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花蓮地震/熱門關鍵字竟是它!新制「地震分級」一圖就懂

作者 網路溫度計 責任編輯 黃安眴 報導
發佈時間:2024/04/04 11:07
最後更新時間:2024/04/04 11:07
403強震花蓮災情慘重。(圖/胡瑞麒攝)
403強震花蓮災情慘重。(圖/胡瑞麒攝)

昨(3)日花蓮外海發生芮氏規模7.2強震,最大震度為花蓮縣和平6強,全台各地幾乎都感受到明顯搖晃。本次為繼921大地震後,25年來規模最大的一次地震,中央氣象署也提醒,未來3至4天內可能還會出現規模6.5以上至7.0的餘震,提醒民眾特別留意。《網路溫度計DailyView》透過熱門關鍵字分析,整理過去8小時關於「地震」的網路討論重點。

7.2強震全台關注 PWS、震度、地震險成討論焦點

 

透過《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統調查,今日截至16時為止在關於「地震」的網路討論中,可以看到「主震」、「餘震」、「地震帶」、「芮氏」等地震相關字詞,國家級警報相關的話題也不斷被提起,「pws」(災防告警系統)同樣登上熱門關鍵字。此外,也有不少人關心這次地震的「震度」分級,並聯想到「1999年921」大地震,此為繼921之後規模最大的地震。在討論災情之餘,也有人開始關注「地震險」的「投保率」。

地震關鍵字分析。(圖/網路溫度計)

6強、6弱是什麼?新制地震分級更符合實際情形

 
在這次地震中,各地的震度也引發關注,舊制的地震震度分級表分為0級至7級,不過由於舊制的分級未考慮到加速度持續時間,因此偶爾會出現「地震規模小,震度卻很大」的情況。為了讓震度分級更符合實際情況,氣象署修改了震度計算方法,並且於2020年1月1日開始採用新制震度。

在新制下加入加速度實際影響的考量,5級(含)以上至6級的震度被細分為5弱、5強、6弱、6強,分級由原先的8個層級增加至10個。經氣象署測試,新的震度計算方式服讓高震度地區和災害實際發生區域有更高的關聯性,同時也讓相關單位在地震發生時能更加彈性地運用、參照此標準。

新制地震分級。(圖/中央氣象署)

震度分級標準一覽

0級(無感)

體感:人無感覺。
室內:無明顯影響。
戶外:無明顯影響。

1級(微震)
 

體感:人靜止或位於高樓層時可感覺微小搖晃。
室內:無明顯影響。
戶外:無明顯影響。

2級(輕震)

體感:大多數人可感到搖晃,睡眠中的人有部分會醒來。
室內:電燈等懸掛物有小搖晃。
戶外:靜止的汽車輕輕搖晃,類似卡車經過,但歷時很短。
 

3級(弱震)

體感:幾乎所有人都感覺搖晃,有的人會產生恐懼感。
室內:房屋震動,碗盤門窗發出聲音,懸掛物搖擺。
戶外:靜止的汽車明顯搖動,電線略有搖晃。

4級(中震)

體感:有相當程度的恐懼感,部分的人會尋求躲避的地方,睡眠中的人幾乎都會驚醒。
室內:房屋搖動甚烈,少數未固定物品可能傾倒掉落,少數家具移動,可能有輕微災害。
戶外:電線明顯搖晃,少數建築物牆磚可能剝落,小範圍山區可能發生落石,少數地區電力或自來水可能中斷。

5弱(強震)

體感:大多數人感到驚嚇恐慌,難以走動。
室內:部分未固定物品傾倒掉落,少數家具可能移動或翻倒,少數門窗可能變形,部分牆壁產生裂痕。
戶外:部分建築物牆磚剝落,部分山區可能發生落石,少數地區電力、自來水、瓦斯或通訊可能中斷。

5強(強震)

體感:幾乎所有的人會感到驚嚇恐慌,難以走動。
室內:大量未固定物品傾倒掉落,家具移動或翻倒,部分門窗變形,部分牆壁產生裂痕,極少數耐震較差房屋可能損壞或崩塌。
戶外:部分建築物牆磚剝落,部分山區發生落石,鬆軟土層可能出現噴沙噴泥現象,部分地區電力、自來水、瓦斯或通訊中斷,少數耐震較差磚牆可能損壞或崩塌。

6弱(烈震)

體感:搖晃劇烈以致站立困難。
室內:大量家具大幅移動或翻倒,門窗扭曲變形,部分耐震能力較差房屋可能損壞或倒塌。
戶外:部分地面出現裂痕,部分山區可能發生山崩,鬆軟土層出現噴沙噴泥現象,部分地區電力、自來水、瓦斯或通訊中斷。

6強(烈震)

體感:搖晃劇烈以致無法站穩。
室內:大量家具大幅移動或翻倒,門窗扭曲變形,部分耐震能力較差房屋可能損壞或倒塌,耐震能力較強房屋亦可能受損。
戶外:部分地面出現裂痕,山區可能發生山崩,鬆軟土層出現噴沙噴泥現象,可能大範圍地區電力、自來水、瓦斯或通訊中斷。

7級(劇震)

體感:搖晃劇烈以致無法依意志行動。
室內:幾乎所有家具都大幅移動或翻倒,部分耐震較強建築物可能損壞或倒塌。
戶外:山崩地裂,地形地貌亦可能改變,多處鬆軟土層出現噴沙噴泥現象,大範圍地區電力、自來水、瓦斯或通訊中斷,鐵軌彎曲。

分析說明
分析區間:本文分析時間範圍為2024年04月03日00:00至2024年04月03日16:00。

資料來源:
《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統擁有巨量資料,以人工智慧作語意分析之工具資料蒐集範圍:每月處理1000億以上中文資料的網路社群大數據資料庫,其內容涵蓋Facebook、YouTube、新聞媒體、討論區、部落格等網站。

研究方法:
《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統擁有巨量資料,以人工智慧作語意分析之工具資料蒐集範圍:每月處理1000億以上中文資料的網路社群大數據資料庫,其內容涵蓋Facebook、YouTube、新聞媒體、討論區、部落格等網站,針對討論『地震』相關文本進行分析,調查「熱門關鍵字(註1)作為本分析依據。

*註1 熱門關鍵字:透過『KEYPO大數據關鍵引擎』輿情分析系統,萃取網路上的文章與主題共同出現的關鍵熱詞;次數越多,字詞越大;可用來釐清核心議題與重點人事物。

本文由《DailyView 網路溫度計》授權提供
 

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花蓮連續地震

網路溫度計

#地震#花蓮#芮氏規模#花蓮地震#0403地震#921大地震#地震震央#餘震#震度#倒塌

專欄作者介紹

作者

網路溫度計

《網路溫度計DailyView》大數據趨勢專家透過網路社群、新聞時事資料庫《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統,每月處理逾千億的中文資料、網路語意,分析關鍵數據,發表最具公信力與參考價值的每日調查報導和口碑聲量排名,提供企業品牌、政治、科技生活、娛樂等產業洞察。我們致力於將複雜的大數據資訊轉化為易懂的洞察,讓你輕鬆掌握社會脈動與市場趨勢。
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