王敏

深地震的成因和機(jī)制一直是地球科學(xué)中的未解之謎。當(dāng)深地震遇上人工智能，是否會(huì)有新的答案？

近日，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)研究員李澤峰課題組利用機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)分析了全球3000余次不同深度的地震，證明了這些地震破裂過程的差異由地球剛度隨深度變化導(dǎo)致，與地震的具體產(chǎn)生機(jī)制無關(guān)，糾正了該領(lǐng)域長(zhǎng)達(dá)30年的誤解。近日，相關(guān)研究成果發(fā)表于《自然—地球科學(xué)》。

“這就好比踢足球，一旦球被踢出去了，它只會(huì)受牛頓第二定律的影響，而不再受踢球人本身的影響?！闭撐耐ㄓ嵶髡呃顫煞褰忉屨f，這個(gè)球相當(dāng)于地震，他們發(fā)現(xiàn)了深淺地震的物理過程具有統(tǒng)一規(guī)律。

根據(jù)巖石脆韌性、地震發(fā)生頻次隨深度變化的特征，地震可分為淺源地震（0～60千米）、中源地震（60～300千米）和深源地震（300～700千米），其中淺源地震簡(jiǎn)稱為淺地震，中源地震和深源地震統(tǒng)稱為深地震。世界上絕大部分地震都屬于淺地震，比如人們熟知的1976年唐山地震、2008年汶川地震。

相比之下，深地震鮮為人知。早在1928年，日本地球物理學(xué)家和達(dá)清夫就發(fā)現(xiàn)了深地震的存在。然而，地震學(xué)家根據(jù)巖石物理實(shí)驗(yàn)結(jié)果卻預(yù)測(cè)“地球深部應(yīng)該不會(huì)發(fā)生地震”。

“因?yàn)樵诘厍蛏钐幐邷馗邏涵h(huán)境下，巖石表現(xiàn)出塑性形變，就像橡皮泥一樣，它不太可能像淺層巖石那樣發(fā)生脆性破裂。”李澤峰解釋說。

雖然深地震發(fā)震數(shù)量少，約占全球地震的4%，通常情況下不會(huì)造成嚴(yán)重災(zāi)害，但李澤峰說，“弄清深地震的成因和破裂過程，有助于人們更好理解地震的物理機(jī)制、俯沖板塊的性質(zhì)以及地球內(nèi)部的動(dòng)力過程”。

近30年間，地震學(xué)家發(fā)現(xiàn)深地震與淺地震具有不同的破裂特征，認(rèn)為這些不同可能是由深地震獨(dú)特的產(chǎn)生機(jī)制導(dǎo)致，如脫水脆化、熱失穩(wěn)和橄欖石相變等。

該研究中，李澤峰課題組根據(jù)震源時(shí)間函數(shù)的多種特征，對(duì)全球3000多次不同深度的地震進(jìn)行了機(jī)器學(xué)習(xí)分類和相關(guān)性分析。結(jié)果顯示，深地震和淺地震破裂過程的差異只與地球巖石的剛度有關(guān)，與具體的地震產(chǎn)生機(jī)制無關(guān)。

這個(gè)結(jié)論推翻了以往30年來的主流猜想，對(duì)地震預(yù)警以及淺地震災(zāi)害評(píng)估具有重要的指導(dǎo)意義?！叭绻麅傻鼐l(fā)生了7級(jí)地震，發(fā)生在巖石剛度較低之處的超淺地震（如海嘯地震）會(huì)有更長(zhǎng)持續(xù)時(shí)間以及更大破裂面積，可能造成超出預(yù)期的破壞?！?李澤峰說。

在此基礎(chǔ)上，他們提出了新的基于介質(zhì)剛度校正的地震標(biāo)度律，將地震學(xué)界沿用超過半個(gè)世紀(jì)的自相似理論拓展到不同深度、不同巖石種類的地震。

李澤峰介紹，傳統(tǒng)地震標(biāo)度律認(rèn)為，地震大小和時(shí)空尺度遵從一定比例關(guān)系，但這一關(guān)系并不適用于不同深度的地震。而新標(biāo)度律提出，在去除巖石剛度影響后，不同深度、介質(zhì)的地震時(shí)空尺度能夠遵循相同的比例關(guān)系。這一發(fā)現(xiàn)深化了人們對(duì)地震物理本質(zhì)的理解。

這項(xiàng)研究始于2020年12月李澤峰與他的博士研究生、論文第一作者崔鑫的一次討論。李澤峰提出，用人工智能檢驗(yàn)深地震與淺地震是否存在不同特征，如果有不同，這種差異是否由地震不同的產(chǎn)生機(jī)制導(dǎo)致。

很快，2021年1月底，崔鑫就發(fā)現(xiàn)深淺地震破裂過程確實(shí)有很大差異，并以為與過去30年的主流猜想一樣，由深地震獨(dú)特的破裂機(jī)制導(dǎo)致。他開始撰寫論文并投稿?！叭绻麤]有李老師發(fā)來的那篇論文，這項(xiàng)工作可能就到此結(jié)束了?！?/p>

