地震应急灾情信息分类探讨

收集并整理了多次地震后的灾情信息,结合各类灾情信息的特征和地震应急指挥决策的要求,重点关注地震前灾区的基础信息和震后的地震现场信息,以服务和服从地震应急指挥和抗震救灾为重要目标,将地震应急灾情信息分为震情信息、震区背景信息、灾情信息和应急响应与救援四大类.信息分类结果便于灾情的快速分析与处理,对提高应急决策、救援效率以及应急处置能力具有重要意义.     

广西地震信息推送与灾情收集系统的设计与实现

为了实现震后快速发布地震信息,快速收集与发布灾情信息,节约开发成本,便于推广应用,本研究基于Openfire服务端的推送平台和灾情上报Android APP软件,组成地震信息推送与灾情收集系统。本研究设计的"广西地震信息推送与灾情收集系统"APP主要有灾情信息报送、灾情数据的存储与上传,震情与灾情信息推送与收集三大主要功能模块。本APP经过广西全区多个地市地震局的试用体验后,反映良好。     

无人机技术在新疆塔县地震的应用及实现

目前,地震灾情信息的获取主要依靠地震现场调查,费时费力,为第一时间快速了解灾区灾情,以便尽快做出救灾决策,指挥调度救援力量,引进新的技术手段辅助获取灾情信息十分必要。进行了无人机技术在新疆塔什库尔干县地震的应用研究,利用无人机技术,获取了地震极灾区库孜滚村高分辨率影像数据,结合震前GF-1遥感影像数据及地震现场震害调查数据,获取极灾区灾情信息。结果表明:无人机遥感技术可快速采集极灾区遥感影像,有利于对灾情做出正确判断和评估。根据无人机遥感影像结合震前遥感影像和地震现场调查数据,进行区域建筑物结构类型和损毁程度遥感解译,可快速获取灾情,无人机技术在地震应急方面应用效果显著,为灾情评估、救援和灾后重建工作提供了科学决策依据。     

网络地震灾情信息智能处理模型与地震烈度判定方法研究

破坏性地震发生之后,丰富的地震灾情信息和准确的地震烈度图是地震应急救援工作的基础。伴随着互联网的迅速发展,互联网已经成为地震灾情信息获取的一种重要渠道。本文通过构建网络地震灾情信息智能处理模型,将互联网上非结构化的灾情信息转化成结构化的灾情信息。并将网络地震灾情信息与地震烈度相结合,进行地震烈度判定,从而对地震应急期的烈度快速评定结果进行修正拟合。     

芦山地震应急中多渠道灾情信息支持

列举了在芦山地震应急救援过程中,地震现场灾情信息上报的手段,灾情信息的获取和处理以及灾情信息的发布方式。多渠道信息支持在芦山地震应急救援过程中发挥了重要作用。     

基于SMS/GPS/GIS地震灾情获取处理技术研究与实现

本文研究了基于Windows Mobile的SMS与GPS的嵌入式集成开发技术,以智能移动终端作为地震现场灾情获取与传输的手段;同时还研究了SMS与GIS的无缝集成技术,实现灾情信息的可视化分析,借助GIS空间分析技术进行地震现场灾情空间分布研究.本文建立了基于SMS、GPS和GIS相结合的地震灾情获取处理模式,并基于GSM移动网关和信息机实现了该方法.该方法的模式可以应用于多种远程信息获取领域.     

九寨沟7.0级地震震后72小时灾情信息特征分析

通过收集九寨沟7.0级地震震后72小时内的灾情应急快报,提炼并分类出不同种类的灾情信息,并以时间为进程轴,采用多维度统计分析的方法,对信息数量、信息内容、信息描述等变化特征进行分析,梳理出不同时间节点中的灾情信息、地震应急处置工作和地震灾害现场动态变化特征,为应急准备和应急处置提供参考,更好地应对未来可能发生的地震灾害。     

基于流媒体技术的应急视频广播系统

地震发生后,迅速将应急情况、灾情信息传达到各级政府、各相关单位,将提高应急救援效率,减轻地震灾害损失。采用基于流媒体技术的应急视频广播系统,各级应急单位和人员使用普通电脑就可以进行应急视频的接收,第一时间了解应急及灾情信息。     

基于互联网的地震灾情信息分类编码与初步应用研究

根据互联网地震灾情信息的特点,参考以往研究对灾情信息的分类情况,遵循已制定的信息分类编码的相关行业和国家标准,结合地震应急响应和处置的需求,紧紧围绕方便计算机存储、查询和使用,服务于灾情会商、影响场判定以及应急救援指挥决策工作的目的,采用最基本、最常用的线分类方法,将互联网地震灾情信息按一定的原则和方法进行区分和归类,并建立起一定的分类体系和排列顺序。在分类基础上,利用层次码编码方式,制定出适合实际应用的灾情信息编码规则和编码结构。以2014年云南鲁甸6.5级地震为例,利用互联网收集的灾情信息,进行分类编码及反演对比分析,结果表明,互联网地震灾情信息的灾区范围和受灾程度分布图,与实际调查发布的烈度分布图的范围和受灾程度较为接近,体现出本文分类体系和编码结构的实际作用和价值。     

