為什麼地震預測這麼難？——《震識》

本文與 研華科技 合作，泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言，總能牽動整個 AI 產業的神經。然而，我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線，那如果哪天「網路斷了」，會發生什麼事？

想像你正在自駕車打個盹，系統突然警示：「網路連線中斷」，車輛開始偏離路線，而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭，開始暴走跳舞，甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎？當然不是！也因為如此，「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端，AI 就能在現場即時反應，不只更安全、低延遲，還能讓數據當場變現，不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ？

邊緣 AI，乍聽之下，好像是「孤單站在角落的人工智慧」，但事實上，它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前，像是企業、醫院、學校內部的伺服器，個人電腦，甚至手機等裝置，都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算，稱為邊緣運算；而在邊緣節點上運行 AI ，就被稱為邊緣 AI。簡單來說，就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力，「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

那麼，為什麼需要這樣做？資料放在雲端，集中管理不是更方便嗎？對，就是不好。

第一個不好是物理限制：「延遲」。
即使光速已經非常快，數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房，再把分析結果傳回來，中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回，就算只是幾十毫秒的延遲，對於需要「即刻反應」的 AI 應用，比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時，每一毫秒都攸關安全與精度，這點延遲都是無法接受的！這是物理距離與網路架構先天上的限制，無法繞過去。

第二個挑戰，是資訊科學跟工程上的考量：「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送，湧入的資料數據量就像超級大的水流，一下子就把水管塞爆！要避免流量爆炸，你就要一直擴充水管，也就是擴增頻寬，然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理，把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端，是不是就能減輕頻寬負擔，也能節省大量費用呢？

第三個挑戰：系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時，一旦網路不穩、甚至斷線，那怎麼辦？很多關鍵應用，像是公共安全監控或是重要設備的預警系統，可不能這樣「看天吃飯」啊！邊緣處理讓系統更獨立，就算暫時斷線，本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應，這在工程上是非常重要的考量。

所以你看，邊緣運算不是科學家們沒事找事做，它是順應數據特性和實際應用需求，一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇，是我們想要抓住即時數據價值，非走不可的一條路！

邊緣 AI 的實戰魅力：從工廠到倉儲，再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了，接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢？它強就強在能夠做到「深度感知（Deep Perception）」！

所謂深度感知，並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減，而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型，從原始數據裡面，去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

以研華科技為例，旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例，利用物件偵測模型，快速將工業產品中的瑕疵挑出來，而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測，因此品管上能達到一致性，減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中，檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品，替工廠節省大量人力，同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

此外，在智慧倉儲場域，研華與威剛合作，研華與威剛聯手合作，在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台，打造倉儲系統的 AMR（Autonomous Mobile Robot） 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣，AMR 不需要事先規劃好路線，靠著感測器偵測，就能輕鬆避開障礙物，識別路線，並且將貨物載到指定地點存放。

當然，還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning )，除了可以做備忘錄跟排程規劃以外，還能將實務上碰到的問題記錄下來，等到之後碰到類似的問題時，就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問，那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了？其實，對許多企業來說，內部資料往往具有高度機密性與商業價值，有些場域甚至連手機都禁止員工帶入，自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安，又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言，自行部署大型語言模型（self-hosted LLM）才是理想選擇。而這樣的應用，並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器，體積僅如後背包大小，卻能輕鬆支援語言模型的運作，實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現：要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型，會不會太吃資源？這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一：如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」，又不減智慧。接下來，我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

語言模型瘦身術之一：量化（Quantization）—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限，大模型卻越來越龐大，「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像：有些畫面細節我們肉眼根本看不出來，刪掉也不影響整體感覺，卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此，只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示，什麼是浮點數？其實就是你我都熟知的小數。舉例來說，圓周率是個無窮不循環小數，唸下去就會是3.141592653…但實際運算時，我們常常用 3.14 或甚至直接用 3，也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思！ 

然而，量化並不是那麼容易的事情。而且實際上，降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時，工程師會精密調整，確保效能在可接受範圍內，達成「瘦身不減智」的目標。

