【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及地震危险性分析，特别是涉及一种基于震源参数的强震危险性评估方法。
技术介绍
1、地震是严重威胁人类生命财产安全的自然灾害之一。由于地震孕育和发生过程极度复杂科学上还没有能力对地震的发生进行准确预测，而地震预警可以是减轻灾害的一种可接受且比较实用和有效的手段。强震危险性评估是指对特定地区在未来一段时间内可能发生的强震事件进行概率评估，以确定该地区的地震风险水平。这一评估过程涉及对地震活动的历史记录、地质构造、断层活动等多个方面的综合分析，目的是为了提供科学依据，指导相关建设和规划活动。目前各省、市地震局、监测中心主要通过人工处理地震数据，往往需要耗费大量人力物力。虽然人们也开发了一些自动地震数据处理技术，但这些技术的共同缺陷是缺乏普适性和灵活性，即往往只能适用于少数地区和特定数据类型。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于震源参数的强震危险性评估方法，以解决
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：一种基于震源参数的强震危险性评估方法，具体步骤包括如下：
3、获取位于强震风险区域的地震台站所接收的实时地震波形数据；
4、基于所述实时地震波形数据和震相文件，构建震源机制反演模型；
5、通过所述震源机制反演模型实时计算震源参数；
6、将所述震源参数输入到训练好的地震震级预测模型中，输出地震震级预测信息。
7、优选的，还包括利用小波系数去噪模型对所述实时地震波形数据
8、优选的，确定所述强震风险区域的具体步骤为：
9、获取研究区域的地震文献资料，确定陆域居里面深度模型；
10、根据历史地震目录数据，确定研究区域的地震频度分布图；
11、根据所述陆域居里面深度模型和所述地震频度分布图，确定研究区域的震频叠加居里面深度图；
12、基于研究区域的所述震频叠加居里面深度图，确定研究区域内ms大于预设阈值则确定为所述强震风险区域。
13、优选的，所述震源机制反演模型的构建步骤为：
14、识别滤波后的实时地震波形数据中的p波和s波；
15、搭建实时震源机制反演模型，设定震源模型参数；
16、根据先验信息初始化震源机制参数和震源机制类型，利用全波形反演算法预处理后的地震波形数据进行拟合，优化震源机制参数；
17、迭代调整震源机制参数，重复进行拟合和震源机制参数优化，直到达到最佳拟合结果或收敛时停止。
18、优选的，所述震源参数包括断层面长度、断层宽度、断层走向、断层倾向和倾角、断层错动方向、断层错距和断层破裂的扩展速度。
19、优选的，在所述地震震级预测模型中，输入为震源参数，输出为震级预测信息，构建所述地震震级预测模型的具体步骤为：将所述震源参数输入至卷积神经网络模型中进行训练并且采用粒子群算法进行优化，得到所述地震震级预测模型。
20、优选的，所述地震震级预测模型包括特征提取网络、震级快速估算网络和自适应决策网络。
21、优选的，所述特征提取网络由cnn卷积网络、掩码层、双向lstm层、两个attention层以及concatenate层依次连接组成；所述震级快速估算网络、所述自适应决策网络均由三个全连接层依次连接组成。
22、根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：获取位于强震风险区域的地震台站所接收的实时地震波形数据；基于实时地震波形数据和震相文件，构建震源机制反演模型；通过震源机制反演模型实时计算震源参数；将震源参数输入到训练好的地震震级预测模型中，输出地震震级预测信息，能够对强震进行准确且快速的识别，通过本专利技术方法分析震源的物理过程和地震波的传播特性，可以更科学、更准确地评估强震危险性，为防灾减灾提供重要依据，来预测地震的可能影响和破坏程度。
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1.一种基于震源参数的强震危险性评估方法，其特征在于，具体步骤包括如下：
2.根据权利要求1所述的一种基于震源参数的强震危险性评估方法，其特征在于，还包括利用小波系数去噪模型对所述实时地震波形数据进行滤波得到滤波后的实时地震波形数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于震源参数的强震危险性评估方法，其特征在于，确定所述强震风险区域的具体步骤为：
4.根据权利要求2所述的一种基于震源参数的强震危险性评估方法，其特征在于，所述震源机制反演模型的构建步骤为：
5.根据权利要求1所述的一种基于震源参数的强震危险性评估方法，其特征在于，所述震源参数包括断层面长度、断层宽度、断层走向、断层倾向和倾角、断层错动方向、断层错距和断层破裂的扩展速度。
6.根据权利要求1所述的一种基于震源参数的强震危险性评估方法，其特征在于，在所述地震震级预测模型中，输入为震源参数，输出为震级预测信息，构建所述地震震级预测模型的具体步骤为：将所述震源参数输入至卷积神经网络模型中进行训练并且采用粒子群算法进行优化，得到所述地震震级预测模型。
7.根
8.根据权利要求7所述的一种基于震源参数的强震危险性评估方法，其特征在于，所述特征提取网络由CNN卷积网络、掩码层、双向LSTM层、两个Attention层以及Concatenate层依次连接组成；所述震级快速估算网络、所述自适应决策网络均由三个全连接层依次连接组成。
...【技术特征摘要】
1.一种基于震源参数的强震危险性评估方法，其特征在于，具体步骤包括如下：
2.根据权利要求1所述的一种基于震源参数的强震危险性评估方法，其特征在于，还包括利用小波系数去噪模型对所述实时地震波形数据进行滤波得到滤波后的实时地震波形数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于震源参数的强震危险性评估方法，其特征在于，确定所述强震风险区域的具体步骤为：
4.根据权利要求2所述的一种基于震源参数的强震危险性评估方法，其特征在于，所述震源机制反演模型的构建步骤为：
5.根据权利要求1所述的一种基于震源参数的强震危险性评估方法，其特征在于，所述震源参数包括断层面长度、断层宽度、断层走向、断层倾向和倾角、断层错动方向、断层错距和断层破裂的扩展速度。
6.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴微微，龙锋，梁明剑，吴朋，李甜，
申请(专利权)人：中国地震局成都青藏高原地震研究所中国地震科学实验场成都基地，
类型：发明
国别省市：
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