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    一種基于大數(shù)據(jù)的前兆異常識別方法——以云南魯?shù)榈卣馂槔?br/>

    2015-02-15 01:07:16王秀英張聰聰楊德賀
    大地測量與地球動力學(xué) 2015年6期
    關(guān)鍵詞:魯?shù)?/a>前兆臺站

    王秀英 張聰聰 楊德賀

    1 中國地震局地殼應(yīng)力研究所,北京市安寧莊路1號,100085

    傳統(tǒng)的前兆數(shù)據(jù)分析方法在實(shí)際使用中存在局限性,尤其是觀測數(shù)據(jù)精度和采樣率大幅提高后,這種局限性愈發(fā)突出。這是因?yàn)?,采樣精度和頻率的提高導(dǎo)致數(shù)據(jù)量激增,使數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的形態(tài)和變化更趨復(fù)雜多樣。高頻高精度數(shù)據(jù)中攜帶了更多低頻數(shù)據(jù)所不具有的信息,同時(shí)也帶來了更多干擾和影響。觀測數(shù)據(jù)量的變化引發(fā)了對數(shù)據(jù)分析方法改變的需求,大數(shù)據(jù)分析方法正是基于這樣一種需求應(yīng)運(yùn)而生。大數(shù)據(jù)分析方法目前在互聯(lián)網(wǎng)和信息行業(yè)得到快速發(fā)展和應(yīng)用,其價(jià)值和應(yīng)用思想也正在被更多行業(yè)接納和引入,將大數(shù)據(jù)的研究思路應(yīng)用于科學(xué)研究也是目前的發(fā)展趨勢,并在多個(gè)科學(xué)研究領(lǐng)域得到應(yīng)用[1-2]。

    地震前兆觀測經(jīng)過多年發(fā)展,目前已形成一個(gè)覆蓋全國的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的觀測網(wǎng)絡(luò)體系。觀測產(chǎn)出數(shù)據(jù)量巨大,依靠人工分析很難勝任,迫切需要引入新的研究方法。因此,本文嘗試將大數(shù)據(jù)的研究思想引入前兆數(shù)據(jù)異常識別分析中。通過對2014-08-03云南魯?shù)?.5級及該區(qū)域之前幾個(gè)地震與多測項(xiàng)地震前兆數(shù)據(jù)聯(lián)合應(yīng)用的相關(guān)性探索,展示前兆數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的一種思路。

    1 數(shù)據(jù)及方法

    1.1 研究數(shù)據(jù)

    觀測數(shù)據(jù)取自“十五”前兆數(shù)據(jù)庫,選擇魯?shù)榈卣鹫鹬兄車?50km 范圍內(nèi)的前兆數(shù)據(jù),共有5個(gè)臺站24個(gè)測項(xiàng)分量數(shù)據(jù)參與計(jì)算。參與計(jì)算的測項(xiàng)分量如表1所示。

    表1 臺站測項(xiàng)分量及測項(xiàng)數(shù)量Tab.1 Observation item and total items of each station

    自2013年以來,除本次魯?shù)榈卣鸷?014-04-05地震,研究區(qū)附近沒有其他較大地震。因此,先選取這些測項(xiàng)分量2013-01-01~2014-08-02的時(shí)均值數(shù)據(jù)作為研究對象,進(jìn)行魯?shù)榈卣鸬那罢讛?shù)據(jù)異常識別;之后,利用該區(qū)域更長時(shí)段的數(shù)據(jù),進(jìn)行更多實(shí)例的驗(yàn)證。

    1.2 研究方法

    傳統(tǒng)前兆數(shù)據(jù)分析方法都是針對單一測項(xiàng)的分析模式,異常識別靠人工觀察,在識別為異常后需逐一排除干擾和影響,才能進(jìn)行異常分析。針對較多測項(xiàng)、較長時(shí)間的觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時(shí),單測項(xiàng)逐一分析的方式顯然不可行。因此,需要利用算法自動檢測并識別異常。

