國震中心研究：導入集成機器學習演算法辨識震前土壤氡氣異常

國家地震工程研究中心研究團隊結合地球化學土壤氣體監測與機器學習技術，評估台灣構造活躍環境中的地震前兆。研究於新竹新城、台南新化、台北三界與宜蘭礁溪等斷層測站進行長期監測，並採用整合CatBoost、LightGBM、XGBoost與Random Forest的堆疊集成模型，排除氣象與季節因子干擾後分析殘差訊號。礁溪測站初步成果顯示，該方法有助於提升震前氡氣異常訊號的辨識能力。

值得帶走的重點

• 研究架構整合CatBoost、LightGBM、XGBoost與Random Forest，以處理非線性地球物理資料。
• 分析流程先消除溫濕度與氣壓等氣象干擾與季節週期，再針對淨化後的殘差訊號進行異常偵測與分析。