模型剪枝（Model Pruning）—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型，其實就是在搭建一整套類神經網路系統，並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而，在這麼多參數中，總會有一些參數明明佔了一個位置，卻對整體模型沒有貢獻。既然如此，不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候，總會雜草叢生，但這些雜草並不是我們想要的作物，這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在，而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術，就稱為 AI 模型的模型剪枝（Model Pruning）。

模型剪枝的效果，大概能把100變成70這樣的程度，說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助，但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型，僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手，採取更治本的方法：一開始就打造一個很小的模型，並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」，是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾（Knowledge Distillation）—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下，一位經驗豐富、見多識廣的老師傅，就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在，他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案，老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」，例如「為什麼我會這樣想？」、「其他選項的可能性有多少？」。這樣一來，小小的學徒模型，用它有限的「腦容量」，也能學到老師傅的「智慧精髓」，表現就能大幅提升！這是一種很高級的訓練技巧，跟遷移學習有關。

舉個例子，當大型語言模型在收到「晚餐：鳳梨」這組輸入時，它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯：50%，蝦球：30%，披薩：15%，汁：5%」。在知識蒸餾的過程中，它可以把這套機率表一起教給小語言模型，讓小語言模型不必透過自己訓練，也能輕鬆得到這個推理過程。如今，許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成，讓我們得以在資源有限的邊緣設備上，也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是！即使模型經過了這些科學方法的優化，變得比較「苗條」了，要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料，並且高速、即時、穩定地運作，仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說，要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型，真正放到邊緣的現場去發揮作用，就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

邊緣 AI 的強心臟：SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器，就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色！那麼，它到底厲害在哪？

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要？因為 GPU 的設計，天生就擅長做「平行計算」，這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的！

你想想看，那麼多數據要同時處理，就像要請一大堆人同時算數學一樣，GPU 就是那個最有效率的工具人！而且，有多張 GPU，代表可以同時跑更多不同的 AI 任務，或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果，在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎！

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房，有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計，體積相對緊湊，散熱空間也比較好（這對高功耗的 GPU 很重要！），部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算，進行「工程化」，讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格，背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場，系統穩定壓倒一切！你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧？這些設計確保了部署在現場的 AI 系統，能夠長時間、穩定地運作，把實驗室裡的科學成果，可靠地轉化成實際的應用價值。

台灣製造 × 在地智慧：打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能，能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署，及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析，還是其他 AI 相關的服務，都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務，讓企業在啟動 AI 專案前，大幅降低前期投入門檻，靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構，從精密製造、城市交通管理，到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全，都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是，這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示，這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果，往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI，不只是一項技術創新，更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場，就能被有效的「理解」與「利用」，是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石！

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本文由 交通部中央氣象署 委託，泛科學企劃執行。

• 文／陳儀珈

災害性大地震在臺灣留下無數淚水和難以抹滅的傷痕，921 大地震甚至直接奪走了 2,400 人的生命。既有這等末日級的災難記憶，又位處於板塊交界處的地震帶，「大地震！」三個字，總是能挑動臺灣人最脆弱又敏感的神經。

因此，當我們發現臺灣被各式各樣的地震傳說壟罩，像是地震魚、地震雲、蚯蚓警兆、下雨地震說，甚至民間地震預測達人，似乎也是合情合理的現象？

今日，我們就要來破解這些常見的地震預測謠言。

漁民捕獲罕見的深海皇帶魚，恐有大地震？

說到在坊間訛傳的地震謠言，許多人第一個想到的，可能是盛行於日本、臺灣的「地震魚」傳說。

在亞熱帶海域中，漁民將「皇帶魚」暱稱為地震魚，由於皇帶魚身型較為扁平，生活於深海中，魚形特殊且捕獲量稀少，因此流傳著，是因為海底的地形改變，才驚擾了棲息在深海的皇帶魚，並因此游上淺水讓人們得以看見。

