基于大數據技術的地震監測預報體系構建研究

朱春露 劉璐

摘? ?要：本文在概述大數據技術的特征與技術組成的基礎上，分析了大數據技術在地震監測預報中作用，提出了構建地震監測預報體系大數據服務平臺的主要內容，最后以河南電子政務公共云平臺為例，對其服務結構框架進行了介紹，以期為其它地震監測預報機構所參考。

關鍵詞：大數據技術? 地震監測預報體系? ?平臺

中圖分類號：P315? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1674-098X（2019）06（a）-0142-02

地震作為地球的自然現象之一，長期以來一直威脅著人類社會的發展。隨著技術人員獲取數據、利用數據進行綜合判斷能力的飛速發展，大數據技術也獲得了跨越式進步，如何通過大數據技術來實現對地震的監測預報，已成為地震預防事業發展的新動向[1]。因此，基于大數據技術進行地震監測預報體系的構建，對于預防震情，做好防震減災工作具有很強的指導意義。

1? 大數據技術的特征與技術組成

大數據也被叫作巨量資料，它具備了顯著的“4V特征”，也就是高價值、大容量、快速獲取分析與多樣性。大容量的含義是，數量龐大的數據聚合起來，以便于人們進行研究和分析。通常情況下有效期限內無法有效地利用如今采取常見的各種主流軟件工具，對此類數據進行采集、梳理和分析，為做出正確決策與預測發展預測提供可靠的信息;海量數據帶來的危機，亦非數據量的迅速增加，它涉及了數據類型的變化，也就是說，出現了多樣化的數據。數據多樣化的含義是，大數據涵蓋了非結構化、結構化的各種數據，與來源、領域各不相同，卻能夠用作同一目的研究的各種數據。高價值的含義是，從大數據中挖掘出的一些關系，能夠有效地預測事物的變化與發展趨勢，為正確決策提供可靠的依據。快速化的含義是，快速地開展數據的處理、應用、分析與獲取工作，在此基礎上做出針對性的反應。

大數據產業方興未艾，大數據技術指的是，設計用來快速及時地分析、發現與收集各類大規模數據，進而提取出具備了預測價值的新型機制與科技。它不但涵蓋了數據儲存、可視呈現、合并壓縮、格式轉換，而且涵蓋了知識發現、統計分析、決策支持，此外也包括了清洗過濾、分類聚類、關聯規則以及序列路徑等在內的技術。整體來看，這項技術涵蓋了三個方面。首先是云技術，它主要包括感知技術、云計算、存儲技術分布式處理技術。它的主要目標是匯集、獲取、存儲相關數據，并對它們進行歸類。其次是數據挖掘技術，主要包括了異常分析、分類分析、關聯分析、特異群組分析、演變分析，重點是做好事物間的一些相關性分析，也就是說采取充足的數據開展相關性分析。從它的本質來看，它可以使人們轉變因為缺乏充足的數據量而產生的認識偏見，通過充足的數據分析來把握客觀事實。它的重心是能夠成功地預測未來。再次，它重點是可視化技術，側重分析了新數據表達方式多維坐標排列分析以及動態變化演示等方面，側重是數據分析以及結果展示[2]。

2? 大數據技術在地震監測預報中作用

2.1 大數據屬于多樣本分析，能提升地震預測成功率

以往地震預測屬于非常具有代表性的小規模數據分析，通常情況下希望找出關于地震發生的相關樣本，以闡釋地震的形成。從大數據思維來看，應系統地分析所得到的全部樣本或關于某種特別現象的全部數據，對它們進行論證和檢驗。不再聚焦于隨機采樣，不再將孤立的某種現象當作預測地震趨勢的僅有依據。毫無疑問它會增加地震預測的成功率，而且帶來更多的發現。通常情況下，“大數據”采取大樣本或者全樣本數據，進行相應的概率統計，找出數據、結果與相關現象之間的關系。它應該闡釋開展了何種類型的數據分析，獲得了什么樣的“結論”。由于大數據立足于所獲取的全部數據，至少立足于盡可能豐富的各種數據，因此它能夠對細節進行正確的驗證，開展更多分析[3]。

2.2 大數據促進地震數據融合，加速數據實時分析

地震發生呈現出準周期性，相同地區出現強震的時間間隔，通常情況下是幾年時間到幾十年時間不等，乃至于數百年時間。所以，單一地震事件缺乏足夠的樣本，研究世界震例，會豐富數據樣本。如此以來，應該把國內外的震例數據融合起來，更好地研究和分析全球地震的發展變化。可以肯定的是，世界范圍內的地震數據既存在著共同點，又存在著一些差異。這就要求人們樹立大數據思維，既要融合分析各學科的相關數據與宏觀異常，對比歷史震例，又應該比較構造環境存存在差異背景下哪此方面的變化是關于地震發生的內容。因此，大數據會促使地震預報監測外部與內部之間的數據源進行融合，持續強化該領域的國際合作。

