地震应急全时程灾情汇聚与决策服务技术研究＊

刘 钦 姜立新※ 帅向华 聂高众 陈维锋 张 鹏 车爱兰

1) 中国地震台网中心，北京 100045

2) 中国地震局地质研究所，北京 100029

3) 四川省地震局，四川成都 610041

4) 应急管理部国家减灾中心，北京 100124

5) 上海交通大学，上海 200240

引言

从国外地震应急处置与信息服务的实践来看，欧美、日本等发达国家都建立了较为完善的地震应急指挥体系，用来开展地震应急技术标准、灾害预警、趋势预测、多源灾情信息共享集成利用、地震信息可视化表达、应急辅助决策等研究，为政府应急救灾决策提供重要的技术支持，有效减轻地震灾害损失[1]。美国联邦紧急事务管理局（Federal Emergency Management Agency，FEMA）等机构建立了包括卫星、无人机、气球等在内的联合观测平台，研发了ShakeMap、HAZUS、PAGER等灾害评估系统，可在震后3—5分钟内给出烈度信息，在短时间内对灾害损失进行评估，对地震应急信息进行有效整合，能较系统地为政府提供有效应急对策建议；日本建立了面向地震应急的从中央到地方的快速联络通信网，构建了DIS、RAS等地震灾害应急系统，能够快速提供灾情调查、烈度图速报等信息；欧洲基于光学、Lidar、SAR等多源观测手段，实现地震灾害监测和动态灾情分析[2-3]。

我国在地震台网及速报系统、地震应急指挥模式、应急协同技术体系、地震应急管理、地震应急快速评估等方面开展了较多的研究工作[4]。建成了覆盖国家、31个省、150个大中城市和地震现场的全国一体化地震应急指挥技术系统，建立了灾情获取、应急响应和联动信息服务平台[2]。地震应急初期能提供灾害损失评估和地震灾害背景等地震应急信息产品，能快速、持续地提供灾情动态产品。在汶川8.0级、玉树7.1级、尼泊尔8.1级等国内外的破坏性地震中，迅速了解地震灾害影响，估计灾害发展趋势[5-6]。与发达国家相比，主要差距有： ① 地震影响场计算模型偏差较大； ② 灾情信息采集手段单一； ③ 地面承灾体精细化数据缺失，导致地震损失评估的准确性难以满足决策需求； ④ 地震应急产品发布渠道不健全； ⑤ 应急协同技术系统存在 “孤岛” ； ⑥ 震后应急信息可视化缺乏有效的数据融合及数据挖掘； ⑦ 不能满足海量灾情数据的实时分析与发布[1,7] 。

总体来看，地震灾后信息汇聚、发布与决策支持技术的发展趋势是：地震信息感知多来源、多手段；震情分析与决策全时程、智能化；地震信息服务全流程、可视化；系统平台一体化，各业务系统高度集成与融合。本文将对国家重点研发项目 “地震应急全时程灾情汇聚与决策服务技术研究” 的研究目标、科学问题和关键技术以及成果进展进行介绍。

1 项目研究目标与内容

1.1 研究目标

针对震前震时震后全时程灾情信息服务需求，研究年度地震危险区地震灾害损失预评估技术，研究震后基于地震专业传感网和群智感知网的实时灾情获取、汇聚与整合技术，研究震后高准确性评估和分区决策支持技术。研发基于云架构的智能化、可视化地震应急信息全流程服务平台和应用终端，开展面向多行业多用户应急协同服务示范，实现7级以上大地震灾情信息全时程服务。

1.2 研究内容

针对震前灾情难以预估，震后灾情获取缓慢且碎片化，灾情评估误差较大，决策支持不到位，灾情服务缺位等关键技术问题，本项目将研究震前危险区损失预评估技术方法，研究震后多源信息整合技术及汇集应用模式，研究地震应急信息内容管理与共享应用模型，研究地震灾情信息综合分析与决策支持技术，研究地震应急决策信息可视化技术，研发基于云计算的应急协同发布模型与面向对象的地震应急协同应用终端及软件，建立基于云技术的地震综合应急产品产出及发布技术平台。