因此，民間盛傳，若漁民捕撈到這種極為稀罕的深海魚類，就是大型地震即將發生的警兆。

然而，日本科學家認真蒐集了目擊深海魚類的相關新聞和學術報告，他們想知道，這種看似異常的動物行為，究竟有沒有機會拿來當作災前的預警，抑或只是無稽之談？

可惜的是，科學家認為，地震魚與地震並沒有明顯的關聯。當日本媒體報導捕撈深海魚的 10 天內，均沒有發生規模大於 6 的地震，規模 7 的地震前後，甚至完全沒有深海魚出現的紀錄！

所以，在科學家眼中，地震魚僅僅是一種流傳於民間的「迷信」（superstition）。

透過動物來推斷地震消息的風俗並不新穎，美國地質調查局（USGS）指出，早在西元前 373 年的古希臘，就有透過動物異常行為來猜測地震的紀錄！

人們普遍認為，比起遲鈍的人類，敏感的動物可以偵測到更多來自大自然的訊號，因此在大地震來臨前，會「舉家遷徙」逃離原本的棲息地。

當臺灣 1999 年發生集集大地震前後，由於部分地區出現了大量蚯蚓，因此，臺灣也盛傳著「蚯蚓」是地震警訊的說法。

新聞年年報的「蚯蚓」上街，真的是地震警訊嗎？

​當街道上出現一大群蚯蚓時，密密麻麻的畫面，不只讓人嚇一跳，也往往讓人感到困惑：為何牠們接連地湧向地表？難道，這真的是動物們在向我們預警天災嗎？動物們看似不尋常的行為，總是能引發人們的好奇與不安情緒。

如此怵目驚心的畫面，也經常成為新聞界的熱門素材，每年幾乎都會看到類似的標題：「蚯蚓大軍又出沒 網友憂：要地震了嗎」，甚至直接將蚯蚓與剛發生的地震連結起來，發布成快訊「昨突竄大量蚯蚓！台東今早地牛翻身…最大震度4級」，讓人留下蚯蚓預言成功的錯覺。

然而，這些蚯蚓大軍，真的與即將來臨的天災有直接關聯嗎？

蚯蚓與地震有關的傳聞，被學者認為起源於 1999 年的 921 大地震後，在此前，臺灣少有流傳地震與蚯蚓之間的相關報導。

雖然曾有日本學者研究模擬出，與地震相關的電流有機會刺激蚯蚓離開洞穴，但在現實環境中，有太多因素都會影響蚯蚓的行為了，而造成蚯蚓大軍浮現地表的原因，往往都是氣象因素，像是溫度、濕度、日照時間、氣壓等等，都可能促使蚯蚓爬出地表。

大家不妨觀察看看，白日蚯蚓大軍的新聞，比較常出現在天氣剛轉涼的秋季。

因此，下次若再看到蚯蚓大軍湧現地表的現象，請先別慌張呀！

事實上，除了地震魚和蚯蚓外，鳥類、老鼠、黃鼠狼、蛇、蜈蚣、昆蟲、貓咪到我們最熟悉的小狗，都曾經被流傳為地震預測的動物專家。

但可惜的是，會影響動物行為的因素實在是太多了，科學家仍然沒有找到動物異常行為和地震之間的關聯或機制。

遍地開花的地震預測粉專和社團

這座每天發生超過 100 次地震的小島上，擁有破萬成員的地震討論臉書社團、隨處可見的地震預測粉專或 IG 帳號，似乎並不奇怪。

國內有許多「憂國憂民」的神通大師，這些號稱能夠預測地震的奇妙人士，有些人會用身體感應，有人熱愛分析雲層畫面，有的人甚至號稱自行建製科學儀器，購買到比氣象署更精密的機械，偵測到更準確的地震。

然而，若認真想一想就會發現，臺灣地震頻率極高，約 2 天多就會發生 1 次規模 4.0 至 5.0 的地震， 2 星期多就可能出現一次規模 5.0 至 6.0 的地震，若是有心想要捏造地震預言，真的不難。 

