Qingkai Kong, Richard M Allen, Louis Schreier, Young-Woo Kwon

1) Berkeley Seismological Laboratory，University of California，Berkeley，CA 94720，USA

2) Deutsche Telekom Silicon Valley Innovation Laboratories，Mountain View，CA 94043，USA

3) Computer Science Department，Utah State University，Logan，UT 84322，USA

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動態(tài)

MyShake一個跨界的系統(tǒng)：智能手機用于地震預警*

Qingkai Kong1), Richard M Allen1), Louis Schreier2), Young-Woo Kwon3)

1) Berkeley Seismological Laboratory，University of California，Berkeley，CA 94720，USA

2) Deutsche Telekom Silicon Valley Innovation Laboratories，Mountain View，CA 94043，USA

3) Computer Science Department，Utah State University，Logan，UT 84322，USA

摘要在城市地區(qū)發(fā)生的大地震可以造成重大人員傷亡，引發(fā)社會和經(jīng)濟災難。地震預警(Earthquake Early Warning，EEW)可以提供秒到分鐘的警報，讓人們轉移到安全區(qū)，使工廠停工，車輛減速和剎車。目前世界上只在少數(shù)國家使用傳統(tǒng)的地震臺網(wǎng)和大地測量觀測網(wǎng)運行EEW系統(tǒng)。智能手機比傳統(tǒng)地震臺網(wǎng)更為廣泛和普及，它內置了可檢測地震的加速度計。我們開發(fā)了一種新的測震系統(tǒng)稱為MyShake，它利用智能手機內置傳感器來收集數(shù)據(jù)并分析地震。智能手機MyShake系統(tǒng)可以從日常的各種震動中檢測到距手機10 km或以內的5級地震。這些數(shù)據(jù)匯集到觀測中心，經(jīng)過一定的算法處理，可以實時測定地震的位置和震級，發(fā)出地震預警信息，證明我們的理念是可行的。對沒有地震預警系統(tǒng)的區(qū)域，MyShake系統(tǒng)可提供地震預警，而對有預警系統(tǒng)的區(qū)域，MyShake系統(tǒng)是對原系統(tǒng)預警能力的補充和增強。此外，該系統(tǒng)地震波形記錄可以用來提供快速地震烈度圖，以評估地震對建筑物的影響，還可以獲取地球內部淺層結構圖像和地震破裂過程。

引言

盡管人口密集地區(qū)大地震發(fā)生不是很頻繁，但這些地區(qū)一旦發(fā)生大地震往往會造成重大人員傷亡和大量經(jīng)濟損失。地震預警系統(tǒng)可以在幾秒鐘內測定到地震位置和震級，并在破壞性地震波到達之前發(fā)出警報。這項新技術可以減少地震造成的人員傷亡和財產損失，目的旨在提醒人們逃生，讓火車減速和停止，打開電梯門，以及許多其他緊急處置措施。目前，EEW僅在世界上一些主要使用傳統(tǒng)地震網(wǎng)和大地測量網(wǎng)的國家得到應用和發(fā)展。而智能手機更為流行和普及，內置有多種傳感器和通信功能。2014年全世界已經(jīng)有26億部智能手機，預計2020將達到60億。本文闡述我們開發(fā)的MyShake系統(tǒng)，它是一個眾包項目(眾包項目：百度百科的解釋是，根據(jù)韋氏辭典(Merriam-Webster Dictionary)，Crowdsourcing(眾包)是指，從一個廣泛群體，特別是在線社區(qū)，獲取所需想法，服務或內容貢獻的實踐。它將任務分解和分配于一個公眾的、未加定義的群體； 通常用于分解枯燥工作，初創(chuàng)企業(yè)集資和慈善事業(yè)。通過集合兼職工作和志愿者的零散貢獻，以最終實現(xiàn)一個大型工程的結果譯者注)，利用智能手機加速度計記錄的地震數(shù)據(jù)來為地震研究、地震災害信息和地震預警服務。

