地震預警：科技創新助力防震減災

文/朱亮（淮南市地震局）

根據國家發展和改革委員會發布的2022 年國家自然災害基本情況顯示，中國是一個經常發生地震的國家，2022 年中國大陸發生了27 次5 級以上的地震，超過了往年的平均水平。這些地震主要發生在西部地區，如青海、四川和新疆等地。地震對當地的影響十分巨大，約有94 萬人受到災害的影響，造成122 人死亡或失蹤，直接經濟損失達到224.5 億元。

面對地震的發生，人們不僅關注災難的后果，也在積極地開展地震預警，積極地利用科學技術手段應對地震災害。

一、地震預警的原理

在地震發生時，能量以地震波的形式釋放出來，其中包括縱波（P 波）、橫波（S 波）和面波。P 波是傳播速度最快的，大約每秒6km，它會引起垂直震動。S 波的傳播速度約為每秒3.5km，可引起水平震動。縱波P波和橫波S 波在地球表面合成后形成面波，面波當中尤其以勒夫波和瑞利波最為主要，特別是勒夫波的震動方向與波的傳播方向垂直，在地球表面平行傳播，振幅較大。它們會在建筑物地基下造成水平剪切，導致嚴重的結構損壞。瑞利波在地球表面附近滾動傳播，具有低速、低頻和高振幅的特點，在較遠處的地方比縱波和橫波更具破壞力。

由于電磁波的傳播速度（3.0×105km/s）明顯快于地震波，地震預警原理主要基于電磁波、P 波和S 波之間的速度差。首先，利用電磁波的快速傳播，遠離震中的人們可以及時獲知地震的發生，這種方法適用于異地預警。其次，利用P 波和S 波的速度差，通過在S 波到達之前觸發警報，來實現現場預警。最后，通過檢測S 波和面波是否達到一定的閾值來發出警報，在大地震時尤為重要，這種方法對地震應急管理至關重要。

二、地震預警技術模型

地震預警系統依賴于先進的地震監測設備和高速數據傳輸網絡。這些系統配備有精密的地震監測設備，戰略性地分布在不同的地理位置，能夠實時跟蹤地震波的傳播。當地震發生時，這些設備會迅速將數據傳輸到地震預警中心。根據接收到的數據，中心采用復雜的算法計算出與地震相關的重要信息，隨后發出預警信號，如圖1 所示。

圖1 地震預警系統的工作流程

根據地震預警系統中監測站與需要接受預警的城市的距離，地震預警系統又可分為異地預警和現地預警兩個類型。

異地預警是指在震中區域（地震發生地）安裝地震動觀測臺站，這些觀測站持續采集實時地面振動數據，從而為指定的目標區域提供預警。相反，現地預警需要在目標區域附近安裝地震動觀測臺站，在地面振動P 波發生后的幾秒鐘內，這些觀測站就能迅速獲取實時地面振動數據，然后利用這些數據來評估震級、位置和烈度等關鍵地震參數。與異地預警不同，現地預警系統對預警地和監測站之間的距離要求不高。地震動觀測臺站利用首次到達的P 波波形進行信息檢索，而P 波和S 波之間的速度差則用于預警。此外，現地預警只需在目標區域內安裝有限數量的站點，因此經濟投資相對較低。

然而，現地預警的盲區大于異地預警，特別是隨著預警距離的增加，現地預警提供的有效預警時間始終小于異地預警提供的時間，且現地預警時間由城市附近的預警臺站決定，因此無法獲得更長的預警時間。相比現地預警，異地預警由震中附近預警臺站決定，經過短暫的預警測算后，即可發出預警信息，能提供更長的預警時間，可為大型工程、高速鐵路、化工冶金等難以短時間停止的項目，提供更多安全保障。

三、技術創新對地震預警的支撐作用

近年來，隨著電子技術不斷更新、5G 網絡與大數據的結合，以及人工智能的迅猛發展，科技創新對地震預警的推進作用日益明顯，提升了地震預警系統的準確性、及時性和可靠性，有助于人們更好地應對地震風險。

（1）傳感器微型低功技術實時監測地震活動，提高地震預警系統的準確性和靈敏度。利用地震測震儀等傳感器設備能夠實時檢測到地震波的傳播速度和振幅，從而更準確地判斷地震的發生和預測其強度。比如，成都高新減災研究所在大陸地震預警網中建立了性能優異、經濟可行的地震預警監測技術體系，在地震預警監測中引入MEMS（微電子機械）傳感器，首創監測儀預處理地震波形的方法，在經費不足日本1/60 的情況下建成全球規模最大且10 年無誤報、預警時間更長的地震預警網。

（2）大數據分析解讀技術對地震數據進行篩選濾波、仿真模擬、實時分析，評估地震的危險程度和可能影響范圍。針對大量歷史地震數據，使用神經網絡和大數據分析技術，反復學習演化，根據地震波形特征、功率譜分布特征等，建立地震預測模型，提高地震預警的準確性和及時性。

