每当地震发生，我们总希望能够及时准确预测地震，于是各种气象特征、动物行为，都会事后被拿来解读地震。
像“大旱之后必有大震”，也是最近网上热议的一个话题。
既然有迹可循，为何不能预测？AI 是否可以预测地震呢？
“旱震理论”
地震如何形成的，大家应该都知道，记得初中地理老师就给我们做过生动的讲解。
地震的根本原因在于地球板壳的运动，地球是在运动的嘛，地球表面的六大板块因“惯性力”被甩来甩去。
一直“暗中较劲”的板块们，谁也不让谁，谁先扛不住，就会发生错位、碎裂等，然后日积月累的能量就会突然找到宣泄口，爆发出来。
而“旱震理论”就是，这些板块之间的相互挤压、摩擦，使地球局部温度升高，大陆板块之间产生的热量会逐渐传导到地球表面，使地表温度升高，地表加热空气形成大面积上升干热气流，干热气流则不利于降雨，于是在地震发生前就出现了大旱的现象。
这可靠吗？查阅了相关资料，发现：
1972 年华北地区遭遇大旱，三年半后，1976 年唐山发生了 7.8 级大地震。
1986 年云南遭遇严重干旱，两年后，云南澜沧发生了 7.6 级地震，云南耿马发生 7.2 级地震。
2004 年秘鲁遭遇十年一遇大旱灾，三年后，2007 年秘鲁中部海岸发生了 8 级大地震。
2006 年四川重庆遭遇百年不遇的特大旱灾，两年后，2008 年四川汶川发生了 8 级大地震。
2007 年意大利北部和中部遭遇罕见旱灾，两年后，2009 年意大利中部拉奎拉地区发生 6.3 级地震。
2008 年南美洲国家智利遭遇 80 年来最严重的干旱，两年后，2010 年智利发生了 8.8 级大地震。
2009 年美国加州突遇旱灾，一年后，2010 年当地发生了 6.5 级地震。
20 世纪非洲连续大旱 18 年，结果大旱一结束，就迎来了两次 7 级以上的大地震。
通过以上案例和数据，干旱和地震之间确实是存在着一定的关联。
但因此就断言大旱之后必有大震，学术界对此是各执一词的。
AI 预测地震
无论是机器学习还是深度学习预测地震，你觉得可行吗？
其实，我觉得，难点不在 AI。
机器学习也好，深度学习也罢，其实就是拿数据去拟合。
只要数据好，数据信息的维度信息足够丰富，甭管是什么网络结构，迭代几个 epoch，模型都能收敛。
但现在的问题是，预测地震，没有好的训练数据。
气象变化、动物行为，比如某某地方出现了奇怪的云，某某地方的动物突然躁动起来了等等。
只能说这可能是一种表现，但只有这些维度的信息，无法训练出预测地震的 AI 模型。
用这些数据，完全无法预测出震级多大、震源多深、更不知道到底什么时候震。
天上飞 100 只蝙蝠，地震有多少级？“地震云”有 100 个褶，地震多少级？
显然啊，不科学。
气象变化、动物行为这些最多只能算作参考特征，无法训练预测地震的 AI 模型。
采集的数据不够，那就加“传感器”。
遥感卫星用不了，因为板壳运动速度太慢，几乎就是静止的，遥感卫星监测不到这个精度。
那往地底放震动传感器，对不起，人类最深的钻井深度也才 12km 多一点点。
而六大板块的接触面，都位于地下几十 km 的深度，现在够不到啊，而且传感器如何安装也是个问题。
所以，现在想用 AI 预测地震，还有很长一段路要走。
现在已有的地震预警，并不是地震预测。
是在地震发生后，利用电磁波（约 30 万公里/秒）比地震波（约 4 公里/秒）快的特点，向地震波尚未到达的地区发出地震波即将到达的警钟。
震中检测到地震了，地震已经发生了，会向周围的地区发送地震预警。
地震预警还是有用的，有研究表明：预警时间 10 秒，伤亡减少 39%；预警时间 20 秒，伤亡减少 63%。
话说，如果有一天，能够预测地震了，伤亡是否可以避免呢？
期待科技的不断进步，希望 AI 在地震预测这一领域，有着更进一步的成果。
来源 | Jack Cui
参考链接：
[1]https://mp.weixin.qq.com/s/9VL_UlGa6mHHx0XBQpuqVQ
[2]https://mp.weixin.qq.com/s/XG72Hqo9zpQ_LOq1j3YZCA
[3]https://mp.weixin.qq.com/s/cSMSMTfGLluWH9KnHW7D9Q
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