地震應急全時程災情匯聚與決策服務技術研究＊

劉 欽 姜立新※ 帥向華 聶高眾 陳維鋒 張 鵬 車愛蘭

1) 中國地震臺網中心，北京 100045

2) 中國地震局地質研究所，北京 100029

3) 四川省地震局，四川成都 610041

4) 應急管理部國家減災中心，北京 100124

5) 上海交通大學，上海 200240

引言

從國外地震應急處置與信息服務的實踐來看，歐美、日本等發達國家都建立了較為完善的地震應急指揮體系，用來開展地震應急技術標準、災害預警、趨勢預測、多源災情信息共享集成利用、地震信息可視化表達、應急輔助決策等研究，為政府應急救災決策提供重要的技術支持，有效減輕地震災害損失[1]。美國聯邦緊急事務管理局（Federal Emergency Management Agency，FEMA）等機構建立了包括衛星、無人機、氣球等在內的聯合觀測平臺，研發了ShakeMap、HAZUS、PAGER等災害評估系統，可在震后3—5分鐘內給出烈度信息，在短時間內對災害損失進行評估，對地震應急信息進行有效整合，能較系統地為政府提供有效應急對策建議；日本建立了面向地震應急的從中央到地方的快速聯絡通信網，構建了DIS、RAS等地震災害應急系統，能夠快速提供災情調查、烈度圖速報等信息；歐洲基于光學、Lidar、SAR等多源觀測手段，實現地震災害監測和動態災情分析[2-3]。

我國在地震臺網及速報系統、地震應急指揮模式、應急協同技術體系、地震應急管理、地震應急快速評估等方面開展了較多的研究工作[4]。建成了覆蓋國家、31個省、150個大中城市和地震現場的全國一體化地震應急指揮技術系統，建立了災情獲取、應急響應和聯動信息服務平臺[2]。地震應急初期能提供災害損失評估和地震災害背景等地震應急信息產品，能快速、持續地提供災情動態產品。在汶川8.0級、玉樹7.1級、尼泊爾8.1級等國內外的破壞性地震中，迅速了解地震災害影響，估計災害發展趨勢[5-6]。與發達國家相比，主要差距有： ① 地震影響場計算模型偏差較大； ② 災情信息采集手段單一； ③ 地面承災體精細化數據缺失，導致地震損失評估的準確性難以滿足決策需求； ④ 地震應急產品發布渠道不健全； ⑤ 應急協同技術系統存在 “孤島” ； ⑥ 震后應急信息可視化缺乏有效的數據融合及數據挖掘； ⑦ 不能滿足海量災情數據的實時分析與發布[1,7] 。

總體來看，地震災后信息匯聚、發布與決策支持技術的發展趨勢是：地震信息感知多來源、多手段；震情分析與決策全時程、智能化；地震信息服務全流程、可視化；系統平臺一體化，各業務系統高度集成與融合。本文將對國家重點研發項目 “地震應急全時程災情匯聚與決策服務技術研究” 的研究目標、科學問題和關鍵技術以及成果進展進行介紹。

1 項目研究目標與內容

1.1 研究目標

針對震前震時震后全時程災情信息服務需求，研究年度地震危險區地震災害損失預評估技術，研究震后基于地震專業傳感網和群智感知網的實時災情獲取、匯聚與整合技術，研究震后高準確性評估和分區決策支持技術。研發基于云架構的智能化、可視化地震應急信息全流程服務平臺和應用終端，開展面向多行業多用戶應急協同服務示范，實現7級以上大地震災情信息全時程服務。

1.2 研究內容

針對震前災情難以預估，震后災情獲取緩慢且碎片化，災情評估誤差較大，決策支持不到位，災情服務缺位等關鍵技術問題，本項目將研究震前危險區損失預評估技術方法，研究震后多源信息整合技術及匯集應用模式，研究地震應急信息內容管理與共享應用模型，研究地震災情信息綜合分析與決策支持技術，研究地震應急決策信息可視化技術，研發基于云計算的應急協同發布模型與面向對象的地震應急協同應用終端及軟件，建立基于云技術的地震綜合應急產品產出及發布技術平臺。

