基于中国强震动数据的PhaseNet网络捡拾P波到时研究

摘要

快速和准确捡拾地震P波到时是地震预警技术的基础工作之一。PhaseNet等U形网络已在“谛听”测震数据集上取得良好的震相捡拾结果，旨在提升处理M_L3.0以下的地震的能力。目前针对有限中国强震动数据的震相捡拾研究较少，地震预警主要是针对处理M_L3.0以上的地震。该研究以在地震预警中快速和准确捡拾地震P波到时为目的，直接迁移和构建PhaseNet的衍生网络，探究利用有限中国强震动数据重训的网络模型是否具有良好的捡拾P波表现。研究结果表明：PhaseNet及其衍生网络模型的精确度、召回率、F₁分数、捡拾误差均值（μ）和标准差（δ）约为0.942、0.930、0.937、-20 ms和200 ms左右，具有良好的捡拾P波到时精度和泛化性能；此外，PhaseNet及其衍生网络在高信噪比条件下捡拾效果良好，但对于低信噪比数据的捡拾效果仍有待提升。

关键词

深度学习 / 中国强震动数据 / P波到时捡拾 / PhaseNet网络 / 地震预警