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科技進步不斷暴露世界性難題——地震預(yù)測

2022-04-26 11:44:51來源:儀器網(wǎng)關(guān)鍵詞:地震預(yù)測閱讀量:2324
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導(dǎo)讀:地震預(yù)測作為一個既緊迫要求予以回答、又需要通過長期探索才能解決的難題的確非常困難,但與幾十年前的情況相比,科學(xué)家們通過各種儀器技術(shù),將這些難題暴露地更加清楚。

  【儀器網(wǎng) 行業(yè)要聞】地震使人類社會所要面臨的重要自然災(zāi)害之一,是由于地殼快速釋放能量過程中所造成振動,期間產(chǎn)生地震波的一種自然現(xiàn)象。單單從理論上聽著似乎并沒有那么可怕,但近20年來,全國重大地震已經(jīng)造成近100萬人傷亡,經(jīng)濟損失不計其數(shù)。這種極其復(fù)雜的自然現(xiàn)象,即便是在科學(xué)技術(shù)十分發(fā)達的今天,也很難做到準確的預(yù)測和預(yù)報。
 
  由于地球上的板塊之間相互擠壓碰撞,造成板塊邊沿及板塊內(nèi)部產(chǎn)生了錯動與破裂,從而引起了地震。地震所帶來的傷害不僅僅是人員的傷亡,它還會造成滑坡、山體崩塌、海嘯、有毒氣體泄漏以及細菌及放射性物質(zhì)擴散等次生災(zāi)害。其實,地震是一種極其普通且常見的自然現(xiàn)象,但由于地殼構(gòu)造的復(fù)雜性和震源區(qū)的不可直觀性,使得我們無法直接得知其孕育和發(fā)生,以及其成因和機制。到目前為止,人類都沒有完全掌握地震發(fā)生的規(guī)律,準確預(yù)測也存在著相當大的困難。
 
  但為了盡可能去抵御大自然所帶來的傷害,地震預(yù)測成為了“必修學(xué)科”。地震預(yù)測是一個既緊迫要求予以回答、又需要通過長期探索才能解決的難題。事實上,我國的地震預(yù)測至少已有2500余年的歷史。觀星測震是我國最初的地震預(yù)測方法,有近百條相關(guān)觀星測震經(jīng)驗被記錄在古書中。東漢順帝時期,張衡發(fā)明了世界公認的第一臺測振儀——候風(fēng)地動儀。
 
  再往后,觀星測震逐漸被觀地測震所取代。《地震解》中列舉了六種地震前的宏觀現(xiàn)象,“凡井水無有一切他故,而忽渾并發(fā)惡臭者,震兆也”、“池沼之水,無端泡沫上騰,若沸煎茶,勢必地震”、“若風(fēng)日清和,臺腿不作,海水忽然澆起,洶涌異常,勢必地震”等,這種依據(jù)地面上下的宏觀異常或是貼近地面的宏觀異常的預(yù)測地震的方法,更貼近大眾的日常生活。
 
  不過,盡管觀地測震不像觀星測震那樣高遠縹緲、神秘莫測,兩者的本質(zhì)上都屬于經(jīng)驗性預(yù)測,沒有辦法實質(zhì)性地促進我國的地震預(yù)測水平有突破性的提高。地震預(yù)測的進展主要受到地球內(nèi)部的“不可入性”、大地震的“非頻發(fā)性”以及地震物理過程復(fù)雜性等困難的制約。
 
  近些年來,我國在地震預(yù)測領(lǐng)域投入了大量的財力、物力、人力。高靈敏度氫氣地震預(yù)測儀是一種對氫氣濃度進行檢測,從而預(yù)報地震的儀器,它能夠精確地檢測到從地底冒出來的氫氣,其靈敏度甚至達到了千億分之一,相較傳統(tǒng)得觀測儀器,靈敏度提高了100萬倍以上;AETA多分量地震監(jiān)測系統(tǒng)主要由電磁波傳感器、地聲傳感器、數(shù)據(jù)處理終端及監(jiān)測數(shù)據(jù)云平臺以及數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)組成,可以通過捕捉“地聲”和“電磁擾動”等地震前兆的異常信號,從而對地震進行預(yù)測;張衡一號電磁監(jiān)測試驗衛(wèi)星是我國首顆觀測與地震活動相關(guān)電磁信息的衛(wèi)星,它搭載著高精度磁強計、感應(yīng)式磁力儀、電場探測儀、高能粒子探測儀等科學(xué)探測儀器,通過獲取相關(guān)觀測數(shù)據(jù),對我國及其周邊區(qū)域開展地震前兆跟蹤。
 
  近段時間,中國科技大學(xué)的李澤峰研究員甚至利用人工智能深度學(xué)習(xí)中的變分自編碼器對全球3000多個中大型地震的震源時間函數(shù)進行二維空間壓縮和模型重構(gòu),全景式地展示了全球地震矩釋放模式和數(shù)量分布的相似性和多樣性,深化了對地震能量釋放模式的認識,對地震早期預(yù)警中最終震級的可預(yù)測性提供了有益啟示
 
  地震預(yù)測作為一個既緊迫要求予以回答、又需要通過長期探索才能解決的難題的確非常困難,但與幾十年前的情況相比,科學(xué)家們通過各種技術(shù)儀器,將這些難題暴露地更加清楚。并依靠科技進步、強化對地震及其前兆的觀測,不斷提高地震觀測儀器的穩(wěn)定性和精確度,同時結(jié)合人工智能深度學(xué)習(xí)分析研究,堅持不懈,我們?nèi)阅軐Φ卣痤A(yù)測的前景保持謹慎樂觀的態(tài)度。
 
  (資料參考來源:科技日報、百科、四川省地震局、知網(wǎng)等)
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