Viis aastat tagasi poleks Paul Johnson arvanud, et maavärinate ennustamine on kunagi võimalik. Nüüd pole ta nii kindel.
"Ma ei saa öelda, et teeme, kuid ma loodan palju rohkem, et teeme aastakümnete jooksul palju edusamme, " ütleb Los Alamose Riikliku Labori seismoloog. "Ma olen praegu lootusrikkam kui kunagi varem."
Uue lootuse peamine põhjus on tehnoloogia, mida Johnson hakkas uurima umbes neli aastat tagasi: masinõpe. Mitmeid helisid ja väikseid liikumisi mööda tektoonilisi rikkejooni, kus maavärinad aset leiavad, on pikka aega peetud mõttetuks. Kuid masinõpe - arvutialgoritmide koolitamine suure hulga andmete analüüsimiseks mustrite või signaalide otsimiseks - viitab sellele, et mõnel väikesel seismilisel signaalil võiks ju olla tähtsust.
Sellised arvutimudelid võivad osutuda isegi võtmeks maavärinate ennustamise võime vallandamisel - kauge võimalus, mis on nii vaieldav, paljud seismoloogid keelduvad seda isegi arutamast.
Kui 1960ndatel saavutas plaaditektoonika teooria, arvasid paljud teadlased, et maavärina ennustamine on vaid aja küsimus. Kui nihutatavate plaatide põhjustatud väikseid maavärinaid sai modelleerida, läks mõte mõttetuks, et suuremaid maavärinaid peaks olema võimalik ennustada juba päevi või isegi nädalaid ette. Kuid maavärina tugevust mõjutavad paljud tegurid, alates kivimite tüübist kuni rikke libisemise kauguseni, ja selgus kiiresti, et väikesemahulise tektoonilise aktiivsuse mudelid ei suuda pakkuda usaldusväärset viisi suurte maavärinate ennustamiseks. Võib-olla võivad väikesed nihked ja libedused, mis esinevad sadu kordi päevas, näidata suure maavärina löögi tõenäosuse väikest suurenemist, kuid isegi pärast väikse tektoonilise aktiivsuse sülem on suur värisemine siiski väga ebatõenäoline. Kui ennustus kunagi reaalsuseks saab, on vaja saabuva maavärina jaoks paremat signaali.
Masinõppe kasutamine sellise signaali leidmiseks on tõenäoliselt kaugel - kui see on isegi võimalik. Eelmise aasta lõpus avaldatud uuringus pakkusid Johnson ja tema meeskond välja, et see võiks olla varem tähelepanuta jäetud seismiline signaal, mis võib sisaldada mustrit, mis paljastab, kui suur maavärin - nagu näiteks Vaikse ookeani loodeosa kurikuulus ja kauaoodatud Cascadia maavärin - võib rünnata. Kui hüpotees ei lahene, võib see muuta maavärinate prognoosimise viisi sekunditest ette või võib-olla üks päev aastakümneid ette.
Maavärina prognoosimise viimased parandused on olnud need väärtuslikud sekundid. Seismoloogid tegelevad varajase hoiatamise süsteemide parendamisega nagu Jaapanis ning ShakeAlerti süsteem võetakse kasutusele USA läänerannikul. Need süsteemid saadavad teateid alles pärast seda, kui maavärin on juba alanud - kuid õigeaegselt, et liftid või gaasiliinid kinni panna ja hoiatada epitsentrist kaugemal asuvaid kogukondi.
Maakera kiht, kus me elame, on purustatud umbes kümneks tektooniliseks, mis liiguvad üksteise suhtes. (USGS) Johnsoni sõnul on juba proovimine ekstrapoleerida, kui suureks pooleliolev maavärin saab, kus selle epitsenter asub ja mida see mõjutab, mõne sekundi andmete põhjal - see on juba tohutu väljakutse. Olemasolevates hoiatussüsteemides on suuri maavärinaid valesti hinnatud ja teistele valehäireid antud. Kuid enne 2007. aastat ei olnud meil isegi sekundeid ette teatatud. Kus me võiksime olla aastal 2027?
"Me ei tea, kui hästi seismoloogia kümne aasta pärast tegelikult hakkama saab, " ütleb Johnson. "Kuid see on palju parem kui täna."
Maavärina jälgimisel tehtavad edusammud sõltuvad tõenäoliselt arvutitest, mis on koolitatud tegutsema seismoloogide asjatundjatena. Täiusliku mälu, vähese ettekujutuse ja unevajaduseta saavad masinad tektooniliste plaatide nihkumisel koguda kogutud andmeid. Kogu see teave on võrreldav sellega, mida kuuleksite rahvarohkel tänaval - autode, inimeste, loomade ja ilma müra segunevad omavahel. Teadlased sõeluvad neid signaale, mis on transkribeeritud lainetena, et teada saada, kas neist on märku maavärina toimumisest või toimumisest. Lootus on juba ammu olnud, et kogu selle müra külge hoides võib leiduda mingi eelkäija, mida saaks mõõta või jälgida, et näidata aja pikkust kuni järgmise suure maavärinani.
