智能手机助力地震监测：新型公民科学项目的突破
2024年6月8日，意大利弗莱格雷火山口红色警戒区展开了由29个地震观测站与8151部市民智能手机共同参与的“地震网络”（EQN）公民科学项目。得益于智能手机的广泛部署，EQN网络在红色警戒区内实现了对未设传统观测点区域的高密度覆盖，从而能以更高的空间分辨率捕捉地面震动的变化。研究成果已发表于《自然通讯》，并采用CC BY-NC-ND 4.0许可协议开放获取。
地震的影响不仅取决于震级和震源深度，还受到局部地质条件的显著影响，这种现象被称为“场地效应”。在城市区域，高分辨率场地效应分布图对于识别地震发生时可能遭受更大破坏的区域和建筑类型具有重要意义。
由意大利贝加莫大学弗朗西斯科·菲纳齐教授、德国亥姆霍兹地球科学研究中心法布里斯·科顿教授及法国欧洲-地中海地震中心雷米·博苏博士领导的一项研究，通过整合市民智能手机数据与统计建模方法，成功绘制出高细节度的场地放大效应图。智能手机内置的MEMS加速度传感器，尽管主要用于支持互动游戏，但其性能足以探测地震震动。
研究团队将弗莱格雷火山口区域数千部手机的震动数据与空间统计模型相结合，构建出远超传统地震观测站能力的地质结构震动放大分布图。这些数据为地震灾害评估和应急响应提供了关键支持。
“地震网络”公民科学项目催生创新监测方法
这项技术突破依托于“地震网络”（EQN）公民科学项目，该项目由菲纳齐于2013年发起。截至目前，EQN已吸引超过2000万名用户参与，成为全球利用智能手机实现地震监测和预警的代表性项目。当地震发生时，参与项目的手机能迅速检测震动并上报，系统在数秒内即可向周边用户发出预警，为避险争取宝贵时间，有时可延长至半分钟以上。
虽然已有研究表明智能手机可用于地震监测，但如何利用其数据绘制地面震动的空间分布图仍是技术挑战。与专业地震仪器不同，智能手机的加速度传感器测量易受设备位置、建筑结构等因素干扰。
为克服这些限制，研究团队引入了空间统计模型，该模型能够有效消除设备和建筑的个体差异，从而揭示底层震动的放大模式。尽管单部设备的读数可能包含噪声，但数千部手机的数据聚合分析，可与传统地震数据融合，生成高分辨率的震动放大效应图。
首幅高分辨率震动放大效应图诞生于红色警戒区
位于那不勒斯附近的弗莱格雷火山口区域居住着约50万居民，同时属于火山与地震高风险区，是测试这一新技术的理想区域。2024年4月至6月，该地区地震活动频繁，为研究提供了丰富数据。在130平方公里的红色警戒区内，约有7000至9000名市民通过EQN项目贡献了数据，而该区域内的地震观测站仅有29个。
研究团队基于这些数据绘制出首幅高分辨率震动放大效应图。菲纳齐指出：“EQN智能手机网络覆盖了红色警戒区内无传统观测点的区域，使我们能够更精细地解析整个区域的地面震动变化。”
分析结果显示，在仅10公里的范围内，由表层地质结构引起的地震波放大效应差异显著：警戒区东部的放大系数在0.25至0.5之间（震动衰减），而西南部则达到2至3（震动放大）。
高分辨率震动图对应急响应具有战略价值
未来若该地区再次发生地震，研究团队可将历史智能手机数据生成的震动放大效应图，与地震后收集的加速度数据结合，生成高分辨率的“震动图”（ShakeMap）。ShakeMap能够直观呈现不同区域的震动强度，已成为地震影响评估、情景模拟和应急响应规划的重要工具。
GFZ地球科学研究中心“地震灾害与风险动力学”部门负责人科顿教授表示：“随着全球城市化进程加快，对高分辨率震动图的需求日益增加。本研究证明，通过结合市民智能手机数据与传统地震网络数据，可以在人口密集的城市区域生成高精度、场地特定的震动图，有助于更精确地评估地震风险。”
更多信息：Francesco Finazzi 等人，市民智能手机揭示城市区域地震震动规律，《自然通讯》（2025）
期刊信息：《自然通讯》（Nature Communications）