在學界，一個真正的地震預測必須包含地震三要素：明確的時間、 地點和規模，預測結果也必須來自學界認可的觀測資料。然而這些坊間貼文的預測資訊不僅空泛，也並未交代統計數據或訊號來源。

作為閱聽者，看到如此毫無科學根據的預測言論，請先冷靜下來，不要留言也不要分享，不妨先上網搜尋相關資料和事實查核。切勿輕信，更不要隨意散播，以免造成社會大眾的不安。

此外，大家也千萬不要隨意發表地震預測、觀測的資訊，若號稱有科學根據或使用相關資料，不僅違反氣象法，也有違反社會秩序之相關法令之虞唷！

​地震預測行不行？還差得遠呢！

由於地底的環境太過複雜未知，即使科學家們已經致力於研究地震前兆和地震之間的關聯，目前地球科學界，仍然無法發展出成熟的地震預測技術。

與其奢望能提前 3 天知道地震的預告，不如日常就做好各種地震災害的防範，購買符合防震規範的家宅、固定好家具，做好防震防災演練。在國家級警報響起來時，熟練地執行避震保命三步驟「趴下、掩護、穩住」，才是身為臺灣人最關鍵的保命之策。

延伸閱讀

• 廖光正，李明進（2002）。集集大地震後蚯蚓大量爬出現象之解析。特有生物研究，4（1），41－51。https://bit.ly/3zF8OD8
• 離人心上秋意濃，清晨地上蚯蚓多：為何秋天經常有大量蚯蚓出沒？跟地震有關嗎？
  http://bit.ly/3DYNMSG
• Orihara, Y., Kamogawa, M., Noda, Y., & Nagao, T. (2019). Is Japanese folklore concerning deep‐sea fish appearance a real precursor of earthquakes?. Bulletin of the Seismological Society of America, 109(4), 1556-1562.
  https://pubs.geoscienceworld.org/ssa/bssa/article-abstract/109/4/1556/571628/Is-Japanese-Folklore-Concerning-Deep-Sea-Fish

本文由 交通部中央氣象署 委託，泛科學企劃執行。

• 文／何其恩

地震災害真的這麼可怕嗎？綜觀 1900 年以來天然災害事件的死亡人數排名，第一名的確不是地震災害（根據統計資料，目前死亡人數最多的是發生在 1931 年的江准水災，造成約莫 200 萬人死亡）。但以前十名來說，地震災害就佔了一半了，分別是：2010 海地地震 31 萬人、2004 年印度洋大地震 30 萬人（南亞大海嘯）、1920 年海原大地震 27 萬人、1976 年唐山大地震 24 萬人以及 1923 年關東大地震 14 萬人。

這說明了地震災害對人類社會有一定的致命性。它沒辦法像颱風、豪大雨可以發布透過天氣預報，也不像土石流、火山爆發有明確的指標能提早預警，做出相對應的防災措施。以目前的科技來說，地震發生到具有強大破壞性的 S 波到達，只有短短幾秒的預警時間。雖然地震測報技術比起十幾年前大有進步，距離理想的防災機制還有一大段路要走。

這也是為什麼地震預測對我們來說這麼重要。如果真的能做到像天氣預報一樣，我們就有更充裕的時間針對震災做出對應的防災動作。這篇文章統整了地震前兆相關研究及背後可能的物理機制，讓我們來認識什麼是地震前兆吧！

地震前兆的線索：地震發生的物理機制對應的可能現象

地震發生前會有什麼現象呢？首先要探討地震發生的原因及過程。撇除火山爆發、隕石撞擊、人為活動⋯⋯等因素，世界上多數地震都是由斷層錯動產生的。

因為地球板塊無時無刻都在運動，當一個區域基於一些因素而鎖定，地層就會持續的累積應力。某處發生形變、岩石產生破裂，而使地層回彈，就是地震發生的物理過程。

在這個假設下，地震要發生前必須要有應力累積，這就是地震前兆的第一個突破口。如果我們能觀察、監測到異常的應力變化，或許我們就能推測地震什麼時候可能發生。

當然，應力畢竟是一種能量，我們需要藉由其他方式去觀測、計算。像是在應力持續增加下，岩層中的裂隙可能會越來越多、孔隙率可能也會改變，以至於深層的流體往上跑，讓地下水或土壤成分發生變化；又或者因為應力改變造成岩石的磁感率發生變化，進而導致大地磁場、電場，甚至是電離層的電子濃度發生改變。