研究分3个层次： ① 灾情信息获取与综合分析，包括震前和震后预评估、快速评估和灾情信息多手段同步获取与融合分析，及分区辅助决策支持信息； ② 灾情信息服务产品生成，包括基于可视化的系列化灾情展示图件、面向多用户的定制化灾情服务产品； ③ 综合集成与示范应用，包括灾情信息推送与准实时服务平台及协同服务应用示范（图1）。

图 1 技术路线Fig. 1 Technical roadmap

1.3 解决的6个关键技术问题及采取的方法

（1）地震危险区灾害损失预评估技术与服务。构建我国各地建筑物现状的地震灾害致死性评估矩阵，通过致死性矩阵计算未来地震可能的死亡人数；获知应对未来地震需要的救灾资源，为应对未来可能地震需做的应急准备和应急处置措施提出建议[8]。

（2）基于地震专业传感器灾情实时获取和融合。利用实时地震台网数据，获取地震破裂轨迹，模拟地震破裂过程，给出发震断层类型、发震破裂半径，确定宏观震中。利用强震动台网观测数据，对缺少台站地区地震动参数估计值进行系统偏差校正。对不同时段产出的震情、灾情快速融合，分阶段给出地震影响场修正。

（3）基于群智感知的灾情实时获取和融合。建立灾情信息的分级分类标准、空间化模式和安全传输与存储规范[9]。建立跨网络跨终端灾情信息采集与汇聚系统。建立群智感知公众涉灾信息的融合与分析服务原型系统。构建自动获取与统计短信、网络舆情等灾情信息的系统。

（4）灾害损失高精度评估和分区域辅助决策支持。构建一套新型的致死性和易损性相结合的快速评估软件，在震后产出地震可能造成的人员死亡、次生灾害、救灾需求，进行快速动态分析。建立震后适合于各区域的辅助决策模版。

（5）面向对象的灾情信息产品生成与协同服务。建立地震应急信息可视化表达技术规则以及分对象、分内容、分时段的地震灾后信息可视化服务技术指南。建立多源异构灾情数据的统一表达模型，产出动态更新的灾情可视化数据。基于新型机器学习和数据挖掘算法的大数据辅助决策信息可视化表现与定向智能发布技术，清晰有效、实时更新地传达与交互决策信息。

（6）全时程地震灾情服务信息推送与准实时发布。建立一套基于海量灾情信息的快速查询与提取技术方法，实现应急信息实时汇集、抽取、展示与快速产出标准化，提供分时段、动态快速产出与服务。基于云平台，完成地震应急信息聚合，建立多层聚合应急信息服务示范原型系统。

2 项目研究进展与主要成果

2.1 地震灾情信息多手段获取与融合分析技术

这项成果是充分利用行业资源和社会资源，解决地震灾情获取难、缓慢且碎片化问题。利用各类地震台网的实时波形数据，5分钟内给出初步地震影响场范围，给出地震基本参数；15分钟内给出初步确定发震断层类型和破裂半径，推算出地震动最大位移和宏观震中位置，初步给出地震动强度初步预测图；20分钟内给出地震烈度分布；25分钟内进行地震动强度预测图的修正，并根据后续获取的震后2小时内的余震信息和地形地貌信息等时空地理信息进行地震影响场的动态融合计算结果。同时，震后利用通信网、互联网、电网和灾情速报员，研发跨网络跨终端一体化的灾情信息采集报送系统，实现上报信息的一体化采集、接入和管理，实现面向通信网、互联网、电网的灾情泛在信息智能感知、知识发现及灾情信息的动态融合，产出分时段的地震灾情信息。该成果在一定程度上解决了黑箱期地震灾情信息获取的瓶颈问题，为地震应急指挥和救灾决策提供科学有效的科技服务支撑。

2.1.1 基于地震专业传感器灾情实时获取和融合

（1）利用实时地震台网数据，采用波形叠加方法和背投影技术，获取地震破裂轨迹，模拟地震破裂过程，给出发震断层类型，发震破裂半径，确定宏观震中位置。建立利用最小二乘法评估地震破裂断层几何分布方法。利用初始P波可以判断断层的破裂方向，还需要判断地震破裂长度和比例。基于Wells和Coppersmith[10]的经验模型，根据震级来确定地震破裂断层长度。利用最小二乘法，通过断层距模型评估的台站理论烈度与实际观测的台站仪器烈度之间误差平方和的最小值来确定地震破裂断层分布于震中两侧的比例。

