准实时地震灾情综合评估系统的研发

震后如何快速获取灾区震情信息、准确评估地震灾情,是震后应急救援的关键问题。本研究从县市地震灾害应急救援需求出发,开发了准实时地震灾情综合评估系统,基于MEMS强震台网的强震观测数据、县域承灾体基础数据和手机终端获取的震后地震现场实时灾情信息,综合采用承灾体地震易损性分析方法和灾情动态修正算法,实现了县市地震灾区灾情准实时评估,为灾区地震应急指挥、救援和辅助决策提供科学依据。     

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。     

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Android平台的地震灾情采集系统的设计与实现

震后及时准确的灾情信息,可为应急救援力量部署、应急指挥决策和地震烈度评定提供重要依据。分析震后第一时间多方面地震现场灾情的实际需求,基于Android平台的地震现场灾情采集系统的研发目标,分析系统的业务流程,进行系统架构设计和系统客户端、中间层和数据层设计,详细描述灾情信息和烈度上报、查询管理、统计分析等功能的实现,功能测试结果展示该系统的适用价值和灾情采集效率。     

地震应急信息速报视图自动发布系统的设计与实现

基于地震应急基础数据和网络震后灾害信息获取技术的相关研究,利用数据挖掘、大数据分析等理论方法,根据地震应急不同阶段的信息需求,挖掘信息时空属性,建立震情、灾情可视化信息图展现形式,开展对地震数据的整合汇聚、精准服务,创新表达方式,利用高维多元可视化处理技术,构建面向震后信息服务的自媒体可视化产品,并开发“速报视图自动发布系统”。该系统作为地震信息可视化交互服务平台,可实现桌面端和移动端H5页面的可视化发布任务,为今后进一步拓展和充实地震应急信息的可视化工作提供了基础平台和创新思路,在应用示范的基础上,完善系统运行功能,实现大震应急信息可视化服务。     

基于新浪微博的四川芦山6.1级地震和马尔康6.0级震群舆情分析及灾情信息获取

震后对网络舆情信息的监控与分析,及灾情信息的快速获取、处理、分析和研判对于部署抗震救灾、掌握灾情舆情、稳定民众情绪具有重要意义。基于新浪微博数据,获取四川芦山6.1级地震和马尔康6.0级震群相关的微博和评论等信息,通过对信息进行充分挖掘、分析和表达,研究地震事件中微博舆情的演化、民众情绪反应特征、关注热点等,并在此基础上对房屋破坏、生命线工程破坏、人员伤亡等灾情信息分类提取,可为地震应急决策提供科技支撑。     

地震灾情获取中无人机直播关键技术研究

近年来国内多次地震应急经验表明,在震后第一时间获取灾情信息是公共服务的关键,能够有效减轻地震灾害带来的损失,因此快速获取灾情信息并制定合理的救援策略成为减轻灾害的有效方法。无人机灾情获取技术可与传统灾情获取手段相互融合,在多次地震应急中取得了良好的效果。针对单兵系统依赖的远端服务器稳定性差、本地布设的服务器价格高、展示渠道单一等问题,本文研究了基于无人机视频传输快速获取震后现场灾情信息的方法,有助于完善现有灾情信息获取手段。无人机直播技术采用实时消息传输协议,在云服务器中设定推流、拉流对应地址,将采集的图像信息推流至云服务器,实现数据的拉流,现场灾情信息可同时在前后方电脑端、手机端显示。当网络中断时,利用现场应急通信车的卫星组网功能,仍可将灾情信息回传至后方指挥大厅。     

基于无人机热红外遥感数据的地震倒塌房屋提取

遥感技术具有高效、快速获取大范围地表信息的能力,因而被广泛应用于建筑物分布和高度等参数的获取,以及震后灾情快速获取等工作,如震后倒塌房屋的研判和提取、震后滑坡、堰塞湖等次生灾害的识别等.但是,目前常用的可见光遥感技术无法在夜间获取信息.为了提高震后夜间获取灾情信息的能力,文中以北川地震遗址作为研究区,尝试利用无人机获取热红外遥感数据,并进行倒塌房屋的提取研究.将可见光遥感数据提取的倒塌房屋作为真值进行对比,发现热红外遥感数据可用于夜间倒塌房屋的识别,其总体精度为0.86,其中3种破坏类型房屋的用户精度都在0.8以上.     

新浪微博地震舆情数据库的设计与实现

社交媒体地震舆情数据可实时反映灾区现状,为震后应急提供较好的地震灾情舆情研判服务。选取新浪微博作为数据源,对接EQIM,采用新浪微博开放平台API与分布式网络爬虫相结合的方式获取地震舆情数据。在数据清洗和基于fastText地震相关性分类模型进行数据预处理的基础上,应用MySQL关系型数据库,设计并实现我国大陆地区准实时新浪微博地震舆情数据库及管理平台。现阶段,该数据库收集了2021年1月1日至2022年3月31日我国大陆地区3.0级及以上地震447次、地震舆情数据732 949条,实现数据下载、快速查询及精确查询,方便数据查询与管理,有助于震后舆情监控与灾情快速获取。     

地震应急信息汇聚与发布平台构建

针对震后灾情获取缓慢且碎片化、决策支持不到位、灾情服务缺位等问题,探讨了地震应急信息汇聚与发布平台的设计与构建,运用大数据、云计算技术,汇聚破裂过程、快速评估、辅助决策等各类地震应急产出,实现了各类地震应急信息的自动汇集、全流程模型计算、综合展示等功能,在地震灾情决策支持及地震应急信息服务中发挥了重要作用。     

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.     

