地震预警是怎样实现的？

关于预防地震，我认为不是不可能实现。早在中国古代时期，张衡就发明了地动仪，但是仅仅能在地震发生后产生效果，而不能真正实现预警，地震预警难度极高，人类为此做出了长时间的研究与探索。

而在最近发生的四川宜宾地震后，我真切地感受到了科技发展的好处，要实现地震预警并不是毫无办法。据中国地震台网中心测定，6月17日22时55分在四川宜宾市长宁县附近发生60级地震。在地震发生后，破坏性地震波到达前，四川多地的电视屏幕、社区广播实现了的真预警“倒计时”，特别是成都高新区60个社区，在地震波袭来前的61秒，预警“大喇叭”同时响起的短视频，一度“刷屏”。

地震发生后，四川多地都通过电视、手机、社区广播接收到地震预警信息，该信息由减灾所与应急管理部门联合建设的“大陆地震预警网”集中发布的。经减灾所初步统计，大陆地震预警网共向四川省宜宾市、乐山等地的200多个学校发出预警，成都市的101个社区也接收到预警。“大喇叭”实现地震预警，是在地震发生后，利用电波比地震波快的原理，在破坏性的震波到来前，向用户提供几秒到几十秒预警的技术。目前，地震部门合作建设的大陆地震预警网已经覆盖我国220万平方公里的土地，在这个区域内，一但发生地震，遍布其中的地震预警台站都能够收集地震发生的信息，并快速做出响应。地震发生后，地震波从地下传播到大陆地震预警网的专用地面监测台站后，地震波摘要信息会被临近的首个台站提取，随后会再次被另一个附近台站提取，以完成现场地震研判。双重提取的地震信息，会传递到位于减灾所的预警中心，再经过中心综合分析，向各终端发布预警。

现阶段，我们只能在地震来临后及时发布预警，并不能真正做到预防地震。

霍志周

（中国石化石油勘探开发研究院，北京 100083）

摘 要 地震勘探的目的是为了获得地下构造的精确成像。由于人为因素和环境原因，地震数据在空间方向上往往是不规则采样或缺失采样的，因此经常需要在空间方向对缺失的地震数据进行重建。最小范数傅立叶重建方法是基于估算非规则采样地震数据傅立叶系数的方法，一旦准确求得这些系数，就可以通过傅立叶反变换将地震数据重建到任何合适的空间位置。该方法的主要优点是既可以处理规则采样数据有空道的情况，也可以处理非规则采样的数据；该方法的缺点是无法重建含空间假频以及含空隙过大的地震数据。针对含空间假频的地震数据重建问题，本文通过将最小范数傅立叶重建方法和多步自回归方法相结合，较好地克服了最小范数傅立叶重建方法的缺点。通过对不同的理论和实际地震数据算例的验证，表明了该重建方法的有效性和实用性。

关键词 地震数据重建 最小范数反演 傅立叶变换 多步自回归

Research on Pre－stack Seismic Data Reconstruction Method

HUO Zhizhou

（Exploration and Production Research Institute，SINOPEC，Beijing 100083，China）

Abstract The objective of exploration seismology is to obtain an accurate image of the subsurfaceDue to human－related reasons and environmental circumstances，more often than not the seismic data can be irregularly sampled or missing sampled in spatial directionTherefore，it often needs to reconstruct missing seismic data along spatial directionFourier reconstruction with minimum norminversion is based on estimating the Fourier coefficients that describe the irregularly sampled seismic data，and once these coefficients have been obtained， seismic data can be reconstructed on any suitable spatial location via inverse Fourier transformationThe main advantages of Fourier reconstruction are flexible，as it can not only handle regularly sampled data with gaps，but also can handle irregularly sampled dataThe disadvantage of this method is that the method can’t handle spatially aliased seismic data and seismic data with large gapsIn this article，for reconstruction question of spatially aliased seismic data，Fourier reconstruction with minimum norminversion and multi－step autoregressive method is combineThis method overcomes the shortcomings of the Fourier reconstruction methodSeveral different theoretical and practical seismic data would be reconstructed using multi－step autoregressive method，that prove the effectiveness and practicality of this method。

Key words seismic data reconstruction；minimum norm inversion；Fourier transforms；multistep autoregressive

