入人工智能系統(tǒng)，在不到1秒的時(shí)間內(nèi)系統(tǒng)準(zhǔn)確地估算出震源機(jī)制參數(shù)?！?/p>

研究參數(shù)“平民化”

“該成果第一次實(shí)現(xiàn)了全自動(dòng)瞬間報(bào)出所有震源參數(shù)，在此之前，這是個(gè)‘研究參數(shù)’，地震學(xué)家經(jīng)常發(fā)論文報(bào)告某個(gè)地震的震源機(jī)制解。”張捷說，“能夠?qū)崟r(shí)提供震源機(jī)制解，將引領(lǐng)全球地震監(jiān)測(cè)水平進(jìn)入一個(gè)新的階段?！?/p>

張捷解釋說，有了地震震源機(jī)制解后，就知道單個(gè)地震是哪個(gè)斷層在活動(dòng)，從而推斷應(yīng)力分布，預(yù)測(cè)地震風(fēng)險(xiǎn)。雖然震源機(jī)制解公眾并不容易理解，但預(yù)警系統(tǒng)可以依據(jù)震源機(jī)制解做出決定，通知大眾風(fēng)險(xiǎn)程度。

“大量實(shí)際數(shù)據(jù)測(cè)試證實(shí)了該方法的有效性?！睕r文歡說，“我們使用震源機(jī)制來描述斷層地質(zhì)和斷層機(jī)制，也可以利用主震的震源機(jī)制來計(jì)算應(yīng)力變化，以檢驗(yàn)余震的地震觸發(fā)理論。此外，及時(shí)導(dǎo)出的震源機(jī)制可以為目前正在實(shí)施的點(diǎn)源地震動(dòng)預(yù)測(cè)模型提供重要的補(bǔ)充，有可能幫助改進(jìn)預(yù)測(cè)地震，以便進(jìn)行早期預(yù)警?！?/p>

對(duì)團(tuán)隊(duì)取得的成果，該論文的三位審稿人一致評(píng)價(jià)為：“非常激動(dòng)人心的突破性成果”。

“提高地震預(yù)測(cè)預(yù)警的準(zhǔn)確性，需要密集的高頻監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)采集和實(shí)時(shí)處理，現(xiàn)有的人機(jī)結(jié)合工作模式已不適應(yīng)這一要求。這一成果為地震監(jiān)測(cè)、預(yù)測(cè)預(yù)警業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)快速、高效的智能化轉(zhuǎn)型提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)?！敝袊?guó)地震局科技與國(guó)際合作司司長(zhǎng)車時(shí)告訴《中國(guó)科學(xué)報(bào)》。

北京大學(xué)理論與應(yīng)用地球物理研究所所長(zhǎng)趙里評(píng)價(jià)說：“張捷教授團(tuán)隊(duì)在人工智能解決地震監(jiān)測(cè)預(yù)警領(lǐng)域不斷取得突破，并應(yīng)用到川滇地震科學(xué)實(shí)驗(yàn)場(chǎng)，對(duì)我國(guó)的地震減災(zāi)事業(yè)意義重大?！?/p>

“減輕破壞程度是地震研究者的一個(gè)重要目標(biāo)。當(dāng)破壞性地震發(fā)生時(shí)，實(shí)時(shí)報(bào)告地震參數(shù)對(duì)于立即進(jìn)行破壞評(píng)估和緊急疏散至關(guān)重要。該研究目前正在轉(zhuǎn)化為實(shí)際成果，近期將在中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)和中國(guó)地震局合作研發(fā)的‘智能地動(dòng)’人工智能地震監(jiān)測(cè)系統(tǒng)上試運(yùn)行，在中國(guó)地震科學(xué)實(shí)驗(yàn)場(chǎng)全面推廣。”張捷說。