0

0
0

文字

分享

0
0
0

「地震預警」的地震規模不太準?預測這件事真的有哪~麼難嗎?

震識:那些你想知道的震事_96
・2018/04/23 ・2909字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 559 ・八年級
  • 文/洪瑞駿 國立中央大學地球科學學系

2016 年小年夜凌晨,南臺灣發生了規模 6.6 的強震,成為台灣自九二一後,再一次的重災型地震。在此次地震中,學者注意到雖然震央在高雄美濃,在台南一帶卻出現異常大振幅的 S 波(圖一),其中有些測站更出現加速度超過 400cm/s2(相當於震度 7 級)的猛烈數值,這種突然的強力搖晃,讓部分樓房不堪一擊而倒塌。

為什麼離震央較遠處的地方震度仍這麼大呢? 而如果前個問題有科學上的解釋,我們有辦法從地震波剛開始到達,就得知地震後續的影響並加以預警嗎?

圖一/美濃地震於新化量到實際的震波記錄,最大的S波並非在地震一開始,而是在S波後約 4 秒鐘。在震波還未出現就要預警正確的規模和後續的震度,確是難事(資料來源:中央氣象局)

「震源時間函數」:紀錄推估地震源釋放的能量

科技發展提高了地震紀錄品質,加上電腦技術的進步,現今科學家因而能夠利用觀測到的震波進行反演,回推地震發生時的情況。以美濃地震為例,除了得知斷層面上的滑移情形(圖二a),甚至可以模擬出破裂過程(圖二b)。

圖二(a) & (b)/反演出美濃地震的斷層面破裂分布,顏色代表斷層錯移量,以公分表示。星號表示震央。(圖片來源:李憲忠,2016,會議簡報pp 10)

回推出破裂過程隨時間的變化情形,就有辦法量化釋放的能量,若是我們從斷層開始破裂並能量釋放起,記下每一時刻釋放能量多寡,便可以畫出一條如圖三的紅色曲線,這條曲線便稱作「震源時間函數」,為單位時間下震源釋放地震能量的情形,而其曲線下面積則正比於地震整體能量的大小。

在地震不是非常大(例如規模 6.5 以下),一般觀測到的震源時間函數多半為三角形,因此若是可以知道三角形的高(最大釋放能量)以及底邊 (對應的時間),理論上我們是可以推估出該地震的能量的!

然而,每一個地震就像你我是不同的人,有著不同的特徵,有些地震的震源時間函數非常長且複雜(例如 2006 年 7 月爪哇發生規模 7.7 的地震,地震源釋放能量時間超過 170 秒!) ,因此地震發生當下,我們仍很難從一開始的震波推估到底規模要多大,通常需要數秒的震波紀錄來確定地震的震源時間函數。而要預估確定的震源-時間函數形貌、以及何時能量釋放達到最大值,以現今技術仍十分困難。至於如何困難,要回到地震破裂時的物理學來闡述!

圖三/震源時間函數之概念,筆者繪製。

 

難以預測大型地震的斷層滑動

多數地震的成因,簡單來說就是岩層受到應力擠壓後產生斷裂、並產生震波 (編按:參閱斷層上的短暫瞬間:動與不動之處()()),然而進一步深究其中的過程,主要的探究的問題包括:

 斷層破裂面如何發生破裂?滑動如何增加、又如何停止?

事實上,這取決於「破裂能」是否夠大,是否能夠讓周圍岩石繼續裂下去(圖四)。

圖四/破裂與材料體抗剪之示意圖,筆者自繪。

另外,若是斷層破裂剛好觸發到原本擠壓應力較大的區域、或是接觸到較脆弱、潤滑的地區,便有可能引發突然巨大的滑移,這個位置稱作地栓 (asperity),而地震釋放能量主要也都在地栓滑動瞬間增加,進而導致強烈搖晃,而上述過程所釋放的能量,便反映在震源時間函數的曲線上。

若是地震破裂能量大於材料體的抗剪強度(註1),破裂中的斷層自然就會繼續擴張,繼續產生震波並釋放能量;然而若是能量小於抗剪強度,不足以推動斷層發展,破裂便終止,地震的能量也就不會再增加。至於岩石的破裂與否,則與地質材料組成、大地應力、材料體狀態(流變程度、含水量等)有關。

