VR和AI让地震预测成为可能

小编刘卫华 | 分类：快讯 | 2016年10月3日

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（YiViAn 2016年10月3日）我在2010年秋天去了新西兰，当时前往的其中一个城市是基督城。两旁绿树葱葱的雅芳河温柔而美丽，渐渐出现在地平线上的蜿蜒山峰更是令人心旷神怡，还有那威严而神圣基督城大教堂，这一切都深深吸引着我。我甚至还摘录了基督城大教堂里面的诗词并将其刻录在家中的软木板上，一直保留到现在。

3个月后，我打开了新闻并发现地震损毁了基督城大教堂，其塔顶也掉落到地上。在2011年2月22日发生的里氏6.3级地震令这个城市的多个地方化为废墟，并导致185人死亡。我感到很震惊，不敢想象被地震夺走亲人和家园的人所经历的一切，也很难相信地震会来得如此突然和迅速。

不幸的是，2011年的基督城地震并不是最近几年的个例，还有其他更具破坏力的大地震。或许最为严重的是在2011年3月11日发生的里氏9.0级东日本大地震，此次地震还造成了日本福岛核电站发生核泄漏事故。在去年，尼泊尔发生了里氏7.8级地震，加德满都被夷为平地，死亡人数将近9000人。而2010年的海地地震一共造成22.25万人死亡，19.6万人受伤。

在这些自然灾害面前，我们会感受到时间和空间的浩瀚，以及我们人类的渺小。对我们来说，地震是一场悲惨的，可以改变一生的灾难；但对地球来说，这只是地壳的移动，是地球在数百万年以来一直在进行的过程而已。最令人沮丧的事情是，除了震后救灾，我们对地震几乎是束手无策。

但假如我们可以做得更多呢？假如我们可以知道地震发生的时间和地点，并有时间进行准备呢？现在已经有科学家通过半导体物理学和人工智能来研究预测地震的方法。其物理组成部分被称为地震岩石层-大气层-电离层耦合机理。

岩石层-大气层-电离层

我们都知道大气层由氧气和其他气体组成；而岩石层是地球上部相对于软流圈而言的坚硬的岩石圈层；电离层则是地球大气的一个电离区域，受太阳高能辐射以及宇宙线的刺激而发生电离的大气高层。或许大家之前都没有听过这些概念，但这对我们的日常生活来说十分重要。

电离层中的太阳辐射会将大量的能量转移到原子之中，它们的电子会发生分离。电子就会成为自由的粒子，而原子就变成离子。除了成为地震预测的重要组成部分之外，电离层还可以将电磁波反射回地球上，从而实现无线电通信。电离层会根据太阳辐射量的大小而变大或缩小，所以电离层中的特定区域在白天通常会比夜晚时更大。

跟地震的关联

在地震发生的时候，产生更多的溢出气体，尤其是无色无味的氡气。氡气会增加电离层中原子的电离化，生成的离子会吸引水分子。大规模的凝结过程会释放热量，这样科学家就能根据红外辐射进行监测。

在2015年4月份发生的尼泊尔地震中，科学家回顾分析了地震岩石层-大气层-电离层耦合数据。科学家发现，震央上方电离层的红外线辐射在地震发生前三天达到峰值，在余震发生前八天出现了类似的峰值。在2011年发生的东日本大地震同样出现了电离化现象增多的情况，2010年海地地震发生前，海地附近的无线电波辐射量也出现了峰值。

仍需得到验证

通过地震岩石层-大气层-电离层耦合机理进行地震预测还是一门非常年轻的科学。如果要使用这种方法或将其作为预警系统，我们需要收集更多的数据。在没有后续地震的情况下，电离层辐射的峰值出现的频率如何？为什么峰值有时是在地震发生前三天出现，而有时则需要5-6天的时间才出现呢？科学家需要通过分析数百次地震的数据才能得出一个可靠的模型。

虚拟现实和人工智能

利用虚拟现实、机器学习，我们或许可以更快得到一个可靠的地震预测模型。为了找出具体规律，我们需要收集大量电离层活动与地震之间相关的数据，然后得出的规律就可以与实时数据进行匹配，从而进行地震预测。而要分析如此庞大的数据则需要借助超级电脑的帮助。像IBM Watson这样的超级电脑可以在很短时间内筛选千兆字节的数据，将人类两周的工作量缩短至10分钟。

像GeoCosmo和Terra Seismic这样的公司正在研究地震预测算法，将地震岩石层-大气层-电离层耦合数据与包括地下水位和大地导电率这样的相关数据结合起来。GeoCosmo已经准确预测到北美和南美洲的20起不同的地震事件。该公司正在将一款手机应用集成到系统中，名为Cellphone Sensor Project。该应用会让手机的磁强计收集并发送所在位置的磁强强度数据。他们的目标是借助地震最活跃地区的手机磁强计来帮助收集数据。