大數據時代的地震監測預報問題分析

宋田

（天津市地震局，天津 300000）

地震發生的原因是地震研究者們的重點研究對象，而地震產生的主要成因為地殼激烈運動，釋放的大量能量造成橫向和縱向波動造成。目前，對于地震的數據分析中存在著模型檢測準確率較低、預報及時性較差問題，大數據的出現在很大程度上解決了這些問題。

大數據在日常生活中應用較廣，日常生活中的數據包括電話、網絡檢索、溫濕度檢測等，同時還受教育、政治等商業領域的追捧，通過對所需數據信息進行收集整理，然后再利用計算機分析技術將所得到的價值信息進行關聯性分析，最后獲得的信息價值度較高，同時還可以通過關聯信息預測出未來事物的發展趨勢。目前大數據不斷發展，同時大數據也被應用到了地震研究領域，使地震研究學者們可以快速有效地獲得價值信息，同時還針對地震數據的獲取開發出來相關分析軟件，試圖利用大數據為地震預測提供幫助，但是在實際的應用中，效果并不顯著。針對大數據時代中地震監測預報問題進行分析，為中國地震監測的良好發展作出貢獻。

1 大數據的特征及作用

大數據之所以被各種行業廣泛應用，是因其自身具有的大容量，多樣化、高價值的信息采取以及分析功能。其本身具備的大容量是指在一定的時間內可以容納海量數據，并對其進行整理篩選；多樣化則是指將同類型或者使行業內的數據進行有效挖掘；高價值則是將數據中的信息進行篩選，然后快速準確地提煉出價值信息，從而快速高效地獲取相關數據。此外大數據還可以通過數據的關聯分析來預測出未來的發展趨勢。

2 大數據對地震監測的影響

大數據對于地震監測工作有著積極作用，不僅可以提高地震預測的準確性，另外通過地震監測數據和大數據相融合可以及時地獲得地震數據。以下則做出具體的分析。

2.1 大數據對地震監測預報科學性的影響

大數據監測地震預報可以有效地提高預報信息的科學性。在這一過程中主要是通過大數據本身具有的多樣性，大容量高價值和快速獲取分析的特點。例如在傳統的小數據時代預報中，監測系統僅僅對存在的異常數據進行分析，但是由于地震發生的原因具有空間和時間數據復雜，并不能準確地分析出發生地震的真正原因，因此這種類型的特點的預測方式科學性較低。

在如今的大數據時代中可以通過海量數據同時進行分析、驗證并采用模式識別算法來發現數據與數據之間的聯系，這樣較為全面的多樣分析可以準確地了解到地震的變化，最大程度地避免了監測中的主觀因素，同時還提高了監測預報的科學性。

2.2 大數據對地震數據融合的影響

即使地震在同一震點發生，也會因不同時間段而產生不同的地震級別，那么獲得的地震數據也不同，因此同一地帶相同震點數據采集和原因分析不具備可比性，那么這就需要研究者對地震進行科學預測時根據不同地區的地震數據進行全面的研究。

從以前的地震數據研究來看，具有一定的限制性，無法使數據與數據進行融合，但在目前的大數據時代中，其本身具有的特征可以對全球地震數據進行解析，實現海量的數據共享，不僅可以使地震監測內部數據進行融合，還可以實現全球化地震研究平臺交流。

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式中，對數據的處理具有限制性，研究人員只能從大量的數據中篩選出認為具有科學、有效的數據，再根據對地震的認識，建立計算模型或者用經驗公式進行計算，這樣分析結果則具有較強的主觀性，準確度較低，導致結果出現較大程度的誤差。但在大數據對地震的監測預報中，研究人員則可以通過海量相關數據進行多樣本的數據分析，另外還可以借助全球地震數據進行數據匯總和深度研究，從而取得價值較高的結論和分析。

3 大數據監測預報研究

3.1 地震前兆觀測數據流程

大數據中，地震前兆觀測數據流程主要分為兩個階段。首先是對所觀測數據進行預處理，具體則是指先通過儀器對監測取得的數據進行整理，并對數據進行預處理，以便將其中存在的問題數據進行排除，在此基礎上對數據產品進行提取保存；然后再進行狹義階段的數據分析工作，這樣可以最大程度地為后續開展的工作打下良好基礎。

