「地震波还有 61 秒到达」,08 年筹建的技术,在这次四川地震中立功了

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06-18 13:49

本文来自微信公众号量子位(ID:QbitAI),作者为地应栗、郭一璞,爱范儿经授权发布。

救命技术,紧急时刻立功了。

昨晚将近 11 点,地震频发的四川又发生了一场大地震,震中位于四川省宜宾市长宁县,震级达到 6.0 级,震源深度 16 千米。

对许多四川人民来说,这不是第一次经历地震了,但与以往不同的是,震感来临前,他们电视上出现了弹窗:

“地震波还有61秒到达”,08年筹建的技术,在这次四川地震中立功了

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▲ 本图片来自知乎用户@高山

成都、德阳、乐山、广元、凉山……震中周围各地都收到了提醒。

不少居民小区的喇叭也播报了倒计时的声音。

安装了预警 app 的用户,手机上也出现了倒计时提醒。

“地震波还有61秒到达”,08年筹建的技术,在这次四川地震中立功了

▲ 来自知乎用户@看似很简单

以成都为例,当地居民提前 61 秒就收到了预警。

不少网友都表示,在窗外的广播数到 0 的时候,大地突然就震动了起来。

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时间非常精准,准确度让人震撼。

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虽然时间只有几十秒,但能提前把地震消息告诉当地居民,赢得了宝贵的逃命时间,减少人员伤亡。

那么,这究竟是怎样一门技术呢?

与地震波赛跑

需要提醒的是,地震预警,并非是像预言那样预测地震,而是在地震发生后,迅速将这一消息告知地震波还没有到达的地方。

当地震在震中发生时,地震波向周围蔓延,所到之地才开始震动,造成楼房倒塌破坏。

相对光速的电波来说,地震波的速度相对较慢,速度较快的纵波(P 波)在地壳处的速度在每秒 6 千米以下。

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速度较慢、造成破坏更大的横波(S 波)速度则通常在每秒 3~4 千米左右。

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无论是哪种地震波,都比我们日常通信使用的电波慢得多。

假设两座城市之间地震波的传递需要 30 秒,而在第一座城市作为震中发生地震时,通过电波将信息传递到第二座城市,第二座城市的居民就有将近 30 秒的时间可以避难。

以此类推,第一座城市周边许多城市、乡村的居民都可以提前数秒或几十秒知道地震波即将到来,留出避难时间。

因此,地震预警就是和地震波赛跑,在地震波来之前告诉大家:地震波马上就到你的城市了,快逃命。

ICL 地震预警系统

原理有了,还缺实践。

这套在昨夜的地震中起到作用的预警系统,名叫 ICL 地震预警技术系统,ICL 是英文 Institute of Care-Life(关爱生命机构)的缩写,这套系统来自成都高新减灾研究所。

研究所所长王暾是美国康涅狄格大学理论物理学博士。王暾本来在奥地利科学院做博士后,2008 年汶川地震后决定回国研发地震预警系统。根据工商资料信息,2009 年成都高新减灾研究所成立了。

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▲ 王暾博士,图片来自北京科技报

经过在汶川地震余震区的多次实验,排除各类干扰,2010 年底,王暾团队的地震预警系统雏形出炉了,几个月后就实现了通过手机短信接收地震预警信号;2012 年,地震预警系统接入了电视台,整套 ICL 系统正式研发成功。

一年后,ICL 系统也开始在地震带上做大范围部署。

据中国新闻网报道,2013 年成都高新减灾研究所就建成了覆盖面积 40 万平方公里的地震预警系统,包括布设的甘肃、陕西、四川、云南等 8 个省市部分区域的 1213 台地震监测仪器、预警中心以及信息发布和接收系统。两年后,这一系统已经扩展到了 25 个省份,覆盖 200 万平方公里。

这套系统迅速起到了作用。

2014 年 8 月 5 日,云南鲁甸 6.5 级地震,ICL 系统提前 10 秒向昭通市提供预警,提前 57 秒向昆明市提供预警,云南的昆明、昭通、丽江,四川的宜宾、凉山、乐山等地的 26 所学校都收到了警报。

2015 年 1 月 14 日乐山 5.0 级地震,ICL 系统分别提前 11 秒、43 秒向乐山、成都预警。

2017 年 8 月 8 日九寨沟 7.0 级地震,ICL 系统提前 19 秒向陇南市预警,提前 48 秒向广元市预警,提前 49 秒向绵阳市预警,提前 71 秒向成都市预警。

虽然预警时间只有几十秒,但就这几十秒,足够拯救许多人的生命。

王暾说,如果在地震波到达时提前 3 秒收到预警,伤亡人数可降低 14%;提前 10 秒,伤亡人数可降低 39%;如果汶川地震发生时有预警,死亡人数可能会减少 2 万至 3 万。

需要机器学习,也需要大数据

除此之外,在这个 AI 和大数据的时代,地震预警也有新的机会。

神经网络,超越了传统算法

去年 8 月底,哈佛大学和谷歌开发的余震预测机器学习算法,准确度超出以往。于是,成果在 Nature 上发表了。

余震,虽然发生在主震之后,但危害不一定比主震小,还可能更严重:

2010 年 9 月新西兰基督城发生了 7.1 级地震,没有人员伤亡。但 5 个月后发生的 6.3 级余震,由于震中靠近市中心,造成了 185 人死亡。

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在这项 AI 研究之前,科学家大多用地震对附近岩石中的应力的改变,来预测某个地点的余震,这叫「应力断裂法 (Stress-Failure Method)」。它已经能解释许多余震的规律,但还有更多无法预测的情况。

于是,哈佛和谷歌的研究人员便借用了机器学习的力量:用 13.1 万次主震和余震数据训练了一个神经网络。

这个算法,模拟了一个网格,每一格包含了一次主震震中周围 5 公里的范围。

告诉神经网络,这里发生了一次主震,并把震中附近应力改变的数据也喂给网络。

就这样,训练 AI 预测每一格发生一次或多次余震的概率。AI 把每一格当成一个独立的小任务去做,而不是计算应力在岩石中不停波动的序列。

训练完成,团队用 3 万次主震加余震的事件,考验了 AI 的预测能力。他们发现 AI 对余震地点的预测,比传统方法更准确。

更重要的是,神经网络还能指出,主震过后地面之下可能已经发生的一些物理变化。

有了这些信息,算法中的某些参数,便可以在预测过程中起到更重要的作用:比如描述金属应力变化的参数,而这样的参数在从前的余震预测里很少用到。

这样一来,就给了地震学家一个探索应力变化的新视角,给大地震的余震预测带来更多的依据。

数据也很重要

刚才提到的研究,预测了地点。但地震时间的预测,一直是世界难题。

而京都大学发表的一项研究,有望提前 1 小时-20 分钟预报 7 级以上的大地震。

梅野健教授的团队,用自己开发的算法组合分析了大量数据,发现大地震发生前会出现一种异常现象:

震源区域上空 60 公里以上,电离圈电子数异常增加。

造成福岛核泄漏的 2011 年东日本大地震之前,就出现了这样的现象。除此之外,前后还有两次 7 级以上的地震,震前也出现了电离圈电子数的异常增加。

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团队使用的数据,都是来自日本国土地理院的一套 GPS 大地观测观测网,名字叫 GEONET。

一旦这个结论得到推广,便可能帮助人类实现大规模的提前撤离。

One More Thing

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不过,地震来了的时候,咱出门就别刷脸了吧?

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