接下來我們就來討論地震前兆研究中，幾種相對直觀的前兆訊號：地殼異常形變、地下水改變、小地震增加。

大地測量

大地應力的來源大多是板塊移動，換句話說，監測地表位移就是檢驗大地應力結構的方法之一。

最直接的測量方法就是在出露的斷層兩側加上應變計（應力計）、潛變計⋯⋯等測量儀器。例如在大坡國小裡就能看到裝在池上斷層兩側的「潛變計」，藉由潛變計的數據變化，可以得知斷層兩側的相對位移，進而了解大地應力的變化。

我們統計了不同的地震，以及地表變形的數據記錄，就有機會找出它們之間的關係式。像是日本地震學家坪川家恒就曾經提出「地殼異常變形的持續天數」與「下一個可能發生的地震規模」的經驗公式。

隨著科技的進步，遙測技術也應用在大地位移場的監測。一部分的科學家把注意力放在遙測資料上，它可以更大範圍了解整體地塊移動情況，克服難以部署設備的困境，像是 GNSS、InSAR⋯⋯等方法，不過它們的缺點就是解析度有限。

地下水監測

有時候深部的變化沒辦法直接反映在地表形變，這時我們就需要參考其他數據。地下水就是一個不錯的方式，主要可以分成兩個指標：地下水位變化、地下水成分變化。

後者比較好理解，一開始我們提到，在地震發生前應力累積的時期，地層可能已經出現許多裂隙，而深部的氣體就可以沿著這些通道往地面移動。如果遇到地下水層，氣體就會進入地下水，造成地下水組成的變化。

最常使用的目標氣體就是氡氣（Rn），它在空氣的組成非常稀少，主要存在地球內部。所以當地下水監測到異常的氡氣含量，我們就會推測可能有什麼原因造成地球內部氣體往地表擴散。1966 年的蘇聯，就有科學家在加爾姆地區的地下水井中觀測到氡氣異常，進而預測接下來發生的塔什干地震。

而地下水井的水位變化，地震發生前累積應力導致地層產生應變，可能會使地層產生微小的裂隙，改變地層的孔隙率及滲透率，而造成地下水位高度變化。921 集集地震前，車籠埔斷層附近地下水井的地下水位出現明顯升降的變化。然而除了地震可能影響地下水位變化外，包括降雨、大氣壓力、潮汐甚至人為抽水等其他因素都會影響地下水井的水位變化，因此地下水前兆研究尚有重重難關，還需要更多的觀測及研究。

異常的微震數量

在應力累積的階段，斷層上小小的破裂也會產生地震，這些破裂可能隨著應力累積而持續增加，地震數量也會增加直到主震發生。在中國海城地震發生前，就曾經觀測到微震的數量突然增加。

至於地震前應力會在哪裡累積？目前還沒有一個準確的答案，可能就在震源附近，或是完全沒有預期的遙遠區域！科學家們也在研究其中的可能。

從有形到無形：從大地電場及大地磁場看地震前兆

應力改變可能還會影響到什麼呢？除了在壓力表現之外，同時也可能改變岩石的磁感率。這時我們就有機會藉由觀測大地電場及磁場的改變，尋找地震前兆的線索。

可以想像地球就像一個巨大的發電機，時時刻刻都在產生電磁場，而這些原生電磁場會在地下岩層產生或大或小的渦電流，進而產生次生電磁場穿出地表。

如果地下岩石的物理性質改變，次生電磁場也會發生異常的變化，進而造成大地電磁場異常。而另一個理論是，當岩石破裂會產生電流，伴隨強大的電磁場。

像是中央大學的研究團隊，就曾經在美濃大地震前，觀測到震央周圍數個測站出現異常的電訊號，為地震前兆研究注入了一劑強心針。雖然以目前的技術及知識，沒辦法在每次大地震前都觀測到電場異常，但它確實是一個有利的研究方向！

