俄罗斯海岸发生大地震引发大规模疏散,远至夏威夷
十大地震之一曾经记录过刚刚袭击了堪察加半岛,这个面向太平洋的人口稀少的俄罗斯半岛。8.8级地震有其震中在堪察加半岛海岸附近的海里。
像这样的大地震会引发毁灭性的海啸。这次地震引发也就不足为奇了大规模疏散在俄罗斯、日本和夏威夷。
但是,尽管地震强度巨大,但预计由此产生的海啸产生的波浪非常小。四米高的海浪已被报道在俄罗斯。
但预计其他地方的海浪要小得多,中国的海浪范围为 30 厘米至 1 米,日本、夏威夷和所罗门群岛的部分地区以及太平洋另一边的厄瓜多尔和智利的海浪在 1 至 3 米之间。
那么,为什么日本和美国部分地区的当局宣布疏散令?一方面,海啸波可能会突然升级,即使是较小的海啸波也会带来惊人的力量。但主要原因是,延迟的疏散命令会引起恐慌和混乱。要好得多谨慎行事.
太早总比太晚好
当海啸监测中心发布有关海浪的预警时,通常会给出很广的范围。这代表了最终波浪大小的巨大不确定性。
作为地震科学家朱迪思·哈伯德和凯尔·布拉德利写:
海岸的实际波高取决于海底的特定测深[水下地形]和海岸线的形状。此外,波浪如何影响海岸取决于陆地的地形。不要事后猜测海啸警报:疏散到地势较高的地方,等待一切顺利。
如果让普通人决定是否撤离,许多人可能会看到预计的波高并认为“有什么问题?这就是为什么疏散通常是专家的工作。
行为科学家发现,如果人们认为风险是真实的,那么他们更有可能遵循疏散建议,如果他们信任当局如果有社交线索例如朋友、家人或邻居撤离。
如果疏散工作做得好,当局将引导人们沿着安全道路前往位于海面足够高的避难所或安全区。
当官方疏散区外的人自行逃离时,这被称为影子疏散.当人们误解警告、不相信官方界限或“以防万一”离开更安全时,经常会发生这种情况。
虽然可以理解,但影子疏散可能会使道路超载,堵塞疏散路线,并使为风险最大的人准备的避难所和资源紧张。
弱势群体例如老年人和残疾人通常疏散速度较慢或根本不疏散,使他们面临更大的风险。
在日本等富裕国家,海啸经常受到威胁,演习和风险教育使疏散更加顺利,并且让更多人撤离.
日本也有指定的垂直避难所——人们可以逃往的建筑物——以及沿海警报器和指向海啸“安全区”的标志。
相比之下,大多数受海啸影响的发展中国家没有这些系统或基础设施。因此,死亡人数不可避免地会更高。
更准确的警告,更少的误报
当海啸警报发布但没有危险的波浪到达时,就会发生误报。误报往往源于快速行动的需要。由于海啸可以在海底地震发生后几分钟内到达海岸线,因此在海啸的实际规模或影响得知之前,早期预警是基于有限且不精确的数据——主要是地震的位置和震级。
过去,海啸警报是使用最坏情况估计基于将地震规模和位置与固定警报级别联系起来的简单表格。这些没有考虑到海底如何移动或能量如何转化为排水量的复杂不确定性。
即使海上的海浪很小,它们在岸边的表现也可能不可预测。潮汐计读数很容易被附近的海湾、海底形状和水深扭曲。这种方法往往以频繁误报为代价。
一个鲜明的例子出现在 1986 年,当时夏威夷在阿留申群岛附近发生地震后进行了大规模疏散。虽然海啸确实准时到达,但海浪并没有造成任何洪水。疏散引发了大规模的交通拥堵,企业停顿,并让该州付出了代价估计 6300 万澳元.
1987年,美国启动了DART计划。这个网络深海浮标跨太平洋乃至全球,实时测量海洋压力的变化,使科学家能够验证海啸是否真的产生,并更准确地估计其规模。
当发生海啸误报时,人们会对疏散令和合规性下降更加怀疑。有些人想亲眼看到威胁。但这会延迟行动,并加剧危险。
从简单的表格和推论转向观察数据,大大减少了误报,提高了公众信心。今天的海啸警报将地震分析与实时海洋数据相结合。
我们从过去的海啸中学到了什么?
2004年,印度尼西亚亚齐海岸发生9.1级大地震,引发了印度洋海啸,有记录以来最致命的一次。高达 30 米的海浪淹没了整个城镇。
整个地区有超过 227,000 人死亡,主要发生在印度尼西亚、斯里兰卡、印度和泰国。所有这些国家的海啸准备程度都很低。当时,有无海啸预警系统在印度洋。
2011 年日本更强烈的地震和海啸造成近 20,000 人死亡。这是一个可怕的伤亡,但远低于 2004 年印度洋海啸。疏散发生,许多人到达了地势较高或进入高楼。
2018年,7.6级地震袭击苏拉威西岛中部在印度尼西亚,引发高达 7 米的海啸波。公民的怀疑和缺乏清晰的沟通意味着很多人没有及时撤离。超过 4,000 人死亡。
这些例子表明了警告系统和疏散的重要性。但他们也表明他们的局限性.即使有预警系统,由于公众的怀疑和沟通失败,仍然可能造成重大生命损失。
人们应该怎么做?
在最坏的情况下,海啸会摧毁大片海岸线并导致数十万人死亡。他们不应该被低估。
如果当局发布疏散令,绝对值得遵守。尽早撤离并有序地找到一个安全的地方,总比离开太晚并试图在交通拥堵、道路被洪水淹没和大范围破坏的情况下逃离城市或城镇要好得多。