大數據時代對地震監測預報問題的思考

孫長江

【摘 要】目前，國內外對地震的數據解讀和模型監測理解的不夠充分，對其監測預報仍然不夠準確和及時。在小數據時代，地震研究人員通過網絡化、信息化技術獲得了大量的地震數據，但是由于數據處理能力的限制，在孤立樣本和假說基礎建立的數學分析模型上進行的地震監測預報存在著科學性的疑問。大數據作為一種數據處理分析技術，可以多大量的數據進行多樣本的分析，提高地震監測預報的科學性和準確性。本文介紹了大數據的特征與作用及其對地震監測預報的影響，并從地震監測預報管理機制創新、數據分析專業性人才培養及歷史數據的挖掘三個方面對大數據時代下的地震監測預報建設進行了簡要的分析。

【關鍵詞】大數據；地震；監測預報

中圖分類號： P315.7 文獻標識碼： A 文章編號： 2095-2457（2018）21-0228-002

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2018.21.105

【Abstract】At present， domestic and foreign researchers are not fully understood the data interpretation and model monitoring of earthquakes， and their monitoring and forecasting is still not accurate and timely. In the era of small data， earthquake researchers have obtained a large amount of seismic data through network and information technology. However， due to the limitation of data processing capabilities， there are sciences doubt in earthquake monitoring and forecasting based on mathematical analysis models established on isolated samples and hypotheses. As a data processing and analysis technology， big data can analyze multi-samples with a large amount of data， and improve the scientific and accuracy of earthquake monitoring and forecasting. This paper introduces the characteristics and functions of big data and its impact on earthquake monitoring and forecasting， and briefly analyzed monitoring and forecasting of earthquakes in the era of big data from three aspects： seismic monitoring and forecasting management mechanism innovation， data analysis professional talent training and historical data mining.

【Key words】Big data； Earthquake； Monitoring and forecasting

地震是地球內部地殼激烈運動，釋放大量能量造成橫向、縱向波動。目前，對地震的數據解讀和模型監測理解的不夠充分，對其監測預報仍然不夠準確和及時。數據存在于我們日常的生活中，如電話、網絡檢索、溫濕度監測等。大數據則是對多種類型、大量數據快速激增下，對數據進行收集、整理、計算、分析的一項數據分析整理技術，用于將分散、多樣的數據進行關聯系分析，從而預測事物的發展趨勢。隨著科技的進步，地震研究學者獲得了大量的數據，并針對地震數據開發了相關數據分析軟件，試圖為地震的預測提供幫助，但是其效果顯得不夠顯著。如果將大數據與地震進行結合，可能會通過這項技術對地震數據進行深入的解讀，尋找到地震發生地區、頻率、等級與監測數據之間的聯系，從而實現對地震監測預報的全新認識。

1 大數據的特征及其作用

大數據具有數據容量大、多樣化、高價值和快速獲取與分析的特征，其中容量大是指在一定時間內激增，且使用一般的數據處理軟件無法在其承受能力和時間內進行合理采集、處理的信息數據；多樣化是指數據除了具有結構化和非結構化數據外，還包括不同領域、行業內同類型的數據；高價值是指能夠通過大數據進行海量數據的挖掘，甚至是錯誤的信息數據，獲得有用的關系推斷，并成功進行事物發展趨勢預測；快速獲取與分析是指對分析所需的數據進行快速的獲取、整理并進行計算分析及應用。另外，大數據具有對事物發展趨勢進行預測、改變傳統觀點、發現新事物、挖掘有價值信息的作用。

2 大數據對地震監測的影響

2.1 大數據對地震監測預報科學性影響

在小數據時代下的預報，經常會通過尋找異常點來進行分析，但是引起地震的原因具有空間、時間及數據的復雜性，至于那些原因和數據是真正造成地震發生的根本無法明確的區分和識別。因此，這樣的監測預報勢必在科學性上存在著一定的疑問。大數據時代，可以通過密集觀測、全樣本數據采集及多樣本同時分析、檢驗、驗證，并采用模式識別算法來分析現象與數據之間的關系，這樣的多樣本分析可以發現地震前的相關變化，避免人為主觀因素造成的影響，提高地震監測預報的科學性。

