顏利君, 劉 媛, 廖詩榮, 龐 瑤, 唐 淋, 房立華

(1. 四川省地震局, 四川 成都 610041; 2. 福建省地震局, 福建 福州 350003;3. 中國地震局地球物理研究所, 北京 100081)

0 引言

中強(qiáng)地震發(fā)生后,短時期內(nèi)震區(qū)通常會伴隨發(fā)生成百上千甚至成千上萬個余震,及時高效地產(chǎn)出余震序列目錄可為震后趨勢判定、現(xiàn)場應(yīng)急救援等提供重要參考。地震序列目錄還可為震源機(jī)制解節(jié)面判定、破裂過程反演、余震精定位以及發(fā)震構(gòu)造研究等提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。當(dāng)前全國地震目錄的產(chǎn)出主要依靠各省編目人員人工完成,全國每月提交地震目錄達(dá)數(shù)萬條[1]。近年來,隨著地震監(jiān)測臺站的不斷建設(shè)和完善,地震臺網(wǎng)密度越來越高,可監(jiān)測到的地震數(shù)量急劇增加,僅靠人工產(chǎn)出地震目錄的方式將無法適應(yīng)巨大數(shù)據(jù)量的分析需求,迫切需要發(fā)展自動化地震數(shù)據(jù)處理方法來快速高效地產(chǎn)出地震目錄。

地震數(shù)據(jù)實時快速檢測一直是一個難題,為了解決這個問題,國內(nèi)外多個學(xué)者和研究機(jī)構(gòu)先后提出了多種地震數(shù)據(jù)自動處理方法[2-4],這些方法實現(xiàn)了一定程度的地震數(shù)據(jù)自動處理,但對微小地震的處理能力欠佳[5]。微小地震處理難度大主要有兩方面的原因:一是由于其信噪比相對較低,只能被少量近臺記錄到,容易被漏檢和誤檢;二是數(shù)量眾多,根據(jù)Gutenberg-Richter關(guān)系[6],地震每下降一個震級,數(shù)量會增加約10倍。因此,只有實現(xiàn)了海量微小地震的自動檢測,才能解決區(qū)域地震臺網(wǎng)的監(jiān)測業(yè)務(wù)需求。為解決這一問題,廖詩榮等[5]研制了基于深度學(xué)習(xí)的實時智能地震處理系統(tǒng)—RISP(Real-time Intelligent Seismic Processing system),簡稱“實時處理系統(tǒng)”,該系統(tǒng)可在震后2～4分鐘內(nèi)產(chǎn)出地震目錄,并應(yīng)用于2021年云南漾濞MS6.4[5]、云南雙柏MS5.1[7]、2022年門源MS6.9[8]地震序列的實時檢測,實現(xiàn)了實時、高靈敏度、高精度的余震序列目錄產(chǎn)出。該系統(tǒng)于2021年6月10日在四川地震臺網(wǎng)部署試運行,接入了四川及鄰省231個測震臺站的實時波形數(shù)據(jù)流,探索利用深度學(xué)習(xí)等新方法檢測區(qū)域臺網(wǎng)微小地震的可行性。系統(tǒng)部署以來,先后經(jīng)歷了2021年9月16日四川瀘縣MS6.0地震和2022年6月1日四川蘆山MS6.1地震。試運行期間,系統(tǒng)運行穩(wěn)定。據(jù)初步統(tǒng)計,RISP實時檢測出的瀘縣地震和蘆山地震的余震數(shù)量均為人工分析的2倍以上,RISP產(chǎn)出的地震目錄與人工目錄的匹配率均超過95%。