    本文所用的異常識別算法是結(jié)合前兆觀測數(shù)據(jù)特點(diǎn)研制的,主要檢測原理是:將前兆觀測數(shù)據(jù)作為一個(gè)時(shí)間序列,利用搜索算法找到時(shí)間序列的關(guān)鍵點(diǎn),再用關(guān)鍵點(diǎn)將時(shí)間序列劃分為若干子序列,以子序列的長度、高度、均值、方差作為子序列的模式,利用搜索算法選出其中明顯偏離其他模式的子模式,將其作為一個(gè)異常情況。由于前兆數(shù)據(jù)是按日保存的,單純利用一日的數(shù)據(jù)可能存在不同日數(shù)據(jù)銜接部位異常情況的丟失。因此,實(shí)際計(jì)算時(shí)可以將幾個(gè)月的數(shù)據(jù)作為一個(gè)大的時(shí)間序列,然后采用向前滑動的方式,將計(jì)算窗口隨時(shí)間逐步推進(jìn),最終得到檢測時(shí)段的異常檢測結(jié)果。本文計(jì)算中采用6個(gè)月時(shí)長作為檢測窗長,3個(gè)月時(shí)長作為滑動步長。

    本文所用的算法可以檢測數(shù)據(jù)序列中各種異于正常的形態(tài)變化,所以各種情況引起的數(shù)據(jù)異常波動形態(tài)都會被檢測出,有時(shí)可能一個(gè)序列會檢測出多個(gè)異常。有關(guān)該異常檢測算法的詳細(xì)說明,請參閱文獻(xiàn)[3],這里不再重復(fù)。

    2 計(jì)算結(jié)果

    利用異常識別算法對24個(gè)測項(xiàng)分量自2013年以來的時(shí)均值數(shù)據(jù)作自動掃描檢測,得到異常檢測結(jié)果。計(jì)算過程中會遇到個(gè)別測項(xiàng)個(gè)別觀測日連續(xù)缺數(shù)較多的情況,這時(shí)應(yīng)舍棄該日數(shù)據(jù),然后分別對單測項(xiàng)異常檢測和多測項(xiàng)聯(lián)合應(yīng)用的異常檢測結(jié)果按自然月進(jìn)行累計(jì)統(tǒng)計(jì)。對多個(gè)測項(xiàng)逐一累計(jì)統(tǒng)計(jì)的結(jié)果顯示了很強(qiáng)的隨機(jī)性,這里不再討論這種情況。但當(dāng)將多個(gè)測項(xiàng)的檢測結(jié)果進(jìn)行綜合累計(jì)時(shí),則表現(xiàn)了一些規(guī)律性。圖1為按照自然月將全部測項(xiàng)的檢測結(jié)果以異常天數(shù)、異常次數(shù)累計(jì)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。這里異常天數(shù)累積的方法為:如果某日數(shù)據(jù)中檢測出異常情況,則該日累積,沒有異常情況則該日不累積;異常次數(shù)的累積方法為將異常檢測結(jié)果中檢測的異常數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)直接累積,如果某日有多個(gè)異常數(shù)據(jù),則對多個(gè)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行累計(jì)。這里統(tǒng)計(jì)兩個(gè)量的目的是便于比較,當(dāng)兩個(gè)量同時(shí)增加時(shí),表明異常時(shí)間和異常數(shù)量都在增加,對應(yīng)事件(如地震)的可能性增加;僅有一個(gè)量增加時(shí),有可能是干擾因素造成的,還需更進(jìn)一步分析。

    圖1 全部測項(xiàng)按自然月累計(jì)統(tǒng)計(jì)結(jié)果Fig.1 Statistical results of all observation items based on monthly calculation

