大数据时代的地震监测预报问题分析

2019-11-30宋田

科技与创新 2019年12期

宋田

（天津市地震局，天津 300000）

地震发生的原因是地震研究者们的重点研究对象，而地震产生的主要成因为地壳激烈运动，释放的大量能量造成横向和纵向波动造成。目前，对于地震的数据分析中存在着模型检测准确率较低、预报及时性较差问题，大数据的出现在很大程度上解决了这些问题。

大数据在日常生活中应用较广，日常生活中的数据包括电话、网络检索、温湿度检测等，同时还受教育、政治等商业领域的追捧，通过对所需数据信息进行收集整理，然后再利用计算机分析技术将所得到的价值信息进行关联性分析，最后获得的信息价值度较高，同时还可以通过关联信息预测出未来事物的发展趋势。目前大数据不断发展，同时大数据也被应用到了地震研究领域，使地震研究学者们可以快速有效地获得价值信息，同时还针对地震数据的获取开发出来相关分析软件，试图利用大数据为地震预测提供帮助，但是在实际的应用中，效果并不显著。针对大数据时代中地震监测预报问题进行分析，为中国地震监测的良好发展作出贡献。

1 大数据的特征及作用

大数据之所以被各种行业广泛应用，是因其自身具有的大容量，多样化、高价值的信息采取以及分析功能。其本身具备的大容量是指在一定的时间内可以容纳海量数据，并对其进行整理筛选；多样化则是指将同类型或者使行业内的数据进行有效挖掘；高价值则是将数据中的信息进行筛选，然后快速准确地提炼出价值信息，从而快速高效地获取相关数据。此外大数据还可以通过数据的关联分析来预测出未来的发展趋势。

2 大数据对地震监测的影响

大数据对于地震监测工作有着积极作用，不仅可以提高地震预测的准确性，另外通过地震监测数据和大数据相融合可以及时地获得地震数据。以下则做出具体的分析。

2.1 大数据对地震监测预报科学性的影响

大数据监测地震预报可以有效地提高预报信息的科学性。在这一过程中主要是通过大数据本身具有的多样性，大容量高价值和快速获取分析的特点。例如在传统的小数据时代预报中，监测系统仅仅对存在的异常数据进行分析，但是由于地震发生的原因具有空间和时间数据复杂，并不能准确地分析出发生地震的真正原因，因此这种类型的特点的预测方式科学性较低。

在如今的大数据时代中可以通过海量数据同时进行分析、验证并采用模式识别算法来发现数据与数据之间的联系，这样较为全面的多样分析可以准确地了解到地震的变化，最大程度地避免了监测中的主观因素，同时还提高了监测预报的科学性。

2.2 大数据对地震数据融合的影响

即使地震在同一震点发生，也会因不同时间段而产生不同的地震级别，那么获得的地震数据也不同，因此同一地带相同震点数据采集和原因分析不具备可比性，那么这就需要研究者对地震进行科学预测时根据不同地区的地震数据进行全面的研究。

从以前的地震数据研究来看，具有一定的限制性，无法使数据与数据进行融合，但在目前的大数据时代中，其本身具有的特征可以对全球地震数据进行解析，实现海量的数据共享，不仅可以使地震监测内部数据进行融合，还可以实现全球化地震研究平台交流。

2.3 大数据对地震研究方法和监测预报方式改变的影响

在以往的地震研究方式中，对数据的处理具有限制性，研究人员只能从大量的数据中筛选出认为具有科学、有效的数据，再根据对地震的认识，建立计算模型或者用经验公式进行计算，这样分析结果则具有较强的主观性，准确度较低，导致结果出现较大程度的误差。但在大数据对地震的监测预报中，研究人员则可以通过海量相关数据进行多样本的数据分析，另外还可以借助全球地震数据进行数据汇总和深度研究，从而取得价值较高的结论和分析。

3 大数据监测预报研究

3.1 地震前兆观测数据流程

大数据中，地震前兆观测数据流程主要分为两个阶段。首先是对所观测数据进行预处理，具体则是指先通过仪器对监测取得的数据进行整理，并对数据进行预处理，以便将其中存在的问题数据进行排除，在此基础上对数据产品进行提取保存；然后再进行狭义阶段的数据分析工作，这样可以最大程度地为后续开展的工作打下良好基础。

