下载文档原格式
大数据时代对地震监测预报问题的思考与分析随着科技的不断发展和普及，大数据技术已经渗透到各个行业领域，并且对地震监测预报问题也产生了深远的影响。
大数据时代的到来为地震监测预报带来了新的机遇和挑战，如何充分利用大数据技术来提高地震监测预报的准确性和实时性，成为当前地震监测预报领域需要思考和解决的重要问题。
一、大数据技术在地震监测预报中的应用大数据技术在地震监测预报中的应用可以从多个方面展开，主要包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等方面。
1.数据采集大数据时代的到来，传感器技术、卫星遥感技术、地面监测网络等地震监测手段不断得到提升和完善，可以更加全面、精确地收集地震相关数据。
移动互联网技术的普及也为地震监测提供了更为便捷的数据采集手段，应用大数据技术进行实时数据采集和传输，可以有效提高地震数据的实时性和准确性。
2.数据存储大数据技术为地震监测预报提供了更为强大的数据存储和管理能力，海量的地震监测数据可以得到有效存储和管理，以满足地震监测预报领域对数据存储、备份和检索的需求。
大数据技术还可以实现不同数据源之间的数据整合和共享，减少数据冗余，提高数据利用效率。
3.数据处理大数据技术的高性能计算能力和分布式处理技术，可以快速、高效地处理海量地震监测数据，对地震数据进行实时采集、清洗、整理和分析。
大数据技术还可以通过复杂算法和模型对地震数据进行智能化处理，发现数据之间的关联和规律，提高地震的监测和预报能力。
4.数据分析大数据技术的引入使得地震监测预报领域的数据分析能力更为强大和深入，数据挖掘、机器学习、人工智能等技术得到了更为全面的应用。
通过对地震监测数据进行深入分析，可以更好地识别地震的预警信号、规律和特征，提高地震的监测和预报准确性。
二、大数据时代对地震监测预报的挑战和思考尽管大数据技术对地震监测预报带来了新的机遇和优势，但也面临着挑战和问题，需要认真思考和解决。
1.数据质量和真实性尽管大数据技术可以快速、高效地处理海量地震监测数据，但数据质量和真实性仍然是一个重要的问题。
大数据与云计算技术在地震预警中的应用地震是自然灾害中最为致命的一种，其破坏力可谓无可匹敌。
因此，对于地震预警技术的研究和应用，成为了当今科学界的一个重要研究领域。
而在这个领域中，大数据和云计算技术的应用，成为了不可或缺的一环。
一、大数据技术在地震预警中的应用随着数字化时代的到来，大数据技术的应用越来越广泛。
在地震预警系统中，大数据技术的应用主要体现在两个方面。
1、地震数据收集和管理在地震预警系统中，数据的收集和管理是非常关键的。
而大数据技术则可以帮助科学家们更加方便快捷地收集和管理地震相关数据。
比如说，通过网络爬虫技术，科学家们可以从互联网上采集到大量的地震相关数据，这些数据包括地震时间、地震位置、地震震级等信息。
这些数据再经过大数据处理后，就可以形成相对完整的地震数据库，为地震预警提供数据支撑。
2、地震预警模型的构建地震预警模型是一种科学的地震预警手段。
通过地震数据的分析和挖掘，科学家们可以构建出一套合理的地震预警模型，从而对未来的地震进行预测。
而大数据技术则可以大大提高地震预警模型的准确性和精度。
比如说，通过机器学习算法，大数据技术可以从大量的地震数据中识别一些明显的地震预兆信号，即以前所谓的“声波信号”、“电磁信号” 等。
或者说，通过数学模型和物理模型的建造，这使大量的地震数据像数学分析和仿真投入到了科学家们手中，辅助他们对地震的研究和地震预警技术的提高。
二、云计算技术在地震预警中的应用在地震预警系统中，云计算技术的应用也是不可或缺的。
在云计算技术的帮助下，科学家们可以更加轻松地进行地震数据的处理和地震预警模型的建立。
1、地震数据处理在地震预警系统中，收集的数据量是非常大的。
这就要求科学家们能够处理这些数据，并且快速准确地分析出其中的规律性。
