加州[美国]，4月26日(ANI):海啸具有难以置信的破坏力，可以摧毁沿海基础设施并造成生命损失。这类自然灾害的早期预警是困难的，因为海啸的风险高度依赖于引发海啸的水下地震的特征。
在AIP出版的《流体物理学》一书中，来自加州大学洛杉矶分校和英国卡迪夫大学的研究人员开发了一种早期预警系统，该系统将最先进的声学技术与人工智能相结合，可以立即对地震进行分类，并确定潜在的海啸风险。
如果大量的水被转移，水下地震可能引发海啸，因此确定地震的类型对评估海啸风险至关重要。
“与水平滑动因素相比，具有强烈垂直滑动因素的构造事件更有可能提高或降低水柱，”合著者伯纳贝·戈麦斯说。“因此，在评估的早期阶段了解滑移类型可以减少误报，并通过独立的交叉验证提高预警系统的可靠性。”
在这种情况下，时间是至关重要的，依靠深海波浪浮标来测量水位往往导致疏散时间不足。相反，研究人员建议测量地震产生的声辐射(声音)，它携带着构造事件的信息，传播速度比海啸波快得多。水下麦克风，被称为水听器，记录声波并实时监测构造活动。
“声辐射在水柱中的传播速度比海啸波快得多。它携带着有关震源的信息，它的压力场可以在遥远的地方记录下来，甚至在距离震源数千公里的地方。压力场解析解的推导是实时分析的关键因素，”合著者Usama Kadri说。
计算模型通过水听器对震源进行三角剖分，人工智能算法对地震的滑动类型和震级进行分类。然后计算重要的属性，如有效长度和宽度、上升速度和持续时间，这些决定了海啸的大小。
作者用现有的水听器数据测试了他们的模型，发现它几乎是即时的，并且成功地描述了地震参数，计算需求很低。他们正在通过纳入更多信息来改进模型，以提高海啸特征的准确性。
他们预测海啸风险的工作是加强灾害预警系统的一个更大项目的一部分。海啸分类是软件的后端，可以提高海上平台和船舶的安全性。(ANI)
