参考消息网10月31日报道 据《日本经济新闻》10月28日报道，全球科学家正积极开展利用人工智能(AI)预测火山喷发的研究。日本东京大学的研究团队开发出一款AI模型，能够以70%的准确度提前数月预测位于熊本县的阿苏山火山喷发。

  海外科学家利用全球范围内积累的火山喷发数据推进相关研究。若能积累观测数据并结合AI技术，将有助于推进火山防灾工作。

  学界一直以来的观点是，预测火山喷发离不开山体膨胀及周边发生的火山地震等信息。大规模火山喷发会造成人员伤亡和建筑物破损，为了进行准确预测，有必要积累日常数据和火山即将喷发时的数据。

  日本分布着111座火山，约占全球活火山数量的7%，科学家一直以来积极推进数据积累工作。阿苏山火山喷发频率高，相关数据积累进展尤为显著。东京大学教授辻健等人利用AI分析阿苏山数据，开发出一款能够高精度预测火山喷发的模型。

  该预测模型利用了2010年至2022年这13年间观测到的阿苏山周边发生的火山地震、火山口周边池塘的水温、火山气体等7项数据。

  研究团队分析了2011年至2021年间发生的5次喷发，以及喷发前数天至数月数据之间的关系。结果发现，在火山喷发前有三个要素会出现特征性变化，分别是地震周期、磁场变化和火山气体喷出量。

  基于这一成果，该团队开发出用于捕捉火山喷发前兆的AI。为了验证预测准确度，该团队使用已完成对其他4次喷发数据学习的AI模型，对2011年的喷发数据进行了分析测试。

  该团队让AI利用火山喷发前后180天的数据进行预测，结果显示，它能够以70%以上的准确度预测出2011年是否会发生火山喷发。该团队利用同样的方法，让AI模型使用不同年份的数据对其他年份的火山喷发进行了预测。

  位于鹿儿岛县的樱岛等地观测数据翔实，辻健目前也在分析相关数据。辻健表示：“如果能制作出可提前数月预测火山喷发的通用模型，将有可能对全球的火山防灾做出贡献。”如果人们能够利用AI模型提前数月做出预测，不仅有助于提前疏散周边居民，还有利于及时采取措施保护发电站等重要设施。

  早在约50年前，研究人员就开始尝试推进预测火山喷发的工作，逐步构建对火山周边发生的地震及山体膨胀等情况进行监测的系统。

  1991年，菲律宾皮纳图博火山发生大规模喷发，科学家提前预测了火山喷发的可能性，促成了居民及时疏散。不过，以往的技术局限在于，只能在火山初期喷发等迹象开始后才能做出预测。

  全球范围内分布着约1500座活火山，其中仅部分火山观测网络较为完备。每座火山发生大规模喷发的频率为数百年一次，相关数据并不充分。

  为此，新西兰坎特伯雷大学等机构于今年2月宣布，开发出了即使对于观测数据较少的火山也能预测喷发的AI技术。该AI学习了位于日本岐阜县和长野县的御岳山等24座活火山发生的41次喷发以及相关的地震数据。

  该AI能够对不同火山的数据进行解读，分析出火山喷发与地震之间的关系。研究人员让这款AI模型对多个火山的喷发进行预测，结果显示其准确度提高了六成。坎特伯雷大学的阿尔贝托·阿尔迪德解释道：“东南亚和中美洲等地区的发展中国家火山数据匮乏，如果将这款AI模型用于相关监测，将具有特别的价值。”

  美国斯坦福大学开发出了有助于预测一种特殊喷发类型“破火山口坍塌”的AI。这种喷发是由于大量岩浆喷出导致火山内部形成空洞而发生的。这种喷发在每个火山的发生频率极低，每一千年至数千年发生一次，相关观测数据尤为匮乏。

  2018年，位于美国夏威夷州的基拉韦亚火山发生喷发，破火山口坍塌过程持续了3个月。研究团队发现，AI仅学习半天的地震震动和山体图像数据，就几乎可以准确预测出从坍塌开始到结束的时间。

  火山一旦喷发便会造成大规模损害。2014年9月，御岳山火山喷发，造成63人死亡或失踪，是二战后最严重的火山灾害。

  日本气象厅会在火山地震发生次数或山体膨胀等数据超过基准值时，发布显示喷发警戒程度的指标：“喷发警戒级别”。在御岳山火山喷发前，日本气象厅发布的喷发警戒级别是“1级”，意味着当时处于“正常”状态。由此可见，提高预测技术已成为重要课题。

  日本研究人员有必要持续积累各座火山相关观测数据，并结合国内外的知识和经验，不断提高预测技术水平。（编译/马晓云）