30 秒概覽： 1999 年集集地震後，台灣把地震觀測、即時通訊與校園防災逐步接在一起。今天的強震即時警報不是預測，而是在地震已經發生後，利用先到的 P 波，搶在破壞力較大的 S 波前面發出通知；離震央越遠，可能多出幾秒到數十秒，離震央越近，則可能什麼也等不到。2024 年花蓮地震顯示，真正困難的不只是「快」，還包括能否在破裂方向改變時仍正確估算震度。
吳逸民的低價感測器，從一個問題開始
1999 年 9 月 21 日凌晨 1 點 47 分，集集地震把台灣的地震防災問題從課本推到每一個家庭門口。這場規模 7.6 的地震造成超過 2,400 人死亡、超過 11,000 人受傷。後來的研究與工程改革，也把「能不能在強震抵達前多做一件事」變成一個國家級問題。1
圖：1999 集集地震震度圖。Public domain；Wikimedia Commons 檔案頁。2
圖：集集地震震央位置圖。Public domain；Wikimedia Commons 檔案頁。3
國立台灣大學地質科學系吳逸民教授的研究團隊，後來開發低價位 P 波警報器。它不等待整場地震結束，而是先讀取最早抵達的 P 波，再估算後續震動可能有多大。這個想法的關鍵，不是讓儀器猜中「明天哪裡會地震」，而是把已經發生的地震轉成還來得及使用的訊息。4
📝 策展人筆記：台灣地震預警最反直覺的地方，是它越不像「預言」，越接近真正能救命的科技。
1991 年起，台灣逐步建置自由場強震站，累積強震資料。集集地震則留下大量近斷層紀錄，讓研究者可以把地震波、地盤與建築物反應放在同一張圖上。東華大學的回顧指出，這些觀測資料後來支撐了地震速報、耐震設計與地震工程研究。5
2013 年開始運轉的 P-Alert，把低成本 MEMS 感測器組成高密度網路。中央研究院地球科學研究所的專案頁目前列出 786 個測站。它們不只發出現地警報，也提供即時地震資訊與波形資料，讓研究者能快速製作震度圖。6
這裡的「低價」不是廉價的代名詞，而是密度的策略。若每一個測站都必須使用昂貴儀器，網路就難以鋪得足夠密。若感測器成本下降，更多測站可以被放進校園、研究單位與不同地區，系統便能更早看見地震從哪裡開始、往哪裡走。
這種密度也改變了震後資訊的用途。P-Alert 不只回答「哪裡先搖」，還能把各站的即時訊號拼成震度圖，讓救災單位先看到可能受影響的方向。2025 年嘉義大埔地震的研究顯示，P-Alert 在地震發生後 36 秒產出細緻震度圖。部分震央 30 公里內的現地感測器，也可能早於區域型警報提供通知。7
圖：1999 年地震後，車籠埔斷層穿越台灣校園跑道的現場照片。作者 Bob Yeats；來源 Oregon State University；CC BY-SA 2.0 授權；Wikimedia Commons 檔案頁。8
預警不是預測：P 波先來，S 波比較會破壞
地震發生後，最先抵達的是 P 波。它的速度較快、振幅通常較小。接著到達的 S 波與表面波，往往帶來更強的搖晃。強震即時警報利用的正是這段物理差距：測站先收到 P 波，系統快速解算位置與規模，再在 S 波抵達前向可能受影響的地區通報。9
中央氣象署把這項技術與地震預測清楚分開。預警是「地震已經發生後」的快速通報。預測則是試圖在地震發生前推估時間、地點與規模，目前仍不是短期內能準確完成的工作。9
對台灣而言，這幾秒不是抽象的科學單位。中央氣象署的說明指出，現行作業對台灣本島近岸 10 公里內的中大型有感地震，平均約在發生後 20 至 30 秒完成初步資訊與預估震度。距離震央 100 公里以外的地區，可能取得約 10 秒以上的預警時效。9
距離因此同時決定了預警的價值與限制。離震央很近的地方，S 波可能在系統完成判讀前就到了，形成預警盲區。離得較遠的地方，訊息雖晚一點抵達，卻可能在列車減速、工廠停線、瓦斯切斷或人員就地避難上發揮作用。9
