摘要：基于地震应急基础数据和网络震后灾害信息获取技术的相关研究,利用数据挖掘、大数据分析等理论方法,根据地震应急不同阶段的信息需求,挖掘信息时空属性,建立震情、灾情可视化信息图展现形式,开展对地震数据的整合汇聚、精准服务,创新表达方式,利用高维多元可视化处理技术,构建面向震后信息服务的自媒体可视化产品,并开发“速报视图自动发布系统”。该系统作为地震信息可视化交互服务平台,可实现桌面端和移动端H5页面的可视化发布任务,为今后进一步拓展和充实地震应急信息的可视化工作提供了基础平台和创新思路,在应用示范的基础上,完善系统运行功能,实现大震应急信息可视化服务。

摘要：随着国家地震烈度速报与预警工程和地震信息化工程不断建设,地震台站数量激增,观测数据量呈指数型增长。为实现海量地震台站实时观测数据汇聚到国家中心,缩减数据汇集流程,本文开展了基于分布式技术(Hadoop技术框架)地震实时波形观测数据汇聚系统的研究,实现地震观测数据的云端采集,并以网络中断重连机制和实时流数据双链路接入机制保证数据的可靠传输,实现地震观测数据汇集的统一调度和高效管理。

摘要：本文从地震应急专题图快速产出需求出发,结合应急专题图的区域差异性、阶段性和实时性等特点,按照专题图的制作流程对制图规则进行分类,归纳总结了最小比例尺、符号、标注和冲突处理四类制图规则,并构建了基于领域本体和XML的应急专题制图规则表达模型,实现了规则数据的图形化管理,为基于规则库的地震应急专题图快速制图系统的设计和研发提供理论基础和技术支持。

摘要：中国地震局地震应急响应信息服务平台是国家级震后各类应急产品汇聚与共享平台。平台为各级应急指挥人员提供全链条地震应急响应业务信息,为应急指挥决策提供信息支撑。平台具有地震应急服务响应等级信息服务、地震应急产品汇聚、现场灾情汇聚和应急响应工作资料支撑等功能。平台用户涉及中国地震局下属各单位,信息服务内容涉及指挥中心、地震速报、震情研判、灾情快报和现场应急。平台通过用户分组和任务分工实现业务管理和业务工作的无缝衔接,充分发挥整个地震局系统各单位的业务优势,实现各单位应急协同和业务联动,在多次重大破坏性地震应急期间迅速完成了信息的汇聚与共享,为应急处置工作的顺利开展提供了强有力的信息支撑。

摘要：提出并设计了防震减灾公益服务短信技术平台的总体思路、系统框架、关键环节和各项功能。该平台首次基于无线公网、综合应用短信技术、GPRS技术、GPS技术和GIS技术,以及地震现场灾情文字和图像信息的获取、定位与综合分析,以及移动信息发布与服务等。该平台的技术实现已经在国务院抗震救灾指挥部和部分区域中心作为业务系统运行多年,在历次地震中发挥了重要的作用。

摘要：通过分析时序数据库的技术特点和海量地震数据存储和处理的需求,设计和实现了基于时序数据库的地震波形数据存储和处理系统。经过开发、测试和应用比较,新的地震时序数据库系统具有高可用、实时存储吞吐量大、历史数据压缩率高、分布式处理速度快等优势,能够较好地解决地震波形数据体量激增带来的存储和处理困难问题。

摘要：为实现天然地震与爆破、塌陷事件类型的快速高效识别,文中应用深度学习技术中的卷积神经网络模型,设计了基于单个事件单个台站波形记录的深度学习训练模块和基于单个事件多个台站波形记录的实时测试模块。以每个事件P波到时最早的5个台站记录到的原始三分向波形为输入,分别采用目前主流的Alex Net、VGG16、VGG19、Goog Le Net 4种卷积神经网络结构进行学习训练,结果显示各类卷积神经网络结构对训练集与测试集的识别准确率均达93%以上,且各个网络在训练过程中的训练集与测试集的准确率及代价函数的走势曲线基本一致。其中,Alex Net网络结构的识别准确率最高,测试集为98.51%,且未发生过拟合现象;VGG16、VGG19网络结构的准确率次之;Goog Le Net网络结构的识别准确率相对较低。为检验深度学习卷积神经网络在数字地震台网实时运行过程中的事件判别效能,选取训练好的Alex Net卷积神经网络开展基于单个事件多个台站波形记录的事件类型判定检验。最终结果显示,在山东台网实时触发的110个M≥0.7事件中,共有89个事件的类型被准确识别,准确率约为80.9%。具体到各个类型事件中,天然地震的准确率约为74.6%;爆破的准确率约为90.9%;塌陷事件的准确率为100%。若删除其中由于波形失真而造成的类型识别错误事件,则天然地震的识别准确率将提高至91.4%,而所有事件的整体识别准确率也将由80.9%提高至91.7%,与目前地震台网日常工作中人工判定的识别准确率基本相当。这表明,深度学习技术可以快速高效地实现天然地震与爆破、塌陷的事件类型识别。

摘要：为了分析与对比线性光谱混合分析模型(LSMA)和约束线性光谱混合分析模型(CLSMA)在光谱混合分解中的优势与劣势,我们设计了混合光谱分解实验。反演结果表明,当利用所有光谱数据进行端元百分含量反演时,LSMA的总误差比CLSMA小0.075。当利用波段选择后的数据进行端元百分含量反演时,前者的总误差比后者小0.017。这样,不论是利用所有光谱波段数据还是利用波段选择后的数据,LSMA在混合光谱分解的效果上都优于CLSMA;此外,LSMA利用波段选择数据反演端元百分含量的总误差比它利用所有波段数据的总误差小0.02,CLSMA利用波段选择数据反演端元百分含量的总误差比它用所有波段数据的总误差小0.077。这主要是因为波段选择大大减少了端元光谱间的相关性,所以,利用波段选择数据进行混合光谱分解优于不加选择的光谱混合分解。

摘要：讨论一种新的信息发布模式,实现将地震应急信息面向智能手持终端发布和浏览。该系统采用智能PUSH技术、SMS技术实现信息的发布,采用GPRS实现信息的传输。研究地震应急信息源和地震应急移动信息发布服务模式,设计地震应急移动信息发布系统的结构功能。目前,地震应急信息移动发布系统已经在国务院抗震救灾指挥部得到应用,并取得一定的成效。

摘要：王振铎1951年设计的地动仪展览模型存在偏谬和失误:直立杆工作原理不正确,其科学性与可行性被严格的理论计算、实验检验和地震观测所否定。把地动仪复原成报警器而非验震器是致命性失误;外部基形不合理,与史料记载和出土汉代酒尊的形制不符合,并使仪器整体不稳定;龙和蟾蜍的艺术造型不符合史料,特别是日本人服部一三首创的那种离散的蟾蜍摆设不符合中国传统。因此,这个模型被否定。把它作为惟一的复原模型进行宣传,已出现负面社会影响,国内外学术界长期的批评和否定意见中肯而严肃,应予重视。