地震冗余信息的特點分析與處理方法的思考

步 兵,王巍巍

(1.中國地質大學 (北京)地球科學與資源學院,北京100083;2.中國地震應急搜救中心,北京100049)

伴隨著地震災害的頻發,我國對地震信息的處理正在逐步完善,特別是在汶川和玉樹地震之后,大量的第一時間信息處理,給我們決策提供了很好的依據,但是同時我們也發現,在地震時第一時間所獲取的信息有很多是冗余或者錯誤的,最快地進行信息判斷、檢索、分類、匯總及上報,是有效進行指揮調動和救援力量部署的先決條件[1],因此,本文著重討論地震信息開始時的特點,并通過數學模型討論分析數據的有效性,并探討一種經驗值來提高實際數據的真實性。

1 地震冗余信息特點及處理流程

信息的發布后通常有兩種情況:

1)沒有反饋信息,一般由以下四種原因造成:

①無生還人員;②當地手機基站破壞嚴重;③網絡風暴;④沒有破壞。

2)收到反饋信息,按照信息的來源分為兩類:①來自地震災情速報員;②來自普通民眾。

對于信息首先要進行有效性確認,特別是民眾的信息,因為他們沒有進行過專業的培訓,并不了解地震上報信息的標準格式與有效內容。所以要進行信息的分析與冗余處理,最后在進行兩種來源的信息對比,收報員的信息具有優先性原則,如果沒有收報員的反饋信息,就對民眾信息進行分析處理,得到有效數據[2-5]。具體的信息處理結構流程見圖1。

2 冗余信息處理原則

2.1 地震災情速報員信息處理優先原則

速報員經過前期專業的培訓,對系統所需的災情信息標準性有良好的掌握,其數據的真實性可信度大,具有優先考慮原則。

圖1 冗余信息處理結構圖

2.2 信息處理時間分段原則

對于地震發生初始時期,信息的主要來源是廣大民眾和部分地震災情速報員,他們的信息數據理論上會有很大差距,數據的準確度和有效性不高,需要對所有數據進行綜合分析;而對于地震后期,災情信息更多的是通過專業人員渠道獲得,其精確度和有效性較高,所以在信息處理的時間上,要進行分段考慮,用不同方法統計分析。

2.2.1 信息量與時間模型

地震發生后的信息量與時間關系如圖2所示。

圖2 震后信息量與時間關系圖

信息量與時間的函數表達式:

Y值代表信息量 (W)以萬條數為量綱;X值代表地震發生后的天數 (T);K值代表經驗常數,反映地震后信息量最高時的天數情況。

該函數模型的意義在于,將信息處理的時間周期分段,以 K值作為分段依據,當 XK時,是收集信息的衰退平穩階段,該階段的特點是信息數據大體穩定,復雜和差異性比較小,這是因為信息的主要來源是專業人員或機構。

2.2.2 經驗值 K選取

從地震發生后響應人數的變化中可以看出:

中等破壞強度 (4～6級地震):地震破壞較小,地震災情信息響應在時間上,響應速度快,能夠在幾個小時內完成對地震災情的宏觀把握;在地震發生后1h內,響應人數達到總響應人數的20%;3h后,響應人數才達到響應總人數的40%;而12h,響應人數達到90%以上。

重大破壞性地震 (7級以上地震):地震破壞嚴重,涉及范圍廣,地震災情信息在時間上依次滯后響應。

因此,建議在中等破壞強度 (4～6級地震)中,K值建議選取為1d(12h)左右;在重大破壞性地震(7級以上地震)中,K值應盡量大于1d(12h)。

2.2.3 分類處理方法

針對XK時,信息的復雜度較小,由于專業人員或機構的不斷加入,使得數據的真實性大大提高,采用取大值算法可以有效反映地震現場實際情況。

3 冗余信息處理方法

3.1 中值算法

基本思想:對于一組數據,將所有傷亡人數值或烈度評估值從小到大的順序進行排序并計算排序后序列的中值,用以作為有效值。

數學表達:設有一個一維序列值f1,f2,f3…fn,按所需取長度為m(m為奇數)。再將這m個數按其數值大小排列,取其序號為正中間的那個數作為輸出 Y用數學公式表示為:

應用環境:針對X

在實際使用時,該算法有效地避開了由于人為造成的主觀個別誤差,同時又對全部數據進行了考慮,并且使得出現最多的情況得以保留。

3.2 取大值算法

基本思路:對于一組數據特別是傷亡人數,其特點是有逐漸增加的趨勢,距離現在越近,數據時效性越高,數據的實際意義在于跟蹤最大值的不斷出現。

數學表達:設有一個一維序列值f1、f2、f3…fn。取其中數值最大的一項作為輸出 Y,用數學公式表示為:

應用環境:針對X>K時,地震信息收集的衰退平穩階段

在實際使用中,該算法及時有效地跟蹤不斷收集的數據最大值,由于專業人員或機構的信息量逐步加大,數據的真實有效性也隨之提高,往往最大值能夠客觀上反應一定真實情況,隨著時間不斷推移,信息量與數據值也逐步趨于穩定。

4 結語

本文所討論的分段處理方法是依據震后信息量數學模型得出,其中 K值的選取主要是依靠以往地震發生區內的統計數據來定義的,需要再進一步的研究中,確定出一個閥值。

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