📝 策展人筆記：預警的單位不是「準不準」而已，而是「這十秒能讓誰先做什麼」。
現地型預警直接在使用者附近讀取 P 波，估算當地接下來的震動。區域型預警則整合震源附近多個測站，定位、估算規模，再推算其他地區的震度。兩者可以組成複合型系統，優先採用較快達到發布標準的結果。5
中央氣象署的手機地震預警服務也明確標示，通知約在地震發生後 10 至 15 秒送出，而且只採用部分接近震央的資料以換取速度，因此預估震度與實際感受可能不同。10
這也說明為什麼地震警報不能只看一個手機 App。警報的價值來自測站、演算法、通訊、接收端與應變流程的連接。少了任何一段，剩下的就可能只是螢幕上的一個聲音。
花蓮地震讓「快」遇到方向問題
2018 年 2 月 6 日的花蓮地震，成為 P-Alert 被檢驗的重要案例。研究團隊分析這場規模 6.4 地震的低成本強震網路表現，並展示高密度測站如何在地震發生後迅速產出震度圖與現地警報資訊。11 學術回顧指出，2018 年花蓮地震中，區域型系統發出警報後，P-Alert 現地型網路仍能在部分盲區提供約 2 至 8 秒的預警。11
2024 年 4 月 3 日，花蓮外海發生規模 7.4 的地震。後續研究指出，中央氣象署系統在 15 秒內估算規模 6.8。由於估算偏低，台北都會區沒有收到原本門檻下的警報，而台北實際感受到的震度達 5 弱。12
這不是「系統完全失效」的故事，反而是一個更難回答的問題：當地震破裂朝某個方向快速延伸，若系統早期只看到部分測站，測站分布與資料方向可能讓規模被高估或低估。研究發現，只使用北側測站會出現高估，只使用南側測站則可能低估。測站如何分布，會直接影響預警判讀。12
2024 年花蓮地震也提醒人們，規模並不單獨決定災損。研究比較 2018 與 2024 年花蓮地震後指出，2018 年地震較淺，且米崙斷層破裂穿過花蓮市，局部地動非常強。2024 年地震規模較大，但震源較深、沒有同樣的地表破裂，因此兩場地震的損害形態不同。13
📝 策展人筆記：一個更大的數字，不一定對應更大的城市傷口。真正決定人如何受傷的，還有深度、方向、場址與建築。
花蓮地震後的研究也指出，即時預警與地震資料共享網路有助於促成疏散與應變，但它們只是韌性的一部分。建築耐震、校舍補強、地方政府的決策流程、民間組織與避難經驗，同樣決定警報響起後能否把訊息變成行動。13
從測站到工廠，十幾秒要先分配給誰
高一生把預警盲區變成一個 App
林睿在桃園復旦高中就讀高一時，開始思考「有沒有辦法更快知道地震要來了」。他和郭宸毓不是從科展題目或老師指定作業開始，而是先買材料、自己組裝加速度感測器，再把測到的震動傳回伺服器。這個比行動電源還小的盒子，單台成本不超過新台幣 800 元。後來兩人把測站擴大，組成跨校的 15 人 ExpTech 團隊，做出 DPIP 災害天氣與地震速報 App。14 15
2024 年中央社報導時，團隊已在學校與民眾家中架設逾 150 個自製地震儀。DPIP 將測站訊號傳回伺服器，再依使用者所在地推估地震波抵達時間與搖晃大小。它要處理的不是「預知」地震，而是把國家級區域警報尚未完成計算的時間差，轉成一個可以先通知使用者的民間觀測層。16
📝 策展人筆記：林睿的故事不是「高中生打敗氣象署」，而是把防災科技拆成一個學生也能開始的問題：先做一個感測器，讓資料回得來，再想它能不能在最靠近震央的人收到官方警報前，多提供一個判斷入口。
DPIP 後來不只處理地震速報。ExpTech 的公開程式庫將它描述為防災資訊整合平台，整合強震即時警報、即時震度、地震報告、天氣與各類災害示警。其 TREM-Net 觀測網則由強震觀測與微震觀測兩個子系統組成。這個轉變很重要：一個高中時起步的 App，最後不只是手機上的警報聲，而是把觀測、資料服務與使用者介面放在同一個公共防災問題裡。17
