加州大学学者利用人工智能建立海啸预警系统

海啸是一种极具破坏性的海浪，可以摧毁沿海基础设施并造成生命损失。对此类自然灾害的早期预警很困难，因为海啸的风险在很大程度上取决于引发海啸的水下地震的特征。

在AIP出版的《流体物理学》一书中，加州大学洛杉矶分校和英国加的夫大学的研究人员开发了一个早期预警系统，该系统将最先进的声学技术与人工智能相结合，可以立即对地震进行分类，并确定潜在的海啸风险。

如果大量的水被转移，水下地震可能会引发海啸，因此确定地震类型对于评估海啸风险至关重要。

合著者Bernabe Gomez说：“与水平滑动元素相比，具有强烈垂直滑动元素的构造事件更有可能升高或降低水柱。因此，在评估的早期阶段了解滑动类型可以减少误报，并通过独立的交叉验证提高警报系统的可靠性。”

在这些情况下，时间至关重要，依靠深海波浪浮标测量水位往往会导致疏散时间不足。相反，研究人员建议测量地震产生的声辐射（声音），它携带着有关构造事件的信息，传播速度明显快于海啸波。水下麦克风，称为水听器，可以记录声波并实时监测构造活动。

“声辐射在水柱中传播的速度比海啸波快得多。它携带着起源源的信息，其压力场可以在距离源数千公里的远处记录下来。压力场分析解的推导是实时分析的关键因素。”合著者乌萨马·卡德里说。

计算模型通过水听器对震源进行三角测量，人工智能算法对其滑动类型和震级进行分类。然后，它计算出重要的特性，如有效长度和宽度、抬升速度和持续时间，这些特性决定了海啸的大小。

作者用可用的水听器数据测试了他们的模型，发现它几乎是即时的，并以低计算需求成功地描述了地震参数。他们正在通过考虑更多的信息来改进模型，以提高海啸特征的准确性。

他们预测海啸风险的工作只是加强灾害预警系统的项目的一部分，这项工作的进展可以提升海上平台和船舶安全性。