太空也有地震前兆？跳脫地圈的電離層觀測

擴大來看，電磁場異常還會影響遠在太空中的電離層。921 集集大地震前三天，臺灣上空的電離層濃度相較於前 15 天的中位數有降低的趨勢；在四川大地震前也曾經觀測到四川地區上空的電離層濃度明顯減少。

為什麼會影響電離層呢？目前學界有非常多相關物理模型，像是岩層可能具有壓電特性，受到壓力就會釋放出正電，形成渦電流影響電離層；或是當岩石破裂產生的電流影響電磁場，使電離層中的電漿溫度升高、體積膨脹而導致電漿粒子減少濃度降低。不過相關的理論及研究尚未成熟，其中還有許多限制及假設。

地震前兆的其他可能性：從地球科學推演到更廣的科學層面

當然有人會問：「以前聽過動物行為異常也代表有大地震發生，難道動物行為不能當作地震前兆嗎？」

現在科學家也沒辦法給出明確的答案，因為動物的行為機制太複雜了！可能某些物種能捕捉到人類無法發現的前兆，但現在階段我們真的不能確認，今天冬眠的蛇大量跑出洞穴，是因為有地震要發生？還是有其他環境因子？或者牠們只是心情不好想要透氣而已？

這些可能的方法，需要靠更多跨領域科學家們合力研究，將可能的原因及現象一一分析，未來十年、二十年後，或許地震前兆研究可以更完整、更多元。

地震前兆的困境與展望

回到現實層面，既然有這麼多地震前兆研究方法，為什麼地震預測到現在還沒有像天氣預報這麼成熟的系統呢？

雖然理論看起來可行，實際上會遇到許多困難：

1. 地層結構比想像中的還要複雜，增加許多不確定性。

地層是非均勻的。理論上我們會形容底下的地層被鎖定、在累積應力，但現實上，是有些地方被鎖定、有些地方已經破裂、有些地方呈現韌性的穩定滑移⋯⋯。理論指出的現象沒辦法穩定且顯著的發生，因為存在太多變數了！

2. 一百條斷層有超過一百個可能的物理模式。

不同地方一定存在差異，何況同一條斷層也可能因時間推移產生改變。之前就有學者嘗試計算斷層的活動週期，但結果不如預期。當時算出的地震發生週期，就在下一次地震時，又脫離了原本的週期。這也說明了斷層活動不只具有空間變異性，也同時具有時間的變異性。

為了突破這個困境，不同領域都在努力精進。相信有朝一日人類能準確地預測地震，這是災防的一大突破，也代表更了解我們所在的地球！

延伸閱讀：

• 挑戰不可能的任務–地震前兆研究
  https://www.taiwan-panorama.com/Articles/Details?Guid=37afb3ec-03eb-470d-a78a-9cbee7a80857&CatId=9&postname=挑戰不可能的任務–地震前兆研究

• 地震預測：成功與不成功，行動與不行動
  https://www.pixnet.net/pcard/katepili/article/b92ab550-931f-11eb-862c-3572b6eebdd3

• 彙整分析台灣地震前兆監測資料
  https://www.itdr.tw/dispPageBox/getFile/GetView.aspx?FileLocation=PJ-SITEVC%5CFiles%5CPrjFiles%5C10425%5C&FileFullName=精簡報告.pdf&FileName=SR5098103323K2WQf.PDF

• 臺灣地區 109 年地震前兆監測資料彙整及分析
  https://scweb.cwa.gov.tw/Uploads/Reports/MOTC-CWB-109-E-01.pdf