社會數(shù)據(jù)共享生態(tài)下地震災(zāi)害情景構(gòu)建的智能賦能體系構(gòu)建

關(guān)鍵詞社會數(shù)據(jù)；地震災(zāi)害情景構(gòu)建；地震應(yīng)急；縣市工作

中圖分類號：P315 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：2096-7780（2025）08-0477-08

doi：10.19987/j.dzkxjz.2025-035

Construction of an intelligent empowerment system for earthquake disaster scenario construction in a social data-sharing ecosystem

Wu Wei

（Jinhua Seismic Monitoring Center， Zhejiang Jinhua 321ooo， China）

AbstractEarthquake disaster scenario construction constitutes a critical technological approach for enhancing earthquake preventionand disaster mitigationcapabilities.However，itsprecisionandtimeliness remainconstrained bythe limitations of traditional data sources.This study systematicalyexamined the enabling mechanisms of social data in earthquake disastersenarioconstructionfocusingonthecharacteristicsofcomprehensivenessdyamism，anddersity. Ahierarchicalclassification framework forsocial datais proposed bymapping thedatarequirementsforscenario construction. Case studies integrating Zhejiang's public data platforms，social media dynamics，and commercial remotesensingata demonstrate that multi-sourcedata fusion significantly improvesscenario authenticityrefinement，and dynamic adaptability.The research reveals that social data effectively compensate for coverage gaps in traditional data sources，substantiallystrengtheningthescientificvalidityofdisaster prediction，resource allocation，andpublicesponse mechanisms.Building on these findings，the study proposes institutional innovations for data sharing，technological integrationpathways，andpolicyrecommendations，providing theoretical andpractical foundations foradvancing earthquake disaster scenario construction toward a “physical-social” modeling paradigm.

Keywordssocial data; earthquake disaster scenario construction; earthquake emergency; county-level work

0 引言

地震災(zāi)害情景構(gòu)建作為強震備災(zāi)的核心技術(shù)，已在日本、尼泊爾等高地震風(fēng)險國家廣泛應(yīng)用。日本學(xué)者Fujita等提出多光譜遙感影像的深度學(xué)習(xí)解譯方法，實現(xiàn)了建筑物損毀的快速評估。我國雖起步較晚，但通過《地震災(zāi)害預(yù)測技術(shù)規(guī)范》GB/T19428—2014）等標(biāo)準(zhǔn)制定及技術(shù)平臺研發(fā)，實現(xiàn)了災(zāi)害損失預(yù)評估、應(yīng)急策略優(yōu)化等突破。然而，當(dāng)前技術(shù)面臨顯著瓶頸：模型精度與效率不足，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)嚴(yán)重依賴傳統(tǒng)行業(yè)數(shù)據(jù)，存在覆蓋度低、時效性差、多源融合缺失等問題，導(dǎo)致情景構(gòu)建存在偏差，制約了災(zāi)情預(yù)測的可靠性。

近年來，大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)革新為社會數(shù)據(jù)賦能地震情景構(gòu)建開辟新路徑。社會數(shù)據(jù)憑借其廣泛性（覆蓋多領(lǐng)域）、動態(tài)性（反映實時變化）、多樣性（多模態(tài)信息）、交互性（跨源關(guān)聯(lián)）及可獲取性（技術(shù)驅(qū)動低成本采集），為突破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)局限提供關(guān)鍵支撐。例如，社交媒體動態(tài)可補充災(zāi)情上報滯后性，手機信令數(shù)據(jù)可優(yōu)化人口流動模擬，遙感影像可提升建筑物損毀識別精度。國家《“數(shù)據(jù)要素×”三年行動計劃（2024—2026）》等政策進一步推動社會數(shù)據(jù)與地震行業(yè)數(shù)據(jù)、地面監(jiān)測、衛(wèi)星遙感的多源融合，顯著提升災(zāi)害監(jiān)測、風(fēng)險評估與應(yīng)急決策的精細(xì)化水平[2]

