基于深度学习方法的地震监测预报研究进展

李越帅, 李红谊, 唐明帅, 宋春燕, 魏芸芸, 蒋果

内陆地震 ›› 2026, Vol. 40 ›› Issue (01) : 1 -16.

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内陆地震 ›› 2026, Vol. 40 ›› Issue (01) : 1 -16. DOI: 10.16256/j.issn.1001-8956.2026.01.001

基于深度学习方法的地震监测预报研究进展

    李越帅, 李红谊, 唐明帅, 宋春燕, 魏芸芸, 蒋果
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摘要

随着地震观测技术的进步,地震学领域积累了海量的观测数据,将近年来发展起来的深度学习方法应用于地震监测与预报展现出显著优势。本文中系统综述了深度学习在地震信号识别、震相拾取、微震定位及地震预报中的研究进展,分析了现有方法的优势与局限性,并探讨了未来发展方向。通过对现有信息的分析整合表明,深度学习在地震目录构建、前兆信息挖掘和多源数据融合预报方面具有巨大潜力,但是仍然面临模型泛化性、数据异构性及物理机制解释性等挑战。

关键词

深度学习 / 地震监测 / 地震预报 / 震相拾取 / 多源数据融合

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李越帅, 李红谊, 唐明帅, 宋春燕, 魏芸芸, 蒋果. 基于深度学习方法的地震监测预报研究进展[J]. 内陆地震, 2026, 40(01): 1-16 DOI:10.16256/j.issn.1001-8956.2026.01.001

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