一些人正在研究沿著斷層線的一種「慢地震」活動，它可能是一個有用的指標，表明可怕的毀滅性地震即將出現。

其他人則希望從其他數據中，比如地震噪音、動物行為和電磁信號中找出線索，探索在地震開始之前發出警告的可能性。

地震物理學似乎特別不透明。天文學家可以觀測星星，生物學家可以觀察動物。但我們這些研究地震的人看不到地下，至少不能直接看到。

相反，我們使用「替代品」來了解地殼震動時地球內部會發生什麼。

地震學，旨在研究地球內部運動產生的震波；大地測量學，旨在應用 GPS（Global Positioning System，全球定位系統）等工具來測量地球表面如何隨時間變化；古地震學，旨在研究隱藏在地質層中的曾經的地震痕跡。

還有很多我們還不知道的東西。在 20 世紀 60 年代，板塊構造理論被廣泛接受幾十年後，我們對地震成因的理解還遠未超出「應力累積到臨界閾值」的想法。其思路是，在積累到臨界閾值時，應力會通過地震進行釋放。

不同的因素會使斷層更容易達到閾值。例如，流體對其影響巨大：在過去十年中，石油和天然氣生產過程中產生的廢水被注入地下後，導致了美國中部的構造活動大幅增加。

但是如果想了解特定斷層線上發生了什麼時，人類對此基本一無所知。我們可以通過使用地震波和繪製地震位置來構建斷層的近似圖，但我們無法直接測量斷層所經歷的應力，也無法量化地面移動超過的閾值。

長期以來，人類在預測方面所能做的最好的事情，就是了解特定地區地震發生的頻率。例如，上一次破壞美國加州南部整個聖安德烈斯斷層的地震發生在 1857 年。

據估計，那裡出現大地震的平均間隔在 100 到 180 年。根據粗略的計算，地震可能已經「逾期」了。但正如估算範圍所顯示的那樣，地震再次襲來的間隔變化可能很大，也可能具有誤導性。

我們的樣本量僅限於人類的歷史範圍，以及我們在地質記錄中仍然可以查看到的範圍。因此，地質記錄只代表著地球歷史上發生的地震的一小部分。

1985 年，科學家們開始在美國加州中部聖安德烈斯斷層的帕克菲爾德段，安裝地震儀和其他地震監測設備。

與其他斷層沿線的地震相比，該段有六次地震以異常的間隔發生，因此美國地質調查局（USGS，US Geological Survey）的科學家很有信心地預測，下一次類似震級的地震將在 1993 年之前發生。

這個實驗在很大程度上被認為是失敗的，因為地震直到 2004 年才發生（當然無論何時，我們都不希望地震發生）。

包括夏威夷在內的其他地方也注意到了類似震級的地震之間有規律的時間間隔，但其實它們都是例外，而不是規律。

更常見的情況是，地震再次出現的（預測）時間段往往伴隨著較大誤差。對於容易發生大地震的地區，其間隔可能在數百年左右，而誤差也會跨越數百年。顯然，這種預測方法遠非精確的科學。

美國加州理工學院的地球物理學家、美國地質調查局的前高級科學家湯姆·希頓（Tom Heaton）對人類是否能夠預測地震持懷疑態度。

他在很大程度上把它們視為隨機過程，這意味著我們只能計算地震出現的機率，但我們不能準確地預測它們。

他說：「就物理學而言，這是一個混沌系統。」這背後的一切都與重要的證據有關，即證明地球的行為是有序的和有確定性的。但是，如果不了解地下發生的事情，就不可能憑直覺想出這種規律。

但是，隨著科學家愈發理解地殼內部的事物，他們的工具也越來越先進，我們有理由期待他們的預測能力會提高。

考慮到我們幾乎無法量化地球內部正在發生的事情，因此地震預測長期以來被認為是幾乎不可能的。但在 21 世紀初，兩項科研發現開啟了這種可能性。

首先，地震學家在日本西南部的一個構造區發現一個奇怪的低振幅地震信號。它會持續數小時至數周，並且每隔一段時間就會發生。這與他們以往發現的任何東西都不一樣，隨後將其稱之為構造性震顫。

與此同時，研究卡斯凱迪亞隱沒帶的地球學家發現了一些證據，證明部分地殼有時會緩慢地朝著與正常方向相反的方向移動。

這種現象被稱為慢地震（slow slip event），發生在地殼的一個薄區域，該區域位於產生定期地震的區域下方。在那裡，更高的溫度和更高的壓力，對岩石的行為及其相互作用的方式產生了更大的影響。

研究卡斯凱迪亞隱沒帶的科學家還觀察到了在日本發現的相同類型的信號，並確定它與這些慢地震發生在同一時間、同一地點。因此，一種新型地震被發現了。

與常規地震一樣，慢地震也會重新分布地殼中的應力，但它們可以發生在從幾秒到幾年的各種時間尺度上。在某些情況下，如在卡斯凱迪亞它們經常發生，但在其他地區它們則是孤立的事件。

