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。     

地震应急现场信息分类初步研究

地震应急现场信息分类的核心目标是实现灾情信息的快速上报、关键信息特征的识别和为辅助决策提供客观现实依据。按照信息内容的本质属性,依据发生什么事件、产生什么影响、对产生的影响有何响应,针对响应有什么成效这样的思路将地震应急现场信息分为地震震情信息、灾情信息、应急处置信息、处置效益信息4个大类。在对信息字段进行定义时,考虑了信息来源,将信息本质属性与信息源进行有机结合。分类成果可以应用于地震行业应急处置和各级政府应急处置的信息汇集、分析、处理,还可以依据分类体系充分利用社会公众参与灾情速报。由于灾难事件的应急处置具有相似性,本研究的成果适当修改后也可应用于其它行业的应急处置工作。     

地震科普信息数据库的设计与实现

将PHP编程语言和My SQL数据库相结合,基于web技术,设计开发了地震科普信息数据库,实现利用网络数据平台采集地震科普类文字、图片等信息,并对信息资源进行合理分类、汇总,完成信息的统一管理和资源共享。     

Google地图在地震信息发布中的应用

采用JSP、Java和JavaScript方法,将Oracle数据库中存储已发生的地震相关信息和实时地震信息,与Google地图结合,进行信息发布技术研究.通过对Google地图API接口的调用,快速、有效的将地图、影像及地震信息发布在网站上,减少数据更新费用,避免软件安装问题,只需IE浏览器就可以为领导和公众提供良好...     

基于地震网站的信息服务平台优化研究

面对网络技术的发展和社会公众对地震信息需求的不断提升,中国地震局网站信息服务平台已难以满足多样化需求,通过分析平台内容形式、架构设计、服务功能等方面,对服务平台进行优化升级,向智能化信息服务平台转型,实现服务功能的创新和转变,进一步提高信息服务水平,尤其是地震灾害信息发布能力,将地震门户网站信息服务平台向智能、高效、科学的方向推进。     

地震彩信发布平台

地震彩信平台实现地震彩信发布,根据地震经纬度自动截取百度电子地图或断裂带图,将震中地理位置信息和地震三要素发布到目标用户手机,丰富地震信息内容,拓展地震信息服务方式,是对现有地震信息服务的补充。     

8 检验

为获得有用的地震预测标志,对已获得的前兆信息进行多方面的检验和评估是非常必要的,为此,本文将对震前大气电场异常信息进行较严格和全面检验和评估.     

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.     

新疆地市地震应急信息平台研究与应用

首先对地市地震应急信息平台在地震应急中的背景和意义进行了分析,对数据库建立过程中的数据收集及数据处理流程进行了介绍,并对快速成图中的MXD模板的编制进行了设计,然后利用Python语言对成图软件的开发过程加以阐述,同时将应急信息产品进行展示。结果表明,地震应急信息展示平台具有良好的实用价值,能提升地市地震局的地震应对能力。     

地震应急避难场所信息管理系统设计

设计实现基于B/S的应急避难场所信息管理系统,利用百度MAP API将避难场所、派出所、医院等重点位置信息标注在百度地图上,实现信息的综合查询、缩放、测距等功能,同时利用微信公众平台将避难场所信息进行发布,提高地震信息公共服务能力。     

小波分析在前郭水化观测资料处理中的应用

本文从小波变换原理入手,选取正交小波（Daubechies小波）对前郭井近10年水化观测资料进行分析,结果表明小波分析可以很好的抑制数据的干扰,将原始信息中高频信息和低频信息分辨出来。运用小波变换对观测资料进行处理后,映震效果明显优于原始资料,一些趋势变化和短临变化更直观,异常信息更加丰富,更有利于利用前兆数据进行地震预测。     

关于抗震救灾各阶段的灾情信息特点讨论

灾情信息是抗震救灾决策的重要依据。本文结合汶川抗震救灾实践经验,将抗震救灾工作阶段粗略地划分为紧急部署期、生命营救期、紧急安置期和全面救灾期四个阶段,并据此对抗震救灾各阶段的灾情信息需求及灾情信息阶段特点进行了简要分析。     

