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高科技推薦時代的發展,08年籌建的技術在这次四川地震中立功了

發布人:lyqlkj發布時間:2019-6-18浏覽次數:162次

    救命技術,緊急時刻立功了。昨晚将近11點,地震頻發的四川又發生了一場大地震,震中位于四川省宜賓市長甯縣,震級达到6.0級,震源深度16千米。對許多四川人民来說,这不是第一次经曆地震了,但與以往不同的是,震感来臨前,他們電視上出現了彈窗:
成都、德陽、樂山、廣元、涼山……震中周圍各地都收到了提醒。
不少居民小區的喇叭也播報了倒計時的聲音。
安裝了預警APP的用戶,手機上也出現了倒計時提醒。
以成都为例,當地居民提前61秒就收到了預警。
不少網友都表示,在窗外的廣播數到0的時候,大地突然就震动了起来。

時間非常精準,準确度讓人震撼。

雖然時間隻有幾十秒,但能提前把地震消息告訴當地居民,赢得了寶貴的逃命時間,減少人員傷亡。
那麼,这究竟是怎樣一門技術呢?
與地震波賽跑
需要提醒的是,地震預警,并非是像預言那樣預測地震,而是在地震發生後,迅速将这一消息告知地震波還沒有到达的地方。
當地震在震中發生時,地震波向周圍蔓延,所到之地才開始震动,造成樓房倒塌破壞。
相對光速的電波来說,地震波的速度相對較慢,速度較快的縱波(P波)在地殼處的速度在每秒6千米以下。

速度較慢、造成破壞更大的橫波(S波)速度則通常在每秒3~4千米左右。

無論是哪種地震波,都比我們日常通信使用的電波慢得多。
假設兩座城市之間地震波的傳遞需要30秒,而在第一座城市作为震中發生地震時,通過電波将信息傳遞到第二座城市,第二座城市的居民就有将近30秒的時間可以避難。
以此類推,第一座城市周邊許多城市、鄉村的居民都可以提前數秒或幾十秒知道地震波即将到来,留出避難時間。
因此,地震預警就是和地震波賽跑,在地震波来之前告訴大家:地震波馬上就到你的城市了,快逃命。
ICL地震預警系統
原理有了,還缺實踐。
这套在昨夜的地震中起到作用的預警系統,名叫ICL地震預警技術系統,ICL是英文Institute of Care-Life(關愛生命機構)的縮寫,这套系統来自成都高新減災研究所。
研究所所長王暾是美國康涅狄格大学理論物理学博士。王暾本来在奧地利科学院做博士後,2008年汶川地震後決定回國研發地震預警系統。根據工商资料信息,2009年成都高新減災研究所成立了。
经過在汶川地震餘震區的多次實验,排除各類幹擾,2010年底,王暾團隊的地震預警系統雛形出爐了,幾個月後就實現了通過手機短信接收地震預警信号;2012年,地震預警系統接入了電視台,整套ICL系統正式研發成功。
一年後,ICL系統也開始在地震帶上做大範圍部署。
據中國新聞網報道,2013年成都高新減災研究所就建成了覆蓋面積40萬平方公里的地震預警系統,包括布設的甘肅、陝西、四川、雲南等8個省市部分區域的1213台地震監測儀器、預警中心以及信息發布和接收系統。兩年後,这一系統已经擴展到了25個省份,覆蓋200萬平方公里。
这套系統迅速起到了作用。
2014年8月5日,雲南魯甸6.5級地震,ICL系統提前10秒向昭通市提供預警,提前57秒向昆明市提供預警,雲南的昆明、昭通、麗江,四川的宜賓、涼山、樂山等地的26所学校都收到了警報。
2015年1月14日樂山5.0級地震,ICL系統分别提前11秒、43秒向樂山、成都預警。
2017年8月8日九寨溝7.0級地震,ICL系統提前19秒向隴南市預警,提前48秒向廣元市預警,提前49秒向綿陽市預警,提前71秒向成都市預警。
雖然預警時間隻有幾十秒,但就这幾十秒,足夠拯救許多人的生命。
王暾說,如果在地震波到达時提前3秒收到預警,傷亡人數可降低14%;提前10秒,傷亡人數可降低39%;如果汶川地震發生時有預警,死亡人數可能會減少2萬至3萬。
需要機器学习,也需要大數據
除此之外,在这個AI和大數據的時代,地震預警也有新的機會。
神经網絡,超越了傳統算法
去年8月底,哈佛大学和谷歌開發的餘震預測機器学习算法,準确度超出以往。于是,成果在Nature上發表了。
餘震,雖然發生在主震之後,但危害不一定比主震小,還可能更嚴重:
2010年9月新西蘭基督城發生了7.1級地震,沒有人員傷亡。但5個月後發生的6.3級餘震,由于震中靠近市中心,造成了185人死亡。

在这項AI研究之前,科学家大多用地震對附近岩石中的應力的改變,来預測某個地點的餘震,这叫“應力斷裂法 (Stress-Failure Method)”。它已经能解釋許多餘震的規律,但還有更多無法預測的情況。
于是,哈佛和谷歌的研究人員便借用了機器学习的力量:用13.1萬次主震和餘震數據訓練了一個神经網絡。
这個算法,模拟了一個網格,每一格包含了一次主震震中周圍5公里的範圍。
告訴神经網絡,这里發生了一次主震,并把震中附近應力改變的數據也喂給網絡。
就这樣,訓練AI預測每一格發生一次或多次餘震的概率。AI把每一格當成一個獨立的小任務去做,而不是計算應力在岩石中不停波动的序列。
訓練完成,團隊用3萬次主震加餘震的事件,考验了AI的預測能力。他們發現AI對餘震地點的預測,比傳統方法更準确。
更重要的是,神经網絡還能指出,主震過後地面之下可能已经發生的一些物理變化。
有了这些信息,算法中的某些參數,便可以在預測過程中起到更重要的作用:比如描述金屬應力變化的參數,而这樣的參數在從前的餘震預測里很少用到。
这樣一来,就給了地震学家一個探索應力變化的新視角,給大地震的餘震預測帶来更多的依據。
數據也很重要
剛才提到的研究,預測了地點。但地震時間的預測,一直是世界難題。
而京都大学發表的一項研究,有望提前1小時-20分鐘預報7級以上的大地震。
梅野健教授的團隊,用自己開發的算法組合分析了大量數據,發現大地震發生前會出現一種異常現象:
震源區域上空60公里以上,電離圈電子數異常增加。
造成福島核洩漏的2011年東日本大地震之前,就出現了这樣的現象。除此之外,前後還有兩次7級以上的地震,震前也出現了電離圈電子數的異常增加。

團隊使用的數據,都是来自日本國土地理院的一套GPS大地觀測觀測網,名字叫GEONET。
一旦这個結論得到推廣,便可能幫助人類實現大規模的提前撤離。
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