发布日期：2024-10-13 16:17 点击次数：116
商讨东说念主员愚弄机器学习，发明了一种通过识别早期低震级地震看成来瞻望地面震的要领管理系统开发资讯，从而可能提供至关遑急的早期预警。
一项新商讨强调，愚弄机器学习检测地震看成的早期迹象，不错提前数月瞻望地面震。但是，这种瞻望本领的有用性和伦理影响仍存在争议。
阿拉斯加大膏火尔班克斯分校的一位科学家的商讨标明，通过识别大面积地区之前的低水平构造看成，公众不错在地面震发生前几天到几个月收到见知。该分析聚拢于阿拉斯加和加利福尼亚的两次地面震。
这项责任由乌克兰阿拉巴马大学地球物理商讨所的商讨助理教导塔西洛·赫罗纳 (Társilo Girona) 教导。
吉罗纳是一位地球物理学家和数据科学家，商讨火山爆发和地震的前兆看成。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要领于8月28日发表在《当然通信》杂志上。
赫罗纳说：“咱们的论文标明，先进的统计本领，终点是机器学习，有可能通过分析来自地震目次的数据集来识别大震级地震的前兆。”
作家编写了一种野神思算法来搜索数据以寻找极端地震看成。算法是一组野神思请示，用于教导技艺诠释数据、从数据中学习并作念出奢睿的瞻望或决议。
案例商讨：安克雷奇和里奇克雷斯挑升震
他们重心宥恕了两次地面震：2018 年 7.1 级安克雷奇地震和 2019 年加利福尼亚乡镇奇克雷斯特 6.4 至 7.1 级地震序列。
他们发现，在两次商讨的地震发生之前，阿拉斯加中南部和加州南部约莫 15% 到 25% 的地区发生了约莫三个月的极端低震级区域地震。
他们的商讨发现，地面震前的漂泊大多被震级低于 1.5 级的地震看成所拿获。
安克雷奇地震发生于 2018 年 11 月 30 日上昼 8:29，震中位于该市以北约 10.5 英里处。地震对部分说念路和高速公路形成严重艰涩，数座建造物受损。
发现与启示
Girona 和 Drymoni 使用流程数据历练的技艺，在安克雷奇地震中发现，在 11 月 30 日地震发生前三个月控制，地面震在 30 天或更短时候内发生的概率霎时加多至约 80%。在地震发生前几天，概率加多到约 85%。在里奇克莱斯挑升震序列中，他们在地震序列开动前约 40 天的时候段内也发现了肖似的概率。
Girona 和 Drymoni 建议了低强度前兆看成的地质原因：断层内的孔隙流体压力显耀加多。
孔隙流体压力是指岩石里面流体的压力。淌若孔隙流体压力足以克服断层两侧岩石块之间的摩擦阻力，管理系统开发价格则高孔隙流体压力可能导致断层滑动。
决赛中国U20女排首发派出主攻李晨瑄、郭湘玲，副攻陈厚羽、单琳倩，接应王音迪，二传朱航霆和自由人孙婉鋆。
主攻（5人）：布萨、洛佐、拉佐维奇、米伦科维奇、乌泽拉奇
“断层中孔隙流体压力的加多导致地面震，从而改革了断层的机械特色，进而导致区域应力场的不均匀变化，”Drymoni 指出：“咱们觉得这些不均匀变化……截止着极端的、前兆性的低震级地震看成。”
赫罗纳暗意，机器学习对地震商讨产生了要紧积极影响。“当代地震集中产生了多半的数据集，淌若流程得当的分析，不错为地震事件的前兆提供有价值的视力。这即是机器学习和高性能野心的迥殊不错线路变革作用的所在，使商讨东说念主员大概识别可能预示行将发生地震的有益旨的样式。”
地震预告的挑战
作家暗意，他们的算法将在近乎实时的情况下进行测试，以识别和贬责地震瞻望的潜在挑战。他们补充说，淌若莫得用该地区的历史地震看成对算法进行历练，则不应在新地区使用该要领。
赫罗纳暗意，作念出可靠的地震预告具有“极其遑急且频频引起争议的层面”。
“准确的预告大概提供早期预警，匡助东说念主们实时撤退和作念好准备，从而赈济生命并减少经济赔本。但是，地震预告固有的不笃定性也激勉了要紧的伦理和实施问题。”赫罗纳强调：“失误警报可能导致不消要的懆急、经济巨大和公众信任的丧失，而失误的瞻望则可能带来晦气性的末端。”
参考文件：Társilo Girona 和 Kyriaki Drymoni 撰写的“大震级地震前的极端低震级地震”，2024 年 8 月 28 日管理系统开发资讯，《当然通信》。DOI：10.1038/s41467-024-51596-z