# data[].attributes.headline
交通部中央氣象署地震報告

# data[].attributes.subject
交通部中央氣象署地震報告

# data[].attributes.attachment_link.title
最近地震 - 中央氣象署全球資訊網

# data[].attributes.attachment_link.description
目前已發布最新15筆地震之相關資訊

# data[].attributes.headline
災害情資網( 國家災害防救科技中心)

# data[].attributes.subject
災害情資網( 國家災害防救科技中心)

# data[].attributes.headline
福衛五號緊急出動　取像震後東海岸(FB)

# data[].attributes.subject
福衛五號緊急出動　取像震後東海岸(FB)

# data[].attributes.headline
【0403花蓮強震】分析成因以及是否又會誘發其他反應呢？

# data[].attributes.subject
【0403花蓮強震】分析成因以及是否又會誘發其他反應呢？

# data[].attributes.attachment_link.title
【0403花蓮強震】25年來僅次於921地震的強震，分析成因以及是否又會誘發其他反應呢？｜專訪國立臺灣師範大學地科系系主任陳卉瑄｜公視我們的島

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
地震預警系統（英語：Earthquake Early Warning system或Earthquake Warning system，縮寫：EEWs），是指依託潛在震源地附近的地震台網，在震後數秒內快速估算地震影響範圍和震害程度，在破壞性的 S波和 表面波到達設防區域前發布警報的即時 地震資訊處理系統[2]。

2015年5月尼泊爾地震期間地震網路專案 發出地震警報的預警時間。十字標記標繪地震震央，而點標記顯示檢測位置[1]。圖中可見該次地震對中國西藏大部地區而言，預警時間可達10秒以上。

地震預警系統利用 P波傳播速度較快、幅值較小，S波和表面波傳播速度較慢、幅值和破壞性較大以及電磁波傳輸速度遠大於地震波的特性，透過讀取分析布設在各地的即時傳輸地震監測台站的記錄資料，快速對地震要素進行評估，來向預警設防區域發布警報，以避免人員傷亡和財產損失[2]。

地震預警系統的概念由 美國地震學家庫珀於1868年首次提出，並於1964年在 日本首次投入實際應用[3]。 墨西哥則於1993年建成了首個面向公眾使用的地震預警系統[3]。目前， 日本、 墨西哥、 羅馬尼亞、 中華人民共和國、 中華民國、 土耳其、 義大利、 法國等已經建成地震預警系統，其中土耳其和羅馬尼亞為區域性預警系統，法國、中華人民共和國等國為特定設施專用預警系統[2][3]。而 中華人民共和國、 美國、 義大利、 加拿大等國的全國性地震預警系統尚處於在建或籌建階段[2][3]。

1879年的舊金山市政廳。庫珀設想在收到遠處地震台站的發震資料時，敲響市政廳內放置的警鐘，以警示附近居民。

1970年，在日本神奈川縣小田原站停靠的新幹線0系電力動車組。日本國鐵於1964年在東海道新幹線布設地震預警系統，這是地震預警技術的首次實際運用。

在後，美國地震學家J·D·庫珀（J.D.Cooper）首次提出了地震預警的概念[3]。他設想在距舊金山以外100公里、地震活動性很高的 霍利斯特地區架設地震觀測台站，利用電磁波和地震波的時間差，在觀測到地震發震後及時敲響 舊金山市政廳內的警鐘，從而使舊金山市民有時間尋求緊急逃生避險[3]。但由於技術限制等原因，這一設想當時並未實現[3]。

1950年代末， 日本國有鐵道就已在所屬的鐵路幹線上部署簡易的報警地震儀，以試驗地震警報系統的執行效果[4]。1964年，日本國有鐵道在 東海道新幹線沿線布設了一系列的地震監測台站，並為之設計了一套報警器-地震計（Alert-seismograph）方式的地震預警系統，這使得日本成為世界上第一個實現地震預警的國家[3]。這種預警系統透過沿線台網單台記錄到的峰值加速度發布預警資訊，因此局限性較大，誤報和漏報事件時有發生[3]。

1981年，地震學家安德森（Anderson）最早提出了一種根據台站到時順序進行地震即時定位的演算法，開創了即時地震定位技術的先河[3]。1982年，日本國有鐵道 鐵道技術研究所 開始了新一代地震預警系統的研發，即（UrEDAS）[2]。這一預警系統採用現地預警模式，透過採集單台或多台裝置的P波資訊並加以運算得到震央位置、規模大小等參數[3]。

1985年，地震學家希頓（Heaton）給出了一個現代化的電腦地震預警模型，搭建了一種基於密集監測台網的簡單預警模型，為後續地震預警系統的研發作出了鋪墊[5]。

1987年，鑑於 1985年墨西哥城大地震給墨西哥腹地造成了重大的人員傷亡和財產損失，墨西哥政府自當年起開始資助加速度計的部署工作[6][7]，以便及時獲得相應地區的地震資訊。在地方政府的支援下，墨西哥地震儀表與記錄中心開始了地震預警系統的研究和開發工作[7]。並在1991年9月正式對「 墨西哥城地震預警系統」開展試執行工作[8]，最初僅在墨國西部海岸地區部署了12個台站[8]，並對一些小學開展了廣播早期警報試驗[9]。1992年，在墨西哥城政府的組織下，就地震預警系統進行了多次公眾評議，並吸收了來自公共和私營組織的建議[9]。1993年8月，該系統正式投入使用，成為全球首個面向公眾的地震預警系統，也是首個採用異地預警模式的預警系統[2]。