式中，sdi是指所有台站实测烈度与该台站到第i断层理论烈度的加权均方差；Wij是根据断层距设置的权重；Ij是指j台的实测烈度；Iij是指j台站到i断层的理论烈度值；M是震级；Rij是j台站到i断层的最小距离；A、B、C是回归系数；R0是控制近场烈度的一个有限值（代表震中一定范围内的地震动饱和）。

自动检测地震、拾取震相并快速（5分钟内）确定地震基本参数，利用改进的CAP方法进行多次地震震源机制的反演，给出发震断层类型。以芦山M4.0以上地震震源机制CAP结果为例（图2）。

图 2 芦山M4.0以上地震震源机制CAP结果Fig. 2 The earthquake mechanism CAP results of earthquakes above M4.0 in Lushan

（2）根据有限移动源理论，选取不同时间窗的初始P波参数，利用一定范围台站的趋势面插值分析地震波的多普勒效应，分析初始P波参数与PGV、PGA和极震区烈度的相关性。基于初始P波的地震影响场快速判断方法，对于不同区域、震源深度及破裂类型的中强地震均具有较好的适应性。该方法的准确率受地震动参数、P波初始时刻及台站选择的影响，对于震中附近台站非常稀疏的地震无法适用。近场地震动参数在同一距离不同方向上的差异性较大，台站选择在兼顾方向的前提下，距震中距离应尽量小。Pd的最优初始时段选择为3—5 s和9—10 s，Pv的最优初始时段选择为4—5 s和9—10 s，Dp的最优初始时段选择为6 s以后。该方法中使用地震动参数的可靠性为Pv＜Pd＜Dp，总体正确率较高，达到了70%以上。

（3）利用震后获取的强震动台网观测数据对缺少台站地区地震动参数估计值进行系统偏差校正，减小发震断层类型和速报震级不确定性引入的地震动估计的误差。用于缺少台站数据地区地震动参数外推的地震动衰减关系，是基于以往地震中获取的强震记录并不区分地震的发震断层类型和震源机制的一种综合平均结果。并且相同震级的地震地震动参数相当离散，地震动衰减关系存在地震事件间（interearthquake）的不确定性。此外，速报地震并不能保证最初的地震震级是完全正确的。利用我国目前现有的地震动衰减关系直接估计缺少台站地区的地震动参数值，与实际的台站测量值之间存在较大的偏差。考虑局部场地效应，将台站实际的观测值换算至基岩参考面。借助当地衰减关系±3倍标准差的准则进行异常数据判别，然后将折算后的观测值与利用衰减关系的估计值进行最小二乘法的对数线性拟合，得到两者之间的偏差因子来校正缺少台站地区地震动参数的系统偏差。利用台站记录到的实际观测数据，检验不同地震动衰减关系模型下，实际观测值与理论计算值之间的残差，提出了利用有限观测记录对震动图估计值的对数偏差校正方法。该方法同样适合于其他地震动参数（PGV，Sa（0.2 s）、Sa（1 s）和Sa（3 s）等）的偏差校正。

针对2019年6月17日四川长宁6.0级地震、2020年1月19日新疆伽师6.4级地震验证偏差校正技术的可行性（图3）。进一步改进基于强震台网的地震动强度图的偏差校正算法，并改进编制了相应的偏差校正核心程序，应用到四川长宁等地震的地震动强度图计算中。

