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提前61秒预告地震降临!解析灾难背后的救命技术

昨晚 22 时 55 分,四川宜宾市长宁县发生 6.0 级地震。
 
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,四川省成都市高新区的一些小区在有震感前 61 秒得到了地震预警信息,许多市民用手机记录下预警警报,上传到网络,并在第一时间到屋内的承重墙墙角避震。
 
与此同时,四川多个城市的市民发布消息说,自己在家看电视时收到了电视上的地震预警弹窗,表明提前收到了地震预警信息。
 
这一次,地震预警信息「跑赢」了地震,这在灾后瞬间刷屏,成为公众热议的话题。
 
那么今天,我们就来讨论一下地震及地震预测、预警背后的技术支持。
 
本文内容整理自量子位、NEXTTECH、前瞻网等
 
 
01 千古难题:地震
 
首先,要想知道地震预警是如何开展的,那肯定要了解地震到底是怎么一回事。
 
1911 年,德国气象学家魏格纳生了一场病,他百无聊赖地躺在病床上,目光落在了墙上的一幅世界地图。
 
他看着那些奇怪的陆地图形,然后聚焦在那些曲折的海岸线上,他发现南美西岸凸出的部分,和非洲东岸凹进去的部分似乎很搭,就像用手掰开的面包片。
 
 
一个大胆的想法在他脑中酝酿着:假如两个大陆曾经连接在一起,那么两者地层和山脉的特征应该是一样的,两者动植物也会有一定的亲缘关系,因为它们曾在同一个环境下生存。
 
病愈后,他马上着手进行调研,当时达尔文的理论已经广泛流传,魏格纳明白,相同的物种不可能在完全隔离的环境下独立存在。
 
因此,他把巴西和南非的恐龙化石进行了比较,这些远古爬行动物不可能具备跨洋的能力,但两地的化石的确是同一个物种。
 
于是,在 1914 年,魏格纳创立了一个崭新的学说——大陆漂移说,他指出以前所有的大陆都是连在一起的。
 
整个学术界为之轰动,但是,反对派提出了一个致命的疑问,推动大陆移动的能量来源是什么?
 
魏格纳没有办法回答,虽然证据摆在眼前,但人们依然不相信巨大的陆地可以在海洋上到处移动,因此魏格纳的理论在很长一段时间内都是假说。
 
而现在我们知道,地球本身并不是实心的,它更像是一个鸡蛋,而在地幔的作用下,「蛋壳」也在不断移动。
 
 
我们常见的火山和地震,其实就是地壳运动最活跃的体现,是由板块之间互相挤压碰撞而累积的能量爆发。一次大地震,可以移动整个海岸线,而一次火山爆发,则可能从海洋中变出一个全新的岛屿。
 
这两者本来就是地球的自然现象,也是魏格纳理论当年错过的绝佳证据。但对于现代文明来说,它们都是最不可预测的灾害,尤其是地震。
 
在过去的 100 年里,地震造成了至少 100 万人的丧生,而且随着城镇化的效应,地震造成的危害会越来越高;在过去 100 年里,人类的技术实现了不可思议的发展,而对地震的预测,却始终没能获得卓有成效的进步。
 
02 科学界玄学:地震预测
 
面对一个现象时,人类最好的研究方式就是观察,观察事物的演变,从中摸索出规律,找出因果关系。
 
但在地震这里,普通的观察显得无能为力。在美国加州有一个叫 Parkfield 的小村落,它位于圣安地列斯断层,曾被认为是解开地震之谜的钥匙。
 
从上世纪 70-80 年代起,parkfield 就展现出了自己的独特性,在连续几次 6 级的大地震中,时间间隔都是 20 年左右。于是人们开始为下一个 20 年做准备,
 
希望捕捉地震前的蛛丝马迹,发现一些规律性的东西。
 
 
人们在小镇里安放了 200-300 的精密传感器,比如蠕变仪(creepmeters)、应变计、极点定位系统,还有很多摄像头,并预测在 1993 年会出现一场大地震,但 93 年过去了,什么都没发生,人们又苦等了几年,依然安然无恙。
 
直到 2004 年地震发生了,比预测中的晚了近 10 年,但科学家们几乎一无所获,地震突然间就发生了,所有的仪器都没能在这之前监测到什么异常。
 
实际上,地震具有高度的不稳定性和随机性,任何微小的变化都会产生不同的结果。
 
每一次地震都是不一样的,一个小型地震可能诱发 5 公里以外另一个断层的坍塌,将能量进一步传递,甚至形成连锁效应;而有时候,能量在传播过程中又会戛然而止。
 
 
这让事情变的极为复杂,一些科学家还尝试引入了数学中的混沌理论,该理论探寻的是自然界中某些完全随机事件的内在规律,比如天气预报,对鸟群飞行模式的理解,一颗树上的树叶分布规则等等。
 
 
地震在看似无序的表象下隐藏着规律,地震学家联合数学家,在小型地震中寻找可以辨识的特征,通过将小地震的震级大小和爆发时间,联系在一起形成地震链。如果发现链条上的震动和历史某次大地震数据相吻合,那么发生类似灾难的可能性就变大。
 
但这种方式的预测也时对时错,人们想在小地震中找到可辨识的特征,这是按照人的逻辑思维来判断的,有时地震的模式太过复杂,人会找到一些模式的片段,但失去了对整个大局的判断力。
 
