地震分析會商應用系統研究現狀及展望

劉堅 李盛樂 劉珠妹 陳曉琳

摘要：對當前各地震分析會商系統、異常識別方法、綜合分析方法研究現狀進行了分析和綜述，總結了各軟件系統在運行模式效率、資源利用、更新方式、規范性、智能化等方面存在的突出問題；針對這些問題，結合大數據、云計算、人工智能等新技術、新方法、新要求，提出了地震分析會商系統未來頂層設計方案：首先，通過“云-網-端”三位一體化方式建立“專家交互分析”和“智能自動分析”相互兼容的發展模式；然后，對該模式從總體設計和具體實施技術路線2大方面進行了詳細闡述和可行性分析；最后，對系統建設注意事項展開討論。

關鍵詞：地震分析；震情會商；異常識別；智能會商；云計算

中圖分類號：P315.71 文獻標識碼：A 文章編號：1000-0666（2018）02-0157-09

0 引言

地震分析會商系統是一項多學科交叉的綜合性系統工程，它涉及到計算機、信息處理和地震綜合分析預報方法等技術領域（李誼瑞，徐京華，1989）。我國《防震減災十三五信息規化》中明確指出“十三五”期間初步實現“數據資源化、應用云端化、業務規范化、服務智能化”總體目標，以及《中國地震監測發展設計綱要（2016-2035）》②中提出實現“會商資料智能分析”目標。

本文從地震分析會商系統及相關分析方法等研究現狀和存在的問題人手，結合大數據、云計算、人工智能等新技術、新方法、新要求，提出地震分析會商系統未來發展幾點建議與發展模式，并對新模式的實施進行可行性分析。

1 研究現狀及存在問題

1.1 研究現狀

1.1.1 應用系統

丁仁杰和殷世林（1985）開發了“PC-1500袖珍電子計算機地震地下水實用程序集”；國家地震局科技監測司（1987）組織開發了“基于PC-1500機實用程序及通訊接口”，該系統共選入98個程序，主要包括：通用數字計算程序、地震專業程序、事務管理程序及通訊接口。其中通用數值計算程序包括相關分析計算、回歸分析計算、譜分析、簡單濾波等26個程序；地震專業程序包括地震臺站與地震預報部門最常用的各種數據處理、報表編制等63個程序。莊昆元和王煒（1989）使用Fortran語言開發了“地震數據處理常用方法程序集”，包括地震活動性方法和地震前兆數據處理方法（Nakai方法擬合、氣壓潮汐改正、地磁幅相法、距平、固體潮理論值計算），地震數據處理通用方法（一元回歸、坐標轉換、距離計算）。國家地震局科技監測司推出與《地震學分析預報方法程式指南》（國家地震局科技監測司，1990）相配套的大型應用軟件系統“中國地震分析預報軟件系統SSEPC”（國家地震局軟件技術組，1994）。這是一款集數據處理、地震預報、文件管理等功能為一體的集成軟件系統，主要功能模塊有地震學和綜合預報，定點形變、大地測量、跨斷層測量、應力-應變、重力學、地磁學、地電學、地下水物理、地下水化學等。劉耀煒（1997）推出“水化、水位地震預報綜合判定方法軟件SHEP”，包括平滑濾波、曲線回歸、趨勢分析、逐步回歸、相關距平、相對方差、異常提取（原始數據、一階差分、自適應值、短期預測、短臨預測分析）。1997年，國家地震局科技監測司推出“地震前兆數據常規處理通用軟件”。1998-1999年，又相繼推出“CAPOmen地震前兆分析處理軟件”和“EIS2000地震前兆信息處理與軟件系統”（蔣駿等，2000）。隨后，中國地震局監測預報司引入GIS技術，提出了研制新一代地震預報軟件系統的設想，2001年推出商業軟件“測震學數據處理與分析通用軟件（SuperSeis）”，側重于測震學地震活動參數的計算和圖像生成（李閩峰等，2001）。2001年6月，中國地震局監測預報司推出“基于GIS的地震分析預報軟件（MapSIS）”1.0版（陸遠忠，2006），可實現地震活動、地震前兆資料、地質構造條件、地球物理環境及其它空間信息的綜合分析。