地震应急信息自动分类方法研究

地震应急信息的高效处理为地震应急救援工作提供了重要支撑。本文根据地震应急信息分类的需求,构建了一种高效便捷的地震信息分类处理方法。以震前、震时、震后为时间主线,将地震应急信息分为震前基础背景信息、地震震情灾情信息及震后应急救援信息,并采用“关键词分类”的方法,在计算机语言的支持下,将多渠道汇集的应急信息进行自动分类,在一定程度上缩短了应急信息加工处理与服务的时间,能快速高效地为应急指挥提供信息服务。     

基于互联网的震后虚假信息入侵实时检测系统设计

虚假震后信息入侵严重干扰抗震救灾与灾后重建进程,为防止虚假震后信息在互联网中大肆传播,需对震后虚假信息进行精准识别,设计基于互联网的震后虚假信息入侵实时检测系统。互联网以Web服务器为载体传播信息,数据包捕获模块采用WinPcap技术,并从中获取有效数据包,在协议解析模块中完成数据包TCP/IP协议、CMP协议、UDP协议解码工作,解码后的数据输入到基于SVM的震后虚假信息检测模型中。SVM模型寻求最优超平面将震后信息分为虚假与真实两个类别,根据该结果完成震后虚假信息入侵实时检测。由实验结果可知该系统检测震后虚假信息入侵误报率低于3%,相比同类型系统具有接收数据能力强、效率高的优势,对精准检测震后虚假信息具有重要意义。     

基于微博舆情数据的震后有感范围提取研究

提出了基于微博舆情信息的震后有感范围快速判定技术框架,构建了微博舆情数据的获取方法和技术流程。根据中国地震烈度表和地震现场工作调查规范,将微博特征词与地震灾情速判指标进行关联匹配,建立微博灾情信息分类指标体系,通过自然邻点空间插值方法将离散分布的微博灾情点转化为连续分布的灾情面,形成震后灾区有感范围的时空变化特征分布图,辅助灾情快速判定。以2014年景谷6.6级地震为例,进行探索和实践。结果表明:在震后1~2 h内,微博用户活跃度高,信息量大且丰富,对信息充分挖掘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,弥补了传统获取技术时效性差、数据量少、覆盖面小等问题。     

基于千米格网的地震应急灾情预评估数据开发

震后地震应急灾情的准确、快速评估(盲估)是有效地震应急决策的关键之一。为提高应急灾情评估的速度与准确性,文中提出开发基于千米格网技术的地震应急灾情预评估数据。阐述了预评估数据计算模型,包括承灾体数据、灾情计算用致灾因子和计算公式。介绍了千米格网地震应急灾情预评估数据计算的算法,该算法通过对计算参数的空间化和地图代数的应用实现。最后论述了预评估数据在地震应急灾情评估与应急救援中的应用,并以近期中国大陆发生的2次实际破坏性地震为实验案例,展示和检验了其应用。实验结果表明,千米格网地震应急灾情预评估数据能较好地提升灾情评估速度和准确度,还能精细地展示灾情的空间分布,为地震应急指挥和救援提供参考。     

多源异构地震数据的一体化编码和接口技术的设计与实现

以多源异构地震灾情数据为研究对象,针对震后灾情获取缓慢且碎片化、公众涉灾信息数据异构、多维、数据格式差异大、部分数据维度缺失导致的数据无法得到综合利用、决策支持不到位等问题,基于相关灾害信息标准化管理,提出多源异构地震数据的一体化编码和接口技术规范。根据此规范,设计实现了灾情数据的一体化编码管理以及基于开放式接口规范的灾情数据接入,从而实现了灾情数据入库、管理、实时发布的全周期一体化管理。同时,给出了多源异构应急信息大数据资源的统一表达模型,为震后应急管理提供了技术保障,提升了灾情数据管理效率。     

四川省地震应急视频协同联动模式应用

地震作为一种突发的破坏性自然灾害,在发生后往往给人们带来巨大的损失。因此,震后开展有效的应急救援指挥工作变得尤为重要。地震应急视频会议系统作为抗震救灾工作的重要手段之一,可通过语音和视频方式,全面、实时、准确的获取灾情信息并传达指挥部署命令。文中通过整合现有硬件设备、网络环境、数据资源、应用场景等研究不同组网下的视频协同联动的应用模式。     

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"。     

山西省人口空间公里格网分布模型研究

精准的人口分布信息是震后灾害快速评估、应急救援决策的重要依据。本文应用居民地这一与人口分布密切相关的基础数据,结合居民地建筑物给出不同区域人口权重,以人口统计数据为总量控制,完成人口空间公里格网数据模型建立,并与夜间灯光数据、道路数据、实际调研数据等进行对比分析。结果表明,该人口分布模型可靠性高,可为震后灾害快速评估、应急救援决策提供可参考的人口数据。     

地震应急全时程灾情汇聚与决策服务技术研究

针对震前灾情难以预估,震后灾情获取缓慢且碎片化,灾情评估误差较大,决策支持不到位,灾情服务缺位等科学问题,综合考虑震前应急准备和灾后应急处置场景,重点研究全时程灾情与决策信息获取和分析手段,震后灾情信息实时汇聚与融合技术,震后基于致死性和易损性相结合的损失综合分析技术,不同区域辅助决策支持要点,面向多用户灾情信息服务产品可视化生成技术,建立灾情推送与信息准实时服务平台及终端,构建基于云架构的智能化、可视化地震应急信息全流程服务平台,开展应急协同服务示范,实现7级以上大地震灾情信息全时程服务。该项目将丰富地震灾情信息获取手段,形成涵盖灾情收集、信息速报、监测预警、分析评估、智能协同和动态发布等地震应急全过程技术平台,提升地震应急信息服务能力,对快速、科学施救具有重要意义。