众所周知，地震数据的采集严重影响地震数据最终的成像结果，而地震数据采集中很常见的一个问题就是地震数据沿着空间方向是非规则采样或是稀释采样的。地震数据在空间方向上稀疏采样的原因主要是出于经济因素的考虑，稀疏采样比较经济，但意味着采集到较少的数据，而且会导致地震数据中含有空间假频，尤其是在3D地震勘探中。引起地震数据在空间方向上非规则采样的原因主要有：地表障碍物的存在（建筑物、道路、桥梁等）或地形条件因素（禁采区和山区、森林、河网地区等）、仪器硬件（地震检波器、空气q、电缆等）问题引起的采集坏道以及海洋地震数据采集时电缆的羽状漂流等。在地震数据处理过程中，非规则采样和稀疏采样不但会引起人为误差，而且会对基于多道技术的DMO、FK域滤波、速度分析、多次波衰减、谱估计和波动方程偏移成像等方法的处理结果带来严重的影响，因此通过对原有的地震数据进行重建，使其包含的地球物理信息更加真实地反映地下地质体的地球物理特征，使得后续地震数据处理能够更好地满足对复杂地质构造进行精细刻画的要求，为油气勘探提供更有效的指示和帮助等具有重要的现实意义［1，2］。

基于傅立叶变换的地震数据重建方法不需要地质或地球物理假设，只要求地震数据是空间有限带宽的，并且计算效率高。傅立叶重建方法利用最小二乘反演估算非规则采样数据的傅立叶系数，如何更好地估算傅立叶系数是该方法的核心。一旦傅立叶系数被正确估算出来，数据可以重建到任意采样网格上。Duijndam等［3］将傅立叶重建方法应用于非规则采样地震数据的规则化上，并成功解决了参数选择等一系列问题。Hindriks和Duijndam［4］将该方法扩展到3D地震数据重建中。Liu和Sachhi［5］提出了最小加权范数插值的傅立叶重建方法，该带限重建方法利用自适应谱加权范数的正则化项来约束反演方程的解，将数据的带宽和频谱的形状作为带限地震数据重建问题的先验信息，因此得到了比传统的带限数据傅立叶重建方法更好的解，但没有给出好的反假频方法。Zwartjes和Sachhi［6］提出了使用非二次型正则化项的稀疏约束傅立叶重建方法，以改善地震数据含较宽的空道时的重建效果，并较好地解决了含有空间假频的地震数据的重建问题。傅立叶重建方法不但可以重建规则采样的地震数据，而且可以重建非规则和随机采样的地震数据，但是不能很好地重建含有空间假频的地震数据。

本文对基于最小范数解的傅立叶地震数据重建方法的研究分析，通过最小二乘反演方法得到傅立叶域的系数来进行地震数据重建。为了改进最小范数傅立叶重建方法不能重建空道间距过大的地震数据和无法重建含有空间假频的地震数据的缺点，本文采用了最小范数傅立叶重建方法和多步自回归方法相结合的思想进行地震数据重建，该方法不但能重建空道间距大的地震数据，而且可以重建含有空间假频的地震数据。

1 最小范数傅立叶重建方法

傅立叶重建是从非规则采样数据上恢复信号的一种方法，它是基于采样定理的，也就是说一个带限的连续信号能够从规则采样数据中恢复。如果非规则采样信号的平均采样率超过Nyquist采样率，则非规则采样的信号也可以重建。在规则采样的情况下，离散傅立叶变换是正交变换。但是当采样是非规则时，傅立叶变换的基函数不再是正交的，这就意味着直接用离散傅立叶变换计算傅立叶系数将产生误差。利用最小二乘反演计算傅立叶系数就是一种补救措施［7］。

假设数据是在空间方向上是不规则采样的，每个采样点的位置分别为［x0，…，xn，…，xN－1］。使用真实的采样位置和采样间隔的中点法则，非规则采样数据的离散傅立叶变换可由以下离散求和的形式表达：

油气成藏理论与勘探开发技术（五）

上式为非均匀离散傅立叶变换。其中，空间采样间隔△xn定义为：

油气成藏理论与勘探开发技术（五）

在波数域规则采样意味着数据在空间域是周期性的，所以 X为非规则采样数据的长度。如果直接用NDFT（Non－uniform Discrete Fourier Transform）计算波数，则由于采样非规则而会引起极大的误差，因此实际计算时通常采用最小二乘反演来计算波数。

首先定义由规则采样波数计算任意空间位置采样数据的数学变换，把它当作正演模型。假设带限数据的波数域带宽为［－M△k，M△k］，在波数域规则采样，△k为空间波数采样间隔，则由波数域重建任意空间位置xn的离散傅立叶反变换为

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记系数矩阵为 不规则采样数据为dn＝P（xn，ω），待求的规则波数为