DPIP 也讓「民間 App 能不能取代官方警報」變成錯誤的問法。林睿與團隊仍需要氣象署的資料、測報能力與合作接口。民間測站則補上密度、現地訊號與使用者端的速度。當兩者各自知道限制，合作才不會把幾秒鐘包裝成「一定安全」。16 14 17
中央氣象署列出的應用場景很具體：高速交通工具可以減速，瓦斯管線或維生系統可以關閉，工廠生產線可以停止，電腦硬碟也可以先暫停讀寫。這些功能不要求人先理解整套地震學，而是把警報接到已經設計好的自動控制上。9
校園是另一種應用。早期推動強震即時警報時，系統先以全國中小學作為測試與推廣對象，原因是學校具有明確的應變責任，也有機會在平時演練「警報響起後要做什麼」。9
東華大學的回顧則提到，台灣已逐步發展現地型、區域型與複合型預警，並把訊息延伸到高鐵、台鐵、電梯、瓦斯、電力與逃生指引等應用想像。問題從「有沒有警報」移到「哪些設備已經接好、哪些人知道下一步」。5
更重要的是，預警資料可以在搖晃尚未完全停止時協助排定順序。震度圖不會直接告訴救援人員哪一棟樓一定倒塌，卻能把測站觀測、地盤條件與破裂方向放到同一個空間裡，先標出需要查證的區域。這使 P-Alert 的價值不只在警報前的幾秒，也在警報後的第一張資訊地圖。6 7
對一般人而言，警報最重要的功能往往更小：停止奔跑、遠離玻璃、就地掩護，等主要搖晃過去再移動。若把所有期待都放在警報提前多久，反而可能忽略建築物、家具固定與平時演練才是更長時間尺度的保護。
不能保證每次都響，才是系統必須說清楚的地方
強震即時警報有幾個結構性限制。近震央地區可能落入預警盲區。兩個地震若在很短時間內接連發生，系統可能難以分辨波形。測站背景雜訊、通訊品質或人為干擾，也可能造成誤報。中央氣象署明確把這些限制寫進技術說明，而不是把警報包裝成萬無一失的保證。9
2024 年花蓮地震的研究把另一個限制攤在陽光下：系統必須在資料仍不齊全時做決定，卻又要面對大地震破裂方向、測站空間分布與規模估算的不確定性。更穩定的參數、更周全的測站配置與第二報資訊，都是研究持續改善的方向。12
因此，「沒有收到警報」不能直接等同於「沒有地震風險」，「收到警報」也不等於「知道災害會在哪裡發生」。警報是風險溝通的一個入口，後面仍需要建築設計、社區組織、交通控制、醫療與救援共同接手。
📝 策展人筆記：成熟的防災科技不是承諾不會出錯，而是把錯誤可能發生的地方先標出來，讓人知道下一層保障在哪裡。
台灣買到的不是未來，而是選擇
從吳逸民團隊的低價 P 波感測器，到 2013 年開始運轉的 P-Alert，再到中央氣象署的區域型警報，台灣累積的不是一項孤立發明，而是一套把地震科學接到公共制度的經驗。4 6 9 7
這套經驗也帶著台灣自己的地理條件：島嶼不大、地震頻繁、人口與產業高度集中，測站密度與預警速度必須同時被要求。對一個無法提前知道地震何時發生的社會來說，最務實的進步不是找到神奇的預言，而是讓每一次警報都更接近真實、讓每一座建築都更能承受搖晃，讓每個人都知道那幾秒可以做什麼。
下一次警報響起時，系統可能只替某些地區多買到幾秒。但那些秒數若已經連到列車、工廠、學校與家庭的決策，就不再只是倒數計時。它們是台灣在不能預知地震的條件下，仍選擇提早準備的方式。
參考資料
- A preliminary report on the 1999 Chi-Chi (Taiwan) earthquake — 美國地質調查所的出版品詳情頁，記錄集集地震的初步調查報告，作為台灣防災科技發展的歷史起點。↩
- File:1999 Chi-Chi earthquake intensity map.jpg — Wikimedia Commons 檔案頁標示此 USGS 震度圖為 Public domain；正文使用其原始檔熱網址，不下載圖片。↩
- File:Taiwan M7.6 earthquake 1999 map.jpg — Wikimedia Commons 檔案頁標示此 USGS 集集地震震央圖為 Public domain；正文使用其原始檔熱網址，不下載圖片。↩
