【摘 要】
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将识别地震的深度学习算法PhaseNet应用于四川台网和首都圈台网,对该模型的泛化能力进行了测试和评估。首先利用2010年1月至2018年10月首都圈台网199个地震台站记录的29328个事件(M_L0～M_L4)所对应的126761段事件波形,以及2019年4—9月四川及邻省部分台网227个地震台站记录的16595个事件(M_L0～M_L6.0)所对应的120233段事件波形分别建立了SC和CA
【机 构】
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中国地震局地球物理研究所,北京白家疃国家地球科学野外观测研究站
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金资助项目(41804047),中国地震局地球物理研究所基本科研业务专项(DQJB19A0114),科技部重点研发专项项目(2018YFC0603502)
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将识别地震的深度学习算法PhaseNet应用于四川台网和首都圈台网,对该模型的泛化能力进行了测试和评估。首先利用2010年1月至2018年10月首都圈台网199个地震台站记录的29328个事件(M_L0～M_L4)所对应的126761段事件波形,以及2019年4—9月四川及邻省部分台网227个地震台站记录的16595个事件(M_L0～M_L6.0)所对应的120233段事件波形分别建立了SC和CA测试数据集,并用预训练好的PhaseNet模型进行P、 S震相自动识别和到时拾取,并将拾取结果与人工拾取
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