45 年前,我国曾提前 20 天预测出 7.3 级的地震

使用深度学习、神经网络等机器学习技术,去分析和研究地震问题,能够分析出人们看不到的一些数据价值。在诸如余震、微地震的预测中,得到更高的准确率。

地震预警:与死亡赛跑的自救时刻

 1. 宜宾地震与花莲地震的地震预警 

此次宜宾地震预警,并不是第一次成功预警的案例。

今年 4 月 18 日 13 时 01 分,台湾花莲突然发生 6.7 级地震。这是近 20 年来台湾地区最大的一次地震,靠近台湾海峡的多个地区都有震感。

在这次地震震感抵达之前,新北市就提前 20 秒收到了预警信息。

视频中提前收到的消息,和本次四川地震中提前 61 秒的报警一样,都称为地震预警。据估计,提前 10 秒的预警可减少 39%  的伤亡人数;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

 2. 地震预警意义重大,但不等于预测 

地震预警是指:地震发生后,利用电磁波比地震波传播的要快的原理,从而能对非震中地区提前发出警告。

对于个人来说,收到预警信息可以及时采取保护与逃离措施。

对于其他机构来说,医院可避免正在进行的手术发生失误,火车、高铁可及时制动避免脱轨,电梯可及时被控制避免人员受困……

地震预警系统依靠在可能地震地区安装传感器探测到地震波后传给计算机

具体来说,地震预警就是争取时间差

在地震发生时,深入地下的探测仪器检测到纵波后传给计算机,通过 P 波到达地表的时间及 P 波与 S 波的速度差。即刻计算出震级、烈度、震源等大致信息,有关部门可以抢在横波到达地面前 10 余秒给地面发出警报。

而非震中地区,能在地震波传播到来前 20 秒到 50 秒收到预警。

地震预测:几天后的地震提前准备?

但是,地震预警并不等于预测。虽然地震预警已经较为成熟,但是想要做到预测却仍然困难重重,实现难度大得多。

地震预测是指在地震未发生时,就能准确推算出地震时间、位置和等级,然后能提前安排好对策。

  1. 提前 20 天预测、

  当天预警的「海城大地震」  

历史上唯一一次准确的预测并成功预报的是海城大地震。对于这场发生于 1975 年 2 月 4 日的 7.3 级大地震,由于科学家的提前预测,并发布了短临预报,全区死亡人数 1328 人,占总人口数的 0.02%

海城大地震来临前几天,当地电影院已经贴出公告

1975 年 1 月 16 日,震前 20 天,国家地震局就提出了 「辽东半岛地区,特别是辽宁南部,可能孕育着一次较大地震,6 级的可能性较大」的短期预报,随后地震预报情况全面铺开。

2 月 4 日上午 10 时 30 分,省政府向全省发了电话通播,发布了临震预报。工厂停工,集会取消,救援队待命,当时正是严冬,政府命令「人离屋,畜离圈」。

当晚 7 时 36 分,7.3 级的强烈地震在海城发生。

海城大地震的成功预报免除了各种损失

根据人口密度与一般地震伤亡率计算,如果不设防,海城大地震将会造成超过 5 万人死亡。

虽然这场预测后来被各方论证其科学性,但当时仍然震惊世界,是人类史上第一次成功预报地震,甚至引来国外科学家前来学习。

但就在科学家以为地震预测问题被攻克的时候,此后的唐山大地震却把他们的理论拍到了谷底。对于复杂的地震问题,还没有确实有效的预测办法,海城大地震的提前预测也再没有复现过。

 2. 预测成功往往是偶然   

虽然海城地震的预报,集合了迷惘困惑、经验分析、直觉判断和好运气,但它毕竟是第一次在实践上没有以失败而告终的大震预报的尝试。

因为地震成因复杂,数据稀少,直到今天,我们依然无法准确预测地震。做了预报却没有发生,没有预测到却发生了的事件常有发生。而诸如传闻的地震前兆等现象,也逐渐被很多实例证明,并不是适用于所有的地震。

据中国地震台网公布,宜宾地震后余震不断而全球几乎每天都有地震发生

不过,令人欣慰的是,虽然地震的预测问题还没有解决,但近年来,科学家们已经开始尝试使用深度学习、神经网络等机器学习技术,去分析和研究地震问题,在诸如余震,微地震等预报中,均取得了良好的预测效果。

余震预测:避免再次伤害的唯一途径

地震发生往往都不是单独事件,大地震后的余震频繁,大的余震会带来严重的再次伤害,典型的例子就是 5 · 12 汶川地震,主震之后发生余震上万次,对救援工作造成了很大的威胁。

所以对余震的检测也是地震预测中重要的一环。哈佛大学与 Google 的机器学习专家合作,尝试用深度学习来预测余震发生的位置。

他们的研究取得了突破性的进展,最终的结果发布在 2018 年 8 月的 Nature 上。

1992  年南加州兰德斯 7.3  级地震的直观表示,其中多色部分代表最初的地震,红色方框代表余震位置 

他们的数据库,包含了世界各地发生的至少 199 次的大地震的信息数据。他们最终得到了最优的余震位置预报模型,虽然这个系统仍然有待完善,但是这意味着在这个方向又迈进了一步。

  预测兰德斯地震余震定位概率的分布。深红色表示预计会经历余震的区域。黑点是观察到的余震的位置,黄线表示在主震期间破裂的断层

这项研究还得到了一个意外的收获:它帮助该团队确定了地震中涉及的物理量,这对地震研究非常重要。

团队成员之一 Meade 曾解释道:「传统的地震学家更像病理学家,他们研究灾难性地震事件后会发生什么。我们不想做这些,而是更想成为流行病学家,我们想了解这些事件的诱发因素、原因。
 

期待在未来,机器学习可以揭开地震背后的奥秘,并减少它带来灾害。

科学技术:与天斗,其乐无穷

机器学习技术可以被大量地用于保存过去地震的模拟记录。随着记录这些数据的媒体逐渐退化,地震学家正在争分夺秒地保护这些有价值的信息。

很长的一段时间里,一部分学者都认为完全的预测地震是不可能的事情。但从目前研究结果看来,或许对地震的预测不再是「不可能」。

天灾不可控,只愿我们能借现代技术的力量,能够减少灾害造成的伤害。