過去許多地震造成重災的根本原因,即是因為大規模或大面積的地栓滑動而引發劇烈振動。例如 1999 年集集地震,斷層破裂將近 100 公里,大型的地栓滑動出現在斷層北段的豐原、石岡一帶,斷層面劇烈滑動了 16 公尺,地表也錯開了將近 10 公尺(三層樓高),造成石岡水壩損毀。

長度較長或滑動面積較大的斷層,會讓震源時間函數也變得又長又複雜,也因此,要一開始就針對大型地震準確預估規模,難度會必較高。

石岡水壩經921大地震洗禮後的景象。圖/李元顥@wikipedia

2016 年美濃地震,其地下的斷層從美濃一路破裂到台南,在台南下方也是因為出現這樣的大型錯動,形成強烈的 S 波,加上接近都市以及場址效應等因素而導致強烈的振動。

雖然現今我們已有大致的概念了解到,地栓的範圍大概是整個斷層面的 20%,然而要在地震發生前預先知道它的確切位置、發生破裂的時間點,以現在的科學來說,仍非常難準確預估。

因地震而倒塌的維冠金龍大樓。圖/ScoutT7@wikipedia

應用「 P 波三秒」技術救命

如果知難就不為的話,就不是科學家了!目前的科學雖有極限,但也能嘗試處理。若我們試著簡化問題,假設震源時間函數是個三角形的話,只要知道三角形的高(最大釋放能量)和一半的底邊(最大值出現時間),就能算出其面積(參考圖五),面積就是該地震釋放的總能量。根據過去觀測的經驗,地震規模小於 6.5 的斷層破裂較為單純,震源時間函數通常為單一的三角形。

而此三角形底邊的一半大概就是 3 秒,因此地震學者只要觀測到震波開始的 3 秒,就能合理推估出震源時間函數,進而推出該地震的規模(圖五)。這便是所謂「P波三秒」的技術(請參考延伸閱讀 1、3),這樣的方式可以補足區域型地震預警系統(仍需約十秒多)的不足。

應該有人發現到了,在第一時間的地震預警給出的規模預測不一定準確。

但畢竟僅用了 3 秒的地震波形,當地震更大、震源破裂更複雜時,則該方法便捉襟見肘。因此對於每一次的地震,科學家們仍持續努力,也期望隨著日新月異的科學與技術進步,人類能早日摸清地震源的科學奧秘。

圖五/利用P波 3 秒解析震源時間函數進而推估地震規模之原理。(修改自Kanamori,2005)

註1:抗剪強度指的是材料體受到剪切力量時,材料體變形的難易程度,越不易變形者,抗剪強度越高。

延伸閱讀與參考文獻:

文章難易度
震識:那些你想知道的震事_96
38 篇文章 ・ 6 位粉絲
《震識:那些你想知道的震事》由中央大學馬國鳳教授與科普作家潘昌志(阿樹)共同成立的地震知識部落格。我們希望透過淺顯易懂的文字,讓地震知識走入日常生活中,同時也會藉由分享各種地震的歷史或生活故事,讓地震知識也充滿人文的溫度。


3

5
0

文字

分享

3
5
0

大數據配對:《戀愛是科學》婚姻必勝公式,存在嗎?

雞湯來了
・2021/09/30 ・3771字 ・閱讀時間約 7 分鐘
  • 文/雞湯來了實習生蔡加柔
  • 校稿/雞湯來了陳世芃、張芷晴、榮淑媚
  • 製圖/雞湯來了特派員黃子芸
  • 編輯/雞湯來了蕭子喬

單身靠實力,結婚就靠大數據-《戀愛是科學》

《戀愛是科學》劇照。圖/雞湯來了 提供

「先將設立的理想型條件列出來,然後用電腦分析、引用大數據配對、清查身家背景,最後再簽訂婚前協議,進而快速鎖定「需要」的而非「想要」的伴侶,是避免浪費彼此時間的相親模式。」這是《戀愛是科學》女主角顏霏主張的戀愛 SOP,在劇中 ,她開設一間名為「戀愛科學婚姻仲介所」的公司,藉由大數據的分析,會員配對成功率達到八成之高。

如果這間公司真實存在,你想要加入嗎?你同意她提出「婚姻就是找一個適合你的合夥人」的說法嗎?

