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关玉蕊 | 李娟等:基于深度学习的全球核幔边界散射体分布新图景

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论文信息:关玉蕊,李娟*,肖卓伟,王巍,徐涛. Global distribution of PKP precursors derived from three decades of seismic data with deep learning[J]. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 2026, 131: e2025JB033195. DOI: 10.1029/2025JB033195.

核幔边界(core-mantle boundary,CMB)及其上覆的下地幔底部区域,深刻影响着地幔柱的起源、俯冲板片的归宿,以及地幔与地核之间的物质和能量交换。地震学观测表明,该区域存在显著的多尺度热-化学横向不均一性,例如横向延伸数千公里的大尺度低速省(LLVP)、数十至百公里的超低速带(ULVZ),以及约10 km量级的小尺度散射体。然而,地震层析成像虽能刻画下地幔底部的大尺度速度结构,但其有限的分辨率却难以约束小尺度散射体;后者作为古老的化学异常体,可能蕴藏着地球深部物质混合与再循环过程的关键信息。

研究下地幔底部小尺度结构的主要证据,来自高频P波散射震相。其中PKP 前驱波因其特殊的采样路径和到时特征、对小尺度结构的高度敏感性、不受其他震相干扰以及广泛的采样覆盖,而成为应用最为广泛的震相之一。然而,其应用亦面临诸多挑战:前驱波振幅弱、信噪比低,加之散射源位置存在模糊性,定位往往依赖密集台阵,而全球密集台阵数量有限且分布不均,因此仅在有限区域能够得到有效约束。此外,前驱波的识别长期依赖人工逐条筛查,效率低且判别标准主观性强,导致现有全球目录规模有限、空间覆盖高度不均。上述限制恰恰表明,海量地震数据未能得到充分利用,下地幔复杂结构中的诸多关键线索仍有待进一步系统、客观地发掘。

为此,中国科学院地质与地球物理研究所行星科学与前沿技术重点实验室研究生关玉蕊与导师李娟研究员、肖卓伟博士后、王巍特聘研究员、徐涛研究员,采用不依赖台站分布的单台波形分类策略,将监督学习的卷积-循环神经网络(CNN-RNN)框架与人机迭代优化相结合,成功获取了覆盖全球的PKP前驱波分布图,构建了迄今规模最大的核幔边界散射观测目录DeepScatter-PKP。该方法建立了“波形质量判别—前驱波检测—震相拾取”三级模型(图 1),自动扫描1990–2024年间4859个远震事件(6.0≤Mw≤8.8,震中距120°–141°)的200余万条垂直分量波形,并逐条进行分析。经两轮人机迭代优化,波形质量分类与前驱波检测的准确率分别达到 98.37%和96.15%。最终自动检出约 17.5 万条高质量PKP前驱波,样本量较前人全球目录提高约一个量级。



图1 基于深度学习的PKP前驱波识别与分析流程。流程包括数据获取、深度学习模型(波形质量分类、前驱波判别、震相拾取)与核幔边界潜在散射结构全球成图三个环节;图中给出三类波形的代表性示例,红色虚线为IASP91模型给出的PKIKP理论到时

然而,检出前驱波并不等于确定了散射体的位置。由于震源侧与台站侧的散射都可产生前驱波,而单台记录无法提供慢度与反方位角等信息,PKIKP在核幔边界的穿刺点只能作为一阶地理参考,并非散射体的真实位置。为了把“在哪里观测到了前驱波”转化为“哪里可能存在散射体”,研究提出了Pocc–Pscat双概率框架,从统计与成像两个互补的角度刻画核幔边界的散射特征。前驱波出现概率Pocc用于度量散射信号被观测到的稳定性(图 2);对小孔径台阵记录到的相干型前驱波作等走时偏移计算散射体位置概率Pscat,约束局部强散射结构的可能位置。Pocc表征观测的一致性而非散射强度,Pscat给出概率位置而非精确位置;二者高值叠合之处可能发育局部强散射体,高Pocc–低Pscat区域则可能对应弥散的弱散射背景。



图2 核幔边界处PKIKP穿刺点的全球分布。(a)观测到PKP前驱波的穿刺点;(b)未观测到前驱波的穿刺点;(c)前驱波出现概率Pocc

目录规模的扩大显著改善了全球采样密度与空间覆盖范围。以亚洲内陆—东亚—西太平洋过渡带为例,平均采样密度较前人提高12倍以上,空间覆盖率由不足10%提升至50.5%;泛美地区、东印度洋至中太平洋等处原本孤立零散的采样斑块也连成连续的异常条带。在此基础上,研究将高Pocc区与PcP、SPdKS、ScS等震相所揭示的深部异常进行系统的交叉检验,二者在空间上总体对应。在已知区域得到印证之后,该框架进一步将有效观测推进至此前的研究空白区,圈定出6个此前欠采样但散射潜力高的“优先靶区”(图3黑色虚线框):北大西洋东部至中欧、北欧亚高纬地区、西北太平洋至阿拉斯加的跨洋条带、南部非洲及其东缘、南大西洋东南海盆,以及环南极带。此外,Pscat的分布还呈现出两大LLVP之间的明显不对称,高值集中于太平洋LLVP及其边缘。这一不对称性,可能受环太平洋密集台阵、丰富深源地震等采样优势的影响;也可能反映真实的结构差异,持续俯冲使太平洋LLVP内部保留了更强的不均一性,而非洲LLVP的古老物质相对均一。




图3 基于相干型PKP前驱波的核幔边界散射体位置概率与采样密度。(a)散射体位置概率Pscat,粉色等值线为LLVP边界(SP12RTS-S模型),浅红与浅黄色块分别表示已确认和存疑的ULVZ,浅红色与金色空心十字分别为2018–2025年间报道的已确认和潜在ULVZ的近似位置;(b)相干型前驱波的采样命中数;(c)Pscat与SP12RTS-S模型给出的核幔边界处剪切波速扰动的叠加,黑色虚线框为新识别的高潜力散射区

总的来说,该研究实现了PKP前驱波的全球尺度自动检测,建立了样本量提高约一个量级的DeepScatter-PKP数据集,并借助Pocc–Pscat双概率框架,从统计与成像两个层面独立验证了多处与超低速带相关的散射区,识别出6个新的高潜力“散射靶区”。研究推测,核幔边界附近的小尺度结构可能与多期俯冲板片残余、部分熔融以及矿物相变等过程有关,为后续多震相联合反演与核幔边界精细成像提供了数据基础与优先目标。

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