地震预警系统的研究与应用

地震预警系统的研究与应用

0预警系统与预警技术地震预警系统（ew）是基于波速远高于地震的传播速度和破坏振动（s波或面波）的传播速度的基本原则。利用地震活动高区域内实际传输地震观测站的观测数据，在地震发生后快速确定地震位置、地震震级（断裂破裂释放的能量）、可能的地震影响场和地震预警系统信息，并及时向目标区域的人们发布地震警报信息。由于用户与地震相位之间的距离不同，地震预警系统可以为人们提供从10秒到10秒不等的应急反应时间。接收到警报信息的人员可以采取适当的生存预防措施，有效减少地震造成的财产损失和人员损失。地震预警的构想最早是在1868年美国旧金山大地震后由Cooper博士,2009;Nakamuraetal.,2009;Nakamura,1988)和自1992年就开始使用的日本新干线铁路预警系统UrEDAS(UrgentEarthquakeDetectionandAlarmSystem)(Nakamura,2003,2007,2009(a),2009(b);Wurmanetal.,2007)、1993年起正式运行的墨西哥SAS系统(Iglesiasetal.,2007;Suárezetal.,2009;Espinosa-Arandaetal.,2009)、土耳其伊斯坦布尔的地震预警系统(IERREWS,Erdiketal.,2007;Zolloetal.,2009)、以及我国台湾地区的地震预警系统(Hsiaoetal.,2009;Wuetal..1997,2002,2005)等.2008年汶川大地震发生后不久,日本宫城岩手县也发生了一次M7.2级地震,日本气象厅应用紧急地震速报系统提前12s向宫城石卷市发布地震警报,从而有效地减少了地震造成的人员伤亡和财产损失.而2011年3月11日发生M9.0级大地震后,日本首都东京的民众则通过紧急地震速报系统提前约1min就获取了地震的相关信息,因而整个社会都得以从容应对.更著名的日本新干线UrEDAS系统自1992年运行以来也已多次成功发布地震预警信息,大大提高了新干线铁路运行的安全可靠性.自1991年10月墨西哥SAS系统测试运行至2009年3月间,SAS系统共成功发布13次“公开性”地震预警信息和52次“预防性”地震预警信息,准确度高达100%.这些预警系统的成功经验也使人们看到利用地震预警系统减轻地震灾害的希望.因此,尽早建立我国地震预警系统是一项十分有意义的工作.我国学者长期以来也一直采取多种手段在对地震预警技术进行追踪研究(梅世荣,1994;张国民等,1997;王妙月等,1999;朱福祥等,2002;廖旭等,2002;李山有等,2004;李勇,2007,2008;袁志祥等,2007;马强,2008;万柯松等,2009;Pengetal.,2011;金星等,2012;张小红等,2012),首都圈、福建等多个地区也都已建立了实验性地震预警系统,针对这些预警系统的研究也正在进行中.“十一五”、“十二五”建设期间,国家和各级政府投入大量资金建设了一批高质量的地震观测台站,这些台站在汶川地震和玉树地震的各项应急救援工作中都发挥了重要作用,同时也为我国建设地震预警系统奠定了坚实的硬件基础.1实时震级计算方法一个完整的地震预警系统至少应该包括实时地震定位、实时震级计算、预警目标区烈度估计以及预警信息发布等几个重要功能模块.其中实时地震定位和实时震级计算两个模块是整个预警系统中最重要、最关键、也是决定地震预警成败的两个主要功能模块.地震预警作为一种“超级地震速报”,对于信息时效性和准确性的要求比以往任何时候都要严格许多,传统的地震定位或震级算法基本上都无法直接在地震预警系统中应用.针对这两个关键技术难题国际上也已经发展了很多稳定可靠的实时定位和实时震级算法.地震预警定位是预警系统中重要的、必须首先解决的关键问题之一.