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则将公式（3）写成矩阵形式为

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在实际的地震数据处理中，由于数据可能不完全是带限的，所以部分空间波数成分会超出定义的频带范围，这些超出的成分构成了上述正演模型的误差和噪音，因此在上式中需要噪声项：

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Duijndam等［3］通过最小二乘反演估计得到非规则采样数据d（xn，t）的空间波数 从非规则采样数据向量d中计算出未知的规则采样的傅立叶系数向量 可以归结为求解一个不适定线性反演问题，需要对其进行正则化，借助一些先验信息构建出合适的解。可以使用任何所需的参数估计技术，首先我们假设噪音n＝N（0，Cn）和先验信息

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都是高斯分布的，噪音的协方差矩阵为Cn，其平均值为零。利用贝叶斯参数反演方法通过寻找后验概率密度函数

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的最大值来进行反演，其中 是似然函数， 表示模型向量的先验分布。分别满足

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求 的最大后验概率解转化为求下面目标函数的最小化解，建立目标函数

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最小化目标函数得：

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这里， 为计算要得到的规则采样波数，AH为矩阵A的共轭转置矩阵， 为先验模型的协方差矩阵。

下面我们对（9）式进行简化。首先对于地震数据，通常没有先验模型信息，因此 一般没有理由假设空间波数之间的相关性，所以 是对角阵，通常的形式为 是先验模型的方差。准确地表达噪音的协方差矩阵Cn是不现实的，因为关于噪音详细的信息是未知的。Duijndam等［3］给出的噪音协方差矩阵为Cn ＝c2W－1，c是常数；W为权系数组成的对角阵，即W＝diag（△xn）。根据离散傅立叶变换理论，应选择△k≤2π/X，这里X＝∑n△xn，为数据的长度，即X＝xN－1－x0，则（9）式变为

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其中， 称为阻尼因子。λ可以通过L－curve或者广义交叉验证（GCV）方法确定，最佳的选取方法是［4］：

油气成藏理论与勘探开发技术（五）

式中：F为用户给定的常数，表示期望的数据信噪比值。但在实际地震数据重建过程中，λ一般取AHWA矩阵主对角元素的1％。

方程（10）的解称为最小范数解，也称为阻尼最小二乘解，该重建方法称为最小范数傅立叶重建方法（Fourierreconstruction with minimum norminversion，FRMN）［8］。通常非规则采样时，式（10）的系数矩阵AHWA为病态的Toeplitz矩阵。当不加权矩阵W时，AHA形成的Toeplitz矩阵病态程度受非规则采样数据之间的致密程度控制。非规则采样地震数据中地震道靠得越近，间距△x越小，则Toeplitz矩阵的条件数就越大，求解越困难；加上权系数矩阵W后，AHWA形成的Toeplitz矩阵病态程度受各数据之间的最大空隙△xa的大小控制，△xa＝max（△xn）。系数矩阵AHWA的条件数与最大空隙△xa的关系如下［7］：

油气成藏理论与勘探开发技术（五）

由上式可见，最大空隙△xa越大，矩阵AHWA病态程度越大，求解方程时就越难以收敛。如果定义空间Nyquist采样间隔为

油气成藏理论与勘探开发技术（五）

则当△xa≥3△xNyq时，系数矩阵AHWA已经无法保证迭代收敛［3］。也就是说当非规则采样地震数据的空隙太大时，不能得到满意的重建效果。这是傅立叶重建方法的固有弊病。

方程（10）实际求解时一般在频率域逐频率求解。在求解方程时，由于低频部分只需要很小的波数带宽就能完整重建数据，因此求解方程（10）的规模小，求解相对容易；而高频部分则需要较大的波数带宽，因此求解式（10）中的未知数多，求解需要更多的计算时间，而且解也不稳定。因此，利用最小范数傅立叶方法重建的地震数据低频部分有较高的精度。

2 多步自回归方法

自回归模型（预测滤波器）在信号处理领域具有广泛的应用，它是一种模拟信号演化的技术［9］。自回归模型可以应用于信号预测和噪音消除［10］、地震道内插［11，12］以及参数频谱分析［13］等方面。t－x域的线性同相轴变换到f－x域是复正弦函数，该函数可以通过自回归算子来模拟。Spitz［11］和Porsani［12］提出了自回归的重建方法，成功地解决了规则采样含空间假频地震数据的插值问题，这些方法是利用低频信息来恢复数据的高频部分。但这种方法只适用原始地震数据是空间规则采样的情况，而且只能用于加密插值。