而云计算技术则可以帮助科学家们完成这一任务。
通过利用云计算技术中的 MapReduce 等分布式计算技术，科学家们可以将大规模的地震数据分成多个部分进行处理，从而提高了数据的处理效率。
基于高性能计算技术的地震数据处理与分析地震是一种常见的自然灾害，也是地球的重要现象之一。
为了科学地研究地震，了解地震的发生规律，以及提前预测地震的可能性，科学家需要获取大量的地震数据，并对这些数据进行处理和分析。
这就需要高性能计算技术。
高性能计算是一种利用大规模计算机集群处理大规模数据的技术。
在地震数据处理和分析方面，高性能计算技术可以帮助科学家更加快速、准确地分析地震数据，从而更好地了解地震的发生规律和特征。
在地震数据处理和分析中，高性能计算技术的应用主要分为以下几个方面。
一、地震数据采集与传输地震数据的采集和传输涉及到海量数据的快速传输和处理。
通过高性能计算技术，可以实现高速数据传输，保证地震数据的实时采集和传输。
同时，高性能计算技术还可以实现数据的压缩和处理，减少数据传输的流量，提高数据传输的效率。
二、地震数据预处理地震数据的预处理是地震数据分析的关键步骤之一。
预处理主要涉及到地震数据的去噪、滤波、分割等操作。
利用高性能计算技术，可以实现地震数据的高速并行处理，提高数据预处理的速度和精度。
三、地震数据分析地震数据分析是地震研究的核心内容之一。
它包括地震波形分析、地震成像、震源定位等多个方面。
利用高性能计算技术，可以实现地震数据的高速、准确分析，为地震科学家提供更加准确、全面的地震数据信息。
四、地震灾害预警地震灾害预警是地震研究的重要组成部分。
预警系统主要检测到地震信号，并在地震事件发生前几秒或几分钟向人们发送预警信息，提醒人们采取应急措施。
高性能计算技术可以实现地震数据的实时监测和分析，提高地震预警的精度和速度。
总之，高性能计算技术在地震数据处理和分析中具有重要的作用。
它可以帮助地震科学家更快速、准确地获取地震数据信息，提高地震研究的效率和精度。
未来，随着技术的不断发展，高性能计算技术将会在地震研究中扮演更加重要的角色。
数据科学与大数据技术在地震预警中的应用地震是一种自然灾害，给人们的生命和财产安全带来巨大的威胁。
为了提前预知地震，科学家们积极探索和研究各种技术手段，其中数据科学与大数据技术的应用日益受到关注。
本文将探讨数据科学与大数据技术在地震预警中的应用，以及其对提高预警准确性和效果的贡献。
一、地震监测与数据搜集地震监测是地震预警的基础，而数据搜集是地震监测的前提。
传感器网络的建立可以实时监测地震的发生和演化过程，将这些数据进行采集和存储。
通过数据科学的方法，可以对这些数据进行清洗、整理和分析，剔除噪声和异常值，提取有效特征。
二、地震预警模型的建立基于数据搜集到的地震监测数据，科学家们可以借助机器学习和人工智能的方法，构建相应的地震预警模型。
通过对历史地震数据和监测数据的分析，可以发现地震前的前兆信号，并将其作为预测地震风险的依据。
数据科学技术可以帮助确定有效特征和建立准确的模型，提高地震预警的准确性。
三、实时地震监测与预警借助大数据技术，地震监测数据可以实时传输和处理，实现地震监测的实时反馈。
数据科学可以对实时监测数据进行分析和挖掘，及时发现和预警地震的发生。
利用机器学习和数据挖掘等方法，可以实时判断地震的风险等级，并通过多渠道将预警信息传达给受影响地区的相关部门和民众。
四、地震预警系统的建设与应用基于以上技术手段，科学家们逐渐建立了地震预警系统，并将其应用在实际生活中。
这些地震预警系统可以通过各种渠道将预警信息传递给受影响区域的各方，包括政府、公司、学校和个人。
这样，人们可以提前采取避险措施，减少地震灾害带来的损失和伤亡。
五、大数据分析对地震研究的促进除了在地震预警中的应用，数据科学与大数据技术在地震研究中也发挥着重要作用。
