5月9日上午,在四川省地震预警中心的大屏前,上千个光点闪烁,实时捕捉着大地震动的信号,一旦有地震波出现,这些光点所在的监测台站,将数据快速传输至预警中心;另外一边的会议室中,四川地震台台长苏金蓉正在和通信运营商沟通光调制解调器(又称“光猫”)植入微型地震传感器的推进情况。
随着预测技术不断进步,四川已实现分钟级地震速报向秒级地震预警、几天的烈度评估到分钟级地震烈度速报的跨越式发展。如何进一步持续提升预警时间,缩小“预警盲区”?在“光猫”中植入地震传感器,打造基于“泛在感知”的地震灾害风险智能化监测预警平台,正是四川在地震预测预警上的又一次新尝试。
“大数据和AI技术赋能地震预警预测,是未来的发展方向。”苏金蓉坦言,与大气科学等领域相比,地震科学仍面临着数据不足的挑战。
当前,全国有约20000个预警站点,但面对我国广阔的国土面积,这些站点难以形成密集的监测网络。因此扩大监测规模,对地震活动信息的广泛、密集、高精度采集是当前地震行业面临的共同难题。
视线聚焦四川,地震预警工程项目共建设了2000余个监测站点,单个监测站点造价约30万—50万元,台站密度达平均12公里一个,形成了覆盖全省的地震预警网络,但在复杂地形下仍存在20公里—30公里的预警盲区。
“地震波传播速度最快为每秒6公里,盲区意味着部分地区可能仅有数秒预警时间。”苏金蓉认为,破解这一难题的关键,在于让地震感知真正“泛在化”。她举例,过去老百姓用倒立的啤酒瓶预警地震,现在光猫成了科学量化的“数字酒瓶”,利用现有通信网络通路实现“零新增基建”。
华为2012实验室公共事业场景创新实验室主任万军桥介绍,为突破数据瓶颈,起初注意到国外利用手机传感器监测地震的尝试,但上传手机地震采集数据,存在个人隐私保护问题,以及可用时长短等问题,限制了该方法的推广。遂转而探索将传感器集成到光猫等设备中,借助其通信功能和固定位置优势,实现地震数据的稳定采集与传输。该构想方案提出后,先后跟学术界和行业组织进行广泛交流探讨。
“2024年8月19日,在自贡市代寺镇成功采集到了一次M1.9级地震信号,并通过运营商网络传输到四川省地震局数据中心。”万军桥说,虽然只是用外置设备配合华为光猫组合完成的,但也证明了光猫直接搭载MEMS传感模块观测地震系统架构的技术的可行性和可实施性。现场还采集了人类日常活动的噪声,并进行频谱特征分析,观察到其与天然地震信号的差异,“如果设备铺开,通过AI深度学习数百万条地震波形、工业爆破、日常活动干扰等数据特征,有望实现干扰信号自动过滤。”
在此基础上,“泛在感知”设备正成为地震科研的“数据富矿”。借助其所采集到的大量微观数据,研究人员可以与传统地震监测数据进行融合分析,不仅有助于与云计算、大数据、人工智能等新技术与传统业务相结合训练,还能为提高AI地震预测模型的准确性,为地震灾害风险评估提供更多依据。
现代城市高楼大厦、人口密集,建筑结构地震安全监测则显得尤为重要。经过大地震后,如何快速判断房屋是否安全?老百姓能否回到家里居住?怎样科学制定灾后处置方案?“泛在感知”技术交出了新答案。
据了解,部署在建筑物内的振动传感器网络,能实时捕捉加速度、频率等多维度数据,通过数字孪生技术将实测信息与三维模型动态融合,实现抗震性能虚拟仿真与损伤状态的分钟级预估。
这种技术的突破性价值在分级处置体系中尤为显著。“同一场地震中,不同楼层、不同结构的房屋受损程度差异显著。”苏金蓉说,模型结合住建部门房屋结构数据库,系统能通过房屋震动差异评估建筑安全等级,可在震后快速生成“安全-警戒-危险”三级评估报告,为灾后安置提供科学依据。
技术的辐射效应正从单一灾害应对向更多种类的风险防控延伸。“不同灾害类型之间存在相互关联和耦合作用,‘泛在感知’设备采集的多维度数据为跨部门协作提供了可能。”万军桥举例,地震活动可能引发地质灾害,气象变化又会影响地震救援工作,通过整合各部门数据,城市能够实现对多种灾害的实时监测和综合分析,制定更具针对性的应急预案,提高应急救援效率,最大程度减少灾害损失。
基于“泛在感知”的地震灾害风险智能化监测预警平台,四川正进一步提升地震灾害风险防治和灾害应对能力。苏金蓉表示,四川省地震局将继续完善“泛在感知”技术,加强与高开云电竞官方网站校、科研机构、科创企业合作,深化数据处理和AI算法研究,探索地震预测预报新方法,为全省乃至全国地震监测预警提供“四川方案”。
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