張勇，趙學(xué)志，肖爽

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基于通信大數(shù)據(jù)的地震影響初步判斷＊

張勇，趙學(xué)志，肖爽

（上海市地震局，上海 200062）

破壞地震發(fā)生之后，在最短的時間內(nèi)，判斷地震可能造成的有感范圍、極震區(qū)范圍，對地震應(yīng)急工作的開展是至關(guān)重要的。歷次地震中，多次發(fā)生地震影響范圍的判斷失誤，甚至破裂方向出現(xiàn)巨大偏差，大大影響震后應(yīng)急工作的開展。主要介紹通過通信大數(shù)據(jù)判斷大致的地震破裂方向、有感范圍和極震區(qū)范圍的方法，為震后應(yīng)急提供比較準(zhǔn)確的救援支持。

破裂方向；有感范圍；極震區(qū)；通信大數(shù)據(jù)

1 引言

破壞地震發(fā)生之后，前期的數(shù)小時內(nèi)，外界得不到災(zāi)區(qū)任何信息，我們稱之為黑箱期。黑箱期內(nèi)，我們需要快速判斷破裂方向、有感范圍和極震區(qū)，提供給應(yīng)急救援隊伍，使其快速進(jìn)入地震破壞最嚴(yán)重的區(qū)域開展地震應(yīng)急救援工作。

在歷次地震中，黑箱期內(nèi)多次使用活斷層判斷影響場方向，但是因為活斷層未完全探明或者隱伏斷層的存在，這樣的判斷方法出現(xiàn)了很大的偏差，如魯?shù)榈卣鸱较蚺袛酁楸睎|向，實際為北西向；景谷地震方向判斷為北東向，實際為北西向。因影響場判斷的錯誤，災(zāi)害評估也因此出現(xiàn)了巨大的偏差，應(yīng)急救援隊伍甚至前進(jìn)的方向都出現(xiàn)了錯誤，導(dǎo)致這幾次地震救援效率大大降低，也使人民的生命和財產(chǎn)損失更加巨大。因此，如何在黑箱期內(nèi)，迅速判斷地震的破裂方向、有感范圍和極震區(qū)是地震發(fā)生后的重中之重[1]。我們之前使用傳統(tǒng)的根據(jù)破裂帶判斷影響場的方法容易出現(xiàn)巨大錯誤，因此我們急需尋找一種更加可靠的方法，迅速判斷地震影響情況，開啟應(yīng)急指揮技術(shù)系統(tǒng)[2]，迅速開展應(yīng)急救援，大大降低地震災(zāi)害帶來的損失。

2 通信大數(shù)據(jù)判斷影響場

多次地震后，使用活斷層的方法偏差太大。經(jīng)過研究，我們發(fā)現(xiàn)地震發(fā)生后，移動基站的退服情況、電網(wǎng)的中斷、手機入網(wǎng)中斷、手機數(shù)據(jù)通信的分布與地震影響場分布情況存在很大的關(guān)系。

這些判斷影響場的方法準(zhǔn)確性比較高，但是數(shù)據(jù)的獲得難度太大，移動基站數(shù)據(jù)、電網(wǎng)數(shù)據(jù)、手機斷網(wǎng)數(shù)據(jù)牽涉到隱私、涉密、價格等問題，電網(wǎng)公司和運營商都不允許將數(shù)據(jù)提供給我們地震系統(tǒng)[3]。因此，我們經(jīng)過多次調(diào)研，發(fā)現(xiàn)可以通過第三方公司獲得手機數(shù)據(jù)通信大數(shù)據(jù)，該方法可靠度高，而且也能以便宜的價格獲得到該類數(shù)據(jù)。

