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用引力波來預測地震,或將更高速
文/陳根
地震是地殼快速釋放能量過程中造成的振動,期間會產生地震波的一種自然現象。地球上板塊與板塊之間相互擠壓碰撞,造成板塊邊沿及板塊內部產生錯動和破裂,是引起地震的主要原因。
地震的影響力涵蓋巖石圈及水圈——當地震發生時,可能會連帶引發地表斷裂、大地震動、土壤液化、山崩、余震、海嘯、甚至是火山活動,并影響人類的生存及活動。
科學家通常利用地震儀等設備,通過監測地面振動或地震波來探測地震。其中,地震波是指以地震為能量來源的波動。當地震發生時,人們通常會因為地震波的傳播而感覺到地面“搖晃”。
但地震儀提供的預警量取決于地震與其之間的距離,以及傳播速度低于每秒6公里的地震波的速度。但超過7級以上,地震波就會使地震儀飽和,這使得最具破壞性的地震。現在,科學家找到了一種更加快速獲得準確數據的方法,即使用計算機算法來識別從斷層中以光速發射的引力波的尾跡。

具體來看,最近,參與尋找引力波(由大質量物體運動在時空中產生的漣漪)的研究人員意識到,這些以光速傳播的重力信號也可以用來監測地震。
佛羅里達大學致力于激光干涉儀引力波天文臺研究的物理學家Bernard Whiting表示,“這個想法是,一旦質量移動到任何地方,引力場就會發生變化,而且所有東西都能感覺到它。令人驚訝的是,即使在地震儀中也會出現這種信號。”果然,在2016年,Whiting和同事報告說,常規地震儀可以探測到這些重力信號。
地震導致質量的巨大變化;這些位移會產生引力效應,使現有的引力場和地震儀下的地面變形。通過測量兩者之間的差異,科學家得出結論,他們可以創建一種新的地震預警系統。重力信號在第一次地震波到達之前就會出現在地震儀上,這部分信號通常被忽略。
現在,蔚藍海岸大學的博士后Andrea Licciardi和同事建立了一種機器學習算法來進行模式識別。他們對模型進行了數十萬次模擬地震的訓練,然后在日本東北地區的真實數據集上進行測試。研究人員在《自然》報道稱,該模型在大約50秒內準確預測了地震的震級——比其他最先進的早期預警系統更快。
重力信號太弱,無法用現有技術探測8.3級以下的地震,該系統不太可能在地震儀覆蓋的地震區提供更多的預警。但研究人員認為,它可以提供更可靠的大地震規模估計,這對預測海嘯尤其重要。而新技術的應用,或將在未來為我們提供更多幫助,也避免更多傷害。
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