我们提出了一种利用去噪自动编码器(DAE)模型(深度学习算法之一)进行沿海海啸预测的新方法。我们的研究重点是日本东北海岸,那里安装了密集的海上底部压力计(OBPG),称为 S-net。为了训练模型,我们使用随机地震模型 (M7.0–8.8) 生成了 800 个假设的海啸情景。我们使用 44 个 OBPG 的合成海啸波形作为输入,使用 4 个沿海验潮仪的波形作为输出。随后,我们使用 200 个额外的假设海啸事件和两个真实海啸事件(2016 年福岛地震和 2022 年汤加火山海啸)评估了模型的性能。我们的 DAE 模型在预测假设事件的沿海海啸波形方面表现出很高的准确性,达到了约 90% 的令人印象深刻的质量指数。此外,它还准确预测了2016年福岛海啸的最大振幅,震后15分钟的质量指数达到91.4%。然而,对2022年汤加火山海啸沿海波形的预测并不令人满意。我们还评估了预测时间窗口的影响,发现它对预测准确性的影响有限。这表明我们的方法适合在地震发生后立即提供快速预报。我们的研究是人工神经网络首次应用真实观测来预测海啸。未来,我们将使用更多的海啸场景进行模型训练,以增强其对不同类型海啸的鲁棒性。震后 15 分钟为 4%。然而,对2022年汤加火山海啸沿海波形的预测并不令人满意。我们还评估了预测时间窗口的影响,发现它对预测准确性的影响有限。这表明我们的方法适合在地震发生后立即提供快速预报。我们的研究是人工神经网络首次应用真实观测来预测海啸。未来,我们将使用更多的海啸场景进行模型训练,以增强其对不同类型海啸的鲁棒性。震后 15 分钟为 4%。然而,对2022年汤加火山海啸沿海波形的预测并不令人满意。我们还评估了预测时间窗口的影响,发现它对预测准确性的影响有限。这表明我们的方法适合在地震发生后立即提供快速预报。我们的研究是人工神经网络首次应用真实观测来预测海啸。未来,我们将使用更多的海啸场景进行模型训练,以增强其对不同类型海啸的鲁棒性。这表明我们的方法适合在地震发生后立即提供快速预报。我们的研究是人工神经网络首次应用真实观测来预测海啸。未来,我们将使用更多的海啸场景进行模型训练,以增强其对不同类型海啸的鲁棒性。这表明我们的方法适合在地震发生后立即提供快速预报。我们的研究是人工神经网络首次应用真实观测来预测海啸。未来,我们将使用更多的海啸场景进行模型训练,以增强其对不同类型海啸的鲁棒性。
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Coastal tsunami prediction in Tohoku region, Japan, based on S-net observations using artificial neural network
We present a novel method for coastal tsunami prediction utilizing a denoising autoencoder (DAE) model, one of the deep learning algorithms. Our study focuses on the Tohoku coast, Japan, where dense offshore bottom pressure gauges (OBPGs), called S-net, are installed. To train the model, we generated 800 hypothetical tsunami scenarios by employing stochastic earthquake models (M7.0–8.8). We used synthetic tsunami waveforms at 44 OBPGs as input and the waveforms at four coastal tide gauges as output. Subsequently, we evaluated the model’s performance using 200 additional hypothetical and two real tsunami events: the 2016 Fukushima earthquake and 2022 Tonga volcanic tsunamis. Our DAE model demonstrated high accuracy in predicting coastal tsunami waveforms for hypothetical events, achieving an impressive quality index of approximately 90%. Furthermore, it accurately forecasted the maximum amplitude of the 2016 Fukushima tsunami, achieving a quality index of 91.4% at 15 min after the earthquake. However, the prediction of coastal waveforms for the 2022 Tonga volcanic tsunami was not satisfactory. We also assessed the impact of the forecast time window and found that it had limited effects on forecast accuracy. This suggests that our method is suitable for providing rapid forecasts soon after an earthquake occurs. Our research is the first application of an artificial neural network to tsunami prediction using real observations. In the future, we will use more tsunami scenarios for model training to enhance its robustness for different types of tsunamis.
Graphical Abstract