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資訊內(nèi)容
研究亮點(diǎn)

基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遷移學(xué)習(xí)的中國(guó)現(xiàn)地儀器地震烈度預(yù)測(cè)

發(fā)布時(shí)間: 2023-05-22 點(diǎn)擊數(shù)量:9754
研究背景:
地震烈度是地震引起的地面震動(dòng)及其影響的強(qiáng)弱程度。地震烈度評(píng)定通常是綜合運(yùn)用宏觀(guān)調(diào)查和儀器測(cè)定的多指標(biāo)方法。中國(guó)是一個(gè)地震活躍的國(guó)家,在地震發(fā)生后,快速地、準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)儀器地震烈度對(duì)于地震預(yù)警、地震影響程度的判斷、震后災(zāi)害救援和地震烈度圖的繪制都是非常有意義的。同時(shí),這對(duì)于減輕中國(guó)的地震災(zāi)害也是非常有價(jià)值的。
中國(guó)地震烈度表規(guī)定:儀器地震烈度的確定是基于現(xiàn)地的地震動(dòng)加速度記錄的最大值(PGA)和現(xiàn)地的地震動(dòng)速度記錄的最大值(PGV)。在地震預(yù)警中,傳統(tǒng)的現(xiàn)地PGA和現(xiàn)地PGV預(yù)測(cè)方法通常是基于單個(gè)的P波特征參數(shù)建立經(jīng)驗(yàn)的PGA和PGV預(yù)測(cè)方程。然而,由于單一的P波特征參數(shù)包含與地震動(dòng)峰值相關(guān)的信息較少,且線(xiàn)性的經(jīng)驗(yàn)預(yù)測(cè)方程過(guò)于簡(jiǎn)單,這導(dǎo)致預(yù)測(cè)的PGA和PGV存在誤差大和不確定大的現(xiàn)象。
為了對(duì)中國(guó)儀器地震烈度實(shí)現(xiàn)快速且魯棒的預(yù)測(cè),本研究提出了一個(gè)結(jié)合了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遷移學(xué)習(xí)的現(xiàn)地儀器地震烈度預(yù)測(cè)方法。
研究方法及結(jié)果:
(1)我們提出了一個(gè)結(jié)合了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遷移學(xué)習(xí)的深度學(xué)習(xí)方法去提高中國(guó)儀器地震烈度預(yù)測(cè)的魯棒性。基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變體雙向門(mén)控單元(BIGRU)和日本K-NET臺(tái)網(wǎng)記錄的強(qiáng)震動(dòng)數(shù)據(jù)建立現(xiàn)地PGA預(yù)測(cè)模型(R-PGA)和現(xiàn)地PGV預(yù)測(cè)模型(R-PGV)。然后,通過(guò)遷移學(xué)習(xí),凍結(jié)R-PGA模型和R-PGV模型的BIGRU模塊,基于中國(guó)地震臺(tái)網(wǎng)記錄的強(qiáng)震動(dòng)記錄對(duì)R-PGA模型和R-PGV模型重新進(jìn)行訓(xùn)練和微調(diào),建立了經(jīng)遷移后的PGA預(yù)測(cè)模型(TLR-PGA)和PGV預(yù)測(cè)模型(TLR-PGV)。我們對(duì)TLR-PGA模型和TLR-PGV模型的預(yù)測(cè)結(jié)果和基線(xiàn)模型進(jìn)行了比較,同時(shí)還分析了基于TLR-PGA模型和TLR-PGV模型得到的現(xiàn)地儀器地震烈度和警報(bào)情況。
(2)在遷移學(xué)習(xí)中,建立一個(gè)具有良好性能的預(yù)訓(xùn)練模型對(duì)于遷移學(xué)習(xí)模型的性能是非常重要。在P波到達(dá)后3秒,圖1和圖2分別展示了R-PGA模型和R-PGV模型的預(yù)測(cè)PGA和預(yù)測(cè)PGV。從圖中可以發(fā)現(xiàn),基于R-PGA模型和R-PGV模型的預(yù)測(cè)PGA和預(yù)測(cè)PGV呈現(xiàn)明顯的1:1線(xiàn)性關(guān)系,相關(guān)系數(shù)R達(dá)到了0.8以上。且測(cè)試集和訓(xùn)練集的結(jié)果比較接近,這也說(shuō)明模型沒(méi)有出現(xiàn)過(guò)擬合現(xiàn)象。同時(shí),預(yù)測(cè)PGA和預(yù)測(cè)PGV誤差主要分布在±0.5范圍內(nèi)。
(3)對(duì)于相同的中國(guó)測(cè)試數(shù)據(jù)集,在P波到達(dá)后3秒,表1展示了基于TLR-PGA模型、TLR-PGV模型和基線(xiàn)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果。從表1中可以發(fā)現(xiàn):和傳統(tǒng)PGA和PGV預(yù)測(cè)方法以及未使用遷移學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,基于TLR-PGA模型和TLR-PGV模型可以獲得誤差更小的PGA和PGV預(yù)測(cè)結(jié)果。這也說(shuō)明:本文提出基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遷移學(xué)習(xí)方法對(duì)于中國(guó)儀器烈度預(yù)測(cè)是可行的。
(4)為了驗(yàn)證本文提出的方法的魯棒性,我們將該方法應(yīng)用到中國(guó)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測(cè)試集之外的五次破壞性地震事件中。基于本文提出的方法,在P波到達(dá)后3秒,圖3展示2022年門(mén)源6.9級(jí)地震的儀器地震烈度預(yù)測(cè)結(jié)果及警報(bào)性能。從圖3中可以看到:預(yù)測(cè)的儀器地震烈度和觀(guān)測(cè)地震烈度是非常接近的,且基于預(yù)測(cè)的儀器地震烈度,只發(fā)生了一次漏報(bào),且沒(méi)有誤報(bào)現(xiàn)象。同時(shí),圖4展示了這五次破壞性地震事件的儀器地震烈度預(yù)測(cè)誤差和警報(bào)情況。從圖4中可以發(fā)現(xiàn):P波到達(dá)3s后,儀器地震烈度預(yù)報(bào)誤差主要在±1以?xún)?nèi),平均絕對(duì)誤差為0.78;成功報(bào)警的比例達(dá)到90%,誤報(bào)警的比例為0%。研究表明:本文的研究對(duì)于現(xiàn)地地震預(yù)警是有幫助的。

該成果發(fā)表在地球科學(xué)領(lǐng)域期刊《Journal of Asian Earth Sciences》(Zhu Jingbao, Li Shanyou, Wei Yongxiang, Song Jindong*. On-site instrumental seismic intensity prediction for China via recurrent neural network and transfer learning. Journal of Asian Earth Sciences, 2023, https://doi.org/10.1016/j.jseaes.2023.105610)(IF:3.374,JCR:Q2分區(qū),*通訊作者)。

圖1 基于R-PGA模型的預(yù)測(cè)結(jié)果

圖2 基于R-PGV模型的預(yù)測(cè)結(jié)果

表1 對(duì)于相同的中國(guó)測(cè)試數(shù)據(jù)集,基于TLR-PGA模型、TLR-PGV模型和基線(xiàn)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果

圖3 儀器地震烈度預(yù)測(cè)及警報(bào)性能

圖4 五次破壞性地震事件的儀器地震烈度預(yù)測(cè)誤差和警報(bào)的分布情況

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