1995年9月14日，在中，該系統在地震波到達前72秒發布了地震預警，為緊急避險贏得了大量時間[10]，這是世界上首次對公眾發布地震警報[8]。

地震預警技術是指在地震發生後、而未及造成嚴重破壞前，透過無線電向外界發布警報的技術。地震預警系統必須首先偵測確定一個破壞性的地震後才能發布有用的地震預警資訊。地震發震後，具破壞性的 S波（每秒3.2至4公里）傳播速度較慢，而由於 電磁波比地震波快，系統可以把監測裝置觀測到的 P波 （每秒5.5至7公里）資訊轉為電磁波，在地震波到達前數秒甚至幾十秒發出預警。

一般而言，地震預警系統可分為異地預警模式、現地（原地）預警模式與混合預警模式。

異地預警模式是在距預警設防目標區一定距離外的潛在震源區布設觀測台站，當觀測到破壞性地震動之後再向其他地區發布警報資訊的預警方式。該模式能夠為預警設防區提供足夠的預警時間，提高地震要素測算精度，但需要架設足夠的地震台站組成預警台網，成本投入較高、複雜程度較大。同時，採用這種模式組網地震預警系統時，應當對潛在震源區有充分的了解。

現地（原地）預警模式是利用在某地布設的地震觀測站觸發後前若干秒的資訊對地震的破壞性即時作出判斷，並向當地發布警報訊息的預警手段。這一模式一般依靠個別台站觸發，能夠有效降低預警布設成本、縮小預警盲區範圍。但該模式只能對一定區域進行重點設防，可用資訊少，預警準確性低。在地震預警技術研究的早期，受台網密度和觀測技術等條件的局限，多採用現地預警模式加以設計。

目前，隨著觀測儀器、測量技術和資料傳輸處理方式等地震預警關鍵技術的發展，同時採用異地預警和現地（原地）預警模式的地震預警系統數量增加。混合預警模式能夠充分結合兩種預警方式的優勢，更加充分地利用台網資料資源。

就功能模組而言，一套完整的地震預警系統至少應當包括即時地震定位、即時規模計算、預警目標區 震度估計及預警資訊發布等四個重要功能模組[3]。而就基本流程論，地震預警系統則由觀測系統、資料分析處理系統、決策及資訊發布系統等三個子系統組成[2]。

分布在各地的監測台站構成了觀測系統，觀測系統在取得資料後透過即時傳輸通訊線路將觀測資料傳送至分析處理中心[2]。資料分析處理系統作為地震預警系統的核心，即時接收自觀測系統上傳的資料流，對資料流加以即時處理，並對地震動參數予以即時測算，亦對地震動場給以即時估計[2]。

決策及資訊發布系統根據預先設定好的預警資訊發布策略對資料進行判讀，根據對應的預警級別在手機簡訊、廣播電視、警報汽笛、電腦手機等資訊管道發布預警資訊[2]。

單台預警定位沃羅諾伊圖。每個地震台站依據其監測範圍形成職守區域[2]。觀測系統可以依據單台或多台觀測資料和職守區域粗略判定地震發震區域，為台網中心提供決策輔助[2]。

由於地震預警系統的首要職能是檢測災害性地震的發生，因此觀測系統被認為是地震預警系統的核心要素之一[13]。在地震預警最初始階段稱為「波前探測」[13]。在這一階段內，預警台網需要探測某點位的強地面震動強度，並根據初始資訊對地震震央進行即時定位，從而觸發鄰近台站進行觀測定位[14]。當第1個台站觸發後，觀測系統每隔1秒掃描震源在三維空間內的概率值，透過搜尋空間中概率的極大值來給出震源可能的位置[14]。

在獲知地震震源的大致位置後，預警台站透過分析其撿拾到的P波波形來預估地震規模的大小[13]。在現地（原地）預警模式中，單台觀測系統根據P波的變化來估計（PGA）、（PGV）及震度參數，上傳至資料分析處理系統以供預警決策[13]。高速鐵路等專用預警系統主要採用此法進行早期預警，如日本國有鐵道的UrEDAS系統即使用P波前3秒資料來估計震源參數，用卓越周期來估計地震大小，用P波振幅和規模估計震央距離，用質點運動方向估計地震方位角和震源深度，從而即時傳送預警資訊[13][15]。

而在異地預警模式中，台網觀測系統將獲知的波形資料流直接回傳資料分析處理系統，由台網中心進行分析運算[13]。墨西哥地震預警系統是最先採用該手段的預警系統，該系統透過求取每一個台站從P波開始窗長為2倍的S-P到時差的地震波能量及測量能量增長的速率來確定規模標度關係，並根據經驗關係確定地震是強規模還是中強規模，為資料分析處理系統提供決策輔助[13]。

地震預警系統的資料分析處理系統由監視主機、通訊設施、資料處理伺服器、web伺服器和資料庫伺服器等硬體組成[16]。採用現地（原地）預警模式時，監視主機設定在預警監測台站內，處理本台的地震資料，自行決定採取的措施[16]。而在使用異地預警模式時，監視主機利用資料處理伺服器接通地震預警系統各子系統的通訊聯絡、自動分發強震儀的封包、撿拾地震波震相[16]。資料庫伺服器分析各台站的震相到時，再根據資料庫內各台站的地理位置及活動斷層資訊，生成地震規模、震央、破壞程度、震動圖等參數的估計值[16]。

在拾取到地震波的同時，觀測系統透過小時延高速網路用儘可能少的時間將地震資料傳送到分析處理中心[17]。分析處理中心利用台站獲得的地震動參數與 信噪比（SNR）進行地震的觀測，在單一台站超過預警閾值即播發地震預警資訊[2]。資料分析處理系統透過選定的地震動參數進行預警觸發[2]。不同預警系統對地震動參數的選擇略有不同，如 美國地質調查局使用地面峰值加速度（PGA）和峰值速度（PGV）來計算儀器震度值，而 中國地震台網則主要選用進行基線校正處理後具有一定有效持時的三方向合成峰值加速度計算地震儀器震度[2][18]。

