ShakeAlert美国西海岸地震预警系统发展

第４０卷第６期
２０２０年１２月　地　震　工　程　与　工　程　振　动ＥＡＲＴＨＱＵＡＫＥＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧＡＮＤＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧＤＹＮＡＭＩＣＳＶｏｌ．４０Ｎｏ．６　Ｄｅｃ．２０２０ 收稿日期：２０１９－１２－２０；　修订日期：２０２０－０５－１０
基金项目：
国家重点研发计划（２０１８ＹＦＣ１５０４００３）；中国地震局工程力学研究所基本科研业务费专项资助项目（２０１６Ａ０３）；国家自然科学基金项目（Ｕ１５３４２０２）
Ｓｕｐｐｏｒｔｅｄｂｙ：ＮａｔｉｏｎａｌＫｅｙＲ＆ＤＰｒｏｇｒａｍ（２０１８ＹＦＣ１５０４００３）；ＳｃｉｅｎｔｉｆｉｃＲｅｓｅａｒｃｈＦｕｎｄｏｆＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＭｅｃｈａｎｉｃｓ，ＣｈｉｎａＥａｒｔｈｑｕａｋｅ
Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ（２０１６Ａ０３）；ＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａ（Ｕ１５３４２０２）
作者简介：刘赫奕（１９９３－），女，博士研究生，主要从事地震预警技术研究．Ｅ ｍａｉｌ：６１６０１６０１２＠ｑｑ．ｃｏｍ
通讯作者：李山有（１９６５－），男，研究员，博士，主要从事地震预警技术研究．Ｅ ｍａｉｌ：ｌｉｓｈａｎｙｏｕ＠１２６．ｃｏｍ
文章编号：１０００－１３０１（２０２０）０６－００６１－１０ＤＯＩ：１０．１３１９７／ｊ．ｅｅｅｖ．２０２０．０６．６１．ｌｉｕｈｙ．００６
ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ：美国西海岸地震预警系统发展
刘赫奕，宋晋东，李山有
（中国地震局工程力学研究所，中国地震局地震工程与工程振动重点实验室，黑龙江哈尔滨１５００８０）
摘　要：地震预警（ＥａｒｔｈｑｕａｋｅＥａｒｌｙＷａｒｎｉｎｇ，ＥＥＷ）是一种有效的防震减灾手段，能够在破坏性地震
动到达前向公众发布预警，从而减少人员伤亡和财产损失。

近年来，美国ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ地震预警系统发
展迅速，２０１７年已正式在西海岸地区投入使用。

文中详细介绍了ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ系统的发展历史、系统
架构、警报发布及示范应用情况，旨在讨论ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ在地震中发挥的防震减灾的巨大效用。

关键词：美国；ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ；地震监测；预警系统
中图分类号：Ｐ３１５．７５ 文献标志码：Ａ
ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ：ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｔｈｅＵｎｉｔｅｄＳｔａｔｅｓＷｅｓｔＣｏａｓｔ
ｅａｒｔｈｑｕａｋｅｅａｒｌｙｗａｒｎｉｎｇｓｙｓｔｅｍ
ＬＩＵＨｅｙｉ，ＳＯＮＧＪｉｎｄｏｎｇ，ＬＩＳｈａｎｙｏｕ
（ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＥａｒｔｈｑｕａｋｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＶｉｂｒａｔｉｏｎ，ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＭｅｃｈａｎｉｃｓ，
ＣｈｉｎａＥａｒｔｈｑｕａｋｅＡｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ，Ｈａｒｂｉｎ１５００８０，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＥａｒｔｈｑｕａｋｅＥａｒｌｙＷａｒｎｉｎｇ（ＥＥＷ）ｉｓａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｍｅａｎｓｏｆｅａｒｔｈｑｕａｋｅｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎａｎｄｍｉｔｉｇａｔｉｏｎ，ｗｈｉｃｈｃａｎｉｓｓｕｅｅａｒｔｈｑｕａｋｅｅａｒｌｙｗａｒｎｉｎｇｓｔｏｔｈｅｐｕｂｌｉｃｂｅｆｏｒｅｄｅｓｔｒｕｃｔｉｖｅｅａｒｔｈｑｕａｋｅｓａｒｒｉｖｅ，ｓａｖｉｎｇｌｉｖｅｓａｎｄｐｒｏｐｅｒｔｙ．Ｉｎｒｅｃｅｎｔｙｅａｒｓ，ｔｈｅＳｈａｋｅＡｌｅｒｔｅａｒｔｈｑｕａｋｅｅａｒｌｙｗａｒｎｉｎｇｓｙｓｔｅｍｈａｓｄｅｖｅｌｏｐｅｄｒａｐｉｄｌｙｉｎＵＳａｎｄｈａｓｂｅｅｎｏｆｆｉｃｉａｌｌｙｐｕｔｉｎｔｏｕｓｅｉｎｔｈｅＷｅｓｔＣｏａｓｔｒｅｇｉｏｎｓｉｎｃｅ２０１７．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｈｉｓｔｏｒｙ，ｍａｊｏｒｓｙｓｔｅｍｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ，ａｌａｒｍｉｓｓｕｉｎｇａｎｄｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｉｏｎａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅＳｈａｋｅＡｌｅｒｔｓｙｓｔｅｍ，ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｄｉｓｃｕｓｓｔｈｅｒｏｌｅｏｆＳｈａｋｅＡｌｅｒｔｉｎｅａｒｔｈｑｕａｋｅｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎａｎｄｍｉｔｉｇａｔｉｏｎ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｔｈｅＵｎｉｔｅｄＳｔａｔｅｓ；ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ；ｅａｒｔｈｑｕａｋｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ｅａｒｔｈｑｕａｋｅｅａｒｌｙｗａｒｎｉｎｇｓｙｓｔｅｍ
引言
地震是对人类生命和财产安全产生极大威胁的自然灾害之一［１］。