蔣海昆（2010）組織研制了“基于GIS的華東南及首都圈震后會商的軟件系統”，按照地震構造環境和歷史地震活動特征，在全國范圍劃分區域快速研判震情，能夠在震后5～10min內迅速形成初步的震后會商意見。平建軍等（2013）在全國分區基礎上，重點針對首都圈地區進行了更細致的分區資料整理，并組織研制了“華北震后快速響應預案及計算機查詢系統”，震后可快速產出預會商意見、分區歷史地震活動特征、統一的震情回答口徑內容等，以上功能模塊也被全部集成于MapSIS之中。

此外，還有一些優秀軟件或專注于前兆資料處理與分析，如前兆異常識別軟件（王建國等，2007）、地震前兆信息量計算軟件（平建軍等，2013）、前兆數據在線處理系統（尹晶飛，2013）、地震前兆數據處理與加工系統（蘇融，2014）等；或專注于會商技術的發展，如虛擬地震會商系統（黃靜，2004）、三維可視化會商平臺（陳石等，2011）、交互式會商廣播系統（劉堅等，2014）等。這些軟件解決了在資料分析和會商過程中的部分問題。

MapSIS系統在長達16年的時間里，一直免費使用、義務維護并不斷升級，且實現了一定程度的異常自動識別和會商報告智能化生成。2015年底，隨著MapSIS開發所依賴的涉及第三方商業平臺知識產權問題的出現，中國地震局監測預報司開始了新一代地震分析預報軟件的推動工作，并鼓勵下屬各單位推陳出新，百花齊放。

2016年，防災科技學院推出基于開源平臺的OpenSIS軟件，實現了部分地震活動參數計算和震后趨勢計算功能，但由于起步較晚，尚未達到使用階段。2017年，中國地震局地球物理研究所陳石聯合西安數源軟件有限公司，基于軟件工具Datist（多源數據融合專家應用軟件，簡稱數據專家）開發了一套地震分析預報會商平臺，將一系列數據導人、篩選和處理的動作，以一個個零件的形式串聯起來，形成一套規定動作的數據流模型，實現了地震目錄查詢、報告生成等批量化處理。

基于Datist流程化的建模思路對于地震會商中的特定數據結構和特定規定動作實現了批量化處理流程，但同時也有它的局限之處：第一，建模需要專業知識和編程基礎，由于Datist只是針對數據整理的建模工具，要進行專業的資料分析和制圖需要引入Matlab、Surfer、GMT等第三方工具編寫算法并打包為動態鏈接庫再行調用。專家發布好的模型，如果需要針對實際場景進行算法的重組或輸入輸出的特定修改，則需要掌握專業的數據結構知識和算法編程相關知識，否則容易出現數據銜接錯誤。第二，只能針對一些固定數據和固定操作進行批量處理，不易進行機器輔助下的人工交互分析。Datist的優勢在于規定動作的批量化操作，適合一次建模、多次重復的工作。但在地震分析會商領域，主要依托于預報專家豐富的專家知識和專業分析，需要大量的人機交互工作，僅僅依靠批量處理是不夠的。

1.1.2 異常識別方法

1966年邢臺地震以來，經過幾代入幾十年的不懈努力，中國的地震預報研究取得了長足的進步（梅世蓉，1994；張國民等，1997；陳棋福，石耀霖，1997），地震預報理論和方法的研究取得了顯著進展。我國的地震預報科學研究已積累了包括地殼形變、地球化學、地下流體、地電阻率、地磁、重力、地應力等多學科大量連續的觀測資料，震前各單學科異常地有效識別與提取是作出正確地震綜合預報的關鍵。老一輩地震研究者探索了多種有物理意義的前兆異常識別方法，如地應變的擴容效應因子、剪切應變強度因子計算，地磁的轉換函數、最大似然譜估計方法以及形變、應變信息流的提取及合成方法，這些數據分析處理方法具有較強的實用性，有望對我國的前兆數據分析處理水平的提高起到推動作用。

