人工智能在地震学中的发展和应用需要大量的、高质量的标签数据。利用中国地震台网中心2013~2020年间的震相观测报告，建立了目前全球规模最大的人工智能地震学训练数据集--“谛听”。该数据集包括787,010个近震事件的2,734,748条标注了P、S震相到时的三分量波形，641,025个P波初动极性标签，存为27个相互独立的hdf5文件，与波形对应的事件震级、震中距、台站后方位角、信噪比等描述信息，存为27个csv文件，与hdf5文件一一对应。震级范围为0~7.7级，震中距为0~330 km，P波信噪比主要分布在 -0.05~5.31 dB内，S波在 -0.05 ~ 4.73 dB内。波形统一采样率为50 Hz，并按地震发震时刻前一定随机秒数截取了180 s长度。

由于数据量较大，我们以多个hdf5格式文件存储数据。其中，元信息以单个csv文件存储，包含的信息如下：（1） 'part' 指对应的hdf5文件编号；（2）‘key’ 指波形数据对应的索引；（3） 'ev_id' 指波形文件对应的地震数字编号；（4）'ev_mag'指对应的地震震级；（5） 'mag_type'指对应的地震震级类型；（6） 'p_pick'指P波到时；（7） 'p_sharpness’指P波初动的尖锐程度；（8） 'p_motion'指P波初动极性；（9） 's_pick'指S波到时；（10）'net_id'指台网数字编号；（11）'sta_id'指台站数字编号；（12）'dis'指波形文件的震中距；（13） 'st_mag'指波形文件的单台震级；（14） 'az'指波形文件的方位角；（15）'Z_P_amplitude_snr', 'Z_P_power_snr', 'N_S_amplitude_snr', 'N_S_power_snr', 'E_S_amplitude_snr', 'E_S_power_snr'分别指波形记录在Z、N、E通道上对应的P、S波以振幅和功率分别计算的信噪比；（16） 'P_residual'指P波人工标注到时与理论到时的残差；（17）'S_residual'指S波人工标注到时与理论到时的残差。

为控制数据质量，我们筛选出符合下述三个条件的地震记录：（1）震中距不超过330 km；（2）同时具有P和S震相的人工标注；（3）波形记录完整，且信噪比计算不存在NaN与inf值。91%的标注到时均计算了与理论走时相比较的走时残差，其中残差±0.5s以内P波占总数百分比为76.04%，S波为61.16%。

数据生产者：赵明（北京白家疃地球科学国家野外科学观测研究站），肖卓伟（中科院地质地球所），陈石（中国地震局地球物理研究所），房立华（中国地震局地球物理研究所）。
       本数据集中使用的震相观测报告来自于中国地震台网中心2013-2020年的震相观测报告，事件波形来自于中国地震局地球物理研究所2013-2020年事件波形。

为更好地了解数据的应用情况，请及时反馈成果信息 。