（4）建立震后测震台网、强震动台网、地震预警台网的地震物理参数实时获取接口，基于云架构实现地震专业传感器到云中心的数据汇集和处理，对不同时段产出的地震震情、灾情快速融合，分阶段给出地震影响场修正。破坏性地震发生后，在生成第一版本震动图的基础上，在不同时间段内能够进一步获取关于本次地震更详尽的信息，可以进一步修正第一版本的震动图来逼近灾区破坏的真实情况。震后获取的信息主要包括震源机制解、震源破裂过程、强震台站观测值、余震分布精定位等。针对不同信息的特点，开发相应的专家修正模型，其中主要包括地震的点源、点椭源、线源、断层投影面、有限断层面源及有限地震记录的自动异常判别、系统偏差校正、估计值与观测值的混合插值等功能模块。利用震源机制解结果进一步修正地震的破裂方向；利用震源破裂过程进一步约束有限断层面源破裂的空间位置和尺度；利用余震分布精定位进一步控制断层投影面源的空间位置和尺度以及破裂的方向；利用强震记录进一步修正估计值的系统偏差。

图 3 新疆伽师地震的地震动强度图Fig. 3 Ground motion intensity of the Jiashi earthquake in Xinjiang

2.1.2 基于群智感知技术的灾情信息获取与处理

围绕异源、异质、异构灾情信息的统一时空编码、动态整合汇聚、精准分析及研判的基于群智感知的灾情实时获取和融合关键技术，开展跨网络跨终端一体化灾情采集报送、面向社会公众的泛在涉灾信息智能感知与融合分析、地震应急期灾情数据挖掘与舆情监控、灾情信息综合管理与服务、川滇地震多发区承灾体基础数据库建设、灾情信息分类编码与整合技术规范等研究，搭建基于群智感知技术的灾情信息获取与处理平台，形成 “灾情信息业务采集—泛在信息交叉验证—基础信息无缝融合—综合信息持续服务” 迭代更新的技术链条。

（1）建立灾情信息的分级分类标准、空间化模式和安全传输与存储规范，公网、北斗、卫通跨网跨端信息接入汇集、无缝整合、综合管理技术，互联网、通信网、电网的灾情泛在信息感知、融合同化与地震影响场反演技术，建立跨网络跨终端灾情信息采集与汇聚系统。

（2）根据网络舆情、手机热力图变化、电信电网节点破坏等与地震烈度分布的相关性，建立震后10分钟、20分钟直到120分钟快速获取电信基站退服信息、电网节点破坏信息的机制，构建自动获取与统计短信、网络舆情等灾情信息的系统。

（3）基于深度学习和自然语义解析的涉灾舆情快速抓取、准确识别与社会影响分析方法，建立群智感知公众涉灾信息的融合与分析服务原型系统，实现灾情关键信息和特征的智能提取与分析，提出灾情可视化共享与分时段发布服务技术。

（4）基于剖分编码的时空数据关联与精准网格化模型，构建村乡粒度承灾体数据库及公里格网数据库。建立多源异构数据的一体化编码和开放接口技术。基于智能抽取技术和虚拟化管理技术，构建跨平台多源灾情数据管理服务系统。

系统现已在应急管理部国家自然灾害灾情管理系统中集成部署。解决了跨网跨端异源灾情数据的一致性编码、异步融合、接续服务、复杂区划管理等难点问题，实现了光纤宽带网、移动互联网、北斗短报文、卫星通信网跨网络接入，以及桌面端、移动端的跨端无缝连续服务，能够支撑 “部、省、市、县、乡、村” 6级灾害信息员开展大地震震后信息的一体化采集、接入和管理。此外，系统与应急管理部应急信息员数据库（灾害信息员数据库）进行了整体集成（图4），实现了震后30分钟内完成信息员应急联络和调度，获取震区现场信息和情况。

2.2 高准确性评估与动态修正技术

该项成果有利于提升地震灾害快速评估准确性和决策支持的针对性，解决地震灾害的震前灾情难预估、评估误差大的问题。国内首创完成了地震灾害预评估模型、基于深度学习的新型快速评估方法、地震后次生地质灾害造成人员死亡的评估技术、具有地域特征的分区化辅助决策支撑技术等，特别是利用人口、烈度、死亡率、建筑物抗致死性水平之间的关系，发展新型的致死性评估技术，使人员死亡评估的准确性达到50%误差的水平，具有创新性。上述内容的实现，使地震灾情分析的误差，由以往的数量级误差降低到50%左右，这无疑是地震应急领域技术方面的一次飞跃，且填补了国内地震应急领域的部分技术空白。项目通过基于深度学习的地震损失和人员伤亡快速评估方法研究、模型化辅助决策技术研究与分区模板构建、地震评估灾情修正技术研究和基于致死性的震前预评估和震后灾情综合分析技术研究，在地震损失和人员伤亡精确评估、根据针对性的辅助决策模板构建、基于人口热力图获取宏观震中和滑坡人员伤亡纠正、基于致死性的震前预评估研究等几大方面进行改进，以提高震后灾情评估的精度。

