地震預報怎樣才不成為後炮？乞今為止，人類還無法做到對所有地震進行準確預測。有專家說：“只能對某些特定型別、具備某種特定有利條件的地震進行預測”。那麼，符合特定條件的地震有多少呢？絕大多數屬非特定型的。也就是說許多預測基本都屬馬後炮。所以，地震準確的預測乞今仍然是一個世界性難題。

原因是無法獲得地球足夠深度的地質資料，所有的對地球磁場、電場變化的監測感測器預埋深度相對於地球半徑而言只是表皮之表皮，所測得的變化資料並不反應地球內部活動規律。歸納有以下三個原因：

第一、無法取得地球足夠深度的內部變化具有有代表性的引數。

第二、無法直接可視地球內部情況。

第三、所有方法獲得的引數都是透過間接手段得到，並不掌握地球的內部有代表性的第一手資料。

有人試圖利用統計學方法來研究地震，尤其是對6～7級以上的大地震成因統計分析，實現對地震的有效預測，結果證明這條路是走不通的。

作者姑妄言之，可能地震研究的思維方法已經走入了一條死衚衕。所有的引數監測都停留在地球的表皮的假像。過度迷信何依賴現代化的所謂監測裝置，可能犯了技術上的方向和路線性錯誤。

業界忽略或蔑視中國古老的物像與地震的關係研究成果。特別是大震前物像異常變化的成因。可能業內認為民間小術難登大雅之堂，沒有大的學術價值，反被同行所恥笑。其實，思路轉向可能就是“柳暗花明又一村”的景象。

可以肯定的說，目前人類現在還不能提前預測地震的發生，即便在將來很長一段時間也做不到。

地震發生，簡單來看是由於板塊運動，導致岩石受到應力變化，聚集到一定程度突發破裂，這就是地震。地震的巨大破壞性使得人們一直想方設法來減輕地震災害，提前進行準確的預測地震就被寄予厚望。

實際上，地震的發生看似有其自身的規律，但目前更多的是從地震活動歷史資料經常分析統計，而且這些幾十年上百年的地震監測結果，對於地震活動孕育過程而言，這個時間視窗顯得非常小，有窺豹一斑的感覺，因而想找到地震活動規律就顯得力不從心。

另外，板塊執行導致地殼中的應力時刻執行變化之中，這也是地震的孕育過程，可我們目前人類還沒有能力時刻監測應力狀態和水平，也就無從瞭解地震發生時的應力臨界狀態。

基於多方面的客觀因素，目前人類還不能提前預測地震，要解決這一世界難題還需要很長的路要走。

可以預測地震。原理跟候風地震儀一樣。

需要天氣預報提供歷史13天每個小時的風向（24個方向風向），風速。空穴來風、山谷風、海濱風不可作為占卜依據。

逢土日（60甲子日裡，有12天是土日），若陰天，若風從正南來，開始在午時，風速為五音，對應五音的當日、三、五、七、九日無雨，則必然會地震，或風從…（情況很多，內容很複雜），可以占卜到哪個諸侯國地震，地震傷害程度，距離測風點多遠，但是不能占卜到接下來13天之內具體哪天地震，書裡沒寫呢。

得會奇門遁甲。就可以一看就知。

推薦書籍，奇門遁甲，黃帝佔，洛書。

我買滴書，一個配圖都沒得，錯別字一堆，看著腦殼疼。

人類目前還不能對所有地震進行預測，而只能對某些特定型別、具備某種特定有利條件的地震進行預測，因而地震預報仍然是一個世界難題！其中的原因有三：

首先，地震孕育於地球內部數百公里甚至上千公里處，但是人類目前能夠鑽孔研究的最深距離不超過13公里。因而，還不能直接對地震孕育過程進行觀測。從而只能透過間接的手段瞭解地震孕育發生過程，從而缺乏第一手資料，此難點一！

其次，雖然由於現在媒體發達，地震資訊傳播便利，給我們的感覺是地震很多，實際山每年發生的地震，大多數在海洋，同時對研究地震預測有較大幫助的7級以上的地震其實個數並不多！從而，使人類試圖利用統計學方法來總結地震、尤其是大地震規律，從而預測地震的道路也基本行不通！

最後，由於不能直接觀測地震孕育發生、也沒有進行統計預測的足夠樣本，因此人類至今對地震孕育的規律也沒有了解清楚。

因此目前我們能做的就是提高觀測水平，積累地震震例資料，為以後全面實現地震預測積蓄力量！

我四川的，我都預感到了，前幾天的天氣很是詭異，跟以前的四川是大不一樣的，天氣隨然很熱，但晚上風颳得很大，雨夾雜著冰雹，閃電雷鳴，有些樹都曾吹倒過，白天天很黃昏，但還是高溫熱，也許這就是地震的前兆吧

地震預測難就難在地球是無法進入的。所謂上天容易入地難，我們人類可以鑽探到的位置還不及地球半徑的幾千分之一。

人類無法進入地球內部，但是科技可以。比如地球物理勘探。這種技術就像是在給地球做CT，當地球產生的震動波穿透地球內部，便會把地球內部的資訊傳遞給地面的地震臺，人類在地震臺瞭解地球內容的運動，正是利用地震波來知曉可能的地震。這種技術因為可以探測地球深部，所有被視為可以探索地震正發生時地殼的狀態和變化的方法，並可以讓人們瞭解到地震的成因。雖然我們的技術在不斷創新，但地震的成因遠比任何我們已知的自然現象都要複雜，可以說想真正瞭解到地球內部的狀況還需慢慢長路。