预警定位结果的速度和质量将直接影响到地震预警的成败.由于地震预警系统对于信息的高度时效性要求,地震预警定位过程中可以利用的信息十分有限,往往只有少数几个触发台站的信息能够获得.因此,常规地震定位方法并不适用于地震预警.可以说,地震预警是一种“超级地震速报”,所以必须发展一套迅速、准确、稳定、可靠的地震预警实时定位方法.国际上,实时地震定位技术的研究开始较早,也取得了相当的进展,提出了很多实用的实时定位方法.Anderson(1981)最早提出了一种根据台站到时顺序(ArrivalTimeOrder,ATO)进行实时地震定位的算法,Rosenberger(2009)发展深化了该算法,并对其重新进行研究,研究结果表明该算法具有一定的精度,但对触发台站的相对顺序有较高要求;Kanamori于1993年提出采用地震动幅值衰减进行实时定位的算法,但由于定位结果较为粗略,因而并没有在实时预警系统中应用;而Zhou于1994年提出的主站法(MasterStation)思想也影响了很多人,后来的很多研究都是借鉴了他的方法;日本新干线铁路预警系统UrEDAS中的地震定位则采用了Odakaetal.(2003)提出的B-△方法,即对P波初始阶段波形求取包络函数,并采用包络函数中参数B与震中距的经验统计关系来估计震中;Rydeleketal.(2004)提出“双台子阵”(TwoStationSubarray)的概念并将其应用于地震预警定位研究中,他们认为相对于精确的定位结果而言,节省定位用时更为重要,这实际上也是考虑了定位精度与定位用时之间的平衡;Horiuchi(2005)提出的“着未着”方法则更为奇特,这种方法不仅充分利用已到台的信息,也恰当地考虑未到台对定位结果的约束,还能排除一些错误触发的信息,因而可以得到可靠的定位结果;Sarianoetal.(2008)借鉴Horiuchi的方法并结合概率密度函数,认为将定位结果看做一个概率密度分布更为合适,只给出概率最大的点作为参考震中位置;马强(2008)在他的博士论文中对预警定位方法也进行了一些研究,主要采用了Voronoi图、Delaunay三角剖分、台站方位角以及双台双曲线方法,定位结果也有很好的精度.实时震级计算则是整个地震预警系统中最复杂、也是最困难的一部分.由于地震预警应用中对于信息的高度时效性要求,计算预警震级时往往只有震中附近的少数几个触发台站、有限时间长度内的信息可以利用,因此不可能采用常规震级算法进行计算.同时,地震预警系统还要求所发布的信息具有足够可靠度,因此必须发展一些非常规的、稳定可靠的实时震级计算方法.目前,国际上也已发展了一些实用的实时震级计算方法,这些方法大致可以归纳为三大类,即与周期/频率相关算法,如τpmax、τc方法(Wuetal.,1998,2006,2007,2008;Kanamorietal.,1997;Kanamori,2005;Lockman,2005;Wolfe,2006)、与幅值相关算法,如Pd方法(Wuetal.,2007;Lancieri,etal.2008)等及与强度相关的算法,如MI方法(Yamamotoetal.,2009)、、V2方法(Festaetal.,2008)等.预警震级计算中实际上包含了一个十分重要的基本物理问题,即能否由初始破裂的、极其有限信息估计整个地震的规模.目前,国际上对于这个问题还没有比较统一的认识.Olson和Allen于2005年在Nature杂志上发表了他们的相关研究成果,他们认为采用τc方法在有限的时间内(即使断层破裂过程还未结束)就可以得到整个地震的最终震级,即使是对于大震这个结论也是成立的.