2.2 大數據對地震數據融合的影響

眾所周知，同一地震點在不同時間發生的地震等級可能不一樣，獲得的地震數據也可能完全不一樣，對同一地帶相同地震點的數據采集對分析地震的原因不具有可比性。因此，對地震進行科學、合理的預測就需要對不同地區的地震數據進行綜合性的研究，而以前的地震研究受限制于數據分析處理，無法實現大量數據的深入融合。在大數據時代，可以通過對全球大量的不同地震數據進行全面解析，促進全球地震數據的共享，推動地震監測預報內、外部的所有數據的深度融合，為地震研究的國際合作與交流提供一個廣泛的平臺。

2.3 大數據對地震研究方法和監測預報方式改變的影響

在以往的地震研究方法方面，鑒于小數據時代數據處理的限制，研究人員只能從大量的地震數據中盡量選擇其認為具有代表性、有效的數據，然后根據對地震的認識，在一定的假說基礎上建立計算模型或經驗公式，通過計算分析獲得一定的結果。這種研究方法存在的問題是少量的數據和一定的假說，會對最后的結果造成很大的誤差影響，大量的數據計算無法得到一個收斂的有效解，一定的假說會因為某些容易忽略的因素造成結果的重大偏離。在大數據時代，研究人員就可以對大量的數據進行全樣本或多樣本的數據分析，并對全球不同地震進行數據匯總和深度挖掘，獲得一些有價值的信息或結論。

3 大數據下的地震監測預報建設

3.1 開展監測預報管理機制創新

大數據具有很多優點，也會對地震監測預報產生較大的影響，而大數據作為一種技術，其使用者必定的人，因此，要體現或充分發揮大數據與地震監測預報結合的價值，必須要從大數據基礎設施建設和合作交流制度方面進行管理機制的創新。如在國內外的不同的省份和地區建立地震監測方法、數據采集措施、樣本分析方法和數據分析等方面的合作交流制度，從而保證數據和研究方法能夠在國際上形成共享，共同進步的目的；同時，需要對地震數據采集的高精度無線傳感器、更加精密的分析設備等投入，并加強數據共享平臺和分析系統的建設，實現全球數據的同時在線分享和協同研究。

3.2 培養專業的數據分析人才

大數據的數據采集、處理、分析與以往的數據處理分析方式不同，它會對大量的地震數據進行多樣本的整體計算、分析對比，并將獲得的原始數據和分析比對結果數據信息轉化為科普性的結論意見。目前，大數據在國內外都是研究的熱點，大家都嘗試將其應用于不同的領域和行業，但是，在引進大數據技術的時候，對于后期數據處理分析的專業性人才需求也會越來越大，具有對大數據進行處理、分析的專業性人才必然會缺乏，最后導致數據分析人才變成制約大數據發展的一個因素。因此，我們需要加快對大數據計算分析的人才培養。

3.3 深入挖掘歷史地震數據

隨著計算機技術的引入和網絡化、信息化系統的建設，對于獲取大量的地震數據已經相對來說容易。雖然大數據時代，需要對地震數據的采集方式、能力進行提升，但是大數據的真正意義也不在于去獲取地震數據，其更加重要的作用在于對大量的數據進行處理分析，通過模式識別算法，來從大量的、表面毫無關系的數據中去尋找其中的關聯性，從而獲得更加具有價值的東西，用來指導地震分析和監測預報。在大數據時代，我們除了要關注新的地震數據外，需要更加關注歷史數據，可以通過對歷史數據進行數據的在分析、重組等方式來挖掘出具有價值的東西。

4 結論

大數據作為一種數據處理分析技術，可以多大量的數據進行多樣本的分析，提高地震監測預報的科學性和準確性；促進全球地震數據的共享，推動地震監測預報內、外部的所有數據的深度融合；改變地震研究方法和監測預報方式。大數據下的地震監測預報建設需要從監測預報管理機制創新、數據分析專業性人才培養及歷史數據的挖掘三個方面著手。

【參考文獻】

[1]羅茜.大數據時代下對地震監測預報的思考[J].科技風， 2017（20）：111.

[2]張晁軍，陳會忠，李衛東，等.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（04）：1561-1568.

[3]張晁軍.大數據與地震監測預報[A].中國地球物理學會信息技術專業委員會.大數據、云計算與地球物理應用研討活動論文摘要集[C].中國地球物理學會信息技術專業委員會，2014：3.