未來，社會數(shù)據(jù)賦能機制研究需聚焦3方面：一是構(gòu)建“物理-社會”雙驅(qū)動模型，通過深度學(xué)習(xí)、GIS融合等技術(shù)實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)協(xié)同建模；二是建立動態(tài)數(shù)據(jù)更新與共享機制，打通政府、企業(yè)、公眾數(shù)據(jù)壁壘；三是制定數(shù)據(jù)采集、處理與隱私保護標(biāo)準(zhǔn)，保障技術(shù)應(yīng)用合規(guī)性。通過社會數(shù)據(jù)與行業(yè)數(shù)據(jù)的并行互補，可形成高時效、高精準(zhǔn)的災(zāi)害信息服務(wù)新范式，為防震減災(zāi)現(xiàn)代化提供核心驅(qū)動力。這一轉(zhuǎn)型不僅是技術(shù)升級，更是災(zāi)害治理從“靜態(tài)預(yù)案”向“動態(tài)響應(yīng)”跨越的必然選擇。

1地震災(zāi)害情景構(gòu)建的需求和渠道

1.1地震災(zāi)害情景構(gòu)建數(shù)據(jù)需求調(diào)研

在研究過程中，我們采用問卷調(diào)查的形式，設(shè)計調(diào)查問題對社會數(shù)據(jù)對地震災(zāi)害情景構(gòu)建的影響方式、影響范圍進行了調(diào)查。項目組通過微信企業(yè)號發(fā)放問卷，回收問卷并處理問卷數(shù)據(jù)。收到有效反饋問卷371份，其中地震系統(tǒng)350份、高校及事業(yè)單位19份、其他行業(yè)2份。按學(xué)歷分：博士45人、碩士178人、本科117人、本科以下31人。按在職情況分：在職人員329人、研究生42人。按崗位分：管理行政崗位48人、科研事業(yè)崗位323人。

最后問卷結(jié)果如圖1和表1所示。有超過 15% 的被調(diào)查者問卷反饋：現(xiàn)有技術(shù)方法缺乏多源數(shù)據(jù)融合，導(dǎo)致情景構(gòu)建結(jié)果存在偏差，對災(zāi)情預(yù)測準(zhǔn)確性影響重大；數(shù)據(jù)現(xiàn)勢性不夠，數(shù)據(jù)老化，與實際情況偏差過大；缺乏標(biāo)準(zhǔn)，數(shù)據(jù)要求格式不明確，應(yīng)該制定明確的各類數(shù)據(jù)格式和要求，確定最低數(shù)據(jù)要求項，方便數(shù)據(jù)收集；現(xiàn)有數(shù)據(jù)覆蓋度不足，不足以滿足地震災(zāi)害情景構(gòu)建的需求。有超過 8% 的被調(diào)查者問卷反饋：普查數(shù)據(jù)應(yīng)用受限，得到的單個承災(zāi)體基礎(chǔ)數(shù)據(jù)在特定的運行環(huán)境下使用，不能導(dǎo)出使用；基礎(chǔ)數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺乏，特別是現(xiàn)有工作思路過分依靠傳統(tǒng)行業(yè)數(shù)據(jù)，社會數(shù)據(jù)獲取困難；目前獲取的僅有房屋建筑矢量數(shù)據(jù)，而生命線工程數(shù)據(jù)、人口熱力圖數(shù)據(jù)等難以獲取。問卷調(diào)查的結(jié)果也直觀地反應(yīng)了地震災(zāi)害情景構(gòu)建數(shù)據(jù)需求傾向。

1.2社會數(shù)據(jù)的來源和獲取渠道

社會數(shù)據(jù)的收集和整理對于地震災(zāi)害情景構(gòu)建是一個不可或缺的環(huán)節(jié)。通過多渠道獲取和綜合分析，可以更準(zhǔn)確地評估地震風(fēng)險，制定有效的預(yù)防措施，優(yōu)化應(yīng)急響應(yīng)計劃，并提高社會的整體抗災(zāi)能力。我們對社會數(shù)據(jù)來源、獲取渠道（表2和表3）以及所需數(shù)據(jù)清單進行了詳細(xì)梳理。

1.2.1政府?dāng)?shù)據(jù)：權(quán)威基礎(chǔ)信息庫的構(gòu)建

政府統(tǒng)計管理部門是地震情景構(gòu)建的核心數(shù)據(jù)源。浙江省作為全國公共數(shù)據(jù)開放的標(biāo)桿，通過《浙江省公共數(shù)據(jù)條例》實施，建成覆蓋人口、自然資源、社保就業(yè)等領(lǐng)域的五大基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫和十大省域治理專題庫，開放數(shù)據(jù)集超3.2萬個、數(shù)據(jù)量達115.6億條。其公共數(shù)據(jù)平臺（圖2）采用區(qū)塊鏈技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)脫敏與安全共享，為地震風(fēng)險評估提供人口分布、基礎(chǔ)設(shè)施、歷史災(zāi)情等高精度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。例如，全省統(tǒng)一的建筑物信息庫整合了建筑年代、結(jié)構(gòu)類型、抗震等級等參數(shù)，顯著提升了建筑脆弱性分析效率。

