臺灣大學地質科學系研究團隊全球首次以地震學方法建立山崩之即時監測系統最近成果發表於Nature期刊旗下之Scientific Reports

臺灣地區地形陡峻、山高谷深、雨量豐沛且降雨集中，山崩與土石流一直是臺灣面臨的致命自然災害之一。2009莫拉克颱風帶來長延時與高強度降雨導致小林村發生大規模山崩事件，該事件造成之堰塞湖於形成後104分鐘即潰決，帶來嚴重的洪水災害，威脅河道附近與下游居民安全。因此，於山崩事件發生後，快速檢視災害程度與進行緊急應變措施為最重要的課題之一。然而，對於大規模崩塌事件的運移及堆積等運動過程的影響範圍，傳統上透過光學遙感技術，比對災前災後的影像進行圈繪，卻無法立即在極端氣候條件下(颱風期間)提供崩塌事件之有效信息。過去水保局於特定高潛勢土石流災害地區設置接觸型監測系統(如鋼索檢知器與地聲感測器等)，觀測事件發生後之各項徵兆與其流動時產生的特徵，此系統雖有較高的準確度，但是無法提供事件量體大小，且應變時間較短，於災後必須重新整理現地儀器。

地震儀(非接觸型監測儀器)除了監測地震活動度，也廣泛應用於波浪、颱風、核爆與冰川崩塌等相關震源研究。本研究團隊更指出，山崩事件之運移、加速與推積等運動及河床載搬運過程產生之地振動(Chao et al., 2015)，是可以被高敏感度地震儀所記錄到。配合地動訊號與即時降雨特徵，針對伴隨堰塞湖形成之崩塌事件，進行即早判識是否有立即潰決之可能性(Chao et al., 2016)。

運用即時的臺灣寬頻地震觀測網(Broadband Array in Taiwan for Seismology, BATS, http://bats.earth.sinica.edu.tw/)，與科技部計畫經費支持之下，研究團隊進行開發全球第一個基於地震學方法的山崩近即時監測系統(Chao et al., 2017；near real-time seismology-based landquake monitoring system, NRLMS, http://140.112.57.117/main.html)，系統涵蓋的自動化模組如下：(1) 網格單一力源反演(grid-based single force inversion, gSF)，透過20-50秒週期的地動訊號進行全震波波形反演，決定事件初步位置、發生時間及單一力的規模大小(圖一)；(2) 全震源反演程序(general source inversion, GSI)，包含九種震源形態，其中五個標準斷層面解、三個互相正交的單一力(東西、南北與垂直)及爆炸源，經由各別震源形態進行波形擬合程度比較，決定震源形態是否為山崩；(3) 山崩定位 (landquake epicenter determination, LED)，使用1-3 Hz水平向包絡線振幅值進行各測站對之交互相關分析，透過測站對之走時差資訊，進行事件定位。

透過NRLMS系統於事件發生後約六分鐘，可以提供大規模山崩事件之發生位置、量體大小、運移及堆積等運動過程。受限於選用之即時寬頻地震站的分佈密度，系統可監測最小事件的崩塌體積為1百萬立方米、面積為20公頃。未來透過多方即時資訊交換，訂定合適標準化預警準則，以便於推廣與時間運作NRLMS系統。此基於成熟地震方法之監測系統也容易實施於具有即時地震觀測網與高山崩活動度的國家，如日本及義大利。

地質科學系研究團隊包括前獨立博士後研究員趙韋安博士、吳逸民教授、陳于高教授、陳宏宇教授及張睿明博士生。主要作者趙韋安博士現任為交通大學土木工程學系助理教授，其為地質科學系培養之博士(指導教授吳逸民系主任)，畢業役畢後也於地質科學系進行博士後研究，能連續三年文章發表於Nature期刊旗下之Scientific Reports，並受聘於交通大學，都值得給予肯定，另一方面也證明臺大地質系科研及人才培育都能擠身於世界一流的水準。

圖一、網格單一力源反演(grid-based single force inversion, gSF)，透過20-50秒週期的地動訊號進行全震波波形反演，決定山崩事件初步位置、發生時間及單一力的規模大小。

論文相關連結http://www.nature.com/articles/srep43510

參考文獻
1. Chao, W. A., Y. M. Wu, L. Zhao, V. C. Tsai and C. H. Chen (2015) Seismologically determined bedload flux during the typhoon season, Sci. Rep., 5, 8261; doi: 10.1038/srep08261.
2. Chao, W. A., L. Zhao, S. C., Chen, Y. M. Wu, C. H. Chen and H. H. Huang (2016) Seismology-based early identification of dam-formation landquake events, Sci. Rep., 5, 19259, doi: 10.1038/srep19259.
3.Chao, W. A., Y. M. Wu, L. Zhao, H. Chen, Y. G. Chen, J. M. Chang and C. M. Lin (2017) A first near real-time seismology-based landquake monitoring system, Sci. Rep., 7, 43510; doi: 10.1038/srep43510