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                用大數據精準預測地震,每年將有1.3萬人免于受難

                發布時間:2017-08-09

                導語:地震災害每年在全球范圍造成超過13,000人死亡,500萬人受傷或遭受財產損失,外加每年120億美元的經濟損失。

                 

                      08月08日21時19分,在四川阿壩州九寨溝縣發生7.0級地震。讓我們為逝者默哀,為生者祈福。

                      我們可以預知即將發生的地震。只是我們不知道如何盡快、盡可能多地向老百姓發出預警,從而提前避免大禍降臨。

                      地震災害每年在全球范圍造成超過13,000人死亡,500萬人受傷或遭受財產損失,外加每年120億美元(1980年-2008年平均值)的經濟損失。所以理所當然的,科學家一直要面對來自公眾的詢問——對地震的預測能不能更準確一些?

                      有研究已經表明,人們如果如果能在地震發生時提前3秒,傷亡人數可降低14%,10秒獲得警報,傷亡人數可減少39%,提前20秒,傷亡人數可降低63%。

                 

                地震預警系統的關鍵究竟在哪里?

                      在了解“地震預警”這個世界性難題的關鍵點之前,我們要先了解什么是地震預警與地震預報:

                      “地震預警”則指在地震發生后,利用縱波(P波,主要使地面上下顛簸)比橫波(S波,主要使地面左右顛簸)傳播速度不同而產生的時間差,與時間賽跑,在威力更大的橫波到達預警目標之前對外發出預警。

                      “地震預報”則是指的是在地震發生之前,預知地震發生的地點和時間,從而快速將人員提前撤離地震區,關閉次生災害源,將地震災害降低到最低。

                      因此,作為一種“超級新聞速報”,地震預警對于信息時效性與準確性的要求是前所未有的,傳統的地震定位與算法基本不能在預警系統中使用。而這兩個模塊也就成了全球地震監測技術發展過程中的關鍵性技術難題。也正因為如此,地震預警至今仍然是一個世界性難題。

                      總之,一個完整的地震預警系統至少應該包括實時地震定位、實時震級計算、預警目標區烈度估計以及預警信息發布等幾個重要功能模塊。而“定位算法”與“實時震級計算”則是整個預警系統中最重要、最關鍵、也是決定地震預警成敗的兩個主要功能模塊。

                      沒錯,地震預警,算法必不可少。

                 

                      其中,實時震級計算則是整個地震預警系統中最復雜、也是最困難的一部分。由于地震預警對于信息有著超高的時效性要求,計算預警震級時往往只有震中附近的少數幾個觸發臺站、有限時間長度內的信息可以利用。因此,相關技術人員就必須找到一些非常規的、穩定可靠的實時震級計算方法。

                目前,國際上也已發展了實用的實時震級計算方法,這些方法大致可以歸納為三大類:與周期/頻率相關算法,與幅值相關的算法,以及與強度相關的算法。

                 

                大數據分析將會使地震預測更為精準

                      多年以來,預測地震幾乎完全依靠對震頻的監測,并在可能再次發生類似地震時以此作為預測的依據。盡管還有很多潛在的地震預警信號,比如大氣條件的變化或者是地面涌現大量蛇群(1975年海城大地震前夕便出現過此現象),但預測的準確率還是太低了,無法預防這種往往造成大量聲明和財產損失的災難。

                      學者們常常提出各種論斷,認為精準的地震預測是不可能實現的,原因是造成潛在地震擾動的條件存在于所有地殼構造的斷層中, 同時小規模的地質活動可在任何一點引發更為巨大且毀滅性更強的地震。

                      然而,這一切正在改變。

                      大數據分析通過使用衛星和氣象數據,并結合統計分析,開啟了一種新的地震預報形式。而這項研究所取得的喜人成果似乎可以有力駁斥那些否定者們的錯誤觀點。

                 

                      比如說位于美國澤西島的Terra Seismic公司,通過使用衛星數據可預測發生在世界各地的大地震,精準度達到90%。

                      Terra Seismic公司首席執行官奧列格·艾爾辛(Oleg Elshin)說道:“依靠我們這種前所未有的衛星大數據技術,我們可以在零到30天內提前預測在主要地震多發國家即將發生的大地震(震級為6級以上)”艾爾辛表示他們已經準確預測過智利塔拉怕卡的大地震(震級為8.1),墨西哥格雷羅州7.2級大地震以及提前9天預測了2015年3月3日在印尼發生的6.4級地震。

                      盡管該公司在2011年才成立,但自2004年起便通過使用美國、歐洲和亞洲衛星服務以及地基設施對其系統進行測試,以監測由于能量和氣體釋放造成的大氣異常,這些現象往往可以在地震發生前觀測到。

                Terra Seismic

                      此系統使用在Python編寫的開放源代碼軟件,并在Apache網絡服務器上運行加載大量衛星數據,每天從地震活動正在進行或即將發生的地區收集這些數據。其定制算法,是以集合高危地震發生前的各種環境狀況的歷史資料為基礎,再分析衛星圖像和傳感器數據,從而推斷地震風險。

                      當然還有很多其他的組織也在監測這些跡象——但目前只有大數據分析能把預測精度提高好幾個層次。如果只是孤立地監測這些特定指標或許是毫無意義——因為決定地震發生地點以及破壞程度的因素有很多。

                      但是通過監測所有潛在震源區以及將某場地震的所有數據與其他任何一場地震關聯起來,就可以根據統計學原理,極大地提高預測準確性,并構建出精度極大提高的地震活動預測模型。

                      地震(及其引發的海嘯)對人類生命和經濟造成的損失是毀滅性的的——2011年日本東海岸發生的地震造成近16,000人員死亡,摧毀了超過127,290棟建筑,致使大約25萬人流離失所。

                      如果能提高地震預測的精準度,就可以更加有效地地分配資源、進行人員疏散和開展救援工作,從而挽救更多生命。

                      因此,我們正再次目睹大數據的應用將不可能變為可能——有望降低全球由自然災害引發的人員傷亡和慘劇的發生。

                 

                本文來源:造就、潮科技 綜合整理

                 

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