地震前1分鐘發出預警 他們是怎麼做到的？
整理 | 吳非
8月8日21時19分，四川阿壩州九寨溝縣（北緯33.20度，東經103.82度）發生7.0級地震，震源深度20千米。截至8月9日10時，地震已造成13人死亡、175人受傷。
很多人注意到，幾乎在九寨溝地震發生的同時，地震預警（ICL）app在不到20秒的時間內連續發佈了5條推送，提前71秒為成都市的用户提供預警信息；汶川居民也通過電視上出現的地震倒計時，及時獲得地震預警信息。而這套預警系統的研發團隊，正是成都高新減災研究所。
很多人對地震預警系統的瞭解始於2013年4月20日的四川蘆山地震。在這場7.0級的地震中，ICL地震預警系統為成都贏得了28秒的預警時間。事實上，從2013年起，ICL已經連續預警了38次造成了破壞的地震，且無漏報、誤報。該系統是如何進行地震預警的，當地震來臨時，它能為我們提供怎樣的幫助？
圖片來源：成都高新減災研究所官網
全球領先的預警系統
要理解地震預警的機制，我們需要首先掌握地震波的傳遞方式。在地殼內部傳播的地震波有兩種，一種是速度較快，但破壞性較弱的縱波，其在地殼中的傳播速度約為5.5千米/秒～7千米/秒；另一種是破壞性較強的橫波，地震對地表造成的破壞主要拜其所賜。橫波的傳播速度較慢，為3.2千米/秒～4千米/秒。所下圖所示，地震發生之時，震源附近的地震監測儀首先捕捉到縱波信號，並將數據傳遞到預警中心。當2~3個台站的信息彙總，預警中心將分析這些信號，併發出首次預警。由於電波的傳播速度是遠快於地震波的30萬千米/秒，因此預警信息有可能在破壞形成之前，通過智能手機、廣播電視、微博、地震預警信息接收服務器等終端，發送至將會受到地震影響的區域。理論研究顯示，如果預警時間為3秒，可使人員傷亡比例減少14％；如果為10秒，人員傷亡比例可減少39％。
地震預警系統原理示意圖。原圖：日本氣象廳
縮短響應時間、提升預警準確率的一個關鍵因素，是地震台網的建設。地震預警系統的原理圖清晰地展示了地震台密度與預警時間之間的密切關係。在汶川地震發生時，我國有的地震帶上幾百千米也沒有一個台站，並且中國地震台網過去主要用於科研，沒有考慮到預警功能。4年前，成都高新減災研究所所長王暾在接受《環球科學》採訪時表示，要成功預警，每隔30千米甚至25千米就需要有一個台站。在這個問題上，成都高新減災研究所專門針對地震預警研發了一款監測儀。這種監測儀的響應速度很快，能在地震發生後更短的時間內採集數據；同時，它還能對地震波進行首輪智能分析。且與兼具其他科研功能的台站相比，其造價十分低廉。
目前，成都高新減災研究所已建成延伸至31個省市區的、覆蓋面積220萬平方千米的世界最大的地震預警系統，覆蓋人口6.6億人，佔我國地震預警一線區面積的90%。而在4年前，其覆蓋面積僅為54萬平方千米。
圖片來源：成都高新減災研究所官網
作為墨西哥、日本之後第三個具有地震預警技術能力的國家，我們雖然起步較晚，但無論是從預警盲區半徑、響應時間等指標，還是近年來的實際預報效果來看，中國的ICL地震預警系統都處於全球領先地位。但這一成績無法掩蓋的，是一系列尚待解決的難題。
難題待解
一個尷尬的問題是，預警系統可以為周邊地帶提供預警，但卻對受破壞最嚴重的震中地區無能為力。由於預警的形成需要地震波抵達數十千米外的至少2個台站，此時橫波對震中的破壞已經形成，這就是所謂的“預警盲區”。目前，ICL的預警盲區能達到的最小範圍，是以震中為圓心，21千米為半徑畫的一個圓。這一範圍，相當於7級地震破壞最大的區域。預警盲區的範圍可以通過提高台網密度、觀測數據質量、數據傳輸和處理的實時性等手段得以縮小，但對於震中地區的居民來説，預警總是會來得太晚。
預警系統的另一個技術問題在於，地震“第一報”的準確率。由於單台監測儀的誤報和錯報率可能很高，因此第一報會採用至少2個台站的數據。但即使如此，第一報的誤差依然存在。例如，日本“3.11”地震達到了9級，但預警第一報的震級只有4.3級。對於蘆山地震，成都高新減災研究所第一報的震級為4.3級，誤差也較大。王暾表示，收集到更多破壞性地震的數據，對改進第一報的準確度有很大幫助。
今天上午，中國地震台網中心研究員孫士鋐在分析九寨溝地震和剛剛發生的新疆精河地震時表示，2008年以來，中國一直處於地震相對頻發期，四川新疆連續發生較強地震也再次説明，這個頻發期仍在繼續。這一結論讓眾多羣眾憂心忡忡。人們迫切希望能預知這類災難——從每次地震發生時出現的各種雲朵、動物“預言者”就可見一斑。但事實上，全人類都還沒有破解“地震預測”這一難題。至少在對人類有所幫助的時間尺度上，地震是無法預估的。但這些年的研究為我們打開了另一扇窗，只要安裝了相應預警軟件，並且在平時做好地震發生時的緊急避險、逃生預案，地震發生時的生存幾率將大大提升。
信息來源：
《編織地震預警網絡》（《環球科學》2013年8月刊）
成都高新減災研究所官網及官方微博
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