多步自回归方法（multistep autoregressive，MSAR）［14］是对Spitz单步预测方法的拓展，使其应用范围从只能进行道加密插值扩展到能对不规则缺道地震数据进行插值重建。假设地震数据包含有限个线性同相轴，由N个等间距的地震道组成，部分地震道是缺失的。首先将地震数据从时间域变换到频率域，在f－x域，地震数据可以用向量x（f）表示，xT（f）＝［x1（f），x2（f），x3（f），…，xN（f）］，其中只有M道数据是已知的。分别用n＝｛n（1），n（2），n（3），…，n（M）｝和m＝｛m（1），m（2），m（3），…，m（N－M）｝表示已知数据和未知数据（缺失道）的下标，目标是从xn（f）中恢复出xm（f）。

由L个近似线性的同相轴构成的地震数据在f－x域可表示为

油气成藏理论与勘探开发技术（五）

式中：△x和△f分别表示空间域和频率域采样间隔；pj表示第j个线性同相轴的斜率；Aj表示振幅。对于每个频率成分f，上式表明在f－x域每个线性同相轴都可以用复谐波函数来表示。考虑当△x′＝α△x，△f′＝△f/α时，得到：

油气成藏理论与勘探开发技术（五）

此外，通过自回归模型的形式，可将L个谐波函数的叠加表达为

油气成藏理论与勘探开发技术（五）

其中P（j，n△f）表示预测滤波因子。同样的，对于△x′和△f′，有

油气成藏理论与勘探开发技术（五）

比较表达式（15）、（16）和（17），可得：

油气成藏理论与勘探开发技术（五）

该式即为多步自回归方法的基础。它表明在频率轴上，对于预测滤波器的每个成分都是可预测的。这就意味着，如果已知某些频率的预测滤波器，可以预测得到其他频率的预测滤波器。也就是说，我们可以从傅立叶方法重建得到的无空间假频的低频成分的预测滤波器中提取高频成分的预测滤波器，进而重建得到缺失地震道的高频成分。

假设用最小范数傅立叶方法重建得到的低频数据的频率范围为f∈［fminr，fmaxr］，在f－x域线性同相轴向前和向后预测的多步预测滤波器可以由下列方程组确定：

油气成藏理论与勘探开发技术（五）

式中：表示复共轭；L表示预测滤波器的长度；Pj（f）表示预测滤波器。这些方程对应一种特殊类型的自回归模型，向前自回归方程（19）和向后自回归方程（20）是通过每次向前和向后跳α步来实现的。通过自回归方程（19）和（20）可以计算出在α步时的预测滤波器Pj（f）。参数α＝1，2，…，αmax是步长因子，用于从频率f中提取频率αf的预测滤波器。由于步长因子是一个正整数，很显然低频部分为数据重建算法提供了重要的信息。步长上限αmax依赖于地震道数N和预测滤波器的长度L，该参数由下式给出

油气成藏理论与勘探开发技术（五）

这里［］表示取整数部分。

当用多步自回归方法从已重建的低频数据x（f）中计算出高频数据x（f′）的预测滤波器时，同Spitz插值方法相似，可以通过已知的数据和预测滤波器重建出缺失的数据。向前和向后自回归重建方程为

油气成藏理论与勘探开发技术（五）

设地震数据中含有L个不同斜率的线性同相轴，地震数据的有效频带范围为［fmin，fmax］，含空间假频的不规则道缺失的地震数据的重建实施步骤为：(1)首先将原始地震数据变换到f－x域，用最小范数傅立叶方法重建无空间假频的低频段［fminr，fmaxr］的地震数据，得到低频段地震数据，其中fminr＝fminr。对于不含空间假频的有限带宽信号而言，FRMN重建得到的地震数据精度较高；(2)运用方程（19）和（20），从低频段［fminr，fmaxr］中提取高频成分的预测滤波器Pj（f′）；(3)利用已知道数据和预测滤波器Pj（f′）重建缺失的地震数据；(4)最后将重建后的地震数据反变换回t－x域。遇到复杂地震数据时，同相轴可能不满足线性假设，可将地震数据划分成多个小时空窗，分窗口进行重建。综上所述，从无空间假频低频段［fminr，fmaxr］数据中提取缺失数据高频成分f′＝αf的预测滤波器，然后利用已知数据和预测滤波器计算缺失数据的高频成分，最终完成多步自回归重建。

