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■「Shazam」能在大量背景噪音下辨識樂曲,結果啟發測震app。
音樂辨識應用程式(app)「Shazam」(音樂神搜)能在大量背景噪音下,將一小段音頻與資料庫比對,協助用戶辨識樂曲。美國史丹福大學科學家受Shazam啟發,研發出新程式「FAST」(Fingerprint and Similarity Thresholding),可將地震儀震波記錄分成數小段,與已知地震波資料比對,從而找出難以發現的「微型地震」,有助預報較大型地震將於何時何地發生。
FAST應用「局部敏感哈希」(LSH)技術,能快速辨別特徵相近的震波。FAST將地震記錄儀錄得的持續震波分成數秒一段,將片段壓縮成「指紋」,即較易處理、具相似特徵的一小段震波,然後基於「指紋」相似性,集中在同一資料夾內。由於通過同一路徑的震波將具有相似的「指紋」,程式可將不同震波分門別類,使地震學家更容易辨認出地震波,而非外部噪音造成的波動,從而加快辨別地震速度。
可測全球斷層 預測未來地震
領導FAST團隊的地理物理學教授貝羅扎表示,FAST可探測來自全球不同斷層的地震波,並將其分門別類,使地震學家更容易注意到某一斷層有頻繁活動,從而預測該處未來可能發生地震。測試證實,FAST敏感度極高,可辨認出黎克特制1級或以下、難以注意到的地震。
團隊正致力加強FAST程式,分析更長時間、來自不同地震探測站的資訊,以便更準確預測地震震央地點。■《星期日郵報》/史丹福大學網站
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