當縱波波及地震預(yù)警監(jiān)測儀器時,數(shù)據(jù)將傳到地震預(yù)警中心進行分析,預(yù)警中心之后會將地震預(yù)警信息自動發(fā)布給各種終端,比如電視臺、手機、報警系統(tǒng)等。這一過程平均用時僅為6.2秒。
截止到目前為止,這套地震預(yù)警系統(tǒng)除成功預(yù)警四川宜賓市長寧縣地震外,還成功預(yù)警了2014年云南魯?shù)?.5級地震,2015年樂山5.0級地震,2017年九寨溝7.0級地震。王暾表示:“如果在地震波到達前3秒收到預(yù)警傷亡人數(shù)可降低14%,提前10秒傷亡人數(shù)可降低39%”。雖然只是短短數(shù)秒十幾秒,卻可以挽救成千上萬人的生命。王暾所長絕對擔(dān)得起國士無雙這四個字。
地震預(yù)警APP
地震預(yù)警APP就是基于ICL系統(tǒng)打造的地震預(yù)警軟件,在安裝的時候要將定位設(shè)置成始終定位讓軟件時刻了解到你所在的位置,將網(wǎng)絡(luò)設(shè)置為無線+移動網(wǎng)絡(luò),這樣才可以確保軟件在第一時間準確的告知你地震預(yù)警的信息。
2019年6月17日55分,四川宜賓市長寧縣發(fā)生里氏6.0級地震,在地震發(fā)生后,破壞性地震波到達前,四川多地發(fā)布地震預(yù)計倒計時,通過電視、手機網(wǎng)絡(luò)、社會廣播向公眾傳播。成都高新減災(zāi)研究所建立的大陸地震預(yù)警網(wǎng),提前十秒向距震中最近的宜賓市發(fā)布預(yù)警,成都和重慶也分別獲得了61秒和44秒的預(yù)警時間,早倒計時結(jié)束后地震波到達了上述地區(qū)。
地震縱波和橫波(圖片來源:百度百科)
無論是橫波還是縱波,在速度上相對于電波來說都不值得一提。正是因為有著速度上的優(yōu)勢,所以我們可以趕在地震波到達前,進行地震波的預(yù)警。簡單一點說,這就是與死神的賽跑。
ICL地震預(yù)警系統(tǒng)
成都高新減災(zāi)研究所的地震預(yù)警系統(tǒng)正是基于上述原理打造的。這套ICL地震預(yù)警系統(tǒng)在2010年推出,由高新減災(zāi)研究所所長、物理學(xué)博士王暾先生的團隊打造。在2013年就建成了覆蓋面積40萬平方公里的地震預(yù)警系統(tǒng),在甘肅、四川、陜西、云南等多個省市布設(shè)上千臺地震監(jiān)測儀器,以及相對應(yīng)的預(yù)警中心、信息發(fā)布接受系統(tǒng)、2015年地震預(yù)警系統(tǒng)擴展到了全國25個省份,覆蓋面積達到了200萬平方公里。
什么是地震預(yù)警?
首先必須說明的是,地震預(yù)警不是預(yù)測,它不能預(yù)測地震什么時候到來,而是在地震發(fā)生以后,在破壞性地震波到達前,對將被波及的地區(qū)進行預(yù)警。
基于怎樣的原理?
地震發(fā)生后,地震波從震中開始向周圍蔓延。地震波分縱波(P波)和橫波(S波)兩種,縱波在巖層中傳播的速度約為5.5-7千米/秒,橫波在巖層中的傳播速度為3.2-4千米/秒�?v波使地面上下震動,橫波使地面發(fā)生前后、左右抖動,對建筑物的破壞力更強。因此在地震中,人會先感到地面上下顛簸之后再左右搖晃。另外,縱波和橫波在地表相遇后,還會激發(fā)面波(L波),面波振幅強沿地表傳播,是造成建筑物強烈破壞的主要因素。
大數(shù)據(jù)和人工智能時代的地震預(yù)測
上面我們說了地震預(yù)警,那么地震預(yù)測這一世界性的難題到底有沒有可能攻克呢?其實到目前為止,世界各國相關(guān)科學(xué)家從未放棄這方面的努力。而大數(shù)據(jù)和人工智能時代的到來,也為地震預(yù)測提供了可能。
科學(xué)家們通過采集大量地殼運動數(shù)據(jù),以及地震前、地震中的地殼運動數(shù)據(jù),將這些龐大的數(shù)據(jù)進行對比,從中找到地震前地殼異常運動的特征。地震前大氣中電離層電子的異常運動也是一個明顯的特征,使用大數(shù)據(jù)以及智能算法,將影響電子運動的其他因素進行剝離,從中找出地震前電離層電子異常運動的數(shù)據(jù)信息于特征,也是科學(xué)家們正在努力的方向。
哈弗大學(xué)和谷歌公司的研究人員合作,利用數(shù)萬次的地震和余震數(shù)據(jù)打造人工智能學(xué)習(xí)系統(tǒng),希望借助AI的力量攻克地震預(yù)測和余震預(yù)測的難題。
雖然面對地球面對自然人類依然渺小,但是借助科技的力量,我們盡力在天災(zāi)面前將危害降至最小,希望不久的將來我們不會再談?wù)鹕儭?/p>更多影樓遠程數(shù)碼資訊盡在全影網(wǎng)。
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