MyShake系統(tǒng)是在地震學眾包項目基礎上開發(fā)的。他們是地震采集網(wǎng)絡(Quake-Catcher Network，QCN)和社區(qū)地震網(wǎng)絡(Community Seismic Network，CSN)主要使用了內置在計算機中的廉價的微機電系統(tǒng)(Micro-Electro-Mechanical System，MEMS)加速度計，可以安裝在建筑物內來檢測地震。地震采集網(wǎng)絡和社區(qū)地震網(wǎng)絡由幾百到幾千個加速度計組成，但是他們受到從網(wǎng)絡運營商向用戶傳遞信息的硬件限制。MyShake系統(tǒng)采用智能手機里的傳感器，我們只需要有從網(wǎng)絡運營商到用戶的軟件就可以監(jiān)測地震，相對比較簡單的是，使用谷歌Play(Google Play)和iTunes商店(iTunes store)就可以獲取。CSN還開發(fā)了使用智能手機加速度計數(shù)據(jù)的新方法，通過詢問新收集的數(shù)據(jù)與以前正常的人類活動是否類似。一旦數(shù)據(jù)不類似，就當作異常處理，傳送到處理中心，那里有一個拾取算法來確定數(shù)據(jù)是否代表有地震發(fā)生。我們的MyShake設計與上述系統(tǒng)不同，用過去的地震信息建立一個分類算法來識別單個手機的地震動，然后在集中處理中心(Centralized Processing Center，CPC)確定是否發(fā)生了地震。在這之前，也有人利用智能手機里的全球定位系統(tǒng)(Global Positioning System，GPS)(而不是加速度計)來檢測地震，并有可能提供警報。至目前為止，已被證明可能是專用智能手機，而不是個人智能手機。另一種是使用推特(Twitter)檢測地震，對各種語言里包含“地震”的推文運用一種算法來識別可能的地震。還有，美國地質調查局(U.S.Geological Survey，USGS)地震網(wǎng)站上的“你感覺到了嗎？(Do you feel it)”，它是一個基于網(wǎng)絡方法來收集個人經(jīng)歷地震晃動和損害情況報告的系統(tǒng)。當有足夠的人報告時，這些報告被轉換成強度，進而用于產生詳細的震動強度圖(Intensity Maps)。對強度的估計依賴于報告者的主觀描述。采用智能手機傳感器，MyShake就能利用眾包的力量即時報告震動時間序列和準確的位置。

MyShake地震預警網(wǎng)絡最初建立在加利福尼亞大學伯克利分校(University of California, Berkeley)，它決定智能手機里加速度計的質量。我們已經(jīng)擴展了這項工作，以開發(fā)一個基于安卓的應用程序，有效地在用戶的智能手機上運行，檢測和區(qū)別手機的振動是由地震還是由其他人類活動造成的。應用程序將手機信息發(fā)送到處理中心，那里的臺網(wǎng)檢測算法確定地震正在發(fā)生，并依據(jù)手機網(wǎng)絡的多個觸發(fā)器來確定地震位置、發(fā)震時刻和震級。這些信息也可用來估計振動強度和破壞波到達目標位置的剩余時間。這里，我們需要解決問題是：①能記錄地震信號大小和基本要求的智能手機； ②開發(fā)智能手機的檢測能力，以區(qū)分其他震動和地震； ③在處理中心設計網(wǎng)絡檢測算法，以確認地震發(fā)生時它的位置和特征。目前已經(jīng)較好的實現(xiàn)了使用私人智能手機，建立在安卓程序的地震動監(jiān)測系統(tǒng)，而且不增加手機的功耗。

1結果

為了更好地確定安卓智能手機里內置加速度計記錄的背景噪聲，我們把多個手機放置在地下室，讓他們記錄1個月。手機的背景噪聲包含了手機本身的內部噪聲和安靜的地下室里其他環(huán)境源的噪聲。確定了噪聲水平，我們就可以評估能夠記錄到多大的地震，因為地面振動幅度超過了噪聲。圖1比較了測試手機對10 km內的不同震級地震震動幅度記錄的背景噪聲。所有手機在1～10 Hz頻率范圍內，都可以測量到10 km或以內范圍內5級或更大地震的震動。當然也都具有記錄更高震級的長周期地震的能力(遠震)。隨著手機的發(fā)展，手機傳感器的功能也在不斷地改進(圖1中的顏色由冷色向暖色轉換)。最新手機可以記錄到10 Hz左右的M3.5地震的震動。手機內置的加速度計可以記錄1～10 Hz地振動造成的破壞。我們也希望手機傳感器的質量進一步提高。最近研發(fā)的HP MEMS加速度計(圖1中的藍色)用于地震成像應用。目前，將它內置于智能手機有些貴，但是，圖示表明MEMS傳感器與傳統(tǒng)的強震動傳感器有類似的功能(伯克利地震實驗室(Berkeley Seismological Laboratory，BKS)地震臺站，圖1)。