2017年，接收到緊急地震速報的一部軟銀108SH 手機。資訊發布系統能夠將其生成的地震預警資訊傳送給使用者，以供公眾應急避險。

資料分析處理系統在完成參數分析後，會將需要發布的預警資訊傳送至決策系統進行判讀，隨後以各種形式向預警終端和使用者播發地震警報[2]。

廣播電視機構是公眾預警的首要播送對象之一。利用公共媒體進行地震預警的最初嘗試始於1995年，墨西哥城的商業廣播電台自當年9月起開始在調頻、調幅波段中發布「公開性預警資訊」，最早的地震預警插播由人工插入磁帶完成[9]。墨西哥廣播電視機構其後改採專用音訊控制系統進行自動廣播，從而保證了地震預警的時效性[9]。此外， 日本廣播協會則於2007年10月1日後正式將緊急地震速報匯入電視和廣播節目中，當接收到氣象廳發布的緊急地震速報（警報）時，日本廣播協會會中斷正常節目，採用地圖和文字結合的方法呈現預警內容[19]。

同時，地震預警亦可透過專用報警器、電腦軟體、行動應用程式、細胞廣播等形式發布。譬如，日本三大行動電話運營商 NTT DoCoMo、 au和 Softbank自2007年起開始提供緊急地震速報業務[20]。中華民國中央氣象局也於2016年7月推出自行開發的行動應用程式，並提供該局發布的強震即時警報、地震報告、海嘯資訊等服務[21]。

在面向普通公眾發布預警時，地震研究機構多採用預警等級分級的方式以提高預警效能。如日本 緊急地震速報系統依據估計震度值將預警分為「緊急地震速報（預報）」和「緊急地震速報（警報）」兩種，並僅向公眾發布「緊急地震速報（警報）」[3]。中華人民共和國 國家地震烈度速報與預警工程則依據 國家突發公共事件應急回應機制將預警級別分為地震藍色預警、地震黃色預警、地震橙色預警和地震紅色預警[22]。而 墨西哥地震預警系統就根據預計規模數大致將預警分為面向特定場所的「預防性預警資訊」和面向全體公眾的「公開性預警資訊」[9]。

中華人民共和國對地震預警系統的研究歷史可以追溯到1990年代中期[3]。1994年，在廣東 大亞灣核電站運營之初， 國家地震局工程力學研究所就為之配備了一套由6台加速度計、4台峰值加速度計及2個地震觸發器組成的地震報警系統[3]。當觀測地震動超過預先設定的閾值，中心控制室的報警器就會自動報警，經專家系統決策後即可立即採取緊急處置措施[3]。其後，浙江 秦山核電站、廣東 嶺澳核電站中也採用了相應的地震報警裝置[3]。2007年，中華人民共和國在 冀寧高壓輸氣管道專案中建設了該國第一個輸油氣管道的地震預警系統[3]。2011年年中，京津、京滬高鐵地震監視預警系統透過驗收，這是地震預警技術在中華人民共和國鐵路系統的首次運用[23]。

2008年 汶川大地震後， 中華人民共和國政府決心建設全國性的地震預警系統--國家地震烈度速報與預警工程[24]。 中國地震局於同年開始實施《地震預警系統研究及系統建設》等兩項地震行業專項，並於2010年實施國家科技支撐專案《地震預警與震度速報系統的研究與示範應用》，並在福建省、首都圈地區、甘肅省蘭州市部署了地震預警示範系統[24][25][26]。2015年7月起，中國地震局啟動了專案可研工作，其專案可研報告已於2017年2月得到了 國家發展和改革委員會批覆[24]。目前，國家地震烈度速報與預警工程處於在建狀態，預計2023年投入使用[27]。

中國地震局合共計劃在中國大陸建設地震預警台站15510個，包括1960個組態測震儀和強震儀的基準站、3309個組態強震儀的基本站以及10241個組態震度儀的一般站[24]。

法國國家鐵路在長度約250公里的 法國高速鐵路地中海線沿線設定了24個地震監測點，構成了地中海線地震預警系統[4]。各地震監測點平均間隔10公里，且與位於 馬賽的控制中心及位於 巴黎的法國國家地震局驗證中心相連[4]。當預警系統監測到的地震動超過65伽的預警閾值時，可向列車發出執行指令叫停列車[4]。該系統的預警準確率高，但訊號傳輸環節過多、延時長，預警時效性不足[4]。

義大利目前建有一個實驗性的地震預警系統[3]。義大利研究人員利用該國南部伊爾皮尼亞（Irpinia）地區的28個監測台站所構成的IsNet台網產出即時觀測資料，並籍此設計了採用概率進化演算法的Preto地震預警系統[3]。該系統能夠較準確地判定地震的震央和規模等要素，但對峰值地震動的估計值偏差較大[3]。研究人員同時認為，該系統的對大規模地震的處理能力不佳，大震時震源的有限性可能對系統效能的發揮產生較大影響[3]。

目前，日本國內有多套地震預警系統正在執行，包括面向公眾的 緊急地震速報 系統（日語：緊急地震速報）和面向新幹線鐵路系統的（UrEDAS）等。

1964年，日本國鐵鐵道技術研究所設計的新幹線報警器-地震計式地震預警系統首先為東海道新幹線提供服務，其後擴充到多條高速鐵路線上[2][4]。1982年，日本國鐵將改進後的報警地震儀安裝在新開行的 東北新幹線上[4]。日本國鐵總共安裝了四百餘台報警地震儀，在常規鐵路線上架設間距為40至50公里，新幹線上布設間距為20公里[4]。但這種報警地震儀在實踐中暴露出預警時效性差和誤報率高的特點[4]。1983年，鐵道技術研究所結合報警地震儀的使用情況推出了UrEDAS系統，並於同年完成了原型系統，亦於次年完成了試驗觀測[28]。1989年左右， 鐵道綜合技術研究所開始在東海道新幹線設定UrEDAS系統[29]。考慮到多台站系統的複雜性和網路系統的脆弱性，該系統採用單台訊號預警模式，能根據地震波形估算地震規模和震源深度，對20公里以內的破壞性地震發出預警[2]。1995年 阪神大地震後，鐵道綜合技術研究所對原有系統加以改進，推出了Compact UrEDAS系統，並將預警範圍擴充到200公里[2]。

