遥感大数据支持下的全球土地覆盖连续动态监测

文章简要地总结了中国科学家对全球高精度土地覆盖产品的贡献,展望了大数据时代土地覆盖制图在云计算、人工智能等方面所面临的机遇和挑战,提出了遥感大数据支持下的全球土地覆盖连续动态监测的可行性和实现路径.     

大数据时代基于物联网和云计算的地震信息化研究

近年来,大数以其蕴含的丰富价值,得到了学术界和企业界的广泛关注.对大数据进行管理利用并构建大数据服务,是挖掘大数据价值的关键途径.本文从地震信息化工作即将进入大数据时代的角度出发,以大数据(Big Data)、物联网(Internet of Things)、云计算(Cloud Computing)等前沿技术在地震监测及预警领域信息化工作的应用作为研究对象,深入研究了各种技术对推动地震信息化产生的影响及应用方案,提出了包括地震物联网、地震云计算平台、一体化显示等内容,探讨了相关的技术路线、框架体系、应用模式等.针对当前地震数字化观测存在的监测数据传输和震后应急调度支撑不足的问题.研究将新型传感物联网技术应用在地震监测区域,结合云计算技术提高地震大数据的实时处理与应急调度能力,设计了一套基于物联网与云计算架构为核心的地震大数据应急调度平台的解决方案.详细介绍了平台的功能架构及技术实现.系统搭建于宁夏电子政务公共云平台上,该体系架构节约了传统海量大数据处理所需的昂贵基础设施投入和维护成本;另一方面,基于云计算的大数据存储、管理与分析等技术,为快速构建大数据服务提供了技术支撑.实验结果表明,平台在数据传输及应急调度方面效率很高,平台体系架构得到初步应用,以期为地震应急提供决策依据.     

小台站的大数据和云计算设想

地球科学是一门观测科学,相关科学研究及公益服务,如气象、地震等,都依赖于野外台站的观测。目前,由于多种因素的作用,导致台站观测和后续分析应用严重脱节。本文基于大数据和云计算的思想,将台站工作和目前后续研究中心的工作进行有机结合,提出了一套新的工作思路,即将数据计算分析和区域监测预报的工作由台站来完成,然后由一个综合的数据中心负责存储和管理台站提供的"大数据"信息,并根据台站需要和反馈情况研发相关软件,为台站的分析计算提供云计算的平台。     

大数据下地震科学资源服务平台建设的探索

正随着云计算和物联网信息技术的发展,全球数据增长超过历史上任何一个时代,越来越多的新兴科学研究领域建立在大数据基础上。2008年Nature杂志的"大数据"专刊标志着大数据分析与处理已经成为科研、商业、日常生活中的核心问题。微软研究院出版的The Fourth Paradigm书中,图灵奖获得者、著名数据库专家Jim Gray博士揭示了在海量数据和网络上发展起来的与实验科学、理论推演、计算机仿真3种科研范式相辅相成的第四范式-数据密集型科学发     

一种基于大数据云计算的地震房屋损失评估模型

针对地震房屋损失评估问题,提出一种基于大数据云计算的评估模型,该模型采用HBase数据库存储采集到的地震房屋损失数据,运用Hadoop Mapreduce分布式计算模型对数据库进行计算操作,最后得到地震房屋损失的评估值。     

基于时空大数据的石油安全智能分析方法研究

传统石油安全战略分析方法存在数据更新不及时、处理复杂数据困难、效率较低等不足，难以适应大数据时代快速分析的要求.为了满足石油安全供应对多元异构大数据高效分析的需求，本文设计了涵盖石油全产业链与安全密切相关指标体系，即综合考虑生产、运输、储备、加工与消费等环节的多层次影响因素；提出了事件驱动的石油安全智能分析模式，当突发战争、公共卫生、天气、海盗、灾害等重大事件时，可对石油全产业链中一个或多个环节进行多角度的智能分析与挖掘.采用大数据、人工智能、云计算、物联网等技术手段，构建石油安全智能分析平台，通过时空大数据驱动自动计算石油安全相关环节造成的影响，从而实现一种面向石油安全的新型“事件-计算-响应-应对措施”工作模式.以马六甲海峡因多种事件造成通道阻塞为例，采用2021年中国从全球石油进口数据为基数，可“一键式”高效测算并以多种可视化形式实时展现2023年前6个月对全国及单一港口的海上石油进口影响.实验证明本方法是一种高效的石油安全战略分析方法，为新时代石油资源战略研究从定性分析向智能分析范式转变提供参考．     

