论文总字数：19329字

摘 要

中国是世界上地震频率最高的国家之一。地震造成的损失很大,为了减少地震灾害造成的损失，应急救援工作及时、准确、有效的开展显得尤为重要。如何在最短时间内获得地震极震区的地理位置，把被困人员伤亡降到最低是地震救援的重要研究任务之一。现阶段搜救方式主要是人工搜索、仪器搜索、犬搜索，为了更快的确定地震极震区，一种新的模式利用手机位置数据实现地震极震区分析出现，通过分析手机位置数据，准确及时的对受地震破坏较大的地区展开救援。

本文使用广西省苍梧县5.4级地震震中时刻的四种数据指标活跃基站数量、WiFi数量、无线网络联网设备数量、在线移动设备数量的Geohash码和震中时刻的设备数量作为原始数据。首先使用FME软件将Geohash码转换成经纬度，接着使用Excel软件对选定时间段内的设备数量进行折线图分析，进而确定四种数据指标在震前震后时间段的设备数量，然后在Arcgis中对地震区域四种数据指标震前震后设备数量进行聚类分析。实践表明,基于手机位置的地震极震区分析在确定地震极震区的位置与范围过程中，有较高的实用价值，可以为紧急救援提供准确及时的判断信息。主要研究成果如下：

（1）数据处理：使用FME数据处理软件，实现手机位置数据中的Geohash码至经纬度的转换。

（2）震前震后手机位置数据提取与分析：创建折线图，分析图线趋势确定地震时刻，进而确定震前震后时间段内的每个Geohash码对应的平均设备数量，通过计算相关数据信息，为空间分析奠定基础。

（3）空间分析：通过聚类分析确定广西省苍梧县地震受灾情况与紧急疏散区，总结手机位置数据在地震极震区分析中的优点和局限性，并总结对地震聚类分析的经验。

关键词：手机位置数据；地震极震区；数据指标；聚类分析

Earthquake polar earthquake zone analysis based on mobile phone location data

Abstract

China is one of the countries with the highest frequency of earthquakes in the world. The damage caused by earthquakes is huge. In order to reduce the losses caused by earthquake disasters, the timely, accurate and effective emergency rescue work is particularly important. It is one of the important research tasks of earthquake rescue how to obtain the geographical location of the polar epicenter of the earthquake in the shortest time and minimize the casualties of trapped persons. At this stage, the search and rescue methods are mainly manual search, instrument search, and dog search. In order to determine the seismic polar earthquake area more quickly, a new model uses mobile phone location data to realize the analysis of seismic polar earthquake area. By analyzing mobile phone location data, accurate and timely Rescued areas that were severely damaged by the earthquake.

This article uses the four data indicators of the number of active base stations, the number of WiFi, the number of wireless networked devices, the number of online mobile devices, and the number of devices at the epicenter at the epicentral moment of the M5.4 quake in Guangxi Province as the original data. First, use FME software to convert Geohash codes into latitude and longitude, then use Excel software to analyze the line number of equipment in the selected time period, and then determine the number of equipment for the four data indicators in the time period before and after the earthquake, and then compare in Arcgis Cluster analysis was performed on the number of four data indicators in the earthquake area before and after the earthquake. Practice has shown that the analysis of seismic polar regions based on the location of mobile phones has high practical value in the process of determining the location and scope of seismic polar regions, and can provide accurate and timely judgment information for emergency rescue. The main research results are as follows:

(1) Use FME data processing software to complete the conversion of Geohash codes in mobile phone location data to latitude and longitude.

(2)  Create a line chart, observe and analyze to determine the moment of the earthquake, and determine the number of devices in the time period before and after the earthquake according to the time slice. By calculating the average value of the number of devices corresponding to each Geohas code, it provides space analysis in Arcmap The data can be analyzed.

(3) Cluster analysis is used to determine the seismic polar earthquake area, summarize the advantages and limitations of mobile phone location data in the analysis of the seismic polar earthquake area, and summarize the experience of the seismic polar earthquake area.

目 录

摘要 Ⅰ

Abstract Ⅱ

第一章 绪论 1

1.1 研究背景和意义 1

1.2 国内外研究现状 1

1.2.1地震灾情获取研究进展 2

1.2.2 手机位置数据应用进展 3

1.3 论文研究内容及结构安排 3

1.3.1 论文研究内容 3

1.3.2 论文结构安排 3

第二章 手机位置数据和地震灾情分析 5

2.1 手机位置数据 5

2.1.1 数据获取 5

2.1.2 数据处理 5

2.1.3 数据指标 6

2.2 数据类型 7

2.2.1 Geohash码原理 7

2.2.2 Geohash码算法 7

2.2.3 Geohash码转经纬度 7

第三章手机位置数据的准备和筛选 9

3.1 手机位置数据获取 9

3.2 Geohash码处理 9

3.2.1 FME软件介绍 9

3.2.2 FME软件操作 10

3.3 地震时段分析 12

3.3.1 折线图制作 12

3.3.2 折线图比较 13

3.3.3数据处理 13

第四章 震例数据处理 15

4.1 广西苍梧县5.4级地震 15

4.1.1地震概况 15

4.1.2地震影响 15

4.2 数据转换 16

4.2.1加载数据 16

4.2.2 导出矢量图 17

4.3 影响场绘制 18

4.3.1 地理配准操作 18

4.3.2 影响场绘制成果 19

第五章 基于手机位置数据的地震灾情分析 20

5.1 地震极震区分析 20

5.1.1地震极震区 20

5.1.2聚类分析 20

5.1.3空间相关分析 22

5.2 聚类分析 22

5.2.1 活跃wifi数量震前震后聚类分析 22

5.2.2 活跃基站数量震前震后聚类分析 23

5.2.3 无线网络联网设备数量震前震后聚类分析 24

5.2.4 在线移动设备数量震前震后聚类分析 25

5.3灾情提取结果 25

5.4基于手机位置的数据传输与传统地震观测数据传输比较 27

5.4.1 基于手机位置的数据传输优势 27

5.4.2传统地震观测数据传输的缺陷 28

第六章 总结与展望 29

6.1总结 29

6.4 不足与展望 29

参考文献 31

致谢 33

第一章 绪论

1.1 研究背景与意义

地震应急灾情服务需要从大量地震灾情数据中获得有用信息，从而更好的服务于应急指挥决策与社会民众。地震发生后的0-2小时属于黑箱期，即震后没有办法快速获取地震灾情，但是此段时间获得的灾情信息数据可以为抢险救援提供可靠的决策依据。因此地震发生后迅速启动灾后救援并对地震灾情迅速做出评估，才能更好地执行地震灾后救援任务^[1]。

随着手机的逐渐普及，当地震发生时，一方面，通过手机短信可以快速获取地震灾情信息，进而确定受灾范围和评估灾害造成的破坏程度；另一方面，被困人员与手机有很大可能同时埋压在同一区域，利用手机定位技术推断被困人员地理位置并进步一展开救援工作^[2]。

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