地震预警可以在地震发生后，利用台
站观测到的地震波初期信息快速估计随后可能发生的强震动，在破坏性地震波到达前向目标区域发布预警
信息［１］，提醒公众采取相应措施，从而减轻地震造成的人员伤亡和财产损失，是近几年防震减灾的有效手段之一。

地　震　工　程　与　工　程　振　动第４０卷
在地震风险性较高的国家和地区（如日本、美国、墨西哥、中国台湾等）均已开始建设或投入使用地震预警系统，以最大限度地减轻地震带来的风险。

其中较为突出的是美国西海岸地区的ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ系统，它负责
向地震危险性较高的西海岸地区发布警报信息［２］。

自２００６年投入建设开始，ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ系统的研发与应用
已日趋成熟，并于２０１７年正式在西海岸地区投入运营。

本文详细介绍了ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ系统的台站观测系统、数据传输系统、数据处理系统及示范应用情况，旨在讨论它在防震减灾方面发挥的巨大作用。

１　发展历史
自从１８６８年美国Ｃｏｏｐｅｒ博士在旧金山市提出了地震预警的构想后，多年来，世界上许多国家和地区都在致力于地震预警系统的建设和实施。

日本是最早将Ｃｏｏｐｅｒ地震预警构想付诸现实并应用于地震灾害防御的国家。

早在２０世纪５０年代中期，日本就开始发展针对铁路的地震监测系统。

经过多年发展，日本ＵｒＥＤＡＳ预警系统已于１９９８年正式在日本铁路系统中启用。

针对日本民众的“紧急速报系统”已于２００７年１０月１日起正式向全体公众发布地震预警信息。

在墨西哥，“ＳＡＳＯ”系统利用瓦哈卡地区的３６个观测台站记录数据，采用短时间窗算法表征地震，从而为公众发布预警信息。

在我国台湾地区，“强震即时警报”系统在２００１年就已完成了台湾地区速报子网的布设，实现了台湾全岛全面的地震预警效能测试。

在美国，从２
００６年以来，美国地质调查局（ＵｎｉｔｅｄＳｔａｔｅｓＧｅｏｌｏｇｉｃａｌＳｕｒｖｅｙ，ＵＳＧＳ）开始同多个合作伙伴联合发展地震预警事业［
３－６］，目标是在美国西海岸的加利福尼亚州，俄勒冈州和华盛顿州建立公共地震预警系统，即ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ系统。

按照用户操作的差异，ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ系统启动至投入使用可以划分为３个发展阶
段［２，７］，如图１。

（１）研发阶段：２００６年起，ＵＳＧＳ开始与州政府、大学和私人合作伙伴共同研究地震预警，致力于在美国地震高危险性地区打造一套实时高效的ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ系统。

２００９年，加利福尼亚州率先完成了系统的基本建
设，开始实时测试ＥｌａｒｍＳ算法的可行性［６］。

（
２）测试阶段（Ｌｏｏｋｂｕｔｄｏｎ’ｔａｃｔ）：２０１２年，ＵＳＧＳ、加州理工学院、加州大学伯克利分校（ＵＣ，Ｂｅｒｋｅｌｅｙ）和华盛顿大学联合开发并运行名为ＣＩＳＮ（ＣａｌｉｆｏｒｎｉａＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＳｅｉｓｍｉｃＮｅｔｗｏｒｋ，ＣＩＳＮ）ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ的地震预警
系统［
４，６－７］，该系统于同年１月开始向测试用户发送警报通知。

在此期间，系统允许用户查看实时警报信息，评估系统性能，但不允许用户根据警报采取任何行动。

（３）试验阶段（Ａｃｔｉｎｅｒｒｏｒ ｔｏｌｅｒａｎｔｗａｙｓ）：２０１６年２月，ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔｖ．１．０官方版本（ＰｒｏｄｕｃｔｉｏｎＰｒｏｔｏｔｙｐｅ１．０）正式在加利福尼亚州上线，开始向早期试点用户发送预警信息。