科學家隨後發現，在慢地震期間，發生常規地震的風險會增加，尤其是在隱沒帶。產生地震的斷層部分會同時受到兩種應力，規則板塊運動和慢地震產生的不規則周期性反方向運動，其深度大於地震開始的深度。

這些難以捉摸的慢地震成為了我讀博期間的研究課題，但就像研究工作中經常發生的情況一樣，我並沒有解決這個問題。直到今天，我們還不清楚是什麼確切的機制推動了這種活動。

儘管如此，我們能通過慢地震來預測有規律的地震嗎？自從它們被發現以來，幾乎每一次大地震之後都有幾篇論文表明，它出現之前曾有過一次慢地震。

2011 年日本出現 9 級地震之前，曾有兩次慢地震出現。但也有例外。例如，儘管很多人嘗試找到證據，但我們仍然不能證明 2004 年印度尼西亞蘇門答臘地震之前出現過慢地震。那場地震造成了毀滅性的海嘯，導致 20 多萬人死亡。

更重要的是，慢地震之後並不一定會出現後續地震。目前，還不知道是否有什麼東西，能區分哪些慢地震可能會導致後續地震、哪些不能導致後續地震。可能是在大地震發生前的幾個小時里，斷層沿線出現了某種獨特的過程。

2022 年夏天，我的前同事昆汀·布萊特里（Quentin Bletery）和他的同事簡·馬修·勞克奎特（Jean Mathieu Nocquet）發表了對 90 次大地震前幾個小時地殼變形數據的分析結果。

他們發現，在地震發生前的兩個小時左右，斷層沿線的地殼開始以更快的速度向地震破裂的方向變形。這個發現告訴我們的是，在地震運動之前，沿著斷層出現了一個加速過程，有時和慢地震相似。

他說：「這確實支持了以前發生過一些事情的假設，所以我們有了一種解釋方法。但實際上，我們在物理世界中無法預測，因為我們沒有儀器。」

換言之，地震前兆可能是存在的，但我們目前無法很好地測量它們的存在，從而在地震發生前將其辨別出來。

布萊特里和勞克奎特使用傳統的 GPS 數據統計分析進行了研究。這些數據可能超出我們傳統模型和參考框架範圍的信息。

總的來說，地震學家現在正以前所未有的方式應用機器學習。儘管現在還為時過早，但機器學習方法可以揭示隱藏的結構和因果關係，否則這些結構和因果關係看起來就是一堆混亂的數據。

地震研究人員已經以多種方式應用了機器學習。美國史丹福大學的穆斯塔法·穆薩維（Mostafa Mousavi）和格雷戈里·貝羅薩（Gregory Beroza），已經研究了如何將其用於單個地震站的地震數據來預測震級，這對預警系統非常有用，也可能有助於搞清楚決定地震規模的因素。

美國哈佛大學地球與行星科學教授布蘭登·米德（Brendan Meade）則使用神經網絡預測餘震的位置。

加州理工學院的扎卡里·羅斯（Zachary Ross）等人正在使用深度學習從數據中提取地震波，即使環境中的噪聲水平很高，這也可能讓我們有能力檢測到更多的地震。

在第一次博士後研究中，我認識了美國洛斯阿拉莫斯國家實驗室的保羅·詹森（Paul Johnson），他既是我的導師，又是我的朋友。他正在應用機器學習來幫助理解實驗室產生的地震數據。

有很多方法可以在實驗室里製造地震。一種相對常見的方法是將岩石樣本放在金屬框架內，將其置於圍壓下，切割中心以模擬斷層，再使用局部傳感器測量樣品變形時發生的情況。

2017 年，詹森實驗室的一項研究表明，機器學習可以非常準確地預測實驗室製造的斷層需要多長時間才會開始震動。

與人類預測地震的許多方法不同，這一方法不使用歷史數據，只依賴於斷層的震動。重要的是，被研究人員視為是低振幅噪聲的東西，其實是允許機器學習進行預測的信號。

在該領域，詹森的團隊將這些發現應用於卡斯凱迪亞隱沒帶的地震數據，他們確定了一個來自隱沒帶的連續聲學信號。該信號對應於斷層在慢地震周期中移動的速度。

他說：「（機器學習）可以讓你建立這些你從不知道的相關性。事實上，其中一些非常令人驚訝。」

機器學習還可以幫助我們創建更多的數據進行研究。貝羅薩、穆薩維和英國地質調查局的研究員瑪格麗塔·塞古（Margarita Segou）認為，機器學習有助於創建更強大的已發生地震資料庫，因為它在地震數據中識別出的地震數量可能是我們所知的 10 倍。他們的相關論文於 2021 年發表在 Nature Communications。