通过对大量的地震监测数据进行分析和挖掘，科学家们可以更好地理解地震的发生机制，提高地震预测的准确性。
此外，大数据技术还可以帮助地震学家们在地震模拟和预测方面进行更加深入的研究。
总结起来，数据科学与大数据技术在地震预警中发挥着重要的作用。
基于大数据处理技术的地震预警系统研究一、引言地震是一种自然灾害，对人类生产和生活造成了巨大的影响，因此地震预警系统的研究一直是地球科学领域的重要研究方向之一。
随着大数据处理技术的不断发展，基于大数据处理技术的地震预警系统的研究也成为了当今研究的热点。
本文将介绍基于大数据处理技术的地震预警系统的研究现状，并对其进行总结和分析。
二、地震预警系统概述地震预警系统是指通过一系列的监测设备和技术手段，实时监测地震活动，分析地震活动特征，并及时地预报地震发生的可能性和可能产生的破坏程度。
地震预警系统的研究有助于提高地震灾害的预警和防范能力，减少人员伤亡和财产损失。
地震预警系统主要由三个部分组成：观测系统、分析系统和预报系统。
观测系统用来实时监测地震活动，包括地震仪、加速度计、GPS等设备。
分析系统用来对观测数据进行实时处理和分析，提取地震前兆信号，判断地震发生的可能性。
预报系统通过综合分析地震前兆信号，对地震可能产生的破坏程度进行预报。
三、大数据处理技术的应用大数据处理技术可以对庞大的数据进行实时处理和分析，为地震预警系统提供了更加精确的判断依据，提高了预报能力和准确率。
1.数据采集与处理地震观测数据呈现出多元化的特征，如地震波形、地震信号以及地震震级，涵盖了多个时空尺度。
这些数据会通过无线网络传输到数据中心，进行实时处理和分析。
基于大数据处理技术，可以利用数据挖掘和机器学习等算法，对数据进行高效处理和分析。
2.多源数据融合针对地震预警系统中采集的多源数据，如地球物理、地球化学、土地利用等数据，可以利用大数据处理技术进行融合，提高预报精度和可靠性。
例如，可以利用多源数据进行地震灾害评估和风险评估，以实现更加精准的决策。
3.实时预测和预警大数据处理技术可以实现对地震活动的实时监测和预测。
通过建立地震活动的预测模型，可以对地震进行实时的预报和预警。
该技术具有较高的预测精度和覆盖面积，可有效提高地震预警的效果。
四、国内外研究现状1.国内研究现状国内研究大多基于传统的地震监测手段，如地震仪和GPS等设备，其地震预警系统的预报能力和准确率相对较低。
基于hadoop的地震数据处理方法一、引言随着科技的快速发展，大数据技术在地震领域中的应用越来越广泛。
地震数据处理是地震学研究的重要环节，对于地震学家来说，如何高效地处理和分析海量的地震数据是一个重要的问题。
本文将介绍基于hadoop的地震数据处理方法。
二、hadoop简介Hadoop是一个开源的分布式计算平台，它可以处理大规模数据集并支持分布式存储和计算。
Hadoop由两个核心组件组成：HDFS和MapReduce。
其中，HDFS是一个分布式文件系统，它可以将大量数据存储在多个节点上，并且可以进行备份和恢复。
MapReduce是一种编程模型，它可以将大规模数据集划分成小块并在多个节点上进行并行处理。
三、地震数据处理流程1. 数据采集首先需要收集地震事件相关的各种信息，包括时间、位置、深度等参数，并将这些信息存储到数据库中。
2. 数据清洗由于采集到的数据可能存在一定程度上的噪声和误差，因此需要对其进行清洗。
清洗过程主要包括去除异常值、填充缺失值等操作。
3. 数据预处理在进行数据分析之前，需要对数据进行预处理。
预处理过程主要包括数据归一化、特征选择和降维等操作。
4. 数据分析在Hadoop平台上进行数据分析时，可以将地震数据集划分成多个小块并在多个节点上进行并行处理。
常用的地震数据分析方法包括聚类、分类、回归、关联规则挖掘等。
5. 结果可视化最后需要将地震数据分析的结果可视化，以便更好地理解和解释结果。