基于12322平台的江苏省地震应急灾情速报系统的设计与应用

通过分析地震应急救援工作中对灾情信息的需求,提出了“地震应急灾情”的概念,设计了基于12322平台的江苏省地震应急灾情速报系统。本文详细介绍了该系统的设计框架、基本功能和应用效果。系统主要包括短信和微信两大模块,短信模块主要面向非地震系统人员,通过手机短信形式向社会灾情速报员发送灾情邀请短信,灾情速报员只需简单回复灾情代码“1”—“4”即可。微信模块主要面向地震系统工作人员,通过微信企业号“苏震12322”自动推送地震信息并完成灾情收集工作。经过近1年的试运行,系统能够在震后迅速完成灾情信息的收发与数据处理工作,并以“天地图”为地理底图实时直观地展示已上报的灾情信息。     

地震应急测绘信息智能综合处理技术研究

地震应急测绘信息对于全面获取震区灾情,针对性援救震灾地区有着重要意义。当前针对震区的测绘信息以独立分类形式存在,缺少数据关联性,在整体信息获取上存在较大缺陷,其地震应急响应能力较差。提出地震应急测绘信息智能综合处理方法,构建地震应急联动信息服务技术平台,设计地震灾情辨识框架;通过判断地震灾情辨识框架,提取地震灾情测绘信息的特征向量,得到地震灾情信息关联规则集,引入测绘数据融合算法,将获取的地震灾情信息进行智能融合,获取地震灾害测绘情况的信息融合结果,实现地震灾情的智能综合性处理。实验结果表明,所提方法在地震应急测绘信息智能综合处理方面具备较强的信息处理与分析能力,具有较强的地震应急响应能力,为我国震后应急指挥工作提供了技术支持。     

RESEARCH ON SELF-MEDIA INFORMATION MINING MODEL FOR EARTHQUAKE EMERGENCY RESPONSE

From the events of catastrophic natural disasters that have occurred in recent years, it can be found that social media platforms are increasingly becoming the most important and most convenient way for the general public to timely release and obtain information on disasters. The information obtained from such platforms contains a large amount of information in the form of texts, pictures, etc. that record the current situation of the disaster. And it also has characteristics of high efficiency and high spatial distribution to serve the rapid emergency after the earthquake. In this paper, we firstly make a statistical analysis of 32 689 pieces of historical disaster data acquired from 5 earthquakes with obvious characteristics, such as post-earthquake disaster events, user's expression habits and so on, and adopts cross-validation method. Then information classification system which includes seven first-level categories and more than 50 second-level categories is constructed. The information classification system and evaluation system of crisis degree for post-earthquake emergency response are constructed both using cross-validation method. The former is referred to the thought of existing classification basis and the experience knowledge of several emergency experts. Based on the five indicators of subject word, action word, degree word, time and position measurement, an evaluation system of critically with four levels of severity, moderate intensity, mildness and others was constructed. Considering the sparse features of self-media information and the large difference in the number of training sets, a naive Bayes model for information classification is trained based on the classification system and evaluation system. Its accuracy rate is 73.6%. At the same time, the classification method of feature fusion of machine learning model and semantic calculation model is used to evaluate the criticality of the disaster information. The accuracy rate of the evaluation model is 89.2%, higher than 85.2% of the semantic computing model and 77% of the naive Bayesian model. The evaluation model has combined the advantages of semantic computing method which can evaluate all index features with machine learning method which has high classification efficiency and accuracy. The thresholds for classification between mild and moderate intensity, moderate intensity and severe intensity were 15.2 and 27.39. The model realized in this paper can crawl, classify and evaluate the disaster information in the media in real time after an earthquake, and realizes mining of a small amount of critical and important information from the massive self-media information, thus, to assist in earthquake intensity rapid reporting and accurate rescue. Finally, taking the Jiuzhaigou earthquake on August 8, 2017 as an example, 17 432 pieces of data were crawled in real time within 48 hours after the earthquake. At the same time, based on ArcGIS, the mining information is visualized in time and space, and the availability of the data is evaluated from two perspectives of earthquake intensity quick reporting and accurate rescue after the earthquake. The disaster information of Jiuzhaigou County in the earthquake area is obviously more than that of the non-earthquake area in terms of quantity and emergency degree. The results show that the self-media information with high spatial distribution can effectively find the severer disaster grade area after the earthquake, shorten the time of earthquake intensity prediction, effectively classify and extract information, provide real-time information for precise rescue, and improve the efficiency of emergency response after the earthquake.     