接下來，我們確定了手機如何能很好地記錄地震時真實的震動。傳感器質量和智能手機如何能很好地與地面相耦合非常關鍵。為了解決這個問題，我們把多個手機放在振動臺上，一些固定在桌上，一些不固定并可自由滑動。試驗結果證實了以前的研究結果，固定在振動臺上的手機能夠準確記錄0.5～10 Hz的地面運動。由于個人手機在使用時是不會固定在地面上的，因而我們還測試了不固定在振動臺上的手機。圖2顯示三維(3D)振動臺0.5g峰值加速度的測試。被測手機和振動臺有很小的相對運動。我們可以看到，手機和對比加速度計的波形非常相似，手機加速度的頻率響應在0.5～10 Hz范圍內很好。在一維振動臺采用掃描信號測試(逐漸增加振幅和頻率)，我們發(fā)現(xiàn)，當水平加速度達到一個特定的閾值(～0.3g，～3 Hz以上)，就看到手機滑動。當手機滑動時，它對峰值振幅有限制，雖然頻率仍然相似(圖3)。這是記錄數(shù)據(jù)的一個限制，我們必須意識到記錄振幅是實際值的下限。

智能手機的背景噪聲，顏色根據(jù)手機的出廠日期編碼(從冷色到暖色)(年-月)。黑虛線是距震中10 km范圍內，不同震級地震的典型的地面運動振幅。高品質的MEMS傳感器背景噪聲(HP MEMS，藍色)和區(qū)域網(wǎng)絡(BKS在加利福尼亞北部，紫色)典型的力平衡加速度計的背景噪聲也表示在圖中

IEEE-693-2005試驗，輸入的是將真實地震的地震圖修改后的數(shù)據(jù)。(a) 手機(藍色)和對比加速度計(紅色)波形的比較，輸入信號是0.5g峰值加速度。(b) Y分量的頻譜比較。X和Y分量在手機平面上，平放在水平振動臺上，沒有固定。Z分量垂直于手機平面，在這次測試中就是垂直分量

(a) 手機固定在振動臺上(藍色)，手機自由放在振動臺上(黑色)和固定在振動臺上的對比加速度計(紅色)波形的比較。(b) 圖(a)中信號的頻域比較。(c) 計算出的自由放在振動臺上的手機和對比加速度計記錄的信號的相關系數(shù)和均方根(Root Mean Square，RMS)之比。相關系數(shù)是與相位相關的一種量度，圴方根是與振幅相關的一種量度。我們利用1 Hz頻帶濾波器記錄和0.1 Hz頻率步進計算系數(shù)。X軸是頻帶的中心頻率。相關系數(shù)顯示如何用手機記錄相位，均方根顯示振幅恢復。當頻率高于2～3 Hz時，手機開始滑動，所以振幅不正常，但相位在7～8 Hz時沒有變化

智能手機可以記錄地震震動，對使用私人/個人電話的智能手機網(wǎng)的關鍵挑戰(zhàn)是在手機里安裝應用程序，使其將地震的震動和手機的日常運動區(qū)分開來。圖2a是智能手機記錄的三分量加速度數(shù)據(jù)的12小時圖。圖中顯示了人類活動和2014年8月24日M6.0納帕(Napa)地震的波形記錄。圖2b是同一手機記錄到的納帕地震加速度頻譜的放大圖。

