地球与环境 · OECD FoS 1.5 · 教育部 0708 地球物理学 / 0709 地质学 / 0707 海洋科学
地球科学（地震/地质/海洋）
Earth sciences (seismology, geology, oceans)
L2局部突破 → 持平 综合分 2.20 · 上次复审 2026-10-22 · 下次复审 2027-01-19
最大突破 2020-08-07 AI 影响 · 重要学科影响 · 重要
EQTransformer 地震检测与震相拾取（Nat. Commun.） ↗
同时检测地震和拾取震相，成为标准工具
分级理由
深度学习震相拾取（PhaseNet、EQTransformer）已是构建地震目录的常用工具；2026 年 AI 可在数秒内给出余震风险，但对单次大地震的预测仍不可靠。
S = 0.30·method + 0.35·discovery + 0.25·adoption + 0.10·education（教育缺证据时记 0 分；若为空则按其余权重归一）
依据来源
- doi.org/10.1093/gji/ggy423
- nature.com/articles/s41467-020-17591-w
- bgs.ac.uk/news/new-research-shows-ai-earthquake-tools-forecast-aftershock-risk-in-seconds
综合分 1.5–2.49：至少一项经同行评审或官方验证、AI 起关键作用的成果，或某一维度已达到 3 分；但常规工作流整体未变。 全部分级标准 →
研究方向
震相拾取与地震目录余震预测地震动生成模拟海洋预报
论文
- Global seamount detection using machine learning 机器学习全球海山普查：识别的海山数量是既有资料的 1.8–2.7 倍，其中高出周围海底 1 千米以上的达 28,434 座（EPSL）
AI：以船测与重力梯度识别的海山为标注、GEBCO 2025 网格为输入训练模型并后处理；学科：更新全球海山普查及高度、面积、体积估计，关系到海洋环流、生态与板内火山研究（EPSL 2026 年 12 月卷，10-01 在线）
2026-10-01 · Earth and Planetary Science Letters
- Earthquake Aftershock Forecasting using Conditional Generative Models QuakeGen：条件生成模型做余震预测，空间预测优于 USGS 业务模型（arXiv 2607.24109）
在 2024–25 事件上空间预测优于业务模型，区域日预报与 ETAS 相当
2026-07-27 · arXiv
- Upper-mantle earthquakes beneath East Antarctica 深度学习在南极东部之下识别出约千次板内中源地震，部分深达 70–150 千米，以岩石圈弯曲应力解释其成因（Science）
AI：迁移增强的深度学习从区域台网数据中检出传统方法漏掉的微震；学科：板内中源地震难以用经典板块构造解释，结果支持岩石圈–软流圈相互作用模型，并提示此类地震可能比已知更普遍
2026-05-28 · Science
- Earthquake transformer—an attentive deep-learning model for simultaneous earthquake detection and phase picking EQTransformer 地震检测与震相拾取（Nat. Commun.）
同时检测地震和拾取震相，成为标准工具
2020-08-07 · Nature Communications
- PhaseNet: A Deep-Neural-Network-Based Seismic Arrival Time Picking Method PhaseNet 深度学习震相拾取（Geophys. J. Int.）
震相拾取精度超过人工规则方法，被广泛用于地震目录
2018-10-13 · Geophysical Journal International
- Deep learning of aftershock patterns following large earthquakes 深度学习预测大地震后的余震分布，优于库仑应力变化（Nature）
引发广泛关注，但后续研究指出简单基线即可达到同等效果
2018-08-29 · Nature
- 基于物理的深度学习实现非平稳自适应多次波压制 Physics-based deep learning for non-stationary adaptive multiple suppression
用纯数据驱动、基于物理的深度学习算法改进海洋地震勘探中需要主观人工控制的多次波自适应相减步骤。
2026-10-13 · arXiv · Chao Li, Yangkang Chen
- 基于多台站 Transformer 的以事件为中心的地震监测 Event-Centric Earthquake Monitoring with a Multi-Station Transformer
提出 EQNet2，一个考虑台网几何的多台站 Transformer，同时预测震相到时、初动极性、震源位置、震级和事件关联。
2026-10-12 · arXiv · Haoyu Wang, Weiqiang Zhu
- 用去噪扩散模型与神经风格迁移生成断层条件地震图像 Fault-conditioned Seismic Image Generation using Denoising Diffusion Probabilistic Modeling and Neural Style Transfer
直接从野外数据学习地震图像分布，生成带断层的逼真样本，用于训练断层识别深度学习模型。
2026-10-07 · arXiv · Tolulope Agbaje, Nam Pham, Altay Sansal, Yangkang Chen
