基于多台输入的图注意力网络震级估计研究

余仲黎; 朱景宝; 李山有; 宋晋东

doi:10.13197/j.eeed.2025.0203

地震工程与工程振动 ›› 2025, Vol. 45 ›› Issue (02) : 22 -32. DOI: 10.13197/j.eeed.2025.0203

基于多台输入的图注意力网络震级估计研究

余仲黎, 朱景宝, 李山有, 宋晋东

作者信息 +

Author information +

文章历史 +

PDF

摘要

震级估计是地震预警中的重要任务之一。准确的震级估计对于地震影响范围的快速判断和地震预警信息的及时发布至关重要。现有的方法通常基于单个台站的加速度时程提取特征信息进行震级估计，再通过多台平均的方法得到结果。文中利用多台输入的图注意力网络算法构建端到端的震级估计模型（GAT＿M）,作为GAT＿M模型输入的是首台P波触发后3 s内的多台站地震加速度时程。本研究利用日本防灾科学技术研究所K-NET强震观测台网的强震资料进行模型训练和测试实验。研究结果表明：在首台P波触发后3 s,震级估计的平均误差和标准差分别为-0.077和0.40,R²为0.72。本研究还分析了震级、时间窗和台站数量对GAT＿M模型性能的影响。同时，在首台P波触发后3 s,与传统Pd方法相比，GAT＿M模型有更小的震级估计误差，在复杂样本数据的情况下，GAT＿M模型有较大的优势且能够更好地应用于地震预警震级估计中。