基金项目:山东省地震局一般项目——实时智能地震处理系统在青州地震序列中的应用(YB2304).
第一作者简介:陈婷婷(1995-),助理工程师,主要从事地震预测预报分析工作.E-mail:tingtingchen1995@163.com.
通信作者简介:张 玲(1971-),高级工程师,主要从事地球物理分析预报工作.E-mail:zhanglingeq@163.com.
(1.山东省地震局,山东 济南 250014; 2.山东省震灾风险防治中心,山东 济南 250021)
(1.Shandong Earthquake Agency,Jinan 250014,Shandong,China)(2.Shandong Earthquake Disaster Prevention Center,Jinan 250021,Shandong,China)
the Qingzhou earthquake; deep learning; automatic detection; RISP
DOI: 10.20015/j.cnki.ISSN1000-0666.2025.0034
地震目录作为地震活动性分析和地震危险性判断的关键资料,其完备性、完整性至关重要。丰富的微震、小震目录及准确的震源参数可为地震序列的活动性、发震构造及孕震机理等研究提供基础资料(李姣等,2020; 张演等,2024)。随着地震台网密度的不断增大,尤其是国家预警工程山东子项目建设完成后,山东省将拥有1 539个观测台站,届时地震台网观测数据将大幅度增加。目前山东省地震编目工作主要由人工完成,所需人力多且时效性差,急需引进和发展人工智能地震识别检测技术。
国内外关于自动地震编目的研究有很多。日本自动地震编目系统采用贝叶斯估计的震相组合正向搜索方法(Tamaribuchi,2018),使用分级处理实现检测事件的翻倍,提高了对同时发生的地震的分辨能力。意大利地震自动处理系统(CASP)针对连续的归档数据,能够生成完整地震数据集(P波、S波到达时间、位置和强震参数等),且程序内部参数可根据地震台网位置分布、地震波形特征等进行动态调整(Scafidi et al,2019; Spallarossa et al,2020); Ross等(2018)利用卷积神经网络CNN模型提取震相到时、震相类型等处理全球多来源的震相数据,结果显示75%的样本到时提取相比人工拾取的误差在0.028 s以内,初动判断正确率达到95%; 美国斯坦福大学则利用PhaseNet和GaMMA在云平台进行处理(Zhu,Beroza,2019),其检测灵敏度和到时拾取精度较高; Yeck等(2019)使用2 100个实时地震监测站的地震数据独立配置了一套地震相位关联系统即CLASS3,实现了含计算效率、瞬时提取和可配置功能于一体的地震数据实时监测。
随着我国地震监测台站的迅速增加,监测数据量也以指数形式激增,人工分析已跟不上数据产出速度。在此背景下,廖诗荣等(2021)研发了一套实时智能地震处理系统(RISP),此系统已应用于2021年云南漾濞MS6.4地震(廖诗荣等,2021)、四川马尔康MS6.0地震(颜利君等,2022)、青海门源MS6.9地震(王祖东等,2022)等的实时处理工作中。该系统产出目录时效性强,精度高,震级处理下限最低可到ML0.0。山东省微震、小震多、震群活动较为明显,本文应用RISP系统对2022年青州M3.4地震进行检测,结合观测报告结果,从震中分布、震级测定、定位精度等维度评估此套系统在山东微震的适应性和可靠性,为RISP系统的完整评价提供依据。
据山东地震台网测定,2022年5月2日7时53分27秒,山东潍坊市青州市发生M3.4地震,震源深度7 km,震中位置(36.55°N,118.27°E)。2022年5月1—14日,山东台网正式地震目录共记录青州地震71次,其中ML<1.0地震31次,ML1.0~1.9地震30次,ML≥2.0~2.9地震7次,ML3.0以上地震3次。此次青州地震震中区发育有多条断裂,其中距离较近且规模较大的断裂有上五井断裂、双山—李家庄断裂、张店—仁河断裂和临淄断裂。公元前70年安丘7级地震、1829年青州、临朐61/4级地震与上五井断裂和双山—李家庄断裂构成的“X”型共轭构造密切相关(王纪强等,2020)。
廖诗荣等(2021)研发的实时智能地震系统(RISP)可实时产出地震目录、地震参数、震相报告等信息,可为地震精定位、地震活动性分析提供更加丰富的地震资料。该系统首先对连续波形进行去均值、去倾斜、滤波等预处理,然后采用PhaseNet对波形进行检测,基于组触发(Tamaribuchi,2018)和等时差八叉树(Lomax et al,2012)搜索法结合的方法进行震相组合,使用一维或三维速度模型,调用NLLoc定位; 最后仿真为DD-1地震仪的位移记录(刘媛等,2022),自动量取振幅并计算震级。其采用的地震自动检测算法处理效率比传统算法高,不仅可以检测大地震,对于小地震的检测同样适用,目录完备,产出丰富。该系统利用共享内存,AMQ消息中间件技术,实现模块化设计、多模式协同、分布式部署; 拥有在线和离线两种处理模式,可自动产出完整的地震观测报告。
