0 引言

地震是由于地球板块之间碰撞挤压形成的一种重大自然灾害，其具有多发性、破坏力强、灾后重建工作耗时长以及波及范围广等特点，因此经常伴有人员伤亡以及重大的经济财产损失。赵杰等[1]分析总结了地震灾害和灾情信息获取的特点，结合近年来防震减灾工作的实际案例，分析讨论卫星遥感、无人机航摄、GNSS、SAR、移动 GIS几种先进测绘信息服务的特点，进一步分析其在地震应急救援过程中的应用。世界范围内地震灾害发生频率很高，近十年来仅仅我国就发生了四川汶川8.0级、青海玉树7.1级、四川芦山7.0级等大地震，造成惨重人员伤亡的同时，还造成了房屋毁坏、交通设施崩塌以及各种滑坡、泥石流、堰塞湖等次生灾害现象数不胜数。为有效缓解地震灾情避免人员伤亡以及各种经济财产损失，亟需构建该效率的地震灾害应急管理系统，处理突发性的地震等自然灾害[2]。基于抗震救灾的重要性，我国国家公共安全平台与国务院抗震救灾指挥部等相关机构对于地震灾情的获取、灾情信息的分析与处理等事项极为重视。李敏等[3]在破坏性地震发生后，分析应急快速响应期内各级政府和应急工作组应急关键信息的获取需求，研究快速响应期内应急核心信息的提取方法和快速发布机制，提出一种针对省级地震应急技术系统应急期综合信息发布技术的参考建议和新观点，为获取全面的地震灾情信息，有效处理临时发生的地震灾情，应急测绘信息的获取是很关键的步骤。尹笑哲等[4]利用投影分析，计算出宏观震中与微观震中之间的偏移量,研究震级和偏移量之间存在的非线性衰减模型，并对模型拟合的有效性进行了分析。结合我国地震测震技术发展的阶段性特性,探索研究了时间对偏移量的影响，但并未解决震后信息处理与分析缓慢的问题，无法为震前准备提供理论依据。准确地分析震后应急测绘数据，是提供地震信息的关键步骤。但在当前测绘信息应急数据的分析过程中都是以孤立信息为基础，缺少数据的综合分析能力。为解决这一问题，本文提出地震应急测绘信息智能综合处理技术。该技术通过构建地震应急联动信息服务技术平台，使国家相关抗震救灾部门形成有效沟通，为我国地震指挥工作提供了重要的技术支持。

1 地震应急测绘信息智能综合处理技术

1.1 地震应急联动信息服务技术平台构成

为满足国家关于地震应急指挥体制的新要求及解决目前地震指挥中遗留的不足需构建地震应急联动信息服务技术平台[3]。新要求的内容是:实施应急联动,完成国家公共安全联动,为社会提供信息支持。我国地震应急指挥技术体制缺陷的完善依赖于该平台的构建,其功能是为不同用户提供服务,如公共安全平台服务、政府应急决策服务、指挥部成员单位联动协同服务以及应急救援服务等[4]。该平台的搭建在增强国家面临突发地震的应急能力与处理灾害能力的同时,完善了其向社会各部分提供服务的功能。

地震应急响应与相关信息处理的应急联动信息服务技术平台的搭建有利于灾害紧急处理部门获取全面的信息[5]。国家地震应急联动接入系统、智慧信息服务系统、地震救援信息服务系统构成了该技术平台的主体部分,实现了地震应急救援服务系统的总体融合。该平台的搭建有助于我国应急救灾能力的不断完善,且达到了国家相关地震指挥、应急处理等部门的联合运转与信息共享的状态。

1.2 地震应急指挥信息服务系统设计

1.2.1 系统总体设计与结构描述

本项目选用的沉降监测仪器为LeicaDNA03电子水准仪+配套铟瓦条码尺(图3)，利用此设备内置软件，可自动读数、记录以及平差处理，处理后的数据直接传输至计算机中进行后续分析处理。

地震应急指挥信息服务系统在灾情查询与灾情数据转换、地震预案信息管理与内容发布、搜索引擎等方面发挥了不可替代的作用[6]。其通过灾情查询模块了解灾情发生后的实时状况;灾情各项相关数据格式的转换依赖于数据转换模块[7];地震预案信息管理模块对地震预案信息实施统一管理,面对突发状况可给出最佳方案,能及时挽救灾情,减少人员财产的损失[8];通过搜索引擎可以进行信息数据库与本地资源的相关查询,为应急预案的实施提供基础条件;系统根据WEB方式管理各项信息的实时发布,实现信息共享。

近来，任何从事工业通信的人都会面对时间敏感型网络(TSN)的话题。TSN必将到来，只是时间和方式的问题。然而，即使到今天，人们对它在工业通信领域的优势并不是很清楚。

1.2.2 子系统功能设计

目前，园区完成了智慧大交通规划（2015—2030年），实现了交通大数据整合，这将更好地推进园区与城市的空间融合，在实现产城融合方面更上一层台阶。

会计电算化对会计核算工作的水准与能力起到了提高的作用：使得会计工作人员的劳动强度大大减少，使得同种工作的工作时间也尽可能的大幅度缩短，工作效率得到了极大地提高；对会计数据处理的周期起到了缩短作用；当然，会计数据处理的正确性和规范性也必然会只高不低。会计电算化也极大的提高了企业管理的水平：科学化管理已然成为当今社会发展的主流；事后管理也已经起不到最好的作用，在事情发展过程中尽力控制，提前预测其发展方向和结果；另外企业全面现代化管理也不再是幻想，会计电算化对会计工作方法有着极大的积极作用。

