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地震监测作为防震减灾工作的坚实基石，具有至关重要的作用。历经百年的不懈努力，我国始终致力于地震监测体系的持续优化与升级。通过不断增设地震台站、增强数据收集能力，我们已积累了海量的地震数据信息。而人工智能技术的迅猛发展，为数据处理效率带来了显著提升，进而为防震减灾工作的顺利进行提供了有力支撑。
1、地震监测工作的难度
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全球范围内，每年地震发生次数高达数百万，其中多数地震震级较小，对人们的日常生活影响微乎其微，甚至许多时候人们难以察觉。然而，相较于大型地震，小型地震的发生频率明显更高。针对小型地震的研究，可以将其视为窥探地下结构的探照灯，每一次地震都如同一束光线，照亮地下的某一区域。通过频繁发生的小型地震，我们得以更加深入地认识和理解地下结构。
目前，人们对地下世界的了解尚显肤浅，远不及对宇宙的探索。因此，寻找并研究更多的小型地震，将有助于我们更加清晰地揭示地下世界的奥秘。同时，对地下结构的深入了解，也将为科学家提供有力支持，优化抗震设防水平，有效抵御破坏性地震的潜在威胁。
尽管大型地震的发生频率相对较低，但其潜在的破坏力却不容忽视。一旦发生，往往会造成严重损失，并伴随着众多余震，进一步加剧破坏程度。因此，在地震监测工作中，我们一方面需要密切关注大型地震的实时动态，确保在地震发生后能够迅速确定震源位置，为防震减灾工作提供坚实的数据支撑；另一方面，我们还应持续监测中小型地震，以更全面地了解地震活动规律，并获取更精确的地下结构信息。
小编笔记：地震波是指地震时从岩层断裂处发出的在地球介质中传播的波。
地震波形数据的记录主要依赖于地震台站，这些台站分布于不同地区，负责收集并整理地震波形信号。通过对这些信号进行深入分析，我们可以进一步揭示地震活动的本质和地下结构的奥秘。
图2地震信号结构
图中红色和蓝色虚线处分别代表自动化处理后识别的纵波和横波
图2所示为典型的地震发生后记录到的地震波形信号。为提高计算出的震级等地震参数的准确性，地震台站监测到的地震波信号在自动化处理之后（图2中虚线），需要人工对结果进行确认。而实际上全国有数千个需要人工确认的地震台站，在地震发生后通常需要大量的人工操作才能确认地震震级、震中位置、发生时刻等信息。随着观测台的增多，纯粹的依赖人工是几乎无法完成的工作，因此需要一个自动化高精度的处理方法。
2、人工智能辅助地震监测
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所谓的人工智能就是用机器学习模型学习人的经验，在地震监测工作中则是使用机器学习模型学习人工监测地震的经验，从而自动对地震波数据进行处理。这个自动处理的过程相比于人更加高效，可以极大地减少人工工作负担，并带来更多的地震信息。
图3. 刘泽民等（2023）获得的泸定地震余震序列
（a）为传统方式识别的余震，（b）为人工智能方式识别的余震。图中3215和10590代表识别出的地震数量，AA’为剖面，浅蓝色线为断层，深蓝色线为水路边界，红色五角星为泸定地震主震。
我们所设计的用于地震监测的机器学习模型，其处理地震数据的精度与人工处理结果接近，但是效率要高得多，其处理120个台站一天的监测数据仅需要不到15分钟的时间，而人工处理的话则需要数个小时才能完成，相当于一台机器代替了至少10个熟练的人工。
3、人工智能在地震研究领域的前景
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地震研究的核心目标在于降低地震灾害带来的损失，并为灾后救援工作提供科学指导。在当前的研究进程中，得益于机器学习技术的有力支持，我们已成功构建出更为全面且精确的地震目录。这为我们对地震发生危险性的长期预估提供了坚实基础。此外，随着新型人工智能监测方法的引入和应用，其在提升地震预警精度方面发挥了至关重要的作用，能够在地震发生后、地震波抵达之前，为预警工作提供更为精准的数据支持。
参考文献
①10000 个科学难题 地球科学卷 “10000 个科学难题”地球科学编委会. 北京: 科学出版社，2010.
②刘泽民, 李俊*, 苏金蓉, 于子叶, 黄春梅, 祁玉萍, 陈依伲,王伟涛. 2023. 2022年四川泸定Ms6.8地震余震序列的自动构建与地震活动性分析. 地球物理学报, doi: 10.6038/cjg2023Q0841.
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