PhaseNet与EQTransformer的震相拾取对比研究

作者：周本伟; 张丽芬^*; 戴苗; 赵凌云; 魏贵春; 周舟

来源：大地测量与地球动力学, 2023, 43(06): 656-660.

DOI：10.14075/j.jgg.2023.06.019

• PhaseNet
• EQTransformer
• 深度学习
• 震相拾取
• 泛化性

将湖北测震台网的地震波形作为数据集，采用PhaseNet和EQTransformer模型进行震相拾取，并对其表现及泛化能力进行测试评估。结果表明，对于P波而言，当震相概率阈值为0.1或0.3时，PhaseNet有较高的召回率，可检测到更多微震事件；EQTransformer的召回率略低，但精确率较高。S波的拾取效果差于P波，PhaseNet的精确率低于EQTransformer,但其召回率较高，F1值也能保持在0.8左右，拾取表现较为稳定。进一步分析2种模型的拾取结果与事件震中距、信噪比及震级之间的关系发现，PhaseNet的震相拾取效果与震中距、信噪比的关联较强，与震级关系不大，信噪比越高的数据拾取效果越好；EQTransformer与信噪比的关联较强，信噪比越高拾取效果越好，与震中距和震级关系不大。

• 单位
  中国地震局地震研究所