1995年的 阪神大地震促使日本發展全國性的地震預警系統[3]。由 文部科學省主導研製的 緊急地震速報系統基於部署在日本全國各地的觀測台站為日本全體國民提供了地震預警服務[3]。2004年2月， 日本氣象廳和 防災科學技術研究所開始對緊急地震速報系統進行線上測試[3]。並於2006年8月至2007年10月開始向部分使用者傳送測試性警報資訊[3]。2007年10月1日，緊急地震速報系統正式開始向全體公眾發布地震預警資訊[3]。

截至2018年7月，在日本全國範圍內被日本氣象廳用於震度觀測的地震台站共有4372個，其中屬於氣象廳的有670個，屬於地方自治體的有2913個，屬於防災科學技術研究所的有789個[30]。

墨西哥的地震預警系統原有兩個，分別名為「墨西哥城地震預警系統」（西班牙語：Sistema de Alerta Sísmica para la Ciudad de México, SAS）和「瓦哈卡市地震預警系統」（西班牙語：Sistema de Alerta Sísmica para la Ciudad de Oaxaca, SASO），為 墨西哥城和 瓦哈卡州提供預警監測服務。2005年，這兩個系統被合併為「 墨西哥地震預警系統」（西班牙語：Sistema de Alerta Sísmica Mexicano, SASMEX）[3][7]。

墨西哥城地震預警系統於1993年開始向墨西哥城的公眾發布地震預警資訊，並於中首次發布預警資訊[8]。而在2003年時，墨西哥地震儀表與記錄中心研製的瓦哈卡市地震預警系統投入使用[3]。墨西哥地震預警系統的預警台網主要分布在 巴亞爾塔港沿岸南部、 格雷羅州山區、 普埃布拉北部和 瓦哈卡州大部地區，由墨西哥地震儀表與記錄中心負責建設和維護工作，採用 甚高頻波段廣播地震預警，可為墨西哥腹地的民眾爭取數十秒的避險時間[7]。該系統設施裝置較為簡易，預警技術較為原始，可靠性較差[7]。而且由於墨西哥政府對系統的重要性認識不足，執行維護資金缺乏，導致系統的覆蓋人口較少，警報範圍較小[3][2]。

目前，墨西哥地震預警系統下用於地震監測的台站共有97個，集中分布在該國西南沿海地區[7]。

弗朗恰縣是 羅馬尼亞地震活動性最高的地區，是歐洲活動性最高的殼下地震區和世界上最特殊的地震帶之一[31]。具有活動性的本地孤立性和有限性、殼下能量釋放的有限性、破壞性地震重複率高的特點[31]。鑑於發震區域的高度局限性，羅馬尼亞國家地球物理研究所在弗朗恰地區布設了2組台陣和102座台站[32]，並基於這兩組台陣建立起專門為 布加勒斯特提供地震預警資訊服務的地震預警系統[3]。此外，該系統還為羅馬尼亞國家物理與核工業研究所提供預警資訊服務，以保證所核心燃料的安全[3]。

在2013年台北國際發明暨技術交易展中，國家實驗研究院國家地震工程研究中心展示的現地型強震即時警報系統。

1986年花蓮地震的災情狀況促使 中華民國交通部中央氣象局啟動地震預警系統的研發工作[33]。1994年，交通部中央氣象局在台灣 花蓮縣裝設地震預警試驗系統，後於1998年停止監測[34]。2001年，中央氣象局開始進行地震預警系統的成效測試[35]。2008年，中華民國 國家實驗研究院下屬的 國家災害防救科技中心、 國家地震工程研究中心與 國家高速網路與計算中心開始與中央氣象局合作研發 強震即時警報系統[36]。2014年中央氣象局開始全面對中小學發布強震即時警報[37]。同年，中華民國交通部中央氣象局與企業合作，推出強震即時警報 行動應用程式以供大眾使用[38]。2016年強震即時警報系統與 災防告警細胞廣播系統介接，使用4G服務的智慧型手機可接收地震預警訊息。另外截至2019年11月， P-Alert觀測網已建成測站721個[39]。

中央氣象局透過 電腦軟體、 行動應用程式、 災防告警系統、電視媒體等形式向社會快速發布預警資訊[40][41]。據中央氣象局資料顯示，對於發生在台灣島內和近海海域的地震，該系統可在震後20秒內對外發布警報，並可對震央70公里以外的地區提供預警[42]。但亦有批評指出該系統在預警發布經驗、警報播送時效性、政府政策配套等方面存在不足[43]。

在 1999年伊茲密特地震和 1999年迪茲傑地震後，土耳其政府開始對 北安那托利亞斷層高度的地震活動性加以重視，並啟動了地震預警系統的設計與建設工作[3]。隨後，土耳其政府先後在伊斯-庫爾的高層寫字樓和安隆-特拉爾基亞發電站建設了地震預警試驗系統[3]。2002年，土耳其政府正式啟動了伊斯坦堡地震預警系統的部署工作。伊斯坦堡地震預警系統以布設在馬爾馬拉海北海岸的10台強震儀和5台海底地震儀為依託，采異地預警模式進行工作[44]。若台網中有2至3個台站觀測到的地面運動強度超過預先設定的閾值，系統即會對外發布警報[44]。