常用的可视化工具包括Matplotlib、D3.js等。
四、基于hadoop的地震数据处理方法1. 数据存储在Hadoop平台上存储大规模的地震数据集时，可以使用HDFS来实现分布式存储。
首先需要将采集到的原始数据上传到HDFS中，并且可以对其进行备份和恢复操作。
2. 数据清洗对于采集到的原始地震数据，可以使用MapReduce程序来进行清洗。
具体而言，可以编写一个MapReduce程序来读取HDFS中的原始数据，并对其进行去除异常值和填充缺失值等操作。
云计算与大数据技术在地震预测中的应用研究随着科技的不断发展，人们对于自然灾害的预测越来越重视，其中地震作为一种严重的自然灾害，其预测能力就显得尤为重要。
云计算和大数据技术的发展，为地震预测带来了新的思路和方法。
本文将就云计算和大数据技术在地震预测中的应用研究进行探讨。
一、云计算在地震预测中的应用云计算技术是指通过网络连接的多台计算机组成的集群，可以提供大量的计算和存储资源。
由于地震预测需要进行大量的数据处理和计算，因此云计算技术的应用可以为地震预测提供有效的支持。
1. 数据处理在地震预测的过程中，需要大量的数据处理和分析工作，如数据挖掘、机器学习等。
这些工作需要庞大的计算资源，而云计算技术正好能够提供这样的支持。
云计算平台可以通过分布式计算的方式，将大规模的计算任务切分成多个小任务，分配给多台计算机进行处理，大大提高了计算效率。
2. 数据存储地震预测需要大量的数据存储，包括历史地震数据、地质构造数据、气象数据等。
这些数据需要进行规范化、标准化、去重等处理，同时需要可靠的存储手段来确保数据的安全性和完整性。
云计算平台可以通过提供大规模、可靠的分布式存储服务，为地震预测提供良好的数据存储环境。
3. 实时预测云计算平台可以通过提供实时的数据采集和分析服务，为地震预测提供更加准确的预测结果。
通过将多个传感器数据进行集成和分析，可以更加实时地掌握地震发生的情况和趋势，提高预测的准确性。
二、大数据技术在地震预测中的应用大数据技术是指处理海量数据时所采用的一系列技术和方法，包括数据挖掘、人工智能、机器学习等。
在地震预测中，大数据技术也能够为预测提供新思路和方法。
1. 数据采集大数据技术可以通过多种传感器进行数据采集，如地震监测仪、GPS、雷达等。
这些传感器可以实时采集地震发生前后的各种数据，如地震波、地表形变、大气压力等，从而更加全面地掌握地震的情况。
2. 数据分析大数据技术可以通过对采集的数据进行分析和挖掘，进行模型建立和预测。
基于大数据的地震风险预测与应对策略分析一、是什么地震是一种自然灾害，常常在无法预测之时袭来，给人们的生命财产造成极大的威胁。
因此，合理利用大数据技术预测和应对地震风险已经成为了应急准备的关键。
二、为什么在灾难面前，人们的生命安全和财产安全是最为关键的。
对于如何应对地震风险的问题，应该引入大数据技术。
首先，大数据技术可以收集到大量的地震相关数据，并且通过大数据分析技术，可以对地震的发生概率、影响范围、震级等进行精确定位，从而为地震预测和应对提供有效的数据支持。
其次，基于大数据技术，可以对人群运动、救援物资调度等进行全方位的监控和管理，以达到减轻地震灾害的效果。
最后，大数据技术可以极大地提高地震应对的实时性和精准度，这对于保障民众生命安全和财产安全是至关重要的。
三、怎么做1、收集数据：收集与地震相关的海量数据，包括地球物理学、地质学、气象学等多个领域的数据。
同时，需要对收集到的数据进行归纳和整理，使其方便进行数据挖掘和分析2、建立模型：利用大数据分析和机器学习技术，建立起一套地震预警和应对的数学模型。
该模型需要考虑到地震的时间、强度、地理位置、气象等因素。
同时，一个完整的模型需要考虑到不同的地震类型以及人口密度、交通沟通、救援体系等综合因素，以达到实际应用的有效性。
3、实施预测：基于模型，对地震潜在风险进行预测，利用大数据分析技术从各种数据中筛选出可能与地震有关的异常状况。
