揭開深地震神秘面紗

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地震是對人類危害最大的自然災害之一。在各類地震中，深地震的成因和機制一直是地球科學中的未解之謎。當深地震遇上人工智能，是否會有新的答案？ 

近日，中國科學技術大學研究員李澤峰課題組利用機器學習系統分析了全球3000余個不同深度的地震，證明了這些地震破裂過程的差異都是由地球剛度隨深度變化導致，與地震的具體產生機制無關，糾正了該領域長達30年的錯誤解釋。5月1日，相關研究成果發表于《自然-地球科學》。

“這就好比踢足球，一旦球被踢出去了，它只會受牛頓第二定律的影響，而不再受踢球人本身的影響。”論文通訊作者李澤峰打了一個比方，這個球相當于地震，他們發現了深淺地震的物理過程具有統一規律。

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李澤峰（右）與崔鑫（左）在討論實驗結果 受訪者供圖

糾正長達30年的誤解

地震學家根據巖石脆韌性、地震發生頻次隨深度的變化特征，將地震分為淺源地震（0-60千米）、中源地震（60-300千米）和深源地震（300-700千米），其中淺源地震簡稱為淺地震，中源地震和深源地震統稱為深地震。世界上絕大部分地震都屬于淺地震，比如人們熟知的1976年唐山地震、2008年汶川地震。

深地震則鮮為人知。早在1928年，日本地球物理學家和達清夫就發現了深地震的存在。然而，地震學家根據巖石物理實驗結果卻預測“地球深部應該不會發生地震”。

“因為在地球深處高溫高壓的環境下，巖石表現出塑形形變，就像橡皮泥一樣，它不太可能像淺層巖石那樣發生脆性破裂。”李澤峰解釋說。

雖然深地震發震數量少，約占全球地震的4%，通常情況下不會造成嚴重災害，但李澤峰說，“弄清楚深地震的成因和破裂過程，有助于我們更好地理解地震的物理機制、俯沖板塊的性質以及地球內部的動力過程。”

近30年間，地震學家們發現深地震與淺地震具有不同的破裂特征，認為這些不同可能是由深地震獨特的產生機制導致，如脫水脆化、熱失穩和橄欖石相變等。

在此次研究中，李澤峰課題組根據震源時間函數的多種特征，對全球3000多個不同深度的地震進行了機器學習分類和相關性分析。結果顯示，深地震和淺地震破裂過程的差異只與地球巖石的剛度有關，與具體的地震產生機制無關。

這個結論推翻了以往30來的主流猜想，同時對地震預警以及淺地震災害評估具有重要的指導意義。“如果兩地同樣發生了7級地震，發生在巖石剛度較低的超淺地震（如海嘯地震）會有更長的持續時間以及更大的破裂面積，可能造成超出預期的破壞。” 李澤峰說。

在此基礎上，他們提出了新的基于介質剛度校正的地震標度律，將地震學界沿用超過半個世紀的自相似理論拓展到不同深度不同巖石種類的地震。

李澤峰介紹，傳統地震標度律認為，地震的大小和時空尺度遵從一定比例關系，但這一關系并不適用于不同深度的地震。而新標度律提出，在去除巖石剛度影響后，不同深度、介質的地震時空尺度能夠遵循相同的比例關系。這一發現深化了人們對地震物理本質的理解。

敢于突破傳統思路的窠臼

這項研究始于2020年12月份，李澤峰與他的博士研究生、論文第一作者崔鑫的一次討論。李澤峰提出，用人工智能檢驗深地震與淺地震是否存在不同特征？如果不同，是否由地震不同的產生機制導致的？

很快，2021年1月底，崔鑫就發現深淺地震破裂過程確實有很大差異，以為與過去30年的主流猜想一樣，由深地震獨特的破裂機制導致。他開始撰寫論文向行業期刊投稿。“如果沒有李老師發來的那篇論文，這項工作可能到此結束了。”

那篇論文提出，崔鑫已經發現的深淺地震破裂過程中兩個最重要的特征，居然可以由隨深度變化的巖石剛度解釋。兩篇論文用的數據接近，結論卻截然相反。究竟是哪里出了問題？崔鑫一下懵了。

“有沒有一種可能，過往的那些猜想，包括我們的研究方向都有錯誤？如果是，那就有可能徹底推翻過往的主流猜想。”李澤峰坦言，做研究時，大家習慣性遵循前人的思路，努力尋找“證據”支持結論。所以，在這次研究中，思維上的轉變也是一大難點。