想要開發(fā)區(qū)分地震震動和人類活動的算法，首先需要開發(fā)一個在安卓智能手機上運用的應用程序，該程序能在顯著運動中被觸發(fā)并能將數(shù)據(jù)發(fā)送到CPC。它已被分發(fā)到個人/私人手機中，在后臺運行并有一個觸發(fā)算法，連續(xù)監(jiān)測手機內置的加速度計。當被觸發(fā)時，它能上傳參數(shù)和數(shù)據(jù)到CPC。CPC的作用是：①監(jiān)測和改變用戶手機的操作參數(shù)； ②從手機里收集心跳和健康狀況信息； ③收集手機自動觸發(fā)信息； ④觸發(fā)手機從CPC記錄的數(shù)據(jù)； ⑤上傳手機自主觸發(fā)的和CPC觸發(fā)的波形數(shù)據(jù)。2014年11月MyShake系統(tǒng)在75部手機上安裝了應用程序(圖S1)。作為眾包應用的一個關鍵問題是最大限度地減少對用戶的影響，對手機來說，要盡量減少耗電。MyShake手機應用基本不增加智能手機耗電。對大多數(shù)用戶來說，手機運行MyShake系統(tǒng)超過24小時不需要充電。

利用收集的數(shù)據(jù)，我們開發(fā)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(Artificial Neural Network，ANN)方法來識別地震和人類活動的不同特性(詳見補充材料)。該算法通過評估2 s的數(shù)據(jù)窗來確定是否是地震震動。首先，我們用3種數(shù)據(jù)檢驗我們的算法：從MyShake上傳到CPC的日常振動記錄，振動臺試驗中手機記錄的地震數(shù)據(jù)，從日本傳統(tǒng)臺網(wǎng)記錄的經(jīng)修改后能重現(xiàn)智能手機記錄質量的地震數(shù)據(jù)，這在補充材料里有介紹。我們測試了18個特征，從中識別出了3個最好的：加速度矢量和四分位距(Inter-Quartile Range，IQR)，最大過零率(Zero Crossing，ZC)和加速度向量和的累積絕對速度(Cumulative Absolute Velocity，CAV)。IQR是振幅參數(shù)，它表示運動振幅中間50%的范圍。ZC是簡單的頻率測量，它記算著信號穿過零基線的次數(shù)。CAV是時間窗內三分量振幅的累計測量，由下式確定：

(1)

式中，α(t)是三分量加速度的矢量和。

圖4c表明了 IQR(振幅測量)和ZC(頻率測量)如何區(qū)分地震和非地震運動。地震是中等振幅的高頻運動，而日常活動是高振幅的較低頻運動或者是高頻率的很低振幅的運動。IQR和ZC是最好的兩個參數(shù)，它們能區(qū)分地震和普通的運動，但加上CAV能提供更多的信息來幫助提高識別的準確性(圖4d)。

然后，將ANN算法應用到美國地震數(shù)據(jù)，修訂手機記錄數(shù)據(jù)的質量以區(qū)分日常運動(表1)。10 km范圍內98%的地震記錄可以被識別確認為地震，隨著距離的增加和震級的減小，成功率會降低。93%的日常運動能被正確的識別，這意味著會有約7%的手機觸發(fā)地震可能是假的。

我們MyShake系統(tǒng)的最后一個組成部分是網(wǎng)絡檢測算法，它在CPC運行，以便確認地震是否正在發(fā)生并通過同一區(qū)域多個手機觸發(fā)信號來估計震源參數(shù)。當手機確定記錄到地震，將有2種數(shù)據(jù)類型傳給CPC：① 含有觸發(fā)時間、手機位置和三分量最大振幅的觸發(fā)信息。②從觸發(fā)前1 min到觸發(fā)后4 min的三分量加速度波形數(shù)據(jù)。觸發(fā)信息很容易通過蜂窩電話或Wi-Fi網(wǎng)絡迅速上傳，供我們實時處理。目前，波形數(shù)據(jù)上傳優(yōu)先級較低，只有當手機連接到Wi-Fi和電源時，才能上傳。