研究分3個層次： ① 災情信息獲取與綜合分析，包括震前和震后預評估、快速評估和災情信息多手段同步獲取與融合分析，及分區輔助決策支持信息； ② 災情信息服務產品生成，包括基于可視化的系列化災情展示圖件、面向多用戶的定制化災情服務產品； ③ 綜合集成與示范應用，包括災情信息推送與準實時服務平臺及協同服務應用示范（圖1）。

圖 1 技術路線Fig. 1 Technical roadmap

1.3 解決的6個關鍵技術問題及采取的方法

（1）地震危險區災害損失預評估技術與服務。構建我國各地建筑物現狀的地震災害致死性評估矩陣，通過致死性矩陣計算未來地震可能的死亡人數；獲知應對未來地震需要的救災資源，為應對未來可能地震需做的應急準備和應急處置措施提出建議[8]。

（2）基于地震專業傳感器災情實時獲取和融合。利用實時地震臺網數據，獲取地震破裂軌跡，模擬地震破裂過程，給出發震斷層類型、發震破裂半徑，確定宏觀震中。利用強震動臺網觀測數據，對缺少臺站地區地震動參數估計值進行系統偏差校正。對不同時段產出的震情、災情快速融合，分階段給出地震影響場修正。

（3）基于群智感知的災情實時獲取和融合。建立災情信息的分級分類標準、空間化模式和安全傳輸與存儲規范[9]。建立跨網絡跨終端災情信息采集與匯聚系統。建立群智感知公眾涉災信息的融合與分析服務原型系統。構建自動獲取與統計短信、網絡輿情等災情信息的系統。

（4）災害損失高精度評估和分區域輔助決策支持。構建一套新型的致死性和易損性相結合的快速評估軟件，在震后產出地震可能造成的人員死亡、次生災害、救災需求，進行快速動態分析。建立震后適合于各區域的輔助決策模版。

（5）面向對象的災情信息產品生成與協同服務。建立地震應急信息可視化表達技術規則以及分對象、分內容、分時段的地震災后信息可視化服務技術指南。建立多源異構災情數據的統一表達模型，產出動態更新的災情可視化數據。基于新型機器學習和數據挖掘算法的大數據輔助決策信息可視化表現與定向智能發布技術，清晰有效、實時更新地傳達與交互決策信息。

（6）全時程地震災情服務信息推送與準實時發布。建立一套基于海量災情信息的快速查詢與提取技術方法，實現應急信息實時匯集、抽取、展示與快速產出標準化，提供分時段、動態快速產出與服務。基于云平臺，完成地震應急信息聚合，建立多層聚合應急信息服務示范原型系統。

2 項目研究進展與主要成果

2.1 地震災情信息多手段獲取與融合分析技術

這項成果是充分利用行業資源和社會資源，解決地震災情獲取難、緩慢且碎片化問題。利用各類地震臺網的實時波形數據，5分鐘內給出初步地震影響場范圍，給出地震基本參數；15分鐘內給出初步確定發震斷層類型和破裂半徑，推算出地震動最大位移和宏觀震中位置，初步給出地震動強度初步預測圖；20分鐘內給出地震烈度分布；25分鐘內進行地震動強度預測圖的修正，并根據后續獲取的震后2小時內的余震信息和地形地貌信息等時空地理信息進行地震影響場的動態融合計算結果。同時，震后利用通信網、互聯網、電網和災情速報員，研發跨網絡跨終端一體化的災情信息采集報送系統，實現上報信息的一體化采集、接入和管理，實現面向通信網、互聯網、電網的災情泛在信息智能感知、知識發現及災情信息的動態融合，產出分時段的地震災情信息。該成果在一定程度上解決了黑箱期地震災情信息獲取的瓶頸問題，為地震應急指揮和救災決策提供科學有效的科技服務支撐。

2.1.1 基于地震專業傳感器災情實時獲取和融合

（1）利用實時地震臺網數據，采用波形疊加方法和背投影技術，獲取地震破裂軌跡，模擬地震破裂過程，給出發震斷層類型，發震破裂半徑，確定宏觀震中位置。建立利用最小二乘法評估地震破裂斷層幾何分布方法。利用初始P波可以判斷斷層的破裂方向，還需要判斷地震破裂長度和比例。基于Wells和Coppersmith[10]的經驗模型，根據震級來確定地震破裂斷層長度。利用最小二乘法，通過斷層距模型評估的臺站理論烈度與實際觀測的臺站儀器烈度之間誤差平方和的最小值來確定地震破裂斷層分布于震中兩側的比例。