另外一种方式就更加传统,人们发现在地震前会发生一些奇特的现象,比如地下水位的变化,天气的变化,一些动物会出现异常的反应。
 
美国地质调查局指出:「大量传闻表明,牲畜、鱼类、鸟类、爬行动物和昆虫在地震前数星期至数秒钟的任意时刻都可能表现出奇怪的行为,我们仍然没有观察到动物在地震活动之前一致而可靠的行为,并且仍然无法解释这种预测行为背后的原理。」
 
说白了,这些现象还是缺乏一致性,它们只发生于某些地震事件中,没有权威的学术论文证明它们的可靠性,也没有哪个城市在周围建立过完整的动物监测所或水井监测站。
 
一个令人不安的现象是,由于地震预测的进展缓慢,研究机构的资金已经受到了约束,政府把希望寄托于超短期的预警上,就是当地震已经发生后,通过传感器收集数据,将地震发生消息进行大范围传播。
 
 
在这里需要说明的一个知识点是,地震预警和地震预报并不相同。
 
地震预报是对可能发生、但尚未发生的地震事件预先发出通告。地震预警则是在地震发生后,抢在地震波传播到设防地区前,向设防地区提前几秒至数十秒发出警报,减少受灾区域的损失和伤亡。
 
一般来说,地震横波具备较大破坏性,此次刷屏的地震预警,是利用了地震横波的传播速度慢于无线电波和计算机网络传播的速度。
速度较慢、造成破坏更大的横波(S 波)速度则通常在每秒 3千~4 千米左右
 
在地震横波到达之前,把监测到的地震信息通过无线电波或计算机网络提前发出,预警信息「跑」得快,地震横波「跑」得慢,就能起到预警效果,距离震中越远,预警提前的时间越长。
 
和灾难争分夺秒的地震预警,对时效性和准确性要求极高。如何很快、准确地进行地震定位和震级计算仍是一个世界难题。目前中国是少数拥有地震预警系统的国家之一。
 
此次宜宾 6.0 级地震中,地震预警网为距震中 51 千米的宜宾市提前 10 秒发出预警,预估地震烈度 5.2 度;距震中 80 千米的泸州市提前 18 秒发出预警,预估地震烈度 4.6 度;距震中 111 千米的自贡市提前 27 秒发出预警,预估烈度 4.1 度;距震中 124 千米的毕节市,预警时间 31 秒,预估烈度 4.0 度。
 
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。
 
 
 
 
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。
 
03 地震预警帮手:人工智能
 
当然,在这个 AI 和大数据的时代,地震预警也有新的机会。
 
在神经网络和深度学习的基础上,人们发明了很多了不起的东西,从可以下棋的 AlphaGo,会说话的数字助理 Siri 到无人驾驶车,在新技术的介入下,地震数据的分析方式也发生了改变。
 
以前科学家要盯着图纸,在一次次的波动中寻找规律,而利用深度学习和神经引擎,电脑处理大数据的能力有了指数级的提高,可以在看似无序的信息中找到可能存在的模式,预测地震形态。
 
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。
 
 
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。
 
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。
 
 
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。
 
此外,太平洋彼岸的斯坦福大学也在研究 AI 在预测地震方面的应用。不过他们拥有不同的研究方向,专注于提高对微小地震的预测力。因为像 2011 年 3 月日本海岸 9.0 级地震这样事件并不难察觉,但只占所有地震的很小一部分。地壳运动更多的是微震,即震级在 2.0 或以下的小地震,几乎不会造成财产损失。由于背景噪声等因素的干扰,地震监测系统常常疏漏这种地震。
 
和叫 Siri 说话一样,AI 在学习地震模式中需要大量的数据,前者需要的是语音和文字样本,后者则需要大量的地震记录。
 
此前的很多记录是不充分的,但随着传感器体积缩小,精度提高和成本的降低,科学家在一场地震中获得数据也越来越多。通过先进的传感器,人们已经可以根据小地震来预测一个可能的大断层的坍塌,对可能遭受危害的区域也能进行评估。
 
这并不意味着 AI 可以 100% 进行地震预测,但如果能在很大的地理范围上铺设一个系统网络,它可以极大地提升预测准确率,帮助人们判断地震发生的时间、地点和强度。
 
AI 也有其局限性,神经网络能在数据中找到它熟悉的数据,但对于新的数据,比如板块相撞时发出的声音,就不容易被神经网络纳入运算进程。
 
有些时候,这些声音有很大作用,不同大小的地震往往在声音上也不一样。科学家发明了一种叫随机森林的机器学习技术,在实验室内模拟出断层发出的声音,让系统进行未知数据的判定和学习。
 
洛斯阿拉莫斯国家实验室的保罗约翰逊表示,AI 的引入让地震预测有了新的希望,这是这个行业几十年来都没有看到的机会。
 
 
也有一些科学家对 AI 的加入表示怀疑,认为 AI 的预测依然是建立在概率的基础上,它或许能提高短期地震预测的成功率,但面对特大地震,特别是 50 年上百年一遇的地震,AI 也是无能为力。
 
东京大学的地震学家罗伯特·盖勒说:「AI 或许只会给出一个冷冰冰的数字,比如发生 7 级地震的概率在 98%,也许这个地震明天就来,也许 250 年以后才来。」
 
盖勒认为,这种概率分析处于无意义和误导之间,想要真正了解地震,就要对整个地球的构造有更好的理解,AI 只是让我们把现在的工作效率提高了,但它并没有拓宽我们的知识边界。
 
从这个角度来看,我们的处境和当年病床上的魏格纳一样,有了非常惊人的发现,有了一套似乎信得过的理论,但在这一切表象下,面对神秘莫测而能量巨大的地震,我们要始终保持敬畏之心。
 
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