地震信息宣传平台的应用思考

介绍了全国地震系统的微博、微信开通情况,研究探讨了山西省地震局微信、微博的运行及推广现状,并对基本数据进行统计分析。详细阐述了山西省地震局微博、微信平台在推广应用中采取的运行机制和有效措施,并就微博、微信在地震信息服务、防震减灾宣传中的重要作用以及未来的发展方向进行了详细论述。     

基于层次分析法的地震微信公众平台综合评价研究

基于层次分析法,围绕93个地震微信公众平台进行了实证评价研究。经过统计分析及计算,得出各个指标权重值,并依据评价体系计算,得出排名前十的微信公众号。同时,发现地震微信公众平台均存在信息发布数量不足、个性化内容和特色功能有待提升等问题,并就存在的问题和不足,提出发展建议。     

邢台地震的气象要素异常特征

通过对邢台地震前后河北省数十年气象资料的研究与分析，发现邢台地震前气象要素存在明显的异常特征。大气压力、大气温 度显示出短临震兆信息，降水量呈现了中长期异常，浅层地温的震前异常升温特征则较为突出，文章汇总了邢台地震前各气象要素的异常变化，并进行了讨论。     

地震系统微博现状调查及发展策略研究

微博已成为地震系统开展防震减灾宣传的重要阵地。当前地震系统微博发展具有地域分布不平衡,微博粉丝数差异较大且总体数量不多,日均发博数较少,活跃度不高等特点,且形成了自动智能化宣传、有奖答题、有奖转发、微访谈、微直播等多种宣传方式,应进一步结合地震系统的行业特点,改进和完善地震系统官方微博宣传效果,推进地震系统官方微博健康发展。     

关于地震微信公众平台现状及发展的思考

借助微信平台传播速度快、受众广、影响力大的优势,能有效发挥"地震微信"在城市防震减灾中的积极作用,进一步提升地震部门的服务能力。文章阐述了微信公众平台的概念,介绍目前地震微信公众平台的震情服务、地震科普、交互平台等服务功能,并对进一步结合地震系统的行业特点,增加完善地震系统官方微信功能对地震微信公众平台的发展提出建议。     

基于网络微博的地震宏观异常信息提取研究——以芦山地震为例

微博平台有用户群大、公众参与性强、实时性等优点,同时微博平台信息又具有信息真伪难辨、地址信息模糊等缺点.本文以芦山地震为例,针对微博内容如何提取和地址如何定位两方面进行了分析研究,对于如何在网络微博平台中及时的提取地震宏观异常信息,提出了聚焦爬虫技术,并对微博地址进行了分类,同时将正向最大匹配和特征词地址分词的中文地址匹配模型应用于地址信息的提取和地址匹配中;最后将不同的地址类别定位为不同的行政级别,使微博平台和微博信息得到了充分的利用.通过研究认识到微博信息在反应震前异常的发生趋势方面有一定的参考价值（动物异常和气象异常所占比例较大）,是不能被忽略的：地址方面可以看出异常随着时间的逼近有向震中聚集的趋势,有一定的参考价值.     

我国地震部门微博社会网络分析

运用社会网络分析法,选择我国各省影响力较高且具有代表性的地震部门官方微博作为研究对象,构建社会网络关系图,利用UCINET软件,分别从中心度、凝聚子群等方面进行深入分析和研究,进而探讨地震部门官方微博的推广应用及合作交流情况,并提出具有可行性的发展建议。     

基于PCA的地震官方微博影响力评价研究

随着政务微博用户规模及影响力的不断提升,微博作为地震部门传播平台,在地震信息传播方面发挥着巨大的作用。本文在充分考虑地震部门行业特点的基础上,对30个地震官方微博数据进行收集,利用主成分分析法(PCA)归纳出3种地震微博的主要影响指标,即服务力主成分、交互力主成分和创作力主成分,并由此构建出地震官方微博影响力评估指标体系,在此基础上计算得出各地震官方微博的主成分指标得分和影响力综合得分,最后根据得分情况对地震官方微博影响力提出了具可行性的提升策略。     

