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兩天前的地震讓我打開了預(yù)警下載了應(yīng)用,這有

時(shí)間:2020-07-14 16:06來源:網(wǎng)絡(luò)整理 瀏覽:
由于最近睡眠不太好,所以前天即便是大周末也醒的很早。按照平常,這個(gè)時(shí)候我的微信好友們應(yīng)該還在酣睡,朋友圈應(yīng)該還悄沒聲息的,結(jié)果看到的卻是被

由于最近睡眠不太好,所以前天即便是大周末也醒的很早。按照平常,這個(gè)時(shí)候我的微信好友們應(yīng)該還在酣睡,朋友圈應(yīng)該還悄沒聲息的,結(jié)果看到的卻是被地震刷了屏。

7 月 12 日早上 6 點(diǎn) 38 分,河北唐山市古冶區(qū)發(fā)生 5.1 級(jí)地震,震源深度 10 千米,河北、北京、天津等地均有震感。

唐山市應(yīng)急管理局表示,這次唐山地震是 1976 年那場(chǎng)大地震的余震。雖然四十余年后的還有余震聽起來有點(diǎn)不可思議,但對(duì)于板塊活動(dòng)造成的地質(zhì)現(xiàn)象來說,四十年也不過是彈指一揮間,重點(diǎn)還是要放在地震造成的影響上。

而對(duì)于地震破壞性的評(píng)估一般有兩種表示方法,第一種叫地震烈度,代表地震對(duì)地面的影響。有代表性的烈度表可以追溯到羅西-福雷耳 10 度烈度表(1883 年發(fā)表),1980 年中國(guó)重新編訂了地震烈度表,將烈度劃分為了 12 級(jí)。

▲里氏震級(jí)劃分. 圖片來自:Geology In

我們?cè)谛侣劤B牭降牧硪环N說法叫「里氏震級(jí)」(Richter magnitude),這是國(guó)際上通常采用的震級(jí)劃分方法,是由美國(guó)地震學(xué)家查爾斯·弗朗西斯·芮希特和賓諾·古騰堡于 1935 年共同提出的震級(jí)劃分法。

烈度和震級(jí)的不同在于,震級(jí)通常是一個(gè)絕對(duì)值,它代表著地震所釋放出來的能量有多少,震級(jí)每增加一級(jí),釋放出的能量規(guī)模是前一級(jí)的 32 倍。

▲ 距離震中越遠(yuǎn)烈度越低. 圖片來自:中國(guó)地震局

而烈度則代表著地震對(duì)當(dāng)?shù)氐孛娴膶?shí)際破壞程度,不同的地區(qū)烈度并不相同。比如北京只是有震感,那當(dāng)?shù)氐牧叶染秃艿?,?a href="/kx/shehui/101918.html">震中破壞性最強(qiáng)的地方,烈度就明顯會(huì)比較高。

鑒于地震的破壞性如此之大,預(yù)警工作就變得極為重要。記住,地震無法預(yù)測(cè),人類如今能做的,就是抓緊地震波到來之前的短短幾十秒做出預(yù)警。

對(duì)于地震預(yù)警,國(guó)內(nèi)做的還不夠多

最近幾年大公司一直在說「科技向善」,對(duì)于普通民眾來說,最大的向善其實(shí)就是幫助他們躲避災(zāi)害,保護(hù)更多人的財(cái)產(chǎn)和生命,這比掙更多的錢更接近科技進(jìn)步原本的意義。

▲ 日本電視節(jié)目中插播地震信息. 圖片來自:@北杳南巷貓兒

對(duì)于地震這一塊來說,我們的鄰居日本因?yàn)樘幱诃h(huán)太平洋地震帶上,所以已經(jīng)有了十分先進(jìn)和普遍的地震預(yù)警機(jī)制,比如播出電視節(jié)目時(shí)就經(jīng)常能看到插入地震播報(bào)的信息,此外他們的手機(jī)也內(nèi)置了地震預(yù)警的功能。