3 通信大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)來源及處理

數(shù)據(jù)主要來源于第三方移動推送服務(wù)商。現(xiàn)在不管是安卓還是IOS系統(tǒng)，它們的APP軟件都嵌入了各種消息SDK，推送服務(wù)商可以以一定時間間隔動態(tài)采集經(jīng)過用戶授權(quán)的設(shè)備、位置、搜索內(nèi)容等相關(guān)信息。使用消息SDK平臺的用戶規(guī)模巨大，裝機的SDK用戶數(shù)達(dá)到百億，覆蓋數(shù)十億終端，日常用戶近十億，在線用戶數(shù)也超過了數(shù)億。數(shù)據(jù)收集到之后，我們還需要對這些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行臟數(shù)據(jù)去除、去重、格式轉(zhuǎn)換等數(shù)據(jù)清洗，再通過數(shù)據(jù)挖掘針對海量數(shù)據(jù)使用分布式計算方法進(jìn)行業(yè)務(wù)邏輯處理，挖掘得到結(jié)果集。

因數(shù)據(jù)量非常大，我們采用Geohash編碼[5]進(jìn)行空間檢索，將二維的經(jīng)緯度轉(zhuǎn)換成字符串，每一個字符串代表了某一矩形區(qū)域，也就是說，這個矩形區(qū)域內(nèi)所有的經(jīng)緯度坐標(biāo)都共享相同的Geohash字符串。因此，相當(dāng)于將整個上海平面均分為若干矩形方格，5位的編碼可分割為10 km2的矩形塊，即上?？梢苑殖山? 000個Geohash塊；而6位編碼能精細(xì)到約0.34 km2，即上?？梢苑殖山?0 000個Geohash塊。

4 地震影響判斷指標(biāo)

當(dāng)?shù)卣鸢l(fā)生后，網(wǎng)絡(luò)設(shè)施、電力設(shè)施、人員速度及位移等都可能受到相應(yīng)的影響，這些也能在數(shù)據(jù)層上有一定的表現(xiàn)。此時，我們就可以通過Geohash數(shù)據(jù)塊中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，構(gòu)建模型，我們主要可以通過7個指標(biāo)進(jìn)行判斷。地震影響判斷指標(biāo)關(guān)系如圖1所示。

圖1 地震影響判斷指標(biāo)關(guān)系圖

地震影響判斷指標(biāo)為以下幾個：①活躍基站數(shù)。統(tǒng)計某個時間切片、某個Geohash塊中設(shè)備連接的活躍基站數(shù)量驟減，或者遠(yuǎn)低于之前平均水平，說明該范圍發(fā)生大規(guī)模基站退服。②活躍WiFi熱點數(shù)量。某個時間切片、某個Geohash塊中，移動設(shè)備上報的WiFi熱點數(shù)量驟減，或者遠(yuǎn)低于之前平均水平，說明該范圍發(fā)生大規(guī)模無線熱點斷電。③無線網(wǎng)絡(luò)聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量。聯(lián)網(wǎng)的移動設(shè)備定時上報連接狀態(tài)，某個時間切片、某個Geohash塊中，通過無線網(wǎng)絡(luò)聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備數(shù)量驟減時，說明該范圍內(nèi)發(fā)生大規(guī)模無線網(wǎng)絡(luò)斷網(wǎng)。④匯總在線設(shè)備數(shù)量。某個時間切片、某個Geohash塊中匯總在線設(shè)備數(shù)量發(fā)生驟減，或者遠(yuǎn)低于之前平均水平，說明該范圍發(fā)生大規(guī)模數(shù)據(jù)阻塞。⑤平均移動速度。通過獲得移動設(shè)備的位置數(shù)據(jù)，再對比前后兩個時間間隔的位移，可以計算每個設(shè)備的平均移動速度。某個時間切片、某個Geohash塊中整體平均移動速度驟增，或遠(yuǎn)高于之前平均水平時，說明該范圍內(nèi)發(fā)生大規(guī)模人群遷徙。⑥瞬時移動速度。某個時間切片、某個Geohash塊中整體瞬時移動速度驟增，說明該范圍內(nèi)發(fā)生大規(guī)模人群快速移動。⑦異常震動設(shè)備數(shù)量。可通過移動設(shè)備加速度傳感器檢測第三軸方向加速度，某個時間切片、某個Geohash塊中異常震動設(shè)備數(shù)量驟增，或遠(yuǎn)高于之前平均水平時，說明該范圍內(nèi)發(fā)生大規(guī)模異常震動。

