中国科大利用机器学习揭示全球中大地震破裂模 - 地学前缘杂志社投稿_期刊论文发表|版面费|电话|编辑部|论文发表- 地学前缘

来稿应自觉遵守国家有关著作权法律法规，不得侵犯他人版权或其他权利，如果出现问题作者文责自负，而且本刊将依法追究侵权行为给本刊造成的损失责任。本刊对录用稿有修改、删节权。经本刊通知进行修改的稿件或被采用的稿件，作者必须保证本刊的独立发表权。一、投稿方式： 1、请从我刊官网直接投稿。 2、请从我编辑部编辑的推广链接进入我刊投审稿系统进行投稿。二、稿件著作权： 1、投稿人保证其向我刊所投之作品是其本人或与他人合作创作之成果，或对所投作品拥有合法的著作权，无第三人对其作品提出可成立之权利主张。 2、投稿人保证向我刊所投之稿件，尚未在任何媒体上发表。 3、投稿人保证其作品不含有违反宪法、法律及损害社会公共利益之内容。 4、投稿人向我刊所投之作品不得同时向第三方投送，即不允许一稿多投。 5、投稿人授予我刊享有作品专有使用权的方式包括但不限于：通过网络向公众传播、复制、摘编、表演、播放、展览、发行、摄制电影、电视、录像制品、录制录音制品、制作数字化制品、改编、翻译、注释、编辑，以及出版、许可其他媒体、网站及单位转载、摘编、播放、录制、翻译、注释、编辑、改编、摄制。 6、第5条所述之网络是指通过我刊官网。 7、投稿人委托我刊声明，未经我方许可，任何网站、媒体、组织不得转载、摘编其作品。

中国科大利用机器学习揭示全球中大地震破裂模

作者:

关键词:

摘要：

　　中安在线中安新闻客户端讯记者4月25日从中国科大获悉，中国科学技术大学李泽峰研究员利用机器学习方法，总结了全球3000多个5.5级以上地震的震源时间函数特征，全景式地展示全球地震破裂过程的相似性和多样性，深化了对地震能量释放模式的认识，对地震早期预警具有启示意义。该成果发表在国际知名地学期刊《Geophysical Research Letters》。

　　地震是对人类社会面对的重要自然灾害之一，近20年来全球中大地震已经造成全球近100万人伤亡，经济损失不计其数。地震破裂过程多种多样，客观衡量它们的相似性和差异性，有助于认识地震物理过程和地震震级的早期预测。然而，前人研究或是叠加多个地震的平均破裂过程，无法衡量全球地震差异范围，或是基于某些破裂特征的统计，无法做到整个破裂过程的系统比较。

　　图1：全球地震震源时间函数在变分自编码器隐式空间的分布（a）和重构的全球地震破裂模式流形（manifold）（b）。

　　李泽峰研究员利用深度学习中的变分自编码器(Variational Autoencoder)对全球3000多个中大型地震的震源时间函数进行二维空间压缩和模型重构，全景式地展示了全球地震矩释放模式和数量分布（图1）。研究发现中大地震以简单破裂为主，复杂破裂较少，并且揭示了两类特殊地震的分布规律，即能量释放集中在破裂后期的逃逸模式以及分多次能量释放的复杂地震，发现大地震能量释放模式具有弱震级依赖性，对地震早期预警中最终震级的可预测性提供了有益启示。本研究是继2021年李泽峰团队和哈佛大学合作研究的震源时间函数聚类方法的发展，也是团队近年来致力于将人工智能应用于科学发现（AI for Science）系列研究成果之一。（记者汪乔管雪）

文章来源：《地学前缘》网址: http://www.dxqyzz.cn/zonghexinwen/2022/0426/580.html