據(jù)中國地震臺網(wǎng)中心測定,北京時間2022年6月10日0時3分24秒四川阿壩州馬爾康市(32.27°N,101.82°E)發(fā)生MS5.8地震,震源深度10 km。緊接著,在1時28分、3時27分,震中附近又分別發(fā)生了MS6.0、MS5.2地震,距MS5.8地震震中分別為2.2 km與4.6 km。距震中約50 km的馬爾康市區(qū)震感強(qiáng)烈,距震中約280 km的成都市區(qū)也震感明顯,青海、重慶等周邊省市也均有震感。距離此次馬爾康地震最近的斷裂為呈NW-SE向展布的松崗斷裂,震中距斷裂最近距離約6 km。松崗斷裂南起杰姆夏村,南東端與晚第四紀(jì)活動的撫邊河斷裂相接,向西北方向經(jīng)洛威村、哈飄村、松崗鄉(xiāng)、沙市村、白除村、孔龍村、斯烏村,延伸至麻爾科河右岸,全長約140 km,為晚新世活動斷裂[9-10]。此次馬爾康地震是2017年九寨溝MS7.0地震以后四川阿壩州境內(nèi)發(fā)生的最大的一次地震,也是松崗斷裂附近有記錄以來的最大地震。此次馬爾康地震附近監(jiān)測臺站分布相對稀疏,最近臺距震中約50 km,且余震序列密集,疊加地震繁多,波形重疊交錯,相比瀘縣MS6.0地震和蘆山MS6.1地震,分析難度更大,對實時處理系統(tǒng)是一次嚴(yán)峻的考驗。因此,有必要對RISP在此次馬爾康地震序列中的實時檢測效果進(jìn)行細(xì)致的分析與研究,為系統(tǒng)改進(jìn)和日后業(yè)務(wù)化運行提供依據(jù)。實時處理系統(tǒng)業(yè)務(wù)化運行,將大大提升我國地震數(shù)據(jù)的實時智能化處理水平,極大地減輕人工編目工作量,快速產(chǎn)出的高精度地震目錄,將更好地滿足震后趨勢判定等地震應(yīng)急工作對地震目錄在時效性與完整性上的需求。

本文利用RISP實時檢測出的馬爾康地震序列結(jié)果,結(jié)合人工定位結(jié)果,對比分析了該系統(tǒng)的定位參數(shù)精度和震相拾取精度,并對系統(tǒng)多檢測、漏檢測和與人工定位參數(shù)偏差較大的地震進(jìn)行了詳細(xì)分析,總結(jié)了系統(tǒng)檢測密集地震序列的優(yōu)缺點,為進(jìn)一步完善系統(tǒng)提供參考和建議。

1 實時處理系統(tǒng)在四川臺網(wǎng)部署情況

實時處理系統(tǒng)對實時波形數(shù)據(jù)流[11]進(jìn)行檢測,采用基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PhaseNet模型[12]進(jìn)行震相到時拾取,產(chǎn)出每個臺站的震相到時、震相類型、預(yù)測概率,同時產(chǎn)出信噪比、幅值等震相可靠性指標(biāo);震相關(guān)聯(lián)采用基于組觸發(fā)[13]和等時差八叉樹[14]搜索相結(jié)合的方法,地震定位采用NLLoc定位程序[14],關(guān)聯(lián)和定位時使用的速度模型為AK135模型[15];震級按照我國現(xiàn)行的震級測定標(biāo)準(zhǔn)[16]測定,當(dāng)前實時處理系統(tǒng)只計算ML震級。

實時處理系統(tǒng)于2021年6月10日部署于四川地震臺網(wǎng),接入四川全省及周邊省區(qū)231個測震臺站實時波形數(shù)據(jù)流,部署的軟件模塊包括AI震相拾取、關(guān)聯(lián)與定位、震級測定等3個數(shù)據(jù)處理模塊,以及用于顯示數(shù)據(jù)檢測結(jié)果的可視化界面模塊,各模塊通過Apache Active MQ(https://activemq.apache.org)消息中間件進(jìn)行數(shù)據(jù)交換。

2 實時檢測結(jié)果分析

本文研究數(shù)據(jù)的時間范圍為2022年6月10日0—12時,區(qū)域范圍為32.1°～32.4°N,101.7°～102.0°E。該時間段內(nèi),實時處理系統(tǒng)與四川臺網(wǎng)人工編目系統(tǒng)接入的臺站一致,馬爾康MS6.0地震震中周邊50 km內(nèi)包含2個臺站,最近臺震中距46.6 km,100 km內(nèi)包含9個臺站,150 km內(nèi)包含14個臺站(圖1)。