式中，sdi是指所有臺站實測烈度與該臺站到第i斷層理論烈度的加權均方差；Wij是根據斷層距設置的權重；Ij是指j臺的實測烈度；Iij是指j臺站到i斷層的理論烈度值；M是震級；Rij是j臺站到i斷層的最小距離；A、B、C是回歸系數；R0是控制近場烈度的一個有限值（代表震中一定范圍內的地震動飽和）。

自動檢測地震、拾取震相并快速（5分鐘內）確定地震基本參數，利用改進的CAP方法進行多次地震震源機制的反演，給出發震斷層類型。以蘆山M4.0以上地震震源機制CAP結果為例（圖2）。

圖 2 蘆山M4.0以上地震震源機制CAP結果Fig. 2 The earthquake mechanism CAP results of earthquakes above M4.0 in Lushan

（2）根據有限移動源理論，選取不同時間窗的初始P波參數，利用一定范圍臺站的趨勢面插值分析地震波的多普勒效應，分析初始P波參數與PGV、PGA和極震區烈度的相關性。基于初始P波的地震影響場快速判斷方法，對于不同區域、震源深度及破裂類型的中強地震均具有較好的適應性。該方法的準確率受地震動參數、P波初始時刻及臺站選擇的影響，對于震中附近臺站非常稀疏的地震無法適用。近場地震動參數在同一距離不同方向上的差異性較大，臺站選擇在兼顧方向的前提下，距震中距離應盡量小。Pd的最優初始時段選擇為3—5 s和9—10 s，Pv的最優初始時段選擇為4—5 s和9—10 s，Dp的最優初始時段選擇為6 s以后。該方法中使用地震動參數的可靠性為Pv＜Pd＜Dp，總體正確率較高，達到了70%以上。

（3）利用震后獲取的強震動臺網觀測數據對缺少臺站地區地震動參數估計值進行系統偏差校正，減小發震斷層類型和速報震級不確定性引入的地震動估計的誤差。用于缺少臺站數據地區地震動參數外推的地震動衰減關系，是基于以往地震中獲取的強震記錄并不區分地震的發震斷層類型和震源機制的一種綜合平均結果。并且相同震級的地震地震動參數相當離散，地震動衰減關系存在地震事件間（interearthquake）的不確定性。此外，速報地震并不能保證最初的地震震級是完全正確的。利用我國目前現有的地震動衰減關系直接估計缺少臺站地區的地震動參數值，與實際的臺站測量值之間存在較大的偏差。考慮局部場地效應，將臺站實際的觀測值換算至基巖參考面。借助當地衰減關系±3倍標準差的準則進行異常數據判別，然后將折算后的觀測值與利用衰減關系的估計值進行最小二乘法的對數線性擬合，得到兩者之間的偏差因子來校正缺少臺站地區地震動參數的系統偏差。利用臺站記錄到的實際觀測數據，檢驗不同地震動衰減關系模型下，實際觀測值與理論計算值之間的殘差，提出了利用有限觀測記錄對震動圖估計值的對數偏差校正方法。該方法同樣適合于其他地震動參數（PGV，Sa（0.2 s）、Sa（1 s）和Sa（3 s）等）的偏差校正。

針對2019年6月17日四川長寧6.0級地震、2020年1月19日新疆伽師6.4級地震驗證偏差校正技術的可行性（圖3）。進一步改進基于強震臺網的地震動強度圖的偏差校正算法，并改進編制了相應的偏差校正核心程序，應用到四川長寧等地震的地震動強度圖計算中。