1.2.2科研機構(gòu)：地質(zhì)與工程數(shù)據(jù)的深度支撐

高校及科研機構(gòu)通過長期研究積累了大量專業(yè)數(shù)據(jù)。地質(zhì)數(shù)據(jù)：西南交通大學(xué)在川藏鐵路工程中構(gòu)建了包含3000余組巖土力學(xué)參數(shù)的高原鐵路地震風(fēng)險模型；吉林大學(xué)“地殼探針”系統(tǒng)通過千米級鉆孔傳感器實時監(jiān)測地應(yīng)力場動態(tài)。社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)：北京大學(xué)、清華大學(xué)基于地理學(xué)與城鄉(xiāng)規(guī)劃學(xué)科，建立人口密度、土地利用、交通網(wǎng)絡(luò)等數(shù)據(jù)庫，支撐地震暴露度分析。仿真技術(shù)：東南大學(xué)開發(fā)城市地震情景推演平臺，融合斷裂帶動力學(xué)模型與建筑參數(shù)數(shù)據(jù)庫，在長三角試點中實現(xiàn)分鐘級災(zāi)害場景生成。

1.2.3企業(yè)數(shù)據(jù)：技術(shù)協(xié)同與商業(yè)資源賦能

大型企業(yè)通過數(shù)據(jù)共享與技術(shù)合作突破行業(yè)壁壘?；ヂ?lián)網(wǎng)與物流企業(yè)：阿里巴巴與應(yīng)急管理部共建災(zāi)害信息社會化報送網(wǎng)絡(luò)，支付寶平臺實現(xiàn)災(zāi)情實時采集；京東物流數(shù)據(jù)優(yōu)化應(yīng)急物資調(diào)度路徑。通信與保險企業(yè)：中國聯(lián)通、每日互動提供手機信令數(shù)據(jù)，生成分鐘級人口熱力圖；保險公司精算模型支撐災(zāi)損量化評估。技術(shù)融合創(chuàng)新：中國地震局與阿里云合作開發(fā)地震AI預(yù)測模型，推動數(shù)據(jù)服務(wù)模式向云端智能化轉(zhuǎn)型。

1.2.4非政府組織：災(zāi)情響應(yīng)與社區(qū)重建數(shù)據(jù)補充

國際與本土NGO在地震應(yīng)急中形成獨特數(shù)據(jù)生態(tài)。災(zāi)情快速響應(yīng)：壹基金在蘆山地震中建立“災(zāi)害社會損失”數(shù)據(jù)庫，優(yōu)化NGO救援項目群；招商局“災(zāi)急送”項目通過物流數(shù)據(jù)模型提升物資分發(fā)效率。社區(qū)重建支持：中國鄉(xiāng)村發(fā)展基金會在尼泊爾地震中統(tǒng)計社區(qū)級重建需求數(shù)據(jù)，為政府規(guī)劃提供補充依據(jù)[3]。

1.2.5社交媒體：實時公眾行為感知網(wǎng)絡(luò)

社交媒體數(shù)據(jù)填補傳統(tǒng)觀測的時空盲區(qū)：全周期應(yīng)用。在防災(zāi)階段，微博輿情分析識別公眾風(fēng)險認(rèn)知盲區(qū)；在應(yīng)急響應(yīng)階段，Twitter地理標(biāo)簽數(shù)據(jù)輔助定位重災(zāi)區(qū)；在恢復(fù)階段，社交媒體情感分析評估群眾心理重建進展。技術(shù)突破：基于自然語言處理（NLP）的災(zāi)情關(guān)鍵詞提取技術(shù)，可在震后 5min 內(nèi)生成輿情熱點圖譜。

1.2.6商業(yè)數(shù)據(jù)服務(wù)：高精度時空信息供給

商業(yè)地理數(shù)據(jù)提升情景構(gòu)建空間分辨率。人口動態(tài)監(jiān)測：每日互動公司通過手機GPS數(shù)據(jù)生成實時人口分布圖，支撐震后極震區(qū)快速定位。基礎(chǔ)設(shè)施分析：高德地圖POI數(shù)據(jù)（如醫(yī)院、加油站分布）優(yōu)化應(yīng)急資源可達性評估模型。

