研究人员利用机器学习，发明了一种通过识别早期低震级地震活动来预测大地震的方法，从而可能提供至关重要的早期预警。
一项新研究强调，利用机器学习检测地震活动的早期迹象，可以提前数月预测大地震。然而，这种预测技术的有效性和伦理影响仍存在争议。
阿拉斯加大学费尔班克斯分校的一位科学家的研究表明，通过识别大面积地区之前的低水平构造活动，公众可以在大地震发生前几天到几个月收到通知。该分析集中于阿拉斯加和加利福尼亚的两次大地震。
这项工作由乌克兰阿拉巴马大学地球物理研究所的研究助理教授塔西洛·赫罗纳 (Társilo Girona) 领导。
吉罗纳是一位地球物理学家和数据科学家，研究火山爆发和地震的前兆活动。德国慕尼黑路德维希马克西米利安大学的地质学家 Kyriaki Drymoni 是本文的合著者。
该基于机器学习的检测方法于8月28日发表在《自然通讯》杂志上。
赫罗纳说：“我们的论文表明，先进的统计技术，特别是机器学习，有可能通过分析来自地震目录的数据集来识别大震级地震的前兆。”
作者编写了一种计算机算法来搜索数据以寻找异常地震活动。算法是一组计算机指令，用于教导程序解释数据、从数据中学习并做出明智的预测或决策。
案例研究：安克雷奇和里奇克雷斯特地震他们重点关注了两次大地震：2018 年 7.1 级安克雷奇地震和 2019 年加利福尼亚州里奇克雷斯特 6.4 至 7.1 级地震序列。
他们发现，在两次研究的地震发生之前，阿拉斯加中南部和加州南部大约 15% 到 25% 的地区发生了大约三个月的异常低震级区域地震。
他们的研究发现，大地震前的动荡大多被震级低于 1.5 级的地震活动所捕获。
安克雷奇地震发生于 2018 年 11 月 30 日上午 8:29，震中位于该市以北约 10.5 英里处。地震对部分道路和高速公路造成严重破坏，数座建筑物受损。
发现与启示Girona 和 Drymoni 使用经过数据训练的程序，在安克雷奇地震中发现，在 11 月 30 日地震发生前三个月左右，大地震在 30 天或更短时间内发生的概率突然增加至约 80%。在地震发生前几天，概率增加到约 85%。在里奇克莱斯特地震序列中，他们在地震序列开始前约 40 天的时间段内也发现了类似的概率。
Girona 和 Drymoni 提出了低强度前兆活动的地质原因：断层内的孔隙流体压力显著增加。
孔隙流体压力是指岩石内部流体的压力。如果孔隙流体压力足以克服断层两侧岩石块之间的摩擦阻力，则高孔隙流体压力可能导致断层滑动。
“断层中孔隙流体压力的增加导致大地震，从而改变了断层的机械特性，进而导致区域应力场的不均匀变化，”Drymoni 指出：“我们认为这些不均匀变化……控制着异常的、前兆性的低震级地震活动。”
赫罗纳表示，机器学习对地震研究产生了重大积极影响。“现代地震网络产生了大量的数据集，如果经过适当的分析，可以为地震事件的前兆提供有价值的见解。这就是机器学习和高性能计算的进步可以发挥变革作用的地方，使研究人员能够识别可能预示即将发生地震的有意义的模式。”
地震预报的挑战作者表示，他们的算法将在近乎实时的情况下进行测试，以识别和解决地震预测的潜在挑战。他们补充说，如果没有用该地区的历史地震活动对算法进行训练，则不应在新地区使用该方法。
赫罗纳表示，做出可靠的地震预报具有“极其重要且常常引起争议的层面”。
“准确的预报能够提供早期预警，帮助人们及时撤离和做好准备，从而挽救生命并减少经济损失。然而，地震预报固有的不确定性也引发了重大的伦理和实践问题。”赫罗纳强调：“错误警报可能导致不必要的恐慌、经济混乱和公众信任的丧失，而错误的预测则可能带来灾难性的后果。”
参考文献：Társilo Girona 和 Kyriaki Drymoni 撰写的“大震级地震前的异常低震级地震”，2024 年 8 月 28 日，《自然通讯》。DOI：10.1038/s41467-024-51596-z
来源：阿拉斯加大学费尔班克斯分校
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