2.3 大數據使地震預測不再聚焦于發現因果關系。

大數據以更簡潔的方法，發現數據之間的相關性，而且獲得了更理想的效果，無需盡量探尋因果關系。小數據時代的地震預測涵蓋了兩個主要方向，首先是尋找其中的因果關系，其次是尋找關于地震的樣本，比如探尋異常點等。然而導致地震發生的原因非常復雜，體現出了空間、時間方面的復雜性，而且也涉及到“數據量復雜性”。然而究竟哪些現象與地震關系密切，迄今為止尚無明確的答案。在大數據背景下，地震預測應該立足于密集觀測，多樣本或者全樣本分析，很可能找出地震與地震前兆之間的具體關系。所以，大數據技術的運用，可以讓人們發現其中的相關關系，進而提升人類地震預測的能力[4]。

2.4 大數據改變了以往的地震監測預報手段。

大數據立足于多樣本分析，或者是特定現象全部樣本的各種數理統計，應該深度挖掘，方可展現它的數據價值。從大數據時代來看，地震預測預報易于挖掘與匯總世界的各種地震觀測數據，包括但不限于我國當前的地震觀測資料和信息。它會在很大程度上充實地震預報監測的數據量，讓人們更準確地把握震情。

3? 構建地震監測預報大數據服務平臺的主要內容

大數據的核心價值，不是掌握更大數量的數據與信息，而是它深挖處理有價值信息的能力。從頂層設計原則來看，它要借助物聯網終端，從各個視角搜集地球物理方面的各類探測信息，打造“天地立體化”地震監測預報大數據服務平臺，對地震進行精準定位，實施地震應急決策管理等[5]。其中主要內容包括以下三個方向：

（1）打造地震數據處理存儲系統，以分布式儲存地震的相關數據資源，安排相應的并行計算框架，為地震管理、分析與處理地震大數據，提供必不可少的服務。與此同時，應該切實增強地震預報監測機制服務平臺，提升網絡、存儲與計算等資源的使用效率。

（2）打造以地震科學數據為核心的數據庫，健全和農業、地質、水文、氣象等機關共享數據的相關制度，破除行業局限，以跨界共享資源，為挖掘與分析地震數據，提供必要的數據支撐。

（3）研發行業專家分析系統，借助大數據、云計算較強的處理能力，組建監測地震前兆異常數據信號的相關制度，把震前數據異常變化的相關特征提取出來，分析和把握地球板塊振動規律受地球內部化學能量、氣候變化影響的相關機理，為動態地預測地震災害、做出科學決策，提供有力的技術支持。

4? 地震監測預報大數據服務平臺案例簡介

河南電子政務公共云平臺將標準化x86服務器為低層，設置相應的云操作系統，依據相關集群，有效地整合各種大數據服務與云服務，為外界統一提供可靠的電子資源服務。從云操作系統來看，其底層運用了分布式文件系統，把一般化的個人電腦服務器中的磁盤資源聚合起來，屏蔽了其中的硬件差異，提供了非常系統化、完善化的存儲空間。分布式調度系統被運用在云操作系統中，并實施了有向無環圖的方法。彈性計算服務重點是創造良好的運作環境，為地震應急系統正常工作提供支持。數據處理服務能力持續提升，可以對數量龐大的地震數據進行離線處理。再者，關系型數據庫側重為各類關系型數據庫提供有力的支持。負載均衡主要是平衡4層-7層協議的諸多負載。云盾主要是發揮自身的安全防護作用。整合這些服務后，形成了可靠的、海量的計算以及存儲資源。從有關實驗結果可以看出，河南電子政務立足于公共云平臺為，構建了相對完善的地震大數據支持框架，能夠為分布式、批量化地處理相關數據提供可靠的解決方案。與此同時，該平臺可以提升數據訪問的吞吐量，尤其擅長儲存大容量的文件，比如TP級別以及PB級別的大文件。

5? 結語

大數據技術的應用與發展，在更好地服務于人類社會發展的同時，也引領了思維模式的創新。這就意味著，地震監測預報的工作模式也應當與時俱進的同大數據技術進行深度融合，從而逐步推動地震監測預報事業的創新式發展。展望未來，地震監測預報工作者應當努力提高自身運用大數據技術的水平，爭取通過大數據技術的準確運用來進一步減少地震所帶來的危害。

參考文獻

[1] 高翠珍，王曉霞，安凱杰，等.地震預報中數據挖掘技術的應用探究[J].信息技術與信息化，2019（3）：168-169.

[2] 陳翔，馬迅飛，王學軍，等.大數據分析技術及其在地震資料處理中的應用與效果[J].信息系統工程， 2018（11）：98-100.

[3] 張晁軍，陳會忠，李衛東.大數據時代對地震監測預報問題的思考[J].地球物理學進展，2015，30（4）：1561-1568.

[4] 李忠，劉海軍，余偉豪.基于空地觀測的地震大數據處理系統研究[J].軟件.2017（12）：54-60.

[5] 馬文娟，劉堅，蔡寅.大數據時代基于物聯網和云計算的地震信息化研究[J].地球物理學進展，2018，33（2）：835-841.