去年12月，怀特岛火山毫无预警地喷发，造成21人死亡。
新技术使提前预警成为可能，从而挽救生命。
去年12月9日，前往怀特岛（Whakaari/White Island）的游客没有收到火山即将猛烈喷发的预警。酸性蒸汽和气体爆发，造成21人死亡；大多数幸存者伤势严重，并遭受严重烧伤。
这场悲剧促使我们开发早期预警系统。我们的研究显示，火山喷发前会出现地震活动模式，因此有可能提前预警。如果当时已经部署我们的系统，它本可以在火山致命喷发前16小时发出警报。
促使我们开展这项工作的另一个原因是，新西兰还有几座火山也构成类似威胁。1903年，热门旅游目的地怀芒古地热区发生爆炸和喷涌，造成三人死亡；2006年，劳尔岛发生喷发，造成一人死亡；2007年，鲁阿佩胡山喷出的火山弹造成重伤；2012年，游客在汤加里罗国家公园一条热门一日徒步路线上两度险些遭遇喷发。
我们的自动预警系统提供实时危险信息，大幅提升安全保障，既能保护游客，也能帮助运营方判断何时适合前往火山。
新西兰拥有一个监测仪器网络，可持续测量哪怕最微小的地面运动。这个GeoNet网络以高频率传输火山数据，包括怀特岛（Whakaari）的数据，但目前尚未将其用于火山喷发实时预警。
尽管符合国际最佳实践，GeoNet现行的火山警戒级别（VAL）系统更新速度仍然太慢，因为它主要依赖专家判断和共识。它也不估算未来喷发的概率，而是反映火山过去的状态。怀特岛过去所有喷发发生时的警戒级别都是1级或2级（不稳定），而警戒级别只在事件发生后才上调。
我们的研究采用机器学习算法和过去十年的连续监测数据。在此期间，怀特岛有记录的喷发共五次，其中许多与2019年的事件相似。自1826年以来，怀特岛已发生30多次喷发。并非每次都像2019年那样猛烈，但由于浅层岩浆上方的热液区中困有热水和蒸汽，我们预计每隔一至三年就会发生破坏性爆炸。
去年的喷发前有17小时的地震预警。预警始于一段强烈的地震活动，持续四小时。我们认为，这是新鲜岩浆流体上升，给上方岩石中困住的气体和水增加了压力。
最终压力导致其爆裂，就像高压锅盖被炸开一样。2013年8月一次喷发前30小时也记录到了类似信号；2012年的另外两次喷发前也出现了这一信号，尽管没那么明显。
构建早期预警系统
我们使用先进的机器学习算法分析地震数据，寻找喷发前尚未发现的模式。结果显示，四小时的能量爆发是一种信号，往往预示着喷发即将发生。
随后，我们用这些喷发前的模式训练计算机模型，使其能够发出警报，并测试它能否预判未曾用于训练的其他喷发。模型将继续“从经验中学习”。我们用来训练它的每一次新事件，都会提升它预测未来的能力。
我们还研究了如何优化警报发布时间，以打造最有效的预警系统。关键取舍在于：系统是要高度灵敏、频繁发出警报，还是设置较高门槛、但也会漏掉一些喷发。
我们最终选定的阈值是：每当喷发可能性超过8.5%时就发出警报。这意味着每次警报持续约五天，警报发出后发生喷发的概率约为十二分之一。
该系统本可以在怀特岛最近五次重大喷发中的四次前发出警报，也本可以在2019年喷发前16小时发出预警。但这些评估是事后回看得出的：预测系统只能通过未来数据证明自身价值。
我们认为，像2019年那样或规模更大的喷发很有可能会被探测到。相应的代价是，如果采取行动响应警报，岛屿每年约有一个月将对游客关闭。
接下来
我们已连续运行该系统五个月，每天24小时、每周7天不间断，并正与GNS Science合作，研究如何将其纳入现有规程，以加强相关流程，并为新西兰火山提供更及时的预警。
我们计划将该系统扩展至新西兰其他活火山，包括汤加里罗山和鲁阿佩胡山；这两座山每年接待数万名游客。最终，该系统也可能适用于世界各地的其他火山，例如日本御岳山；该山2014年的一次喷发造成63人死亡。
鉴于这类早期预警系统具有巨大的公共价值，我们已将所有数据和软件以开源形式发布。
怀特岛的大多数喷发似乎可以预测，但未来很可能仍会出现无法预警的事件。2016年曾发生一次喷发，事前没有明显的地震前兆，因此我们的预警系统无法提前预测。
如果有足够数据来训练模型，其他火山的喷发也可能通过类似方法预测。无论如何，无论是否借助早期预警系统，人工操作人员都将继续发挥重要作用，保护居住在火山附近或到访火山的人们。
