纵观全球地震预警如何“跑赢”地震波?

 {dede:global.cfg_indexname function=strToU(@me)/}新闻资讯     |      2019-09-11 01:13

  中国地震台网正式测定,6月17日22时55分,四川省宜宾市长宁县(北纬28.34度,东经104.90度)发生6.0级地震,震源深度16千米。据悉,宜宾提前10秒收到预警,乐山提前43秒收到预警,成都提前61秒收到预警。这为居民做好相关应对准备赢得了宝贵时间,从而减少了大量损失。

  纵观全球,目前有4个国家提供了面向公众的地震预警服务,分别为墨西哥、日本、中国、尼泊尔。其中,尼泊尔的全套地震预警技术由成都高新减灾研究所提供。此外,美国、土耳其等国家也在积极研发地震预警系统。目前,这些地震预警系统建设进展如何?地震预警如何“跑赢”地震波?

  对长宁6.0级地震成功进行预警的是成都高新减灾研究所研发的ICL地震预警系统,该系统于2011年正式开始运行。

  该系统由一个全自动的物联网构成,在主要地震区布设了密集的地震预警监测仪,在地震发生后,利用电波比地震波传播速度快的原理,可以提前几秒到几十秒向地震波还未到达地区的用户自动发出地震预警警报。已有理论研究表明,预警时间为3秒,可使人员伤亡比减少14%;如果为10秒,人员伤亡比减少39% ;如果预警时间为20秒,可使人员伤亡比减少63%。

  2008年汶川地震之后,中国的地震预警系统开始迅速发展,目前我国的地震预警水平已经全球领先。

  据了解,成都高新减灾研究所与地震部门合作建设的大陆地震预警网,覆盖面积达220万平方公里,覆盖我国地震区人口90%,已成功预警芦山7级地震、鲁甸6.5级地震、九寨沟7级地震等52次破坏性地震,且未发生一次误报、漏报。此外,该地震预警系统的平均响应时间(即从地震发生时刻到用户收到预警信息的时间,响应时间越短表明该技术越优)是世界上最快的,比日本快30%。

  不仅如此,目前该系统平均响应时间、盲区半径、震级偏差等关键核心技术均优于日本,使我国成为继墨西哥、日本之后第三个具有地震预警能力的国家。

  墨西哥地震预警系统(SASMEX)的前身是“墨西哥城地震预警系统”(SAS)。SAS于1991年9月开始试运行,并于1993年8月正式向墨西哥城的民众提供预警信息,是世界上第一个正式为公众提供预警的地震预警系统。

  一般而言,SASMEX系统能够提前60秒左右向墨西哥城提供预警,超过30秒向瓦哈卡市提供预警。例如,在2012年格雷罗-瓦哈卡地震期间,该系统提前25秒向瓦哈卡市提供了预警,提前45秒向奇尔潘辛戈和阿卡普尔科提供了预警,提前75秒向墨西哥城提供了预警。

  然而,该系统的覆盖范围有很大不足。在墨西哥城,2000万人口中仅有约440万人可以及时接收到预警信息。近年来,墨西哥通过新增监测仪、提升预警技术水平、扩大应用区域等方式,不断完善该系统。

  值得一提的是,2005年,墨西哥国家理工学院的巴埃纳·迪亚斯等人发明了一种地震预警系统,可以在地震波抵达前200秒通过手机向人们发送预警信号。

  日本自2001年开始建设由1000个地震监测仪构成的监测网,以及覆盖日本全境的“紧急地震速报系统”。

  该系统于2007年开始为日本全国民众和工程服务。目前,相关研究人员也在积极提升系统可靠性,发展基于地震波动方程的地震预警新技术等。

  当前,日本国内有多套地震预警系统正在运行,包括面向公众的紧急地震速报系统和面向新干线铁路系统的地震早期检知警报系统(UrEDAS)等。

  2018年10月,美国加州理工学院科学家研发出地震提前“预警系统”(Shake Alert),该系统可通过手机应用软件提前10秒至30秒将地震警报发送给每一个人,帮助加州百姓提前做好预防地震的各项准备,进而减少地震所造成的生命和财产损失。

  这些年,加州理工学院科学家在地震预防领域做出了很多努力,他们在国际知名的地震实验室用帕沙迪那市现有的光纤网制作了由5万个地震仪组成的地震预警系统,极大地提高了该系统侦测地壳运动的能力;安装在帕沙迪那喷气动力实验室的“先进快速影响分析”系统为美国太空总署提供了地震和其他灾害的高清地图,这一信息有助于政府部门快速做出灾后重建计划;研发的灾后个人紧急寻觅系统(FINDER)通过微波感应器来探测灾后废墟下的人类脉动信号,该仪器在2017年墨西哥城大地震中得到了应用。

  根据联邦紧急管理局(FEMA)的调查统计,美国77%的地震都发生在美国西岸的加州、俄勒冈和华盛顿州,每年仅美国西部因地震造成的损失就高达41亿美元。人类对水、电、气、网络、通信设备和交通运输的高度依赖,让地震的危害变得越来越大。在这种背景下,地震提前预警系统就显得尤为重要。

  此外,一些科学家当前正利用人工智能等新技术来预测地震。例如,2017年,来自剑桥大学、美国洛斯阿拉莫斯国家实验室以及波士顿大学的研究人员,利用一个特殊系统在实验室中模拟地震,他们在这一过程中借助一种较隐蔽的声学信号来“训练”机器学习算法,从中找到规律,最终实现对地震的预测。这种技术在实验室模拟状态下能成功预测地震,未来或许能更高效地预测这类灾害的发生。

  美国国家飓风中心(NHC)监测信息显示,热带风暴“纳特”已经加强为1级飓风。 “纳特”已经给中美洲带来严重破坏,导致至少28人死亡。