目前制約前兆觀測數據在地震預測預報中有效應用的最突出問題是海量高采樣率觀測數據和與之不匹配的分析人員逐天逐臺的處理和分析模式，傳統的人工分析方法已經很難快速在海量觀測數據中有效發現異常，因此，如何利用大數據技術和異常自動識別技術從地震前兆觀測數據中發現異常，并有效排除由環境因素和儀器自身因素造成的異常，是一項非常有意義的工作。

隨著地震前兆觀測數據分析系統規模的不斷增大、觀測數據種類和時間跨度不斷增加，海量數據相應分析處理需要具備盡可能高的實時性，以便能夠第一時間發現地震前兆異常模式和現象，并進行有效應對。針對上述問題，王建國等（2007）研制了前兆觀測數據監視和異常自動識別軟件，通過一階差分法、日變幅度法、均方差法可以對前兆異常進行自動識別和報警。劉子維（2016）提出一種利用多孔小波算法自動識別前兆異常的方法，該方法能夠準確地在帶有噪聲的模擬數據中識別人為添加的異常模式，同時也能發現一些平時難以感知的微小異常。王秀英等（2015a，b）提出一種前兆觀測時序特征量的數據檢測方法和一種基于大數據的前兆異常識別方法。

1.1.3 綜合分析方法

大量震例表明在較大地震發生前，一定區域內多種觀測手段會出現復雜的異常變化。梅世蓉和姚家榴（1993）指出依靠任何單一手段解決地震預報問題都是不可能的，必須走綜合預報的道路。因此，如何在單項異常分析的基礎上進行綜合預報判定一直是地震預報研究與實踐中極為重要的、也是極為困難的問題。多年來，我國地震預報學者在地震綜合預報研究領域開展了大量有益的研究與探索，取得了許多富有成效的地震綜合預報研究成果，如地震綜合計算預報方法（羅蘭格等， 1989）、模式識別方法（張郢珍等，1991）、積分法（李廣鑫，吳曉芝，1991）、模糊綜合預報方法（馮德益等，1989；朱令人，1989）、信息合成方法（周碩愚等，1991；王海濤等，1998，2002）、遺傳算法（陳棋福等，1997）、PP綜合預報方法（朱令人等，1994）、地震活動綜合效應場函數預報方法以及地震綜合函數場方法（羅蘭格，孫佩卿，1994）。這些方法從不同方面進行嘗試，探索可能實現地震綜合分析預報的途徑。

人工智能方面也有諸多學者做了深入研究，如早期應用模式識別方法綜合分析多項震兆和模式識別研究及其在地震學中的應用（王碧泉等，1986，1990，1992）：1986年5月，國家地震局地球物理研究所著手研制第一代“地震預報專家系統”，與此同時進行研制的還有安徽省地震局研制的ESEP/PC（Expert System for Earthquake Predic-tion，簡稱ESEP）系統和國家地震局分析預報中心研制的“地震綜合預報專家系統”；2004年，上海地震局研制“地震預報專家系統ESEP3.0”（王煒等，2004）將模糊系統、神經網絡與專家系統技術相結合，引入了駕馭式的推理機制，除具有第一代專家系統的符號推理與解釋功能、以及第二代專家系統的學習功能外，還具有較強的人機交互能力。

1.2 存在問題

目前地震分析會商系統主要集中體現以下4個方面的問題：

（1）軟件各自封閉，重復建設：當前模式中，不同應用系統各自獨成一體，代碼非開源，導致相同的功能重復建設現象明顯。

（2）數據資源獨享，效率低下：目前數據資源或數據庫是專為某個應用而建，沒有系統化的統管共建，相對比較獨立，因而沒有真正意義上形成數據資源池和共享，致使數據資源利用率和使用效率比較低。

（3）軟件模式單一，智能化弱：用戶操作體驗等原因，目前大多系統是C/S（Client/Server）模式的桌面版，又因地震應急現場網絡條件限制，分析系統不得不自帶知識庫和數據，功能和支撐知識庫需不斷迭代更新，軟件更新和操作的智能化程度較低。

（4）業務規范度低，小數據思維：對于規定會商動作（如周會商、月會商、年會商等）流程化、自動化、規范化程度有待提高；早期的模式識別和專家系統皆是基于小數據找因果思維模式，大數據找相關思維欠缺。