图 4 灾害信息员数据库Fig. 4 Disaster informationist database

基于抗致死性水平矩阵构建了人员死亡评估模型，在确定区域抗致死性水平的前提下，基于等级对应的分烈度人员死亡率和各个烈度内的人口数量进行快速评估计算。8次历史地震的评估结果与实际死亡数量处于同一数量级，误差在±30%之内。22次地震的实际应用发现，对于不同区域和不同等级的地震，评估结果的误差均在±50%之内。这说明基于抗致死性水平的人员死亡评估模型的有效性和实用性。

以不同类型建筑物抗致死性水平区间范围为基础，通过对每一类建筑物影响因素，以及区域影响因素的确定和权重计算，构建实地调查建筑物抗致死性水平计算模型。并结合实地调查经验，构建不同行政级别抗致死性水平计算模型。结合已经开展的江苏省盐城市和宿迁市的 “乡乡到” 预评估实地调查，对于乡镇级别行政单元实现了全覆盖，调查点的选取按照一个乡镇3—4个调研点进行选取，其中包括每一个乡镇的集镇所在地和其下辖的2—3个行政村。其中，盐城市调研乡镇级别行政单元159个，调研点合计391个；宿迁市乡镇级别行政单元149个，调研点合计367个。验证了提出调查方法的评估模型的科学性和可推广性。

2.3 服务于多对象的可视化全时程灾情信息产品产出

该项成果利用大数据、云计算和可视化技术解决地震应急决策支持不到位、灾情服务缺位的关键问题。建立一套系统性、分时段、更具针对性、精准服务的地震灾后信息可视化服务技术规则体系。将数据感知，数据统一表达和数据萃取，检索查询结合起来，解决数据的融合理论；设计分布式可扩展的融合算法，对多源异构数据进行高效快速处理，实时的产生可视化结果数据。借助图形化的手段，输出分析结果并生成动态图表。利用大数据分析、云平台和可视化技术，构建一套可以智能化产出灾情信息服务产品的系统和一套可面向不同对象在不同时段开展灾情信息服务的平台。该项成果能够为地震灾后提供清晰有效、实时更新的信息，能够传达与沟通指挥决策信息，具有很强的创新性。

2.3.1 基于大数据方法的地震应急信息可视化

以多源时空震情灾情信息、群智感知灾情信息的综合评估产出及应急决策信息为输入数据，在大数据关联性、高维性、动态性挖掘以及分类、聚类等整合分析的基础上，统一表达模型来融合多源异构的地震灾后应急信息大数据。利用自适应的信息融合方法，面向不同对象、不同内容、不同时段的可视化需求，设计高效的索引和查询算法，利用分布式和边缘计算技术对多源异构数据进行高效快速处理，最终产生多维、静态或动态的可视化结果数据。

建立分响应级别、分对象、分内容、分时段的地震灾后信息可视化服务技术指南，根据技术规则和技术指南，利用图模型分析、数据挖掘和数据优化的方法，建立多源异构灾情数据的统一表达模型，并基于分布式计算和信息融合的方法，提供海量灾情数据的实时计算能力，产出动态更新的灾情可视化数据。对于产出的可视化数据，针对其关联性、高维性和动态性，采用机器学习和大数据挖掘的方法，结合多源异构可视化信息融合技术，基于大数据辅助决策信息可视化表现与定向智能发布技术，采用可视化成图的方法，清晰有效、实时更新地产出地震应急信息[11]。

