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【電子報#28-02】優化地震預警系統,做好智慧防災!

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  近年來台灣面臨許多災害的襲擊,包含:火災、颱風、地震等,許多災害依據目前的技術並無法事先評估其發生的可能性,但我們仍能透過科技來進行預測與執行,中科基地蘿蔔頭之夜辦理消防機器人主題,能在災害發生時以機器人噴灑水柱降溫,減少人力的支援與災害損傷進而做到智慧防災。

《▲2018年2月6號花蓮大地震新聞圖片,取自Google》

地震預警系統提供預警,爭取應變的時間

  台灣位處於板塊活躍的地帶,近年來也發生許多重大的災害型地震,目前國家實驗研究院的地震工程研究中心已研發「現地型地震預警系統」,其可依照震央的遠近,在強烈的震波來臨前數秒至數十秒發布警報,並在台灣各地建置了校園地震預警系統,有21個主站和3,423個副站,系統連動校園的廣播系統讓全校師生在地震之前即時獲得預警,以爭取應變的時間來避難疏散。

《▲國家災防中心Line官方帳號服務,取自國家災防中心LINE官方帳號》

手機變身微型偵測站,提高地震預警效率

  儘管設有國家級地震警報系統,在地震發生時透過手機簡訊告知民眾,但卻無明顯的實際效用,因為透過蜂巢式細胞網絡系統的傳輸,無法針對每個人的所在地做震度與時間的提醒,民眾無法得知即將傳來的地震有多大、還有幾秒會感受到(有多少時間可以做準備),甚至有時收到訊息時,地震已經結束,抑或根本沒收到訊息。

從地震發生到民眾收到地震預警訊息大致要20至35秒的時間,這個流程中可以優化的即是「地震偵測站密度的提高」,只要越多個偵測站在短時間內皆偵測到地震,氣象局就能越快反應,民眾便能越快收到預警通知;但事實是,偵測站的架設成本高、工程時間長,因此台灣新創團隊H.E.R.O發想以「智慧型手機」作為微型偵測站,以物聯串聯成地震速報網路(HEROnet),並透過獨創的網格演算法,在數秒鐘之內收集、運算地震資訊,5秒內就能完成地震警報。

 

地震危害度

  地震是斷層錯動釋放出能量所造成的結果,直接造成鄰近地區地表發生振動,並由地表振動造成後續一連串的地震相關災害,因此,一個地區的地表振動大小與其受到地震災害的可能性息息相關,在嚴謹的定義上,地震危害度即是地表振動大小的評估。目前計算地震危害度的方法主要有定值法以及機率法兩種。

《▲台灣的地震危害度圖,取自Google)》

 

定值法

  定值法為較早期的方法,其觀念是「只考慮一個威脅本地最大的斷層震源」,換句話說就是用最糟糕的情形進行最保守的評估,以這條威脅最大的斷層活動性衡量建築結構所在地需要的耐震標準。由於定值法計算單純,而且結果對於使用者而言簡單明瞭,是討論地震危害度的基礎。例如核電廠進行耐震設計時,只找尋距離核電廠最近,而且最可能產生大規模地震的斷層。

  然而,定值法的簡單明瞭,卻也成為其一大缺陷。例如,定值法的結果過於武斷,但是影響地表振動的各種參數都存有一定的變異程度,此外,由於定值法是最保守的評估,考慮到地震規模越大越為罕見,最強的地表振動發生機率相當低,如果依據此結果進行建築耐震設計,會造成建築耐震成本過於昂貴甚至無法施工。

 

機率法

  機率法考慮附近多個可能造成威脅的震源,並將每種可能都納入計算過程中,能合理並客觀評估強地振動的發生機率,機率法計算地震危害度時,會利用邏輯樹(logic tree)」的概念,將眾說紛紜的各種說法通通納入,在還沒發生地震之前,誰都有可能是對的,機率法希望能同時容納所有的意見,可信度高的理論或情境會賦予較高的權重。因此機率法不會是武斷的單一結果,而是給予一個範圍或是區間,提供決策者根據其風險考量決定採用的設計值。

  然而機率法的缺點就是計算過程繁複,結果也不如定值法明確,受各種不同情境的權重影響甚大。有時候,原本機率法想要減少地震危害度評估中的不確定性,在納入各家說法後不確定性反而提升!

 

《▲邏輯樹圖,每個分支分別代表不同的說法,下方括弧內數值為權重,取自Google》

 

餘震分析

  餘震造成的破壞力有可能會較地震的主震還大,對專家來說,能夠預測餘震更為重要。地震學家雖有方法預測餘震發生的時間和規模強度,但對於如何預測餘震發生地點則充滿不確定性。

  為解決這個問題,研究人員利用成千上萬起地震和餘震的資料,訓練一套「深度學習」軟體,檢視是否能改善預測準確度。研究人員運用稱為深度學習的人工智慧,這是大致模仿人腦網絡連結的方式。哈佛大學地球與行星科學教授米德(Brendan Meade)說,這套軟體可讓研究人員標示出「大地震特徵(斷層形狀、滑動多少、及如何對陸地造成壓力等)和餘震發生地點」之間的關聯。但有更多因素影響餘震發生地點,有待進行更多研究。

 

結語

  台灣位處地震帶,每一次大地震發生都造成不少死傷,如何更有效地預測地震的發生,減少人員和建築物崩塌,一直都是政府和民間極其重視的問題,也希望透過科技的進步能使預警系統更進步,落實智慧防災!