接收函数作为地震学研究中的重要方法之一,在间断面成像、S波速度结构反演方面应用广泛.然而,接收函数方法需要耗费大量的人工成本挑选可用的数据,这不利于我们快速准确地获得地下结构,因此发展快速准确的数据自动处理方法具有十分重要的意义.本文针对这一问题,提出利用深度学习方法自动挑选接收函数,并使用中国地震局的牡丹江地震台(MDJ)和北京地震台(BJT)于2000年至2019年记录的波形数据提取的接收函数进行试验.结果表明,应用深度学习方法挑选接收函数是可行的,使用自动挑选的接收函数对台站下方地壳结构进行估计,结果与使用人工挑选的接收函数估计的结果具有较高的一致性.通过使用不同样本比例的训练集和测试集进行分析,本文提出的方法具有对训练集的数据量要求较低、利用率高、适合多台数据联合训练等特点.该方法在建立台网接收函数自动挑选模型字典、区域接收函数自动挑选模型等方面具有巨大应用潜力.
深度学习 接收函数 H-k叠加 各向异性