２０１７年４月，ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔｖ．１．２版本
（ＰｒｏｄｕｃｔｉｏｎＰｒｏｔｏｔｙｐｅ１．２）在西海岸地区正式投入运营［６－７］，并且系统的覆盖范围已扩大至俄勒冈州和华盛
顿州。

ｖ．１．２版本并未向公众发布预警信息，但系统鼓励试验用户在错误率允许的范围内采取行动，也可以提醒员工采取保护措施，但不允许发布公共警报通知。

从系统研发到ｖ．１．２版本面世，美国ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ系统已经发展了１０余年。

２０１６年，美国地质调查局宣布，如果大规模警报技术能够达到高效地震预警所需的速度和规模时，ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ将于２０１８年推出第１阶段
的公共警报。

图１　美国ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ系统的发展历史
Ｆｉｇ．１　ＨｉｓｔｏｒｙｏｆｅａｒｔｈｑｕａｋｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｅａｒｌｙｗａｒｎｉｎｇｓｙｓｔｅｍｏｆＳｈａｋｅＡｌｅｒｔｉｎＵＳ
２６
第６期刘赫奕，等：ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ：美国西海岸地震预警系统发展２　系统架构
美国ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ地震监测与预警系统是一种分布式地震预警系统，由５个部分组成，分别为台站观测系
统、数据传输系统、数据处理与警报发布中心、发布路径及用户终端［７］，如图２。

当地震发生时，台站端负责
记录地震动数据，包括强震动数据、宽带数据、ＧＮＳＳ（ＧｌｏｂａｌＮａｖｉｇａｔｉｏｎＳａｔｅｌｌｉｔｅＳｙｓｔｅｍ，全球导航卫星系统）数
据及Ｍ
ＥＭＳ（Ｍｉｃｒｏ Ｅｌｅｃｔｒｏ ＭｅｃｈａｎｉｃａｌＳｙｓｔｅｍ，微机电系统）传感器数据等，并通过数据传输系统将地震记录发送到数据处理中心。

处理中心利用２种基本算法（ＥｌａｒｍＳ算法和Ｏｎｓｉｔｅ算法）实时估计震级、震中位置和发震时刻等参数信息，判断是否发出警报及警报的发布区域。

当确定地震已发生时，警报发布中心将通过多种发布途径将信息传达到用户端，提醒公众采取措施，
减少地震造成的损失。

图２　美国ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ地震监测与预警系统架构
Ｆｉｇ．２　ＳｙｓｔｅｍｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎｏｆｅａｒｔｈｑｕａｋｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｅａｒｌｙｗａｒｎｉｎｇｓｙｓｔｅｍｏｆＳｈａｋｅＡｌｅｒｔｉｎＵＳ
２．１　
台站观测系统
图３　截至２０１７年１０月，ＡＮＳＳ台站分布图
Ｆｉｇ．３　ＡＮＳＳｓｅｉｓｍｉｃｎｅｔｗｏｒｋｓｔａｔｉｏｎｓａｓｏｆＯｃｔｏｂｅｒ２０１７ 美国国家地震监测台网系统（ＡｄｖａｎｃｅｄＮａｔｉｏｎａｌ
ＳｅｉｓｍｉｃＳｙｓｔｅｍ，ＡＮＳＳ）负责为ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ系统提供实
时准确的地震动数据。

它是美国地质勘探局地震观测
台网建设的重要组成部分，负责记录和处理地震动数
据，提供及时可靠的预警参数，具有监测评估当前地震
的重要作用。

图３显示了截至２０１７年１０月，ＡＮＳＳ已
形成的三个西海岸地区一级区域地震网络中心［２，７］，
绿色三角形代表太平洋西北部地区地震台网ＰＮＳＮ
（ＰａｃｉｆｉｃＮｏｒｔｈｗｅｓｔＳｅｉｓｍｉｃＮｅｔｗｏｒｋ），蓝色三角形代表
北加州地震台网ＮＣＳＳ（ＮｏｒｔｈｅｒｎＣａｌｉｆｏｒｎｉａＳｅｉｓｍｉｃＳｙｓ
ｔｅｍ），红色三角形代表南加州地震台网ＳＣＳＮ（Ｓｏｕｔｈ
ｅｒｎＣａｌｉｆｏｒｎｉａＳｅｉｓｍｉｃＮｅｔｗｏｒｋ），图中的橙色虚线框即
为加州和太平洋西北部地区的预警范围。

截至２０１７年，ＡＮＳＳ已在加州和太平洋西北部地
区布设约７６０个传统地震仪器，其中多为强震动传感
器和宽频带传感器，采样率为８０～１００Ｈｚ［２］。

因为宽带传感器和短周期传感器常用于记录速度时间序列，
对高信噪比和低幅值运动较为敏感，所以可用于剪切
大幅值地面运动。

而且为了最大限度地延长预警时间，减少地震预警“盲区”，台站间距均不超过２０ｋｍ，并３６
地　震　工　程　与　工　程　振　动第４０卷
在断层附近５ｋｍ内加设台站［２，７］。