本文使用RISP系统的离线处理模式对2022年5月青州地震震后14天的连续波形进行处理,研究区域和观测台站分布如图1所示,RISP系统使用的台站与人工编目一致。本文同一地震匹配规则与廖诗荣等(2021)规则一致:发震时刻偏差小于5 s,震中位置偏差小于20 km。若人工目录中的地震事件无法从自动目录中找到,则认为是漏检测事件,若自动目录中的地震事件无法从人工目录中找到,则认为是多检测事件。
青州地震震后14天,人工编目共产出71个地震事件,RISP系统共产出78个地震事件,匹配成功64条,匹配率达90.14%(64/71); 漏检测7个事件,漏检测率为9.86%(7/71),其平均震级ML为0.44; RISP系统多检测14个事件,平均震级ML为0.87。对多检测的14个事件,确认每个事件都含有地震信号; 漏检测的7个地震,最大震级为ML1.2,最小震级为ML0.0; 其中5个地震为人工编目单台定位,只使用了1~2个震相,另外2个地震最多只使用3个震相进行定位,而RISP系统定位的最小定位需求则为5个震相,不满足地震事件触发条件,所以没有自动处理结果。从漏检测结果来说,除去没有满足触发条件的地震事件,其余地震全部自动检测出。
图2为自动检测和人工目录给出的地震分布图,自动检测目录与人工目录在震中位置方面一致性较好,但自动检测目录产出地震数量多,分布更聚集。山东地震台网在此时间段内分析震相1 090个,RISP系统拾取震相2 974个,可见RISP系统在拾取震相方面更具优势。图3为自动拾取的震相的走时分布,P波震相拾取数量为1 568个,S波震相拾取数量为1 406个,P波和S波的震相走时与震中距基本成线性关系,尤其是150 km以内的震相离散程度较低,自动拾取的震相到时精确、可信度高。
图2 自动目录(a)与人工目录(b)地震分布图
Fig.2 Distribution of the earthquakes identified by RISP(a)and by manual analysis(b)
图4为匹配成功的地震的发震时刻、震中位置、震源深度、震级偏差的数量统计图(自动目录与人工目录)。从图中可以看出,人工目录与自动目录发震时刻偏差为-1~2 s,有62次地震的发震时刻偏差小于±1.0 s,占比96.88%,多数地震的发震时刻偏差都在零轴左侧,说明RISP系统在震相拾取方面略早于人工。震中位置误差都在15 km以内,有2次地震的震中位置偏差为10~14 km,图5为震中距相差较大的事件波形图,图中用短竖线标注了自动检测的震相到时,震中距相差较大的主要原因在于AI算法适用于震中距小于150 km的震相,在两个震中位置偏差较大的地震事件中自动编目将大于150 km远台的模糊震相参与了定位,远台信号信噪比低导致RISP系统在震相到时的拾取方面可靠性降低; 震源深度偏差小于10 km的地震有64次,占比为100%。震级偏差全部在1级以内,其中12个地震事件震级偏差大于0.4,占比约为18%; 震级偏差大于0.5级的地震事件有6个,占比9.4%,最大的震级偏差达到ML0.8。表1为这6个事件的详细信息,从表可见自动编目量取的SME、SMN震相数远远高于人工编目。
图4 自动目录与人工目录地震参数对比
Fig.4 Comparison between the original time,epicentral location,focal-depth deviation,and magnitude deviation determined by RISP and by manual analysis
图6为匹配成功的地震的震级偏差,由图可见,相同台站单台震级相差不大,在±0.16级以内,偏差±0.1级以内的居多,占比90%,相同台站单台震级几乎一致但最终震级有所偏差,可能有两个原因:一是自动检测目录识别的振幅更多,尤其对于远台震相,其地震波背景噪声大导致自动编目拾取的SME、SMN震相不准确。二是自动检测目录事件震级和人工编目事件震级的计算方法不同,前者使用了日本地震学公报中测量震级的JMA方法,计算所有台站震级的初始平均值和标准偏差,将差值大于0.5的剔除,直至标准差小于0.35; 后者则在位移记录中量取水平分量的最大振幅值并使用式(1)进行计算。此外,在匹配成功的64个地震事件中,大部分地震事件的自动编目震级大于人工编目震级,从图6中也可看出单台自动编目震级同样略大于人工编目震级,这与王祖东等(2022)对青海门源MS6.9地震余震序列的自动处理结果一致,这归因于RISP系统未使用校正过的量规函数计算震级。
