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中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)李澤峰研究員利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法，總結(jié)了全球3000多個(gè)5.5級(jí)以上地震的震源時(shí)間函數(shù)特征，全景式地展示全球地震破裂過程的相似性和多樣性，深化了對(duì)地震能量釋放模式的認(rèn)識(shí)，對(duì)地震早期預(yù)警具有啟示意義。該成果以“A generic model of global earthquake rupture characteristics revealed by machine learning”發(fā)表在國際知名地學(xué)期刊《Geophysical Research Letters》。

地震是對(duì)人類社會(huì)面對(duì)的重要自然災(zāi)害之一，近20年來全球中大地震已經(jīng)造成全球近100萬人傷亡，經(jīng)濟(jì)損失不計(jì)其數(shù)。地震破裂過程多種多樣，客觀衡量它們的相似性和差異性，有助于認(rèn)識(shí)地震物理過程和地震震級(jí)的早期預(yù)測(cè)。然而，前人研究或是疊加多個(gè)地震的平均破裂過程，無法衡量全球地震差異范圍，或是基于某些破裂特征的統(tǒng)計(jì)，無法做到整個(gè)破裂過程的系統(tǒng)比較。

圖1：全球地震震源時(shí)間函數(shù)在變分自編碼器隱式空間的分布（a）和重構(gòu)的全球地震破裂模式流形（manifold）（b）。

李澤峰研究員利用深度學(xué)習(xí)中的變分自編碼器(Variational Autoencoder)對(duì)全球3000多個(gè)中大型地震的震源時(shí)間函數(shù)進(jìn)行二維空間壓縮和模型重構(gòu)，全景式地展示了全球地震矩釋放模式和數(shù)量分布（圖1）。研究發(fā)現(xiàn)中大地震以簡(jiǎn)單破裂為主，復(fù)雜破裂較少，并且揭示了兩類特殊地震的分布規(guī)律，即能量釋放集中在破裂后期的逃逸模式以及分多次能量釋放的復(fù)雜地震，發(fā)現(xiàn)大地震能量釋放模式具有弱震級(jí)依賴性，對(duì)地震早期預(yù)警中最終震級(jí)的可預(yù)測(cè)性提供了有益啟示。本研究是繼2021年李澤峰團(tuán)隊(duì)和哈佛大學(xué)合作研究的震源時(shí)間函數(shù)聚類方法的發(fā)展，也是團(tuán)隊(duì)近年來致力于將人工智能應(yīng)用于科學(xué)發(fā)現(xiàn)（AI for Science）系列研究成果之一。

論文鏈接：https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1029/2021GL096464

（地球和空間科學(xué)學(xué)院、科研部）