当预警信号发出后，及时协调各有关机构迅速开展行动。
4、快速响应：建立地震应急响应体系，及时启动应急预案，并立即启动救援物资储备库的调配。
同时，利用大数据技术对人口的移动和物资调配进行实时管理，以达到最优的救援效果。
5、信息共享：地震风险的预测和应对不仅是当地有关部门的事务，更是一个全社会关注的问题。
因此，需要建立地震应急信息共享平台，实现地震风险信息、应急措施和资源共享。
四、有什么收获基于大数据技术，可以对地震潜在风险进行更加精确的预测，预警时间更短，救援速度更快，救援效果也更显著。
地震如何利用大数据分析提高准确性地震是地球上常见的自然灾害之一，对人类和环境造成了巨大的破坏。
准确地预测和分析地震的发生和影响对于减少灾害损失和保护人民生命财产至关重要。
随着大数据技术的快速发展和广泛应用，越来越多的地震数据被收集、存储和分析，这为提高地震预测与分析的准确性提供了强有力的支持。
一、大数据在地震监测中的应用大数据通过收集和分析海量的地震监测数据，提供了更全面、更真实、更准确的地震信息。
传感器网络的部署和遥感技术的应用使得地震监测数据的收集更加智能化和自动化。
这些数据包括地震波形、地震震级、地震波传播路径等。
利用大数据技术，地震监测机构可以实时监测地震活动，捕捉到更多细微的地震信号，提前预警可能发生的地震。
二、大数据在地震预测中的应用地震预测是一项极具挑战性的任务，但大数据分析为地震预测的准确性提供了新的途径。
通过对历史地震数据的大规模分析，结合现代地质观察和物理机制研究，可以发现地震发生的规律和特征。
借助机器学习和人工智能技术，可以建立地震预测模型，利用大数据提供的信息进行准确的预测。
三、大数据在地震模拟与风险评估中的应用地震模拟是预测地震破坏程度和影响范围的重要手段。
通过利用大数据中的地质、地形、人口分布等信息，结合地震波传播模型和物理模型，可以进行精确的地震模拟。
这有助于评估地震风险，制定有效的防灾减灾措施。
四、大数据在灾后救援和重建中的应用地震灾害发生后，大数据分析在灾后救援和重建工作中也发挥着重要作用。
通过对地震灾区人员受灾情况、资源分布状况等数据进行分析，可以实现救援资源的合理调配和人员安置，提高救援效率。
同时，通过精确的灾情评估和损失估计，可以合理规划重建方案，减少灾后重建所带来的损失。
结论大数据分析技术的应用可以极大地提高地震预测和分析的准确性，为减少地震灾害损失提供有效手段。
然而，要充分发挥大数据在地震领域中的潜力，还需要进一步完善数据收集、存储和共享机制，加强数据隐私保护以及提高分析算法的精度和效率。
基于大数据的地震救援应急响应优化地震是一种极具破坏力的自然灾害，给人类社会带来了巨大的生命和财产损失。
在面对地震时，快速、高效、精准的救援应急响应至关重要。
随着信息技术的飞速发展，大数据的应用为地震救援应急响应提供了新的思路和方法，通过对海量数据的收集、分析和处理，可以显著优化救援应急响应的各个环节，提高救援效率，减少灾害损失。
一、大数据在地震救援应急响应中的重要性（一）快速准确的灾情评估地震发生后，迅速了解灾区的受灾情况是救援工作的首要任务。
传统的灾情评估方法往往依赖于人工实地调查和有限的监测数据，不仅耗时费力，而且信息不够全面和准确。
而大数据可以整合来自多个渠道的信息，如卫星遥感图像、社交媒体数据、物联网传感器数据等，通过对这些数据的快速分析，可以在短时间内获取灾区的房屋倒塌情况、人员伤亡情况、道路损坏情况等关键信息，为救援决策提供及时准确的依据。
（二）精准的救援资源调配救援资源的合理调配是确保救援工作顺利进行的关键。
大数据可以对灾区的需求和救援资源的分布进行实时监测和分析，从而实现救援资源的精准调配。
例如，通过分析灾区的人口密度、受灾程度、道路交通状况等因素，可以预测不同地区对食品、药品、帐篷等救援物资的需求，提前将救援物资调配到最需要的地方。