3.2 基于大數據挖掘的數據生產加工

目前的地震預測中，對地震數據預測質量控制和評價具有多種方法，但是卻普遍存在著一定的主觀性。通過使用大數據挖掘方式對測項中的多個時間段進行整理和分析，可以使數據更加具有客觀性，同時還可以完成數據質量分析模型的構建。另外通過大數據挖掘技術對數據進行分析還可以解決數據突出的數據問題并得到肯定，明確觀測系統的改進方向。這就需要先利用大數據挖掘技術對觀測儀器中的觀測數據進行分析，然后做出客觀的評價；其次則是利用大數據中對信息的挖掘技術來對異常數據進行監測，具體來說就是對地震前兆中出現的異于常規數據進行快速定位，從而實現對這些數據的自動處理。

3.3 基于大數據挖掘的數據應用

在數據的應用階段中，可以利用大數據挖掘技術對獲得的數據信息進行規律研究，在數據和質量得到提高的情況下，地震監測預報數據的采樣率和精準度都會得到提高，利用數據對觀測測項中的變化進行分辨，但是在高精度的觀測數據中，則會產生較多的干擾信息，這就會增加分析方法的選擇難度。另外在對數據進行數據預報時，還可以運用大數據挖掘技術對異常數據和地震的關聯性進行分析，此方法可以提高數據監測的準確性，那么這就需要先研究出前兆數據與地震的關系，然后通過任意組合前兆預報數據分析地震的相關性，這就需要依靠大數據挖掘技術。地震發生后，若想要提升地震預報信息的準確性，這就要對地震發生之前的異常數據進行重點研究。

4 大數據下的地震監測預報建設途徑

在大數據中如果想要準確地對地震監測預報，就需要有關管理制度的規范和較高專業知識水平的數據分析人才。只有這樣，才可以及時地對地震預報進行監測工作。

4.1 開展監測預報管理機制創新

大數據具有很多優點，同時也會對地震監測預報工作起到積極作用，但是大數據是一種具體的技術，在使用中需要操作者，若想提高監測預報技術，這就需要在大數據基礎設施建設和制度中完善管理創新機制，可以借助國內外等優秀經驗進行，如數據采集措施、樣本分析方法和數據分析等方面的合作交流制度，保證數據和研究方法能夠在國際上形成共享，達到共同進步。此外還需要在地震數據采集的高精度無限傳感器以及精密設備等的投入中選擇質量較高的儀器，并且還需要加強數據共享平臺和分析系統的建設，這樣不僅可以促進全球地震研究的交流，同時還可以進行在線分享。

4.2 培養專業的數據分析人才

大數據的數據采集、處理、分析是一項技術性的工作，地震數據分析工作也與以往的數據處理方式不同，如在商業中的數據處理分析工作主要是建立分析目的和框架，再進行數據的收集處理，然后再對此進行分析，但在地震數據的分析中，則是要對大量地震數據先進行多樣本的整體計算，然后進行對比，再根據獲得的原始數據和對比結果數據轉化為科普性的結論意見，較為專業的數據分析人員才可以勝任。在目前，大數據在國內外都是熱點研究，但是在引用大數據的同時，對數據處理分析人才需求也會加大，在地震數據分析中不僅要求專業的數據分析人才，同時還需要專業的地震專業人才，只有這樣，才可以保證數據分析的質量。

4.3 深入挖掘歷史地震數據

目前隨著計算機網絡的出現，對于信息的獲取也越來越便捷，對于地震數據獲取來說在短時間內就可以獲得大量所需的相關資料，雖然方便快捷，但是對于地震數據獲取來說并不是獲得的資料越多越好，重點在于對獲取的大量數據進行處理分析，通過模式識別算法從大量或者是表面看來沒有關系的數據中找出關聯性，只有這樣才能保證數據資料所獲取的價值，從而更好地指導地震分析和監測預報工作。在大數據時代中不僅要關注新的地震數據，同時還需要關注歷史數據的重組分析，以便通過歷史數據挖掘出價值信息。

5 結論

對大數據時代中地震監測預報問題作了分析，大數據作為一種數據處理技術，可以提高地震監測預報的科學性和準確性，需要有關研究工作人員做好外部的保障工作，以及內部的管理機制，同時對地震數據研究時還可以建立全球數據共享平臺，使全球地震研究工作者更好地進行技術交流，從而促進地震監測預報工作的發展。