（4）建立震后測震臺網、強震動臺網、地震預警臺網的地震物理參數實時獲取接口，基于云架構實現地震專業傳感器到云中心的數據匯集和處理，對不同時段產出的地震震情、災情快速融合，分階段給出地震影響場修正。破壞性地震發生后，在生成第一版本震動圖的基礎上，在不同時間段內能夠進一步獲取關于本次地震更詳盡的信息，可以進一步修正第一版本的震動圖來逼近災區破壞的真實情況。震后獲取的信息主要包括震源機制解、震源破裂過程、強震臺站觀測值、余震分布精定位等。針對不同信息的特點，開發相應的專家修正模型，其中主要包括地震的點源、點橢源、線源、斷層投影面、有限斷層面源及有限地震記錄的自動異常判別、系統偏差校正、估計值與觀測值的混合插值等功能模塊。利用震源機制解結果進一步修正地震的破裂方向；利用震源破裂過程進一步約束有限斷層面源破裂的空間位置和尺度；利用余震分布精定位進一步控制斷層投影面源的空間位置和尺度以及破裂的方向；利用強震記錄進一步修正估計值的系統偏差。

圖 3 新疆伽師地震的地震動強度圖Fig. 3 Ground motion intensity of the Jiashi earthquake in Xinjiang

2.1.2 基于群智感知技術的災情信息獲取與處理

圍繞異源、異質、異構災情信息的統一時空編碼、動態整合匯聚、精準分析及研判的基于群智感知的災情實時獲取和融合關鍵技術，開展跨網絡跨終端一體化災情采集報送、面向社會公眾的泛在涉災信息智能感知與融合分析、地震應急期災情數據挖掘與輿情監控、災情信息綜合管理與服務、川滇地震多發區承災體基礎數據庫建設、災情信息分類編碼與整合技術規范等研究，搭建基于群智感知技術的災情信息獲取與處理平臺，形成 “災情信息業務采集—泛在信息交叉驗證—基礎信息無縫融合—綜合信息持續服務” 迭代更新的技術鏈條。

（1）建立災情信息的分級分類標準、空間化模式和安全傳輸與存儲規范，公網、北斗、衛通跨網跨端信息接入匯集、無縫整合、綜合管理技術，互聯網、通信網、電網的災情泛在信息感知、融合同化與地震影響場反演技術，建立跨網絡跨終端災情信息采集與匯聚系統。

（2）根據網絡輿情、手機熱力圖變化、電信電網節點破壞等與地震烈度分布的相關性，建立震后10分鐘、20分鐘直到120分鐘快速獲取電信基站退服信息、電網節點破壞信息的機制，構建自動獲取與統計短信、網絡輿情等災情信息的系統。

（3）基于深度學習和自然語義解析的涉災輿情快速抓取、準確識別與社會影響分析方法，建立群智感知公眾涉災信息的融合與分析服務原型系統，實現災情關鍵信息和特征的智能提取與分析，提出災情可視化共享與分時段發布服務技術。

（4）基于剖分編碼的時空數據關聯與精準網格化模型，構建村鄉粒度承災體數據庫及公里格網數據庫。建立多源異構數據的一體化編碼和開放接口技術。基于智能抽取技術和虛擬化管理技術，構建跨平臺多源災情數據管理服務系統。

系統現已在應急管理部國家自然災害災情管理系統中集成部署。解決了跨網跨端異源災情數據的一致性編碼、異步融合、接續服務、復雜區劃管理等難點問題，實現了光纖寬帶網、移動互聯網、北斗短報文、衛星通信網跨網絡接入，以及桌面端、移動端的跨端無縫連續服務，能夠支撐 “部、省、市、縣、鄉、村” 6級災害信息員開展大地震震后信息的一體化采集、接入和管理。此外，系統與應急管理部應急信息員數據庫（災害信息員數據庫）進行了整體集成（圖4），實現了震后30分鐘內完成信息員應急聯絡和調度，獲取震區現場信息和情況。

2.2 高準確性評估與動態修正技術

該項成果有利于提升地震災害快速評估準確性和決策支持的針對性，解決地震災害的震前災情難預估、評估誤差大的問題。國內首創完成了地震災害預評估模型、基于深度學習的新型快速評估方法、地震后次生地質災害造成人員死亡的評估技術、具有地域特征的分區化輔助決策支撐技術等，特別是利用人口、烈度、死亡率、建筑物抗致死性水平之間的關系，發展新型的致死性評估技術，使人員死亡評估的準確性達到50%誤差的水平，具有創新性。上述內容的實現，使地震災情分析的誤差，由以往的數量級誤差降低到50%左右，這無疑是地震應急領域技術方面的一次飛躍，且填補了國內地震應急領域的部分技術空白。項目通過基于深度學習的地震損失和人員傷亡快速評估方法研究、模型化輔助決策技術研究與分區模板構建、地震評估災情修正技術研究和基于致死性的震前預評估和震后災情綜合分析技術研究，在地震損失和人員傷亡精確評估、根據針對性的輔助決策模板構建、基于人口熱力圖獲取宏觀震中和滑坡人員傷亡糾正、基于致死性的震前預評估研究等幾大方面進行改進，以提高震后災情評估的精度。