同时，大数据还可以对救援队伍的分布和专业特长进行分析，根据灾区的实际情况，合理调配救援队伍，提高救援效率。
（三）有效的救援路径规划地震往往会导致道路损坏、交通拥堵等情况，给救援工作带来很大困难。
大数据可以结合地理信息系统和实时交通数据，为救援队伍规划最优的救援路径。
通过分析道路的通行状况、受灾区域的分布等因素，可以避开拥堵路段和危险区域，选择最快捷、最安全的救援路线，缩短救援时间，提高救援成功率。
（四）科学的救援决策支持在地震救援应急响应中，科学的决策至关重要。
大数据可以为决策提供全面、准确的数据支持和分析结果。
例如，通过对历史地震数据的分析，可以总结出地震发生的规律和特点，为预测地震的发展趋势和可能造成的影响提供参考。
SEISMOLOGICAL AND GEOMAGNETIC OBSERV ATION AND RESEARCH 第38卷 第3期2017年 6月Vol.38 No. 3Jun. 2017地震地磁观测与研究doi: 10. 3969/j. issn. 1003-3246. 2017. 03. 033基于大数据技术的地震数据处理新思路张 翔1） 王茂发1） 史鹏飞1） 周宝峰2）1）中国河北065201防灾科技学院2）中国哈尔滨150080中国地震局工程力学研究所摘要 现代地震观测积累了大量、种类繁多的地震前兆数据和震后数据，但数据中隐含的地震规律及趋势无法用经典的算例、数学公式、物理公式进行定量解释、分析和预测，需要探索新方法、新技术。
案例表明，大数据分析具有预测事物发展趋势、改变传统观念和发现新事物的功能，有助于从错误信息中挖掘有价值信息。
本文由此提出基于大数据技术处理地震数据的新思路，对地震监测预报新思路进行探索；通过在大数据平台上基于地震目录的余震预测研究，给出大数据技术在地震数据处理方面的一个应用实例，验证该思路的可行性。
关键词 大数据技术；地震数据；地震监测预报；数据处理0 引言目前，“大数据”的概念没有一个明确定义。
维基百科中将大数据定义为：所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理，并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
IDC 将大数据定义为：为更经济从高频率的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术。
虽然不同学者、不同研究机构对大数据的定义不尽相同，但均存在一个普遍共识，即“大数据”的关键是在种类繁多、数量庞大的数据中快速获取信息。
进入21世纪后，数据增长与应对数据增长的现有计算机技术之间的矛盾越来越大，最终引发大数据技术革命。
大数据分析能力是大数据技术的关键，其核心思想是，解决在多种类型数据激增情况下，如何提高对数据的管理、分析和利用的问题（杨国伟，2014）。
大数据的本质是利用分布式、云计算、数据挖掘等诸多技术，将原本分散的、多样性的数据有机融合在一起，进行统计关联分析，预测事物的发展趋势（Marx V ，2013）。
因此，大数据及其技术蕴含着巨大生产力，目前已被认为是一门新兴学科（Hey T et al ，2012），不但成为科技界和企业界关注的热点，也成为国家间的竞争热点。
很多国家将其提升到战略高度，对国家安全、政府决策和竞争模式产生了决定性影响。
随着互联网经济的崛起，大数据技术在中国迅猛发展。
2016年中国大数据技术白皮书指出，在“十三五”期间：大数据基础设施建设持续增长；大数据开放共享进度加快；政府大数据应用逐步深入；数据立法与监管日趋完善；大数据合理合法流通加速；大数作者简介：张翔（1979—），女，硕士，讲师，主要从事信息学科与地震学应用研究工作基金项目：中央高校创新项目“大数据环境下的面向行业服务数据处理研究”（项目编号：ZY20160106）；国家自然科学基金项目（模拟地震监测波形记录矢量化关键算法研究与系统开发，项目编号：41504037）本文收到日期：2016-12-17地震地磁观测与研究38卷192据与传统产业深度融合。