2 發展建議

為實現交互式的現代地震預報業務，完成《防震減災十三五信息規化》中提出初步實現“數據資源化、應用云端化、業務規范化、服務智能化”總體目標，以及《中國地震監測發展設計綱要（2016-2035）》②中提出的“會商資料智能分析”目標，針對上述存在的突出問題，就地震分析會商系統未來發展，提出幾點建議：

（1）頂層設計上實現預報、科研、觀測、服務的互動，以云平臺資源池為基礎，打通資料處理、異常分析、跟蹤評價、規范產品、數據共享多業務的數據通道，實現“縱向貫通、橫向融合”。以往的數據產出與存儲、數據交換與共享、成果服務等管理軟件分別由各自的專業人員研發而成，各個軟件之間版本不一、中間件各異、各具基礎數據庫，存在著大量的格式沖突、難以兼容、數據冗余等問題。利用成熟的云平臺資源池技術，建立統一的數據接口，打通數據流動通道，統管共建、靈活復用是現代化會商平臺大數據精準服務的數據基礎，實現從各自為政向協同發展的轉變和從單純建設到建管并重的轉變。

（2）采用“大數據”和“人工智能”技術，加強不同構造區不同技術方法的映震能力和適用性分析，優化完善地震分析會商技術方法庫和每種方法相對應的異常判定標準。近半個世紀以來，我國已經積累了豐富的地震震例、異常報告和序列總結，如何通過信息挖掘技術，將這些寶貴的經驗應用于如今的地震預報實踐，從而指導優化分析方法庫以及異常判定標準，實現技術驅動向需求驅動的轉變。是新一代地震分析會商技術平臺應該承擔的責任。

（3）構建“云-網-端”三位一體化方案?！霸啤睘樵破脚_，“網”是網站，“端”是桌面客戶端和手機端APP；云端是核心，用戶通過網站或手機APP定制會商自動化流程，云端將計算的結果返回網站或手機端；桌面客戶端既可在本地交互操作，也可將定制的操作流程在云端運行，然后將計算結果返回。

（4）建立“專家交互分析”和“智能自動分析”相互兼容的發展模式。針對成熟的、規定的會商動作實行智能化、自動處理模式，針對綜合性的分析研判采用專家交互式模式。既減輕不必要的重復性勞動，提高會商效率，又解放預報專家繁重工作，使他們有充分的精力投入到需要專業智力支撐的“會”和“商”工作中。

3 可行性分析

要達成既定目標，關鍵要有一套行之有效且清晰的方案和實施路線作基礎，針對當前和未來地震分析會商的現實需求，結合大數據、云計算、人工智能等新技術、新方法、新要求，對上述提出的建議分別從總體設計方案和具體實施技術路線2方面進行可行性分析。

3.1 總體設計

地震分析會商系統是地震業務應用體系中的重要組成部分，因此有必要先從全貌看清它在未來整個地震信息化頂層設計中所處的位置，理清它與底層支撐的數據資源、平臺，與兄弟層級其他應用，與上層服務之間的聯系。如圖1所示，分別從數據資源、平臺接口、云端應用、智能服務4個維度層級進行總體闡述分析。

（1）數據資源層：該層為預報分析會商打通數據壁壘通道，形成統一地震數據資源池，提供全局、全量、可信、高效的數據資源；池中數據包括觀測數據、探測數據、調查（考察）數據、實驗與試驗數據、專題數據、防震減災綜合數據、其他地震數據；以及所需的其他大數據，包括氣象、水文、測繪、地理信息數據等。

（2）平臺接口層：它是連接數據資源與云端應用的中間層，通過平臺接口層讀取數據給云端應用層使用，該層提供開放、共享、靈活、復用的各類數據接口，大致分2類：平臺服務和數據服務接口，平臺服務接口主要包括公共接口、消息接口、緩存接口、中間件接口、集成接口、大數據接口；數據服務接口主要包括主數據接口、基礎數據接口、應用數據接口、基于場景數據接口等。