圖中省級邊界數(shù)據(jù)來自于GADM(https://gadm.org/),地形起伏數(shù)據(jù)來自于earth_relief(https://docs.gmt-china.org/6.3/dataset/earth-relief/)圖1 地震臺站分布圖(藍(lán)色三角形為臺站,五角星為馬爾康MS6.0地震震中)Fig.1 Distribution map of seismic stations

據(jù)統(tǒng)計,馬爾康地震發(fā)生后12小時,四川地震臺網(wǎng)人工分析產(chǎn)出馬爾康地區(qū)443條地震目錄(以下簡稱“人工目錄”),RISP實時自動檢測出877條地震目錄(以下簡稱“自動目錄”),自動目錄數(shù)量為人工目錄的1.98倍。圖2為不同震級段自動目錄與人工目錄的地震數(shù)量對比分布圖。由于實時處理系統(tǒng)目前僅產(chǎn)出ML震級,本文僅對比ML震級。由圖2可知人工目錄震級分布范圍為ML1.1～5.8,自動目錄震級分布范圍為ML0.7～5.7,自動目錄與人工目錄對ML≥1.7的地震在數(shù)量分布上具有較好的一致性,自動系統(tǒng)多檢測地震大多分布在0.7≤ML<1.7震級范圍內(nèi),實時處理系統(tǒng)對微小地震的檢測更具優(yōu)勢。

圖2 不同震級段的地震數(shù)量對比Fig.2 Comparison between the number of earthquakes in different magnitude segments

本文以人工目錄的發(fā)震時刻為條件,若兩種目錄中地震發(fā)震時刻偏差小于5 s,震中位置偏差小于20 km,則認(rèn)為匹配成功,視為同一地震;若人工目錄中的地震無法在自動目錄中找到,則認(rèn)為RISP漏檢一個地震;若自動目錄中的地震無法在人工目錄中找到,則認(rèn)為RISP多檢測出一個地震。通過對比統(tǒng)計得到,自動目錄有413個地震與人工目錄匹配成功,檢測成功率達(dá)到93.2%,多檢測464個地震,漏檢測30個地震。圖3分別給出了自動目錄與人工目錄的地震震中分布。由圖可知兩種目錄震中分布基本一致,自動目錄序列分布更為密集,3次5.0級以上地震的震中位置略有偏差。

(黃色、藍(lán)色、綠色五角星分別為MS5.8、6.0、5.2地震震中;紅色圓點為自動目錄與人工目錄匹配成功的地震震中;綠色圓點為自動目錄與人工目錄未匹配成功的地震震中;藍(lán)色圓點為人工目錄多分析的地震震中)圖3 自動目錄和人工目錄震中分布圖Fig.3 Distribution map of epicenters from the automatic and manual catalogs

圖4分別給出了自動目錄與人工目錄匹配成功地震在發(fā)震時刻、震中位置、震源深度、震級方面的偏差統(tǒng)計圖(自動目錄-人工目錄)。其中,發(fā)震時刻偏差小于±1.0 s的地震有395個,占比95.64%;震中位置偏差小于10 km的地震有401個,占比97.09%;震源深度偏差小于±10 km的地震有329個,占比79.66%;震級偏差小于±0.3級的地震為398個,占比96.36%。

圖4 自動目錄與人工目錄已匹配事件偏差統(tǒng)計圖Fig.4 Statistical graph of deviations in the matched events of the automatic and manual catalogs