2016年中国大数据技术大会上，CCF大数据专家委员会对外发布了2017年大数据发展趋势10大预测：机器学习继续成智能分析的核心技术；人工智能和脑科学相结合，成为大数据分析领域的热点；大数据的安全和隐私持续令人担忧；多学科融合与数据科学兴起；大数据处理多样化模式并存融合，流计算成主流模式之一；数据的语义化和知识化是数据价值的基础问题；开源成大数据技术生态主流；政府大数据发展迅速；推动数据立法、重视个人数据隐私；可视化技术和工具提升大数据分析工具的易用性（潘希，2016）。
近年来，地震信息化发展迅速，地震行业伴随着不断增长的数据量和数据种类衍生出“大数据”现象，挖掘“地震大数据”的核心价值及其对行业发展提供深刻、全面的洞察力，对地震数据管理、应急决策、震情分析、信息服务将产生巨大的影响（屈佳等，2014）。
大数据技术具有广阔的应用前景。
本文从大数据角度，探讨大数据技术对地震数据处理的影响，认为大数据的深度挖掘为地震观测带来新的认知，同时给出一款利用大数据技术开发的地震目录关联分析软件案例，验证大数据技术在地震数据处理方面的可行性，揭示大数据对深度挖掘地震监测数据的价值。
1 大数据的4V特征大数据技术有4V特征，即Volume（容量大）、Variety （种类多）、Velocity（速度快）及重要的 Value（价值密度低）特征（Staff S，2011）。
（1）数据容量大（Volume），指处理的数据量在TB级别以上，甚至跃升到PB级别，1次处理的数据相当于过去美国国家图书馆全部纸质图书的数据量。
（2）数据类型繁多（Variety）。
相对于以往便于存储的、以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
（3）处理速度快（Velocity）。
1 s定律，一般要在秒级时间范围内给出分析结果，超出此时间，数据就失去价值了。
这是大数据技术区别于传统数据挖掘技术的显著特征。
根据IDC的“数字宇宙”报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2 ZB。
在如此海量的数据面前，数据处理效率就是企业的生命。
（4）价值密度低（Value）。
由于数据采集不及时，数据样本不全面，数据可能不连续或失真。
但当数据量达到一定规模，可以通过更多数据达到更真实全面的反馈。
这是大数据的最终意义——获得洞察力和价值。
百度专家认为，大数据呈现价值的过程是：将信号转化为数据，将数据分析为信息，将信息提炼为知识，以知识促成决策和行动。
2 地震数据处理分析新思路地震数据主要包括地震波形数据、地震前兆观测数据、地震探测数据、地震调查数据、地震考察数据、地震试验数据、地震应急救援数据、地震科学研究数据等，其中以地震观测数据为主，满足大数据4V 特征，日产出量200 TB以上，历史数据存储量达到EB级。
地震监测手段多，有测震学科、形变学科、电磁学科、流体学科、流动观测点以及宏观异常统计等。
地震台站数量、采样率、仪器种类日趋增多，数据格式丰富。
地193第3期张翔等：基于大数据技术的地震数据处理新思路震研究既与地球内部物质运动演化有关，也与气象、天体运动有关，形成多样性数据特征（张晁军等，2015）。
存储的海量地震数据，有赖于大数据技术实现数据集中分析和深度数据挖掘。
应用大数据技术开展地震数据处理与分析研究，需要具有以下思路。
（1）不再执着于寻找地震与对应地球物理场间的因果关系。
“燕子低飞要落雨”是公认的自然常识，经过千百年总结获得的经验，可以认为是人们在海量数据中获得的燕子和下雨之间的一个关联关系，不能通过物理或数学公式支撑。
