通过应用程序发送有关地震感受强度的消息可能有助于早期灾害管理

地震发生后，在灾害管理的早期阶段，快速评估受影响人口受到的影响的严重程度，以便能够采取适当的应急措施，这一点至关重要。通常仅在 10 分钟后，受影响的人就地震的“感觉强度”提供信息，就可以对地震是否造成严重或轻微损害做出快速而良好的初步评估。由 GFZ 德国地球科学研究中心的 Henning Lilienkamp 和 Fabrice Cotton 领导的研究人员最近的一项研究表明了这一点，该研究现已发表在《地震记录》杂志上. 在他们的新方法中，他们评估了人们在地震后通过欧洲地中海地震中心 Last Quake 服务的网站或应用程序传输的信息。由于不需要地震测量数据，这种低成本方法可能有助于未来的灾害管理，特别是在测量设备很少的地区。

背景：评估地震的影响

能够尽快评估地震的影响对于决策者和灾害管理人员至关重要，因为它直接影响采取哪些措施来保护生命和限制进一步的损害。

在某些情况下，例如 2023 年 2 月在土耳其和叙利亚发生的一系列灾难性地震，很明显迫切需要大规模的应急响应。但这并不总是正确的。

“例如，在 2022 年 6 月 12 日袭击阿富汗和伊朗偏远地区的 5.9 级地震中，造成 1,000 多人死亡，几个小时内尚不清楚是否会产生重大影响，据欧洲地中海地震局称中心 (EMSC)，”GFZ 德国地球科学研究中心“地震灾害和动态风险”部分的博士生、当前研究的主要作者 Henning Lilienkamp 解释道。

有地质调查局开发的PAGER等快速评估系统。然而，目前平均需要大约 30 分钟才能对地震的影响做出相当广泛的估计。而且它是基于ShakeMap方法的，所以它需要地面加速度数据和其他地震观测数据以及来自人口的报告。

完全基于感觉报告的新方法

“许多类型的数据都可以纳入地震及其直接后果的评估中，差异化分析对于成功的长期灾害管理至关重要，”Lilienkamp 强调说。他和他的同事现在已经能够证明，仅根据受影响人群的信息，已经可以进行初步粗略但通常更快的评估。除了 GFZ“地震灾害和动态风险”部门负责人、波茨坦大学教授 Henning Lilienkamp 和 Fabrice Cotton 之外，波茨坦大学、EMSC 和贝加莫大学的其他研究人员也参与其中该研究发表在《地震记录》杂志上。

在他们的新方法中，他们使用受影响人群的地震“感受强度”数据。他们根据图表和评论通过 EMSC LastQuake 服务的网站或应用程序在地震后传输他们的个人评估。它的开发是为了在地震发生后尽快向人们发出警告。在事件发生后的前 10 分钟内，就可以使用大量数据集进行评估，尽管这个数字当然取决于地震的强度和民众的参与程度。

例如，根据 Lilienkamp 的说法，对于土耳其 2 月 6 日的地震序列，LastQuake 服务收集了大约 6500 份关于第一次 7.8 级地震的报告和大约 4800 份关于第二次 7.5 级地震的报告。对于第一次地震，收集 50 份报告需要大约 4.5 分钟——这是运行此处开发的模型所需的最少数量——10 分钟后，已经有 1232 份报告可用。

Lilienkamp 说：“我们相信，从长远来看，这个数据库非常有价值，不容忽视，因为它是在全球范围内高效收集的，包括在缺乏昂贵地震仪器的地区。”

地震影响快速评估模型的开发

研究人员可以访问全球收集的超过 150 万份关于 2014 年至 2021 年超过 10,000 次任何规模地震的感知强度的报告。基于这些“众包数据”，他们开发了一个概率模型，可用于估计地震是否会发生。地震有高或低的影响。

为此，在第一步中，过去地震的感知强度数据被转换为代表性参数，例如量化震动程度的“伪强度值”。另一个值描述了感觉到地面震动的区域的空间范围。

第二步，使用来自全球地震影响数据库的更详细信息对相关地震进行分类。该研究将具有强烈影响的地震定义为与以下至少一种影响相关的地震：一栋被毁建筑物、至少 50 座受损建筑物、至少两人死亡或记录在案的经济损失。

最后，这导致了一个声明，即带有传输的“感觉”信息的地震产生强烈影响的可能性有多大。

然后，第一步也可用于对新地震进行分类。

新方法的验证和限制

然后，研究人员对 2022 年以来的 11 次地震测试了他们的模型。Henning Lilienkamp 总结道：“我们方法的一个关键优势在于，它能够非常快速地正确、明确地评估大量影响较小的事件。”

研究人员在他们的论文中指出，能够将地震识别为低影响可以为公众提供一些安慰，因为这些类型的地震 - 尽管不是太强烈 - 仍然可以感觉到并可能因此引起焦虑。

Lilienkamp 说：“我们看到，对于影响较大的事件，将它们与影响较小的事件清楚地区分仍然是一项挑战。” 这也可能是由于模型“学习”的基础数据集自然包含的严重地震要少得多。研究人员估计，随着时间的推移收集数据，这可能会进一步改善。

该方法的一个自然局限性——尤其是在强地震期间——是缺乏来自震动最强烈地区的早期报告。Lilienkamp 解释说：“这种效应是众所周知的，它代表了这样一个事实，即在这种极端情况下，人们当然会优先考虑寻找庇护所和营救处于危险中的人，而不是在智能手机上提交感受报告。” 此外，全球分析表明，LastQuake 服务目前仍主要在欧洲使用(75% 的数据来自那里)。

“我们认为我们的方法是对地震影响评估工具库的一种经济高效的补充，它完全独立于地震数据，可用于世界各地的许多人口稠密地区。尽管将我们的方法进一步发展为实际使用的工具仍然是一项开放的任务，但我们展示了在目前缺乏昂贵的地震仪器的地区支持灾害管理的潜力，”来自 GFZ 的 Fabrice Cotton 说。

展望：应用潜力

Lilienkamp 及其同事建议，他们的方法可用于开发基于影响分数的“红绿灯”系统，其中绿色分数不需要决策者采取进一步行动，黄色分数会提示进一步调查，红色分数会发出警报。

“作为地震学家，我们需要更好地了解决策者和消防部门等紧急服务部门在紧急情况下究竟是如何行动的，哪些信息是有用的，以及他们希望提高哪些高影响概率一个警报，”Lilienkamp 说。“仔细传达我们模型的能力和潜在最终用户的个性化需求将是实际实施交通信号灯系统的关键。”