新的人工智慧模型可以在重大

提前幾個月預測大地震的潛力。然而,這種預測技術的有效性和倫理影響仍有爭議。阿拉斯加大學費爾班克斯分校的一位科學家的研究表明,根據對先前大面積低水平構造活動的識別,公眾可以在大地震發生前提前幾天到幾個月收到通知。本分析重點在於阿拉斯加和加州的兩次重大地震。

這項工作由 UAF 地球物理研究所的研究助理教授  領導。赫羅納是一位地球物理學家和資料科學家,研究火山爆發和地震的前兆活動。德國慕尼黑路德維希馬克西米利安大學的地質學家 是這項研究的合著者。

此檢測方法基於機器學習,於8月28日發表在上。

赫羅納說:“我們的論文表明,先進的統計技術,特別是機器學習,有可能通過分析來自地震目錄的數據集來識別大地震的前兆。”

作者編寫了一種電腦演算法來搜尋資料以尋找異常的地震活動。演算法是一組電腦指令,可教導程式解釋資料、從中學習並做出明智的預測或決策。

案例研究

安克雷奇和里奇克萊斯特地震他們重 突尼西亞 電話號碼庫 點關注了兩次重大地震:2018 年安克雷奇 7.1 級地震和 2019 年加州里奇克萊斯特 6.4 至 7.1 級地震。

他們發現,在研究的兩次地震之前,阿拉斯加中南部和加州南部約 15% 至 25% 的地區發生了大約三個月的異常低震級區域地震活動。

他們的研究發現,大地震前的動盪主要是由震級低於1.5級的地震活動捕獲的。

安克雷奇地震發生於 2018 年 11 月 30 日上午 8 點 29 分,震央位於該市以北約 10.5 英里處。它對一些道路和高速公路造成了廣泛的破壞,一些建築物遭到破壞。

研究結果和啟示

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Girona 和Drymoni 使用他們的資 如何建立電話號碼粉 料訓練程序發現,在安克雷奇地震中,在11 月30 日地震發生前三個月左右,在30 天或更短的時間內發生大地震的機率突然增加到約80%。就在發生前幾天,這種可能性增加到大約 85%。他們對 Ridgecrest 地震序列在地震序列爆發前約 40 天開始的一段時間內得到了類似的機率發現。

赫羅納和德里莫尼提出了低強度前兆活動的地質原因:斷層內孔隙流體壓力的顯著增加。

孔隙流體壓力是指岩石內流體的壓力。如果壓力足以克服斷層兩側岩石塊之間的摩擦阻力,高孔隙流體壓力可能會導致斷層滑動。

「斷層中孔隙流體壓力的增加會導致大地震,從而改變斷層的力學特性,進而導致區域應力場的不均勻變化,」德萊莫尼說。 “我們認為這些不均勻的變化……控制了異常的前兆低震級地震活動。”

赫羅納說,機器學習正在對地震研究產生重大正面影響。

「現代地震網路產生大量資料集,經過適當分析,可以為地震事件的前兆提供有價值的見解,」他說。 “這就是機器學習和高效能運算的進步可以發揮變革作用的地方,使研究人員能夠識別可能預示即將發生地震的有意義的模式。”

地震預報的挑戰

作者表示,他們的演算法將在近乎即 馬來西亞數據 時的情況下進行測試,以識別和解決地震預報的潛在挑戰。他們補充說,如果沒有根據該地區的歷史地震活動來訓練演算法,則不應在新地區採用該方法。

赫羅納說,提供可靠的地震預報具有「非常重要且經常引起爭議的面向」。

他說:“準確的預測有可能通過提供早期預警來挽救生命並減少經濟損失,以便及時疏散和做好準備。” “然而,地震預報固有的不確定性也引發了重大的道德和實踐問題。”

他說:“錯誤的警報可能會導致不必要的恐慌、經濟混亂和公眾信任的喪失,而錯過的預測可能會帶來災難性的後果。”

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