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地震预测将如何成为现实?需要什么样的技术来了解地球表面下发生的事情?这类问题正是美国洛斯阿拉莫斯国家实验室、宾夕法尼亚州立大学和美国地质调查局的一组专家正在努力解决的问题,生命正处于危险之中。

平均是10000人死于地震,每年至少发生一次8级地震。除了火灾和洪水等一系列致命后果之外,地震还可能导致建筑物倒塌、天坑形成、引发山体滑坡,并引发毁灭性的海啸冲向陆地。

地震的真正威胁

对很多人来说,地震似乎并不是什么大威胁,但历史已经证明,地震有摧毁整个人类的潜力。的历史上最致命的地震1556年袭击了中国的陕西,估计有83万人丧生。

最近,在2010年,7级地震地震死亡海地有222570人受伤,130万人流离失所。2004年,一场9.1级的地震袭击了印度尼西亚的苏门答腊岛。在地震和海啸之后,有227,898人死亡或失踪,近200万人流离失所。

里氏震级是根据地震的强度和持续时间来对地震进行分类的,就像地震仪上记录的那样。任何8级或8级以上的地震都被定为大地震。作为参考,迄今为止测量到的最强地震是1960年发生在智利海岸的9.5级地震。

科学家能预测地震吗?简单的回答是,没有。大多数地震都发生在环太平洋火山带,也就是世界上大部分火山活动也发生在断层带。断层带是地球构造板块相互摩擦和碰撞的地方。

这些碰撞发生得很慢,随着时间的推移,巨大的压力逐渐积累起来。当两个板块之间的张力释放时,能量以地震波的形式逸出,传播到地表,造成我们在几英里以上感受到的震动。由于构造板块受到挤压或拉伸,地震也会发生在远离断层带的地方。

2010年发生在海地的地震造成222570人死亡,30万人受伤,100多万人流离失所。

那么,为什么我们还不知道如何预测地震呢?因为地球是不透明的,所以真正理解地震的机理是极具挑战性的。地质学家不能简单地透过表面观察构造板块是如何相互作用的,就像天文学家可以用望远镜观察天空一样。

这种观测障碍是地震预测存在问题的部分原因。目前,我们还无法准确准确地预测地震,尽管我们可以观察一些似乎有用的指标(比如之前的地震、行星排列、月相、潮汐和动物行为)。

用机器学习来预测地震

地球物理学家保罗•约翰逊他是洛斯阿拉莫斯国家实验室的地球科学教授克里斯Marone其他研究人员正在使用机器学习来推进地震科学,并创建一个地震预测模型。

在从地震观测中获得的多种数据形式中,有一种是由构造板块间摩擦产生的声波数据。在这种机器学习的新用途出现之前,地震事件中收集的很多数据——尤其是声波数据——都被忽略了,因为这些数据太多了,人类根本无法理解。但是有了机器学习,地球物理学家可以使用100%的数据。

为科学制造地震

在克里斯·马隆(Chris Marone)在宾夕法尼亚州立大学地球科学系的实验室里,研究人员正在使用一台地震机器,这种机器可以在巨大的压力下摩擦花岗岩,这样他们就可以通过摩擦产生、记录和分析声波数据。

研究人员利用模拟地震的声波数据生成预测算法。

研究人员将这些模拟地震的声学数据输入计算机,计算机可以根据地震强度生成预测算法。这些算法将被用来进行预测,然后将预测结果与实际结果进行比较。

当研究人员能够根据以前的数据预测该机器的下一次地震时,实验室取得了第一个重大突破。

可伸缩摩擦作为地震预报器

在现场模拟实验室实验的问题是,地震不一定会在人的一生中发生和重现。一个特定地点的大地震可能每50年、100年或1000年才发生一次,这使得测试一个预测模型非常困难。

研究人员决定研究一种被称为“缓慢滑动”的板块运动。在这种运动中,板块相互摩擦的缓慢活动会持续数天、数周或数月,而不像强烈的地震事件会突然发生,持续数分钟。

当研究人员能够预测该机器的下一次地震时,实验室取得了第一个重大突破。

接下来,研究人员观察到了温哥华岛下面的慢滑事件。很明显,在实验室中开发的数据模型似乎与现实生活中的观察结果相平行。研究人员使用在温哥华收集的数据集,在实验室中使用相同的练习方法,创建了一个新的机器学习模型。

机器模型接受了10到15个事件的训练。然后它被应用到一个它还没见过的新数据集上。值得注意的是,该算法能够准确地预测事件的滑移时间和位移。

地震预测的未来

当地质学家谈到地震预测时,他们指的是提前预测地震发生的时间、地点和震级,以便进行人员疏散的能力。

这项研究目前还不能挽救生命,但参与该项目的人满怀希望地认为,他们正在以一种重要的方式推进地震科学。因此,地震预报科学也应该得到发展。

建立能够应用于不同类型事件和世界各地不同地点板块运动的地震预测模型仍然是一个遥远的目标。在未来的十年里,我们仍然可能无法准确预测地震,但我们可能能够更准确地识别地震发生后的前兆。

我们才刚刚开始触及机器学习能力的表面。随着研究人员继续使用这种新工具,精确的地震预测可能最终成为现实。

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