論文の概要: Multi-task multi-station earthquake monitoring: An all-in-one seismic Phase picking, Location, and Association Network (PLAN)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.13918v1
• Date: Sat, 24 Jun 2023 09:46:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-27 18:20:59.103861
• Title: Multi-task multi-station earthquake monitoring: An all-in-one seismic Phase picking, Location, and Association Network (PLAN)
• Title（参考訳）: マルチタスクマルチステーション地震モニタリング:オールインワン地震の位相選択・位置・アソシエーションネットワーク(PLAN)
• Authors: Xu Si, Xinming Wu, Zefeng Li, Shenghou Wang and Jun Zhu
• Abstract要約: 標準的な監視ワークフローには、フェーズピッキング、アソシエーション、ロケーションといった相互に依存したタスクが含まれている。 本稿では, マルチステーション地震データを直接処理し, 同時位相選択, 関連, 位置を求めるグラフニューラルネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.697978881402143
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Earthquake monitoring is vital for understanding the physics of earthquakes and assessing seismic hazards. A standard monitoring workflow includes the interrelated and interdependent tasks of phase picking, association, and location. Although deep learning methods have been successfully applied to earthquake monitoring, they mostly address the tasks separately and ignore the geographic relationships among stations. Here, we propose a graph neural network that operates directly on multi-station seismic data and achieves simultaneous phase picking, association, and location. Particularly, the inter-station and inter-task physical relationships are informed in the network architecture to promote accuracy, interpretability, and physical consistency among cross-station and cross-task predictions. When applied to data from the Ridgecrest region and Japan regions, this method showed superior performance over previous deep learning-based phase-picking and localization methods. Overall, our study provides for the first time a prototype self-consistent all-in-one system of simultaneous seismic phase picking, association, and location, which has the potential for next-generation autonomous earthquake monitoring.
• Abstract（参考訳）: 地震の物理の理解と地震災害の評価には地震モニタリングが不可欠である。 標準的な監視ワークフローには、フェーズピッキング、アソシエーション、ロケーションの相互関連および相互依存のタスクが含まれている。 深層学習手法は地震観測に応用されているが, 主に個別に課題を処理し, 駅間の地理的関係を無視している。 本稿では, マルチステーション地震データを直接処理し, 同時位相選択, 関連, 位置を求めるグラフニューラルネットワークを提案する。 特に、クロスステーションおよびクロスタスク予測間の正確性、解釈性、物理的一貫性を促進するために、ネットワークアーキテクチャにおいて、ステーション間およびタスク間物理的関係が通知される。 リッジクレスト地域および日本地域のデータに適用すると、従来のディープラーニングに基づく位相選択法および局在法よりも優れた性能を示した。 本研究は, 総合的に, 次世代の地震モニタリングの可能性を秘めた, 同時地震相の選択, 関連, 位置の自己整合型オールインワンシステムのプロトタイプを初めて提供する。

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