台北、嘉義、金山的4連震,若有AI能提前預測嗎?

蘇南/雲林科技大學營建系教授
最近4個地震接連來!昨(10日)清晨4時12分,台北市士林發生芮氏規模3.8級地震。9日下午16時20分,士林也發生規模3.2級地震。又,8日凌晨0時52分,嘉義縣大埔鄉發生4.9級地震。還有新北市金山區在1月28日晚間18時48分發生規模3.5級地震。
這些地震的原因是甚麼?對10日的士林地震,氣象局認為,乃「板塊碰撞張裂」所致,和大屯火山群無關。筆者以為,因為菲律賓海板塊以每年約8.2公分速率往西北方移動,在台灣附近與歐亞大陸板塊會合,致地質活躍板塊相互擠壓,地層會彎曲(褶皺,fold)、擠壓碰撞發生破裂面(斷層,fault)。當前述兩大板塊的移動力不減,破裂面上會累積能量,形成地震以便釋放能量。
為何每次地震氣象局都會說:「正常能量釋放」?經常發生小地震好嗎?筆者認為,台灣位於活動的板塊邊界上,地下有33條活動斷層,常發生小地震未必不好!因可讓地震能量慢慢釋放,久了沒發生小地震才可怕,否則地震能量累積而大爆發是可怕的,例如921地震就是很久沒釋放能量而爆發的。
要不要逃命呢?可從搖晃或房屋、門窗聲音判斷嗎?筆者認為,921地震後有作「耐震設計」的鋼筋混凝土建築物(RC),倘無加蓋「違建」或室內裝修時「破壞」樑、柱或樓版的結構系統時;依筆者粗估,約可耐得住「6級」地震;惟須視離斷層的遠近、地質條件(土壤液化)、房屋施工品質及使用狀況等條件而具體認定!
地震預測可以更即時、更快、更準嗎?傳統的預測方法大多使用「地震危險度圖」來預測下次地震發生時機,被詬病「精確度」似乎不足,因為它是用「均數」來判斷的。
AI可以預測地震?哈佛大學和Google的科學家們透過AI來預測,分析成千上萬的地震數據,透過機器學習(Machine learning),可以預測餘震。它經常在無預警下發生,導致第二波傷亡。利用深度學習演算法,可預測餘震發生的時間、地點和強度。
英國劍橋大學的地震研究小組(前年10月),對於下一次地震發生的時間,結合AI的機器學習的算法、量子計算機(Quantum computer)的進步、大數據(Big data)等新科技的應用,AI機器人(Robot)已可成功地在實驗室,預測下次地震到來時間。但仍無法預測火山爆發等自然災害所產生的地震。
AI預測地震的原理是甚麼? 1.首先給機器人輸入原始地震數據,即在實驗室模擬地震發生前、中、後的地震振動訊號。2. AI機器人通過演算法(Algorithm)篩選數據,查找地震發生時的「可靠信號模式」。3.當地殼板塊移動或地盤應力波傳來時,AI機器人可結合原來實驗室的數據,發出「持續性的磨削噪聲」,代表地震信號而被捕捉、預測。例如,如果人工地震將在20秒內發生,則研究人員可以分析信號,準確預測該地震,精確到秒。
筆者以為,使用AI預測地震,值得地震頻繁的台灣加速研發!建議中央氣象局、中央地質調查所、科技部、工研院及國家實驗研究院,應儘早規劃此領域研究,而大學及科研機構,也要培養地震預測的「跨領域人才」,加強傳統地震專業與人工智慧及大數據整合。聚焦於「AI地震防災智慧平台」的建置,使地震預測更快更準,保障民眾生命財產安全。
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