進一步研究中，崔鑫對全球3000多個中大地震的所有特征進行了機器學習分類和細致的特征重要性分析，得出的結論是其他所有的特征，也是由隨深度變化的巖石剛度導致，而與產生機制無關。

反轉來的有些快。為了確保推導邏輯和結論“無懈可擊”，崔鑫做了更多實驗。其中，最難的點在于定量地解釋機器學習模型分類的準確率。最終通過一系列模擬實驗，證明地球剛度隨深度變化幅度可以幾乎完美解釋分類的準確率高低。

2021年10月份，李澤峰看到一篇發表在《自然》期刊上的論文。該文論證了海嘯地震與常規淺地震的諸多差異可以歸因于其破裂區超低的巖石剛度。這使得李澤峰更加確認他們的結論是正確的。

盡管研究過程經歷了重大的反轉，但發表過程很順利。2022年7月底，他們決定投稿給《自然-地球科學》期刊。2023年3月份，編輯部正式接收了稿件。

審稿期間，兩位審稿人高度評價此次工作:“這篇文章佐證了前人提出的應變降恒定假說，并創新性的將其他破裂特征關聯到之前研究中的兩個主要特征，這有助于我們更加深入的了解地震物理機制。”

“這篇文章使用機器學習方法解決深淺地震破裂特征的差異這一長期存在的重要問題。研究結果非常有趣且富有邏輯。對研究地震震源的學者具有廣泛的啟示和重要價值。”另一位審稿專家如是說。最后，兩位審稿人都對論文初稿給出了僅“小修”的建議，論文很快就被原則性接收。

建立人工智能地震學研究新范式

隨著人工智能、大數據等先進技術的不斷涌現，引發了科學研究方式的變革，也為整個地球科學研究帶來了新啟發。

李澤峰介紹，目前，人工智能在地震科學研究中的應用主要有兩方面：一是地震數據處理的自動化，例如地震信號的識別、波形去噪等應用已經相當成熟，開始成為常規手段；二是應用于地震科學規律發現，例如預測余震的空間分布等，目前研究還比較少，但是已顯示出巨大的發展潛力。

2020年9月，在美國加州理工學院地震學實驗室完成博士后研究的李澤峰，選擇回母校中國科大工作，致力于人工智能地震學研究。近年來，他帶領課題組在這一領域取得了一系列具有影響力的成果。

在李澤峰看來，用人工智能解決地震科學問題最大的優勢就是“高效、全面和客觀”。“比如，面對海量和高維的地震大數據，傳統方法分析難度太大，并且受研究者主觀因素影響，對數據的解讀也會存在‘偏好’。相比之下，人工智能可以準確快速地處理數據，獲取高維數據的主要特征，同時規避主觀臆斷。”

在這次研究中，機器學習方法的運用正是一個重要創新。“該文章應用數據挖掘以及機器學習方法獲得了地震多種參數隨深度變化的特征，得到了‘等應變降’模型這一簡潔的形式，這在地球科學的結論中是比較少見的。對于模型驅動的地球物理研究而言，該文章通過數據驅動開辟了一個新的研究路徑，有望在未來發展為一條重要的研究范式。”北京大學助理教授岳漢評價此次成果。

“我希望通過課題組和同行們的一系列研究工作，進一步推廣人工智能在地震學的應用。當人工智能發展成為一種常規工具時，地震科學研究將可能進入一個全新的階段。”對此，李澤峰提出做研究要敢于嘗試新方向，善于用新工具處理老問題，用老方法解決新問題，新老結合推進科研進步。

此外，李澤峰也指出，人工智能地震學研究仍然存在難點：一是如何將地震科學問題轉化成人工智能任務？這需要復合型的地震學研究人才，既需要深刻認識本領域的科學問題，又需要熟練使用人工智能工具；二是如何避免對人工智能結果的錯誤解釋？這主要考驗人們對數據的解析能力，同時對人工智能決策過程以及數據本身的局限性具有清楚的認識。

這次的新發現也帶來了新的科學問題，即不同地震的破裂過程為何只受到破裂區域的巖石剛度影響？這統一規律背后的物理本質又是什么？這也是李澤峰課題組的下一步研究目標。

相關論文信息：https://doi.org/10.1038/s41561-023-01176-5