而Rydelek和Horiuchi(2006)随后就对其研究结果表示质疑,因为他们利用日本Hi-net台网进行的统计结果表明,τc与地震震级之间并不存在明显的关系性.Kanamori(2005)对相关的研究进行归纳总结,认为至少有两种理论可以支持由少量初始信息计算地震震级的可行性:其一是成核震相的观点;其二是P波、S波分别携带不同信息的观点.Umeda(1990)、Iio(1992,1995)、Ellsworth和Beroza(1995)、Nakatanietal.(2000)等人研究认为地震在一定长度和时间域内的成核过程决定了初始破裂的形态以及地震的最终规模,至少在统计意义上这一观点是成立的.而Kanamori则认为地震产生的P波携带着地震本身的信息(P波段的波形能反映断层是怎样滑动的),而S波则携带地震能量的信息,因而可以分别加以利用.换言之,利用初始破裂的有限信息估计整个地震的规模是有一定理论依据的.而其他一些研究者,如Mori和Kanamori(1996)、Kilb和Gomberg(1999),则持相反的观点.他们研究认为不同规模的地震,初始破裂过程与最终震级之间并不存在相关性.关于这一问题的争论还在继续,但近几年来发表的一系列相关论文却从一个侧面证明由初始破裂信息估计整个地震的规模是可能的,采用一些特殊、稳定的算法是能够获得足够精度的震级估计结果的.2地震预警系统的建设和应用目前,包括墨西哥、日本、美国等在内多个国家和地区都已建立起实时运行或正在测试运行的地震预警系统.2.1区域地震预警正在墨西哥运行的地震预警系统有两个:为墨西哥城和格雷罗市服务的SAS系统和为瓦哈卡市服务的SASO系统,它们都是采用异地预警模式.SAS系统是利用沿格雷罗海岸线布设的12个加速度计组成的地震动监测台网(图1),为320km外的墨西哥城提供地震预警信息(Espinosa-Arandaetal.,1995,2009).这个系统中采用以下算法判断地震是否具有破坏性:(1)对每个台站积分得到能量参数(积分时段从捡拾到P波开始,到2倍的S-P时间长度内),(2)计算能量增长速率.采用经验关系判断地震是“强震”(M>6)还是“中等强度地震”(5<M<6).当有2个以上的台站判断结果为“强震”时,就发布“公开”(Public)预警信息;而当2个以上台站的判断结果为“中等强度”地震时,则发布“预防性”(Preventive)预警信息.尽管这套系统在记录到破坏性的S波后才发布预警信息,但是由于墨西哥城距离较远,城内居民仍有大约60s的反应时间可以利用.由于墨西哥城所处的特殊盆地环境,传播到此处的地震动仍然会被放大100~500倍之多,这要比其它地区通常情况下高出许多(Suárezetal.,2009),所以这些地震预警信息对于城内居民而言是十分有用的.SAS系统于1991年9月开始测试运行,期间向25所学校和地铁公司提供试验性地震预警信息,1993年8月开始SAS系统正式向墨西哥城的民众提供地震预警信息,从而成为世界上第一个正式为公众提供地震预警信息的系统.SAS系统的警报信息通过墨西哥城内的58个FM/AM广播台、6个电视频道及时传达至用户,位于墨西哥城西50km托卢卡市的民众也会通过该市的3个广播台和1个电视频道收到同样的警报信息.SAS系统还通过专用通讯线路向250多个特定用户发布有针对性的、更详细的预警信息.此外,该系统还以电子邮件和网站张贴等多种方式为其余1800个用户提供预警服务.自1991年10月至2009年3月间,SAS系统共发布13次“公开性”地震预警信息、52次“预防性”地震预警信息,期间也有2次漏报和1次误报事件.1995年9月14日墨西哥科帕拉M7.3级地震发生后,SAS系统在破坏性的S波抵达墨西哥城前72s就向城内居民发布了“公开性”地震预警信息,从而地铁列车能够提前50s停驶,城内中小学校也随即启动了相关预案,大大减少了人员伤亡,降低了财产损失.Suárezetal.