余震强度预测能力升级，Nature 刊文认证基于神经网络的模型性能优于传统模型
内容提要
2023年12月18日，甘肃省临夏州积石山县发生6.2级地震，截至19日已监测到275次余震。2024年1月1日，日本石川县发生7.6级地震，已发生129次余震。研究人员利用AI和大数据技术取得了地震余震预测的进展。地震预警系统已在全球部署，中国的智能地动系统能在1秒内提供地震信息。预测地震仍然具有挑战性，但预警系统能减少伤亡。
延伸解读
余震预测的突破：神经网络模型表现更优
文章介绍了三篇采用神经网络预测余震的论文，分别来自加州大学伯克利分校、英国布里斯托尔大学和以色列特拉维夫大学。这些模型在测试中均优于传统ETAS模型，尤其在捕捉地震震级范围和低震级数据预测方面表现更好。这表明深度学习能更有效地处理地震数据的复杂性，为余震预测提供了新思路。
预警与预测：一字之差，天壤之别
文章强调地震预警与地震预测不同：预警是在地震发生后利用电磁波快于地震波的原理，提前几秒至几十秒发出警报；预测则是对尚未发生的地震进行预告。目前预警系统已全球部署，中国智能地动系统能在1秒内提供地震信息，而预测仍面临诸多变量挑战。明确这一区别有助于理解当前技术边界。
中国智能地动系统：实时监测的进展
中国的智能地动系统由中科大与地震局合作研发，基于深度学习处理百万级地震资料，能在1秒内确定地震三要素和震源机制，实现实时自动检测与发布。在甘肃积石山地震中，中国地震预警网提前12秒向临夏市、29秒向兰州市发出预警。这展示了AI在地震预警中的实际应用价值。
Q&A
余震预测最近有什么技术突破？
基于神经网络的模型在余震预测上表现优于传统模型。例如，加州大学伯克利分校的模型在预测南加州地震时优于标准模型；英国布里斯托尔大学的神经点过程模型对低震级数据预测更好；以色列特拉维夫大学的FERN模型在日本地震数据测试中表现优于标准模型。
地震预警和地震预测有什么区别？
地震预警是在地震发生后，抢在地震波到达前几秒至几十秒发出警报，以减少伤亡；地震预测是对尚未发生但可能发生的地震进行预告。两者技术难度和效果不同，目前预警系统已落地应用，而预测仍具挑战。
中国的智能地动系统是什么？它有什么功能？
智能地动是中国科学技术大学张捷教授团队与中国地震局合作研发的全球首个AI地震实时监测系统，能在1秒内获取地震三要素（发震时刻、震源位置、震级）及震源机制（断层破裂方向、速度等），实现地震信息的实时自动检测与发布。
为什么余震预测比主震预测更容易实现？
余震预测更容易是因为主震后余震序列遵循一定的统计规律，且深度学习模型可以利用大量历史地震数据捕捉这些复杂规律。而主震预测涉及更多未知变量，如断层相互作用等，难以准确判断。
地震预警系统能减少多少伤亡？
数据显示，地震发生后，提前3秒收到预警可减少14%的伤亡，提前10秒可减少39%的伤亡。预警系统利用电磁波比地震波快的原理，为人们争取逃生时间。
目前有哪些基于神经网络的余震预测模型？
主要有三个：加州大学伯克利分校的神经点过程模型、英国布里斯托尔大学的神经点过程模型、以色列特拉维夫大学的FERN模型（基于encoder-decoder架构）。这些模型在测试中均优于传统ETAS模型。