数字城市和防震减灾信息管理系统

防震减灾信息管理系统的主要目的是对城市面临的地震及其次生灾害进行分类、评价和减灾效果研究。数字城市从全局性的角度集成城市各个方面的要素,是对城市整体的统一数字化认识。防震减灾信息管理系统的建设是数字城市的一个重要组成部分。数字城市建设的基础是空间数据的应用。基础数据的有效更新成为防震减灾信息系统存亡的关键。数字城市目前是以电子政务作为主流发展方向,防震减灾辅助决策优化和实用化并与电子政务的结合为新一代防震减灾信息系统建设提出了新目标。防震减灾信息系统与数字城市的有力结合,可以提高地震应急反应能力,有效减轻地震灾害的损失。这种结合的困难和问题表现在:数据标准化、数据的可用度、合适的支撑系统和与电子政务的结合等方面     

基于中分辨率遥感影像的居民区震害信息提取

针对中分辨率遥感影像建筑物震害信息弱以及变化检测法受非震害信息影响大等弱点, 本文建立了一种基于变化检测的居民区震害信息快速提取方法. 该方法利用主成分变换增强震害信息, 采用监督分类法提取似居民区, 并用灯光影像数据进一步对似居民区提取结果进行优化, 从而很好地消除了变化检测方法中非震害因素的影响. 在此基础上, 以2001年印度M_W7.6地震的极重灾区为研究区域, 利用震前、 震后Landsat卫星TM图像和震区灯光影像数据, 对本文算法进行了验证和分析. 结果表明, 在30—50 m中分辨率遥感影像上, 以建筑物为主的居民区震后图像变化最为显著的震害特征是反射率变大, 本文所建立的居民区震害信息提取方法在解决中分辨率遥感影像震害目标信息弱、 背景复杂等方面效果明显.      

《中国图书馆分类法·地震学专业分类表》的编制修订

本课题是"十五"期间地震科技信息发展的重点课题之一. 运用文献分类技术方法, 对<中国图书馆分类法>(第4版)中的地震学类目进行了扩充, 客观地反映了防震减灾事业的发展, 并将相关类目纳入<中国图书馆分类法>(第5版)中.     

向导式遥感震害评估系统研制

依托国家科技支撑计划重点项目子专题,在总结、归纳已有震害评估系统处理方式、流程及优缺点的前提下,研究了符合实际工作状况的遥感震害评估系统.该系统集成了基于ENVI/IDL、ERDAS开发的影像处理模块,可辅助提取高分辨率遥感影像中房屋倒塌、道路损毁、滑坡、泥石流、堰塞湖等震害信息.尤其是面向对象分类模块,对遥感影像各种特征进行了综合处理.基于ArcEngine开发的空间数据管理与分析模块,可处理道路空间位置分布、地震烈度划分、行政区划及属性等信息.并实现了对各模块向导式的流程化调用,有效提高了震后灾害评估工作的效率.该系统已在地震应急工作中发挥了有力的作用.     

基于PDA的四川灾情速报系统

破坏性地震发生后,快速的地震灾情获取是地震应急救援工作的重要环节。借助"三网一员"体系,利用移动终端技术、无线通信技术、GIS技术、GPS技术等建成了基于个人数码助理(Personal Digital Assistant)的四川灾情速报系统。介绍了系统的结构框架、技术路线和主要功能,并就其中涉及的灾情分类编码、离线地图设计等关键技术进行了探讨。在4.20芦山7.0级强烈地震中,系统实现了震后2 h内的灾情的快速上报,有效缩短了"灾情黑箱期"。     

面向防震减灾的人口数据空间化研究——以2007年宁洱地震灾区为例

入口是地震灾害的重要受灾体,准确的入口空问分布信息是防震减灾工作的重要依据.本文借助地理信息系统,将人口统计数据与高分辨率遥感数据相结合,应用基于居民地的人口数据空间化方法,模拟人口空间分布.首先根据城市人口—面积异速生长模型的分形几何意义,推导出城乡人口一面积统一模型;进而以2007年宁洱地震灾区为例,在建立居民地分类体系和遥感解译标志的基础上,目视解译获得准确的居民地信息;最后应用城乡人口—面积统一模型获得网格人口密度矢量数据.经检验,本文的结果达到了较高的精度.同时在人口数据空间化完成的基础上,以地震受灾人口估算为例,探讨了人口数据空间化在防震减灾中的应用.研究结果表明,基于网格人口矢量数据的受灾人口估算结果更能客观反映地震灾情,可以为防震减灾和应急救援工作提供可靠的依据.     

地震信息社会服务与地震安全探讨

提高地震安全,减轻地震灾害造成的经济损失和人员伤亡,地震信息社会服务是不可缺少的途径。地震信息主要包括法规建设、地震监测、震害防御和应急救援资料,服务内容包括法规宣传和普及、地震灾害影响服务、工程建设监管服务和防灾避震服务等。通过地震信息社会服务,可以增强社会防灾意识,提高建设工程安全,减轻地震灾害损失。