除伊斯坦堡已啟用的地震預警系統外，土耳其有關當局還基於 伊斯坦堡的20座台站觀測裝置建立了「自適應性地震預警資訊網路系統」（SOSEWIN），目前正處於測試執行狀態[3]。該系統採用去中心化設計，在每個台站內都裝配了感測器、內部處理器和無線通訊器，並可將本地地震動參數向台網內其他台站共享[3]。因此，該系統未來可實現單台站輸出和多通道輸出兩種方式發布預警資訊[3]。

2016年，美國地質調查局的ANSS自由場地震台網分布圖。

目前， 美國地質調查局正在加利福尼亞州針對多套地震預警系統進行內部測試與研究，包括ElarmS預警系統、虛擬地震學家系統（Virtual Seismologist）、PreSEIS預警系統及系統[3]。

ElarmS預警系統由 加州大學伯克利分校的艾倫教授設計研製[3]。該系統利用布設在加州州內400餘個場地的約600個地震觀測台站即時傳輸觀測資料，在檢測到P波時，即時計算特徵周期、信噪比、每秒地震動峰值等地震參數資料，結合運算產生的規模和地震動水平估計結果，即時產生警報圖（AlertMap）等預警產品[3]。

虛擬地震學家系統目前正在美國南加州地區和瑞士測試執行，該系統利用布設在加州的約600個地震觀測台站傳輸資料，即時計算每秒的峰值地震運動加速度PGA、峰值地面運動速度PGV、峰值運動位移PGD資料，採用 貝葉斯推斷方法，以獲得地震規模、震央位置等參數的最大似然函式[3]。

基於神經網路演算法的PreSEIS預警系統由 加州綜合地震台網（California Integrated Seismic Network）執行維護[45]。在大震時能夠估計斷層破裂演化產生的地震動分布[3]。該系統目前正在美國加州和伊斯坦堡地區進行測試研究[46]。

美國地質調查局投資建設的預警系統當前正處於示範執行狀態[47]。2012年1月以來，該系統一直向選定的測試版使用者傳送地震預警資訊[47]。該系統匯集了ElarmS預警系統和虛擬地震學家系統的技術成果，其中西海岸部分計劃耗資3800萬美元完成[48]。該系統計劃透過手機、電視、收音機和公共場所廣播等方式，向公眾播發地震預警[49]。2019年10月，加利福尼亞州州長 加文·紐森宣布ShakeAlert系統正式對加州居民開放使用[50]。居民可透過MyShake及QuakeAlertUSA手機應用或接受預警。2020年8月起，加州居民的 Android手機也會自動接收並推播地質調查局發布的地震預警[51]。 俄勒岡州和 華盛頓州 隨後於2021年3月及5月亦分別開放預警功能，完善了美國西海岸的預警系統，但兩款手機應用截至2021年5月仍未覆蓋華盛頓州。

加拿大研究人員於21世紀初在 溫哥華試驗安裝了系統，為當地提供地震預警服務[52]。同時，立陶宛 伊格納利納核電站也在1999年建成了一套採用地震動值預警的核電站地震預警系統，該系統由核電站周圍的6個台站組成地震圍欄，從而使伊格納利納核電站有能力在地震波到達2秒前插入 反應爐控制棒，該系統於2009年年末隨著該核電站關閉而退役[53][54]。另外，伊朗水電資源開發公司也在該國的建設了一座由6台加速度計和6台強震記錄儀組成的地震監測網路[53]。除此之外，瑞士、希臘也建造了特定設施專用地震預警系統[53]。

地震預警系統對快速回應的要求制約了其預警準確性的發揮[2]。有研究者指出，地震預警系統當前存在大震規模難以準確測定、斷層參數難以快速取得、漏報誤報難以辨識避免三大問題[2]。

首先，由於地震預警系統需要在有限的時間段內利用P波段初始破裂的、局部有限的資訊對地震規模和影響進行估計，因此目前地震預警系統對大震規模的預測準確性尚有待提高[56][57]。地震學界現今主要採用 長周期地震動資料、 地震動幅值、地震動強度等三大類方式加以解決[56]。而在面向普通公眾發布預警時，則多採用預警分級和減少干擾資訊的方式以避免對接收者造成困擾[3]。譬如 日本廣播協會在發布「緊急地震速報（警報）」時一般僅列出震央參考位置、預警地區名稱和地圖三個資訊，以提高公眾地震預警的實用性[19]。

其次，在破壞性地震發生後，由於發震斷層的走向和傾向會對峰值地面運動的分布產生重大影響，並進而影響對地震破壞程度和影響範圍的判定[2]。因此，需要預先將斷層分布、地表地質情況等資料錄入預警系統[58]。如 美國地質調查局依據的場地劃分關係表及場地分類圖將地表地質劃分為B、C、D、E四類，從而在地震速報中快速生成震度速報圖[58]。而 中國地震局則計劃運用《 中國地震動參數區劃圖》和城市活斷層探測及其地震危險性評價工程取得的資料來最佳化地震預警時生成的地震震度預估產品[58]。

最後，由於地震預警系統預警演算法的局限和台網觀測條件的不足，使得漏報和誤報的情況無法避免[2]。同時，地震預警漏報和誤報容易導致不必要的停產誤工、交通混亂、人員受傷等情況，更可能造成預警系統的信用損失和預警失效[59]。具體的事例如，2013年8月8日， 日本氣象廳發布「 奈良縣發生7.8地震」的 緊急地震速報（警報），但實際上並未觀測到有感地震[60]，該次誤報造成多對鐵路列車停駛[55]。原因是在 三重縣近海設定的海底地震計觀測到噪音的同時，和歌山縣北部恰好發生了2.3地震[60]。