    從圖1中可以看到,無論是按異常天數(shù),還是按異常個(gè)數(shù)的累計(jì)統(tǒng)計(jì)結(jié)果,在2013-01~2014-03之間表現(xiàn)得比較隨機(jī),而2014-04 后,統(tǒng)計(jì)結(jié)果較之前有了明顯增加,而且比較集中。2014-08,由于參加統(tǒng)計(jì)的只有兩天的數(shù)據(jù),在圖上表現(xiàn)得并不明顯。

    實(shí)際上,由于連續(xù)多個(gè)數(shù)據(jù)缺失導(dǎo)致當(dāng)日數(shù)據(jù)被舍棄的原因,每個(gè)月每個(gè)測項(xiàng)參與計(jì)算的實(shí)際數(shù)據(jù)天數(shù)會有差異。為消除這種差異,將統(tǒng)計(jì)結(jié)果按參與計(jì)算的天數(shù)和參與計(jì)算的測項(xiàng)數(shù)進(jìn)行平均,所得結(jié)果稱之為異常比。具體做法為:首先,計(jì)算某個(gè)測項(xiàng)在統(tǒng)計(jì)時(shí)段的異常數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù),將統(tǒng)計(jì)結(jié)果除以參與統(tǒng)計(jì)的天數(shù),如果沒有缺數(shù),統(tǒng)計(jì)天數(shù)即為統(tǒng)計(jì)時(shí)長,但實(shí)際中缺數(shù)現(xiàn)象非常普遍,通過參與計(jì)算數(shù)據(jù)天數(shù)的平均可消除每個(gè)統(tǒng)計(jì)時(shí)段天數(shù)不一致帶來的影響。其次,匯總不同測項(xiàng)的累積平均異常數(shù)據(jù),將統(tǒng)計(jì)結(jié)果除以參與統(tǒng)計(jì)的測項(xiàng)數(shù)。由于斷數(shù)、停測、增加新測項(xiàng)等原因,會出現(xiàn)不同統(tǒng)計(jì)時(shí)段中參與統(tǒng)計(jì)的測項(xiàng)個(gè)數(shù)有差異的情況,通過對測項(xiàng)的平均可消除不同統(tǒng)計(jì)時(shí)段中測項(xiàng)數(shù)量不同帶來的影響。

    采用異常比這種方式主要是考慮前兆數(shù)據(jù)在實(shí)際使用中,缺數(shù)、斷數(shù)、變更觀測等情況比較普遍,如果僅采用有連續(xù)觀測的數(shù)據(jù),可能實(shí)際能參與計(jì)算的數(shù)據(jù)寥寥無幾。大數(shù)據(jù)應(yīng)用的基本思路是允許數(shù)據(jù)的混雜性,基于這種思想,計(jì)算中允許數(shù)據(jù)缺失、不連續(xù),有數(shù)據(jù)的片段就可以參與運(yùn)算。

    將圖1中兩種統(tǒng)計(jì)結(jié)果消除這種影響后的統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖2所示。

    圖2 全部測項(xiàng)按自然月累計(jì)的異常比統(tǒng)計(jì)結(jié)果Fig.2 Ratio statistical results of all items based monthly calculation

    從圖2可以看出,按異常比取值后的統(tǒng)計(jì)結(jié)果中,2014-04后異常突出的情況更加明顯,尤其是2014-08,雖然只有兩天的數(shù)據(jù)參與計(jì)算,利用比例關(guān)系會看到非常明顯的異常情況。2014-04魯?shù)榈卣鹬氨緟^(qū)發(fā)生一次5級以上地震,圖2中2014-04的統(tǒng)計(jì)結(jié)果中可能包含了這次地震的影響,也可能隱含了魯?shù)?.5級的影響,這里不作過多的糾結(jié)。2014-05 雖然異常水平稍有降低,但之后的6、7兩月異常水平明顯提高。這種情況至少具有一定的提示或警示意義。