基于微博数据挖掘的九寨沟7.0级地震灾情时空特征分析

2017年8月8日21时19分九寨沟发生7.0级地震,震后数小时里,大量与地震相关的信息广泛传播,互联网社交媒体高度关注,九寨沟地震成为最热议话题。本文以新浪微博为例,获取了距震中200km范围内震前、震后24h的微博数据,通过对数据清洗、分类和挖掘,分析了此次地震微博的数量、灾情分类、词频统计、时间序列和空间分布等特征,同时与实际灾评结果进行了对比分析。研究结果表明,对震后社交媒体数据进行充分挖掘,分析提取地震灾情关键信息,有助于对灾情的宏观把握,对救灾决策部署有一定的参考意义,是解决震后灾情获取难度大、覆盖小、时效性差等问题的一种有效的辅助手段。     

基于微博的芦山地震前后宏观异常信息筛选与分析

地震宏观异常是指地震前后人的感觉能直接察觉到的自然界异常现象,本研究在芦山地震后,针对公众通过微博发布的异常信息进行搜集,提出从真实性、完整性、信誉度和关联度四方面对公众提供的微博宏观异常信息进行筛选的方法,并根据筛选后的信息从时间角度、空间分布等方面进行芦山地震前后宏观异常信息的分析研究.结果表明,芦山地震前后是有宏观异常出现的,公众关注的异常种类主要为动物异常与天气异常;震前发生宏观异常占宏观异常总数的67％,但仅有30％被发布;微博发布的宏观异常信息中,大多位于距离震中较远的成都市,而非震中地区.微博信息可以作为宏观异常信息的一个主要的及时信息来源,有助于发挥群测群防在防震减灾工作中的作用.     

2022年1月2日宁蒗MS 5.5地震现场新闻宣传启示

2022年1月2日云南省丽江市宁蒗县发生M_S 5.5地震。震后社会舆论关注度较高,相关话题一度冲上新浪微博热搜榜第十位。此时,因地震系统职责所在,运用新闻宣传手段快速、高效回复社会关切,既可还原地震事件真相、有效减少地震谣言的产生,亦能塑造地震行业的正面形象,从而更好地为防震减灾事业发展服务。     

地震信息多平台快速发布系统的设计与实现

针对地震日常信息和地震应急信息发布不及时、发布工作量大的问题,本系统通过EQIM系统和地震日报数据库获取数据,经过数据的解析和重组生成地震速报、地震快报和地震日报等信息,利用网站内容管理平台、微信公众平台及微博的信息推送接口,实现了地震信息的多平台快速发布,已应用在日常工作中,提高了地震行业的服务水平,并展示了系统应用情况及运行状态。     

初探地震资讯微博传播整合策略

随着新媒体科技的飞速发展,地震信息的传播不再局限于书本、杂志、电视、广播等传统方式。地震突发性强、破坏性大等特点要求地震信息的传播需要时效性更强、传播范围更广的多元化渠道。微博作为当今互联网中最为流行的分享与交流平台之一,凭借其很强的交互性与即时性,在很大程度上满足了这一要求。因而,地震信息微博传播的推广普及将具有很大的潜在影响力与生命力。中国地震资讯微博自开通以来,其运行目标和意义明确,针对地震微博中地震速报、自救互救科普知识、防震避震视频、地震图片等栏目的开设与讨论内容进行研究,以期探索不同形式的传播策略,发挥地震微博在社会公众中的积极作用,为完善均衡新媒体在多元化形势下地震信息资源传播和共享策略提供思路。     

2020年5月18日云南巧家M_S 5.0地震现场报道

2020年5月18日云南巧家M_S 5.0地震发生后,引起社会公众的广泛关注,云南省地震局积极应对灾情,并即时赶赴地震现场开展震情汇报工作,利用微博、微信公众平台等,主动及时公布灾情,全面发布地震部门工作信息,有利回应社会公众的关注,展现地震部门的对外形象。通过此次现场宣传,加深了对地震现场新闻报道的准确性、时效性和重要性的认识。     

巨震前后地震活动度的最大熵谱特征

对11次巨大地震活动增强区内地震活动度进行了最大熵谱分析，以寻求地震活动的正常期与异常期的周期谱结构的差异．结果表明:震前数十年乃至上百年，地震活动主要表现为6.5～24.3年的短周期成分，长周期成分消失，而正常时期则主要为18.5～38.5年的长周期，震后阶段地震活动一般主要为数年或者十年左右的短周期成分．然后运用坚固体孕震模式对巨大地震的这一特征进行初步的物理解释，从而对巨大地震的研究与趋势预测提供一种新的途径．      