1.2.7公共安全平臺：應(yīng)急資源聯(lián)動樞紐

公安與應(yīng)急部門數(shù)據(jù)共享實現(xiàn)跨系統(tǒng)協(xié)同。視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)：浙江省地震局接人全省百萬級公安攝像頭，通過AI算法分析攝像頭震動數(shù)據(jù)反演地面強震動波形，在文泰、臨安地震中實現(xiàn)災(zāi)情秒級感知。

資源調(diào)度系統(tǒng)：應(yīng)急管理平臺整合救援隊伍位置、物資儲備點數(shù)據(jù)，結(jié)合路徑規(guī)劃算法生成最優(yōu)救援方案。

1.2.8遙感與衛(wèi)星數(shù)據(jù)：大尺度災(zāi)損評估能力

高分衛(wèi)星與航空遙感技術(shù)突破空間限制。災(zāi)情快速識別：“高分”系列衛(wèi)星提供 0.1～0.5m 分辨率影像，支撐建筑物損毀自動化識別（如基于ResNet的倒塌建筑分類模型）。長期監(jiān)測應(yīng)用：中科院在汶川地震后發(fā)布十年遙感動態(tài)圖集，量化評估生態(tài)恢復(fù)與重建進程。

1.2.9數(shù)據(jù)整合挑戰(zhàn)與優(yōu)化路徑

技術(shù)瓶頸：跨源數(shù)據(jù)時空對齊算法、多模態(tài)信息融合模型仍需突破。機制障礙：政府一企業(yè)數(shù)據(jù)共享激勵機制、隱私計算（如聯(lián)邦學(xué)習(xí)）標(biāo)準(zhǔn)缺失。

社會數(shù)據(jù)通過多源互補（政府權(quán)威數(shù)據(jù) + 企業(yè)動態(tài)數(shù)據(jù) + 科研專業(yè)數(shù)據(jù)）、技術(shù)融合（AI+遙感+GIS）和機制創(chuàng)新（數(shù)據(jù)共享生態(tài)），正在重塑地震災(zāi)害情景構(gòu)建范式。浙江省實踐表明，社會數(shù)據(jù)可將災(zāi)情評估時效從小時級縮短至分鐘級，空間分辨率從縣級提升至社區(qū)級。未來需進一步打通“數(shù)據(jù)一模型一決策”閉環(huán)，推動防震減災(zāi)從“經(jīng)驗驅(qū)動”向“數(shù)據(jù)智能驅(qū)動”轉(zhuǎn)型4]

2社會數(shù)據(jù)共享生態(tài)下地震災(zāi)害情景構(gòu)建的智能賦能體系構(gòu)建成功案例

如何提高災(zāi)害情景構(gòu)建能力，其關(guān)鍵在于有效利用社會數(shù)據(jù)并借鑒已有的成功案例。通過這些方法可以學(xué)習(xí)和借鑒社會數(shù)據(jù)在災(zāi)害情景構(gòu)建中的應(yīng)用。

2023年甘肅省臨夏州積石山縣發(fā)生6.2級地震，地震共造成甘肅、青海兩省77.2萬人不同程度受災(zāi)，151人死亡，983人受傷；倒塌房屋7萬間，直接經(jīng)濟損失146.12億元。中國聯(lián)通利用其“智慧足跡大數(shù)據(jù)分析平臺，運用手機信令技術(shù)通過分析手機用戶的時空軌跡大數(shù)據(jù)，還原成全體人口的時空分布及流動矩陣，生成人口熱力圖，幫助救援隊伍了解災(zāi)區(qū)人口分布和流動情況，以便更有效地分配救援資源。本次地震中鐵塔的大數(shù)據(jù)技術(shù)為應(yīng)急災(zāi)情獲取提供了重要支持。通過實時監(jiān)測鐵塔基站的運行狀態(tài)、識別受災(zāi)區(qū)域的通信恢復(fù)情況和服務(wù)中斷情況，分析包括基站的在線狀態(tài)、停電率和用戶流量變化等指標(biāo)，有效評估災(zāi)害影響程度和分布，提升了應(yīng)急響應(yīng)的效率與精準(zhǔn)性[5。2017年4月12日在浙江省杭州市臨安區(qū)發(fā)生4.2級地震。在地震發(fā)生后浙江省地震應(yīng)急指揮中心通過視頻監(jiān)控共享系統(tǒng)，在工作時間2h內(nèi)獲取了震中附近發(fā)震時刻100多個視頻點位圖像數(shù)據(jù)，通過對比攝像數(shù)據(jù)中人員反應(yīng)，鏡頭晃動等情況，對烈度做了初步判定，并利用自行開發(fā)的地震視頻災(zāi)情判讀系統(tǒng)對視頻點的地面強震動進行了定量分析。震后4h內(nèi)得到了基于社會監(jiān)控的烈度分布，計算得到的最高烈度與現(xiàn)場實際調(diào)查相同，對宏觀震中的判斷基本準(zhǔn)確，對災(zāi)情的分析也符合實際情況。