我們的第一代網(wǎng)絡檢測算法是基于當前的EEW ElarmS-2方法。它能搜索到10 km半徑區(qū)域里一定時間和空間內超過60%手機觸發(fā)的事件(詳見補充材料)。一旦一個事件被確認，該算法將根據(jù)連續(xù)的觸發(fā)信息不斷更新地震的發(fā)震時間、地點和震級。目前，發(fā)震時間被設置為最早的觸發(fā)時間，10 km范圍內所有觸發(fā)手機的質心被當作震中。我們的第一代震級估算是基于預期地面振動振幅是距離的函數(shù)。利用日本被修改后能重現(xiàn)智能手機數(shù)據(jù)質量的地震數(shù)據(jù)，采用峰值地面加速度(Peak Ground Acceleration，PGA)和臺站距離來估算震級：

(a) 2014年8月23日下午4:00開始，個人/私人三星Galaxy S4手機記錄的12小時三分量加速度圖示例。它顯示出前8個小時人類日?；顒拥募铀俣龋缓笤谝归g出現(xiàn)平穩(wěn)。圖中的紅框表示(b)的時間窗。(b) 顯示距納帕M6地震38 km處手機記錄到的(a) 的1 min數(shù)據(jù)。地震發(fā)生在當?shù)貢r間上午3:20:44。(c) 用分類數(shù)據(jù)集顯示IQR和ZC，藍點是人類活動中心，紅點是地震特征。(d) 用于區(qū)分地震的3大特征三維圖。將CAV(只有一些人類活動數(shù)據(jù)(藍點)，沒有地震數(shù)據(jù))添加到IQR和ZC中，做成三維圖，可以改善圖形效果。圖中：EW表示東西； NS表示南北； UD表示上下

表1　人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法的性能

注：應用于地震數(shù)據(jù)和非地震數(shù)據(jù)時，人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法的性能。對于地震數(shù)據(jù)，對不同震中距的各種地震，顯示了被正確分類為地震的記錄的百分比和記錄數(shù)(括號內)。對于日常的人類活動數(shù)據(jù)，顯示了正確識別為非震的百分比和錯誤識別為地震的百分比

(2)

式中，PGA是三分量加速度最大絕對振幅，距離是從手機位置和估算的地震位置得到的震中距離。圖5比較了單個手機值(藍點)和平均事件估計值(紅點)的實際震級和估計震級?？梢钥吹?，大部分單個手機震級誤差在1個震級范圍內，所有平均事件震級誤差也在1個震級范圍內。當網(wǎng)絡有更多手機時，可以預期震級的不確定性將減少。然而，我們也必須認識到，基于手機記錄的振幅，一定被當作下限，存在解耦的可能性。鑒于這些不確定性，很顯然，即使是從傳統(tǒng)的地震臺站觀測到的單個記錄也會與“地面實際”的震級估計有顯著差異。

警報的最后一步是估計震動強度和震到用戶目標位置的時間。和目前在加利福尼亞(California)運行的EEW系統(tǒng)一樣，這是相對簡單的，利用估計的地震震中、發(fā)震時刻和震級、用戶位置、S波走時曲線和地面運動預測方程就可實現(xiàn)。

眾所周知，MyShake系統(tǒng)同樣也面臨著基于峰值震動觀測估算震級存在地震臺站飽和的問題。可以在以下幾個方面改進。首先，可以通過更新經(jīng)歷了強烈震動地區(qū)的震級來提高基于智能手機的震級估計。震級越大的地震越能引起大范圍的強烈震動。另一種可能性是利用基于全球定位系統(tǒng)(Global Positioning System，GPS)的永久地面位移，目前正被應用于更傳統(tǒng)的基于網(wǎng)絡的地震預警系統(tǒng)中。最近的研究表明，基于智能手機的GPS也可以用于地震預警。僅使用智能手機上的GPS的一個挑戰(zhàn)是，GPS非常耗電?？梢圆捎靡环N混合模式，即當MyShake識別地震時開始監(jiān)控手機里的GPS。這樣能提供更新的震級估計，不存在飽和，也不會遭受僅用GPS的耗電問題。

在日本，應用手機數(shù)據(jù)估算的地震震級和實際地震的比較。綠線是1:1，兩條灰線相差1個震級單位。每個藍點是單個模擬手機估算的震級。紅點是許多單個手機估算震級的平均值