对SAS系统这些年的表现进行了总结并认为虽然该系统能够有效地捡拾到破坏性地震的发生并及时发布预警信息,但其估计震级的准确性有待进一步提高,以便更可靠地发布“公开性”或是“预防性”地震预警信息.SASO系统则是利用在瓦哈卡布设的36个地震监测台站(图2),这个区域的俯冲带要比格雷罗地区的宽很多.由于潜在震源区与人口密集地区的距离相对较近,因此必须采用一种时间窗长度更短的算法.它们采用了两个不同时间窗长度内的经验统计关系:在P波和S波之间计算卓越周期、峰值加速度以及能量参数;而如果S-P时间大于3s,那么则截取P波前三秒的记录计算卓越周期.采用这些参数判定地震是“强震”还是“中等强度地震”,然后像SAS系统一样再决定发布“公开”还是“预防性”地震警报.SASO系统自2003年开始为瓦哈卡市提供地震预警信息,迄今为止共发布了3次“公开性”地震预警,5次“预防性”地震预警,期间也有2次漏报事件.尽管90%的用户反馈都认为SASO系统提供了较好的服务,但运营过程中由于主管部门对SASO系统的重要性认识不够,造成后续资金不足,系统也未能有效维护.教育和其它相关培训工作也因资金缺乏不能有效地开展,这也导致该系统的应用范围比较狭窄.目前,瓦哈卡市约5500所学校中也仅有76所接收SASO系统的信息.2.2com读本国外预警自1964年日本新干线高速铁路运营之初,日本国家铁路公司(JapaneseNationalRailway,JR)就在新干线铁路沿线布设了一系列的地震观测台站,并为其设计了一个报警器-地震计(Alertseismograph)方式的地震报警系统,这也使日本成为首个实现地震预警的国家.一旦沿线这些观测台站中单台记录到的峰值地震加速度PGA超过40gal后就会发布警报信息,列车即可以根据该信息进行紧急制动.由于该系统并不提供震中位置、震级等地震参数信息,因此误报和漏报事件时有发生.有鉴于此,JR公司于1982年即开始新一代地震预警系统的研发,即UrEDAS系统.UrEDAS系统采用现地预警模式,震中位置、震级大小等参数都是根据单台或多台P波信息计算得到的.当捡拾到首台触发后,即开始对记录前2s的波形求取包络,由包络函数的斜率即可估计得到震中距,然后再根据质点运动的极性计算得到方位角,从而确定震中位置,即“B-△”方法(Odakaetal.,2003).UrEDAS系统还根据记录初始部分的卓越周期计算地震震级,并根据初始记录的波形估计震源深度.由于UrEDAS系统能够提供较为详细的地震参数信息,新干线列车运行过程中的可靠性大大提高.1992年后,JR公司对UrEDAS系统进行改造,加入了异地预警模式.1995年1月17日发生的阪神M7.3级大地震使日本经济遭受重创也造成数千人的死亡,随后JR公司又对UrEDAS系统进行了改进,推出了另一个处理速度更快的版本,即CompactUrEDAS系统,该系统于1998年起已在铁路系统和一些大都市中得到运用.UrEDAS系统和CompactUrEDAS系统分别能够对200km和20km以内发生的破坏性地震发布预警信息(Nakamura,2004).2004年6月16日新潟M6.6级地震发生时,震中附近正运行的4辆新干线列车中只有1辆发生了出轨事故.地震P波在震后2.9s就到达出轨列车所在的地区,仅仅1.0s后CompactUrEDAS系统随即发布地震警报,自动切断了列车的电源并采取了紧急制动措施.列车驾驶员也同时收到了该系统发出的警报信息,并在系统自动操作1.0s后采取手动方式对列车紧急制动.2.5s后破坏性S波到达列车所在区域,峰值地震动也在1.0s后抵达该区域(Nakamura和Saita,2007).虽然发生了列车出轨事故,但仍有一节车厢在铁轨上.1995年阪神大地震的发生也促使日本研发全国性地震预警系统.地震后,日本气象厅在全国建设了多个地震监测台网,而且每个台网都具有一定的密度.