尽管传感器在洛杉矶和旧金山湾区的覆盖范围比大多数地区要好，但目
前所有西海岸市区的台站数量都无法满足预警时效性的要求。

２０１８年，ＵＳＧＳ计划在西海岸地区布设共
１６７５个传统地震仪器［２］。

目前，ＣＩＳＮ和ＰＮＳＮ都在积极对现有台站进行升级，并联合联邦、州和私人资金
建设新的台站。

表１显示了ＵＳＧＳ计划在西海岸地区升级和布设台站的数量。

表１　截至２０１７年，西海岸地区需要升级和加设台站的数量Ｔａｂｅｌ１　Ａｓｏｆ２０１７，ｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｓｔａｔｉｏｎｓｔｏｂｅｕｐｇｒａｄｅｄａｎｄａｄｄｅｄｉｎｔｈｅＷｅｓｔＣｏａｓｔａｒｅａ仪器型号ＮＣＳＳＳＣＳＮＰＮＳＮ总计宽频带和强震动传感器
１００２５６６１９１强震动传感器２３９７５２１０５２４除了宽带传感器和强震动传感器外，
西海岸地区已布设数百个实时高精度
ＧＮＳＳ台站，用来提供实时ＧＮＳＳ数据。

这
不仅有助于提高ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ系统的性
能［２，７］（特别是对震中地区和断层破裂区域进行建模），而且可以提高数据流在网
络中的传输速度，同时断层破裂信息还可
以用于估计大震的最终破裂程度［７］。

ＵＳＧＳ计划在２０１８年加设３００个实时ＧＮＳＳ台站，从而将ＧＮＳＳ数据作
为Ｓ
ｈａｋｅＡｌｅｒｔ系统表征大震能力的辅助手段，特别是在大震震中和破裂范围进行建模方向做出的贡献［２，７］。

除此之外，ＧＰＳ数据也可以为计算大震震级和表征断层破裂提供帮助。

截至２０１７年，ＣＩＳＮ在加州地区共有１５０台ＧＰＳ传感器，其中ＮＣＳＳ共有１００台，ＳＣＳＮ共有５０台，ＰＮＳＮ在太平洋西北部地区共有１５６台ＧＰＳ传感器。

研究人员正在开发ＧＰＳ数据在地震预警中的应用，包括结合地震数据和大地测量数据生成实时位移
时间序列等［２，７］。

２．２　数据传输系统
为了高效快捷地发布公共警报，ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ需要一套可靠的数据传输系统，能够在大震电信拥堵期间保
持稳健连续的性能［２，７］。

目前，ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ的传输途径主要包括ＵＳＧＳ的无线电和微波系统、公共互联网、商
业蜂窝网络、卫星及各种商业租用电子技术［２，７］。

这种路径多样性能够最大限度地减少单点传输故障，保证
相邻台站不受同一故障的影响，降低数据传输的延迟［
７］。

目前地震台网平均延迟为０．４４ｓ，主要是数据包从台站传输到数据处理中心的时间［２］。

ＵＳＧＳ正在寻找所有可用的数据传输技术，力求设计出从数据采集区
（甚至是单台）到处理中心的冗余传输路径，提高数据传输系统的多样性和容错性［２，７］。

２．３　数据处理系统
ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ的数据处理系统是模块化、分布式的设计理念［２］。

当地震发生后，所有台站数据都会输入到
处理中心的Ｅ
ａｒｔｈｗｏｒｍ环形处理器中作为地震预警系统的数据源，Ｅａｒｔｈｗｏｒｍ波形处理软件是一种通用的实时波形处理结构，它为每个台站创建了一条波形处理渠道，其中包括一个或多个数据通道（通常为Ｚ，Ｅ，Ｎ通
道）［７］。

图４显示了ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ系统的模块设计原理，其中蓝色方框表示共享信息的主机和模块，Ｅ代表ＥｌａｒｍＳ算法，Ｏ表示现地预警方法，带有阴影的图形即为Ｅａｒｔｈｗｏｒｍ波形处理器。

垂直方向的箭头代表实时数据流的流向。

ＤＭ是决策模块（ｄｅｃｉｓｉｏｎｍｏｄｕｌｅ），ＭＢ是信息代理（ｍｅｓｓａｇｅｂｒｏｋｅｒ），ＨＡ为心跳聚合器（ｈｅａｒｔｂｅａｔａｇｇｒｅｇａｔｏｒ）。

它们构成了全网状信息传递系统，所以３
个处理中心均会产生公共警报。

图４　西海岸地区ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ模块设计原理
Ｆｉｇ．４　ＷｅｓｔＣｏａｓｔＳｈａｋｅＡｌｅｒｔｓｙｓｔｅｍｓｃｈｅｍａｔｉｃｓｈｏｗｉｎｇｓｙｓｔｅｍｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓａｎｄｍｏｄｕｌｅｓ
４６
第６期刘赫奕，等：ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ：美国西海岸地震预警系统发展ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ的数据处理主要基于３种地震预警方法：地震警报系统（ＥｌａｒｍＳ）、现地预警方法（Ｏｎｓｉｔｅ）和虚拟地震学家（ｔｈｅｖｉｒｔｕａｌｓｅｉｓｍｏｌｏｇｉｓｔ，ＶＳ）。

