基于Android智能终端的地震现场应急指挥技术系统运维信息管理平台

地震现场应急指挥技术系统在震后救援行动中发挥着重要的通信和指挥枢纽作用,为了提升现场技术系统的运维质量,并解决目前运维时上报信息分散且不易查询的问题,本文基于C/S架构设计了1套运维信息管理平台,客户端采用手机、平板电脑等智能终端,基于Android SDK进行应用程序开发,采用轻量级文本格式JSON与服务器端进行数据交互。客户端用户登录平台后,可上报文字和图片信息,也可根据上报时间、内容、位置等关键字查询历史信息,实现了信息的汇总和共享;平台还设计了故障排查辅助、设备操作说明、演练信息发布等实用功能,数据汇集在服务器端,便于管理和考核。本系统已在山东省地震局部署应用,有效提升了地震现场工作的效率和水平。     

Modelling surface‐water depression storage in a Prairie Pothole Region

In this study, the Precipitation‐Runoff Modelling System (PRMS) was used to simulate changes in surface‐water depression storage in the 1,126‐km² Upper Pipestem Creek basin located within the Prairie Pothole Region of North Dakota, USA. The Prairie Pothole Region is characterized by millions of small water bodies (or surface‐water depressions) that provide numerous ecosystem services and are considered an important contribution to the hydrologic cycle. The Upper Pipestem PRMS model was extracted from the U.S. Geological Survey's (USGS) National Hydrologic Model (NHM), developed to support consistent hydrologic modelling across the conterminous United States. The Geospatial Fabric database, created for the USGS NHM, contains hydrologic model parameter values derived from datasets that characterize the physical features of the entire conterminous United States for 109,951 hydrologic response units. Each hydrologic response unit in the Geospatial Fabric was parameterized using aggregated surface‐water depression area derived from the National Hydrography Dataset Plus, an integrated suite of application‐ready geospatial datasets. This paper presents a calibration strategy for the Upper Pipestem PRMS model that uses normalized lake elevation measurements to calibrate the parameters influencing simulated fractional surface‐water depression storage. Results indicate that inclusion of measurements that give an indication of the change in surface‐water depression storage in the calibration procedure resulted in accurate changes in surface‐water depression storage in the water balance. Regionalized parameterization of the USGS NHM will require a proxy for change in surface‐storage to accurately parameterize surface‐water depression storage within the USGS NHM.     

强噪声环境下基于信噪比的地震P波到时自动提取方法

大数据量、强噪声环境给地震P波到时的自动提取带来很大挑战.针对此问题,本文通过构建特殊的特征函数,建立SNR与STA/LTA的内在联系,提出两种基于SNR的地震P波到时自动提取方法,即基于SNR的STA/LTA方法与基于SNR的综合方法.这两种方法分别是运用SNR概念对传统STA/LTA方法和STA/LTA与AIC综合方法的改进.仿真分析结果表明:对于弱噪声环境(10dB)和一般噪声环境(6dB),本文方法较传统STA/LTA方法对地震P波到时提取的准确度更高;而对于强噪声环境(3dB),本文方法仍能准确提取地震P波到时,而传统STA/LTA方法则出现了较大的误判率(10%)与漏判率(65%).本文方法为STA/LTA赋予了明确的物理意义,使其阈值的选取建立在严密的数学推导之上.另外,本文方法在进行地震P波到时自动提取的同时,兼具数据预处理功能,无需额外的基线校正或高通滤波,因而具有较好的实时性.     

Information Detection of Seismic Debris Flow by UAV High-resolution Image Based on Transfer Learning

A large number of debris flow disasters (called Seismic debris flows) would occur after an earthquake, which can cause a great amount of damage. UAV low-altitude remote sensing technology has become a means of quickly obtaining disaster information as it has the advantage of convenience and timeliness, but the spectral information of the image is so scarce, making it difficult to accurately detect the information of earthquake debris flow disasters. Based on the above problems, a seismic debris flow detection method based on transfer learning (TL) mechanism is proposed. On the basis of the constructed seismic debris flow disaster database, the features acquired from the training of the convolutional neural network (CNN) are transferred to the disaster information detection of the seismic debris flow. The automatic detection of earthquake debris flow disaster information is then completed, and the results of object-oriented seismic debris flow disaster information detection are compared and analyzed with the detection results supported by transfer learning.     