这其中包括:由864个高灵敏度台站组成的Hi-net台网、由688个同时具有地表和地下强震仪的台站组成的KiK-net台网、由1028个地表强震观测台站组成的K-net台网、以及约由83个宽频带台站组成的F-net台网(Okadaetal.,2004),这些台站都由防灾科技研究所负责建设安装.利用这些台网资源,日本气象厅和防灾科技研究所共同研发出可为全体国民提供地震预警服务的“紧急地震速报”系统,并于2004年2月起开始对该系统进行在线测试.2006年8月“紧急地震速报”系统开始向部分用户发布测试性警报信息,2007年10月1日起“紧急地震速报”系统正式向全体公众发布地震预警信息(图3).为缩短地震预警定位用时和提高定位结果的准确度,“紧急地震速报”系统中综合采取了多种预警定位方法.除了采用单台“B-△”方法进行地震定位外,当两个以上的台站触发后即采用Horiuchietal.(2005)提出的“着未着”方法有效地将可能的震中位置限制在较小的区域内,而当更多台站触发后则采用格点搜索方法获取更为准确的震源位置信息.“紧急地震速报”系统中震级的计算则采用了气象厅提供的P/S波段幅值与震级之间的统计关系.在进行预警定位的同时采用P波段幅值与震级的统计关系进行地震震级的计算,而当捡拾到S波信息到达后就改用S波的经验关系进行震级估计.“紧急地震速报”系统还对实时传输的三分向地震波形进行矢量合成,一旦合成记录中的幅值发生改变就立即更新震级估计结果.当计算得到震级和震中距参数后即开始对预警目标区内各处的烈度分布情况进行估计.根据已有的地震动峰值衰减关系就可以首先获得预警目标区内基岩场地上的峰值地面运动速度PGV的分布,然后将其进行场地效应校正,那么由校正后的PGV值就可以对预警目标区内各处的烈度值进行计算(Kamigaichi,2004).“紧急地震速报”系统最终提供各地区的地震烈度分布估计及破坏性地震动到时估计等信息(Kamigaichietal.,2009),如果系统预测的烈度超过气象厅烈度表中五度弱时就向该地区内公众发布地震警报.同时,“紧急地震速报”系统中也加入了现地预警的模式,当观测台站记录的峰值地面运动加速度PGA超过100gal后(大致也相当于日本气象厅烈度表中五度弱水平)系统就会立即发布警报信息而不再等到定位信息和震级估计结果后才发布警报信息.在“紧急地震速报”系统向部分用户发布测试性警报信息期间(2006年8月-2007年10月),气象厅同时还开展了一系列培训活动,使得民众能够了解地震预警系统的作用、存在的不足以及接收到警报信息后应该采取的一些合理紧急避险措施等.通过发放宣传单、电视广告宣传、张贴海报、组织专家讨论、在气象厅网站上张贴相关材料等手段,日本民众大都对该系统有了比较深入的了解.自2007年10月“紧急地震速报”系统正式运行至2009年3月间,该系统共成功发布了11次地震警报信息,观测烈度都达到或超过了五度弱,在此期间还有2次漏报事件(预测烈度只有四度,而观测烈度都已到达或超过五度弱)和3次误报事件(预测烈度为五度弱而实际观测烈度只有四度).2008年7月14日,宫城岩手县M7.2级地震发生后,当首个台站触发仅4.5s后“紧急地震速报”系统就发布了第一次警报,18.0s后系统又对警报信息进行了更新.正如预期的一样,由于预警技术本身的缺陷,震中区附近的民众没能及时获取到相关信息,但是对于其余大部分地区的民众而言,早于破坏性地震动到达的地震警报信息还是很有帮助的.很多新闻媒体都报道了包括医院、幼儿园、学校、家庭、办公室、工厂等在内的众多用户对地震警报信息的利用情况——电梯自动停运、工厂自动停止生产、飞机也会收到稍后降落的指令等等.“紧急地震速报”系统同样对2008年9月11日发生在日本近海的M7.1级地震成功发布了警报信息.这也表明“紧急地震速报”系统对于无论是发生于陆上的还是近海的地震事件都能提供有效的警报信息(Kamigaichietal.,2009).