5 影響場的判斷

將上海市劃分為成百上千個Geohash塊后，對各個數(shù)據(jù)塊中的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、整理，最后再判斷各項數(shù)據(jù)指標(biāo)，就可以判斷地震影響場的方向，大致判斷地震的影響范圍。

從圖2可以看到，將上海分割成個Geohash塊后，判斷其數(shù)據(jù)指標(biāo)。深灰色塊代表活躍基站數(shù)、活躍WiFi熱點數(shù)量、無線網(wǎng)絡(luò)聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量、匯總在線設(shè)備數(shù)量驟減，說明地震對這幾個區(qū)域造成了破壞，地震烈度可能達(dá)到八度。淡灰色塊代表平均移動速度、瞬時移動速度、異常震動設(shè)備數(shù)量驟增，說明這幾個區(qū)域大范圍人員有震感，地震烈度為四至七度。再將深灰色塊和淡灰色塊的范圍分別連接起來，可以大致畫出兩個橢圓，小橢圓為極震區(qū)范圍，大橢圓為有感范圍。這個就是簡單判斷的影響場范圍，而橢圓的方向就是本次地震的破裂方向。如果地震強度較大，造成的破壞也巨大，就可能出現(xiàn)三層橢圓的情況。外面兩層橢圓和之前的情況相同，但是最內(nèi)層我們無法收集到數(shù)據(jù)，說明手機通信中斷，地震烈度可能達(dá)到九度或者更高。

圖2 上海被分割成Geohash塊示意圖

6 結(jié)束語

本文主要介紹了通過通信大數(shù)據(jù)來簡單判斷地震影響場方向、范圍的方法。通過將上海分割成若干個Geohash塊后，再對各個塊中得到的通信數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、整理、判斷之后，根據(jù)連接的基站數(shù)、終端位移等條件判斷并顯示，簡單、準(zhǔn)確地給出地震的三個影響程度，判斷地震影響場的方向。地震影響范圍和影響場范圍確定之后，地震應(yīng)急救援人員就能第一時間趕到地震破壞最嚴(yán)重的地方開展救援工作，大大提高應(yīng)急救援工作效率和準(zhǔn)確率，加強地震工作能力，最大限度地減輕地震災(zāi)害給人們帶來的損失。

［1］程顯洲.基于AHP與差異權(quán)重聚類的地震災(zāi)害快速評估模型研究［D］.蘭州：中國地震局蘭州地震研究所，2013.

［2］姜立新，帥向華，張建福，等.地震應(yīng)急指揮管理信息系統(tǒng)的探討［J］.地震，2003，23（2）：115-120.

［3］馬犇，張潔，何琳，等.市級地震應(yīng)急指揮技術(shù)系統(tǒng)建設(shè)規(guī)范研究［J］.電腦編程技巧與維護(hù)，2014（18）：4-5.

［4］張勇，王小明，程顯洲.上海地震災(zāi)害情景構(gòu)建數(shù)據(jù)庫建設(shè)［J］.地震地磁觀測與研究，2018，39（1）：154-158.

［5］金安，程承旗，宋樹華，等.基于Geohash的面數(shù)據(jù)區(qū)域查詢［J］.地理與地理信息科學(xué)，2013，29（5）：31-35.

2095－6835（2018）20－0043－02

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10.15913/j.cnki.kjycx.2018.20.043

上海市科學(xué)技術(shù)委員會科研計劃項目（編號：18DZ1200500）；上海市地震局科技專項（編號：2018專 4）；大中城市地震災(zāi)害情景構(gòu)建重點專項（編號：2016QJGJ02）資助

張勇（1986—），男，上海人，本科，工程師，主要從事地震應(yīng)急工作。

〔編輯：嚴(yán)麗琴〕