浙江省依托智能數(shù)據(jù)中樞系統(tǒng)，整合跨域災(zāi)害監(jiān)測、地質(zhì)勘探及應(yīng)急資源數(shù)據(jù)，通過多源異構(gòu)數(shù)據(jù)邏輯聚合技術(shù)構(gòu)建全域災(zāi)情數(shù)字底座。系統(tǒng)支持應(yīng)急管理部門按需調(diào)用實時災(zāi)害監(jiān)測數(shù)據(jù)、歷史災(zāi)害庫及承災(zāi)體信息，依托智能分析接口與動態(tài)數(shù)據(jù)沙箱，實現(xiàn)減災(zāi)服務(wù)的“全要素數(shù)據(jù)聯(lián)勤”。該體系創(chuàng)新建立災(zāi)情數(shù)據(jù)全生命周期管理機制，集成衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)自動編目、災(zāi)害特征智能歸集、災(zāi)損評估模型協(xié)同治理等功能，形成覆蓋災(zāi)前預(yù)警、災(zāi)中響應(yīng)、災(zāi)后重建的動態(tài)數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈。平臺引入分布式災(zāi)情沙盒環(huán)境與敏感信息模糊計算技術(shù)，在支撐跨部門災(zāi)情推演時確保核心地質(zhì)數(shù)據(jù)“可算不可見”。浙江省的實踐表明，基于社會數(shù)據(jù)共享生態(tài)的智能賦能體系，顯著提升了地震災(zāi)害情景構(gòu)建的精準(zhǔn)度和應(yīng)急響應(yīng)的時效性。

3地震災(zāi)害情景構(gòu)建的技術(shù)引進與創(chuàng)新

學(xué)習(xí)借鑒先進的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，如大數(shù)據(jù)分析、人工智能、機器學(xué)習(xí)等，并探索如何將這些技術(shù)應(yīng)用于社會數(shù)據(jù)的處理和災(zāi)害情景的模擬中。同時，鼓勵技術(shù)創(chuàng)新，定制化的解決方案來滿足特定的需求，開發(fā)適合本地情況的分析工具和模型，提高其適用性和效果。

利用人工智能技術(shù)（如DeepSeek）的文本理解和處理能力，從社交媒體、新聞報道、政府公告等海量社會數(shù)據(jù)中快速提取與地震相關(guān)的關(guān)鍵信息，例如宏觀震中位置、人員傷亡數(shù)量、受災(zāi)區(qū)域范圍等。在災(zāi)害影響評估中結(jié)合歷史地震數(shù)據(jù)、建筑物信息、人口分布等社會大數(shù)據(jù)，利用大模型進行模擬和預(yù)測，評估地震可能造成的經(jīng)濟損失、人員傷亡、基礎(chǔ)設(shè)施破壞等情況。公眾信息發(fā)布與引導(dǎo)：人工智能可以根據(jù)不同人群的特點，生成易于理解的災(zāi)害信息和安全提示，發(fā)布在社交媒體或其他渠道，引導(dǎo)公眾采取正確的避險措施。時空數(shù)據(jù)分析技術(shù)：結(jié)合人口定位數(shù)據(jù)、移動通信數(shù)據(jù)等，分析人員流動、交通狀況等，為災(zāi)害評估和救援提供實時信息。圖像識別與遙感：通過衛(wèi)星遙感圖像、無人機航拍等多源遙感數(shù)據(jù)，快速識別受災(zāi)區(qū)域，評估建筑物受損情況，輔助救援行動。通過應(yīng)用虛擬現(xiàn)實、大數(shù)據(jù)仿真、實時渲染等技術(shù)構(gòu)建科學(xué)且相對逼真的地震災(zāi)害情景構(gòu)建平臺，以較小的費用模擬并反復(fù)快速重建各種突發(fā)事件災(zāi)害現(xiàn)場。實景三維技術(shù)（圖3）：對一定范圍內(nèi)人類生產(chǎn)、生活和生態(tài)空間進行真實、立體、時序化反映和表達的數(shù)字空間數(shù)據(jù)，目前我國正在進行實景三維中國建設(shè)，已經(jīng)建成“地上下、陸海域、二三維”一體化的實景三維中國，實景三維數(shù)據(jù)在災(zāi)害情景構(gòu)建提供近真實的基礎(chǔ)底座，對數(shù)字應(yīng)急、數(shù)字減災(zāi)建設(shè)起到巨大的推動作用。