對美國地震，我們應用網(wǎng)絡檢測算法，用模擬實時的方式來手機觸發(fā)(表1)。震中10 km以內的所有臺站均被觸發(fā)。圖6顯示了M5.1拉哈布拉地震的快照，在個人手機觸發(fā)方面，它的成功率是最差的(表1)。圖6清晰地顯示了每個時間點的觸發(fā)位置，表明了地震動的輻射特性及其相關觸發(fā)。最先被認別的是震后5 s的地震(圖6b)。初始震級誤差0.1級，位置誤差3.8 km，發(fā)震時刻誤差1.7 s(表S2)。MyShake的模擬性能與ShakeAlert/Elarms預警系統(tǒng)的實時性能相似，它在震后5.3 s發(fā)出第1次警報，震級誤差0.8，震中誤差1.5 km，發(fā)震時刻誤差0.2 s。在現(xiàn)實中，當我們有更密集的手機網(wǎng)絡時，我們期望能更快地檢測到地震。視頻S1和S2分別是2014拉哈布拉地震和2004帕克菲爾德地震的演示。

我們還進行了1000次模擬試驗，既有隨機人類活動觸發(fā)也有地震觸發(fā)，目的是探索不同密度手機系統(tǒng)的性能(詳見補充材料)。我們發(fā)現(xiàn)，在111 km×111 km區(qū)域里有300部或更多手機時，就相當于手機間平均距離為6.4 km(表S3)，具有良好的性能 (與拉哈布拉地震類似)。如果在同一區(qū)域手機數(shù)量下降到200部，也進行1000次模擬試驗，我們發(fā)現(xiàn)，有32個事件沒有檢測到，也就是說，相當于3%的事件漏掉了。漏掉一些地震，那么地震位置和發(fā)震時刻的準確性也就變差了。我們還進行了另一組1000次的模擬試驗，沒有地震，只有假觸發(fā)。結果沒有產生一個虛假事件。這是因為我們要求在10 km半徑范圍內，60%以上的手機來觸發(fā)事件。我們的最終設計目標是要有比手機間距(小于6.4 km)更小的距離。但我們必須認識到，檢測算法還需要進一步修改，以適應手機預警網(wǎng)絡實時發(fā)生的各種變化。

灰點是臺站，粉色是觸發(fā)。真正的地震位置用紅星表示，圓圈從里到外分別是10 km，20 km和30 km半徑。藍星表示震后5 s檢測到的事件位置，每個時間點估計的震級顯示在右上角

2討論

針對基于智能手機的地震網(wǎng)絡，它可以在破壞性地震發(fā)生時提供地震動的儀器記錄并可以進行地震預警，MyShake項目提出了概念。本研究的關鍵是項目設計和測試了數(shù)十億個人智能手機。為了充分發(fā)揮眾包的潛力，科學家必須利用已被消費者使用的傳感器來開發(fā)系統(tǒng)，該系統(tǒng)能利用對用戶影響最小的來自傳感器的數(shù)據(jù)，為參與的用戶提供真正的好處。MyShake使用普通智能手機里的加速度計，其軟件可以免費在谷歌Play商店獲得并且易于安裝和自動更新。系統(tǒng)基本不增加手機功耗，只需日常充電即能使用。手機增加了地震災害信息傳遞和地震警預的功能。MyShake的詳細說明和更新可以在網(wǎng)上找到。