这３种算法使用不同的方法检测Ｐ波、估算震级并滤除误报。

每种算法具有特定的事件处理模块（位于处理中心的第１层），用于独立检测地震并实时更新震中位置、震级、发震时刻等信息，通过决策模块（ＤＭ）的加权平均处理后，由ＡｃｔｉｖｅＭＱ向公众传达地震信息，提醒公众
及时采取相应行动［７］，流程示意图如图５。

每个ＤＭ模块都能将收集到的信息打包成统一的信息流，并随着
数据的增加实时更新。

Ｄ
Ｍ模块具有一定的容错性，虽然无法使所有产出信息保持一致［７］，但在正常情况下输入相同数据的结果是非常相似的，这可以确保系统在故障时仍能向用户发布预警信息。

正常情况下，系统组件（包括软件与算法）每５ｓ发送一次健康信息，ＤＭ模块负责将状态信息传输到用户端，心跳聚合器（ＨＡ）汇总后会定期（每２０ｓ）向系统汇报运行状况。

通常情况下，系统内部同一时间会有多个ＨＡ共同监控运行状态，保证整体运行的稳定性。

台站原始数据会发送给每一种算法，这极大地简化了原始数
据的管理，确保了模块参数的一致性。

目前，区域ＡＮＳＳ中心只负责处理特定区域的原始波形数据［７］。

图５　ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ软件原理图
Ｆｉｇ．５　ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔｓｏｆｔｗａｒｅｓｃｈｅｍａｔｉｃ
２．４　数据处理方法
ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ的数据处理主要基于３种地震预警算法：（１）地震警报系统（ＥｌａｒｍＳ），是一种基于位移幅值
参数的Ｐｄ方法［３，７－８］；（２）现地预警算法（Ｏｎｓｉｔｅ），是一种基于高通滤波位移周期和幅值参数的τｃ－Ｐｄ算
法［５，７，９－１０］；（３）虚拟地震学家（ＶＳ），是一种基于Ｐｄ和峰值加速度Ｐａ的包络线方法
［７，１１－１２］。

其中，第２种方法属于现地预警方法（ｏｎｓｉｔｅｗａｒｎｉｎｇ），通过早期地震动（主要是Ｐ波）来预测随后可能发生的强震动（主要是Ｓ波和面波），在破裂初期利用当地单台或密集阵列快速确定破裂过程或强震动实质；另外两种属于异地
预警方法（
ｒｅｇｉｎａｌｗａｒｎｉｎｇ），通过确定震中位置和震级来预测随后发生的强震动［１，５，９］。

现地预警结果准确性低，但计算速度快，可以为震中附近提供较长的预警时间；异地预警的综合性更强，结果更加准确，但计算时
间较长，难以为震中地区提供较长时间的预警信息［１，９］。

下面将详细介绍这３种预警算法。

（
１）ＥｌａｒｍＳ算法ＥｌａｒｍＳ算法通过Ｐ波初始４ｓ的频率信息估算震级。

通过Ｎａｋａｍｕｒａ（１９８８）的研究发现，竖向分量卓越
周期的最大值τｐｍａｘ与震级成比例。

所以，该算法首先将加速度积分为速度，并使用下列公式计算τｐ
［３－４］：τｐ＝２πＸｉ／Ｄ槡ｉ
（１）其中，Ｘｉ＝αＸｉ－１＋ｘ２ｉ
（２）Ｄｉ＝αＤｉ－１＋（ｄｘ／ｄｔ）２ｉ（３）
τｐ是ｉ时刻的卓越周期，ｘｉ是ｉ时刻的地震动，Ｘｉ是平滑速度的平方，Ｄｉ是平滑速度导数的平方，
α是１ｓ平滑系数（采样率为１００Ｈｚ时α＝０．９９，采样率为２０Ｈｚ时α＝０．９５）。

通过τｐｍａｘ与震级Ｍ之间的函数关系可以估算震级，
且使用数据越多，震级估计越准确。

对于小震（３．０＜Ｍ＜５．０），算法采用１０Ｈｚ低通滤波前２ｓ的卓越周期进行计算［３－４］：
ｍｌ＝６．３ｌｏｇ（τｐｍａｘ
）＋７．１（４）
对于大震（Ｍ＞４．５），算法采用３Ｈｚ低通滤波前４ｓ的卓越周期进行计算［３－４］：ｍｈ＝７．０ｌｏｇ（τｐｍａｘ
）＋５．９（５）根据震级估计值与地震动衰减关系，ＥｌａｒｍＳ可以产出峰值地震动分布图，绘制ＥｌａｒｍＳ ＡｌｅｒｔＭａｐ，并利用
各台站的Ｐ
ＧＡ（ＰｅａｋＧｒｏｕｎｄＡｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ）与ＰＧＶ（ＰｅａｋＧｒｏｕｎｄＶｅｌｏｃｉｔｙ）合成ＳｈａｋｅＭａｐ，得到观测地震动的分５
６
地　震　工　程　与　工　程　振　动第４０卷
布情况［３－４，１３］。