3 理论数据算例

为了验证多步自回归算法的有效性，本节中我们将该算法应用于理论数据，进行缺失道的重建以及加密插值。第一个理论数据如图1（a）所示，是由7个不同斜率的线性同相轴组成，其f－k谱含有严重的空间假频（如图1（c）所示）。共有81道，道间距为5m，时间采样间隔为2ms，采样点数为901。图1（b）是从原始数据中随机抽去了40％的地震道后得到的数据。图1（d）是图1（b）对应的f－k谱。从图1（d）中可以看出，由于地震道的缺失而导致f－k谱上产生严重的噪音。

图1 多步自回归法理论算例

图2 最小范数傅立叶重建方法与多步自回归法的理论联合应用（一）

图2（a）是利用FRMN方法重建出的低频数据，其f－k谱如图2（c）所示。重建出的低频数据被MSAR算法用于提取预测滤波器来重建数据的高频部分。对于数据低频端的预测滤波器是通过预测滤波器的外推来估计。通过FRMN ＋ MSAR方法重建后的完整数据如图2（b）所示，其对应的f－k谱如图2（d）所示，与原始数据的f－k谱（图1（c））相对比，几乎完全一样，由采样缺失引起的噪音已被消除。与原始数据（图1（a））相对比，缺失的地震道被填充，线性同相轴的连续性也很好。

图3 最小范数傅立叶重建方法与多步自回归法的理论联合应用（二）

图4 图3中数据对应的f－k谱

图5 最小范数傅立叶重建方法与多步自回归方法的实际应用

为了进一步验证算法在复杂情况下的适用性，我们选取了Marmousi模型数据中的一个单炮数据（图3（a）），共有96道数据，道间距为25m，时间采样间隔为4ms，采样点数为750。随机抽去了其中的27道数据（图3（b）），用FRMN ＋ MSAR方法对该数据进行重建，图3（c）显示的是用FRMN方法重建的低频段的数据，图3（d）显示的是用FRMN＋MSAR方法重建的完整单炮数据。由于模型很复杂，所以原始单炮数据的f－k谱有空间假频的存在（图4（a））。图4（b）是图3（b）对应的f－k谱，可以看出含有严重的噪音。图4（c）和图4（d）分别是3（c）和图3（d）对应的f－k谱。重建后的数据f－k谱中的噪音消除了，缺失的道也得到了填充，而且同相轴也保持很好的连续性。

图6 图5中数据对应的f－k谱

4 实际数据算例

本节我们将对实际数据进行重建，以验证FRMN ＋MSAR方法的适用性。选取一个共偏移距地震剖面的部分数据（图5（a）），总共有201道，道间距为125m，时间采样间隔为2ms。随机抽去其中30％的地震道（图5（b））进行重建，图5（c）展示的是FRMN方法重建的低频段的数据，图5（d）展示的是FRMN＋MSAR重建的完整数据。图6（a）、图6（b）、图6（c）和图6（d）分别是图5（a）、图5（d）、图5（c）和图5（d）对应的f－k谱。可以看出，重建前后数据f－k谱的变化很小。重建后数据的缺失道得到了恢复，且同相轴连续，重建的结果接近于原始数据。

5 结论

本文在最小范数傅立叶重建方法的基础上，结合多步自回归方法进行含空间假频地震数据的重建。多步自回归方法是对Spitz方法的拓展，也是基于近似线性同相轴的假设。因此在处理复杂地震数据的时候一般难以满足这个假设，这时可采用小时空窗的方法来进行计算，在小时空窗中可以认为满足近似线性的假设。但是时空窗太小会使数据量不足，反而会导致重建的结果不好或可能无法重建。众所周知，为了能够求解大多数的地球物理问题，必须基于某些假设条件。一般在处理实际数据时，都是部分地违背这些假设的。事实上，对于中等程度弯曲的同相轴本方法同样能取得比较理想的重建结果，说明本文的重建方法具有很好的稳定性。实际上，对于含有大间距空道的地震数据，该方法同样取得了较好的重建结果。通过对一些理论数据和实际数据进行重建实验，验证了本文中重建方法的有效性和实用性。另外，地震数据的重建效果同原始数据的复杂程度以及谱的性质、缺失地震道的数量及位置和缺失道间距的大小等多方面原因有关，需要进一步研究这些因素对重建算法的影响。

参考文献

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［2］Wever A，Spetzler JCriteria for source and receiver positioning in time－lapse seismic acquisition：74th AnnInternatMtg，SEG，Expanded Abstracts，2004：2319～2322

［3］Duijndam A J W，Schonewille M A，and Hindriks C O HReconstruction of band－limited signals， irregulary sampled along one spatial direction［J］Geophysics，1999，64（2）：524～538