圖5為自動目錄與人工目錄匹配地震的P、S波震相到時偏差統(tǒng)計圖。統(tǒng)計表明,自動拾取的震相中有2 400個P波震相和1 961個S波震相分別與人工拾取的P、S波震相匹配,匹配率分別為90.9%和92.1%。P震相到時平均偏差為0.02 s±0.01 s,S波震相到時平均偏差為0.09 s±0.04 s。由圖5可知,P、S波震相到時偏差均呈正態(tài)分布,主要分布在±0.5 s以內(nèi),P波震相到時偏差正負(fù)數(shù)量均勻分布,收斂性更好,系統(tǒng)對P波震相到時的識別精度高;系統(tǒng)對S波震相到時的識別精度明顯低于P波震相到時,存在系統(tǒng)性晚于人工識別S波震相到時的情況。

圖5 P、S波到時偏差統(tǒng)計圖Fig.5 Statistical graph of the deviations in arrival time of P-wave and S-wave

3 討論

為了進(jìn)一步評估實時處理系統(tǒng)產(chǎn)出目錄的可靠性,本文對RISP系統(tǒng)檢測出的877個事件的波形記錄逐一進(jìn)行了人工分析。對多檢測出的464個事件,確認(rèn)了每個事件均含有地震信號,無誤觸發(fā)事件。由圖3(a)中展示的自動目錄多檢測地震的震中分布可看出,多檢測的地震均勻分布在整個余震區(qū),具有較高可信度,其中86.60%的地震震級分布在0.7≤ML<2.0間。自動目錄多檢測出的最大地震為3點27分6秒發(fā)生的馬爾康ML5.0地震,該地震緊跟在3點27分0秒發(fā)生的馬爾康MS5.2地震之后,兩地震疊加在一起,后者的Pg到時完全被前者掩蓋,無法有效識別,導(dǎo)致四川臺網(wǎng)沒有對該地震進(jìn)行速報和編目。而RISP由于采用AI算法對波形進(jìn)行了一系列的預(yù)處理,準(zhǔn)確拾取了距震中125 km內(nèi)12個臺站的10個Sg震相和2個S震相(圖6),關(guān)聯(lián)定位后產(chǎn)出了地震結(jié)果,最終確定該地震與前者發(fā)震時刻僅間隔6 s,該疊加地震的拾取體現(xiàn)出了AI算法的優(yōu)勢。

圖6 自動目錄多檢測的馬爾康ML5.0地震波形Fig.6 Waveform of Maerkang ML5.0 earthquake only detected by automatic catalog

對于漏檢測的30個地震,分析發(fā)現(xiàn)其中確為漏檢測的地震有7個,最大震級為ML2.0,7個地震均屬于疊加地震中信噪比較小的地震信號被遺漏。圖7給出了其中兩個漏分析地震的波形,自動系統(tǒng)僅檢測出了疊加地震中的較大地震,遺漏了小地震;自動目錄有但不滿足匹配條件的地震有23個,均屬于與人工目錄的震中位置偏差超出了匹配條件。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)這23個地震定位選臺與人工偏差較大,其中10個地震自動目錄定位選用臺站數(shù)量和分布情況均優(yōu)于人工目錄,更好地約束了震中位置;另13個地震正好相反,人工目錄定位選用臺站分布和震相走時殘差優(yōu)于自動目錄。因此,認(rèn)為RISP對此次馬爾康地震序列的漏檢率為1.6%。

圖7 自動目錄漏檢測地震波形圖(紅色實線為人工目錄震相位置;BHZ分量為P波震相位置;BHN和BHE分量為S波震相位置)Fig.7 Waveform of earthquakes missed by the automatic catalog