（２）Ｏｎｓｉｔｅ算法
Ｏｎｓｉｔｅ算法利用Ｐ波初始阶段的周期参数τｃ和幅值Ｐｄ确定参数信息，其中τｃ用于确定震级，Ｐｄ用于估
计随后可能发生的地震动。

τｃ的计算方法如下
［５，９］：τｃ＝２π槡
／ｒ（６）其中，
ｒ＝［
∫τ００ｕ·２（ｔ）ｄｔ］／［∫τ００ｕ２（ｔ）ｄｔ］（７）ｕ（ｔ）是地面运动位移，τ０是记录时间（通常为３ｓ）。

τｃ确定后，通过Ｗｕ（２００７）对南加州地震记录的研究，可以得到震级估计值Ｍｅｓｔ为：
Ｍｅｓｔ＝４．２１８ｌｏｇ１０（τｃ）＋６．１６６±σＭｅｓｔ
（８）
其中标注差σＭｅｓｔ＝０．３８５［５，９］。

通过高通滤波的Ｐ波初始３ｓ竖向位移的最大值Ｐｄ可以求出地震动强度（
ＰＧＶ），即ｌｏｇ１０（ＰＧＶｅｓｔ）＝０．９２０ｌｏｇ１０（Ｐｄ）＋１．６４２±σＰＧＶｅｓｔ
（９）
其中，ＰＧＶｅｓｔ和Ｐｄ都是以ｃｍ为单位，σＰＧＶｅｓｔ＝０．３２６［５，９］。

（３）ＶＳ方法
虚拟地震学家（
ＶＳ）是一种基于贝叶斯估计的区域网络预警方法，它利用加速度、速度和位移包络线作为贝叶斯方法的基本数据输入，结合先验信息和恰当的地震动衰减关系估计震级、震中位置和峰值地震动分
布［７，１２］。

其中，先验信息包括网络拓扑或台站健康状态、区域地震动分布图、地震预报及Ｇｕｔｅｎｂｅｒｇ Ｒｉｃｈｔｅｒ震级－频率关系等。

当可用观测数据量太少时，ＶＳ方法可以提供较为准确的震源参数信息。

但ＶＳ方法的误报漏报代价较大，要求用户的容错率较高。

目前ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ系统中已不再使用ＶＳ方法，相关的预警信息
仅发布给少数研究团队［１１－１２］。

２．５　开发和测试环境
ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ系统并非静态的软件系统，研究人员正在不断地开发和测试系统环境，从而提高系统发送警
报的能力［２，７，１４］。

配置系统时，新代码的测试和评估、系统升级、配置改变和处理记录的保存都需要特定的操
作环境，该环境必须具有实时输入数据流和再现合成数据集的能力［
２］。

系统运行时，操作环境和特定算法必须处于统一的配置管理中；修改和更新系统环境、服务器配置、ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ算法和应用程序期间，系统必须
能够稳定地继续工作［７］。

因此测试和认证结构对于提高整体性能（包括代码优化和警报质量）至关重
要［２，７，１４］。

定期引入新的ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ代码模块可以增强或替换当前版本，所有的代码和配置都会保存在代码库中［２］。

ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ系统的开发、测试及生产环境将由计算机分段独立完成［７，１４］，交互示意图如图６。

图６　开发，集成和生产环境的交互示意图
Ｆｉｇ．６　Ｓｃｈｅｍａｔｉｃｄｉａｇｒａｍｓｈｏｗｉｎｇｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｏｆｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ，ｓｔａｇｉｎｇ，ａｎｄｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｃｏｍｐｕｔｅｒｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ
２．６　警报发布及用户显示
ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ的警报发布方式多种多样，包括联邦应急管理局（ＦｅｄｅｒａｌＥｍｅｒｇｅｎｃｙＭａｎａｇｅｍｅｎｔＡｇｅｎｃｙ，ＦＥ ＭＡ
）的ＩＰＷＳ（ＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＰｕｂｌｉｃＡｌｅｒｔａｎｄＷａｒｎｉｎｇＳｙｓｔｅｍ）、社会媒体、数字广播、专业通知公司和其他警报发布技术。

例如，加州的ＣａｌＯＥＳ（ＣａｌｉｆｏｒｎｉａＧｏｖｅｒｎｏｒ′ｓＯｆｆｉｃｅｏｆＥｍｅｒｇｅｎｃｙＳｅｒｖｉｃｅｓ）正在开发一项＂数据广播＂，即通过美国公共电视台（Ａｍｅｒｉｃａ′ｓＰｕｂｌｉｃＴｅｌｅｖｉｓｉｏｎＳｔａｔｉｏｎｓ，ＡＰＴＳ）播放ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ的预警信息。

