2022年3月16日日本福岛县近海发生MJMA7.4级破坏性地震,文中基于深度卷积神经网络震级估算模型DCNN-M,利用P波初至后不同时间窗下的特征参数作为输入进行单台震级估算,在此基础上,通过多台平均方法探索DCNN-M模型实时估算本次地震预警震级的可行性.结果表明:以日本气象厅紧急地震速报每一报发布时刻为对照,首台触发后1.6 s时(第1报),DCNN-M模型的震级估算结果为5.85级,满足日本气象厅预警信息发布的震级阈值MJMA3.5;首台触发后4.2 s(第3报),DCNN-M模型的震级估算结果为6.47级,震级估算误差小于1个震级单位;随着首台触发后时间窗增加,DCNN-M模型的震级估算结果逐渐趋向实际震级;首台触发后11 s,震级估算结果达到6.94级,误差小于0.5个震级单位;首台触发后23.4 s,震级估算结果达到7.37级,与实际震级的误差仅为0.03个震级单位;在本次地震中,深度卷积神经网络震级估算DCNN-M模型在首台触发初期可以给出鲁棒的震级估算结果,随着首台触发后时间窗的增加,震级估算的误差迅速的降低到1个震级单位内,且震级估算结果趋近于实际震级,同时与传统的τc和Pd方法对比,其优化了首台触发初期震级估算误差较大和震级低估高估的现象.

地震预警;震级估算;深度卷积神经网络;日本福岛地震

曾奎原;朱景宝;宋晋东;李山有

中国地震局工程力学研究所地震工程与工程振动重点实验室,黑龙江哈尔滨 150080;地震灾害防治应急管理部重点实验室,黑龙江哈尔滨150080

地震工程与工程振动

[1]曾奎原;朱景宝;宋晋东;李山有-.基于深度卷积神经网络的2022年日本福岛7.4级地震震级估算)[J].地震工程与工程振动,2022(05):1-8

MJMA7,MJMA3,日本福岛地震

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