- 面向隐式地质建模的 AI 辅助数据调理与地质解释流程 An AI-assisted conditioning and geological interpretation workflow for usage in implicit geological modeling
在欧盟 Horizon 项目中实现机器学习工具包，加速 300–3500 米深度陆上地震资料解释，为隐式地质建模提供输入。
2026-10-07 · arXiv · Stefan Carpentier, Jan Diederik van Wees, Eva de Boever, Jan Niederau
- 深度学习在大规模地震干扰压制中的实际应用：安哥拉 Camie 油田案例 Real-world application of deep learning in large-scale seismic interference attenuation: A case study in the Camie field of Angola
把基于深度神经网络的地震干扰压制流程应用于安哥拉 345 平方公里以上的海上地震区块。
2026-10-07 · arXiv · Jing Sun, Song Hou
- 用物理引导变分自编码器做多模态面波反演 Multi-Modal Surface Wave Inversion using Physics Guided Variational Autoencoders
提出物理引导的多模态变分自编码器，处理反演非唯一性，实现可扩展的近地表速度结构刻画。
2026-10-01 · arXiv · Sujith Swaminadhan, Andrey Bakulin, Sergey Fomel, Yangkang Chen
- GeoFWI3D：深度学习辅助地震成像的大规模三维速度模型数据集 GeoFWI3D: Large-scale 3D Velocity Model Dataset for Deep Learning-assisted Seismic Imaging
开源大量地质上合理的三维地下模型，用于训练和评测深度学习辅助的地震成像与全波形反演。
2026-10-01 · arXiv · Sujith Swaminadhan, Yiran Shen, Chao Li, Kai Gao
- 多晶钙钙钛矿弹性约束其在下地幔中的晶粒尺寸 Elasticity of polycrystalline davemaoite constrains its grain size in the lower mantle
用百万原子机器学习分子动力学模拟，解释钙钙钛矿剪切模量实验与理论的长期差异，并约束其在下地幔的晶粒尺寸。
2026-09-30 · arXiv · Peiyu Zhang, Liang Yuan, Rong Huang, Yu Ye
- 近约 30 天来自 arXiv、bioRxiv、medRxiv、OpenAlex；要点由本站根据摘要撰写。
里程碑 8
大号发光节点是飞跃性突破： AI 飞跃 冷色 · 学科飞跃 暖色 · 双环 = 两者都是
-
论文
机器学习全球海山普查：识别的海山数量是既有资料的 1.8–2.7 倍，其中高出周围海底 1 千米以上的达 28,434 座（EPSL）AI：以船测与重力梯度识别的海山为标注、GEBCO 2025 网格为输入训练模型并后处理；学科：更新全球海山普查及高度、面积、体积估计，关系到海洋环流、生态与板内火山研究（EPSL 2026 年 12 月卷，10-01 在线）
Earth and Planetary Science Letters -
论文
QuakeGen：条件生成模型做余震预测，空间预测优于 USGS 业务模型（arXiv 2607.24109）在 2024–25 事件上空间预测优于业务模型，区域日预报与 ETAS 相当
arXiv预印本 -
科学发现
深度学习在南极东部之下识别出约千次板内中源地震，部分深达 70–150 千米，以岩石圈弯曲应力解释其成因（Science）AI：迁移增强的深度学习从区域台网数据中检出传统方法漏掉的微震；学科：板内中源地震难以用经典板块构造解释，结果支持岩石圈–软流圈相互作用模型，并提示此类地震可能比已知更普遍
Science
这个筛选下没有里程碑。
更多论文与仓库 6
| 类型 | 标题 | 日期 |
|---|---|---|
| 论文 | Earthquake Aftershock Forecasting using Conditional Generative Models 预印本 | 2026-07-27 |
| 论文 | Earthquake transformer—an attentive deep-learning model for simultaneous earthquake detection and phase picking | 2020-08-07 |
| 论文 | PhaseNet: A Deep-Neural-Network-Based Seismic Arrival Time Picking Method | 2018-10-13 |
| 论文 | Deep learning of aftershock patterns following large earthquakes | 2018-08-29 |
| 仓库 | AI4EPS/PhaseNet 待核实 | — |
| 仓库 | smousavi05/EQTransformer 待核实 | — |
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- A hybrid data-centric machine learning for lost circulation prediction using imbalanced drilling and geological datasets
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arXiv physics.ao-phen论文预印本 - New forecasting research could help millions living in earthquake-prone regionsUniversity of Bristolen待核实