地震預警系統對大範圍地震台網的需求導致預警系統的台網覆蓋範圍有很大不足。如中國大陸儘管計劃在其約960萬平方公里的國土範圍內建設地震預警台站15510個，但仍然不足以覆蓋全國，僅能對地震危險性較高的中國華北、 南北地震帶、閩粵沿海和 新疆天山中段地區進行重點預警[24]。而墨西哥政府則由於預算資金等問題而僅能在該國197萬平方公里的國土內建設預警台站97個，從而只能對墨國中部部分地區進行重點設防[2]。

同時，部分地區地震預警的警報接收範圍亦有很大不足[3]。如在 墨西哥城，2000萬人口中僅有約440萬人可以及時接收到預警資訊[12]。而在 墨西哥瓦哈卡市，由於當地主管部門對地震預警系統的重視程度不夠，未對預警系統投入充足資金和有效維護，導致許多地方仍未安裝預警接收機[3]。截至2013年，瓦哈卡市的5500所學校中只有76所配備了預警接收機[3]。此外，通訊網路建設亦可能制約地震預警系統效能的發揮[61]。如台灣強震即時警報系統由於採用 細胞廣播技術向部分行動裝置傳送警報，使得這部分接收者在手機處於飛航模式、進行CSFB語音通話或者身處於通訊網路不佳地區時難以接到警報訊息[61]。

對地震預警的教育和培訓工作也是影響地震預警系統覆蓋效果的重要因素[62]。於2012年進行的一項面對中國內地公眾的抽樣調查顯示，在室內收到地震預警後能作出正確反應的被調查者比例僅為45%[62]。而2009年一項針對墨西哥地震預警系統接收效果的調查則顯示，在216名受訪者中，只有135人能夠在地震來臨時對預警作出有效辨識，占比62.5%[25]。

# data[].attributes.attachment_link.title
地震預警系統 - 維基百科，自由的百科全書

# data[].attributes.attachment_link.description
地震預警系統（英語：Earthquake Early Warning system或Earthquake Warning system，縮寫：EEWs），是指依託潛在震源地附近的地震台網，在震後數秒內快速估算地震影響範圍和震害程度，在破壞性的 S波和 表面波到達設防區域前發布警報的即時 地震 資訊處理系統 [2] 。 地震預警系統利用 P波傳播速度較快、幅值較小，S波和表面波傳播速度較慢、幅值和破壞性較大以及電磁波傳輸速度遠大於地震波的特性，透過讀取分析布設在各地的即時傳輸地震監測台站的記錄資料，快速對地震要素進行評估，來向預警設防區域發布警報，以避免人員傷亡和財產損失[2] 。 地震預警系統的概念由 美國地震學家庫珀於1868年首次提出，並於1964年在 日本首次投入實際應用[3] 。 墨西哥則於1993年建成了首個面向公眾使用的地震預警系統[3] 。目前， 日本、 墨西哥、 羅馬尼亞、 中華人民共和國、 中華民國、 土耳其、 義大利、 法國等已經建成地震預警系統，其中土耳其和羅馬尼亞為區域性預警系統，法國、中華人民共和國等國為特定設施專用預警系統[2] [3] 。而 中華人民共和國、 美國、 義大利、 加拿大等國的全國性地震預警系統尚處於在建或籌建階段[2] [3] 。 在後，美國地震學家J·D·庫珀（J.D.Cooper）首次提出了地震預警的概念[3] 。他設想在距舊金山以外100公里、地震活動性很高的 霍利斯特地區架設地震觀測台站，利用電磁波和地震波的時間差，在觀測到地震發震後及時敲響 舊金山市政廳內的警鐘，從而使舊金山市民有時間尋求緊急逃生避險[3] 。但由於技術限制等原因，這一設想當時並未實現[3] 。 1950年代末， 日本國有鐵道就已在所屬的鐵路幹線上部署簡易的報警地震儀，以試驗地震警報系統的執行效果[4] 。1964年，日本國有鐵道在 東海道新幹線沿線布設了一系列的地震監測台站，並為之設計了一套報警器-地震計（Alert-seismograph）方式的地震預警系統，這使得日本成為世界上第一個實現地震預警的國家[3] 。這種預警系統透過沿線台網單台記錄到的峰值加速度發布預警資訊，因此局限性較大，誤報和漏報事件時有發生[3] 。 1981年，地震學家安德森（Anderson）最早提出了一種根據台站到時順序進行地震即時定位的演算法，開創了即時地震定位技術的先河[3] 。1982年，日本國有鐵道 鐵道技術研究所 開始了新一代地震預警系統的研發，即（UrEDAS）[2] 。這一預警系統採用現地預警模式，透過採集單台或多台裝置的P波資訊並加以運算得到震央位置、規模大小等參數[3] 。 1985年，地震學家希頓（Heaton）給出了一個現代化的電腦地震預警模型，搭建了一種基於密集監測台網的簡單預警模型，為後續地震預警系統的研發作出了鋪墊[5] 。 1987年，鑑於 1985年墨西哥城大地震給墨西哥腹地造成了重大的人員傷亡和財產損失，墨西哥政府自當年起開始資助加速度計的部署工作[6] [7] ，以便及時獲得相應地區的地震資訊。在地方政府的支援下，墨西哥地震儀表與記錄中心開始了地震預警系統的研究和開發工作[7] 。並在1991年9月正式對「 墨西哥城地震預警系統」開展試執行工作[8] ，最初僅在墨國西部海岸地區部署了12個台站[8] ，並對一些小學開展了廣播早期警報試驗[9] 。1992年，在墨西哥城政府的組織下，就地震預警系統進行了多次公眾評議，並吸收了來自公共和私營組織的建議[9] 。1993年8月，該系統正式投入使用，成為全球首個面向公眾的地震預警系統，也是首個採用異地預警模式的預警系統[2] 。 1995年9月14日，在中，該系統在地震波到達前72秒發布了地震預警，為緊急避險贏得了大量時間[10] ，這是世界上首次對公眾發布地震警報[8] 。 地震預警技術是指在地震發生後、而未及造成嚴重破壞前，透過無線電向外界發布警報的技術。地震預警系統必須首先偵測確定一個破壞性的地震後才能發布有用的地震預警資訊。地震發震後，具破壞性的 S波（每秒3.2至4公里）傳播速度較慢，而由於 電磁波比地震波快，系統可以把監測裝置觀測到的 P波 ...