目前，地震預測主要有兩個方向。一個是探明地震發生的機理，一個是尋找地震前兆。探明機理主要是探明地殼內的結構和物性變化，對地震能否孕育做出識別。而研究地震前兆，主要是藉助感測器、大資料、人工智慧技術來尋求與地震相關的現象。找到當地球內部發生運動，該地區表面、外層的空間、大氣會發生什麼反應。所以說，地震的預測仍然是人類的夢想，那既然無法做到預測，我們在日常的生活中應該怎麼辦呢？

首先，災害意識不能少。另外可喜的是，中國發布了第五代中國地震動峰值加速度區劃圖，可以告訴我們如果發生地震，哪些地方的地震會強烈，危險更大些。

對於我們防震減災都是重要的指導意見。

地震提前預報就是“地震儀”原理，震是地震原因，地震儀代替動物，接收震“拉磨雷”訊號，震爆能量流體，滯後這個訊號，汶川地震這個訊號提前五天，也就是說地震前五天，2008.05.07中午就發生大震，我和南寧地震局養眼鏡蛇，同時接收訊號的。我們必須還原地震文化遺產防災。鞍山地震是大震前兆，打春後大震才能出現。這是《張衡傳》理論，探索的地震機理，背叛祖先就要承受自然災害。繼續祖先文化遺產，傳承候風遺產文化，地震沒有二次傷害，建築遮蔽候風流體，起到避震作用。

1 實驗球以經緯點、點入熱量膨脹伸縮合金棒：核芯內球＋極速真空層＋次級速汽化層＋超高溫熔體層＋低溫鹽水層＋常溫石化層＋微縮建築、道路、植被……2 熱導至三點合金棒，他處合金棒伸縮。可察

隨著技術的發展還是有這個可能。

俄克拉荷馬州從未因地震而出名過。在2009年之前，這個州每年僅發生過兩次三級以及三級以上的震動（3級的危機相當於架子上的東西晃動但房屋並不會遭到破壞的程度）。然而到了2015年，這個數字卻飆升到了900多，不過在去年有所減弱，降至304起。

這種飆升的現象被認為跟該州蓬勃發展的水力壓裂廢水處理行業相關，這讓地震學家有些措手不及。作為一個沒有豐富地震歷史的地區，俄克拉荷馬州並沒有足夠豐富的地震探測和定位裝置，所以它很難搞明白背後的根本原因。

資料圖

為此，地震領域資深研究者Thibaut Perol以及其來自哈佛大學工程與地球科學系的同事提出了用人工智慧(AI)擴大該州地震檢測儀的靈敏度。今日，他們將相關研究報告結果發表在了《Science Advances》上。

Paerol介紹稱，AI地震檢測法跟Alexa、Siri等數字助手所用的語音檢測系統非常相似。說白了就是要在噪音之中檢測到訊號。像Alexa，它要遮蔽掉指令釋出者聲音之外的聲音，對於地震儀來說它要消除的是地球上正常的地質震動聲。

為了實現這一目標，Perol及其同事讓一個腦回神經網路接受訓練使其掌握辨別背景噪音的能力。跟所有神經網路一樣，這套系統也需要資訊輸入然後從中學習常規模式。一旦它掌握了周圍聲音那麼它就能在資料庫中將其移除最後留下隱藏起來的小地震聲。此外，這套神經網路甚至還能透過與歷史資料的匹配辨別出個別地震的下落。

Perol表示，透過這種方法他們能夠檢測到震級為0或小於1的地震，而這些訊號是人們無法用肉眼看到的。

此外他還表示，如果這套神經網路能夠在俄克拉荷馬州得到廣泛應用的話，那麼它將能幫助地震學家找到該州地震發生的確切原因，甚至還可能會幫助預測地震。

地震百分百提前預測不了。不等預測，一切都過去了。人雖然提前預測不了，但動物震前是有感覺的，雞飛狗跳的，老鼠搬家，四處亂竄的，還有其它動物集體惶恐不安的，都要引起注意。特別是農村家有水井的，在地震發生前，井水會漲溢位來（小的地震是不會漲的）。

地震可不可以提前知道？這叫地震預報。

首先地震母語是漢語，地震一詞出自於中國傳統文化《張衡傳》。是張衡發明了地震儀，成功預報了地震，民間流傳開。范曄收集民間口頭流傳，整理敘述天文學家，東漢時期張衡發明地震儀的，前後經歷和背景。陳述地震儀構造、形狀、外觀，主要是預報地震原理，牙機被訊號波動，銅丸墮落蟾蜍口裡，蟾蜍是蹦跳動物，銅丸掉進口裡時，蟾蜍是下落過程，蟾蜍另一端是抬高，頂響尊蓋。

撥動牙機訊號是決定地震儀原理訊號，也就是張衡根據訊號物理性質，發明的地震儀。東漢時期張衡就知道動物驚恐預報地震，不是所有動物都能預報，為了準確接收訊號代替動物預報，發明地震儀接收八個方向。雖然我在汶川地震前，經歷過動物驚恐，感受訊號物理性質。我也發明不了地震儀，但是我成功挖掘了地震儀，有人說地震儀沒有考古發現實物，范曄《張衡傳》說明不了地震儀預報地震。我的發現是科學還原地震儀功能和原理。

當今中國地震研究怎麼了？背叛祖宗留下地震文化遺產，主流地震局崇洋媚外，追隨板塊偽科學草菅人命。多大災難都沒事人是的，生命只能放進廢墟里搶救。歷史罪人就是板塊就幫騙子，拿洋肉往龍身上貼。民間有多少觀天預報地震，不敢說。民間發現《地震為什麼會動》，不接納。地震局是一群劊子手，唐山、玉樹、蘆山、汶川地震，傷亡、傷殘人類。就板塊假定理論，初中生都能揭穿偽科學，如果坐下來求證板塊，媒體都能提問板塊那麼露