而國(guó)內(nèi)目前做的比較好有的小米vivo,都在手機(jī)中加入了系統(tǒng)級(jí)的地震預(yù)警功能。

小米 2019 開發(fā)者大會(huì)宣布新增地震預(yù)警功能. 圖片來自:知乎@虎龍吟

去年 11 月,小米在 2019 年開發(fā)者大會(huì)上首次宣布把地震預(yù)警的功能劃入系統(tǒng)級(jí)功能。這個(gè)功能是和成都高新減災(zāi)研究所進(jìn)行合作,將其地震預(yù)警功能直接嵌入到了 MIUI 11 之中。今年 5 月份,vivo 也在小米之后將地震預(yù)警的功能加入手機(jī)。

開啟這個(gè)功能也很簡(jiǎn)單。小米的地震預(yù)警在手機(jī)管家里,通過手機(jī)管家—MIUI 預(yù)警中心—地震預(yù)警,即可進(jìn)入到開啟界面,這里還能查看附近的緊急避難所等情況。

如果覺得在應(yīng)用里不好找,也可以直接通過全局搜索「地震」找到,注意不是設(shè)置里那個(gè)搜索,因?yàn)椴辉谠O(shè)置項(xiàng)里所以是找不到的。

vivo 類似,不過入口是在天氣應(yīng)用里,和臺(tái)風(fēng)等一起歸類到了自然災(zāi)害。

小米和 vivo 在預(yù)警時(shí)均能顯示地震波到達(dá)倒計(jì)時(shí),并會(huì)顯示震中地區(qū),距離震中的距離,預(yù)警的震級(jí)以及預(yù)估的當(dāng)?shù)亓叶鹊刃畔ⅰ?/p>

不過如果你仔細(xì)去研究小米和 vivo 的地震預(yù)警功能會(huì)發(fā)現(xiàn),這個(gè)功能仍然有著大量的問題,比如你會(huì)發(fā)現(xiàn)有一個(gè)「試點(diǎn)地區(qū)」限制,仔細(xì)查看之后會(huì)看到,這個(gè)功能生效的地區(qū)目前只有四川省。其中包括成都、宜賓、德陽、南充、綿陽、瀘州、雅安以及自貢等部分城市。

也就是說,除了四川省這些指定的城市之外,其它地方是無法享受到地震預(yù)警的功能的。但其實(shí)成都高新減災(zāi)所是有能力做到全國(guó)范圍預(yù)警的。

在 iPhone 的 App Store 或者國(guó)產(chǎn)手機(jī)的應(yīng)用商店搜索地震預(yù)警,都能看到成都高新減災(zāi)所開發(fā)的軟件,其搭建的預(yù)警網(wǎng)已經(jīng)覆蓋了我國(guó)地震區(qū) 90% 人口,是全球最大的大陸地震預(yù)警網(wǎng)。

從圖片數(shù)據(jù)可以看到,預(yù)警網(wǎng)主要覆蓋了四川盆地、云貴高原、華北平原以及東南沿海地區(qū)。在北部的哈爾濱,西北的烏魯木齊和青藏高原部分人口密集地區(qū)的確也做了特殊覆蓋。

和小米以及 vivo 的系統(tǒng)級(jí)功能不同,普通應(yīng)用相對(duì)來說收到的限制就比較大,比如需要保持后臺(tái)活動(dòng)才能第一時(shí)間推送預(yù)警,這一點(diǎn)對(duì)于已經(jīng)習(xí)慣了殺后臺(tái)的國(guó)產(chǎn)系統(tǒng)來說就已經(jīng)不容易做到了,所以非系統(tǒng)級(jí)應(yīng)用出現(xiàn)不能即時(shí)播報(bào)的情況也是比較無奈的。

應(yīng)用在界面上比較簡(jiǎn)潔,首頁即為預(yù)警信息,其中大部分都跟當(dāng)前所在地區(qū)無關(guān),但可以直接查看詳情,處于預(yù)警地區(qū)的還可以進(jìn)行回放。