信息技术让地质博物馆“鲜活”起来

正信息技术的发展经历了从大型主机和简易哑终端的第一代信息技术平台,到个人计算机和通过互联网连接的分散服务器的第二代信息技术平台,以及近10年来,以移动互联网、社交网络、云计算、大数据为特征的第三代信息技术平台。伴随着信息技术蓬勃发展,当今世界已进入信息化高速发展的时代,以数字化、网络化、智能化为标志的信息技术深刻改变着人们的生产生活,有力推动着社会发展。信息     

大数据时代的地球动力学数值计算方法回顾与展望

随着大数据时代的到来,计算地球动力学数值计算方法体系更加完善.本文系统地回顾了传统数值模拟方法在计算地球动力学领域的应用进展,包括:有限差分法、有限单元法、谱方法和谱元法;并对近年来一些新发展的算法和应用前景进行了综述,如:不连续Galerkin法、小波方法和格子玻尔兹曼方法等.本综述有助于读者以整体视角了解地球动力学数值计算方法的发展脉络,并对大数据时代下研究适应日益丰富的数据和新算法提供有益参考.     

基于大数据的地震损失价值评估模型设计

破坏性地震往往导致严重的经济损失及人员伤亡,对地震损失价值评价有助于震前找出抗震弱点,提高抗震能力,实现减轻地震灾害损失的目的。传统空间模型在地震数据处理过程中,无法处理大数据对空间尺度选择的干扰,存在地震损失评估结果偏差大以及波动性高的弊端。因此,在云计算平台下,提出基于大数据的地震损失价值评估模型设计,对模型HAZ-China大数据的服务层次、地震应用服务层以及HAZ-China大数据体系结构进行设计,为用户提供震前、震时以及震后的地震损失价值评估服务。模型采用HBase分布式数据库实现大数据的存储和分析,设计房屋震害数据库以及云计算模型,通过考虑大数据因素的地震灾害损失综合评估过程,实现地震损失价值的准确评估。实验结果说明,所设计模型可实现地震损失价值的准确评估,具有较高的评估精度和稳定性。     

地震大数据可视化研究和应用设想

正地震大数据的范围很广,本文所述地震大数据是指理论计算数据和地震观测数据,顾名思义,就是分别通过公式计算和观测记录而产出的数据,这些数据的容量已经足够称得上是大数据。地震大数据的产出是基于震源和地震孕育、发生的物理过程和物理现象的研究及成果,既有理论公式和模型,也有观测技术和测定方法。梅世蓉[1]、陈运泰等[2]和中国地震局地震预测研究所[3]等著作都对此有全面系统的论述。地震海量观测数据主要包括地震     

利用GPS计算TEC的方法及其对电离层扰动的观测

在总结用ＧＰＳ研究电离层电子总量ＴＥＣ的数据处理方法基础上,分析了利用伪距观测量和载波相位观测量计算电离层ＴＥＣ的特点及误差来源．在处理过程中考虑了卫星的硬件延迟偏差,分析了应用ＩＲＩ模型进行接收机硬件延迟偏差修正的可能性,发现利用少量ＧＰＳ数据和ＩＲＩ模型修正接收机硬件延迟偏差有一定的困难．最后,利用一些ＧＰＳ观测数据有针对性地研究了电离层对若干次扰动事件的响应．包括一次大的太阳耀斑期间的电离层ＴＥＣ变化、一次较典型的电离层行扰以及日食期间的电离层ＴＥＣ的相对变化等电离层物理问题．结果表明,利用该方法计算ＴＥＣ的精度可满足电离层扰动现象的研究．     

基于UNet++卷积神经网络的重力异常三维密度反演

三维密度反演是地球物理领域的研究热点,而在大数据及人工智能发展的时代背景下如何快速高效地实现重力数据反演显得更为重要.传统反演方法通常需要存储大型系数矩阵,内存占用大,耗费时间长,同时为约束反演结果而加入的正则化约束项参数难以确定;深度学习可以不依赖先验信息,也不需要计算及存储系数矩阵,使得计算效率大大提高.基于此,本文提出了一种基于UNet++网络的重力异常反演方法.首先将UNet++网络中部分参数进行更改：选择在输入数据绝对值较大时梯度更稳定的LeakyReLU作为激活函数;加入了Batch Normalization层,增强了网络的收敛速度及稳定性.然后为了提高网络的全局最优化能力,引入了基于余弦退火的学习率更新策略,使用梯度的一阶以及二阶矩估计的Adam最优化算法,利用数据集与标签集进行网络训练,实现了重力异常的三维密度反演.通过实验验证了UNet++、LeakyReLU更快速稳定的收敛能力,而余弦退火学习率更新策略具有更强的全局寻优能力.含噪模型实验及实际数据反演结果进一步证明该方法的正确性和有效性,及其良好的泛化能力与抗噪能力.     