4對策建議

4.1社會數(shù)據(jù)賦能地震災(zāi)害情景構(gòu)建的發(fā)展路徑

社會數(shù)據(jù)增強情景構(gòu)建的真實性：融合手機信令、互聯(lián)網(wǎng)地圖等實時數(shù)據(jù)，實現(xiàn)從“物理模型”到“物理-社會”模型的轉(zhuǎn)變，更真實地模擬了地震發(fā)生時的社會狀態(tài)，提升人員暴露、經(jīng)濟損失評估以及應(yīng)急資源配置的準(zhǔn)確性。社會數(shù)據(jù)提高情景構(gòu)建的精細(xì)化程度：利用社區(qū)級人口、建筑物信息和人群活動數(shù)據(jù)，實現(xiàn)社區(qū)級風(fēng)險評估；結(jié)合建筑物普查、遙感影像等數(shù)據(jù)，實現(xiàn)建筑物級損失評估；利用人員流動和建筑物內(nèi)部結(jié)構(gòu)信息，實現(xiàn)精細(xì)化疏散模擬。社會數(shù)據(jù)提升情景構(gòu)建的動態(tài)性：融合社交媒體和移動設(shè)備等動態(tài)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)災(zāi)害情景的動態(tài)更新，包括實時災(zāi)情監(jiān)測、動態(tài)疏散模擬、輿情演化分析等，為應(yīng)急決策提供實時支持。

4.2建立數(shù)據(jù)共享促進地震災(zāi)害情景構(gòu)建能力提升的機制保障

明確數(shù)據(jù)共享目標(biāo)與原則：要明確數(shù)據(jù)共享的目標(biāo)是促進地震災(zāi)害情景構(gòu)建能力的提升，通過共享各類相關(guān)數(shù)據(jù)資源，提高情景構(gòu)建的準(zhǔn)確性、可靠性和實用性；同時，要堅持“開放共享、安全可控、依法合規(guī)”的原則，確保數(shù)據(jù)共享的合法性和安全性。建立數(shù)據(jù)共享機制：促進部門之間的數(shù)據(jù)共享與合作、不同領(lǐng)域間的協(xié)同，構(gòu)建社會數(shù)據(jù)資源共享平臺，鼓勵開放共享社會數(shù)據(jù)，并確保數(shù)據(jù)隱私和安全。加強治理和公眾參與：公眾參與和治理也應(yīng)付諸于重要地位，應(yīng)倡導(dǎo)數(shù)據(jù)共享文化，增強公眾對數(shù)據(jù)共享的認(rèn)知和參與意識，發(fā)揮公眾監(jiān)督作用，促進數(shù)據(jù)共享機制的健康發(fā)展。