（3）云端應用層：地震業務上云端，即應用云端化，各應用間形成高效協同，該層是研究的核心，地震分析會商系統就處在分析會商云中，核心業務包括常規會商（周、月、年度會商等）、緊急會商、加密會商、震情會商、趨勢研判、決策支持，當然還包括其他應用云：如監測預警、震害防御、應急救援、科技創新云等。

（4）智能服務層：該層利用云端應用層生產的產品，通過智能化方式向社會、行業、決策、科研、創新提供服務，以提升社會感知為終極目標。

以上4個層級以松耦合方式獨立存在；云端應用層中的分析會商云是新一代地震分析會商系統的基石，因此，它的實施技術路線是我們關注的重點。

3.2 技術路線

新一代地震分析會商系統是要構建1套基于大數據云平臺的集自動化、智能化為一體的會商系統，以提高會商效率。系統的實施建設由以下幾個階段組成（圖2）：第一階段建立數據資源池平臺，第二階段在數據池基礎上開發統一的平臺接口，第三階段建立支撐分析會商的基礎模型算法信息庫，第四階段封裝功能模塊為積木式獨立單元，第五階段研發專家交互模式和自動流程定制模式的智能會商子系統。第一階段數據資源池的建立因已在初步建設和實施，在此不作贅述，重點闡述第二至第五階段。

3.2.1 平臺接口

接口是互訪雙方之間數據交互的一個標準，其實現包括2個步驟：接口定義和接口實現。

接口定義分3步：①交互機制設計（同步請求/應答方式、異步請求/應答方式、會話方式、廣播通知方式、事件訂閱方式、可靠消息傳輸方式、文件傳輸）：②接口技術選擇（WebSerⅥce、Scoket、消息中間件、文件方式、共享數據庫等）：③接口定義格式（根據所選技術，實際情況用XML來定義即可）

接口實現，除實現總體設計上述平臺服務和數據服務2大類接口功能外，還應考慮接口的非功能性因素：高性能，支持高并發，大容量，速度快；②健壯性，防止因大量數據，或大量占用資源導致系統不可用；③可監控，隨時看到接口的運行情況，便于及時發現錯誤并排除故障；④可擴展，包含2個方面：一是可支持擴展新功能，二是并發增加時支持擴展新硬件。如讀取數據庫或大數據的接口，通用、專用計算接口、各種繪圖接口，PPT、Excel、Word自動生成接口，這些接口既可被代碼調用，也可生成程序獨立運行。

3.2.2 基礎支撐模型信息庫建立

基礎支撐模型信息庫包括異常信息庫、前兆、測震方法庫和人工智能模型庫。

異常信息庫包括測震異常信息庫和前兆異常信息庫。一方面需要從歷年地震趨勢會商報告中找到測震、前兆異常信息；另一方面需要使用異常自動識別方法對數據進行再分析，補充地震趨勢會商報告中沒有提到的異常。

前兆、測震識別方法庫可以讀取數據資源池數據，通過后臺異常計算程序，將數據異常按測項分量存入異常指標庫。

人工智能模型庫可以剔除不適用的傳統分析方法、繼承優化最新研究成果；建設完備適用的數據分析方法資源庫。其中，傳統前兆類數據分析方法包括小波分析、周期分析、去趨勢分析、擬合分析、回歸分析、濾波分析等；地震活動性分析方法包括波速比、條帶空區、b值、視應力、H值等；數據異常分析方法包括差分、臺階檢測、第四統計力學等；機器學習分析方法包括決策樹、隨機森林、邏輯回歸、支持向量機、樸素貝葉斯、K最近鄰算法、循環神經網絡等。

3.2.3 封裝功能模塊為積木式獨立單元

通過平臺接口可獲得資源池數據，通過分析模型算法信息庫可對數據進行分析操作，有了數據和分析操作，便可按需求進行功能劃分，對數據和操作進行任意邏輯組合功能封裝，功能模塊化封裝組合成一個個的小程序，諸多小程序可以組合成一個大程序，小程序和大程序皆可批量處理；也可通過可視化程序界面類似工具箱進行拖拽，按人機交互方式步驟一步步運行；最終使其能形成像積木一樣可被調用的獨立運行單元，如圖3所示，要完成某項功能時，直接通過指令按以下格式：“功能模塊單元名+參數1+參數2+參數3+…+參數N”調用即可完成。