    單從圖2的統(tǒng)計(jì)結(jié)果,似乎看到了一些規(guī)律性的東西,這種現(xiàn)象是巧合,還是真的具有相關(guān)性,需要進(jìn)一步驗(yàn)證。對2013年之前更長時(shí)段的數(shù)據(jù)展開計(jì)算分析,將時(shí)間追溯至2008-01-01,由于有些臺站2008年初尚未處于運(yùn)行穩(wěn)定期,數(shù)據(jù)質(zhì)量不太好,因此只以表1中比較集中的1、3、4號臺站數(shù)據(jù)作為計(jì)算對象。

    另外,由于前述統(tǒng)計(jì)中,針對魯?shù)榈卣鹬唤y(tǒng)計(jì)了地震當(dāng)月2d的數(shù)據(jù),有可能會產(chǎn)生局部放大的效應(yīng),所以對更長時(shí)段的數(shù)據(jù)計(jì)算及統(tǒng)計(jì)結(jié)果中分別利用自然月和震前1月(30d)的數(shù)據(jù)再進(jìn)行計(jì)算比較。2008-01-01~2014-08-02在參與計(jì)算的幾個(gè)臺站周圍有2次4級地震、3次5級以上地震(包含本次魯?shù)榈卣穑1?中給出了以不同時(shí)段統(tǒng)計(jì)的異常比的結(jié)果,及其與地震的對應(yīng)關(guān)系。

    表2 地震與異常比對應(yīng)關(guān)系統(tǒng)計(jì)Tab.2 Statistical data of earthquakes and their corresponding abnormal ratio

    從表2可以看到,隨著時(shí)間推移,異常比的均值和方差大致保持相似,符合平穩(wěn)隨機(jī)序列的特征,所以按一定時(shí)段統(tǒng)計(jì)得到的異常比序列可以看作一個(gè)平穩(wěn)隨機(jī)序列,也即長時(shí)段的異常比序列大致穩(wěn)定于一定的水平,可以看作一個(gè)背景參考值,當(dāng)異常比明顯超過背景水平時(shí)值得關(guān)注。

    表2中列出了5個(gè)地震按自然月和震前1月(30d)得到的異常比統(tǒng)計(jì)結(jié)果。按震前當(dāng)月數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果,2014-08-03 M6.5地震的異常比超過了3倍均方差的檢測標(biāo)準(zhǔn);另2次5級以上地震的異常比也都接近2 倍均方差的檢測標(biāo)準(zhǔn);2次4級以上地震的異常比都小于均值,沒有明顯變化。為和其他按自然月統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)一致,按震前1月的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)異常比,3次5級以上地震的異常比均超過1倍均方差標(biāo)準(zhǔn),2次4級以上地震的異常比變化不明顯。由此可見,對于研究時(shí)段的數(shù)據(jù),當(dāng)按同樣統(tǒng)計(jì)時(shí)段檢測時(shí),5級以上地震會有比較明顯的異常比變化;震級越大,異常比變化表現(xiàn)得越明顯。另外,對于異常比有明顯變化而無地震的 情 況 統(tǒng) 計(jì),只 有2010-01 和2010-03 兩次。

    僅就研究時(shí)段得到的結(jié)果而言,異常比統(tǒng)計(jì)結(jié)果與地震之間具有一定的相關(guān)性,且震級越大,這種相關(guān)性表現(xiàn)越明顯。本文僅進(jìn)行了按月的統(tǒng)計(jì),也可以采用半月、周等其他時(shí)段長度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,可能會發(fā)現(xiàn)更好的規(guī)律。因?yàn)橛山?jīng)驗(yàn)可知,震級越大,越早出現(xiàn)異常,影響范圍越大;震級越小,越晚出現(xiàn)異常,影響范圍越小。不同震級的地震,異常出現(xiàn)的時(shí)間和影響范圍,需要通過不同的條件組合,才能發(fā)現(xiàn)對異常反應(yīng)最為突出的情況。這部分內(nèi)容還需要展開更多計(jì)算和分析工作,會在后續(xù)的文章中介紹。

