余震强度预测能力升级，Nature 刊文认证基于神经网络的模型性能优于传统模型

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原标题：余震强度预测能力升级，Nature 刊文认证基于神经网络的模型性能优于传统模型
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文章来源：HyperAI超神经
内容字数：6885字

内容摘要：

作者：李宝珠
编辑：李玮栋、xixi，三羊
地震的发生涉及诸多变量，「预测」存在挑战，但余震发生次数及强度的预测已取得重大进展。2023 年 12 月 18 日 23 时 59 分，甘肃省临夏州积石山县发生 6.2 级地震，震源深度 10 公里，截至 19 日 06 时，当地就已经监测到了 275 次余震。无独有偶，日本石川县能登半岛于 2024 年 1 月 1 日下午发生 7.6 级地震，截至当地时间 2 日 6 时，地震烈度超 2 度的余震已发生 129 次。
（日本地震强度分级中的 2 表示：在建筑物中处于安静状态的人群中，很多都能感觉到摇晃。）
虽不似猝不及防的主震那般剧烈，但余震的威力也同样不可小觑。一方面是因为强震的余震震级往往也不小；另一方面，余震带来的二次破坏，可能会令原本已极为脆弱的建筑进一步被摧毁，致使更大面积的坍塌。
此外，频繁的余震可能导致山体结构不稳，如遇降水还可能造成山体滑坡、泥石流等次生地质灾害。然而，余震通常也是不可预测的，因为在震后短时间内，很难确定主震会如何远程触发其他区域的断裂带。其实，人们从未停止探索如何实现地震预测，尤其是 AI、大数据等技术所

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