［4］Hindriks K，Duijndam A J W，Reconstruction of3 －D seismic signals irregularly sampled along two spatial coordinates［J］Geophysics，2000，65（1）：253～263

［5］Liu B，Sacchi MMinimum weighted norminterpolation of seismic records［J］Geophysics，2004，69（6）：1560～1568

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国土资应急中心函〔2013〕1号

国土资源部地质灾害应急管理办公室：

在国土资源部地质环境司（应急办）的领导下，2012年国土资源部地质灾害应急技术指导中心(以下简称应急中心)着力贯彻落实《国务院关于加强地质灾害防治工作的决定》，强化突发地质灾害应急能力建设，组织开展应急响应，认真落实应急技术指导工作。充分发挥专家队伍作用，中心各部门密切合作，全面完成年度各项工作任务。

一、2012年工作总结

2012年应急中心以全国地质灾害应急业务支撑工作为重点，规划业务发展方向、开展预案修编等。具体完成以下几个方面的工作。

（一）全面规划应急业务指导工作。2011年国务院发布《关于加强地质灾害防治工作的决定》后，全国地质灾害应急工作迅速发展。根据应急工作发展需求，起草《全国地质灾害应急业务发展规划纲要》，编写《国土资源部地质灾害应急技术指导中心业务发展规划》。经多次内部讨论、全国专家研讨、并征求各省意见后，完成两份规划文本编写。《国土资源部地质灾害应急技术指导中心业务发展规划》已发布实施；《全国地质灾害应急业务发展规划纲要（报批稿）》报国土资源部。

（二）系统修编地质灾害应急预案。2006年国务院印发了《国家突发地质灾害应急预案》。近年来，地质灾害应急工作形势和体系发生较大的变化，预案修编工作十分迫切。受国土资源部地质灾害应急管理办公室委托，应急中心组织开展预案更新修编。通过修编并征求各省意见，完成《国家突发地质灾害应急预案（修订稿）》。

（三）统筹协调应急专家管理工作。开展2012年国土资源部地质灾害应急专家管理工作。召开应急专家年度工作会议；制定《国土资源部地质灾害应急专家组2012年工作要点》并上报部应急办；协助应急办完成地质灾害应急防治区片专家调整工作，将全国划分为西北、西南、华南、东南、华北、西部和东北7个区片；协助应急办完成第二届国土资源部地质灾害应急专家遴选工作，遴选应急专家共200名。

（四）严格执行灾情险情值守速报制度。坚持领导带班、信息上报、首办责任制和责任追究制等四项制度，采取日常值班、集中值守和现场值守三种方式，开展24小时地质灾害应急值守。1-4月，实行日常值班，每天1名值班人员和1名带班领导；5-11月中旬，执行汛期值班制度，每天2名值班人员、1名处级干部和1名局级领导；11月下旬至年底，执行日常值班。值班工作的合理部署，保障了值守信息报送的准确性和时效性。应急中心全年参加值守800余人次，协助完成报送灾情险情报告153期并全部在地质环境信息网发布，短信息1000余条，报送国土资源部值班信息48期，报送部内要情200余条，参加国务院视频点名24次。利用新技术新方法，开通网信功能，快速便捷地发送灾险情信息和应急指令；短信问候前方应急人员，营造严肃温馨的应急氛围。

（五）持续认真开展地质灾害气象预警与趋势预测。认真开展地质灾害气象预警工作，深化与中国气象局的业务联系，拓展与广电总局的业务合作，深入研究改进预警预报模型和技术方法，提高突发地质灾害气象预警准确性和实效性。5月1日—9月30日，与中国气象局公共气象服务中心密切合作开展汛期地质灾害预警，制作预警产品156份，在中国地质环境信息网发布预警信息141次，在中央电视台发布90次。开展了2次应急预警，在云南省昭通市彝良县地震抗震救灾和强台风“海葵”登陆期间，主动提供地质灾害应急气象预警信息服务。

开展地质灾害灾情分析与趋势预测，收集、整理和入库了2012年全国地质灾害动态数据10258条；开展2012年度全国地质灾害趋势预测并召开趋势预测会商会；编写2012年全国地质灾害灾情分析及趋势预测月报12期；编写第一季度、汛期各月和2012年度全国地质灾害灾情通报共7期，为部应急办及时发布灾情信息与防灾部署提供支撑。完成地质灾害灾情统计月报网上直报系统的设计、开发和推广，推进了地质灾害灾情统计工作标准化、规范化和信息化水平的提升。