# data[].attributes.headline
0403花蓮大地震 (聯合新聞網)

# data[].attributes.subject
0403花蓮大地震 (聯合新聞網)

# data[].attributes.attachment_link.title
0403花蓮大地震 | 搜尋標籤 | 聯合新聞網

# data[].attributes.attachment_link.description
搜尋｛0403花蓮大地震｝共找到1041篇新聞。udn.com 提供即時新聞以及豐富的政治、社會、地方、兩岸、國際、財經、數位、運動、NBA、娛樂、生活、健康、旅遊新聞，以最即時、多元的內容，滿足行動世代的需求。 最新發佈｛0403花蓮大地震｝相關新聞：｛衛福部花蓮強震賑災專戶 12小時內募得逾3千萬元｝

# data[].attributes.headline
儲能系統及時救援　阻止地震後全台電網大跳電

# data[].attributes.subject
儲能系統及時救援　阻止地震後全台電網大跳電

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
CNEWS匯流新聞網記者謝東明、李盛雯／台北報導

今（3）天上午7點58分，發生芮氏規模7.2大地震，台灣電力系統也承受了一次嚴峻考驗。台電表示，地震發生隨即造成台電及民營多部發電機組跳脫，電源喪失約320 萬瓩，使電網頻率驟降，約於上午8點1分最低觸及59.45Hz，如果頻率低於59.50Hz連續超過50秒，則將導致低頻卸載而跳電。幸好調度及時且以在線儲能系統救援，才不致重演921大地震後的全台大跳電事件。

台電指出，地震發生後電池儲能系統，發揮快速反應的特性，秒內瞬間放出至少500MW的電力，此後電網頻率逐漸爬升，約至上午8點11分，回升至接近60Hz，電網恢復穩定。

台電表示，電池儲能技術在穩定電網中，扮演了關鍵角色。這項技術能夠在關鍵時刻，於一秒內迅速釋放電力，維持電網頻率。今天的地震也凸顯了儲能對於台灣電力基礎設施的重要性，尤其按我國淨零排放路徑，未來再生能源需占總發電量6至7成，儲能更是不可或缺的配套措施。

儲能系統可以在災害事故應對中，再次發揮關鍵作用，不僅是台灣在能源儲存投資上的一次驗證，也是向永續及抗災能源未來邁進的重要一步。擴大台灣的儲能基礎設施乃是當務之急，透過適當的政策支持和持續的投資，儲能技術將在台灣的能源轉型中發揮關鍵作用，確保島嶼穩定供電。

照片來源：台電提供

更多CNEWS匯流新聞網報導：
0403地震花蓮災情慘　9死156傷131人受困 網傳龜山島地震斷頭　觀光署澄清只是小部分掉落 【文章轉載請註明出處】

# data[].attributes.attachment_link.title
儲能系統及時救援　阻止地震後全台電網大跳電 - 奧丁丁新聞 OwlNews

# data[].attributes.attachment_link.description
CNEWS匯流新聞網記者謝東明、李盛雯／台北報導今（3）天上午7點58分，發生芮氏規模7.2大地震，台灣電力系統也承受了一次嚴峻考驗。台電表示，地震發生隨即造成台電及民營多部發電機組跳脫，電源喪失約320萬瓩，使電網頻率驟降，約於上午8點1分最低觸及59.45Hz，如果頻率低於59.50Hz連續超過50秒，則將導致低頻卸載而跳電。幸好台電調度即時以在線儲...

# data[].attributes.headline
為什麼這次地震沒跳電？綠能、電網發揮關鍵作用！

# data[].attributes.subject
為什麼這次地震沒跳電？綠能、電網發揮關鍵作用！

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
AI 狂潮引領全球經濟脈動。這場智能、自動、數據驅動的技術革命正在重新塑造各行各業的運作方式，並開創出一系列全新的商業模式與價值鏈。如何善用 AI 為企業帶來實質價值、擴展商業規模，已成為眾所注目的焦點。

「台灣人工智慧博覽會(AI EXPO Taiwan)」是由 DIGITIMES、財團法人人工智慧科技基金會、IC 之音竹科廣播攜手主辦台灣最具指標性的 AI 盛會。自 2022 年開始，這場博覽會就一直引領業界探索AI發展的前沿，聚焦應用趨勢與技術發展變化，承載歷年深度討論累積的洞見與經驗，今年將以「AIvolution 全面進化」為主軸，勾勒 AI 創新經濟的未來藍圖。

高通, AWS, AMD, NIVIDA, 聯發科齊聚接力擔任論壇講者

AI EXPO Taiwan 2024 將齊聚產官學界的領袖巨擘，包含高通副總裁暨台灣、東南亞與紐澳區總裁劉思泰、國立臺北科技大學管理學院院長范書愷，國立臺灣大學資工系副教授陳縕儂、國立成功大學資訊工程系教授蘇文鈺，AWS、AMD、NIVIDA 等科技巨擘，分享對 AI 生態系的洞見與生成式 AI 落地應用案例。活動展區則召集 AWS JIC、數位發展部數位產業署、新北市青年局、人工智慧晶片聯盟、區塊鏈愛好者協會等超過 50 家 AI 新創團隊，展示出 AI 創新應用的無限可能性，彰顯產業的新興動能。

