机器学习在地震紧急预警系统震级预估中的应用

地震预警是地震减灾工作的重要途径,而震级预估是整个地震紧急预警系统中重要且较为困难的一个环节.目前,世界上多个国家和地区都已建立了各自的地震预警系统,并且形成了特征频率(τp和τc等)相关和特征振幅(Pd等)相关的两类震级紧急预警的方法,但各有局限性.本文在已有的方法和理论基础上,运用机器学习算法,将日本KIK和KNET台网从2015年至2017年所记录到的843条地震目录,55426条记录作为全数据集,设计、训练出一套用于常见震级范围的机器学习震级预估模型.与已有方法的预估结果相比,机器学习方法不仅使预估的整体误差和方差下降,同时多台联合评估单一地震事件的截面方差也更低.本研究的结果显示了机器学习算法在震级紧急预估问题上具有较广阔的应用前景,同时也为较为复杂的深度学习类算法框架下端到端模型提供了实践基础和研究可能.

韩国国家灾害监测中心紧急预警广播系统

本文概括介绍了韩国国家灾害监测中心搭建的紧急预警广播系统,包括其系统特点、工作流程以及未来升级所考虑的因素,对我国紧急广播系统的建设有一定的参考作用。

基于AI感知智能声学主动预警系统定向广播的应用探究

随着技术的发展,交通系统信息化改革的不断深入,信息化、智能化、数字化已经成为了新一代高速公路的基本建设标准,高速公路智能声学主动预警系统定向广播把各种驾驶安全的信息以简单、快捷的方式传送给每个驾驶者作为高速公路信息化建设的一个重要标志,这样既可以让驾驶者及时掌握路面千变万化的交通信息,也可以保持公路的畅通及提高道路的运输效率,特别是在突发自然灾害以及紧急情况发生时,管理中心工作人员可以及时发布信息组织疏导车辆及人员的紧急调度,是减少人员伤亡和财产损失的重要应急措施之一,平时也可利用此系统灵活地传递公路养护施工状况或交通信息,天气预报等。

依据流量特性制定紧急避难预警标准

制定紧急避难预警标准多采用长期降雨量指标。但受地域土壤、地质等特征的影响其值不同。有望研究在小流域径流递减特性与有效降雨量的半衰期进行确定。2009年日本学者森池宽通等人应用小流域的径流观测资料,研究其径流递减的半衰期与有效降雨量、泥石流发生的危险性的关系,确定紧急避难预警的长期降雨量指数。结论是:小流域的Qmax递减特性,决定大流域Qmax递减的特性。各地质区域Qmax递减趋势能表示有效雨量的半衰期。对于泥石流发生的危险,Qmax递减对应的有效雨量半衰期短的顺序为花岗岩<沉积岩<石灰岩。各流域可依此方法,研究其不同地质条件的半衰期的雨量,应在全国建立监视系统,为基岩地质不同的区域预警避难使用。

日本地震应急救援体制机制研究及其对我国的启示——以2024年日本能登半岛地震为案例

2024年1月1日16时10分,日本石川县能登半岛附近发生震级7.6、烈度7的强震。本文从日本全国瞬时警报系统、紧急地震速报、NHK应急广播等方面介绍地震应急响应的信息传播机制。通过对日本总理府和各部门应急响应启动机制的梳理,分析了重特大地震灾害发生时的“官邸统筹指挥领导,部门专业救援救助”的应急救援机制。最后,从6个方面分析对我国的启示。

防追尾预警系统在沪宁高速公路中的应用研究

高速公路追尾事故一直是高速公路安全问题的最大隐患,而追尾事故发生的首要原因就是团雾和不能及时有效地警示或拦截后续车辆.团雾是一种气象现象,因气温变化、地理(如水网、丘陵)等多因素作用而突然形成.

一种用于高速公路上防车辆连环碰撞的V2V广播协议

目前,V2V网络主要通过周期性广播紧急预警消息(emergency warning message,EWM)来解决高速公路上经常发生的连环碰撞事件,但是周期性广播EWM容易产生广播风暴,造成大量消息的传输失败和传输延时,从而影响了预警网络的可靠性和效率.通过研究V2V网络中的各种无线广播协议,提出了一种用于高速公路上防止车辆连环碰撞的广播协议.协议在方向性广播的基础上,通过发送ACK帧选择广播车辆并由广播车辆负责广播EWM来解决广播协议中的EWM冗余问题.仿真实验表明:协议能有效地控制EWM的冗余问题,提高EWM传输的可靠性并降低传输延时.

数字新农村综合信息系统建设应用探讨

"数字新农村"系统是利用已有的单向机顶盒作为农村综合信息服务平台的主终端而建立的一个综合信息发布平台,其具备6大应用功能,主要介绍除数字电视和数字广播两大常规应用外的4大特色应用:应急电话广播、视频会议、信息推送、电视短信等。

基于陕西山区高速公路特色的行车安全保障体系

针对陕西山区高速公路由于特殊地理条件导致的行车安全问题,进行了深入分析,在此基础上提出构建符合陕西山区高速公路特色的行车安全保障体系,并阐述了建立各子系统的必要性,从而达到降低和预防高速公路交通事故发生的效果。