Phương pháp mới giúp đưa ra cảnh báo sóng thần sớm

Một phương pháp mới giúp phát hiện các trận động đất lớn, thu nhận sóng trọng lực mà chúng tạo ra bằng cách sử dụng các mô hình học sâu (deep learning) được tạo ra tại Phòng thí nghiệm Quốc gia Los Alamos. Kỹ thuật này có thể ước tính cường độ động đất trong thời gian thực và đưa ra cảnh báo sớm hơn về sóng thần.

Bertrand Rouet-Leduc, nhà khoa học thuộc nhóm Địa vật lý của Los Alamos, cho biết: “Mô hình của chúng tôi mở ra ước tính thời gian thực về cường độ động đất, sử dụng dữ liệu thường được coi là tiếng ồn và biến đổi ngay lập tức để cảnh báo sóng thần sớm”.

Việc ước tính cường độ các trận động đất lớn nhanh và chính xác là bước rất quan trọng để giảm thiểu rủi ro liên quan đến các cơn địa chấn và sóng thần. Các hệ thống cảnh báo dựa trên sóng địa chấn không thể nhanh chóng ước tính quy mô của các trận động đất lớn. Chính vì thế nó không thể phân biệt giữa các trận động đất 8 độ richter và 9 độ richter, mặc dù trận động đất sau có năng lượng và sức công phá mạnh gấp 30 lần.

Trong nghiên cứu mới được công bố ngày 11.5 trên tạp chí Nature, một nhóm các nhà khoa học đã phát hiện ra rằng sóng trọng lực theo lý thuyết có liên quan đến các trận động đất rất lớn và có thể được sử dụng để cảnh báo sớm động đất. Không giống như việc dựa trên địa chấn, cảnh báo sớm dựa trên trọng lực không bão hòa về cường độ, có thể phân biệt ngay lập tức giữa các trận động đất 8 và 9 độ richter.

Các phương pháp cảnh báo sớm các trận sóng thần hiện tại dựa vào hệ thống định vị toàn cầu (GPS) để ước tính cường độ động đất. Phương pháp này dựa vào dữ liệu từ GPS để đo độ biến dạng của mặt đất được gây ra từ các trận động đất. Nó đặc biệt có hiệu quả đối với những nước có mạng lưới vệ tinh lớn, và có thể giúp các nhà khoa học cung cấp một cảnh báo chính xác sóng thần chỉ ít phút sau khi xảy ra trận động đất. Tuy nhiên, dù cách tiếp cận này cung cấp các ước tính tốt hơn so với phương pháp truyền thống, nhưng nó cũng có độ trễ và không chắc chắn lớn.

Phương pháp mới dựa trên trọng lực (PEGS) làm dấy lên hy vọng khắc phục những hạn chế này, nhưng cho đến nay nó chưa bao giờ được thử nghiệm để cảnh báo sớm động đất. Trái ngược với các phương pháp hiện tại, phương pháp phát hiện PEGS trở nên chính xác hơn đối với các trận động đất lớn.

Nhóm nghiên cứu đã chỉ ra rằng PEGS có thể được sử dụng trong thời gian thực để theo dõi sự phát triển và cường độ của trận động đất ngay sau khi nó đạt đến một mức độ nhất định. Nhóm đã phát triển một mô hình học sâu sử dụng thông tin do PEGS mang lại, được ghi lại bởi các máy đo địa chấn băng thông rộng trong khu vực ở Nhật Bản.

Sau khi đào tạo mô hình học sâu trên cơ sở dữ liệu của các dạng sóng tổng hợp được tăng cường với tiếng ồn thực nghiệm đo trên mạng địa chấn, nhóm nghiên cứu đã có thể đưa ra ví dụ đầu tiên về việc theo dõi tức thời nguồn động đất trên dữ liệu thực.

Mô hình này, kết hợp với dữ liệu thời gian thực, có thể cảnh báo cộng đồng sớm hơn về một trận động đất siêu lớn có thể tạo ra sóng thần phá vỡ các bức tường chắn sóng và gây nguy hiểm cho các quần thể ven biển.