地震冗余信息的特点分析与处理方法的思考

步 兵,王巍巍

(1.中国地质大学 (北京)地球科学与资源学院,北京100083;2.中国地震应急搜救中心,北京100049)

伴随着地震灾害的频发,我国对地震信息的处理正在逐步完善,特别是在汶川和玉树地震之后,大量的第一时间信息处理,给我们决策提供了很好的依据,但是同时我们也发现,在地震时第一时间所获取的信息有很多是冗余或者错误的,最快地进行信息判断、检索、分类、汇总及上报,是有效进行指挥调动和救援力量部署的先决条件[1],因此,本文着重讨论地震信息开始时的特点,并通过数学模型讨论分析数据的有效性,并探讨一种经验值来提高实际数据的真实性。

1 地震冗余信息特点及处理流程

信息的发布后通常有两种情况:

1)没有反馈信息,一般由以下四种原因造成:

①无生还人员;②当地手机基站破坏严重;③网络风暴;④没有破坏。

2)收到反馈信息,按照信息的来源分为两类:①来自地震灾情速报员;②来自普通民众。

对于信息首先要进行有效性确认,特别是民众的信息,因为他们没有进行过专业的培训,并不了解地震上报信息的标准格式与有效内容。所以要进行信息的分析与冗余处理,最后在进行两种来源的信息对比,收报员的信息具有优先性原则,如果没有收报员的反馈信息,就对民众信息进行分析处理,得到有效数据[2-5]。具体的信息处理结构流程见图1。

2 冗余信息处理原则

2.1 地震灾情速报员信息处理优先原则

速报员经过前期专业的培训,对系统所需的灾情信息标准性有良好的掌握,其数据的真实性可信度大,具有优先考虑原则。

图1 冗余信息处理结构图

2.2 信息处理时间分段原则

对于地震发生初始时期,信息的主要来源是广大民众和部分地震灾情速报员,他们的信息数据理论上会有很大差距,数据的准确度和有效性不高,需要对所有数据进行综合分析;而对于地震后期,灾情信息更多的是通过专业人员渠道获得,其精确度和有效性较高,所以在信息处理的时间上,要进行分段考虑,用不同方法统计分析。

2.2.1 信息量与时间模型

地震发生后的信息量与时间关系如图2所示。

图2 震后信息量与时间关系图

信息量与时间的函数表达式:

Y值代表信息量 (W)以万条数为量纲;X值代表地震发生后的天数 (T);K值代表经验常数,反映地震后信息量最高时的天数情况。

该函数模型的意义在于,将信息处理的时间周期分段,以 K值作为分段依据,当 XK时,是收集信息的衰退平稳阶段,该阶段的特点是信息数据大体稳定,复杂和差异性比较小,这是因为信息的主要来源是专业人员或机构。

2.2.2 经验值 K选取

从地震发生后响应人数的变化中可以看出:

中等破坏强度 (4～6级地震):地震破坏较小,地震灾情信息响应在时间上,响应速度快,能够在几个小时内完成对地震灾情的宏观把握;在地震发生后1h内,响应人数达到总响应人数的20%;3h后,响应人数才达到响应总人数的40%;而12h,响应人数达到90%以上。

重大破坏性地震 (7级以上地震):地震破坏严重,涉及范围广,地震灾情信息在时间上依次滞后响应。

因此,建议在中等破坏强度 (4～6级地震)中,K值建议选取为1d(12h)左右;在重大破坏性地震(7级以上地震)中,K值应尽量大于1d(12h)。

2.2.3 分类处理方法

针对XK时,信息的复杂度较小,由于专业人员或机构的不断加入,使得数据的真实性大大提高,采用取大值算法可以有效反映地震现场实际情况。

3 冗余信息处理方法

3.1 中值算法

基本思想:对于一组数据,将所有伤亡人数值或烈度评估值从小到大的顺序进行排序并计算排序后序列的中值,用以作为有效值。

数学表达:设有一个一维序列值f1,f2,f3…fn,按所需取长度为m(m为奇数)。再将这m个数按其数值大小排列,取其序号为正中间的那个数作为输出 Y用数学公式表示为:

应用环境:针对X

在实际使用时,该算法有效地避开了由于人为造成的主观个别误差,同时又对全部数据进行了考虑,并且使得出现最多的情况得以保留。

3.2 取大值算法

基本思路:对于一组数据特别是伤亡人数,其特点是有逐渐增加的趋势,距离现在越近,数据时效性越高,数据的实际意义在于跟踪最大值的不断出现。

数学表达:设有一个一维序列值f1、f2、f3…fn。取其中数值最大的一项作为输出 Y,用数学公式表示为:

应用环境:针对X>K时,地震信息收集的衰退平稳阶段

在实际使用中,该算法及时有效地跟踪不断收集的数据最大值,由于专业人员或机构的信息量逐步加大,数据的真实有效性也随之提高,往往最大值能够客观上反应一定真实情况,随着时间不断推移,信息量与数据值也逐步趋于稳定。

4 结语

本文所讨论的分段处理方法是依据震后信息量数学模型得出,其中 K值的选取主要是依靠以往地震发生区内的统计数据来定义的,需要再进一步的研究中,确定出一个阀值。

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