用大数据精准预测地震，每年将有1.3万人免于受难

08月08日21时19分，在四川阿坝州九寨沟县发生7.0级地震。让我们为逝者默哀，为生者祈福。

我们可以预知即将发生的地震。只是我们不知道如何尽快、尽可能多地向老百姓发出预警，从而提前避免大祸降临。地震灾害每年在全球范围造成超过13,000人死亡，500万人受伤或遭受财产损失，外加每年120亿美元(1980年-2008年平均值)的经济损失。所以理所当然的，科学家一直要面对来自公众的询问——对地震的预测能不能更准确一些?然而，对于此问题，得到的答案常常是否定的。

多年以来，预测地震几乎完全依靠对震频的监测，并在可能再次发生类似地震时以此作为预测的依据。尽管还有很多潜在的地震预警信号，比如大气条件的变化或者是地面涌现大量蛇群(1975年海城大地震前夕便出现过此现象)，但预测的准确率还是太低了，无法预防这种往往造成大量声明和财产损失的灾难。学者们常常提出各种论断，认为精准的地震预测是不可能实现的，原因是造成潜在地震扰动的条件存在于所有地壳构造的断层中， 同时小规模的地质活动可在任何一点引发更为巨大且毁灭性更强的地震。

然而，这一切正在改变。

大数据分析通过使用卫星和气象数据，并结合统计分析，开启了一种新的地震预报形式。而这项研究所取得的喜人成果似乎可以有力驳斥那些否定者们的错误观点。

这些创新者中，其中之一便是位于美国泽西岛的Terra Seismic公司，通过使用卫星数据可预测发生在世界各地的大地震，精准度达到90%。

Terra Seismic公司首席执行官奥列格·艾尔辛(Oleg Elshin)说道：“依靠我们这种前所未有的卫星大数据技术，我们可以在零到30天内提前预测在主要地震多发国家即将发生的大地震(震级为6级以上)”艾尔辛表示他们已经准确预测过智利塔拉怕卡的大地震(震级为8.1)，墨西哥格雷罗州7.2级大地震以及提前9天预测了2015年3月3日在印尼发生的6.4级地震。

尽管该公司在2011年才成立，但自2004年起便通过使用美国、欧洲和亚洲卫星服务以及地基设施对其系统进行测试，以监测由于能量和气体释放造成的大气异常，这些现象往往可以在地震发生前观测到。

此系统使用在Python编写的开放源代码软件，并在Apache网络服务器上运行加载大量卫星数据，每天从地震活动正在进行或即将发生的地区收集这些数据。其定制算法，是以集合高危地震发生前的各种环境状况的历史资料为基础，再分析卫星图像和传感器数据，从而推断地震风险。

当然还有很多其他的组织也在监测这些迹象——但目前只有大数据分析能把预测精度提高好几个层次。如果只是孤立地监测这些特定指标或许是毫无意义——因为决定地震发生地点以及破坏程度的因素有很多。

但是通过监测所有潜在震源区以及将某场地震的所有数据与其他任何一场地震关联起来，就可以根据统计学原理，极大地提高预测准确性，并构建出精度极大提高的地震活动预测模型。

除了为其订用客户提供不同层级的服务外，Terra Seismic公司还通过其门户网站Quakehunters.com免费提供当前的预测情况。这些预测对于保险公司非常有用，他们可以准确地评估风险，确保财产得到有效地承保。

地震(及其引发的海啸)对人类生命和经济造成的损失是毁灭性的的——2011年日本东海岸发生的地震造成近16,000人员死亡，摧毁了超过127,290栋建筑，致使大约25万人流离失所。

如果能提高地震预测的精准度，就可以更加有效地地分配资源、进行人员疏散和开展救援工作，从而挽救更多生命。

因此，我们正再次目睹大数据的应用将不可能变为可能——有望降低全球由自然灾害引发的人员伤亡和惨剧的发生。 

本文作者：佚名

来源：51CTO