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。     

中国市县防震减灾数据采集与处理平台研发

通过建立C/S系统,将地震宏观异常信息和灾损信息(宏观异常/灾损等级、地点、图片、视频、语音等)以移动互联网方式快速采集、报送至信息平台,并通过相应平台,对报送数据进行汇总、分析、判定、导出。     

浅谈“VHF”调频无线电台在地震通讯中的应用

随着我国国民经济的飞跃发展,先进的电子设备已进入社会的各个领域,人类也将由现在的工业社会进入信息社会。近年来人们对超短波通讯有了进一步认识,唐山大地震及以后的一系列地震,充分证明通讯对地震前兆信息的传递与处理、监测与速报、抗震救灾、震情通报、及时给决策首脑机关提供信息,起着特殊的重要作用。     

多分类器组合方法的遥感技术研究

将光谱聚类方法应用于高光谱遥感数据处理,对低反射率地物信息的提取取得较好效果;同时采用决策树的多分类器组合方法提取高光谱遥感影像信息,经对比研究发现其效果明显优于单个分类器。     

神经网络在石油测井解释中的应用综述

常规测井解释往往通过"四性关系"研究建立储层参数解释模型,将测井信息转化成地质参数开展储层评价,但对于复杂岩性储层、低渗低阻等储层而言,将测井信息转化为储层参数及利用测井曲线开展储层评价往往存在多解性.作为一种非线性数学方法,神经网络具有多信息融合、综合预测的功能,在解决一些复杂、非线性问题领域展示了强大的生命力.将神经网络引入石油测井解释中,综合利用多种测井信息开展岩性、物性及含油性分析,可有效提高石油测井解释的精度和效率;利用神经网络技术开展流体性质识别和储层裂缝研究可有效破解此类世界性难题.为此,本文对神经网络技术在石油测井解释中的应用进行了综述,并对应用中应注意的事项进行分析,最后进行了应用展望.     

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。     

分数阶S变换,第二部分:在储层预测及流体识别中的应用（英文）

分数阶S变换(FRST)具有较强的时频聚集性。利用FRST处理地震数据,通过合适的分数阶参数将频率轴旋转到适当位置,即可实现目标地质特征信息的最佳识别。由于不同的地震信号的最优分数阶参数可能不同,因而对整体的分数阶参数的最优估计不利于对多道地震数据的处理。本文首先利用FRST分离出共频率数据体,并利用共频率数据体进行了低频伴影分析,然后提出FRST和盲分离结合的方法,不需要对地震数据的最优分数阶参数进行估计,即可提取识别有效地质特征信息的独立频谱,提高对地震数据的解释效率。仿真实验表明在分数阶时频域内此方法能有效分离出独立的频率信息。将该方法用于实际的地震数据,并与已知井信息进行比对,验证了其有效性。     

重力和重力梯度数据联合聚焦反演方法

重力数据包含较多的低频信息,重力梯度数据包含较多的高频信息,将重力数据和重力梯度数据进行联合反演得到的结果更加可信.本文基于聚焦反演方法,实现了这一过程.因为联合反演中分量种类增加,所以计算灵敏度矩阵所需要的时间增加,为此,本文提出了一种快速计算灵敏度矩阵的方法.因为联合反演对内存的要求增大,本文选择有限内存BFGS拟牛顿法求解反演问题.本文通过再加权的方法实现深度加权.文中利用单一分量的反演结果来预测异常体的埋深信息,随后将埋深信息结合到深度加权函数中,将其用于多分量组合反演计算.给出了模型试验,发现预测得到的异常体的埋深信息与其实际埋深存在偏差,但是将这一信息应用到反演计算,能够得到与真实模型一致的结果.之后,本文通过模型试验来探究重力和重力梯度联合反演的优势,发现将重力和重力梯度数据联合,能够识别出额外的噪声,反演得到的模型更加合理.但是,对于不同分量组合得到的反演结果是相近的,反演模型的提高很小.最后,将联合反演方法应用到美国路易斯安那州Vinton岩丘的实际数据中,结果显示,将重力和重力梯度数据联合反演,反演模型得到了提高,反演得到的结果与地质资料吻合.