精確預測海嘯對於防災至關重要，但傳統方法高度依賴詳細的海底地形圖，而這些數據往往難以取得。
 
由柯彥廷助理教授領導的研究團隊，突破這一挑戰，提出了一種全新的方法，不再依賴精確的海底地形數據。研究團隊利用環境噪音干涉法，分析了太平洋深海海嘯監測系統（DART）長達10年的背景海洋噪音數據，並從中推導出低頻重力波（IGWs）的經驗格林函數，這些波動與淺水區的海嘯波形高度相似。
 
為了驗證這項方法的可行性，研究團隊將其應用於阿拉斯加的一次真實海嘯事件，結果顯示，該方法的預測結果與實測壓力數據的吻合度優於傳統的康乃爾多重網格耦合海嘯模式（COMCOT）。這項技術成功消除了對精確海底地形資訊的依賴，為缺乏詳細地形數據的地區提供了一種更可行的海嘯預測解決方案。
 
這項突破性的研究不僅能提升防災準備能力，還能大幅提高海嘯預測的準確性，最終有助於減少災害損失，拯救生命。
 
研究成果已發表於Geophysical Research Letters： 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, e2024GL113971. https://doi.org/10.1029/2024GL113971
 
圖一、(左)全球壓力計資料分布與其功率譜密度(PSD)在過去十年間的變化。(右)針對真實海嘯事件進行波形擬合比較。黑色為觀測資料，藍色為COMCOT模擬波形，紅色為本研究方法計算波形。
 
本文轉載自台灣大學海洋研究所，連結如下: https://www.oc.ntu.edu.tw/researchreports/35744/