人工智能发现黄石公园地表下隐藏的 86,000 次地震
黄石公园是一个受欢迎的旅游目的地，也是同样受欢迎的电视节目的同名，是美国有史以来第一个国家公园。 直到今天，在它下面冒泡的是地球上地震最活跃的火山活动网络之一。 在 7 月 18 日发表在高影响力期刊《科学进展》上的一项新研究中，哥伦比亚桑坦德工业大学（桑坦德工业大学）的西方工程学教授李兵和他的合作者以及美国地质调查局使用机器学习重新检查了黄石火山口 15 年来的历史地震数据。 该团队能够追溯检测地震事件或地震的震级，大约是之前记录的 10 倍。 火山口 - 就像横跨怀俄明州、爱达荷州和蒙大拿州部分地区的黄石公园的火山口一样 - 是一个巨大的洼地或空洞，当火山喷发并且其下方的岩浆室排空时形成，导致上面的土地崩塌。 这与火山口不同，火山口是由向外爆破形成的。 黄石火山口的历史目录现在包含 2008 年至 2022 年的 86,276 次地震，通过更好的数据收集和系统分析，显着提高了以前对火山和地震系统的了解。 该研究的一个关键发现是，黄石公园记录的地震中有一半以上是地震群 - 在相对较短的时间内在相对较小的区域内蔓延和移动的相互关联的小地震群。 这与余震不同，余震是在同一一般区域发生较大主震之后发生较小的地震。 “虽然黄石和其他火山都有独特的特征，但希望这些见解可以应用于其他地方，”流体诱发地震和岩石力学专家李说。 “通过理解模式对于地震活动，就像地震群一样，我们可以改进安全措施，更好地告知公众潜在的风险，甚至引导地热能开发远离热流有前景的地区的危险。 熔融检测机 在应用机器学习之前，地震通常是通过训练有素的专家的人工检查来检测的。 这个过程需要时间，成本高昂，而且通常比现在使用机器学习检测到的事件要少。近年来，随着地震学家重新审视存储在世界各地数据中心的大量历史波形数据，并更多地了解世界各地当前和以前未知的地震区域，机器学习引发了数据挖掘淘金热。 “如果我们必须用老派的方式，让某人手动点击所有这些数据来寻找地震，你做不到。 它不可扩展，“李说。 该研究还表明，黄石公园下方发生了地震群火山口沿着相对不成熟、更粗糙的断层结构出现，而在南加州等地区甚至火山口外看到的更典型的成熟断层结构。 粗糙度是通过将地震表征为分形来测量的，分形是表现出自相似性的几何形状，这意味着它们在不同尺度上看起来相似。 伯努瓦·曼德尔布罗特 （Benoit Mandelbrot） 于 1980 年首次可视化，分形图案出现在海岸线、雪花、西兰花，甚至血管的分支。 基于分形的模型针对粗糙度与规律性，能够表征这些地震群，研究人员认为这是由缓慢移动的地下水和突然的流体爆发混合引起的。 “在很大程度上，对于一次地震如何引发另一次地震的系统理解。 我们只能间接测量事件之间的空间和时间，“李说。 “但现在，我们有了更多黄石火山口下地震活动的可靠目录，我们可以应用统计方法来帮助我们量化和发现我们以前从未见过的新蜂群，研究它们，看看我们可以从中学到什么。