來源：量子位

晗鋒 發自 凹非寺

量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

山火、地震、大氣污染……近來頻發的自然災害，令加州人民頭禿。

為此，來自南加州地震中心、哥倫比亞大學、加州大學等的研究人員決心，用計算機模擬加州80萬年來的地震情況。

最新的進展是，他們提供了一套全新的模擬算法，并且更加準確，還可以和過往數據對應。

這些研究者們提出了一種新的基于地震率和地質狀態的地震仿真模型RSQSim，它可以算出來每個地震帶的地層滑動隨時間變化關系。

這種模型和以往常用的地震模型最大的不同就是它不依賴基于地層摩擦的隨機的運動學斷層預測，在RSQSim中從摩擦參數，應力的傳播等所有的參數都是確定的。簡單來講，就是模型和方法有更高的準確性。

△ 加州地區的地震模擬 (來源：YouTube)

計算模擬地震、準不準？

但是地震模擬和其他的計算機模擬例如模擬分子層面化學反應，宏觀的固體流體力學、物理過程最大的區別就是地震能實際給我們提供的數據實在是太少，并且不像分子布朗運動那樣的純隨機行為，因此就很難基于數據進行統計的建模。

△加州地區的地震模擬 (來源：YouTube)

通俗地講，多少年才地震一次？況且地震的地區分布那么散，這么點數據，憑什么說服我們你們算出來個地震就是準的？

不過，這次要介紹的研究者們，用他們發表在Bull. Seismol. Soc. Am.的論文說明了他提供的新型算法為啥更靠譜：

首先，他們的模型是基于物理的確定模型，并且他們算出來的地震數據和實際的歷史數據匹配的非常好。而因為以往的地震模型會引入很多隨機參數，不確定性更強；在他們的模型中，因為他們消除了“遍歷不確定性”，使得他們在很多地區的預測準確性高了很多。

算出了什么結果？

在論文中，作者們基于他們提出的RSQSim地震仿真模型算了加州南部地區一些地點的地震。不禁讓加州人民直言：自己生活在多么危險的一個地方啊！

作者們基于模擬算出了每個地震帶的滑動并以此來判斷不同地點的地震可能性。作者們用概率統計理論驗證了他們算的結果的準確性。

在論文中，作者們在南加州地區設立了十個不同的區域，并以哪個區域的三角洲來命名。作者們根據哪些區域附近的地震帶算出來的參數來預測哪些區域的可能地震程度。

經過作者們的一番計算，作者們用兩個傳統的算法CyberShake和ASK2014算了每個區域的一個名叫“風險目標地地動程度”的參數。計算發現，有一個很明顯的區域“SBSM”的“地動程度”明顯高于其他地區。

通俗地說，根據以往的數據，這個SBSM地區有更高的地震風險。

SBSM在哪？

因為論文中作者們是用三角洲的名字命名測量點的，所以要想找出具體位置，我們可以利用谷歌地圖找出對應的經緯度。而論文中發生地震概率最高的地點SBSM就是離洛杉磯不遠的加州城市San Bernardino。

San Bernardino是加州洛杉磯市以東的城市。加州州立大學坐落于此。在市中心，Seccombe湖公園可以游樂場和釣魚。北部是西爾弗伍德湖，依山傍水。圣貝納迪諾國家森林的度假勝地大熊湖位于城市東北。

從介紹來看，我們能想象出San Bernardino是個很美麗宜人的風景區。不過San Bernardino人民不要虛，這只是個計算機模擬出來都很低概率的系數而已。該吃吃，該睡睡。

△加州延燒不斷的大火 (來源：NBC)

值得一提的是，加州作為曾經令無數人向往的地方，在近些年因頻繁的火災，大氣污染，地震等自然災害變得沒有以前那么“美”了。

或許，我們可以利用相似的思路，用計算機模擬程序來揭秘加州近年來環境惡化背后的科學機理？真是“建立大美加州，要靠電腦模擬？”

作者

這篇論文的通訊作者和一作共屬一人，就是目前在南加州地震中心工作的計算科學家Kevin Milner。Kevin在南加大獲得本碩博學位，后又繼續留在南加大工作。

不過，值得注意的是，Kevin小伙是個不折不扣的“斜杠青年”。他不僅僅是個優秀的計算地質學家，還是個音樂家。

“地質物理學家，計算科學家，和音樂家。”

Kevin自己創作了大量的音樂作品，并且時不時就在加州玩個演唱會。是不是和人們常規觀念中的“碼農”印象不太相符？

或許，音樂和地震在很多方面都是相似的。抑或是，Kevin的音樂就像地震一樣剛烈？

你也想預測地震？開源代碼簡單上手

現在互聯網這么發達，開源代碼簡單上手，人人都可以實現計算科學家做過的工作。讓人感覺神秘難懂的地震預測模擬在數據公開化的今天都可以被你我簡單下載安裝。

論文中一作所在的南加州地震中心（SCEC）就開源了他們的地震模擬系統代碼：SCEC寬帶平臺。這套系統可以用不同的算法模擬加州、美國東北地區、和日本地區的地震。

遺憾的是，這套系統目前還暫不支持北美其他地區的預測；當然，也暫時不支持中國地區的地震預測。不過，大佬們可以基于SCEC開發出屬于中國的地震預測平臺。

南加州地震中心寬帶平臺：https://github.com/SCECcode/bbp

開源地震數據分析庫：https://github.com/opensha

參考鏈接

[1] https://phys.org/news/2021-01-simulating-years-california-earthquake-history.html

[2] https://pubs.geoscienceworld.org/ssa/bssa/article-abstract/doi/10.1785/0120200216/593757/Toward-Physics-Based-Nonergodic-PSHA-A-Prototype?redirectedFrom=fulltext

[3] https://kevinmilner.net/

[4] https://opensha.org/

[5] https://www.scec.org/

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