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。     

基于改进的BP神经网络构建区域精密对流层延迟模型

利用神经网络算法挖掘海量数据的规律已成为科技发展的一种趋势,本文针对卫星信号的天顶对流层延迟进行建模.对流层延迟是影响卫星定位精度的重要因素之一,建立精密区域对流层模型对高精度定位有着重要的意义.对区域测站对流层延迟数据的分析,考虑到实时建模中传统BP（Back Propagation）神经网络计算量大,易出现"过拟合"现象、不稳定等因素,通过改进的BP神经网络建立了区域精密对流层模型.详细介绍了新模型的建立过程,并与常用的对流层区域实时模型进行了对比.还讨论了建模测站数目对预报精度的影响.相比现有的其他对流层延迟模型,基于改进的BP神经网络构建的区域精密对流层延迟模型无论在拟合和预报方面都有较好的精度,且随着测站数目的增加模型精度趋于平稳.改进的模型参数较少,可以进行实时的区域精密对流层延迟改正;需要播发的信息量小,适用于连续运行参考站系统（Continuously Operating Reference Stations,CORS）的应用.研究表明：改进的BP神经网络模型能够更好的充分利用大规模历史数据描述卫星信号对流层延迟的空间分布情况,适用于实时大区域精密对流层建模.基于日本地区2005年近1000多个测站的NCAR（National Center Atmospheric Research）对流层数据进行区域对流层延迟建模,结果表明改进的BP神经网络模型在拟合和预报精度上都有较大提升,RMSE（Root Mean Square Error）分别为：7.83 mm和8.52 mm,而四参数模型拟合、预报RMSE分别18.03 mm和16.60 mm.     

基于实测PM_(2.5)、能见度和相对湿度分辨雾霾的新方法

霾是由于气溶胶增多或相对湿度增大引起气溶胶吸湿增长而导致的能见度降低的现象,而雾是气溶胶经过活化变成雾滴而造成的低能见度事件,在气象观测中如何对两者进行准确区分一直是一个存在争议的问题.本文以雾和霾在物理性质上的客观区别为基础,介绍了一种全新的基于实测PM2.5、能见度和相对湿度来分辨雾和霾的新方法.通过对当地历史观测的气溶胶谱分布数据进行拟合和统计,并结合气溶胶吸湿增长特性计算得到判别参考值.通过将实际测量的PM2.5、能见度和相对湿度与判别参考值相比对,来估计当前状况是雾或霾的概率.本方法可操作性强,基于常规观测仪器即可实现.     

基于云计算的九分量噪声互相关函数计算及其在China Array密集台阵数据的应用

提出一种基于云计算的九分量噪声互相关函数的计算方法,可以利用弹性的云计算服务,实现海量噪声互相关函数计算的分解和加速。本文将此技术应用于"中国地震科学台阵探测——南北地震带北段"674个宽频带台站2014~2015年的三分量连续记录,获取了所有台站间的九分量噪声互相关函数。总体计算共完成了约22万条台站对路径上近14.9亿条单天互相关函数的计算,整体平均耗时约为10.2h,完成等量计算,传统计算模式需要耗时近6个月,基于云计算的NCF计算技术实现了近400倍的加速,并可以弹性地扩充。分析了所得九分量噪声互相关函数中瑞利面波的ZH振幅比,并与天然地震中瑞利面波的振幅比进行了比较,验证了计算结果的可靠性。基于云计算的噪声互相关函数计算方法,为利用现代计算技术处理海量数据提供了重要参考。     

一种新的高精度全球对流层天顶延迟模型

对流层延迟是影响高精度卫星导航定位的关键因素,也是大气科学研究的重要数据.针对已有全球对流层延迟模型的模型方程未同时顾及高程、纬度和季节变化以及模型构建时仅使用单一格网点数据等问题,本文提出了一种对流层天顶延迟(ZTD)全球模型构建的新方法,即引入滑动窗口算法将全球剖分为大小一致的规则窗口,利用2008—2015年全球大地观测系统(GGOS)大气格网产品构建每个窗口同时顾及高程、纬度和季节因子的全球ZTD新模型(GGZTD模型).联合未参与建模的2016年全球GGOS格网产品和2016年全球316个IGS站精密ZTD产品,检验了GGZTD模型的精度和适用性.结果表明:以GGOS大气格网ZTD产品和IGS站ZTD产品为参考值,GGZTD模型在全球的精度分别为3.58 cm和3.62 cm,相对于UNB3m模型和目前标称精度最优的GPT2w模型计算的ZTD信息,GGZTD模型在全球表现出了最优的精度和稳定性,其精度相对于UNB3m模型具有显著的提升(精度提高了30%以上),相对于GPT2w模型仍具有一定的改善;在ZTD计算时GGZTD模型相对于GPT2w模型显著地减少了模型参数,尤其相对于GPT2w-1(减少了99%).GGZTD模型只需输入位置与时间和依赖相对较少的模型参数则能在全球获得高精度和稳定的ZTD信息,极大地提升了模型的计算效率.     