活动断层探察数据的信息编码优化研究

从20世纪90年代起,研究人员就开始探索活动断层探察数据的制作、存储与管理。迄今为止,已经获得了大量的活动断层探察数据,建成了一套系统的数据组织体系,为减轻地震灾害的相关研究提供了数据和技术支撑。近年来,随着活动断层数据库信息的扩充,初期设计的部分属性信息编码已不适用。为了形成适应当前工作的属性信息编码体系,本文以活动断层数据库建设体系为基础,对数据库属性值代码进行信息分类和编码优化。文章将数据库属性值代码分为字符型单一含义值、数值型单一含义值及复合含义值,分别进行编码规则设计,最终优化了数据库属性信息编码体系,提高了从建库到数据应用的数据录入、检测、制图自动化、数据分析等环节的效率。     

城镇地震防灾与应急处置一体化综合查询系统研究

本文在研究政府、社会公众以及地方地震工作部门日常地震防灾与震后应急处置过程中对地震相关业务信息需求的基础上,通过系统架构、业务功能、业务流程等设计,完成了城镇地震防灾与应急处置一体化综合查询系统的设计研究。     

江苏省地震监测信息化架构研究

在全面梳理江苏省地震监测业务体系的基础上,运用信息工程及信息资源管理的理念和方法,给出了一种江苏省地震监测信息化架构模型,以期对地震监测体系信息化管理具有一定参考作用,并为信息系统设计与开发提供全程统一的规划。     

桂西北喀斯特山区人口分布特征及其与自然因素的关系

选择第六次全国人口普查的最小行政单位——乡（镇）为基本单元,利用Lorenz曲线和空间相关分析方法分析桂西北喀斯特山区乡（镇）级尺度下的人口空间分布特征,运用地理探测器方法探测自然因素单独和叠加作用后对区域人口空间分布的影响强度。结果表明： 乡（镇）级研究尺度下的人口空间分布具有不均衡性特征,呈现一般显著正相关和一定的聚集性; 各自然因素空间分布对人口分布的影响呈现显著差异,研究区西北和中南部没有喀斯特分布的乡镇,人口密度随有利于人类居住因素的增加而增加,但平均人口密度仅79人/km ²。东部和南部有喀斯特分布的乡镇,人口密度与自然因素空间分布并非简单的增减关系,其随喀斯特分布面积的变化呈现起伏波动。 地理探测器的因子探测结果显示对人口空间分布的影响强度最大的为海拔高度,交互探测结果显示,任意两个自然因素叠加交互作用后的影响强度呈现非线性增强和双因子增强。可见,桂西北喀斯特山区与其他地区类似,海拔高度是影响人口空间分布的最主要因素之一,但喀斯特山区的河网密度及特有的地质地貌等因素对其人口的空间分布具有较强的催化作用,与其他因素叠加交互作用可进一步加强对人口分布的影响。     

无人机遥感在河流岸线资源监管中的应用

以广东省一村级河长监管河段岸线管理范围为研究区域,利用民用轻型无人机采集现场数据,经影像拼接、目标解译和相关资料叠加分析,快速获取了岸线侵占后的界桩、围栏与补种乔灌草等整改措施实施情况,通过整改设计图与遥感判读出的现状结果对比,精准筛查整改措施未落实或整改不到位等监管所需掌握的现存问题区域。研究结果显示：相比传统现场核查,基于无人机遥感方法对于点状目标（如界桩）和线状目标（如围栏）的排查更加高效直观,对面状分布目标（如植被栽植）的复核更具备现场核查所无法比拟的优势,部分不易到达区域的复核的任务也都能较好地解决。无人机遥感作为获取空间数据的重要手段之一,具有机动灵活、影像分辨率高等特点,基于无人机技术的岸线监管可较好解决当前日常监管中存在的问题,对河流岸线监管具有重要意义,应用前景广阔。     

北斗卫星导航系统单星授时精度分析

为研究北斗卫星导航系统单星授时精度,本文基于GPS单星授时原理,结合北斗卫星多种类型星座特点,编写了BDS单星授时软件。利用iGMAS站数据进行了试验,在对原始数据进行监测并将异常信息剔除后,将授时结果与中国测绘科学研究院北斗分析中心（CGS）钟差文件进行比对,分析了BDS不同轨道卫星（GEO/IGSO/MEO）下的BDS单星授时精度。结果表明,GEO卫星的授时精度为27.39 ns,IGSO卫星的授时精度为18.37 ns,MEO卫星的授时精度为18.62 ns。