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大数据时代对地震监测预报问题的思考

2017-08-01刘英群

科学与财富 2017年14期
关键词:观测预测分析

刘英群

摘 要:为了提升大数据分析技术在地震预测之中的效果,需要技术人员人掌握发数据分析技术的关键,并在此基础上采取相应措施,提升大桑菊分析技术的准确性。本文就大数据时代之中地震检测预报工作的思考进行了分析。

关键词:大数据;地震;检测

在大数据分析技术不断发展的今天,大数据的分析的准确性也有所提升,能更好的发现事物之间的本质联系,从而对事情可能的发展方向做出一定程度的预测,这种技术在应对地震灾害的时候有着更加突出的作用,通过大数据分析技术的使用能预测出可能发生地质灾害的地区,使得人们能够在地震发生之前在就会相应对策,从而大大的降低地震灾害可能会造成的经济损失。

1 大数据分析技术在地震灾害预测中的作用

地震数据是科学数据.科学数据是人类社会从事科技活动所产生的原始观测数据、探测数据、试验数据、实验数据、调查数据、考察数据、遥感数据、统计数据、研究数据以及相关的元数据和按照某种需求系统加工的数据,具有科学价值和使用价值.科学数据是信息时代一种特殊的社會资源,具有明显的潜在价值和可开发价值,并在应用过程中得以增值,很显然,大数据这一宽泛的概念包括科学数据。科学数据也是大数据的内容之一,地震数据主要包括地震波形数据和前兆学科观测数据、地震探测数据、地震调查数据、地震考察数据、地震试验数据、地震应急救援数据、地震科学研究数据等等,其中以地震观测数据为主.仅就观测产出的数据而言,就已经符合大数据的所谓“4V特征”。地震观测产出数据容量巨大,日产出量:在200TB以上,历史数据存储量达到EB级;地震监测手段多,有测震学科、形变学科、电磁学科、流体学科、流动观测点以及宏观异常统计等,地震台站数量、采样率、仪器种类日趋增多,地震涉及的领域多,既与地球内部物质运动演化有关,也与气象、天体运动有关,形成了多样性的数据特征;不但各学科数据生成速度快,而且实现了连续的、可实时查询的数据流.地震数据是地球科学、特别是固体地球科学的基础数据。受限于各种原因,我国地震台站监测和前兆台站监测密度低,同一测点采取的综合观测少,极大地限制了大数据的获取,导致地震观测数据价值密度低。可以说,到目前为止,大数据战略思维在地震行业还未有得到充分应用。随着国家财力增强,台站观测密度不断增大,数据量不断增多。

2 提升大数据分析技术在地震预测工作之中准确的措施

2.1 做好管理方面的工作

在目前阶段,大数据分析技术已经具有了一定的发展的比较成熟,并且人引起了人们的重视。在一些领域之中大数据分析技术已经得到了充分的运用,但是在地震预警方面大数据分析技术还有待进一步的发展,而造成这种情况的很大一部分因素是因为在没有全面、高效的管理制度以及管理策略。在推进大数据分析技术发展的过程中,最为关键的因素不仅仅是技术方面的因素,在这个过程中管理的作用也是同样的重要的,也只有做好了管理制度以及管理方案的工作,才能为大数据分析技术的项目实施提供有力保障。另外,现阶段大数据分析技术已经日趋成熟,但是在对大地震这种大型地质灾害的预测过程中,仅仅靠一个人或几个人的努力以及技术,是不能达到良好预测效果的,在分析阶段需要整个团队的协助,还需要相关部门提供有效地质数据,所以要实现在地震致中运用大数据分析技术,也就成为了一个庞大的,需要良好的管理团队以及完善的管理制度,只有这样才全面落实好地震之中大数据分析技术的应用。

2.2 建立大范围的信息共享平台

大数据类型分析技术正如他的名字一样,这种分析技术之所以能具有良好的分析准确性,很大程度上是因为这项技术的使用,是利用计算机强大的运算能力,对海量数据进行分析计算,找到其中的联系,进而推断出是事件未来可能的发展趋势以及可能出现的情况,所以在地震之中运用大数据分析技术的时候,其中最为关键的一项就是要能有海量的分析数据作为分析基础,以供计算机通过分析找到其中的联系,所以在这种情况下,就需要能够建立一个大范围内的信息共享平台。其次,地震灾害的发生往往具有不可预测性的,并且在全球各个地区都有可能出现,如果能建设全球范围的信息共享,这样不仅能使得各个地区有良好的数据分析基础,同时一旦发现其他地区有可能出现地震灾害,就可以在第一时间通知相应地区,这样就在最大程度上降低了地震灾害可能造成的经济财产损失。最后在建立大范围信息共享平台的过程中,不仅仅需要地质灾害部门贡献出自己的地质数据,其它行业也要参与到其中,,因为大数据分析的过程中是高度智能化并且极其复杂的,这种分析技术并不不仅仅局限于对地质工作方面的数据分析,其他各行各业之中的数据对于地质灾害的分析也有着积极的意义,各个事件之间也有着千丝万缕的联系,同时这些关系之中是有可能就会蕴藏着关键的指向性信息,使得地震灾害能更加准确的得到预测。

2.3 不断探寻新的研究方式

大数据分析技术在使用时候,需要建设一套完整的数据分析算法或者模式,并通过这种模式的分析找到事物之间的联系,进而对事物进行预测,并且在实际的分析过程中,需要分析人员能不断的更新大数据分析算法、模式,从而使得大数据分析技术在地震预测过程中有更多的角度、维度对问题进行分析,,否则在长时间使用单一模式进行地震数据分析的情况下,就会有可能会导致发数据分析存在一定的盲区,影响地震准确。

2.4 培养数据分析技术人员

即使在未来计算机有了更高的计算能力、有了更高的智能化程度,但最为关键的影响因素永远是人的因素,所以在发展大数据分析技术的过程中要重点培养分析技术人员,另外,在现阶段大数据分析运算模式不断的发展,使得大数据分析技术所涉及的领域也逐渐的增多,这也就需要分析人员能掌握更多领域的专业技术,从而使得大数据分析技术在地震预测中有更好的效果。

2.5 历史数据挖掘

要实现大数据创新并不容易,大数据应用面临的首要挑战是如何在浩如烟海的数据中找到“黄金”,即如何从单一的、没有规则的数据中找到关联性,不断发掘数据新价值.数据挖掘的进步,根本原因是人类能够不断设计出更强大的模式识别算法。地震监测预报要有大的突破,除了增加观测密度外,还需要找到挖掘数据的技术和方法。

结束语

大数据技术已经成为国家间的竞争热点,也成为一门新兴的学科。大数据又不仅是技术问题,大数据的挖掘需要法律支撑,大数据分析需要创新人才,大数据挖掘呼唤数据共享和体制改革。大数据即是一种资源,也是一种方法,不在意数据的杂乱,但强调数据的量;不要求数据精准,但看重其代表性;不刻意追求因果关系,但重视规律总结。地震监测也一样随着大数据时代会有新的变革,会改变现有地震监测预报思维模式和方法,进而推动地震科学的创新。

参考文献

[1]涂子沛.大数据及其成因[J].科学与社会,2014(01).

[2]邬贺铨.大数据思维[J].科学与社会,2014(01).

[3]左建安,陈雅.大数据时代的科学数据共享模式研究[J].新世纪图书馆,2014(03).endprint

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