系列：30 天用 Google AI 打造臺灣防災速報 App（Day 22/30）
進入最後一週之前，先回答一個從開賽就常被問的問題：「你做的是防災 AI，那 AI 能不能預測地震？」
目前還不能準確預測特定地震的時間、地點與規模。這篇講為什麼速報做得到、預測做不到；明天講一項常被說成「快要可以預測」的研究，實際做到哪裡。
前兩項是地震發生之後的事，只有第三項是預測（即時警報與預測的差別，可參考美國地質調查所 USGS 的說明，參考 1）。
地震波分成在地球內部傳播的體波，和沿著地表傳播的表面波（參考 8）。體波有兩種：P 波較快，約每秒 6.5 公里，通常先到；S 波較慢，約每秒 3.5 公里，通常造成較強的搖晃（參考 2）。實際的破壞程度還受表面波、地盤和建物影響。
氣象署的做法是：震央附近的測站收到最早到的震波，馬上算出規模、位置和深度，估計各地的震度，再透過通訊網路，搶在破壞性震波到達前送出去。警報若比破壞性震波早到，「相關地區就可爭取數秒至數十秒的預警時間來應變」（參考 3）。
原理只有一句：訊號在網路上傳遞的速度，比震波在地殼裡快。
收集資料、計算、發送都要時間。離震央太近的地方，S 波比警報先到，這些地方叫預警盲區（參考 3）。
預警系統有兩種做法。區域型用多個測站的資料算震源，較準但要等資料；現地型只用單一地震儀，P 波一到就推估當地會搖多大，較快但較不準（參考 2）。依國家地震工程研究中心（國震中心）研究員 2014 年的整理，當時中央氣象局區域型系統的計算時間已縮短到 20 秒內，有效預警範圍大約在距震央 70 公里以外；以 921 地震為例，震央在島內時，臺灣會有大半範圍落在盲區裡（參考 2）。
2016 年美濃地震時，國震中心在臺灣 236 所國中小建置的校園地震預警系統，近震央、震度五級以上的地區也只提早 4 到 17 秒（參考 5）。要注意這是校園系統的數字。當時的中央氣象局用災防告警服務（細胞廣播）發送地震速報，是同年 5 月 12 日才開始的（參考 9）。
盲區以外的幾秒到幾十秒還是有用，例如讓列車減速、電梯與瓦斯設備自動控制（參考 4）。
我們的 App 不在這條警報通道上。它處理的是地震發生之後的官方資訊：氣象署的地震報告，以及國家災害防救科技中心彙整的各機關示警，把它們整理成一般人看得懂的文字。
USGS 的常見問答對「能不能預測地震」的回答是 "No."：USGS 和其他科學家從未成功預測過一次大地震，也不預期可見的未來能做到（參考 6）。
同一篇問答說，預測要同時說出時間、地點、規模三件事，少一件就不算。科學家目前能做的，是算出某個地區未來若干年內發生大地震的機率，用在建築規範與長期防災，和「明天會不會地震」是兩回事（參考 6）。
速報靠的是已經發生的訊號，預測需要的是發生之前的訊號。氣象署持續監測地殼形變、電離層、地下水位、地磁與地震活動，但目前仍無法以科學方式準確預測地震的時間、位置與規模（參考 7）。以地震波速度變化為例，氣象署說它是一條科學途徑，但和地震發生的因果關係還要靠實驗確立（參考 10）。
這類問題不交給模型生成。問答系統判斷是「地震預測」時，固定回這段：
目前的科學還無法預測地震發生的時間、地點與規模。請以中央氣象署發布的資訊為準，不要相信未經證實的地震預測訊息，平時做好防災準備。
來源附氣象署地震百問「政府是否能對地震做預報？」（參考 7）。那一題也提到，氣象署持續用電離層等觀測研究地震前兆。這就是明天的題目。
明天 Day 23：AI 能預測地震嗎？從電離層前兆研究看現況。
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