在匹配成功的413個地震中,發(fā)震時刻偏差大于3 s的地震有4個。圖8給出了這4個地震的波形圖,自動目錄與人工目錄發(fā)震時刻偏差分別為3.1 s、3.2 s、3.6 s和-3.9 s,從圖8(a)～(c)波形可看出人工讀取了疊加地震前一個地震的到時,自動則讀取了后一個地震的到時,從而導(dǎo)致自動到時大于人工;圖8(d)自動讀取到時震相時混淆了疊加地震的P、S波,提前讀取S波導(dǎo)致自動目錄發(fā)震時刻小于人工目錄。震中位置偏差在15～20 km的地震有4個,圖9給出了這4個地震的波形圖,自動目錄與人工目錄震中位置偏差分別為15.4 km、15.6 km、16.4 km和18 km,從波形圖可看出自動讀取S波到時位置與人工偏差較大,自動讀取遠(yuǎn)臺S波震相較多,且自動目錄與人工目錄定位選臺也存在偏差。震源深度偏差大于20 km的地震有11個,主要原因是本文分析的馬爾康地震序列附近臺站分布稀疏,震中50 km內(nèi)臺站太少,不能有效地約束震源深度;震級偏差大于ML0.5的地震有5個,分析發(fā)現(xiàn)這些地震均為疊加地震,自動量取振幅時誤量到了后面更大地震的振幅。如自動系統(tǒng)在量取0點3分9秒發(fā)生的ML3.1地震震級時部分振幅誤量到了15 s之后發(fā)生的ML5.6地震上,導(dǎo)致自動系統(tǒng)將該地震震級定為ML5.0,與人工目錄震級相差了ML1.9。

圖8 發(fā)震時刻偏差較大地震波形圖(藍(lán)色實線為自動目錄震相位置,其余圖例同圖7)Fig.8 Earthquake waveforms with large deviations in the occurrence time

通過仔細(xì)核對波形記錄和震相,認(rèn)為自動與人工目錄存在偏差的主要原因為:在讀取和關(guān)聯(lián)震相時混淆了相鄰地震的P、S波震相;定位時近臺震相被拋棄而遠(yuǎn)臺不清晰震相被保留;量取振幅時誤被后面更大地震的振幅位置量取。

圖9 震中位置偏差較大地震波形圖(圖例同圖8)Fig.9 Earthquake waveforms with large deviations in the epicenter location

為了進(jìn)一步優(yōu)化實時處理系統(tǒng),提高系統(tǒng)對信噪比較低的地震信號的檢測能力和密集疊加地震的震相檢測和震相關(guān)聯(lián)能力,根據(jù)本文分析,提出以下建議:

(1) 加強(qiáng)對多震疊加事件分離算法的研究,以期早日將相關(guān)算法植入系統(tǒng)實現(xiàn)疊加地震的有效識別與分離;

(2) 系統(tǒng)在定位選臺時應(yīng)同時考慮臺站分布和震相走時殘差;

(3) 建議加入更適合四川地區(qū)的一維或三維速度模型[17-18],進(jìn)一步提升目錄的定位精度,尤其是震源深度測定的可靠性。

4 結(jié)論

為了分析評估實時處理系統(tǒng)在四川的試用情況,結(jié)合四川臺網(wǎng)人工編目結(jié)果,本文對2022年6月10日0時至12時四川馬爾康地震序列實時自動檢測結(jié)果進(jìn)行了詳細(xì)分析,得到以下結(jié)論:

(1) 系統(tǒng)實時檢測出了877個地震,約為人工編目數(shù)量的2倍,無地震誤檢測,漏檢測率為1.6%。

(2) 系統(tǒng)產(chǎn)出的自動目錄在發(fā)震時刻、震中位置、震級和P、S波震相到時等方面均與人工目錄的偏差較小,該系統(tǒng)可以快速產(chǎn)出高精度的震相到時數(shù)據(jù)和完備性較好的地震目錄。

(3) 系統(tǒng)比人工編目多檢測出了一個ML5.0的波形疊加地震,體現(xiàn)了AI算法的優(yōu)越性,但對密集疊加地震的震相識別和關(guān)聯(lián)定位能力還需進(jìn)一步提升。

(4) 系統(tǒng)目前使用的定位模型為全國平均的一維速度模型,建議采用更適合當(dāng)?shù)嘏_網(wǎng)的一維或三維速度模型,進(jìn)一步提升地震目錄的定位精度,尤其是震源深度測定的可靠性。

(5) 系統(tǒng)產(chǎn)出的地震目錄可靠度較高,可將其應(yīng)用于震后趨勢判定、震源機(jī)制解節(jié)面判定、快速余震精定位等地震應(yīng)急處置工作。