２０１７年１月，ＣａｌＯＥＳ在加州萨克拉门托成功演示了ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ数据广播。

通过与公共电视台的合作，该项目可６６
第６期刘赫奕，等：ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ：美国西海岸地震预警系统发展以为加州大部分地区提供高速的警报信息，有助于提醒公众采取行动以减轻地震带来的危害。

除了通过电子技术发布预警信息外，州、县和地方政府也是主要的警报发布主体。

当用户收到警报后，他们可以通过私人再分配渠道（例如手机应用程序、推送通知及其他技术）继续发送预警信息。

商业通知公司利用集成无线
电数据系统向客户发布警报。

加州大学伯克利分校电子实验室正在开发一款名为“
ＭｙＥＥＷ”的手机应用程序，以便将警报发布和工程应用等融入到智能手机的日常使用中。

同时为了向公众发布广泛的预警信息，
ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ正在与私营公司合作开发警报发布渠道［７］。

ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ发布的警报主要是不断变化的地震参数信息，包括发震时刻、震中位置、震级以及断层滑移
分布等，除此之外会附加峰值地震动观测值和其它工程应用的参数信息［２，７］。

ＤＭ模块负责将此参数信息发
布出去，用户端将接收到含有震级、震中位置、用户位置预期烈度以及警报为正确警报概率的预警信息。

在
地震发生后，系统至少每一秒更新一次警报，并以可扩展标记语言（ＸＭＬ）的消息形式发布出去［７］。

图７是
一种名为“
ＵｓｅｒＤｉｓｐｌａｙ”的工具所提供的预警信息，此图表示的是２０１４年３月２８日发生在加州ＬａＨａｂｒａ地区的一次地震，其中红星代表此次地震的震中位置，黄色和红色圆圈分别表示Ｐ波和Ｓ波的位置。

整数３代
表距Ｓ
波到达用户位置（蓝色小房子）剩余３ｓ。

ＩＶ和５．１分别表示用户位置的预期烈度为ＩＶ度，震级估计值为５．１级。

这种预警信息工具可以将震级和震中位置转换为到达用户位置的可能时间和该地区的预期烈度，
并以图像的形式生动地显示出来，提醒用户做好准备或采取恰当的措施，减少对人身和财产安全的威胁［２，７］。

图７　２０１４年３月２８日加州ＬａＨａｂｒａ地震中ＵｓｅｒＤｉｓｐｌａｙ的屏幕截图
Ｆｉｇ．７　ＳｃｒｅｅｎｓｈｏｔｏｆＳｈａｋｅＡｌｅｒｔＵｓｅｒＤｉｓｐｌａｙｓｈｏｗｉｎｇｔｈｅｓｔａｔｕｓｏｆｔｈｅ２８Ｍａｒｃｈ２０１４ＬａＨａｂｒａ，Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａｅａｒｔｈｑｕａｋｅ
２．７　ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ预警的时效性与准确性
美国西海岸的ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ预警系统可以提供长达数十秒的地震警报［１５］，从而为公众保护生命安全和减
少财产损失提供时间。

预警时间的多少主要取决于系统检测地震并发出警报所需的时间，其主要分为以下几个部分：
（
１）地震波从震源传到最近台站的时间。

地震波从震源传播到地震台站需要花费一定的时间，因此，离震源越近的台站，检测地震的速度越快。

增加断层附近的台站密度可以缩短检测时间。

（２）台站将信息传递到区域网络中心的时间。

台站需要将数据传输到区域地震网络进行分析，打包数据并减少发送延迟可以延长预警时间。

（
３）检测和表征地震的时间。

数据处理中心会对数据进行处理，从而检测地震并快速确定地震的震中位置和震级。

及时准确的预警算法可以缩短检测时间，提高系统的预警性能。

（
４）发布警报的时间。

当震源参数估算完毕后，系统会通过警报发布途径向用户发布预警信息。

因此，多样化的发布途径可以减少发送失败的风险，缩短用户收到警报的等待时间，从而延长预警时间［１５］。

除了预警的时效性外，预警信息的准确与否也关乎着用户的生命财产安全和预警系统未来的发展。

２０２０年６月４日，加州Ｓｅａｒｌｅｓ山谷以南发生了Ｍ５．５级地震，ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ系统在震后７．２ｓ发出了首报，首报７６
地　震　工　程　与　工　程　振　动第４０卷
震级为５．７级［１６］。

随着数据量的增多，警报也在随之更新。

在震后２０．２ｓ，系统发出最后一次警报，震级为
５．７级。

在震后１２７ｓ，ＡＮＳＳ给出了此次地震的震级为５．１级。

在这次预警中，距震中１０７ｋｍ的Ｔｅｈａｃｈａｐｉ地区的烈度为ＭＭＩ＝Ⅲ（
ＭＭＩ：ＭｏｄｉｆｉｅｄＭｅｒｃａｌｌｉＩｎｔｅｎｓｉｔｙ，修正麦卡利烈度），ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ系统为此地提供了２３．０ｓ的预警时间；距震中１８９ｋｍ处是人口非常稠密的洛杉矶市，其烈度也为ＭＭＩ＝Ⅲ，
ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ系统为此地提供了４
６．１ｓ的预警时间［１６］，公众可以利用此段时间采取相应的保护措施，从而减少生命安全和财产的损失。