3.2 基于大数据挖掘的数据生产加工

目前的地震预测中，对地震数据预测质量控制和评价具有多种方法，但是却普遍存在着一定的主观性。通过使用大数据挖掘方式对测项中的多个时间段进行整理和分析，可以使数据更加具有客观性，同时还可以完成数据质量分析模型的构建。另外通过大数据挖掘技术对数据进行分析还可以解决数据突出的数据问题并得到肯定，明确观测系统的改进方向。这就需要先利用大数据挖掘技术对观测仪器中的观测数据进行分析，然后做出客观的评价；其次则是利用大数据中对信息的挖掘技术来对异常数据进行监测，具体来说就是对地震前兆中出现的异于常规数据进行快速定位，从而实现对这些数据的自动处理。

3.3 基于大数据挖掘的数据应用

在数据的应用阶段中，可以利用大数据挖掘技术对获得的数据信息进行规律研究，在数据和质量得到提高的情况下，地震监测预报数据的采样率和精准度都会得到提高，利用数据对观测测项中的变化进行分辨，但是在高精度的观测数据中，则会产生较多的干扰信息，这就会增加分析方法的选择难度。另外在对数据进行数据预报时，还可以运用大数据挖掘技术对异常数据和地震的关联性进行分析，此方法可以提高数据监测的准确性，那么这就需要先研究出前兆数据与地震的关系，然后通过任意组合前兆预报数据分析地震的相关性，这就需要依靠大数据挖掘技术。地震发生后，若想要提升地震预报信息的准确性，这就要对地震发生之前的异常数据进行重点研究。

4 大数据下的地震监测预报建设途径

在大数据中如果想要准确地对地震监测预报，就需要有关管理制度的规范和较高专业知识水平的数据分析人才。只有这样，才可以及时地对地震预报进行监测工作。

4.1 开展监测预报管理机制创新

大数据具有很多优点，同时也会对地震监测预报工作起到积极作用，但是大数据是一种具体的技术，在使用中需要操作者，若想提高监测预报技术，这就需要在大数据基础设施建设和制度中完善管理创新机制，可以借助国内外等优秀经验进行，如数据采集措施、样本分析方法和数据分析等方面的合作交流制度，保证数据和研究方法能够在国际上形成共享，达到共同进步。此外还需要在地震数据采集的高精度无限传感器以及精密设备等的投入中选择质量较高的仪器，并且还需要加强数据共享平台和分析系统的建设，这样不仅可以促进全球地震研究的交流，同时还可以进行在线分享。

4.2 培养专业的数据分析人才

大数据的数据采集、处理、分析是一项技术性的工作，地震数据分析工作也与以往的数据处理方式不同，如在商业中的数据处理分析工作主要是建立分析目的和框架，再进行数据的收集处理，然后再对此进行分析，但在地震数据的分析中，则是要对大量地震数据先进行多样本的整体计算，然后进行对比，再根据获得的原始数据和对比结果数据转化为科普性的结论意见，较为专业的数据分析人员才可以胜任。在目前，大数据在国内外都是热点研究，但是在引用大数据的同时，对数据处理分析人才需求也会加大，在地震数据分析中不仅要求专业的数据分析人才，同时还需要专业的地震专业人才，只有这样，才可以保证数据分析的质量。

4.3 深入挖掘历史地震数据

目前随着计算机网络的出现，对于信息的获取也越来越便捷，对于地震数据获取来说在短时间内就可以获得大量所需的相关资料，虽然方便快捷，但是对于地震数据获取来说并不是获得的资料越多越好，重点在于对获取的大量数据进行处理分析，通过模式识别算法从大量或者是表面看来没有关系的数据中找出关联性，只有这样才能保证数据资料所获取的价值，从而更好地指导地震分析和监测预报工作。在大数据时代中不仅要关注新的地震数据，同时还需要关注历史数据的重组分析，以便通过历史数据挖掘出价值信息。