那篇論文提出，深淺地震破裂過程中兩個(gè)最重要的特征，居然可以由隨深度變化的巖石剛度解釋。兩篇論文用的數(shù)據(jù)接近，結(jié)論卻截然相反。

究竟是哪里出了問題？崔鑫一下蒙了。

“有沒有一種可能，過往的那些猜想，包括我們的研究方向都有錯(cuò)誤。如果是，那就有可能徹底推翻過往的主流猜想。”李澤峰坦言，做研究時(shí)，大家習(xí)慣遵循前人的思路，努力尋找“證據(jù)”支持結(jié)論。所以，在這次研究中，思維上的轉(zhuǎn)變也是一大難點(diǎn)。

在進(jìn)一步研究中，崔鑫對(duì)全球3000多次地震的所有特征進(jìn)行了機(jī)器學(xué)習(xí)分類和細(xì)致的特征重要性分析，發(fā)現(xiàn)其他所有特征也由隨深度變化的巖石剛度導(dǎo)致，與產(chǎn)生機(jī)制無關(guān)。

近30年間，地震學(xué)家發(fā)現(xiàn)深地震與淺地震具有不同的破裂特征，認(rèn)為這些不同可能是由深地震獨(dú)特的產(chǎn)生機(jī)制導(dǎo)致，如脫水脆化、熱失穩(wěn)和橄欖石相變等。

反轉(zhuǎn)來得有些快。為確保推導(dǎo)邏輯和結(jié)論無懈可擊，崔鑫做了更多實(shí)驗(yàn)。其中，最難的在于定量解釋機(jī)器學(xué)習(xí)模型分類的準(zhǔn)確率。最終，他通過一系列模擬實(shí)驗(yàn)，證明地球剛度隨深度變化幅度幾乎可以完美解釋分類準(zhǔn)確率高低。

2021年10月，李澤峰看到一篇發(fā)表在《自然》上的論文。該文論證了海嘯地震與常規(guī)淺地震的諸多差異可以歸因于其破裂區(qū)超低的巖石剛度。這使得李澤峰更加確認(rèn)他們的結(jié)論是正確的。

2022年7月底，他們投稿給《自然—地球科學(xué)》。2023年3月，編輯部正式接收了稿件。

李澤峰介紹，目前，人工智能在地震科學(xué)研究中的應(yīng)用主要有兩方面：一是地震數(shù)據(jù)處理的自動(dòng)化，例如地震信號(hào)識(shí)別、波形去噪等應(yīng)用已經(jīng)相當(dāng)成熟，成為常規(guī)手段；二是應(yīng)用于地震科學(xué)規(guī)律發(fā)現(xiàn)，例如預(yù)測(cè)余震的空間分布等，目前研究還比較少，但是已顯示出巨大的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

在李澤峰看來，用人工智能解決地震科學(xué)問題的最大優(yōu)勢(shì)就是“高效、全面和客觀”?！氨热?，面對(duì)海量和高維的地震大數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)方法分析難度太大，并且受研究者主觀因素影響，對(duì)數(shù)據(jù)的解讀會(huì)存在‘偏好。相比之下，人工智能可以準(zhǔn)確快速地處理數(shù)據(jù)，獲取高維數(shù)據(jù)的主要特征，同時(shí)規(guī)避主觀臆斷。”

在這次研究中，機(jī)器學(xué)習(xí)方法的運(yùn)用正是一個(gè)重要?jiǎng)?chuàng)新?！霸撐恼聭?yīng)用數(shù)據(jù)挖掘以及機(jī)器學(xué)習(xí)方法獲得了地震多種參數(shù)隨深度變化的特征，得到了‘等應(yīng)變降模型這一簡(jiǎn)潔的形式，這在地球科學(xué)的結(jié)論中是比較少見的。對(duì)于模型驅(qū)動(dòng)的地球物理研究而言，該文章通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)開辟了一條新的研究路徑，有望在未來發(fā)展為重要的研究范式?！北本┐髮W(xué)助理教授岳漢評(píng)價(jià)說。

“我希望通過課題組和同行們的一系列研究工作，進(jìn)一步推動(dòng)人工智能在地震學(xué)中的應(yīng)用。當(dāng)人工智能發(fā)展成為一種常規(guī)工具時(shí)，地震科學(xué)研究可能進(jìn)入一個(gè)全新階段?！崩顫煞逭f。

此外，李澤峰指出，人工智能地震學(xué)研究仍然存在難點(diǎn)。一是如何將地震科學(xué)問題轉(zhuǎn)化成人工智能任務(wù)，這需要復(fù)合型的地震學(xué)研究人才——既能深刻認(rèn)識(shí)本領(lǐng)域的科學(xué)問題，又能熟練使用人工智能工具；二是如何避免對(duì)人工智能結(jié)果的錯(cuò)誤解釋，這主要考驗(yàn)人們對(duì)數(shù)據(jù)的解析能力，以及對(duì)人工智能決策過程和數(shù)據(jù)本身的局限性是否有清楚的認(rèn)識(shí)。

這次的新發(fā)現(xiàn)也帶來了新的科學(xué)問題：不同地震的破裂過程為何只受到破裂區(qū)域的巖石剛度影響？這一規(guī)律背后的物理本質(zhì)又是什么？這是李澤峰課題組的下一個(gè)研究目標(biāo)。

◎ 來源|中國科學(xué)報(bào)