記者楊艾庭／綜合報導

日本中部石川縣能登半島於當地時間週一（1/1）下午4時10分遭遇規模7.6的地震，深度僅為10公里，為極淺層地震。地方當局迅速發布海嘯警報，氣象廳預估海嘯可能在能登半島外海達5公尺，附近地區可能達3公尺。台灣大學公共衛生學院陳秀熙教授與研究團隊在《健康智慧生活圈線上直播》中指出，當時經6至7小時後，警報解除，然而，期間仍發生多次餘震，當今AI人工智慧發展迅速，目前以AI進行餘震預測能力可達85%，藉此降低餘震可能帶來的二次甚至多次的可能傷害。

過去日本多次發生地震，台灣東部也曾遭遇強震。從1970年到2008年，每年平均發生21起地震災害，然而，自1999年之後，這個數字增加到每年平均30起。值得注意的是，在亞洲地區，地震發生率高達55%。地震造成的死傷比例因地區和經濟發展水平有所不同。

衛星影像監視評估2008年汶川大地震需求

衛星影像監視發揮了重要作用，用以追蹤山崩和水源變化，提供房屋倒塌的實時資訊。同時，衛星技術也被應用於評估建築物倒塌後可能帶來的危險和救援區域的分佈。這種方式不受地理疆界的限制，有助於更精確地推估災害的影響範圍，進而指導救援行動的部署。衛星監視提供了全面且即時的災害資訊，有助於救援人員更有效地展開救援工作，減少對受災地區的不確定性。

人工智慧應用於餘震預測 降低災害風險

從台灣集集大地震（深度：7.5公里）到日本阪神大地震（深度：7.5公里）和克什米爾大地震（深度：12.5公里），傳統的地震預測方法僅具有58.3%的準確度。然而，透過利用131,000次主震和餘震的資料，人工智慧機器學習的預測能力達到了84.9%。這種高度的預測能力在後續的預防工作中顯得極為有效，有助於降低災害風險，避免進一步的損害。

參考文獻：Phoebe M. R. DeVries., Nature, 2018