大数据与地震数值预测探索

Rapid development of crustal movement stereoscopic observation, deepening acknowledgement of fault friction properties from laboratory experiments and introducing of big data analytics technique will all revolutionize numerical earthquake prediction technology and method as well as initial practical application. Starting from actual need of numerical earthquake prediction and big data application, this study will carry out the following research work: establish massive numerical models which combined microscopic scale (seismogenic mechanics) and macrocosmic scale (regional scale structure), carry out frontier research in areas of basic science, including complex fault system evolution characteristics, seismogenic mechanics, recurrence behavior and numerical earthquake prediction probability model, compare and analyze massive simulation results and earthquake catalogue by introducing basic conceptions of deep learning and other artificial intelligence, carry out study on method and algorithm implementation of large-scale parallel finite element numerical earthquake prediction application, constantly improve numerical earthquake prediction experiment platform, providing theory research and practical application basis for establishing the first generation numerical earthquake prediction platform system in our country. Meanwhile, with the comprehensive advantage of the joint team including scientists from University of Chinese Academy of Sciences and China Seismological Bureau, this study can also contribute to team construction of this new research field.

地震数值预报是我国未来可以带动促进地震学研究赶超国际先进水平的一项先导性任务。多年以来，申请团队成员是我国地震数值预报的积极倡导者，基础理论研究的先行探索者。理论上，本研究拟就地震数值预报所涉及的区域岩石圈尺度应力演化动力学建模、复杂断层系统应力演化特征、孕震机理与复发特征以及地震数值预报的概率模型等基础领域开展前沿研究探索，提出地震数值预报体系的设计和国家发展地震数值预报路线图建议。技术上，借助于我国超大规模高性能计算机蓬勃发展的战略机遇，以地震数值预报与大数据应用的研究实际需要为出发点，开展综合大数据应用特征的超大规模并行有限元地震数值预报应用实现的理论与算法实现研究，为我国第一代地震数值预报平台体系的建立打下理论研究和实践应用基础。同时，依托中国科学院大学和中国地震局联合团队研究的综合优势，为这一全新研究领域的人才队伍建设作出贡献。

地震数值预报由中国地震局提出，并纳入2007-2020年的国家地震科学技术发展纲要，是重要的探索性研究。本项目按照计划对数值地震预报方法和路线图开展研究，对长期、中期和短临预报科学思路分别为：.对长期预报重视长期平均结果，开展时间无关的地震数值预报研究。项目提出了路线图，以青藏高原东北缘（有丰富历史和考古地震资料）地震活动区为例进行研究，做黏弹塑性三维有限元模拟，拟合区域位移和应力特征；进而随时间加荷产生长达万年以上人工合成地震目录，重现区域地震活动性的主要特征；在此基础上分别给出长期平均的六级以上和七级以上大地震发生的概率。.在中期预报中提出时间相关的地震数值预报，除了根据地质地球物理资料建立模型和给定边界条件外，着重解决应力初始条件选取问题，使人工目录能够重现百年来的历史地震序列，进而计算今后数十年地震的发生。鉴于初始条件的不确定性，采用MonteCarlo方法，通过能满足产生历史地震序列约束条件的成千上万模型的综合分析，提出未来的地震概率预测。并取在青藏高原1900年来的6.7级以上地震，和川滇地区6.5级以上地震为例，分别进行了时间无关数值预测可行性的试验，取得了初步成果。.在大数据人工智能开展短期预测方面，项目利用地震活动性参量“以震报震”进行中短期地震预测尝试。用LSTM神经网络等方法，对川滇地区、南加州地区等进行了一年期的预测尝试并取得了一定预测效果。在大地震后的强余震预测方面，利用数据驱动的b值确定方法，发现余震序列与背景b值的差值有可能预测5级以上强余震。.项目对计算方法改进、计算程序编写、模型合理构建等方面也做了一系列工作，建立并不断改进计算平台。项目还重视地应力这一关键物理量的计算和观测值的对比验证，取得了初步的满意结果。项目在把地震预测延伸到地震灾害链预测方面也进行了探讨。.项目共发表文章40篇，其中SCI论文30篇，发明专利1项。培养博士生9人，硕士生3人。在疫情影响下，仍尽力开展了国际学术交流和参加国际会议。