這些改進的數據集可以幫助我們更好地了解地震。詹森說：「你知道，在我們這個社區里，有很多人持懷疑態度，這是有充分理由的。但我認為，這讓我們能夠看到和分析數據，並以我們從未想像過的方式意識到這些數據所包含的內容。」

雖然一些研究人員依賴於最新的技術，但其他人選擇回顧歷史，制定一些基於動物的、相當激進的研究。

在參加地球物理會議的 10 多年裡，我收集了許多襯衫，其中一件上印有 namazu，這是一種巨大的神秘鲶魚，日本人認為地震是它在地殼下游泳導致的。

這種生物是地震學的非官方吉祥物。1855 年日本江戶大地震前，一名漁民記錄到河裡的鲶魚出現了一些不尋常的活動。

在 1933 年發表在 Nature 上的一篇論文中，兩位日本地震學家報告說，封閉玻璃缸里的鲶魚在地震前會表現出越來越強烈的不安狀態。據說，通過這種現象預測地震的準確率為 80%。

鲶魚不是唯一有反應的動物。早在公元前 373 年的記錄就顯示，包括老鼠和蛇在內的許多物種在希臘一座城市被地震摧毀前幾天就離開了那裡。有報道指出，在 1906 年舊金山大地震之前，一些馬在凌晨悲鳴，還有的馬逃離了那裡。

德國馬克斯·普朗克動物行為研究所的研究主任馬丁·維克爾斯基（Martin Wikelski）和他的同事一直在研究利用馴養動物的行為，來幫助預測地震的可能性。

2016 年和 2017 年，在義大利中部，該團隊為狗、牛和羊安裝了運動探測器。他們由此確定了動物活動的基準水平，並設定了一個表明有過激行為的閾值：在持續超過 45 分鐘的時間內，運動相對於基準水平增加 140% 及以上。

他們發現，在 9 次 4 級以上地震中，這些動物有 8 次都提前變得焦躁不安，其中包括 2016 年的 6.6 級諾西亞地震。

而且沒有出現假警報，動物沒有出現過激行為時，則沒有地震發生。他們還發現，動物離震源越近，它們看似驚慌失措的行為（就像警報一樣）就會越提前出現。

維克爾斯基對這一現象有一個假設：「我對整個事情的看法是，原因可能是空氣中的東西。我唯一能想到的就是空氣中的電離（帶電）粒子。」

電磁學並不是一個奇怪的理論。在多次地震期間或之前，包括 2008 年中國汶川地震、2009 年義大利阿奎拉地震、2017 年墨西哥城地震，甚至 2023 年 9 月摩洛哥地震，都觀測到了類似極光的地震光現象。

美國國家航空航天局艾姆斯研究中心的科學家弗里德曼·弗羅因德（Friedemann Freund）幾十年來一直在研究這些光，並將其歸因於某些岩石（如輝長岩和玄武岩）中因斷層運動而被激活的電荷。這就像在地毯上摩擦襪子，會「釋放」出電子（靜電）。

一些研究人員提出了不同的機制，而另一些研究人員則不認為地震光與地震有任何關係。

不幸的是，測量地殼或地表的電磁場並不簡單。我們沒有能夠對大面積電磁場進行採樣的儀器。如果事先不知道地震將發生在哪裡，那麼採樣就是很困難甚至不可能的事情，因為我們不知道在哪裡安裝儀器。

目前，測量地下磁場的最有效方法，是在有持續地下水流的地方設置探頭。科學家已經做了一些工作，比如在衛星數據中尋找由地震和地震前活動引起的電磁和電離層擾動，但研究仍處於非常早期的階段。

一些科學界最大的範式轉變，是在對潛在機制沒有任何了解的情況下開始的。

例如，德國地質學家阿爾弗雷德·韋格納（Alfred Wegener）在 1912 年提出了大陸漂移的觀點，這是板塊構造核心的基本現象。

他的理論主要基於非洲和南美洲海岸線匹配的觀察結果，就好像它們能像拼圖一樣拼在一起。但它受到了許多爭議。

他的發現缺少了現代科學精神所需的重要因素。直到 20 世紀 60 年代，在發現地殼被創造和破壞的證據後，板塊構造理論才正式出現，並最終了解了這一現象的機制。

從觀點提出到被證實的這些年裡，越來越多的人從不同的角度看待這個問題。範式出現了轉變，韋格納推動了變革的車輪。

也許現在地震預報也發生了同樣的變化。我們可能還需要幾十年的時間，才能帶著確定性來回顧這一時期的地震研究，並了解它在推進這一領域中發揮的作用。

但詹森等人對此充滿希望。他說：「我確實認為這可能是某些東西的開始，就像板塊構造革命一樣，我們可能會看到類似的情況。」

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