得益于气象厅先前的教育培训工作,日本民众在接收到警报信息时并未产生任何的恐慌.2011年3月11日M9.0级大地震的处置过程中也再次证明了“紧急地震速报”系统的效用.日本民众可以通过多种途径获取“紧急地震速报”系统发布的警报信息.日本政府规定,日本广播公司NHK电视台的9个广播电视频道必须及时发布警报信息.此外,分布于日本全国的127家电视台中有122家电视台、59家FM/AM广播台也会向公众及时发布警报信息.多重灾害警报系统(J-Alertsystem)也同时向各行政区发布警报.2009年3月的一次地震中,全国1851个行政区中有226个行政区收到了J-Alert发出的多重灾害警报,其中102个地区是通过扩音器系统传达的.日本的2个移动电话公司也向它们的用户提供免费的地震警报信息,而第三家公司也正准备推出相关业务.据估计,目前约2100万日本人可以通过他们的手机接收到地震预警信息(Kamigaichietal.,2009).除了这些面向普通公众发布的地震警报信息外,如果生产企业想获取其所在地区更为详尽的警报信息则需要向气象厅进行进一步申请,当企业通过气象厅审核后,气象厅就会向其发布更详细、更有针对性的警报信息,企业可以将这些信息应用于自动控制和自动处置系统中,以提高企业生产过程中的安全性,减少因地震影响而造成的各种损失.截止2008年11月,日本全国共有54企业通过了气象厅的审核.此外,日本气象厅还为全国204家铁路公司中的52家提供预警信息服务,还有一些公寓、学校、商场、医院等公众设施都会在地震发生后收到预警警报信息.企业或个体用户既可以申请一些简单服务,如将气象厅预警信息经过场地效应校正后估计当地烈度值或在气象厅提供的预警信息中增加可用预警时间等;也可以申请其它的一些复杂服务,如结合当地台站记录额外提供的现地预警信息等.这其中的一个例子就是“家庭地震仪”计划(Horiuchietal.,2009),它就是将气象厅提供的信息转化成经过场地效应校正后的信息.家庭地震仪中还装有一个MEMS传感器,它可以基于P波信息进行现地预警.这种仪器安装在墙上,通过交流电供电,同时与因特网或以太网相连,并可发出倒计时提示声响以发布警报.目前,全日本共分布有650台家庭地震仪,其中500台安装在学校内.2.3elarms系统和美国地震学家方法的地震预警系统目前,美国地质调查局USGS正在加州地区针对多个地震预警系统进行测试研究,包括ElarmS系统、采用虚拟地震学家(VirtualSeismologist)方法的地震预警系统等.,2009(a),2009(b)).为了更好地了解ElarmS系统的各项性能,研究人员从日本收集了大量地震事件,并利用这些数据模拟真实环境对ElarmS系统进行了严格的离线测试(Brownetal.,2009).ElarmS系统利用布设在美国加州400余个场地上约600个地震观测台站,实时传输观测数据,并采用Allen(1978)提出的方法实时检测P波到时,同时计算特征周期、信噪比、每秒的地震动峰值等信息.所有这些参数都实时传输到一个事件判定模块中,并在其中完成触发事件关联、基于到时信息的事件定位、分别利用周期和振幅信息的震级估算以及结合场地效应的地面运动估计等工作.一旦检测到地震事件,ElarmS系统就会启动相应的程序,每1s都会对震级估计结果、地震动水平估计结果等更新一次,并实时提供地震动分布“警报图”(AlertMap)(Wurmanetal.,2007)等产品.目前ElarmS系统仅对内部研究人员发布测试性警报信息.采用虚拟地震学家方法的地震预警系统目前也正在美国加州地区测试运行(Cuaetal.,2009).该系统同样利用布设在加州地区的约600个观测台站的实时传输观测数据,实时计算每秒的峰值地面运动加速度PGA、峰值地面运动速度PGV以及峰值地面运动位移PGD等,并根据这些信息判别地震事件、进行地震定位、估计地震震级等.