京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
用大数据预测地震_数据分析师
在此哀悼:4月25日,尼泊尔发生8.1级强震中遇难人员、逝者已矣,生者如斯!
地震属于天灾,这种极具破坏力的灾害一直困扰着地球。人类一直在寻找着地震预警的方法,试图将伤害降到最小。理论研究表明,如果预警时间为3秒,可使人员伤亡减少14%;如果为10秒,人员伤亡减少39%;如果为20秒,人员伤亡减少63%。
那么大数据能否预测地震??
小编介绍下我国地震预警系统
我国拥有世界最大的地震预警系统
在雅安地震中,几乎与芦山地震发生同时,成都高新减灾研究所已经在计算机网络、手机客户端、专用预警接收服务器、电视台、微博等平台上都同步发出了地震预警。成都高新减灾研究所最先预测到雅安地震的发生。
大数据能否让地震预警更加快速有效
说地震预测预报是最重要的世界难题,这绝不为过。重要是因为它的发生会涉及大面积的人生命安全与财产安全,困难是因为其覆盖的科学领域太多,太繁杂。3.11日本大地震纪念日刚过,还有媒体在炒作两年前的惨景。可喜的消息是,我国首次成功预警一次2月19日的云南巧家10时46分59秒5.0级地震。那么,我们是否可以通过信息化或者大数据技术来解决地震预测和预警这个世界难题呢?
用数据监控形成预警网
由于我国也是地震多发区,上个世纪发生过多次大地震,建国后在周总理的亲自指导下,由著名地质学家李四光带队,从板块学说入手,建立了一支群测群防的地震预报队。具体方法是这样的,在板块比较活跃的地带,先形成多个观测网点,然后层层落实到人,进行基础参数的观测。这其中的参数包括地磁、地电、磁偏角、地面温度,以及地下水水温,水位和水中气体氡的含量。观测点每天将自己的数据观测出来后记录下来,汇成表格,作为备案,如果有异常,就要向上一级区县级地震小组汇报反映。由于基层观测点的设备比较基础简陋,数据是否准确,县级以上会做出判断甄别,去除干扰信号。然后区再向市级与省级汇报,最后汇报到国家地震局。
可见,这其实是一个很大的地震预警网,如果观测点很多,产生的数据量也会很大,光光凭简单的人工手绘制趋势图比较原始,而且如果地震很快发生,可能这种工作只能起到记录作用,而失去了预警作用。但是,就是这样的原始预警系统,在上个世纪七十年代还准确预测出了辽宁海城地震,让世界地震预报界感到震惊。而日本3.11大地震震前的提前2分钟全国发布,更让世界人们知道,我们可以通过监测地震源发生地震后,马上通过无线电系统对外发送应急广播,通过电视,手机短信等多手段通知受灾区域,这样会给大家赢得时间,转移贵重财产和人员安全。
中国的地震预警系统,也是基于这个原理。据成都高新减灾研究所所长王暾介绍,他们所开发的地震预警系统原理是这样的:“地震波分为纵波和横波,纵波的速度很快、垂直传播,横波横向传播,但它的速度只有每秒3.5公里左右。我们的接收装置接收地震的纵波信号后,就用无线电(速度=光速)快速传播到预警系统,并就此向地震波尚未到达的地方进行预警。
中国地震局工作人员也表示,中国地震局“国家地震烈度速报与预警工程”目前已经进入发改委立项程序,计划投入20亿元,用5年时间建设覆盖全国的由5000多个台站组成的国家地震烈度速报与预警系统。目前该工程正在福建省试点。
大数据技术保护我们的生命与财产安全
推而广之,其实地震火山等等都可以利用这种原理进行试试监测。只是观测点越多,需要存储和处理的数据就越多,美国在黄石火山安放了几百个观测仪器,数据实时传到他们的预警系统,然后通过互联网对外发布。所以,一旦黄石火山出现问题,美国政府会率先知道。观测数据分为两部分,一部分是常规数据,另一部分是异常突发数据。一个地区的异常突发数据越多,产生地震的可能性就越大。所以预警系统主要是对这些数据进行快速反应。
这里说到大数据除了海量数据存储与加工处理,还有一个问题,就是数据的多样性,地震问题就更加明显。我们刚刚列举的是大地震前的自然地理特征参数指标,其实动物异常也是一个很重要的指标。比如唐山大地震前,不光是地下水位上涨,水温提高,就是老鼠蛇以及猫青蛙都有异常反应。这些其实一般人如果留意都可以发现。可以想见,一个那么大的地震,生物不可能没有任何征兆。我们进行地震预报预测人的目的,就是通过各种手段,找到这些蛛丝马迹,然后快速确认,把消息传达给广大人民群众,使得灾害损失达到最小。
现在地震预报出现了很多所谓的民间科学家,他们也经常根据动物或者地磁的变化来判断地震,当然这里的误差也比较大,但是这毕竟是一种尝试,我觉得在人的生命面前,这样的尝试应该是被容许的。所以,我希望现在那些地方小的地震预测网站可以通过多数人的手机图片拍摄或者短信消息上传来汇集震前动物异常,至少这可以为专业地震局提供最真实资料,这其实也是大数据收集的一种,这样的行为应该是合法的。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01在数据驱动决策的时代,企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中,企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”,而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31