Ühte neist müradest - mida Johnson nimetab “treemoritaoliseks signaaliks” - on tuvastatud ja uuritud mitu aastat. "Viskasin sinna kõik, mis mul tööriistakasti oli, ja otsustasin, et seal pole midagi, " räägib ta.
Kuid tema meeskonna loodud algoritmid ja arvutid vaatasid signaali pisut teistsugusest vaatenurgast, keskendudes selle energiale. See energia (registreeritud amplituudina, seismiliste lainete suuruse mõõtmena) kasvas kogu maavärinatsükli jooksul "kunagi nii vähe", väidab Johnson. Kui maavärin tabas, langes signaali amplituud ja taaskäivitas korrapärase kasvu tsüklit, kuni tabas järjekordne maavärin.
See oli muster.
Johnsoni sõnul oli see varem tähelepanuta jäetud signaal laboratooriumi rikete kiirendatud mudelites juba minutid ette ennustavat teavet järgmise maavärinatsükli ennustamiseks, mis tähendab reaalses elus aastakümneid ette. Kuid tulemused laboris ja reaalses maailmas ei ole alati rivis.
Praegu ei ole masinõppimise eesmärk aidata maavärina ennustamisel, vaid pigem mõista juba alanud maavärinaid või värina dünaamikat üldiselt. Kuid edusammud asukohajärgsete värvide leidmisel, tugevuse hindamisel ja müra järgi sortimisel parandavad kõik meie arusaamist värbamiste toimimisest, sealhulgas ka siis, kui need võivad streigida.
„Ma tahan selgitada, et see, mida me teeme, on erinev kui ennustamine. Aga jah, kõik need asjad on kaudselt seotud, ”ütleb Stanfordi seismoloog Mostafa Moustavi, kes kasutab masinõppimist taustmüra sorteerimiseks, et tuvastada väikseid värisemisi.
Caltechi seismoloog Men-Andrin Meier ütleb, et tema “kõige parem on arvata, et maavärinad on olemuselt ettearvamatud.” Sellegipoolest töötab ta masinõppe abil varajase hoiatamise süsteemide täiustamiseks ja nende hoiatuste juurde kuuluva seire täiustamiseks võib maavärinaprognoose potentsiaalselt parandada. Paremad rikete kaardid ja parem arusaamine maavärina protsessidest, suundumustest ja tsüklitest võivad kõik osutuda paremaks prognoosimiseks, väitis Moustafa.
Isegi nii arvavad mõned seismoloogid, et ennustamine on fantaasia. Tokyo ülikooli seismoloog Robert Geller on tuntud oma maavärina ennustamise pessimismi poolest.
"Maavärina ennustamise uurimine pole tegelikult asi, " ütleb ta meili teel. „See koosneb lihtsalt palju andmete kogumisest lootuses, et leitakse usaldusväärne eelkäija. Ühtegi pole tänaseni leitud. ”
Gelleri sõnul võib maavärina signaalidega seotud labori tulemusi tähelepanuta jätta, kuni neid reaalses maailmas järjepidevalt korratakse. „Ma ei kahtle, et nad leiavad vaadeldud maavärina esinemise kohta palju tagurpidi nähtavaid mustreid. Kuid ma ei näe põhjust arvata, et sellised mustrid aja jooksul edasi lähevad, ”sõnab Geller.
Cascadia rike Vancouveri saare lähedal libiseb aeglaselt kogu aeg, tekitades madala seismilisuse, mida te ei tunne, ja libiseb siis umbes korra aastas tagasi oma kohale. Maa pinna väga väikest nihet sellelt libisemiselt on võimalik jälgida, nii et Johnsoni meeskond püüdis teada saada, kas nende signaalitud masinõppe algoritmide uus signaal võib liikumist ennustada.
"Ja vaata, vaata, see kaardistas nihestatuse määra, " ütleb Johnson.
Nüüd on küsimus selles, kuidas signaal võiks olla seotud rikke lukustumisega - blokeerunud kivimid, mis on hoidnud tektooniliste plaatide drastiliselt libisemist ja põhjustanud umbes 300 aasta jooksul suurt maavärinat. Lõpuks puruneb rikke lukustumine ja lööb massiline maavärin. Võib-olla võiks signaal, mille Johnsoni meeskond uurib, või mõni teine seni veel avastamata signaal anda aimu, millal see juhtub - kui sellised signaalid on üldse seotud suurte maavärinatega.
