李力 张建国 李盛乐

摘要：基于余震识别自动化对地震监测、灾后应急、确定发震构造、分析预报和科学研究的重要意义，总结和分析了余震自动识别技术的现状和未来发展。首先，总结单台震相到时自动拾取方法及其特征函数，包括单特征方法、互相关方法和机器学习方法。其次，分别总结基于震相走时的常规识别方法和基于特征函数的偏移叠加方法。最后，对余震识别技术的未来发展进行分析和展望，认为偏移叠加方法的性能改进将成为未来余震识别的重点发展方向，深度学习方法作为一种新技术，将在包括震相拾取和余震识别在内的地震数据处理领域发挥重要作用。

关键词：余震；自动识别；震相自动拾取；走时定位；偏移叠加

中图分类号：P315.61 文献标识码：A 文章编号：1000-0666（2018）01-0001-13

0 引言

破坏性地震发生之后，随之而来的是大量的余震，从连续波形中识别余震是开展余震震级测定、震源机制解反演等后续监测工作的基础。余震信息是评估灾情和指导救援力量部署（张苏平等，2013；郑韵，2015）、确定发震构造和揭示隐伏断层（黄媛等，2008；徐锡伟等，2008，2013a，b）、判定震后趋势（庄建仓，马丽，2000；宋金，蒋海昆，2009；余娜等，2016）的重要依据，也是震后地下速度结构变化、余震迁移等科研工作的基础数据。人工识别余震是一项十分耗时且枯燥的工作，结果中不可避免地会引人主观因素，随着观测台网的建设，数据的产出量越来越大，完全由人工处理变得越来越不现实。大震之后，识别高频度的余震需要持续投入大量的时间和人力，这让有限的监测资源更加捉襟见肘，数据产出时效也受到限制。……