ML=lg Aμ+R(Δ) (1)
式中:Aμ为量取的最大振幅; R(Δ)为量规函数。
表1 震级偏差大于0.5级的地震事件
Tab.1 The magnitudes(deviation larger than 0.5)of the same earthquakes from the automatic catalogue and the manual catalogue
图7为自动检测目录与人工目录在不同震级段的地震数量对比,本文仅对比ML。由图可知,人工目录与自动目录震级分布范围基本一致,为ML0~4.1。相对人工编目,自动编目产出的地震事件主要集中在ML0.3~2.6,这是由于RISP系统采用了灵敏度更高的AI震相拾取算法辅助与三分量波形判断(廖诗荣等,2021),能够更好地拾取信噪比低的地震事件。自动目录填补了部分正式目录的震级空白,丰富了研究区内微震和小震,拾取的微震和小震越多,震级资料越丰富,完备性震级越低,b值结果越准确。由最小二乘法得到的b值结果,人工目录为0.60,自动目录为0.64。漏检测的地震事件多集中在0.3级以下,其主要原因在于同一地震事件自动编目震级结果比人工编目震级结果要大,且人工目录中含有单台定位的微震和小震(如ML0.0)。从产出地震事件的数量看,RISP系统在微小地震的检测方面更有优势。图8为RISP系统自动检测的双震叠加的震相到时,用短竖线标出,由图可见RISP系统能够准确识别出山东省内多震叠加的事件波形,从而弥补人工识别此类地震事件的缺陷,对提升地震序列的完整性与实用性具有较大的意义。
图7 自动检测目录与人工目录在不同震级段的地震数量对比
Fig.7 Number of the earthquakes in different magnitude ranges from the automatic catalogue and the manual catalogue
本文选取方位角覆盖震中位置较好的16个台站的宽频带波形(戴宗辉等,2022),使用CAP方法,以RISP系统获得发震时刻和精确位置进行震源机制解算。由最佳震源深度图可见,不同深度的两个节面参数结果基本稳定,当震源深度在3.0 km时,观测波形和理论波形的拟合值达到最小,此时矩震级为MW3.8(图9)。图 10为CAP方法反演地震波形拟合,参与反演的共有16个台站,在65个震相中理论地震图与观测地震图相关系数大于80%的有41个,占比63%; 相关系数大于60%的占比为90.77%,结果较为可靠。
为验证RISP系统自动处理的青州地震序列分布是否可用于辅助判定发震断层,采用CAP方法反演主震的震源机制解:节面I走向301°、倾角67°、滑动角-81°,节面II走向98.9°、倾角24.6°、滑动角-110.2°。青州M3.4地震发生在张店—仁河断裂、临淄断裂、上武井断裂的交会处(图 11),距上武井断裂、双山—李家庄断裂和临淄断裂较远,在震中附近没有其它的已知断层(洪德全等,2011)。位于沂沭断裂带以西的张店—仁河庄断裂(王纪强等,2020),是鲁中隆起东北部的一条活动性较强的NW向断裂(晁洪太等,1997),沿此断裂及其延伸方向(王纪强等,2020)发生过较多大震,如公元前安丘7级地震,1829年青州、临朐61/4级地震。本文用CAP方法获得的震源机制解的节面I与张店—仁河断裂大致平行,表现为正断型地震,断层走向为NW—SE方向,但距离双山—李家庄断裂相对较远,推测其发震断层可能位于双山—李家庄西南侧的张店—仁河断裂。
本文以2022年5月青州地震序列为例,评估了RISP系统对山东省微震、小震处理结果的可靠性。本次序列的人工目录较为详细,RISP系统能够多检测14个地震事件,且能够精确识别多震叠加的事件波形,可见该系统在密集地震序列处理上具有优势,自动检测目录与人工目录在发震时刻、震源深度、震中位置具有较好的一致性。但两者震级略有不同,自动检测目录的震级略大,一方面原因是RISP系统选取了更多的震相参与震级计算,另一方面该系统采用了更为精确的JMA震级测量方法。将自动检测目录的地震分布用于判断发震断层,推测青州地震发震断层可能为张店—仁河断裂。
RISP系统可应用于微震区的日常编目工作,可以在时间域和空间域均匀提升地震的检测能力,其高效率、高灵敏度以及很强的泛化能力,具有非常好的发展前景。但该系统也存在对远台震相误识别及计算震级偏大情况,需与人工识别的优势结合,提升地震目录的完整性,为应急救援、地震预报等研究提供准确完整的数据支撑。
本文研究数据由山东地震台提供,福建省地震局廖诗荣研究员提供了RISP系统,山东省地震局董腾超在实时智能地震处理系统安装方面大力支持,在此一并表示感谢。