圖 4 災害信息員數據庫Fig. 4 Disaster informationist database

基于抗致死性水平矩陣構建了人員死亡評估模型，在確定區域抗致死性水平的前提下，基于等級對應的分烈度人員死亡率和各個烈度內的人口數量進行快速評估計算。8次歷史地震的評估結果與實際死亡數量處于同一數量級，誤差在±30%之內。22次地震的實際應用發現，對于不同區域和不同等級的地震，評估結果的誤差均在±50%之內。這說明基于抗致死性水平的人員死亡評估模型的有效性和實用性。

以不同類型建筑物抗致死性水平區間范圍為基礎，通過對每一類建筑物影響因素，以及區域影響因素的確定和權重計算，構建實地調查建筑物抗致死性水平計算模型。并結合實地調查經驗，構建不同行政級別抗致死性水平計算模型。結合已經開展的江蘇省鹽城市和宿遷市的 “鄉鄉到” 預評估實地調查，對于鄉鎮級別行政單元實現了全覆蓋，調查點的選取按照一個鄉鎮3—4個調研點進行選取，其中包括每一個鄉鎮的集鎮所在地和其下轄的2—3個行政村。其中，鹽城市調研鄉鎮級別行政單元159個，調研點合計391個；宿遷市鄉鎮級別行政單元149個，調研點合計367個。驗證了提出調查方法的評估模型的科學性和可推廣性。

2.3 服務于多對象的可視化全時程災情信息產品產出

該項成果利用大數據、云計算和可視化技術解決地震應急決策支持不到位、災情服務缺位的關鍵問題。建立一套系統性、分時段、更具針對性、精準服務的地震災后信息可視化服務技術規則體系。將數據感知，數據統一表達和數據萃取，檢索查詢結合起來，解決數據的融合理論；設計分布式可擴展的融合算法，對多源異構數據進行高效快速處理，實時的產生可視化結果數據。借助圖形化的手段，輸出分析結果并生成動態圖表。利用大數據分析、云平臺和可視化技術，構建一套可以智能化產出災情信息服務產品的系統和一套可面向不同對象在不同時段開展災情信息服務的平臺。該項成果能夠為地震災后提供清晰有效、實時更新的信息，能夠傳達與溝通指揮決策信息，具有很強的創新性。

2.3.1 基于大數據方法的地震應急信息可視化

以多源時空震情災情信息、群智感知災情信息的綜合評估產出及應急決策信息為輸入數據，在大數據關聯性、高維性、動態性挖掘以及分類、聚類等整合分析的基礎上，統一表達模型來融合多源異構的地震災后應急信息大數據。利用自適應的信息融合方法，面向不同對象、不同內容、不同時段的可視化需求，設計高效的索引和查詢算法，利用分布式和邊緣計算技術對多源異構數據進行高效快速處理，最終產生多維、靜態或動態的可視化結果數據。

建立分響應級別、分對象、分內容、分時段的地震災后信息可視化服務技術指南，根據技術規則和技術指南，利用圖模型分析、數據挖掘和數據優化的方法，建立多源異構災情數據的統一表達模型，并基于分布式計算和信息融合的方法，提供海量災情數據的實時計算能力，產出動態更新的災情可視化數據。對于產出的可視化數據，針對其關聯性、高維性和動態性，采用機器學習和大數據挖掘的方法，結合多源異構可視化信息融合技術，基于大數據輔助決策信息可視化表現與定向智能發布技術，采用可視化成圖的方法，清晰有效、實時更新地產出地震應急信息[11]。