AI 人才培育，用 AI 支持愛：勇敢顛覆，弭平落差

最引人矚目的「AI 創新獎(AI Junior Award)」，今年更突破了以往參賽隊伍的紀錄，多達 59 支隊伍參賽，作品涵蓋文學創作、智慧醫療、居住正義、數位行銷、貧富差距、職涯發展、心靈成長、高齡照護、金融科技、元宇宙與區塊鏈技術等多元面向，展現出大專院校學子對 AI 應用的無限想像力與創造力。此外，我們延續「用 AI 支持愛」行動，與伊甸基金會合作並支持「象圈工程計畫」，DIGITIMES 將替每位參觀者捐款新台幣 10 元，助力偏鄉學童健康成長，關注科技發展同時關懷弱勢生活與教育。
欲獲取更多資訊，請至「用 AI 支持愛」 活動網頁 。

AI EXPO Taiwan 2024 本次召集超過 250 家企業與品牌、60 所大專院校與人工智慧研究中心、50 家 AI 新創企業齊聚，活動聚焦五大領域包含智慧工廠、AI 城市、企業治理、商業生活、生命科學等，討論最新的雲端儲存、晶片運算、機器視覺、工業電腦、軟體服務解決方案。活動將於 4 月 24 日至 26 日在台北圓山花博爭豔館隆重舉行，期待與產業先進共創 AI 技術在商業發展中的潛在價值，搶佔 AI 新經濟版圖。

AI EXPO Taiwan 2024 為人工智慧產業界的一大盛會。現正開放免費參觀登記，歡迎各界踴躍參與。/Photo Credit：DIGITIMES

更多展覽相關訊息，請至以下官網查詢：
AI EXPO Taiwan 2024 官網

新聞聯絡人：
DIGITIMES 公關 李雯娟｜+886-921-509599, michelle.lee@digitimes.com

行銷聯絡人：
DIGITIMES 行銷發展處 葉家良 ｜+886-915-530255, samson.yeh@digitimes.com

本文章內容由「DIGITIMES」提供。

# data[].attributes.attachment_link.title
為什麼這次地震沒跳電？綠能、電網發揮關鍵作用！ - INSIDE

# data[].attributes.attachment_link.description
今天地震也讓全台造成最高約 30 萬戶一度停電；不過，這次為什麼沒有像 921 一樣大跳電？如果觀察即時用電曲線，就能看出綠能與電網儲能系統發揮了功效！#能源,綠電,地震,電網,台電 (electricity-earthquake-green-energy-power-grid)

# data[].attributes.headline
震後快檢查房子 12狀況要注意！專家PO圖詳解

# data[].attributes.subject
震後快檢查房子 12狀況要注意！專家PO圖詳解

# data[].attributes.headline
台灣地震模型 機率式地震風險評估

# data[].attributes.subject
台灣地震模型 機率式地震風險評估

# data[].attributes.headline
地震來時我不怕－防震知識一把抓(臺北e大數位學習網)

# data[].attributes.subject
地震來時我不怕－防震知識一把抓(臺北e大數位學習網)

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
臺北市政府臺北e大數位學習網

# data[].attributes.attachment_link.title
地震來時我不怕－防震知識一把抓

# data[].attributes.attachment_link.description
Share your videos with friends, family, and the world

# data[].attributes.headline
Padlet模板應用：時間與空間

# data[].attributes.subject
Padlet模板應用：時間與空間

# data[].attributes.attachment_link.description
本館秉持自然科學及博物館的精神，擁有豐富的館藏，包括動物、植物、地質、人文等類別，並設計多樣性的教育活動，以生動活潑、寓教於樂的方式，提供有關自然科學的知識，希望觀眾經常利用博物館學習進而提升對自然科學的興趣。此外更利用現代的聲光、電化等科技設備，為觀眾設立太空劇場及立體劇場，藉此傳遞自然現象與科學知識，達成寓教於樂及推展教育的目的。

# data[].attributes.attachment_link.description
在防火、防災和救援方面，重點建立大範圍災害風險評估和應對策略； 加強與地方政府的合作機制和社區防災救災能力建設； 推廣防災救援技術； 加強與社會的風險溝通。 "當目標確定、方向正確時，成功只是時間問題"。因此，消防署概述了未來消防服務的發展方向，消防署會努力工作並穩定成長 與各級消防局和一線消防員一起，更好地保障市民安全。 With respect to fire prevention, disaster prevention and rescue, we will focus on establishing large-scale disaster risk assessment and response strategies; enhancing the cooperation mechanism with local governments and the disaster prevention and rescue capacity of communities; promoting disaster prevention and rescue technology; and strengthening risk communication with the society.

# data[].attributes.headline
東西跟地板怎麼搖來搖去的？為什麼會發生地震呢？｜小行星樂樂TV

# data[].attributes.subject
東西跟地板怎麼搖來搖去的？為什麼會發生地震呢？｜小行星樂樂TV

# data[].attributes.attachment_link.title
【地科小知識】東西跟地板怎麼搖來搖去的？為什麼會發生地震呢？｜小行星樂樂TV

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Skip to main content

Official websites use .gov
A.gov website belongs to an official government organization in the United States.

Secure .gov websites use HTTPS
A lock () or https:// means you've safely connected to the .gov website. Share sensitive information only on official, secure websites.

# data[].attributes.attachment_link.description
We provide science about the natural hazards that threaten lives and livelihoods; the water, energy, minerals, and other natural resources we rely on; the health of our ecosystems and environment; and the impacts of climate and land-use change. Our scientists develop new methods and tools to supply timely, relevant, and useful information about the Earth and its processes.