【摘 要】
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为提高地震预警震级快速持续估算结果的准确性,本文构建了基于多种地震动特征参数的卷积神经网络震级估算CNN-M模型.该模型基于日本KiK-net强震动观测记录,利用其P波触发后3～ 10s时间窗内的幅值参数、周期参数、烈度参数、信噪比参数共11种地震波特征参数以及震中距参数作为输入.本文所建立的CNN-M模型随着地震发生后时间窗的推移可持续进行震级估算.通过研究震中距效应和场地效应对模型的影响,其结果表明:在使用井下数据和震中距参数时,模型表现最佳,其震级估算结果标准差逐渐降低,3 s时间窗标准差为0.33
【机 构】
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中国地震局工程力学研究所,黑龙江哈尔滨150080;中国地震局地震工程与工程振动重点实验室,黑龙江哈尔滨150080
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为提高地震预警震级快速持续估算结果的准确性,本文构建了基于多种地震动特征参数的卷积神经网络震级估算CNN-M模型.该模型基于日本KiK-net强震动观测记录,利用其P波触发后3～ 10s时间窗内的幅值参数、周期参数、烈度参数、信噪比参数共11种地震波特征参数以及震中距参数作为输入.本文所建立的CNN-M模型随着地震发生后时间窗的推移可持续进行震级估算.通过研究震中距效应和场地效应对模型的影响,其结果表明:在使用井下数据和震中距参数时,模型表现最佳,其震级估算结果标准差逐渐降低,3 s时间窗标准差为0.336,10s时间窗时降低至0.251,较之震级估算“Pd方法”,估算结果准确性有了较大提高.在2014年11月22日长野Mj6.7级地震震例分析中,各时间窗内都有多个台站可准确估算出实际震级.在2021年3月20日宫城Mj6.9级地震的近场台站持续震级估算测试和实时震级估算测试中,CNN-M模型展现出了较高的准确性和稳定性,震级均值误差较小.以上研究表明:本文构建的CNN-M模型具有稳定可靠的预警震级持续估算能力,可为“国家地震烈度速报与预警工程”项目建设提供震级估算方法参考.
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