JLCORS观测数据质量检测与评估

利用teqc软件对JLCORS网络系统的49个连续运行观测站的观测数据质量进行全面的检测与评估,包括数据完整性、电离层延迟及变率、多路径效应等,数据采样率选用30秒,卫星截止高度角为10度。结果显示,95%的观测站采样效率分布在0.9~1之间,80%的观测站CSR值分布在0.0~0.35之间;所有站点多路径MP1、MP2指标的RMS在0.15~0.45 m范围内,网络系统内MP1、MP1的最大值分别是SLAN站0.45 m和DEFN站0.42 m。接收机运行状态良好,观测环境和观测数据质量完全符合《中国地壳运动观测网络技术规程》要求,而且均优于国际IGS站点标准,对于电离层延迟较严重的时段和不健康的卫星进行了统计,可为GNSS后处理提供可靠的依据。     

大数据时代对地震监测预报问题的思考

大数据是当今的热点,是各种信息技术和互联网发展到现今阶段的一种表象或特征,正逐步渗入我们的日常生活和工作.大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对数据的深度挖掘.通过丰富的时空动态数据分析,大数据为我们提供了理解事物间相互作用的巨大可能性.因此,大数据蕴含着巨大生产力,将对全球人类生活、科技、经济、文化及政治发展带来深远影响,许多国家已经开始对大数据应用研究做出了重大部署.大数据的核心是积累数据、分析数据、应用数据.大数据案例表明,通过提高人们自己的特殊技能和洞察力,大数据分析具有预测事物发展趋势、改变传统观念和发现新事物的功能,并有助于我们从错误信息中挖掘有价值信息.大数据改变着人类探索世界的传统观念和方法,尤其是通过了解模型的优点和局限性,大数据可以使数据产生知识.地震观测数据是大数据.地震是地球的诸多现象之一,地球又是一个多圈层的系统.随着人类获取数据、使用数据能力的重大突破和进展,数据当中隐藏的规律和趋势将不断被挖掘利用,给探索地球各种现象和减轻自然灾害,特别是地震机理,带来新的途径.1)大数据让地震预测不再热衷于寻找因果关系,大数据时代预测将以密集观测和多样本分析为基础,极有可能发现哪些地震前兆与地震有真正的关系,因此,在大数据的背景下,相关关系会促进地震预测水平,提高地震预测的可靠性;2)大数据促进部门间、地区间、国际间地震数据融合,加速数据实时分析,提升短临预测价值;3)大数据时代更需要高密度综合观测,让我们看到更多以前无法被关注到的细节,提高我们的洞察力;4)大数据改变地震监测预报方式方法,以往的有些数据模型、地震参数计算方法、前兆异常认识需重新修正,从而获得更精准的答案.然而,大数据战略思维在地震行业还未有得到充分应用,缺少有效汇集、存储海量数据的大数据技术,来实现数据集中分析和深度挖掘.我们需要为地震监测预报大数据实现做好准备:1)决策管理层推动大数据平台建设,培养数据分析科学家;2)整合所有观测数据,实现数据共享,并加强不同行业间的数据交换和新技术应用;3)加密现有的地震监测网,拓展数据资源;4)挖掘与地震有关的现象,研究高密度观测下地震参数计算方法,真正实现大数据价值挖掘;5)创建大数据下地震监测预报新理论.总之,大数据时代会给人类社会、经济、生活方式、创新思维带来一系列变革.地震监测也一样随着大数据时代会有新的变革,会改变现有地震监测预报思维模式和方法,进而推动地震科学的创新.对此,决策层应做好顶层设计.     

大数据环境下对地震科技情报服务工作的思考

大数据时代的到来给地震科技情报服务工作带来了机遇和挑战。从大数据的概念和特点入手,分析了这些机遇和挑战,并结合地震科技情报服务工作的现状,从理念、方法、技术、队伍建设等4个角度提出了地震科技情报服务行业的应对措施。