我們的匹配指數-「愛情」等於「合適」嗎?

當「勝女」如同「剩女」

「三高女」為何是婚姻市場釘子戶?

《戀愛是科學》劇照。圖/雞湯來了 提供

劇中年齡高、薪資高、學歷高的「三高女」卓乃慧,是一位事業有成的霸道女總裁,卻因為年齡偏大、學歷高又個性強勢等等所謂「死亡組合」,導致沒有願意與她牽手的對象,最後到戀愛科學婚姻仲介所尋求協助,並有了出乎意料的發展。

有一種好,是朋友都是為你好。有一種幸福,是別人覺得你幸福!

我稱它為亞洲壓力。-《戀愛是科學》

相較於乃慧清楚知道自己想要的對象,學歷必須在碩士以上,另外一位林小姐是朋友陪伴而來的。朋友打著幫她尋找幸福的名號,花了半小時洋洋灑灑地列了一堆條件,但是這樣真的是林小姐想要的嗎?

以上兩位角色其實有個共同點,就是她們為自己設下「十分明確且詳細的前提」,無論是否這些條件出自門當戶對的文化或是他人意見。這時我們可以思考一個被討論已久的議題:究竟我們要選擇的是「我愛的人」還是「適合我的人」?換個角度來看,這個問題本身便是感性與理性之間的角逐。

系統的誤差值-當感性破解大數據

系統不會出錯,幫我配對出來的,一定都是條件、能力、價值觀各方面都相當適合我結婚的對象,可是系統它不會知道誰能讓我心情好, 誰會逗我笑。-《戀愛是科學》

我才不管什麼大數據,我 27歲,我選妳。就算妳離過婚,我都選妳。-《戀愛是科學》

《戀愛是科學》劇照。圖/雞湯來了 提供

儘管使用科學輔助,與乃慧設立條件相差甚遠的有福,仍然走進乃慧的心。劇中的另一對,男主角王軒宇也突破大數據,無視一切不利條件也鍾情於女主角顏霏。他們的情感都是突破大數據的存在,確實稱不上理性,而這又是為什麼呢?

事實上,儘管科學上確實能部分證實,我們的心動軌跡有跡可循,但至今依然沒有任何理論或是學者,能完整詮釋愛情的全貌。或許你也曾發現,無論再怎麼理性抉擇,你的暗戀對象或是伴侶,可能依然與你在心裡設定的理想型不太相同,究竟為何「直覺的喜歡」有時會讓人忽略所謂公認的「客觀擇偶條件」呢?學者曾證實,這樣莫名的吸引力其來有自。

當愛來臨時-5大吸引力來源

人類皆是感性與理性的綜合體,所以要做到完全拋卻感性是近乎不可能的。因此劇中除了女主角顏霏使用的科學數據相親法之外,仍有許多「不可測因素」悄然牽動著每位角色的情感,其中,就包含許多「吸引力來源」。以下統整幾項研究,與大家分享超乎理性、多半來自潛意識的五項吸引力來源:

來源 1|時常遇見的「熟悉感」

學者曾在大學課程進行調查,發現在學期結束後,同學與座位附近的同學較有機會成為朋友、建立親密連結。另外一位研究者也在麻省理工學院學生宿舍,詢問一群學生的大學生活中三位親密好友,結果顯示 65% 來自同一棟宿舍。

《戀愛是科學》劇中,在沁藍送了 27 次宵夜之後,軒宇對她漸漸產生情感,可見情感連結或多或少與「熟悉感」相關。但在現實生活要注意的是,勇敢追愛和死纏爛打往往只有一線之隔喔!

《戀愛是科學》劇照。圖/雞湯來了 提供

相關推薦:《當男人戀愛時》啥款 ㄟ告白 ㄟ成功?論告白與追求的務實策略

來源 2|價值觀念具「相似感」

心理學家 Heider 提出的平衡理論指出,人會追求平衡的認知,例如相似的價值觀、意見、政治傾向等。其他學者也在研究中指出,伴侶婚後價值觀的相似性,對於關係滿意度的影響非常大!

