习近平总书记在视察唐山时的重要讲话:我国是世界上自然灾害最为严重的国家之一,灾害种类多,分布地域广,发生频率高,造成损失重,这是一个基本国情。新中国成立以来特别是改革开放以来,我们不断探索,确立了以防为主、防抗救相结合的工作方针,国家综合防灾减灾救灾能力得到全面提升。要总结经验,进一步增强忧患意识、责任意识,坚持以防为主、防抗救相结合,坚持常态减灾和非常态救灾相统一,努力实现从注重灾后救助向注重灾前预防转变,从应对单一灾种向综合减灾转变,从减少灾害损失向减轻灾害风险转变,全面提升全社会抵御自然灾害的综合防范能力。防灾减灾救灾事关人民生命财产安全,事关社会和谐稳定,是衡量执政党领导力、检验政府执行力、评判国家动员力、体现民族凝聚力的一个重要方面。当前和今后一个时期,要着力从加强组织领导、健全体制、完善法律法规、推进重大防灾减灾工程建设、加强灾害监测预警和风险防范能力建设、提高城市建筑和基础设施抗灾能力、提高农村住房设防水平和抗灾能力、加大灾害管理培训力度、建立防灾减灾救灾宣传教育长效机制、引导社会力量有序参与等方面进行努力。

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中国地震局地球物理研究所公开发布“谛听”(DiTing)人工智能地震学训练数据集

发布时间:2022-01-17

近日,中国地震局地球物理研究所白家疃地球科学国家野外科学观测研究站(以下简称野外站)通过国家地震科学数据中心公开发布了谛听DiTing人工智能地震学训练数据集。该数据集由赵明博士团队加工制作,数据集涵盖了787,010个近震事件的2,734,748条三分量波形,以及对应的P波和S波震相到时标签,以及641,025P波初动极性标签。

谛听DiTing人工智能地震学训练数据集使用的地震事件和台站分布如图1所示。数据集获取地址:http://doi.org/10.12080/nedc.11.ds.2022.0002

 

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1 谛听数据集使用的地震事件和台站分布

 

近年来,人工智能技术在地震信号识别上展现出巨大潜力,并掀起了新一轮的研究热潮。人工智能在地震学中的发展和应用需要大量的、高质量的标签数据,野外站研究团队利用中国地震台网2013~2020年间的震相观测报告和国家测震台网数据备份中心的事件波形,经过数据清洗和脱敏处理形成了谛听DiTing)数据集。谛听DiTing)数据集中,地震事件的震级范围为0~7.7级,震中距范围为0~330 kmP波信噪比主要分布在 -0.05~5.31 dB内,S波信噪比主要分布在 -0.05 ~ 4.73 dB内,详见图2、图3、图4。数据集主要来源于宽频带和短周期地震仪器记录。该数据集可用于开发机器学习模型,开展地震检测、震相拾取、初动极性判别、震级预测、地震预警和强地面运动预测等数据驱动型的地震学研究提供高质量的标准数据集,为进一步推动人工智能地震学的发展及应用起到积极作用。

2 震中距、震级、P波和S波信噪比分布图

 

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3 数据集的后方位角、初动极性和震级类型统计

a)台站反方位角分布(单位:度);(bP波初动极性分布图,其中“U”为向上,“D”为向下,“I”“E”“-”代表初动标注特征,分别为清晰、一般、未评级;(c)震级类型

 

4标注波形示例