以 7 月 12 日古冶(唐山)的預(yù)警為例,該預(yù)警在該應(yīng)用中顯示為震級(jí) 4.8 級(jí),北京昌平地區(qū)預(yù)警為 46 秒,預(yù)估烈度 1.7,距離震中 182 公里。整體信息非常豐富,并有不乘電梯,遠(yuǎn)離懸掛物等避險(xiǎn)小貼士。

科技進(jìn)步讓人類更了解也敬畏自然

人類能夠通過各種各樣的傳感器進(jìn)一步了解自然生態(tài)系統(tǒng),但同時(shí)也更加敬畏自然,因?yàn)檫@個(gè)生態(tài)系統(tǒng)是如此的復(fù)雜多變,以至于美國(guó)氣象學(xué)家愛德華·羅倫茲(Edward N.Lorenz)在 1963 年提出了「蝴蝶效應(yīng)」。

而對(duì)其的闡釋最后演變成了我們熟悉的那句話:「一只南美洲亞馬遜河流域熱帶雨林中的蝴蝶,偶爾扇動(dòng)幾下翅膀,可以在兩周以后引起美國(guó)得克薩斯州的一場(chǎng)龍卷風(fēng)。」

但科技的進(jìn)步還是讓我們對(duì)于不同的自然災(zāi)害都有了快一步發(fā)現(xiàn)的預(yù)警能力,從而得以拯救更多生命。

比如森林火災(zāi),同樣有預(yù)警監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。今年 4 月 20 日四川西昌樟木箐鎮(zhèn)李家溝村發(fā)生了山火,但在火情發(fā)生半小時(shí)之內(nèi),成都高新減災(zāi)研究所災(zāi)害預(yù)警中心立刻發(fā)出了火警,而這次是基于衛(wèi)星遙感圖片實(shí)現(xiàn)的。1 小時(shí)內(nèi)該預(yù)警系統(tǒng)連續(xù)發(fā)出 5 次警告,為救災(zāi)搶險(xiǎn)贏得了反應(yīng)時(shí)間。

海洋預(yù)警則更需要全方位的協(xié)同檢測(cè),根據(jù)北京科學(xué)技術(shù)協(xié)會(huì)的介紹,通過海洋衛(wèi)星、地面海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)站,雷達(dá)、移動(dòng)觀測(cè)平臺(tái)、海嘯地震臺(tái)等各種監(jiān)測(cè)手段,能夠?yàn)椴煌愋偷暮Q髿庀笠约昂Q鬄?zāi)害預(yù)報(bào)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

以風(fēng)暴潮為例,我國(guó)自主研發(fā)了高分辨率臺(tái)風(fēng)和風(fēng)暴潮集合數(shù)值預(yù)報(bào)系統(tǒng)、溫帶風(fēng)暴潮數(shù)值預(yù)報(bào)系統(tǒng)等,能夠把風(fēng)暴潮的范圍精度由數(shù)公里提升至數(shù)百米甚至數(shù)十米。

包括這幾年非?;馃岬?AI 技術(shù),核心其實(shí)就是算力,而強(qiáng)大的算力能夠?qū)鞲衅鹘o出的各種數(shù)據(jù)更快速分析的同時(shí)還能得出更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè),從而能夠得知更具體的受災(zāi)時(shí)間,哪些地區(qū)受災(zāi)情況更加嚴(yán)重。甚至 AI 還能夠預(yù)測(cè)新的開發(fā)項(xiàng)目對(duì)于自然系統(tǒng)的影響。

向自然災(zāi)害的抗?fàn)?,是千百年來人類永恒的主題之一。

今天,人類文明幾十萬年來沉淀下來的進(jìn)步,對(duì)于天災(zāi)來說終于不像老祖宗們一樣完全手足無措,雖然至今我們?nèi)匀粺o法抵御天災(zāi),但還是通過積累智慧取得了一點(diǎn)微小的進(jìn)步吧。

題圖來源:Las Vegas Review-Journal

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