（3）新一代通信技術將預警信息迅速傳遞。傳統的通信手段可能存在延遲和不穩定的問題，而新興的通信技術可以提供更穩定和快速的信息傳遞。目前，大陸地震預警網建立面向6 億級終端的地震預警發布體系，提出秒級向億級用戶靶向發布預警的方法，解決用戶過億、高并發復雜場景、應急處置對策多樣的難題，突破地震預警系統與重大工程控制系統的聯動技術壁壘，保障重大工程安全。

（4）人工智能提高預警準確度和時效性。利用人工智能和機器學習等技術，可以實現對地震數據的實時監測和分析，自動判斷地震的發生和預測其強度，這些智能化的系統可以幫助減少對人工干預的依賴，提高預警的速度和準確性。比如，我國國家地震烈度速報與預警系統基于自適應模糊聚類和時空關聯的排除復雜干擾的方法、卷積神經網絡和融合預估與實測技術的預警震級動態測算方法，突破“準”和“快”的核心技術，解決精準提取地震事件信息、大震破裂剛啟動就測定破裂方向和測算預警震級等難題。

四、地震預警的典型應用

目前，全球已運行地震預警系統的國家不足10個，處于測試階段的國家有13 個。例如，墨西哥于1991 年開發了墨西哥城地震預警系統（SAS），自1993年以來一直為該市提供地震預警服務。SAS 由12 個高靈敏度的振動傳感器組成，戰略性地分布在格雷羅峽谷東南部，相鄰兩個地震儀之間的間距為25km。當兩個或兩個以上監測站的地面震動振幅超過5.5 時，SAS 根據算法，確定預警震級和烈度，自動向墨西哥城發出警報。1995 年，墨西哥的南部格雷羅州發生了MS7.3 級地震，SAS 系統成功預警，并提前72 秒發出警報，拯救了無數生命，展示了該系統的實用性和有效性。

毗鄰環太平洋地震帶的日本，一直是一個地震多發且震級較大的國家，因此，他們十分重視地震預警工作，是世界上最早使用地震預警系統的國家。日本的地震預警系統采用緊急地震速報系統（ESRS），該系統以平均臺間距20km，共布設了約1000 套地震監測儀器。當監測站檢測到地面加速度達到或超過100cm/s2時，就能夠通過預設條件觸發警報。2011 年，日本3·11 大地震時，日本氣象廳僅用時12 秒，測定震級約9.0 級后，便向專業用戶發出第一條預警；震后15秒，向社會發布了第一條預警，是世界首次通過電視轉播的巨大地震。

從2015 年開始，中國地震局為了加快推進地震預警系統的開發應用，選擇毗鄰臺灣省的福建沿海地區，試點建設烈度計地震預警系統。為了縮小地震預警的盲區半徑，建立了地震烈度網，通過在每個鄉鎮布設一個臺站，來達到合適的臺站密度。這一舉措使福建省共計安裝900 余套烈度計觀測站，臺站間隔進一步縮小至10km 左右。然而，河北省的烈度速報和預警系統，則不同于福建的建設思路，由數字地震監測臺網和強震臺網共同構成。其中，數字地震監測臺網含有河北臺網的57 個臺，鄰近省、直轄市臺網的113個臺，初步形成了多達170 臺的大型綜合臺網。河北強震臺網由強震動臺構成，包括河北省內的48 個臺、北京22 個臺以及天津的10 個臺，還接入撥號強震臺站約40 個。

五、對安徽省地震預警工作的建議

安徽省地震預警系統自2018 年投入使用以來，在人們生產生活中發揮著重要的作用，但隨著科學技術進步，也面臨建造和維護監測設備的成本較高、需要更加可靠和快速的信號傳輸等挑戰。

1.加大布設預警臺密度

安徽省地震預警系統包含了省內地震監測臺網、國家烈度速報與預警工程建設的強震臺網、鄰近地區的部分臺站，共計約50 個臺站，平均臺間距約70km。為了確保地震臺網預警技術的快速準確、縮小盲區，需要大密度地布設預警臺，臺間距最好不超過30km，以保障預警系統能夠在第一時間測定地震，發揮預警能力。

2.積極推進國家烈度速報與預警工程安徽子項目

國家烈度速報與預警工程安徽子項目涵蓋了10000 多座基準站、基本站和一般站的新建和改造工作。通過這些預警站點采集到的實時數據，結合寬頻帶地震儀波形數據，大大提升測定地震三要素的準確性、及時性，為地震預警系統的性能提供有力支持。

3.加快新技術在地震預警中的作用

地震預警的目的是在破壞性地震波到達預警目標區之前提供幾十秒的預警時間，以便采取相應的防震減災措施，減少地震災區的損失。當前的地震預警系統僅僅發布預警信息并不能真正完成預警工作，還未覆蓋地震前的準備工作和地震發生后的烈度計算、影響場估算等。未來要加大面向地震預測應用開展基礎研究和應用研究，加快人工智能等新技術在地震預警系統的應用，推進地震預測預報的科學技術水平，積極探索地震預警服務社會的有效途徑。