但是，距震中２２ｋｍ的Ｒｉｄｇｅｃｒｅｓｔ地区虽然有非常强烈的地震动（ＭＭＩ＝Ⅴ），但是由于距震中较近，所以系统无法为此处提供预警时间，即Ｒｉｄｇｅｃｒｅｓｔ地区是此次地震预警的“盲区”。

因此，在此次事件中，ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ系统可以为距震中较远的地区提供较为准确和迅速的预警信息，但对于遭受强震动的预警盲区，ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ系统的预警性能可能并不尽如人意。

所以，地震预警系统是存在局限性的，在实际应用中很可能会产生误报和漏报。

为了最大限度地减少误报和漏报的发生，ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ系统利用测试和认证模块不断评估系统性能，推动系统不断地改进完善，从而减低误报和漏报的数量。

系统需要在宽震级范围内全面评估所有新算法和新模块，确定它们对预警准确性和时效性的贡献。

项目最终希望某个算法只会在特定震级或事件类型情况下提供预警信息，并且通过对多种预警算法
进行合理组合，系统能够得出更可靠的警报［１７］。

针对不同类型的错误，系统还有更加具体的举措：
（
１）误报：在台站选择上，某些强震动传感器很容易受到电子噪声干扰，研究人员通常会使用并行的宽频带数据进行交叉检查，从而降低误报的发生。

而且在台站密度较低的地方，宽频带传感器的灵敏度更高，它可以检测到台网边缘处发生的地震，从而得到更为准确的预警信息；在算法使用上，最初认为使用多种不同优缺点的检测算法可以提高系统的鲁棒性，但有时系统反而会产生更多的误报，从而降低整个系统的性能。

针对这一问题，研究人员删除了相似度较高的算法，并将有限的编程人员集中在核心模块上，目前已经
大幅度减少由于远震所引起的误报［１７］。

（２）漏报：虽然震中附近区域（例：上文中的Ｒｉｄｇｅｃｒｅｓｔ地区）会经受到最为剧烈的强震动，但是由于预警系统的时效性，该区域往往很少收到或无法收到预警信息。

为了最大限度地减少漏报发生，ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ系统
正在研究和测试新的预警算法，推动代码和系统配置的改进更新［
１７］，从而提高预警盲区的警报发布概率。

目前，ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ系统仍在不断测试和完善预警系统的时效性和准确性。

３　系统应用
ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ系统计划覆盖美国西海岸大部分地震高危险性地区，目前已基本完成加利福尼亚州、华盛顿州、俄勒冈州的项目建设，并已正式投入使用。

当地震发生时，试验用户可以根据警报采取措施并提醒员工采取行动。

２０１７年１月，ＣａｌＯＥＳ在加利福尼亚州萨克拉门托成功演示了ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ的应用。

项目通过志愿公共电视台将预警信息迅速发送至洛杉矶的旧金山湾、弗雷斯诺、圣地亚哥和萨克拉门托地区。

研究表明，参与的公共电视台越多，警报覆盖的范围越大。

此外，ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ也会将警报发送给商业机构用户，主要包括交通运输部门、公用事业、教育部门、医疗部门和应急管理部门。

例如，早在２０１２年８月，旧金山湾区捷运系统（ＢａｙＡｒｅａＲａｐｉｄＴｒａｎｓｉｔ，ＢＡＲＴ）就开
始使用ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ系统［１８］。

当接收到预警信息后，工作人员会立刻采取紧急措施，迅速减速并将列车停在
安全地点。

ＢＡＲＴ可以在约１８ｓ内将列车速度从１２９ｋｍ／ｈ降低到４０ｋｍ／ｈ，从而防止列车发生脱轨［７－１８］。

另外，洛杉矶的美国全球广播公司（ＮＢＣＵｎｉｖｅｒｓａｌ）的消防站正在试用ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ系统。

当地震来临时，系统会自动开启消防门并拉响警笛，提醒职员采取措施减轻地震风险。

４　未来发展方向
经过十余年的发展，ＳｈａｋｅＡｌｅｒｔ系统仍在不断地研究和发展中，项目的建设和实施仍存在诸多的可能。

例如：
（１）现有台站的改造计划：在现有台站的基础上，未来几年内ＵＳＧＳ拟在西海岸地区建设一个由１６７５台高质量、实时传输的传统地震仪器构成的大型地震台网，其中加州地区１１１５台，太平洋西北部地区５６０
台［１７］。

虽然许多ＡＮＳＳ传感器都可以提供地震数据，但是目前台网密度和台站精度都无法满足预警时效性８６。