2.3.2 地震重點監視防御區應急協同

統計分析不同時段、不同場景下政府、公眾和各類媒介等對象對應急信息協同需求，梳理出面向部門時的地震應急協同的流程，構建多場景下、多層次、多對象針對災情和決策信息協同發布的精細化策略，建立了特定場景下的應急信息協同發布模式；基于地震應急系統流程，構建協同網絡、協同矩陣和多主體多階段動態決策的地震應急協同模型，開發地震應急協同技術系統和應用終端軟件，研制面向部門的地震應急協同展示硬件終端，為不同對象、不同部門提供全時程的地震應急信息協同發布、地震災害損失協同評估、救援態勢協同標繪、應急指揮協同決策、地震災情協同研判、應急信息系統展示等地震應急協同服務（圖5）。

按國家應急預案啟動一級響應、二級響應、三級及以下響應3種不同場景。在不同場景應急模式下，所有協同對象按分級授權以GIS一張圖為載體進行交互和調度。

2.3.3 基于云技術的地震應急產品與信息服務平臺

地震應急產品與信息服務平臺采用先進的技術和專業算法，將地震相關數據，通過接口及時、安全、完整地匯總至臺網數據庫中，并通過先進的軟件技術、科學的算法模型處理并分析數據，將相關課題的成果產品展示在用戶面前，方便用戶快捷、直觀地查看地震課題產品，并對數據進行評估計算輔助決策。地震應急產品與信息服務平臺由接入層、數據層、應用層、表現層、業務層5部分組成。圖6為系統功能模塊設計圖。

目前該平臺已經在中國地震臺網中心初步搭建，其中地震觀測數據匯聚、地震事件自動觸發、動態評估、輔助決策、業務數據交換分發、不同場景應急展示等功能已經投入到實際工作中（圖7）。

圖 5 地震應急協同技術平臺的設計與實現技術路線圖Fig. 5 Technical roadmap for design and implementation of earthquake emergency coordination technology platform

圖 6 基于云技術的地震應急產品及信息服務平臺系統功能模塊設計圖Fig. 6 Hierarchical design of earthquake emergency products and information service platform based on cloud technology

圖 7 基于云技術的地震應急產品與信息服務平臺界面Fig. 7 Implementation of earthquake emergency products and information service platform based on cloud technology

3 技術創新

項目實現了實時監測數據與產出匯聚共享，提供了地震應急全過程產品匯集與服務。項目創新性地實現了涵蓋地震監測、震害防御、應急處置領域的地震應急全時程的應急產品產出與服務，建立了地震監測數據產出對地震應急的直接信息服務渠道，研制了從發震時刻到應急處置的全鏈條的產品服務平臺，提供了多場景的可視化展示應用模式。項目研究成果具有廣泛的應用前景，數據資源實時接入、各類業務模型適用性強、應急產出產品豐富、信息服務模式具有針對性，在經過實用化和數據基礎機制完善后，能夠投入業務運行。

4 預期效益

項目利用地震傳感器的專業信息，實現震后分鐘級和不同時段的地震災情影響范圍快速科學評估，加強地震災情的快速評估技術手段，提升地震災情快速評估的專業型和科學性，全面增強面向地震應急決策的信息支撐服務能力，提升震后應急管理部門指揮決策的科學水平，減輕地震對災區人民生命財產的損失。為地震災情的快速評估和救災決策提供更及時的信息支撐，將提高地震災情時空分布精細化研判能力，為地震發生后處于高風險區域家庭和公共財產的及時和有效轉移贏得更為寶貴的時間，從而減輕因災害造成的經濟損失。

項目解決震后應急信息來源廣、內容復雜、形式多樣，在信息梳理、內容管理、產品發布、動態展示等方面存在很多關鍵技術問題，豐富地震災情信息獲取手段，形成涵蓋災情收集、信息速報、監測預警、分析評估、智能協同和動態發布等地震應急全過程技術平臺，提升地震應急信息服務能力，對快速、科學施救具有重要意義。

項目圍繞 “重大自然災害監測預警與防范” 重點專項，針對中強以上破壞性地震，根據政府決策和社會公眾服務需求，形成一套面向地震災后信息匯聚、發布與決策支持的技術鏈條，研制一套基于云架構的智能化地震應急信息全流程應用服務平臺，項目成果應用極具科學價值和社會、經濟、生態效益。