基于MQTT协议的地震专题图自动生成和推送系统的设计与实现

为增强地震专题图发布的时效性,提升地震专题图服务能力,设计了一套基于MQTT协议的地震专题图自动生成和推送系统。该系统通过移动互联网与地震速报系统之间保持长连接,利用MQTT协议实时接收地震速报信息,根据地震烈度衰减模型生成地震影响场,然后运用ArcPy站点包进行相关空间分析和自动出图,最后利用企业微信的开发接口,实现了地震专题图的快速发布。地震专题图自动生成和推送系统已向福建省地震局和各地级市地震局相关人员提供服务,并在数次中国台湾的地震中取得良好效果。     

河北地震官方微信公众服务平台

基于全国地震速报信息共享与服务系统,搭建河北地震官方微信公众服务平台,实现地震信息即时推送、避难场所查询展示、地震科普知识自动回复、震区灾情上报等功能,为地震部门与社会公众提供新的信息互动平台,可将地震成果及时有效地展现给大众。     

微信公众号在地震政务信息服务中的应用研究

通过对微信公众平台信息发布情况,以及相关数据的收集和整理,分析了微信公众平台的推广应用情况,详细阐述了微信公众号信息推送内容、种类以及阅读转发等情况,分析表明用户关注度较高的热点信息主要有地震速报、地震目录和震情灾情类信息。同时运用PEARSON相关系数研究发现文章阅读量与转发分享量存在正相关关系,而阅读量与文章数量不存在相关性。并就研究结论提出应重视地震速报和灾情信息推送、创新信息发布内容和形式等发展建议。     

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。     

地震自动速报信息综合管理平台

为实现地震自动速报信息的汇集和共享,国家测震台网开发了地震自动速报信息综合管理平台,该系统利用简易信息聚合(RSS)技术实现了全球地震自动速报信息的汇集,速报过程、地震参数综合展示及地震速报信息的共享与发布。可利用这些数据开展进一步分析处理,从而提高地震自动速报的准确性和时效性。     

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。     

北京市测震台网地震速报信息服务系统

基于JOPENS数据处理系统,利用C#和MySQL数据库技术,设计软件实现地震速报和地震目录数据服务功能。利用该软件,实现地震速报信息实时监控和采集,建立北京市地震局地震速报数据库,实现北京及首都圈地区最新地震速报数据获取和地图显示,并自动生成地震速报卡;统计强震后发生的余震,自动生成余震报告;综合检索地震目录数据库,实现查询结果的图形化显示。     

地震预警及烈度速报信息报告自动生成技术

地震预警系统是一种能够有效减轻地震灾害的新手段。中国目前初步研制了地震预警和烈度速报软件系统,兰州市地震预警示范中心正在实验运行一套软件系统,目前震后利用该系统产出的预警和烈度速报信息报告未实现自动化,本文提出自动产出总结报告软件的研制方案。该软件利用COM技术,调用Word和Excel自动化服务器中的OLE自动化对象,将地震预警和烈度速报信息报告所需文字、图片、表格等信息自动插入,实现文档的自动生成,为震后快速决策节省时间。     

六安台网地震自动速报系统应用研究

介绍了六安台网地震自动速报系统的基本构成及地震自动速报系统的软件构架和数据流程,并描述了安卓系统智能终端接收速报信息后,与Baidu地图在线链接,以实现区域台网地震自动速报信息震中位置的Baidu地图显示,其界面清晰、便捷直观.     

地震自动速报震级参数误差校正研究

地震参数是防震减灾的重要参数,随着地震台网的进一步扩建和地震行业技术的不断提升,地震参数自动快速计算与信息发布水平有了很大的进步,但参数的准确性有待进一步提高.为了改善决定地震破坏力强弱的地震震级关键参数的准确性,本文尝试使用了多种方法来预测地震自动速报震级与人工正式速报震级的误差值.样本数据选取2013-2019年国家地震局自动速报AU系统与人工正式速报所发布的地震参数,震级下限为MS 3.0级,研究区域为国界线以内,将AU速报的震级M结果和人工正式速报结果进行对比分析,利用不同方法总结了两种结果的震级差异分布,首先利用直线拟合以及曲线拟合的方式来研究二者的关系,再利用误差逆向传播神经网络以及基于遗传优化的误差逆向传播神经网络对其进行参数误差学习预测.本文结果显示自动速报震级与人工正式结果的差异性跟震中经纬度有关,具有区域性的特点.神经网络的方法可以改善自动速报与人工正式速报的震级差异,为自动速报的参数准确性提出了新的参考思路.