4.3積極探索并拓展社會數(shù)據(jù)開放共享渠道

拓展數(shù)據(jù)來源，提升數(shù)據(jù)豐富度：積極利用互聯(lián)網(wǎng)平臺和眾包模式，收集公眾感知信息和社交媒體數(shù)據(jù)，如微博、微信等平臺的用戶UGC內(nèi)容，有效補充傳統(tǒng)監(jiān)測手段的不足，豐富地震災(zāi)害情景構(gòu)建的數(shù)據(jù)來源。通過公眾參與，快速獲取大量震后信息，并結(jié)合大數(shù)據(jù)分析和自然語言處理技術(shù)，提取有價值的災(zāi)情信息。引入商業(yè)數(shù)據(jù)，提升數(shù)據(jù)精細(xì)度：加強與商業(yè)數(shù)據(jù)服務(wù)提供商的合作，獲取高分辨率遙感影像、建筑物三維模型、精確的人群畫像等高精度數(shù)據(jù)，提升地震災(zāi)害情景構(gòu)建的精細(xì)化水平。這些數(shù)據(jù)能夠與現(xiàn)有數(shù)據(jù)互補，增強災(zāi)害情景模擬的準(zhǔn)確性和有效性。強化已有平臺，保障數(shù)據(jù)支撐力：充分利用并強化地震系統(tǒng)已有的數(shù)據(jù)共享渠道和平臺，如與個推、微博等企業(yè)的合作，保障地震災(zāi)害情景構(gòu)建數(shù)據(jù)源的穩(wěn)定性，避免重復(fù)建設(shè)，整合資源，提高數(shù)據(jù)獲取效率。

4.4地震災(zāi)害情景構(gòu)建數(shù)據(jù)保障的政策創(chuàng)新

制定政策實施與反饋機制：明確政策的制定流程、執(zhí)行程序和監(jiān)督機制。政策應(yīng)鼓勵多元數(shù)據(jù)源的接入和整合，確保情景構(gòu)建所需的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)全面且豐富，鼓勵和支持地震科技領(lǐng)域的技術(shù)研發(fā)，如大數(shù)據(jù)挖掘、人工智能預(yù)測模型、GIS空間分析等先進技術(shù)在地震災(zāi)害情景構(gòu)建中的應(yīng)用，為科研機構(gòu)、政府部門以及社會公眾提供更便捷、精準(zhǔn)的服務(wù)。根據(jù)地震災(zāi)害情景構(gòu)建的實際效果以及科技發(fā)展水平，定期評估并修訂數(shù)據(jù)保障政策，形成政策實施一反饋一優(yōu)化的閉環(huán)管理機制?？萍紕?chuàng)新支持政策：加大對地震災(zāi)害情景構(gòu)建相關(guān)科技創(chuàng)新的支持力度，鼓勵科研機構(gòu)和企業(yè)開展相關(guān)研究和開發(fā)，提升地震災(zāi)害情景構(gòu)建的技術(shù)水平。地震災(zāi)害情景構(gòu)建需求牽引下社會數(shù)據(jù)賦能政策創(chuàng)新的評估和管理：利用社會數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對地震災(zāi)害情景構(gòu)建政策實施效果進行評估，并借助社會數(shù)據(jù)分析結(jié)果，對政策進行優(yōu)化和改進，提高公眾參與度和治理效率。

參考文獻

[1]FujitaAadKeoisptellidr]ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing，2000，167： 11-22

[2]李東平，李敏，尹晶飛，等.社會感知視角下地震災(zāi)害情景構(gòu)建策略研究[J].中國應(yīng)急救援，2024（6）：16-22LiDP，LiM，YinJF，etal.Researchonthstrategiesofconstructingearthquakedisasterscenariofromtheperspectiveofocialperception[J]. China Emergency Rescue，2024（6）： 16-22

[3]劉青云.基于情景構(gòu)建的地震巨災(zāi)應(yīng)急救援隊伍優(yōu)化調(diào)配研究[D].三河：防災(zāi)科技學(xué)院，2024Liu QY.Research ontheoptimal deploymentof earthquakecatastrophe emergencyrescue teambased onscenarioconstructin[D].Sanhe：Institute ofDisaster Prevention，2024

[4]劉曉靜，王慧彥，王建飛.我國地震災(zāi)害應(yīng)急語言服務(wù)需求分析[J].中國應(yīng)急救援，2024（2）：11-17，25Liu XJ， Wang HY，WangJF.Demandanalysisofemergencylanguageserviceforearthquakedisasterresponse inChina[J]. ChinaEmergency Rescue，2024（2）： 11-17，25

[5]Avveuti，esciS，LollalNowcasigfarthqakeoseqessinggocialdata[J].IEEIeettig2017，21（6）：37-45

[6]LiDP，CenHShnWYtal.Analysisofetempoalandspatialgatigadispesiopatesofrosathoitylevel after the 2020M5.1 Tangshan Guye earthquake[J]. Intermational Journal ofDisaster Risk Reduction，2021，61：102331