地震速报微博发布系统的研发

微博已成为当今数据发布和传播的最佳自媒体平台,将地震速报信息及时发布到微博上有利于信息的传播,使民众及时获取地震消息,提高地震系统的社会服务能力。地震速报微博发布系统能实时读取EQIM地震台网速报信息并将共享服务系统中的地震数据发送到指定微博账号,同时发布具有中国地震台网中心LOGO标识的震中位置图;在读取EQIM和发送微博时充分考虑到震级、台网代码、震中中文地名等多种过滤条件。该系统已运行近3年时间,运行稳定、可靠,达到了预期的效果,特别是在朝鲜核爆、芦山地震、鲁甸地震等地震事件中及时向社会公众提供了地震速报信息,取得了较好的社会效益。     

群众地震应急意识网络问卷调查分析

利用网络问卷发布系统和陕西省地震局官方微博、微信平台,向公众在线发布了地震应急意识调查问卷,最终收回有效问卷578份。针对问卷第一、二部分作答进行了定量分析,群众实际答题得分率为0.66,属于相对较低的水平;针对问卷第三部分进行了定性分析,表明群众对于地震应急各方面的需求很大,主要包括震前实践演练、震时应急避险技能和震后自救互救的技能。网络问卷调查面向群体受教育水平相对较高,因此表现出较高的地震应对意识水平,但对于避震细节及重要事项的掌握明显不足。除继续加强媒体对地震应急知识的宣传,加强探索公众地震应急演练体系,使得公众疏散演练常规化也应得到进一步重视。     

中国巨大地震前地震活动环形分布图象与规律

针对巨大地震前经常出现的环形现象展开了系统研究，分析了我国及边界地区16次巨大地震前与部分强震前的环形分布特征，对其普适性、规则性及预测意义进行了讨论．结果表明: 巨大地震前数十年至上百年，在其周围经常出现中等以上地震形成的环形分布现象，这个图象具有很强的普适性，不仅无一例外地出现在巨大地震前，而且出现在7级多地震以前．活动环一般出现在巨大地震周围数百公里至上千公里范围（依震级而定）；环内地震活动具有特征不同的三个基本阶段: Ⅰ阶段活动水平较低，分布较散，主震震源区表现为空区；Ⅱ阶段活动性增强，频度、强度、集中度、应变释放率、分布面积率等均增加，空区缩小或消失；Ⅲ阶段活动整体较前期有所减弱，空区再度出现；活动环包围的主震源区在震前数十年可能出现1～3期活动（称为早期、中期与晚期震源活动）；活动环包围的空区长度经历大——小——大的变化过程等．根据活动环出现的区域、长度及环内地震活动状态的分析，可以估计巨大地震的发生地区、震级及地震孕育所处的阶段．这对巨大地震的长期预测是有价值的．本文还对震前活动环的形成机制进行了初步讨论．      

四川九寨沟7.0级地震微博灾情信息特征分析

通过调用新浪微博官方API的方式,获取了四川九寨沟7.0级地震震后微博信息,对获取到的数据进行了分类统计、微博词频统计与时空特征分析。统计分析结果表明:在分类统计方面,地震发生之后24h内,与地震相关微博中人的反应占比达到73%,救援行动占比达到11%,这时由于微博本身特点以及民众对救援的期望造成的。在词频统计方面,高频名词表明震后24h内微博上的热点事件,而高频动词与形容词表明民众会在震后变得焦虑和不安并通过在网上互相激励来缓解震后的不安和焦虑。时间特征表明震后0~4h内,有大量和地震相关的灾情信息会通过微博博文内容的方式发布,而随着应急救援行动的进行,在震后12h以后,民众的情绪会逐渐平复,社会及民众的关注度也随之降低。空间特征表明,由于震后通信中断与网络堵塞,微博灾情基本成点状分布,随后随着通信与网络的恢复、应急救援的进行微博灾情逐渐变为带状分布并进而趋向于形成一个面。     

地震信息传播平台综合服务分析

随着网络技术的飞速发展,已经形成了微博、微信等新兴的信息传播方式,因其传播快速和便捷的特点已成为传递信息的重要渠道。本文基于地震信息传播的特点和新兴媒介平台的优势,通过对地震信息资源的分析,提出了建立以地震监测、震害防御、应急救援为主体的地震信息发布构架。同时,借助大众新媒体传播及时快捷、立体多元、全面覆盖的信息平台,可为公众提供丰富多彩的地震信息服务。