為何我沒收到地震警報？ 地震早期預警的科學挑戰

文：Claudius

今天看到不少民眾，甚至網紅都發文在問，為何我沒收到國家級警報？

根據氣象署說明，桃園市、新北市、台北市、基隆市、高雄桃源、屏東九如等 6 地實際震度達 4 級以上，但卻沒有發布國家級警報（災防告警服務/ Public Warning Service，PWS），主要是預估震度偏低，初估規模分別為 6.2 及 6.8，低於後續正式測報的 7.2，而 PWS 警報門檻為震度 4 級以上，部分地區預估震度僅 3 級，因此警報範圍未涵蓋到。

這樣說明還是有很多人開罵，我們就近一步來探討地震早期預警系統（early warning system）的原理和挑戰。

預警地震的方式有兩種，一種叫做區域系統（regional systems），透過地震區域中安裝的多個地震儀/加速度儀收集參數，再用特定區域地面運動預測方程式來估算遠方的震動強度和S波到達時間。另外一種叫做現場系統（onsite systems），是利用儀器收集到 P 波初始部分來預測 S 波的較強地震搖晃。這種系統比較快，但是比較不精確。

台灣在 2002 年建立了全國性的早期預警網路，由中央氣象局部署了約 500 個傳統地震儀，用來分佈預警警報，並連接到 PWS 上，反應時間在 20 秒內。然而，此系統無法在離震央近的地方提供警報，這稱為盲區。因此台大從 2010 年開始建立了另一個 P-Alert 早期地震警報系統，主要被視為現場系統運作，來填補中央氣象局系統之不足[1]。

根據過往數據建立的模型，P 波的前 3 秒（Pd3）和峰值地面加速度（PGV）之間有一定相關性，因此可以用 P 波前 3 秒作為前兆（precursor）來預測地震大小，以及是否要發出警報。但這種方法在規模 6.5 以上就較容易失真[2]。

而且，對於比較大的地震而言，影響範圍大，破裂波所經過的岩層並不均勻，當經過較脆弱的地方，可能會瞬間產生一個更大的的位移，讓能量釋放增加。因此涉及到較長斷層，或較大面積滑動時，搖晃的時間長，準確預估釋放能量也更困難。

另外，要不要發送簡訊（現在是設定 4 級這個門檻），主要根據「基於風險的決策模型（Risk-based decision-making model）」，在發送警報的成本與預防危害的好處之間取得平衡，這也必須依照一套固定的 SOP 去執行，而今天系統確實是照著設定的邏輯在運作[2]。

如果要改善早期預警，就需要更完善的感測器佈建，或是在估算模型上繼續改進。

台大吳逸民老師的文章中就提到[1]，近年來機器學習（ML）方法已經得到發展，並被廣泛應用於地震預警。另外安裝有地震感測器的許多建築，都可能可以協助現場地震預警的改善，或是搭配現場地震預警和結構健康監測系統來減少損害。

我們要知道，科學一定有極限，當我們看到系統正常運作，但出現預測失準之處，應該檢討的如何投資更多基礎研究與地震預警基礎建設之經費，繼續支持科學家推進科學能力的邊界，這才是對社會有助益的方式。

原文出自高雄好過日臉書，芋傳媒經授權轉載。

參考資料：
1.Mittal, H., Yang, B. M., & Wu, Y. M. (2022). Progress on the earthquake early warning and shakemaps system using low-cost sensors in Taiwan. Geoscience Letters, 9(1), 42.
2.Wang, J. P., Wu, Y. M., Lin, T. L., & Brant, L. (2012). The uncertainties of a Pd3–PGV onsite earthquake early warning system. Soil dynamics and earthquake engineering, 36, 32-37.