1.媒體來源:
自由時報
2.記者署名:
記者楊媛婷、陳心瑜／台北報導
3.完整新聞標題:
中研院攜手國網中心打造AI模型 可預測規模6以上地震
4.完整新聞內文:
科學家都極力想透過研究地震前兆，找出預測地震發生的可能性，中研院地球所李羅權院
士團隊和國研院國網中心副研究員蔡宗哲團隊，透過台灣「電離層全電子含量」（TEC）
數據建立並透過台灣杉二號超級電腦的GPU訓練人工智慧（AI）模型，已可做到利用震前
30天內的資料辨別規模6以上地震可能發生日，該研究刊登於國際期刊《Earth and
Space Science》。
台灣處於地震密集帶，若可精準預知規模6以上地震可能發生的日期，將可提前預防、減
少損失。對此自然災害，中央氣象局地震測報中心就指出，過去許多研究就發現大地震前
會有聲、光、電、磁等異常前兆，另距離地表至少50公里高的電離層TEC變化受光、電、
磁現象影響更明顯，科學家也發現23年前台灣發生921大地震發生前，台灣上空的TEC異常
偏低，就認為若可了解原因和機制，就有機會可預測大地震的發生。
在國科會經費支持下，李羅權和蔡宗哲團隊的研究，讓提前預測大地震的發生日提出新可
能性，該研究主要作者之一的台大地質系與中研院地球所博士後莊皓琨說明，團隊分析歐
洲提供的2003年到2014年電離層全電子含量數據，並透過濾除地磁擾動指數（Dst）、太
陽黑子數、太陽輻射指數等數值影響的轉換，可精準預測計算每小時電離層全電子含量的
變化，並藉這些運算方式與數據建立AI深度學習模型後，透過該模型來辨別規模6以上地
震可能發生日。
莊皓琨表示，2003年到2014年間發生22次規模6以上的地震，透過該深度學習模型，都可
提前於地震前一天成功辨別這22次規模6以上地震發生日，另團隊也挑選19個規模5.3以上
、但小於規模6的地震案例，透過該模型學習，已可辨識其中的10個規模5.3以上、小於規
模6的地震，但另9個仍超出模型預測能力，總體來說，系統目前已可達約78%的精確度。
該系統雖可辨別未來是否會發生規模6以上地震，莊皓琨說，因運用的是歐洲提供的全球
電離層資料，該資料會延遲5天才能取得，加上受限於電離層資料的解析度，目前還無法
指出震央確切發生點，他也提到，中研院地球所助研究員傅慶州團隊的研究指出，地震發
生前土壤氡氣常可觀察到濃度增加的變化，且氣體異常的時間與地震規模大小正相關，鄰
近震央的氣體變化更為顯著，也是潛在的地震前兆指標之一，若未來可結合傅慶州團隊的
研究數據，以及氣象局即時TEC資料，並透過超級電腦運算，就有潛力可提前預估規模6以
上地震可能的發生日與震央位置，讓政府可望透過地震預報方式向社會示警。
中央氣象局地震測報中心主任陳國昌說，對地震的分析目前為止仍是科學上最難解的問題
之一，地震預測最困難之處在於找不到「若且唯若」（if and only if）的條件，就算未
來找出臨震的預測條件包括電離層、地下水位、水溫、氡氣濃度跟地震之間的關聯，都還
需要一段時間的研究，過程推演也很複雜，樂見學者在地震預測上有所突破，如果需要中
央氣象局的協助，也會全力配合，他也說，TEC異常很常發生，沒有發生地震也常出現TEC
異常，每件異常在地震發生之後看，僅有1至2成和地震發生有關，仍難以證明是良好的預
測指標。
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中研院地球所李羅權院士團隊和國研院國網中心副研究員蔡宗哲團隊所訓練的人工智慧（
AI）模型，已可做到利用震前30天內的資料，辨別規模6以上地震可能發生日。（路透）
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