搶跑10秒，地震預警真的做到了「預報」？

6月17日22時55分，四川宜賓市長寧縣發生6.0級地震，震源深度16千米。經中國地震台網正式測定，長寧縣及周邊縣市接連發生餘震。

文/張繼文 億歐專欄作者

6月17日22時55分，四川宜賓市長寧縣發生6.0級地震，震源深度16千米。經中國地震台網正式測定，長寧縣及周邊縣市接連發生餘震。成都高新減災研究所與應急管理部門聯合建設的大陸地震預警網為宜賓市提前10秒發出地震預警，成都市更是提前到61秒。

研究表明，預警時間3秒可使人員傷亡比減少14%；預警時間10秒減少39%；預警時間為20秒減少63%。目前，傷亡人士還在變化中，尚未有準確的傷亡比減少的比例。

不過這款地震預警系統卻刷爆了朋友圈，網友們均在感嘆科技的進步。但這款系統做到的是「預警」並非「預報」，究竟何時能攻克地震預報這一世界難題？

「大喇叭」預警刷爆朋友圈

這款系統蘊含哪些黑科技？

四川省宜賓市發生了6.0級地震，但是震感最強卻爆發在朋友圈。地震發生之前，大陸地震預警網成功地預警了本次地震，提前10秒向宜賓預警，提前61秒向成都預警。初步統計表明，成都市的180個學校、110個社區收到預警，宜賓市、樂山市、成都市13個區縣等開通了廣電和互聯網電視地震預警的區域發齣電視地震預警提示。雲南省昭通市、四川省宜賓市、四川省雅安市等3個縣的4個農村場鎮提前7秒-65秒發出預警。

據悉，該預警技術由成都高新減災研究所大陸地震預警中心提供。早在2018年5月，成都高新區60個社區啟用了地震預警「大喇叭」，通過社區廣播、手機、電視等多途徑，在地震波到達前提前預警，有效保障社區居民人身財產安全，宜賓地震是「大喇叭」預警系統的首秀。

以往的地震信息都是在地震發生後才能得知，此次不僅在提前得知地震級數而且能夠精準地預測到地震到達時間，該系統中究竟運用了哪項黑科技。成都高新減災研究所所長王暾：「地震預警的原理就是利用電波比地震波的速度快，當地震在震中開始發生的時候，通過地震預警網的監測，實現對地震還沒有波及的區域，提前幾秒到幾十秒發出警報。」

這套地震預警系統其實是一個全自動化的物聯網，安放在可能發生地震的區域的感測器將地震波實時傳輸數據便可到達地震預警的目的。對傳回來的數據進行分析，網路和計算機便可以知道地震發生的位置和大概震級。

目前，成都高新減災研究所建成5000多個地震預警監測台站，遍布全國各地，與全國31個省份的市、縣地震部門合作建設覆蓋面積達220萬平方公里、覆蓋人口6.6億人的世界最大的大陸地震預警網。

隨著大陸地震預警網的部署，中國成為繼墨西哥、日本後第三個具有地震預警技術能力的國家。中國的應急產業也在逐漸興起，援引上游新聞的數據，我國應急領域相關產品和服務產值達到近萬億元。

預警不等於預報

AI技術究竟能否破解地震難關

應急產業作為國內的新型產業，市場容量大，前景廣闊，且造福社會。我們或許沉浸在此次的地震預警系統帶來的震撼，但我們要清楚地認識到預警系統並不是真正地地震預報。

「地震預警」是指地震發生後，預警系統向震中周邊的地區發出警報，並測算出地震波到達的時間，並非在地震發生前未卜先知的「地震預測」。

如今，地震預報工作依舊是世界公認的技術難關，尚且沒有任何一個國家可以破解。近幾年AI大行其道，研究人員也在嘗試用深度學習、機器學習等技術來攻破這一難關。

今年3月6日外媒報道，加州理工學院地震學實驗室的工程師們正在使用英偉達的GPU、AI 和深度學習開發一種更智能的地震預警系統。該系統開發一個神經網路，利用三個NVIDIA GPU的計算資源，從南加州地震記錄的25萬多個地震記錄資料庫中分析信息。

神經網路的運用或許可以將以前認為無意義的雜訊，通過分析和對比精確地指出模擬斷層會在何時滑動，這是地震預測史上一項重大的技術進步。但這項技術僅僅停留在實驗室，在現實的惡劣環境下，感測器如何及時獲取信息，演算法能否實現快速計算海量數據均是未來技術需要攻克的難關。

很多人對於目前AI在地震預測上釋放的能力仍存有疑惑，神經網路對數據的分析依舊是停留在對以往熟悉的數據進行分析，對於新的數據很難納入其計算進程。例如，百年一遇的地震，AI的預測能力便會大打折扣。

雖然，我們期望自己把握地震到達的時間，從而減少地震帶給人們的人身和財產危害。但是AI技術的加持並不會馬上就能化解這個科學界最大的玄學。

震前預測舉步維艱

震後救援AI、無人機、機器人大顯身手

震前預測可謂路漫漫其修遠兮，但是震後新技術的運用也可以極大地減少災害造成的損失。雖然AI在預測地震的能力並未完全顯現，但AI可以通過訓練出一個了解地震如何損壞建築物規律的模型，將該模型與數據相結合，便可以預測出建築物對於衝擊波的反饋，進而可以為政府、應急部門提供烈度速報圖。

受災地圖的生成能夠幫助救災人員了解受災人數最多的區域和建築物損壞最嚴重的地方。將災害強度與人數相乘便可以預估哪一地區受災最為嚴重，便可以在最快的時間內找到破壞最強的災區，第一時間搶救更多人的生命。

明確救援規劃以後，救援工作便可有序開展。但往往救災現場環境惡劣，救災人員對於災區情況的陌生會拉慢搜救工作的進度。如今，消費級無人機能夠快速地傳回災區影像資料，極大地提高了搜救效率並且降低搜救成本。從2008年的冰凍災害開始，無人機便開始應用在災害救援工作上，無人機可以實現遠距離搜救、遠距離視頻傳輸、投放食物和醫療設備，甚至可以進行無人機測繪，為救援工作提供進一步保障。無人機成本低、操作簡單，因此得以在應急救援中被大量推廣使用。

無人機可以幫救援人員探測情況，機器人可以幫助人們到達難以到達的地方。如今，地面搜集機器人、空中搜救機器人、水下搜救機器人等海陸空全面覆蓋，機器人計入人類無法到達的領域，完成人類難以完成的工作。如今，很多災後救援機器人已經應用在救援現場，如蛇形機器人，身長8米，可以攀爬20度的斜坡，能夠進入狹小的空間內探測信息。

災後救援機器人的應用既可以保護救援人員的安全，又能更加有效地救援被困人員。

宜賓地震實現地震預警能夠減少受災人數，但地震依舊無法預測，無情地奪走無數人性命。值得慶幸的是，技術的發展讓災後救援工作能夠儘快開展，並且盡最大地可能解救受災人員。

此前統計，地震共造成長寧縣、珙縣、高縣等區縣受災，受災人口142832人，因災死亡13人。為災區人員祈福，希望技術的發展可以讓更多的人遠離自然災害的折磨。

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