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在8月30日发表于《自然》的一篇论文中,研究人员运用机器学习方法识别出了一种基于应力的定律,这种定律能预测大地震后会出现余震地点的模式。
余震是对大地震导致的地震应力变化的一种响应,现有的实证定律可用来描述余震的规模和频次,但解释并预测发生余震的地点被证实要难得多。此前,一种名为库仑破裂应力变化(基于地震期间应力向周围的迁移)的因子常被用来解释发生余震的地点,但这种做法一直存在争议。
美国康涅狄格大学Phoebe devries和同事通过13.1多万组地震及其余震的配对数据训练了一种神经网络。作者发现,他们的神经网络能在包含3万多组地震余震的独立数据集中,识别并解释出现余震地点的模式,且比库仑破裂应力变化的准确度更高。作者认为该结果强调了深度学习方法可提高余震预报的准确度,并为进一步了解地震激发机制提供了新见解。(来源:中国科学报 晋楠/编译)