- 以低價位 P 波警報器建置即時強地動觀測系統及其於地震預警之運用 — 研究詳情頁說明以低價 MEMS 感測器建置即時強地動觀測系統，並以 2013 年地震案例驗證預警報告與震度圖的產出時間。↩
- 從921地震到0403地震，淺談台灣地震防災科技的發展 — 東華大學地震研究者回顧觀測網、預警原理、應用場景與 921、0403 地震的防災脈絡。↩
- P-Alert — 中央研究院 P-Alert 專案頁說明計畫緣起、2013 年起運轉與 786 個測站的高密度觀測網。↩
- Performance of the P-Alert real-time shakemaps system and onsite warning during the 2025 ML6.4 Dapu earthquake — 研究 2025 年大埔地震中 P-Alert 震度圖、現地預警與中央氣象署區域警報的時間差。↩
- File:Running track after 1999 Chichi earthquake in Taiwan.jpg — Wikimedia Commons 檔案頁標示作者 Bob Yeats、來源 Oregon State University，授權為 CC BY-SA 2.0；正文保留作者、來源與授權連結。↩
- 地震速報－強震即時警報原理 — 中央氣象署說明預警與預測的差異、P 波與 S 波原理、預警時效、盲區與誤報限制。↩
- Earthquake App — 中央氣象署說明手機地震預警通知約在地震發生後 10 至 15 秒送出，以及估算震度、盲區與資訊誤差限制。↩
- A Review on the Development of Earthquake Warning System Using Low-Cost Sensors in Taiwan — 學術回顧以 2018 年花蓮地震說明區域型與現地型預警的差異，以及 P-Alert 在預警盲區提供 2 至 8 秒預警的表現。↩
- Magnitude determination for earthquake early warning using P-alert low-cost sensors during 2024 Mw7.4 Hualien, Taiwan earthquake — 研究 2024 年花蓮地震的早期規模估算、低估問題、破裂方向與測站分布影響。↩
- Earthquake disaster resilience in Taiwan observed from the April 2024 ML 7.1 Hualien earthquake — 以跨國研究整理 2024 花蓮地震的震源差異、耐震措施、預警資料共享與災害韌性。↩
- 開發50萬下載DPIP地震速報App，復旦高中畢業生林睿 — LINE TODAY 文章詳情頁記錄林睿高一開始研發、低成本感測器、180 個觀測點、15 人團隊與高中階段的開發歷程。↩
- 高中生團隊開發！地震APP「獲氣象署簽約」 設客服助釋疑 — TVBS 文章詳情頁轉述中央社採訪，記錄林睿高中身分、15 人團隊、逾 150 個自製地震儀、氣象署合作與誤報處理。↩
- 高中生組團開發DPIP地震速報APP 自製地震儀還設客服向民眾釋疑 — 中央社報導林睿、郭宸毓、ExpTech 團隊、逾 150 個自製地震儀、App 功能與氣象署合作。↩
- ExpTechTW/DPIP: Disaster Prevention Information Platform — DPIP 官方公開程式庫說明 App 整合地震、天氣與災害示警，並介紹 ExpTech 維運的 TREM-Net 觀測網與資料來源。↩