3.2.4 構建智能自動分析和專家交互分析相互兼容模式

（1）“云-網-端”一體化

要同時滿足智能自動分析和專家交互分析模式相互兼容，可通過構建“云-網-端”一體化的方案解決，如圖4所示，“云”為分析會商云端，是整個系統的核心；“網”為網站，是連接用戶和云端的中間界面，可發布信息和傳遞結果；“端”為桌面客戶端和手機端APP；用戶可通過手機或網站給云端發送操作指令，云端收到操作指令完成相應操作后，將結果返回手機或網站；桌面客戶端可在本地操作運行，也可將指令推送到云端執行，完成后返回計算結果。

（2）智能自動分析模式

有了功能齊全獨立可運行的模塊單元，要定制會商自動化流程，就更為簡單，因每個功能模塊對應一條指令就可完成，比如要完成日常周會商需調用8個功能模塊單元，則在手機端APP或網站撰寫8條指令的批處理文件，然后上傳至云端，云端收到文件解譯、執行便即可替用戶完成該工作，并將結果返回。

（3）專家交互分析模式

專家交互模式主要通過研發桌面客戶端實現，將平臺接口和基礎模型算法庫集成至桌面客戶端軟件，并研發人機交互界面，供專家進行交互操作；桌面客戶端也可通過功能單元與云端定制自動化流程，在云端執行，并返回結果。

分析智能化主要通過深度學習技術實現，深度網絡模型是該技術的核心，循環神經網絡（Re-current Neural Network，簡稱RNN）是一種節點定向連接成環的人工神經網絡，非常適合地震時間序列數據進行預測分析的場景。

（4）算法與涉密數據處理

新一代地震分析會商系統在云端開源共享，以促進分析預報方法共同向前發展。涉密數據，僅允許用戶在服務器云端進行分析處理，即數據可用不可取走，最后用戶只能取走分析結果；非涉密數據，可通過桌面客戶端將其自動下載到本地。

4 結論與討論

通過剖析目前地震分析會商系統研究現狀及存在的問題，提出了其未來發展的幾點建議，并就建議的可行性，從總體設計到實施技術路線2方面進行分析闡述。

（1）頂層設計新一代地震分析會商系統，利用成熟的云平臺資源池技術，建立統一的數據平臺接口，打通數據流動通道，實現地震“數據資源化”的縱向貫通、橫向融合，也為“大數據”思維提供了現實基礎。

（2）構建靈活系統、分析方法、數據區域等自定義的全新用戶體驗模式，促進分析預報方法開源、共享、開放，為實現業務規范化打下了堅實基礎。

（3）提出“云-網-端”一體化方案，為應用云端化，解決系統更新繁瑣、模塊固化、復用困難等問題提供新思路。

（4）采用循環神經網絡的深度學習技術，優化完善分析會商技術方法，剔除預測效能低、適用性差的舊有算法；建立“專家交互分析”和“智能自動分析”兼容系統模式，從而既可實現會商服務智能化又可提高會商效率。

地震分析會商系統是監測預報體系中的一個重要上層應用，技術上，其下層是以數據資源池、統一數據與中間件接口作支撐，中間層涉及與各類優化傳統分析算法庫以及人工智能算法庫的對接；功能上，既要滿足分析人員規定會商動作的自動化、流程化定制，以減少用戶大量重復工作強度；又要兼顧符合專家參與的交互人工智能模式，以借力增強系統的“智力”。為此，在未來該系統的建設過程中，要處理好與之相關層級的邊界關系，還應考慮與地震信息標準化體系、安全體系結合來提高系統的規范和安全性，以便使其融人整個地震信息化的頂層設計中，這樣才能更好地發揮新一代地震分析會商系統的重要作用，為我國地震預報事業向前發展注人新動力。

本文撰寫過程中，得到中國地震臺網中心王方建研究員、彭克銀研究員的熱心解答和幫助，同時也得到中國地震局信息化工作組專家的支持；技術方案獲得了南京云創公司地震事業部成員的幫助，向他們表示忠心的感謝！

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