（六）及时响应开展地质灾害应急技术指导。把“守护生命”作为地质灾害应急技术指导工作的最高价值准则，及时响应部应急指令，开展技术支持与服务。一是工作部署周密及时。分别召开汛前、汛中和汛末地质灾害灾情会商交流会，分析形势，判断趋势，确定防范重点，总结各阶段应急防治经验与教训，为提升汛期应急能力打下坚实基础。二是巡查指导突出重点。充分发挥应急专家的作用，完善巡查指导会商制度，巡查指导和重点地区现场指导相结合。2012年7月19日-8月20日，部应急中心组成视频巡查会商组，赴云南、贵州、重庆、四川、湖南、湖北、江西、安徽等8省（市）地质灾害重点防范区开展地质灾害巡查指导工作。三是应急处置科学有效。派出20个技术专家组，赴甘肃岷县“5·10”特大冰雹山洪泥石流、四川宁南县“6·28”泥石流、北京“7·21”特大暴雨、新疆新源县“7·31”大型滑坡、四川凉山锦屏水电站“8·30”大型滑坡泥石流、云南彝良“9·7”地震、云南彝良田头小学“10·4”滑坡等大型、特大型突发地质灾害及隐患现场，开展应急调查及技术指导，协助地方政府和有关部门开展重大地质灾害应急处置和抢险救灾工作，其中启动二级应急响应4次。四是认真总结评估年度工作。及时编报6期重大地质灾害应急调查简报，起草《2012全国突发地质灾害应对工作总结评估报告》，编写《地质灾害防治这一年2012》、《2012年度重大地质灾害事件与应急避险典型案例汇编》、《滑坡监测预警与应急防治技术研究》和《全国地质灾害通报》等。

（七）积极开展应急防治科普宣传和培训演练。制作地质灾害防治知识宣传材料，制作滑坡崩塌泥石流灾害减灾科普影像，广泛开展地质灾害防治知识科普宣传。编制完成《地质灾害“临灾避险”五步法动画宣传片》，动画片共分5集，每集时长60秒。从“勤观察、早发现”，“多监测、知险情”，“常演练、会应对”，“接警报、快逃生”，“听指挥、保平安”5个角度开展临灾避险科普宣传工作。

根据《国土资源部重大突发地质灾害应急响应工作程序》，精心组织各类应急技术培训演练。6月在大连举办今年第一期地质灾害远程会商技术培训班。11月份，在云南昆明组织开展特大型地质灾害技术型演练，突出实时、实战、实景，锻炼应急队伍，提高应急演练的水平。2012年部应急中心对省、市、县的地质灾害演练进行了10余次技术指导。地质灾害应急防治科普知识宣传、培训和演练工作有效提高各级地质灾害防治人员的防灾意识和应急处置能力。

（八）加强应急技术研究提升科技水平。围绕年度突发地质灾害应急技术支撑工作，圆满完成“国家级地质灾害应急防治2012”、“地质灾害应急能力建设与示范”等项目工作，在系统总结地质灾害应急工作的基础上，开展应急调查、监测、处置新技术新方法研究。滑坡预测预警研究项目成果在多次重大地质灾害应急响应与决策中得到了应用，取得了显著的应用效果；利用物联网技术建立3处高清视频监控点，实现了对地质灾害监测点的实时高清视频监控；物联网、卫星数据传输、无人飞行器调查监测等新技术应用，进一步提高地质灾害应急支撑能力。

积极申报2013年应急工作项目，完成“国家级地质灾害应急防治2013”、“地质灾害应急物联网技术应用示范”和“汶川地震区重大地质灾害成生规律研究”等项目申报工作。

二、2013年度工作要点

2013年国土资源部地质灾害应急技术指导中心继续以《国务院关于加强地质灾害防治工作的决定》精神为指导，根据部地质环境司（应急办）和中国地质环境监测院（应急中心）2013年工作部署，着力做好如下工作。

（一）执行速报制度做好应急值守工作。认真完成国土资源部地质灾害应急值守工作，非汛期日常值班、汛期集中值守、紧急状况现场值守三种方式相结合；严格执行领导带班、信息上报、首办责任制和责任追究制等四项制度，确保应急信息上报的时效性和准确性。

（二）组织专家开展应急技术指导工作。指导全国重大地质灾害应急防治工作，协助地方政府开展重大地质灾害应急调查处置和抢险救灾工作，为政府管理部门做好技术支撑服务；开展应急专家工作经验交流，加强对省级应急机构的指导，开展技术支持与服务。