该系统采用了一种贝叶斯(Bayesian)估计的方式,根据一些已知的信息(先验信息)如以往的地震活动性、震级-频度关系,即可得到地震震级、震中位置等参数的最大似然函数,一旦系统触发就能结合这些先验信息快速准确地对地震的规模和方位快速进行判定.但是这些先验信息目前还没有融入到在线测试运行的系统之中.此外,该系统还发展了一套成熟的错误信息排除方法.该系统目前也只对研究小组内部人员发布测试性预警信息.采用虚拟地震学家方法的地震预警系统也正在瑞士进行测试.一个名为PreSEIS的地震预警系统也在加州地区进行测试运行.PreSEIS系统是一个基于神经元网络方法的地震预警系统,它利用P波到时信息以及单台或多台的地震动信息来进行地震定位、震级计算以及估计地震动分布等,尤其是大地震时能够估计断层破裂演化产生的地震动分布(B9seetal.,2008;K9hleretal.,2009).为了训练和测试神经元网络,研究人员利用伊斯坦布尔和加州的地震监测台网,分别采用有限断层合成地震动和实际地震的包络函数方法对其进行研究.除了利用常规的地震监测台网进行地震预警实践外,实时传输的、高采样率的GPS观测台网数据也可以在地震预警系统中得到利用.Crowelletal.(2009)就介绍了一个正在美国加州建设的基于GPS观测台网的地震预警原型系统.布设在加州的GPS台站观测数据实时传输至ScrippsOrbit和Permanent台阵中心,并在台阵中心完成解算,然后再采用三角剖分方法判断GPS台网内应力的主轴方向,一旦监测到超出预先设定阈值的异常数据流后系统就会通过电子邮件方式自动发布地震预警信息.GPS台站观测数据同样也可以用于地震定位,地震震级测算等,Crowell也正在对其进行研究.2.4地震定位和处理利用布设在意大利南部Irpinia地区28个地震监测台站所构成的IsNet台网产出的实时观测数据,研究人员设计了采用概率进化算法的地震预警系统——Preto系统,目前该系统正在线测试运行中.Preto系统采用改进后的“着未着”方法(Satrianoetal.,2008)进行地震定位,并根据P、S波的低频幅值信息计算地震震级(Lancieri和Zollo,2008).通过分析该系统测试运行期间的性能后发现,Preto系统能够较为准确地判定地震的震级和震中位置,但对于峰值地震动的估计则有较大偏差,Iervolinoetal.(2009)认为,这主要是由地震动估计公式本身的不确定性造成的,而并非是方法本身的缺陷.Zolloetal.(2009)还分析了Preto系统在大震时的处理能力,并认为大震时震源的有限性会对该系统性能的发挥产生较大影响.除此之外,Olivieri(2008)等研究人员也利用该台网对美国ElarmS系统进行测试检验.2.5预警系统的构建1986年11月15日发生于台湾花莲海外的M7.8级地震使距震中120km外、地处盆地的台北市遭受严重破坏,这也促使台湾“中央气象局”在震后开始地震预警系统的研发和建设.2001年台湾地区首个地震预警系统正式投入运行并一直沿用至今.该系统以布设于全岛的约100个实时传输强震台站为基础,采用异地预警模式,并采用虚拟子网(VirtualSub-Network,VSN)方法进行快速地震定位,同时根据P波和S波的能量来估计地震震级(Wu和Teng,2002).实践表明,该系统可为距震中70km外的地区提供平均约20s左右的应急反应时间.第二个利用τc、Pd、τpmax等特征参数的地震预警系统目前也正在测试运行中(Wuetal.,2005,2008).为了减小预警盲区的范围,新系统则采用现地预警模式.由于目前对公众的相关教育培训计划尚未完成,因此该系统还未正式向公众发布地震预警警报信息.