2.3.2 地震重点监视防御区应急协同

统计分析不同时段、不同场景下政府、公众和各类媒介等对象对应急信息协同需求，梳理出面向部门时的地震应急协同的流程，构建多场景下、多层次、多对象针对灾情和决策信息协同发布的精细化策略，建立了特定场景下的应急信息协同发布模式；基于地震应急系统流程，构建协同网络、协同矩阵和多主体多阶段动态决策的地震应急协同模型，开发地震应急协同技术系统和应用终端软件，研制面向部门的地震应急协同展示硬件终端，为不同对象、不同部门提供全时程的地震应急信息协同发布、地震灾害损失协同评估、救援态势协同标绘、应急指挥协同决策、地震灾情协同研判、应急信息系统展示等地震应急协同服务（图5）。

按国家应急预案启动一级响应、二级响应、三级及以下响应3种不同场景。在不同场景应急模式下，所有协同对象按分级授权以GIS一张图为载体进行交互和调度。

2.3.3 基于云技术的地震应急产品与信息服务平台

地震应急产品与信息服务平台采用先进的技术和专业算法，将地震相关数据，通过接口及时、安全、完整地汇总至台网数据库中，并通过先进的软件技术、科学的算法模型处理并分析数据，将相关课题的成果产品展示在用户面前，方便用户快捷、直观地查看地震课题产品，并对数据进行评估计算辅助决策。地震应急产品与信息服务平台由接入层、数据层、应用层、表现层、业务层5部分组成。图6为系统功能模块设计图。

目前该平台已经在中国地震台网中心初步搭建，其中地震观测数据汇聚、地震事件自动触发、动态评估、辅助决策、业务数据交换分发、不同场景应急展示等功能已经投入到实际工作中（图7）。

图 5 地震应急协同技术平台的设计与实现技术路线图Fig. 5 Technical roadmap for design and implementation of earthquake emergency coordination technology platform

图 6 基于云技术的地震应急产品及信息服务平台系统功能模块设计图Fig. 6 Hierarchical design of earthquake emergency products and information service platform based on cloud technology

图 7 基于云技术的地震应急产品与信息服务平台界面Fig. 7 Implementation of earthquake emergency products and information service platform based on cloud technology

3 技术创新

项目实现了实时监测数据与产出汇聚共享，提供了地震应急全过程产品汇集与服务。项目创新性地实现了涵盖地震监测、震害防御、应急处置领域的地震应急全时程的应急产品产出与服务，建立了地震监测数据产出对地震应急的直接信息服务渠道，研制了从发震时刻到应急处置的全链条的产品服务平台，提供了多场景的可视化展示应用模式。项目研究成果具有广泛的应用前景，数据资源实时接入、各类业务模型适用性强、应急产出产品丰富、信息服务模式具有针对性，在经过实用化和数据基础机制完善后，能够投入业务运行。

4 预期效益

项目利用地震传感器的专业信息，实现震后分钟级和不同时段的地震灾情影响范围快速科学评估，加强地震灾情的快速评估技术手段，提升地震灾情快速评估的专业型和科学性，全面增强面向地震应急决策的信息支撑服务能力，提升震后应急管理部门指挥决策的科学水平，减轻地震对灾区人民生命财产的损失。为地震灾情的快速评估和救灾决策提供更及时的信息支撑，将提高地震灾情时空分布精细化研判能力，为地震发生后处于高风险区域家庭和公共财产的及时和有效转移赢得更为宝贵的时间，从而减轻因灾害造成的经济损失。

项目解决震后应急信息来源广、内容复杂、形式多样，在信息梳理、内容管理、产品发布、动态展示等方面存在很多关键技术问题，丰富地震灾情信息获取手段，形成涵盖灾情收集、信息速报、监测预警、分析评估、智能协同和动态发布等地震应急全过程技术平台，提升地震应急信息服务能力，对快速、科学施救具有重要意义。

项目围绕 “重大自然灾害监测预警与防范” 重点专项，针对中强以上破坏性地震，根据政府决策和社会公众服务需求，形成一套面向地震灾后信息汇聚、发布与决策支持的技术链条，研制一套基于云架构的智能化地震应急信息全流程应用服务平台，项目成果应用极具科学价值和社会、经济、生态效益。