（三）开展地质灾害气象预警预报与灾情分析预测。继续开展汛期地质灾害气象预警工作，及时发布预警信息。遇极端降雨、地震、重大地质灾害灾等事件，启动应急预警。完善预警技术方法，不断提高预警能力和水平；开展2013年度地质灾害灾情分析与趋势预测，编制月报、通报及趋势预测报告等，为部局决策服务。

（四）开展应急防治及培训演练工作。完善应急远程会商系统，保证应急通讯传输链路畅通；根据国土资源部重大地质灾害应急响应流程，组织应急技术培训3次、应急演练2次。

（五）建立完善应急技术指导工作标准。逐步建立完善应急技术指导工作标准体系。2013年主要开展《滑坡防治技术指南》完善工作和《应急演练技术指南》的编写工作。

（六）开展应急新技术、新方法研究工作。结合课题工作，研究探索物联网、无人飞行器、三维激光扫描仪、卫星数据传输等高新技术方法与装备在应急工作中的应用。

（七）做好年度工作总结及文献汇编。总结评估年度突发地质灾害应对工作，完成《全国突发地质灾害应对工作总结评估报告》、《地质灾害防治这一年》、《年度重大地质灾害事件与应急避险典型案例汇编》、《全国地质灾害通报》、《地质灾害应急演练实例汇编》和《地质灾害防治知识100问》等成果。

（八）其他应急支撑工作。协助国土资源部地质环境司（应急办）做好“全国地质灾害应急工作会议”、“全国群测群防员经验交流会议”等会议的组织协调工作；配合部应急办完成《国家突发地质灾害应急预案》修编审报工作；完成部、局领导交办的其他工作。

中国地质环境监测院（应急中心）在全年的工作部署中，人员、装备、经费等方面统筹安排，保障各项工作要点顺利实施。

国土资源部地质灾害应急技术指导中心

2013年2月28日

物联网工程专业挺好的，就业率也挺高的。学这个有点难，有点容易掉头发(这是计算机行业的通病)。
物联网工程专业简介
物联网是继计算机、互联网和移动通信之后信息产业的又一次革命性发展。物联网被正式列为国家重点发展的战略性新兴产业之一。物联网产业具有产业链长、涉及产业集群多的特点，应用范围几乎涵盖各行各业。
2物联网工程专业课程
以及信息与通信工程、电子科学与技术、计算机科学与技术。物联网概论、电路分析基础、信号与系统、模拟电子技术、数字电路与逻辑设计、微机原理与接口技术、工程电磁场、通信原理、计算机网络、现代通信网络、传感器原理、嵌入式系统设计、无线通信原理、无线传感器网络、短程无线传输技术、二维条码技术、数据采集与处理、物联网安全技术、物联网组网技术等。
3物联网工程专业的培养目标
培训要求
本专业学生应具有良好的数学和物理基础，掌握物联网的相关理论和应用设计方法，具有较强的计算机技术和电子信息技术能力，掌握文献检索和资料查询的基本方法，能够顺利阅读本专业的外文资料，具备听说读写能力。
培训技能
1掌握计算机科学与技术相关的基础理论知识；2掌握物联网项目分析和设计的基本方法；3了解文献检索和资料查询的基本方法，具有一定的科学研究和实际工作能力；4了解物联网项目相关法律法规；5能够运用学习知识和外语阅读能力查阅外文资料；6掌握文献检索和资料查询的基本方法，具备获取信息的能力。
4物联网工程专业就业方向及就业前景
物联网项目市场巨大，所以就业前景也很好。毕业生可在信息传播时代从事深度、综合性、跨学科的信息传播工作，同时可从事设计、制作等新闻传播技术方面的传播技术工作，或在政府管理部门、科研机构、设计院、咨询公司、建筑工程公司、物业及能源管理、建筑节能设备及产品制造企业等从事建筑节能的研究、设计、施工、运营、监测和管理工作。

在日地关系研究中，地震与太阳活动的关系也是天文学应用研究的热点之一。国内外的地学和天文工作者在这方面开展了大量的研究。我国的统计研究表明，全国地震频率与太阳黑子11年的活动周期有关，我国南北地震带强震高潮与低潮的组成周期为22年。我国科学家还发现，某些地区地震震中纬度迁移有较显著的准22年周期，并给出了天山地带的强震迁移公式，对地震预报有指导意义。

统计发现，地震常与地磁暴相伴，可能磁暴在壳中产生力的作用从而影响了地震。

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