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抗震救灾也需引入“大数据”思维

发布时间: 2013-05-30 16:20:41         来源:中国科技网


 

此次芦山地震中,各方的应对速度和举措得到了社会的普遍认可,被认为比汶川地震时大有进步。抗震救灾决策需要充分的数据信息支撑。在这种规模大、破坏性强、灾情变化快的灾害中,单纯依靠传统的数据收集技术(如“自下而上”的层层上报或“自上而下”的考察评估)不仅费时费力,很多情况下甚至根本无法获得相关信息。当下信息技术领域炙手可热的“大数据”分析对此或许能够大有帮助。 

畅销书《大数据时代》中举了大数据分析应用于传染病防控的案例:2009年,谷歌公司通过把5000万条美国人最频繁检索的词条和美国疾控中心在2003年至2008年间季节性流感传播时期的数据进行比较,成功预测了当年甲型H1N1流感的爆发及其传播源头,远早于疾控中心官方。

在地震领域,地震局正在推广的数字化地震监测体系(如记录地震波的数字化地震台网和观测地球物理场变化的数字化地震前兆台网)也具备了大数据应用的部分特征(如体量巨大、自动化获取),但其他体量更大、范围更广的大数据源还没有得到充分开发。

芦山地震中,互联网短时间内产生了海量的相关信息。地震发生于8点02分,8点03分国家地震台网官方微博发布自动测定的地震消息,8点08分就有来自震中芦山县的第一条微博信息发出。截至下午5点,仅新浪微博上相关信息已达6400万条。信息内容非常丰富,经分析后可被用于各方面的决策支撑。例如,受灾者的实地求助和灾情报告信息可用于对灾情的判断;公众的救援呼吁和建议,可用于对救援资源及配置的预判;对网络信息的“情绪分析”,则可用于舆情监测。甚至,“民间科学家”的各种震前“预言”与“异象”报告,也可被纳入地震预测体系,以检验其有效性。

大数据源远不止于此。灾区居民的手机、电话、电视、车载信息服务系统、GPS终端,以及电信、电网、交通、工厂设备乃至建筑等基础设施上的各种传感器,都在时刻产生并传递着有关位置、时间、运动、震动、温度等数据。对这些数据变化情况的分析,有助于更加迅速、精确地估计灾害对人员、财产及基础设施等造成的损失,更加准确地了解灾区人员和交通工具的流动部署,为救援组织工作提供支撑。

然而,大数据分析在灾害防治领域的真正实现并不容易。一方面,许多数据源的信息化程度还不够高,如电网智能化程度不够,建筑物缺乏数字传感器等,数据还不能即时收集和传递。这需要通过未来“智慧城市”建设来加以改善。另一方面,大数据分析所需的数据源和专门分析人才比较分散,主要分布在各个商业性企业,如何动员组织使其应用于灾害研究和防治仍是一个问题。对此,或许应当首先开展一项系统性的软科学研究。

 

  


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