[论文解读] MyShake: Detecting and characterizing earthquakes with a global smartphone seismic network

Qingkai Kong, Sarina Patel+2 more|arXiv (Cornell University)|Apr 22, 2019

Seismology and Earthquake Studies参考文献 17被引用 5

一句话总结

MyShake 利用智能手机的加速度计构建全球地震监测网络，通过公民科学方式检测并表征地震。在两年内记录了 757 次地震，其位置、震源时间与深度的中位数误差分别为 2.7 公里、0.2 秒与 0.1 公里，震级估计的平均误差为 0.0，标准差为 0.2，表明该系统在数据稀疏区域具备地震监测的潜力。

ABSTRACT

MyShake harnesses private/personal smartphones to build a global seismic network. It uses the accelerometers embedded in all smartphones to record ground motions induced by earthquakes, returning recorded waveforms to a central repository for analysis and research. A demonstration of the power of citizen science, MyShake expanded to 6 continents within days of being launched, and has recorded 757 earthquakes in the first 2 years of operation. The data recorded by MyShake phones has the potential to be used in scientific applications, thereby complementing current seismic networks. In this paper: (1) we report the capabilities of smartphone sensors to detect earthquakes by analyzing the earthquake waveforms collected by MyShake. (2) We determine the maximum epicentral distance at which MyShake phones can detect earthquakes as a function of magnitude. (3) We then determine the capabilities of the MyShake network to estimate the location, origin time, depth and magnitude of earthquakes. In the case of earthquakes for which MyShake has provided 4 or more phases (21 events), either P- or S-wave signals, and has an azimuthal gap less than 180 degrees, the median location, origin time and depth errors are 2.7 km, 0.2 s, and 0.1 km respectively relative to USGS global catalog locations. Magnitudes are also estimated and have a mean error of 0.0 and standard deviation 0.2. These preliminary results suggest that MyShake could provide basic earthquake catalog information in regions that currently have no traditional networks. With an expanding MyShake network, we expect the event detection capabilities to improve and provide useful data on seismicity and hazards.

研究动机与目标

• 评估智能手机加速度计检测并记录地震波形的能力。
• 确定 MyShake 在不同震级下可检测地震的最大震中距。
• 评估该网络利用分布式智能手机数据估算地震位置、震源时间、深度与震级的能力。
• 展示利用全球性、由公民参与的智能手机网络作为传统地震网络补充的可行性。

提出的方法

• 配备内置加速度计的智能手机在地震期间记录地面运动，并将波形数据传输至中央存储库。
• 系统通过处理并关联来自多个智能手机的初至波（P 波）与到时波（S 波）的到时信息，确定事件参数。
• 利用自动化信号处理算法对智能手机收集的数据进行事件检测与相位拾取。
• 采用双曲线定位技术与基于振幅的震级标定方法估算位置、震源时间、深度与震级。
• 通过与美国地质调查局（USGS）全球地震目录对比，验证网络性能，选取满足四次或以上相位拾取且方位角间隙 < 180° 的事件。
• 计算统计误差指标，以评估在位置、时间、深度与震级估算方面的准确性。

实验结果

研究问题

• RQ1 智能手机加速度计能否可靠地检测并记录地震的地震波形？
• RQ2 对于不同震级，MyShake 可检测地震的最大震中距是多少？
• RQ3 与传统网络相比，MyShake 网络在估算地震位置、震源时间、深度与震级方面有多准确？
• RQ4 MyShake 在缺乏传统地震仪器的地区，能在多大程度上提供可靠的地震目录信息？

主要发现

• MyShake 在运行的前两年内记录了 757 次地震，证明了通过公民科学实现快速全球部署的可行性。
• 对于 21 个满足四次或以上相位拾取且方位角间隙 < 180° 的事件，其位置中位数误差为 2.7 公里，相对于 USGS 地震目录的位置。
• 震源时间中位数误差为 0.2 秒，表明事件检测具有高时间精度。
• 深度中位数误差为 0.1 公里，显示出准确的深度估计能力。
• 震级估计的平均误差为 0.0，标准差为 0.2，表明与参考值高度一致。
• 结果表明，MyShake 可在缺乏传统地震监测网络的地区提供可靠的地震基本目录信息。