基于深度学习的中国地震台阵二期地震目录构建及其在青藏高原东北缘构造解析中的应用

《Geophysical Journal International》：Earthquake catalog in northeastern Tibetan plateau from the large aperture ChinArray-II through deep learning approach

　　本刊推荐：研究人员针对青藏高原东北缘永久台站稀疏导致小震检测不足的问题，利用ChinArray-II流动台阵（676个台站）和固定台网（172个台站）的连续波形数据，采用深度学习震相拾取（RNN picker）与REAL关联算法，构建了包含156,057个事件（约300万条震相）的高分辨率地震目录CARED-II。该目录数量是人工目录的10倍，清晰揭示了祁连山逆冲构造的深部形态、阿拉善块体隐伏断裂及秦岭隧道人工事件，为高原扩展机制和断裂带精细结构研究提供了关键数据支撑。

　　

在青藏高原与华北克拉通交界的东北缘地区，复杂的地质构造如同大地的伤疤，记录着板块碰撞的壮丽史诗。这里发育着密集的逆冲和走滑断裂系统，历史上曾发生37次7级以上强震（如1654年天水8级地震、1920年海原8.5级地震），是理解高原隆升和向东扩展的关键窗口。然而，传统基于固定台站的地震监测网络存在明显盲区——在人口稀少的阿拉善块体内部，台站间距过大，导致大量微震信号如同沉入大海的针尖，难以被有效捕捉。中国地震台网中心（CENC）的人工编目在此期间仅记录15,967个事件，远远无法满足断裂带精细成像的需求。

2013年9月至2016年4月，中国地震科学探测台阵二期项目（ChinArray-II）在青藏高原东北缘布设了676个流动台站，与172个固定台站形成平均台间距35公里的密集观测网。但海量数据的人工处理效率低下，亟需智能化的解决方案。《Geophysical Journal International》最新发表的研究通过深度学习技术，成功构建了ChinArray-II区域地震数据库（CARED-II），为破解这一难题提供了突破性进展。

关键技术方法包括：①采用结合UNet与循环神经网络（RNN）的震相拾取器（RNN picker），对848个台站的连续波形进行自动P/S波识别；②使用REAL算法进行震相关联，基于USTClitho2.0速度模型进行网格搜索；③通过HypoInverse绝对定位与HypoDD相对定位结合，将研究区划分为11个子区域进行分层优化；④采用与中国地震台网中心一致的近震震级（M_L）计算公式，通过动态时窗和信噪比控制确保振幅测量准确性。

地震检测性能提升

研究获得的DL-HypoInv目录包含156,057个事件（约190万P波和110万S波震相），是CENC目录（15,967事件）的10倍。检测下限延伸至负震级范围（M_L<0），对M_L<3事件的检测能力显著增强。与人工目录的匹配结果显示，90.4%的CENC事件被成功检索，发震时间平均差异仅1.06秒，空间定位误差主要小于5公里。在台阵有效运行时段（2013年12月31日至2016年2月16日），目录事件数达136,298个，验证了自动化流程的可靠性。

祁连造山带深部构造揭示

通过30公里宽度的垂直剖面分析，DL-HypoDD目录清晰显示出地震沿活动断裂带的丛集分布。AA'剖面显示地震多分布于20公里以浅，呈现西北深、东南浅的趋势；BB'和CC'剖面揭示出祁连山北缘逆冲断裂带向南倾伏的构造特征，与地质研究提出的高原向北逆冲推覆模型一致。而DD'和EE'剖面未显示明显倾伏方向，暗示祁连造山带东西段构造环境的差异性。

阿拉善块体隐伏断裂激活

在传统认为地震活动微弱的阿拉善块体，新目录检测出条带状地震丛集。雅布赖断裂显示出南倾的逆冲结构，贺西包-四道山断裂与磴口-本井断裂可能存在深部连通性，这与地表断裂分布存在差异。微震活动的增强为高原东北向扩展已深入阿拉善块体内部提供了直接证据，表明该区域正逐步转化为高原扩展的新前沿。

人工事件与构造地震识别

在龙门山断裂东北部，发现一个与汉坪高速公路（G85银昆线）隧道施工高度重合的浅源事件丛集（深度<4公里）。这些事件主要发生在白天，震级多小于M_L1.0，波形特征显示为爆破源。同时，在岷江断裂东侧识别出Y形地震丛集，其中北支与2017年九寨沟M7.0地震后发现的疏勒河断裂（Shuzheng Fault）位置吻合，为强震孕育区的隐伏断裂识别提供了前瞻性线索。

研究结论表明，基于深度学习的自动化地震编目技术能够显著提升微震检测能力，CARED-II目录为青藏高原东北缘的构造解析提供了十倍于传统目录的数据基础。该目录不仅揭示了祁连山逆冲系统的深部几何形态，还发现了阿拉善块体的隐伏断裂活动，验证了高原向东北方向的持续扩展。尽管在高速铁路隧道爆破等人工事件识别方面仍需完善，但该技术框架已展现出在大区域微震监测中的巨大潜力，为活动断裂带精细结构研究和地震危险性评估提供了新的技术范式。