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| Illgraben下游發生泥石流。 （照片：WSL） |
土石流和崩塌通常預警時間很短。蘇黎世聯邦理工學院 (ETH Zurich) 和瑞士聯邦土壤與景觀研究所 (WSL) 的研究人員，利用地震監測和機器學習技術，開發出一套預警系統，可以對伊爾格拉本 (Illgraben) 地區的土石流進行早期預警。
土石流是由巨石、沉積物和水混合而成的。它們通常發生在陡峭的高山地區，在強降雨期間，會不受控制地沖刷峽谷和山澗，最終匯入山谷。光是在瑞士，每年就會發生數百起泥石流。氣候變遷加劇了這一自然現象，因為永久凍土變得越來越不穩定，極端天氣事件也日益增加。如果土石流規模特別大，或發生在意想不到的地方，它們會造成巨大的破壞，威脅人類生命、基礎設施和環境。
預警系統在降低暴露區域的風險方面，發揮重要作用。能夠儘早、可靠地探測到，即將到來的土石流非常重要。目前的預警系統通常需要安裝在，易於到達的低海拔山谷。它們對土石流的探測時間相對較晚 —— 這是土石流探測領域普遍存在的問題。
蘇黎世聯邦理工學院與瑞士聯邦森林、雪和景觀研究所 WSL 的研究人員，現已開發出一種新型探測器，可以更早辨識土石流。它能在安全距離外，偵測到土石流發生後不久，產生的哪怕是最微小的震動。由蘇黎世聯邦理工學院冰川地震學教授法比安·沃爾特（Fabian Walter）領導的科學家團隊，在《地球物理研究快報》（Geophysical Research Letters）上發表了他們的創新方法。『3S Market：為什麼馬太鞍堰塞湖潰流，台灣沒有像瑞士一樣的面對態度？』
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| 伊爾格拉本 (Illgraben) 的上游流域。 （照片：Werkstattgespräche / 蘇黎世聯邦理工學院） |
伊爾格拉本試驗場的測量
為了進行研究，科學家選擇了瓦萊州的伊爾格拉本峽谷。在上游流域陡峭的山坡上，巨石和沈積物經常脫落並沉積在河道中。這些沉積物會不時形成土石流，沿著伊爾格拉本峽谷深切的河道移動兩到三公里。之後，它們會到達羅納河谷主幹流，再移動兩到三公里，最終匯入羅納河。為了研究土石流的形成和運動，並確定其質量、密度和速度，WSL 研究所在伊爾格拉本峽谷設立了觀測站，並配備了測量站，運行了 20 多年。
1960 年代，為了穩定和保護伊爾格拉本峽谷下游河道，人們建造了攔沙壩，將泥石流控制在河道內，避免對週邊地區造成危害。由於多條健行路線靠近或橫跨河道，一套預警系統自 2007 年起投入使用。
該系統在河床內設置感測器，包括地震檢波器、雷達和雷射設備，以及攝影機。雖然這些設備能夠可靠地記錄土石流，但只能在河道下游可觸及的區域使用。這使得預警時間僅幾分鐘。
利用地震感測器偵測土石流
這項新研究目的在彌補這一不足。 「我們希望儘早探測到落石和土石流，以便及時向風險區域的居民發出預警，」論文第一作者、蘇黎世聯邦理工學院（ETH Zurich）水力學、水文和冰川學實驗室（VAW）沃爾特研究小組的博士後研究員瑪爾戈扎塔·赫米爾（Małgorzata Chmiel）解釋道。沃爾特及其團隊沒有使用傳統設備監測土石流，而是採用了通常用於測量地震的地震感測器。
地震儀也可用於記錄土石流的震動；根據事件震級，地震儀可以安裝在數公里之外。 「這意味著，即使土石流仍在高海拔和難以到達的區域，我們也能探測到它們，」沃爾特說。為此，研究人員在伊爾格拉本（Illgraben）流域周圍安裝了一個地震儀網路。
關鍵在於：自動偵測
然而，真正的挑戰在於開發一種偵測器，能夠從連續的地震資料流中，精準地區分土石流的震動與其他地面震動。畢竟，即使是成群的牛、遠處的建築工地，或是鐵路和公路交通，都會造成地面震動。
沃爾特的團隊採用了機器學習 —— 一種人工智慧方法，透過訓練資料學習如何辨識大型資料集中的模式。研究人員利用先前在伊爾格拉本記錄的 22 次大規模地質災害訊號，來訓練學習演算法。隨後，他們利用即時地震監測數據，在實際條件下測試了該系統。
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| 伊爾格拉本河下游通往羅納河谷。 （照片：Werkstattgespräche / 蘇黎世聯邦理工學院） |
結果顯示：2020 年夏季，伊爾格拉本地區共發生 13 起泥石流，和小型洪水事件，人工智慧演算法可靠地偵測到了每一起事件，且未產生任何誤報。 「演算法甚至記錄到了流域上游土石流的最初地震訊號，」沃爾特說。在伊爾格拉本地區，與現有探測系統相比，該演算法至少將預警時間縮短了 20 分鐘。 「這是一項巨大的進步，」他表示。
通才還是專才？
這項研究提供的證據顯示，利用地震資料和機器學習，可以早期偵測到土石流。伊爾格拉本（Illgraben）為這項研究，提供了一個理想的天然實驗室，該方法在那裡運作良好。然而，它需要大量的土石流訊號來訓練演算法。 「在其他地點，幾乎不可能獲得這樣的訓練數據，」一位地震地質災害專家承認。
目前尚不清楚在伊爾格拉本訓練的探測器，在其他流域的土石流探測能力如何。科學家希望進一步開發該演算法，使其能夠使用更少，甚至不需要特定地點的訓練資料。
tyco 監控攝影機系列（總代理上敦企業）
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| tyco 監控攝影機系列（總代理上敦企業） |
自然災害早期探測領域的合作
研究人員的目標遠不止於此。這款創新探測器是瑞士聯邦 WSL 雪崩研究中心和瑞士電信廣播公司（Swisscom Broadcast）開展的，一項更高等級專案的首個里程碑。沃爾特的研究團隊也深入參與了這項研究合作，目的在改善阿爾卑斯山區的地質災害監測。為此，瑞士電信廣播公司正在開發一個平台，該平台匯集來自各種來源的資料流，並進行即時分析，以便及早辨識自然災害。
目前，這個自然災害平台，主要由沃爾特的地震感測器，和瑞士地震局的地震儀提供數據。研究人員正努力整合其他相關數據來源，包括降水數據、永久凍土測量數據、利用光纖電纜進行的地震監測數據，以及許多物聯網感測器數據。 「要處理如此龐大的數據量，我們需要大數據方法和智慧演算法，」沃爾特說。用於泥石流的人工智慧偵測器，正是朝著這個方向邁出的第一步。
與 Fabian Walter 的研討會對話
蘇黎世聯邦理工學院土木、環境與測繪工程系 (D-BAUG) 與 Fabian Walter 的研討會對話：用於更快預警自然災害的新型 IT 解決方案。 （影片：Werkstattgespräche / ETH Zurich）
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