    本文發(fā)現(xiàn)的這種相關(guān)性是否普遍存在,目前無法給出確定結(jié)論,只有通過對更多數(shù)據(jù)和震例數(shù)據(jù)的計(jì)算統(tǒng)計(jì),才能確定這種相關(guān)性的大小。如果能確定這種相關(guān)性的存在,而且相關(guān)性較高,可以利用這種方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行日常監(jiān)控,發(fā)現(xiàn)有持續(xù)的異常情況時(shí)發(fā)出預(yù)警,為分析預(yù)報(bào)、前兆臺網(wǎng)提供輔助信息。有關(guān)這方面的研究應(yīng)用,還需展開更多工作。

    3 方法原理分析

    對本文呈現(xiàn)的規(guī)律性及方法設(shè)計(jì)依據(jù)的初步分析如下。

    單個(gè)測項(xiàng)由于觀測中會受到各種因素影響,有些因素只影響個(gè)別測項(xiàng)或小區(qū)域范圍的測項(xiàng),有些因素則可能會影響多個(gè)測項(xiàng)或大區(qū)域范圍內(nèi)的測項(xiàng)。把影響個(gè)別測項(xiàng)的因素定義為偶然影響因素,而把同時(shí)影響較多測項(xiàng)的因素定義為系統(tǒng)影響因素。偶然影響因素包括諸如電源影響、外界干擾、人為干擾、儀器自身因素等,它們引起的數(shù)據(jù)異常,從單測項(xiàng)時(shí)間軸分布上來看,具有隨機(jī)性。系統(tǒng)性影響因素包括地震、地球物理場大的變化、其他大的事件等,它們引起的數(shù)據(jù)異常,從單測項(xiàng)時(shí)間軸分布來看,也是隨機(jī)的。這樣,針對單測項(xiàng)數(shù)據(jù)的分析研究,對數(shù)據(jù)的精度和連續(xù)性具有極高的要求,需要精確定位和分析事件,最終的影響因素可能仍難確定。

    有必要將盡可能多的測項(xiàng)數(shù)據(jù)引入研究中,如本文的計(jì)算方法,將盡量多測項(xiàng)的異常進(jìn)行疊加。這是因?yàn)?,偶然因素引起的異常,在?shù)量、位置、時(shí)間等方面都是隨機(jī)的,疊加后仍然是偶然的或隨機(jī)的。前文中多測項(xiàng)累計(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)符合平穩(wěn)隨機(jī)數(shù)據(jù)序列的特征,這些隨機(jī)事件累加的結(jié)果會形成一定的背景水平。而系統(tǒng)因素引起的異常,由于同時(shí)會影響到很多測項(xiàng),將它們累計(jì)時(shí),即使存在隨機(jī)異常背景,仍可以得到疊加放大,從而被突出反映。

    對單個(gè)測項(xiàng)進(jìn)行精細(xì)分析時(shí),需要逐個(gè)事件落實(shí)。由于影響因素較多,很難進(jìn)行準(zhǔn)確原因的追溯。但當(dāng)模糊化處理具體測項(xiàng)的具體異常事件,同時(shí)也模糊化時(shí)間尺度時(shí),反而會使某些真正的系統(tǒng)性影響因素得以突出,并且很容易識別。

    4 結(jié)果討論

    作為前兆數(shù)據(jù)利用大數(shù)據(jù)思想進(jìn)行研究的一次嘗試,本文僅使用了一種非常簡單的異常檢測算法。無論是地震還是其他因素導(dǎo)致的異常在形態(tài)上都表現(xiàn)得多種多樣,需要不同方法的配合,才能比較全面地檢測出各種情況引起的異常。所以,真正的應(yīng)用,還需結(jié)合前兆數(shù)據(jù)和異常種類的特點(diǎn)研究更多的異常檢測方法,通過多種方法的配合,可以互相印證,或者至少可以加強(qiáng)某種認(rèn)識,對前兆數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用也是非常有益的。

