年度 |
111年度 |
主管單位 |
交通部中央氣象局 |
執行單位 |
中華民國地球物理學會 |
預算來源 |
科技經費 |
執行經費(仟元) |
NT$4375.00 |
執行期間(起&迄) |
2022/1/1~2022/12/31 |
計畫主持人 |
李憲忠研究員等人 |
計畫重點描述 |
本計畫將以整合型計畫的方式執行,預計進行之工作內容如下:1.中大規模地震震源破裂特性近即時分析暨CWB24地震紀錄之極性檢驗;2.臺灣地區規模大於6之中大型地震震源時間函數分析;3.地震序列預報:時間、空間與規模;4.地震預警技術研究-運用邊緣運算技術縮短地震資料處理與傳輸時間。 |
必要工作項目 |
(一)中大規模地震震源破裂特性近即時分析暨CWB24地震紀錄之極性檢驗: (1) 臺灣中大型地震遠震波形資料之收集與整理。 (2) 臺灣中大型地震近場強地動資料之收集與整理。 (3) 於地震後快速分析與提供臺灣中大型地震震源破裂資訊。 (4) 建立臺灣中大型地震震源破裂模型資料庫。 (5) 臺灣中小型地震規模目錄與發震機制的收集與挑選。 (6) 臺灣中小型地震之震波收集與整理。 (7) 以數值模擬計算目標地震之合成波。 (8) 合成波與觀測波型之比較分析與判斷。 (9) 提供極性異常之測站清單。 (二)臺灣地區規模大於6之中大型地震震源時間函數分析: (1) 搜尋花蓮地區規模大於6之中大型地震、相似位置及震源機制之小地震。 (2) 求解花蓮地區中大型地震在考慮不同小地震為經驗格林下之相對震源時間函數。 (3) 分析花蓮地區中大型地震之震源時間函數特性。 (三)地震序列預報:時間、空間與規模: (1) 統整臺灣地區地震序列目錄。 (2) 利用過去已發生之地震序列進行模型學習,並且最佳化相關參數,建立適用於臺灣地區地震序列特性之預報模型。 (3) 以著名地震序列驗證預報模型之可行性。 (四)地震預警技術研究-運用邊緣運算技術縮短地震資料處理與傳輸時間 (1) 將開發軟體於邊緣運算硬體(如: NVIDIA Jetson)上運行。 (2) 將地震記錄透過Seed Link即時傳到邊緣運算硬體,進行效能評估。 (3) 開發地震信號分析(如:P和S波挑選、地震規模估算...)深度學習模型,並以臺灣地區地震規模大於等於4.5的地震資料進行測試和評估。 |
預期成果產出 |
(一)中大規模地震震源破裂特性近即時分析暨CWB24地震紀錄之極性檢驗: (1) 針對臺灣中大型地震進行震源模式分析,可更清楚的掌握中大規模地震的震源破裂特性。同時所建立之震源模型對於後續研究,如庫倫應力轉移分析、地震波傳遞模擬與強地動評估等項目,將可提供重要的參考資訊。 (2) 長期而言,震源破裂模型持續且有系統的分析與建立可以作為地震震源物理特性之後續研究以及地震防災與減災應用的參考。 (3) 透過分析過程,找出CWB24觀測網中極性錯誤之測站,提升維護CWB24觀測網應有之價值。 (4) 透過高品質且可賴之觀測網,可對大規模之震源破裂過程的特性有更好的掌握,對於中等規模地震之發震機制反演,有更高的可靠性;對於後續的研究與應用,例如波傳模擬,可提供重要參考。 (5) 除了震源相關研究,對於地殼構造的研究,例如接收函數法的分析,可以提供更準確的資料。 (二)臺灣地區規模大於6之中大型地震震源時間函數分析: (1) 瞭解花蓮地區中大型地震震源時間函數特性。 (2) 瞭解使用不同規模之小地震作為經驗格林函數,是否對相對震源時間函數有影響。 (3) 未來可應用於放大小地震之地震波形為大地震之地震波形,提供地震預警系統之有效資料 (三)地震序列預報:時間、空間與規模: (1) 可更有系統地了解前震、主震以及餘震之間的特性,以及地震序列的分佈特性,有助於往後地震統計相關研究。 (2) 提出適用於臺灣地區地震序列特性之預報模型。 (3) 研究成果除提供科學研究重要訊息,亦可使一般民眾對於本計畫之實用性更有感。 (4) 將有助於未來開發即時地震預警系統,根據近日發生之地震分佈,演算未來致災地震發生之機率。提供氣象局以及其他災防單位即時反應之重要資訊。 (四)地震預警技術研究-運用邊緣運算技術縮短地震資料處理與傳輸時間: (1) 提供可在邊緣運算硬體(如: NVIDIA Jetson)上運行的基本地震信號分析深度學習模型,並回傳地震震源參數(如:地震定位、地震規模)反演時所需參數,且會在邊緣運算硬體上運行測試其運行效能。 (2) 目前邊緣運算硬體效能高,應可即時處理地震信號,分析後所需傳輸的資料量遠少於地震波波形資料,所需的傳輸時間也更少,預期可降低資料傳輸到資料中心後再處理的時間延遲。 (3) 透過邊緣運算在測站端即時進行資料分析,可提升運算效率、降低資料傳輸延遲,可望進一步縮短地震預警系統資料處理時間,讓大眾有更多時間做好應對。 |
對應方案課題 |
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