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「密集恐懼症」可能大家都有所了解，密集恐懼症（Trypophobia）是一種恐懼症，其主要症狀是對密集排列的相對小或有孔洞的事物敏感，如蓮蓬、肥皂泡、青蛙卵及蜂巢（來源於perplexity.ai，最近很火的ChatGPT 類似款）。對於部分人來說，密集的東西比較恐怖，沒有想到的是，地震也有「密集恐懼症」。這該從何說起呢？就從地震屬性談起吧。
彩色泡泡（來源：搜狐）
地震，就我們所理解的，就是地震動。地殼的顫動傳達到地面，如果我們沒有感受到那就是無震感的地震，如果天崩地裂，那麼這個地震震級就往高了去了。拋開地震震級不談，我們總是收到相應的地震速報，大致包含了以下關鍵資訊：震級大小，發震時刻，發震位置，發震深度以及震中距（你與地面地震中心的距離）等。
地震速報截圖
那你有沒有思考過，這些資訊到底是怎麼來的？有過一定了解或者環境周邊見過的，一定知道地震臺，這就是固定的地震監測系統，全國的地震臺所組成的臺網就是地震臺網——密集地震觀測網(Dense Observation Network)，這是監測地震的天眼。因此利用地震臺網，再結合一些技術手段就可以定位到地震發生的相關資訊（地震定位多臺法等等）。不過，對於區域性的地震而言，地震臺的數量是相對少的，這就導致了一定的侷限性。那為什麼不多建一些呢？考慮到實際成本、實際效用，如果國家沒有富足到隨意撥科研經費的程度，那就不會存在太多的固定地震臺。因此，相對固定地震臺，流動地震臺（也就是節點地震儀）也就體現了它的優勢。
節點地震儀（SmartSolo）
節點式的地震儀因為其便於攜帶的特性，因此被地球物理學家廣泛應用在區域性的科學研究上。而不同的佈設方式，對於不同的科學問題又會有不同的作用。近年來計算機和儲存的發展使得資料處理的算了大幅提升，這個時候「密集臺陣」——超密集地震臺陣 (Dense Seismic Array)，就應運而生了。密集臺陣得益於其佈設的密集性，能夠對區域地球物理問題有著很好的解決能力。那為什麼密集臺陣能夠有效得解決區域地球物理問題呢？這是因為密集的觀測能夠獲取到更多的觀測資料，結合後續的處理分析，能夠獲得更多的有效資訊。例如，在地震定位方面，密集臺陣能夠獲取到更多的地震走時資訊，這就為其精確定位提供了更多的約束。
eSeis陸上節點地震儀器達到國際領先水平並實現產業化（科學網）
早在2011年，美國相關高校研究人員就在洛杉磯長灘（Long Beach）佈設了間距約100m的密集臺陣，5200個地震儀以500Hz的取樣連續監測了6個月，覆蓋的工區範圍達到了10km * 7km。2012年又佈設了另外一期密集臺陣，數量是2500個，其下方是Newport-Inglewood 斷層帶。雖說已經是十年前的觀測實驗了，但是圍繞著這個實驗的相關工作一直到現在都陸陸續續地公佈，這就是科研工作的特性，不同時期不同技術方法的發展能夠對於舊資料的有更好的理解。
洛杉磯長灘兩期密集臺陣——藍框一期、綠框二期 （Lei et al., 2022）
2016年，Inbal 等研究人員利用長灘的這個密集臺陣研究了臺陣下方的地震活動性。如何研究活動性呢？研究基礎就是地震定位，我們知道密集臺陣的特性就是各個地震儀之間資料的相似性，具體是怎麼相似的呢？我們來看具體的資料。下面這張圖是經過深度學習去噪後的地震資料（關於深度學習，我們後續的推文再來詳細說說），把每個地震儀的波形資料按照震中距排列起來，橫縱座標分別是時間和震中距，我們可以看到地震信號的一個明顯傳播過程，利用這些資訊就可以精確定位到地震起源的位置。
去噪後的地震信號（Lei et al., 2022）
通過地震信號的識別，然後對其定位，就可以獲得觀測時段內的地震定位結果，進而了解其活動性。2016年這篇《SCIENCE》文章的結果表明了，轉換斷層的上地幔存在地震活動性。一般而言陸地上的轉換斷層的地震活動基本侷限在上地殼，而Newport-Inglewood 斷層帶在上地幔也存在地震活動，這就與以往認知不相符，屬於是新的發現了。不過有意思的是，2022年在《SCIENCE ADVANCES》上發佈的一篇文章表明，Newport-Inglewood 斷層帶在上地幔不存在地震活動性。
你們打一架吧
且不論誰對誰錯，只有一點我們get到了，科學認知的過程是曲折且上升的！對相應的具體內容和技術細節感興趣的可以閱讀下原文。
地震定位深度結果圖（Inbal et al., 2016）
密集臺陣技術是近幾年來普遍使用的區域研究的技術手段，也使得地球物理學科有了一個質的飛躍。這也是為什麼說，地震也有「密集恐懼症」！
參考文獻：
[1] Inbal, A., Ampuero, J. P., & Clayton, R. W. (2016). Localized seismic deformation in the upper mantle revealed by dense seismic arrays. Science, 354(6308), 88-92.
[2] Yang, L., Liu, X., Zhu, W., Zhao, L., & Beroza, G. C. (2022). Toward improved urban earthquake monitoring through deep-learning-based noise suppression. Science advances, 8(15), eabl3564.
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