基于此想法，必须修正小数据时代地震预测的2个方向：寻找因果关系及寻找与地震有关的异常样本。
因为地震由复杂因素引起，具有时间复杂性和空间复杂性，哪些现象与地震真正相关，至今无确切答案。
大数据时代预测将以密集观测和全样本或多样本分析为基础，有可能发现某些地震前兆与地震具有真正的关系。
因此，在大数据技术下，地震与地震现象之间的关联关系是地震研究的重要方向。
（2）地震预测可靠性的提高必须依赖于海量地震样本。
传统地震预测一般依赖于小数据分析，往往通过拼凑样本去解释地震的发生时间、空间和震级分布。
在大数据环境下，地震预测研究倾向于对获取的所有样本（全样本）进行清洗、分析、挖掘，而不再依赖于随机采样。
以孤立现象作为地震趋势预测的依据不再符合大数据时代地震预测、预报研究的思路。
以多种类观测、大样本分析为基础研究和预测地震，才可能发现地震前兆与地震间真正的关联关系，提高地震预测的可靠性。
举例来说，分析地震趋势时，可以将各种地震前兆异常、地震活动性、地质构造、岩石强度与地震数据进行所谓的拉网统计分析，试图拓展新的认知。
大数据时代，对不是非常了解其发生、发展规律的地震，在海量数据中探索并描绘时，有时会获得意想不到、更为清晰的认识。
（3）大数据时代更需要高密度综合地震观测。
过去几十年，国内外为了探索地震发生原因并测定地震参数，建立了一套高精度观测网。
虽然时间上采样率不断提高，但由于设备昂贵和观测条件限制，空间采样频率很难提高，严重妨碍大数据技术处理的地震数据空间广度。
大数据时代，地震观测密度在空间和时间上都要提高。
当地震观测点密度足以提供大量数据时，仪器精确性可以降低。
按照大数据思维，数据的广度可以弥补数据精度的不足。
适当忽略微观层面上的精确度会让地震研究在宏观层面拥有更好的洞察力。
提高地震观测密度的方法较多，基于智能手机的观测平台是最有前途的方法之一。
日本在此方面居于世界前列，利用手机中的重力加速度计和地震仪APP提高了地震观测、预警的密度。
通过海量数据的数学网格分析可以校正误差，弥补数据的不精确性。
（4）大数据技术促进地震数据加速融合和实时分析。
地震的预测、预报应是全球范围内的地学数据（包括天体与空间观测）与地震现象的综合判断分析。
大数据思维需要将这些地震宏观异常和各学科数据融合分析，进行历史震例对比，也需要对比不同构造环境下地震异常与地震的发生，进行关联性分析。
传统技术无法将这些海量地震数据汇总、融合、快速分析。
采用大数据平台，如：Mongo数据库作为地震数据的海量存储平台，采用Mahout作为地震数据挖掘平台，可以让数据存储量更大、分发更快，数据分析更加及时，预测价值更高。
（5）大数据技术促使地震监测预报方式、方法改变。
大数据将改变地震预测预报的194地震地磁观测与研究38卷片面认识和结论，以往一些数据模型、经验公式、震例分析、前兆映震效能有可能需要修正。
这些修正的模型、公式、方法反过来促进了地震监测、预报水平的提高。
3 地震目录余震预测研究以大数据平台上基于地震目录的余震预测研究为例，给出地震大数据技术的1个应用。
我们认为，主、余震地震参数间存在,较为复杂的关联关系，很难用物理模型或物理公式进行描述，需要设计数据挖掘算法，探索主震的地震参数（震级、视应力、地震矩、震源深度、地震能量等）与最大余震的地震参数（震级、发生时间、发生空间等）之间的统计关系，为震后趋势快速判定提供一个可能方法。
通过分析，提出基于地震目录的余震预测研究思路：①选择合适的地震目录内容；②对不同地震目录中地震参数进行合并、整理，对缺失字段（特指能量字段）进行填充，并存储到Mongo数据库（分布式大数据数据库）；③动态选择进行主、余震关系分析的地震参数；④基于支持向量回归模型，进行主、余震关联关系分析；⑤基于关联分析模型，开展余震预测研究（Wang M F et al, 2014）。
