深度学习在地震监测预报中的应用进展

作     者：贾漯昭 孟令媛 闫睿 JIA Luozhao;MENG Lingyuan;YAN Rui

作者机构：河南省地震局河南郑州450018 中国地震台网中心北京100045 

出 版 物：《地震研究》 (Journal of Seismological Research)

年 卷 期：2024年第47卷第3期

页      面：336-349页

学科分类：070801[理学-固体地球物理学] 07[理学] 0708[理学-地球物理学] 

基　　金：国家重点研发计划(2021YFC3000705) 中国地震局震情跟踪定向工作任务(2023010111) 

主　　题：深度学习 监测预报 地震检测 地震定位 地震预测 

摘      要：对深度学习的方法原理及主流的前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、Transformer网络、自编码器、生成对抗网络以及深度强化学习网络等进行了介绍,讨论了不同网络的适用领域。从震相拾取、震相关联、地震定位与事件检测,地震信号和地震事件的分类,地震预测预报等方面对近年来深度学习方法的应用技术进行了提炼总结,综述了深度学习方法的应用进展,讨论了当前常见深度学习方法在地震监测预报领域中的主要应用方式、优势特点及解决的主要问题。总结了现阶段深度学习方法在地震监测预报领域中存在的应用局限性以及后续发展方向。