今后，就像MyShake可以對現(xiàn)有使用傳統(tǒng)地震網(wǎng)和大地測量網(wǎng)的EEW系統(tǒng)有很大幫助一樣，MyShake也可以從傳統(tǒng)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的整合中獲得效益。如上所述，來自傳統(tǒng)地震臺網(wǎng)的觀測可以幫助MyShake系統(tǒng)減少地震檢測的不確定性。同樣，少數(shù)MyShake的手機觸發(fā)可以被用來確認從一個或兩個傳統(tǒng)網(wǎng)絡臺站觸發(fā)地震的初步檢測。最傳統(tǒng)的EEW系統(tǒng)，在發(fā)出警報前需要幾個臺站的觸發(fā)。最后，也許是最重要的，MyShake可以在幾乎沒有傳統(tǒng)地震臺網(wǎng)的地區(qū)提供警報。包括像最近有破壞性地震的海地(Haiti)和尼泊爾(Nepal)，以及其他高危險地區(qū)，如伊朗(Iran)、阿富汗(Afghanistan)、巴基斯坦(Pakistan)、蒙古(Mongolia)、馬來西亞(Malaysia)、印度尼西亞(Indonesia)和菲律賓(Philippines)。比如，最近在尼泊爾發(fā)生的地震估計有超過8000人死亡，部分原因是因為該地區(qū)只有少數(shù)地震臺站。然而，據(jù)估計，尼泊爾擁有600萬部智能手機。加德滿都(Katmandu)距離M7.8地震震中80 km，那里有重大傷亡。預警系統(tǒng)可以提供大約20 s的警報(詳見補充材料)。

MyShake系統(tǒng)是第1個采用我們開發(fā)的早期預警算法的手機地震觀測網(wǎng)。這個觀測網(wǎng)可以為城市地區(qū)大震級地震時的科學研究活動提供數(shù)以百萬計的地震波形記錄。這些數(shù)據(jù)可以被用來生成微震地圖對局部放大效應提供信息，以便用來研究地震對建筑物的影響。這些數(shù)據(jù)還可以用來對我們城市下方的淺層地球結構成像，甚至可以對地震破裂過程本身成像。

3材料與方法

3.1數(shù)據(jù)采集

收集了在這項研究中使用的所有智能手機的數(shù)據(jù)。它安裝在安卓手機上記錄加速度數(shù)據(jù)。在背景噪聲測試和振動臺試驗時，連續(xù)記錄數(shù)據(jù)保存在本地手機里。當手機滿足我們在本文所描述的觸發(fā)時，使用基于觸發(fā)器的方法記錄人類活動數(shù)據(jù)和5 min數(shù)據(jù)(詳見補充材料)。

3.2背景噪聲測試

將智能手機放于伯克利校園的一個安靜的地下室進行背景噪聲測試。手機連續(xù)記錄1個月，采樣率為每秒50個樣本。采用McNamara和Buland描述的方法計算背景噪聲(圖1)。

3.3振動臺試驗

在太平洋地震工程研究中心(Pacific Earthquake Engineering Research Center)進行了振動臺試驗。當振動臺模擬地震時，手機連續(xù)記錄地震，采樣率為每秒50個樣本。將高質量的參考加速度計也安裝在振動臺上提供參考軌跡。然后，在時間域和頻率域，我們對手機和對比加速度計的記錄進行了比較。測試時，將一些手機固定在振動臺上，其余的手機則不固定。

3.4單個手機檢測算法設計

在手機上運行的地震檢測算法，將過去地震數(shù)據(jù)(來自傳統(tǒng)地震臺網(wǎng)，但修改后類似手機記錄質量)、智能手機記錄的振動臺數(shù)據(jù)和人類活動數(shù)據(jù)在手機上運行設計了地震檢測算法。我們應用ANN來設計算法并區(qū)分地震和人類活動。補充材料詳細描述了數(shù)據(jù)處理及其步驟。

3.5網(wǎng)絡檢測算法設計

網(wǎng)絡檢測算法是在現(xiàn)有ElarmS-2方法的基礎上設計的。它在時間和空間上搜索了智能手機觸發(fā)的叢集。我們對模擬地震數(shù)據(jù)和觸發(fā)數(shù)據(jù)均測試了該算法(詳見補充材料)。

文獻來源：Qingkai Kong, Richard M Allen, Louis Schreier, et al. MyShake: A smartphone seismic network for earthquake early warning and beyond. Sci. Adv.，2016，2：e1501055

(中國地震臺網(wǎng)中心陳會忠張晁軍，中國地震局地球物理研究所沈萍譯； 中國地震臺網(wǎng)中心李衛(wèi)東校)

(譯者電子信箱，張晁軍：zhangchaojun@seis.ac.cn)

* 收稿日期：2016-03-03； 采用日期：2016-03-20。

中圖分類號：P315.9；

文獻標識碼：A；

doi:10.3969/j.issn.0235-4975.2016.06.001