然而這也不能過度追求。例如顏霏的客戶 Jason,就堅持他的對象必須熟讀金庸的武俠小說,因為他希望有人能一起討論感興趣的事物。儘管我們認同伴侶間是需要相似感的,但是太過在意相同,反而會讓關係終止。

來源 3|本能追求的「安全感」

人類會因為過往經驗、個人性格等種種原因,漸漸影響對於感情中安全感的需求,進而影響擇偶。因此討論戀愛關係時,我們常提及三種親密依附類型:焦慮型、逃避型、安全型。簡單來說,容易缺乏安全感者多屬於焦慮型,逃避型的人則傾向封閉心房,並且注重隱私與關係界線,至於安全型,則是普遍認為的理想類型。

男主角軒宇和他的前女友沁藍,前者就偏向逃避型、後者則偏向焦慮型。軒宇始終不善於表達心意,而沁藍缺乏安全感,這也成為他們分開的致命傷。

相關測驗:你的安全感是哪一種愛情依附風格?

相關連結:老天爺啊!另一半總是說自己沒安全感,我該怎麼辦?

來源 4|能被喜歡的「認同感」

我們容易被「表現出喜歡我們自己」的對象吸引。社會心理學者觀察進行快速約會(speed-Dating)的雙方並進行訪談後,部分受訪者表示,若感受到對方對自己有興趣,那麼自身會容易被對方吸引。

《戀愛是科學》角色裡,並沒有明顯的感情線來自於此。但我們能觀察到,顏霏在之前將軒宇視作小弟弟,在得知軒宇之前暗戀過自己之後,才轉換想法慢慢地察覺自己的心意。

來源 5|直觀感受上的「容貌」

亞里斯多德曾表示:「美貌是勝過任何介紹信的推薦函。」以生物本能來說,不可否認我們會被美麗的人事物吸引,可能是偏好對稱的五官、大眼睛等。然而每個世代的審美也都有變化,每個人看待容貌條件的想法都不同,最重要的是,有意識的思考容貌對於自己的意義即可。

相關連結:臺灣人的8大愛情風格

幸福的交叉點-戀愛是「感性」與「理性」的交匯

有一些爸媽的觀念也是很奇怪,小時候學生時期不讓小孩談戀愛, 但是長大後卻直接催婚,這不是很不符合邏輯嗎?就等於是從來不考模擬考,就直接學測一樣恐怖。-《戀愛是科學》

《戀愛是科學》劇照。圖/雞湯來了 提供

所以,選擇伴侶之時除了考慮種種條件,最為重要的其實是回歸自我本身。勇於面對心裡的真實情感,梳理清楚這樣的吸引力從何而來、程度為何。

像是劇中的大數據聯誼法,近乎是絕對理性且公認可靠的存在。然而,這樣的客觀條件僅是輔助我們的工具,我們依然要依靠探索與自主思考。如此尋找出結合感性與理性的交匯之處,很可能就是一段幸福關係的起點!

相關連結:現在的孩子都在談什麼戀愛?

參考資料

  • 林奕丞(2015)。夫妻間依附類型配對組合、休閒興趣的相似程度與婚姻滿意度之關係。國立政治大學輔導與諮商碩士學位學程研究所碩士論文。
  • 劉文琴(2006)。夫妻性格的相似性及互補性與婚姻滿意度及親密度的關係。佛光大學心理學研究所碩士論文。
  • Festinger, L. (1950). Informal social communication. Psychological Review, 57, 271-282.
  • Eastwick, P.W., Finkel, E.J. (2008). An in-depth speed-dating exploration of sex differences in romantic partner preferences and the disconnect between stated and in-vivo preferences.

所有討論 3
雞湯來了
952 篇文章 ・ 245 位粉絲
幸福,如何選擇?雞湯來了相信我們值得擁有更優質的家人關係。致力提供科學研究證實的家庭知識,讓您在家庭生活的日常、人生選擇的關卡,找到適合的方向。雞湯來了官網、雞湯來了FB
網站更新隱私權聲明
本網站使用 cookie 及其他相關技術分析以確保使用者獲得最佳體驗,通過我們的網站,您確認並同意本網站的隱私權政策更新,了解最新隱私權政策