    需要特別指出,本文選取的臺站和數(shù)據(jù)是在地震發(fā)生后,由地震的位置選取臺站,而真正的數(shù)據(jù)應(yīng)用,事先并不知道哪里發(fā)生地震,不可能針對具體某幾個(gè)臺站展開運(yùn)算,而應(yīng)將全部臺站都作為研究對象,通過計(jì)算逐步篩選,計(jì)算篩選方法還需要大量的研究和實(shí)證工作。通過計(jì)算逐步篩選,最終確定或鎖定某些臺站對系統(tǒng)性事件的貢獻(xiàn)最大。確定參與計(jì)算的臺站需要對大量臺站的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行梳理分析,與目前單測項(xiàng)數(shù)據(jù)分析方法截然不同,更多的工作將轉(zhuǎn)向大數(shù)據(jù)計(jì)算和從海量計(jì)算結(jié)果中尋求規(guī)律的研究。由本文的分析過程可以看到,無論按哪種分類結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì),都需要相當(dāng)數(shù)量的測項(xiàng)參與,才會呈現(xiàn)出一定的規(guī)律性;對單個(gè)測項(xiàng)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果,規(guī)律都不明顯。而這正是大數(shù)據(jù)分析的核心思想,當(dāng)更多的數(shù)據(jù)融合使用時(shí),某些規(guī)律不是被淹沒,而是更加明晰。

    對單測項(xiàng)數(shù)據(jù)的精細(xì)分析和對更多測項(xiàng)綜合分析的對比,使我們對舍恩伯格在《大數(shù)據(jù)時(shí)代》[2]中的論述理解得更加透徹:小數(shù)據(jù)使我們的視野局限在可以分析和確定的方面,導(dǎo)致對世界的整體理解可能產(chǎn)生偏差和錯(cuò)誤,而大數(shù)據(jù)則可以使我們從不同角度更細(xì)致地觀察和研究數(shù)據(jù)的方方面面。與局限在小數(shù)據(jù)范圍相比,使用所有數(shù)據(jù)帶來了更高的精確性,可以讓我們看到一些以前無法發(fā)現(xiàn)的細(xì)節(jié),更清楚地看到少量樣本數(shù)據(jù)無法揭示的細(xì)節(jié)信息。

    最后還需要指出的是,雖然在本文中,魯?shù)榈卣鸺傲硗鈳讉€(gè)地震震前異常比累計(jì)統(tǒng)計(jì)結(jié)果有較為明顯的增加,看似異常與地震有很好的對應(yīng)關(guān)系,但由于震例數(shù)據(jù)較少,不能確定這種相關(guān)性是普適的。這種相關(guān)性是否存在,或者相關(guān)性的大小是多少,還需要對更多震例和數(shù)據(jù)展開研究,才能給出確定性結(jié)論。本文的研究過程,是將地震監(jiān)測數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)應(yīng)用思想結(jié)合的一次嘗試,具有一定的積極意義,是對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法的補(bǔ)充和完善。

    [1]Hey T,Tansley S,Tolle K.The Fourth Paradigm:Data-Intensive Scientific Discovery[J].Communications in Computer &Information Science,2009,317(8):1-1

    [2]Mayer-Schonberger V,Cukier K.大數(shù)據(jù)時(shí)代:生活、工作與思維的大變革[M].杭州:浙江人民出版社,2012(Mayer-Schonberger V,Cukier K.Big Data:A Revolution That Will Transform How We Live,Work,and Think[M].Hangzhou:Zhejiang People’s Publishing House,2012)

    [3]張聰聰,王秀英.前兆觀測異常數(shù)據(jù)檢測方法研究[J].震災(zāi)防御技術(shù),2014(9):615-621(Zhang Congcong,Wang Xiuying.Study on the Detecting Method of Abnormal Earthquake Precursor Observation Data[J].Technology for Earthquake Disaster Prevention,2014(9):615-621)

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