利用背景噪音干涉法提升海嘯預測效率與普及性
柯彥廷
國立臺灣大學海洋研究所
隨著全球強震與海嘯事件頻繁發生(e.g., Imamura et al., 2019)，如何在第一時間提供準確的海嘯預測，一直是防災科學的重要課題。過往海嘯模擬與預測仰賴精細的海底地形(水深)資料，透過震源參數及淺水波理論計算海嘯波傳播。然而，全球大部分偏遠海域與開發中國家海底地形資訊不足，且海底地形變遷迅速，導致海嘯模擬精度受限，也降低了海嘯預警系統的覆蓋範圍與可靠度(Bernard & Meinig, 2011)。
為因應此挑戰，本研究提出一項創新方法，結合背景噪音干涉法(Ambient Noise Interferometry; Campillo & Paul, 2003)，利用全球洋底壓力計(DART)長期紀錄的自然背景海洋訊號 (圖一)，直接推估海域內海洋波動傳播特性。我們分析2008年至2017年間來自29個DART洋底壓力計的資料，計算任一測站對逐天之交互相關函數並將十年資料疊加，成功提取亞重力波(Infragravity waves, IGWs)之格林函數(Green's functions)，有趣的是，相對低頻之IGWs符合淺水波理論(Bosboom & Stive, 2021) (圖二)，其傳遞模式和海嘯波相似。
該方法的最大突破在於，不需依賴高解析水深資料，也可取得高品質的波動傳播資訊，進一步應用於海嘯預測。格林函數亦可事前建置於資料庫，一旦地震發生，僅需結合簡單的震源資訊，即可快速套用背景噪音推估的格林函數，計算海嘯波的到達時間與相對波高，減少繁雜的數值模擬流程。
本技術已成功應用於2018年阿拉斯加Mw 7.9地震引發的海嘯案例 (Ho et al., 2025)。分析結果顯示，透過背景噪音干涉法推估的海嘯波形與實際DART感測站的觀測資料高度吻合，且較傳統數值模擬(COMCOT; Liu et al., 1998)更接近實測波形，特別是在尾波結構與波高變化方面表現更佳(圖三)。此案例驗證了背景噪音干涉法在海嘯預測領域的可行性與精度，且具備低成本、快速反應、簡化運算的優勢，特別適合缺乏水深資料或資源有限的沿海地區。
圖一、太平洋DART站位示意圖與深海壓力計的時頻變化。各區域壓力紀錄除了海洋噪訊外亦具有季節性特徵，反映風場與氣候系統變化和極端事件(如地震、風暴)的影響。
圖二、(a)不同站間距的洋底壓力計測站對近似之格林函數展示。(b)不同頻段的環境噪訊格林函數呈現頻散特性，高頻波傳播速度明顯變慢，低頻波較快且符合淺水波理論。
圖三、比較阿拉斯加地震引發之海嘯波於各壓力計的真實紀錄(黑色)、傳統COMCOT海嘯波模擬(藍色)、以及環境噪訊干涉技術推估之格林函數(紅色)。
參考文獻
Bernard, E. N., & Meinig, C. (2011). History and future of deep-ocean tsunami measurements. OCEANS'11 MTS/IEEE KONA, 1–7. https://doi.org/10.23919/oceans.2011.6106894
Bosboom, J., & Stive, M. J. F. (2021). Coastal dynamics. Delft University of Technology. https://coastaldynamics.org/
Campillo, M., & Paul, A. (2003). Long-Range Correlations in the Diffuse Seismic Coda. Science, 299(5606), 547–549. https://doi.org/10.1126/science.1078551
Ho, K.-C., Ko, J. Y.-T., Huang, H.-H., & Lee, S.-J. (2025). A Novel Approach to Tsunami Prediction Using Ambient Noise‐Derived Green's Functions. Geophysical Research Letters, 52(5), e2024GL113971. https://doi.org/10.1029/2024gl113971
Imamura, F., Boret, S. P., Suppasri, A., & Muhari, A. (2019). Recent occurrences of serious tsunami damage and the future challenges of tsunami disaster risk reduction. Progress in Disaster Science, 1, 100009. https://doi.org/10.1016/j.pdisas.2019.100009
Liu, P. L.-F., Woo, S.-B., & Cho, Y. S. (1998). Computer programs for tsunami propagation and inundation. Cornell University, Report No. CE-TR-186.