然而,测试运行期间,系统已经向铁路公司、快运公司、灾害防御机构以及一家医院发布测试性警报信息.2.6基于平台的地震预警系统1999年马尔马拉海以北Anatolian断层上发生两次M7.0级以上地震后,土耳其当地政府意识到在这一地区发生的地震可能会对其产生严重影响,因此开始地震预警系统的设计和建设.最早建设完成的针对两个特殊设施的地震预警系统目前仍在正常运行中,它们分别是:服务于Is-Kul高层写字楼的地震预警系统和服务于Enron-Traakya发电站的地震预警系统.为伊斯坦布尔整座城市服务的地震预警系统也已经建设完成.它以布设在马尔马拉海北海岸的10台强震仪为依托,采用异地预警模式进行工作.如果这些观测台站中有2~3个台观测到的地面运动强度超过预先设置的阈值,系统就会发布警报(Alciketal.,2009).目前该系统运行正常,并有望在近几年为一些重点工厂提供预警信息服务.该系统的第一个用户就是目前正在施工中的位于Bosporus海峡中的马尔马拉隧道,该系统可以在地震发生后及时通知列车停止进入隧道.伊斯坦布尔天然气公司也计划利用警报信息及时准确地关闭天然气阀门.此外,研究人员还计划在断层周围的海底布设实时传输海底地震仪以获取更多可用的应急反应时间.此外,基于分布在伊斯坦布尔Atakoy地区的20个地震观测台站建立的自适应性地震预警信息网络系统(SOSEWIN,Self-organizingSeismicEarlyWarningInformationNetwork)也正在测试运行中(Flemingetal.,2009).SOSEWIN系统没有设置信息处理分析中心,而是在每个观测台站上都集成了一个传感器、一个内部处理器以及一个与周围台站相互通信的无线通信器.这样,一旦台站检测到地震信息后就会在本地完成地震动参数的计算(包括到时信息、地震动峰值信息、卓越周期信息等)和进行地震定位,并可以通过无线通讯设备与周围台站共享这些信息.因此,预警信息既可以基于单台判定结果进行发布也能够根据多台、多通道的信息进行确认发布.目前的测试工作主要集中在通信、运行的可靠性以及触发阈值设置等方面.理论而言,以上所有算法都能够在无线自适应网络中进行运用.2.7基于vracea地区的地震预警系统20世纪发生的4次强震(M6.9~7.7级)都对罗马尼亚首都布加勒斯特造成了一些破坏,这些地震都发生于喀尔巴阡山东南部的Vrancea地区,震中距布加勒斯特也都约为160km.鉴于发震区域的高度局限性,研究人员在Vrancea地区布设了3台地震观测仪器并基于这个小台网建立起专门为布加勒斯特市提供地震预警信息服务的地震预警系统.目前,该系统可为布加勒斯特地区提供20~25s左右的地震预警时间(Wenzeletal.,1999;B9seetal.,2007).同时,该系统还为HoriaHulubei国家物理和核工业研究所提供预警信息服务,研究所利用其信息就可以及时将核燃料存放到安全的地方.此外,该系统还计划近期开始向其它用户提供预警信息.2.8应然措施及应然措施我国大陆地区地震预警系统的建设起步较晚,迄今为止也只针对少数几个重大工程设施建立了较为简单的地震报警系统,能够为广大民众提供地震预警信息服务的地震预警系统也还正在进行测试.1994年广东大亚湾核电站运营之初,为保证核电站的安全运行,中国地震局工程力学研究所研究人员就为其设计了由6台加速度计、4台峰值加速度计、以及2个地震触发器组成的地震报警装置.当观测地震动超过预先设定的阈值时,中心控制室的警报器就会自动报警,经专家系统决策后即可立即采取相应的紧急处置措施.秦山核电站、岭澳核电站中也都采用了类似的地震报警装置.2007年冀宁高压输气管道项目中建设了我国第一个输油气管道的地震报警系统,该系统也应用于在建的中缅输油气管道项目中.此外,随着我国高速铁路里程的不断增加,铁道部也与日本有关机构共同立项开展了“京沪高速铁路安全对策”和“京沪高速铁路地震预警子系统研究”,初步提出了高速铁路地震预警系统