基于有限元及试验的发动机飞轮模态分 析 ……………………………………… 孟德健，张伯俊，董晓伟（32）

1.3 地震灾情信息融合

以2.2节地震灾情辨识框架中的相关测绘信息为依据，提取灾情测绘信息的特征向量，得到地震应急联动信息的关联规则集，实现灾情测绘信息逻辑对应关系的构建，进而通过测绘数据融合算法，得到地震灾测绘情信息融合结果，对地震灾情进行智能综合操作。

1.3.1 地震灾情测绘信息融合算法过程框图

由于地震灾情信息存在多源不确定性、关联性较差的问题,难以和地震烈度表不同界别烈度的描述相一致[10]。为获取准确、可靠的地震烈度判断依据,采用信息融合技术对地震应急联动信息服务技术平台提供的信息实施融合,确保灾情测绘信息相互关联与融合[11]。多源地震灾情测绘信息关联是依靠特征级测绘信息融合实现的,对全方位、多渠道获取的各种测绘信息实施时空校对与情景合成,确保全方位表达目前某个情景或者实体。首次多源地震灾情测绘信息融合是在对受灾程度、烈度级别、灾情判断辨识框架等信息进行判断描述的基础上加以实现。接着以灾情辨识框架中的相关测绘信息为依据,提取灾情测绘信息的特征向量,确保对首次获取的融合结果实施基于规则特征融合后获取关联规则集[12],最终实现灾情测绘信息逻辑对应关系的构建。图1对多源地震灾情测绘信息融合过程进行了详细的描述。

1.3.2 地震灾情测绘信息融合方法的实现

基于上小节获取的地震灾情测绘信息融合算法过程，给出相关参数：用M表示地震灾情辨识框架，表示受灾程度，M2表示受灾级别。灾情融合数据主要包括受灾程度与受灾级别[13]。提取客观震感Ω0、主观震感Ω1、建筑物破坏Ω2、人员伤亡Ω3、交通系统破坏Ω4与次生灾害信息Ω5作为6个不同地震受灾特征向量，得到不同特征向量的信息关联规则集用Ω表示，为Ω={Ω0,Ω1,Ω2,Ω3,Ω4,Ω5}。其中，主观震感信息可详细划分为Ω1={Ω11,Ω12,Ω13,Ω14,Ω15}，这一集合体现了灾情测绘信息从Ⅰ～Ⅴ个等级的归类，根据这一范例可以得出其余灾情测绘信息的归类。引入测绘数据融合算法[14]K=∑Ωi∩Ωj=0m(Ωi)×m(Ωj)，将以上得到的地震灾情信息进行智能融合，获取地震灾情测绘信息融合结果为数依据该融合结果可以反过来判断地震灾情测绘信息级别。

图1 多源地震灾情测绘信息融合过程 Fig.1 The fusion process of multi-source earthquake disaster surveying and mapping information

YIN Xiaozhe,XU Jinghai,NIE Gaozhong.Research on Offset Model between Macro-epicenter and Micro-epicenter For the Earthquake Emergency:Taking the North-South Seismic Belt as an Example[J].Journal of Seismological Research,2016,39(4):646-655.

与对照组比较，实验组整体健康及生活质量量表评分和功能量表评分相对升高，而症状量表评分和单项测量项目评分相对降低，且差异均具有统计学意义(P<0.05)，见表4。实验组2年生存率为62.26%，略高于对照组(40.85%)，两组差异无统计学意义(P>0.05)，见图1。

表1中表达了一个规律,在主观震感级别是Ⅰ级(Ω11)的情况下没有震感;在建筑物损坏级别是Ⅰ级(Ω21)的情况下,完好可信度最高;在建筑物损坏级别是Ⅲ级(Ω23)的情况下,毁坏的可信度最低。

从中可以总结出各个地震灾情测绘信息各级间的关联规则,获取如表2所描述的多源地震灾情测绘信息融合结果。

表1 多源地震灾情测绘信息融合可信度关联规则

Table 1 Reliability association rule of multi-source earthquake disaster surveying and mapping information fusion

可信度多源地震灾情信息分级组合mΩ1，2(Ω11，Ω21)(Ω12，Ω21)(Ω13，Ω21)(Ω14，Ω21)(Ω15，Ω21)10．90．80．30mΩ1，2(Ω11，Ω22)(Ω12，Ω22)(Ω13，Ω22)(Ω14，Ω22)(Ω15，Ω22)0．50．50．60．70．9mΩ1，2(Ω11，Ω23)(Ω12，Ω23)(Ω13，Ω23)(Ω14，Ω23)(Ω15，Ω23)000．40．81

在没有主观震感或有微弱震感的情况下,一般难以形成毁坏状况;在能够行走的主观震感之下,部分地区会出现较小的破坏;在难以平稳站立、行走困难的主观震感之下,易形成人员伤亡、交通阻塞以及建筑物倒塌等状况,甚至导致次生灾害;在被地震摔倒的主观震感之下,极易发生毁灭性灾害。通过对地震应急联动信息服务技术平台获取的地震信息进行整合,把从地震应急指挥信息服务系统中获取的多源地震灾情信息发展成一种相互融合的关系,最终得到一个有机整体,为地震应急测绘信息的智能综合处理提供可靠的分析依据。

表2 多源地震灾情测绘信息融合结果 Table 2 Fusion results of multi-source earthquake disaster surveying and mapping information

灾情测绘信息类别灾情测绘信息级别主观震感Ⅰ级：没有震感Ⅱ级：有微弱的感觉Ⅲ级：能够行走Ⅳ级：站立不稳，难以行走Ⅴ级：被地震摔倒客观震感Ⅰ级：很少有房屋破坏现象Ⅰ级：很少有房屋破坏现象Ⅰ级：很少有房屋破坏现象或者Ⅱ级：没有大面积房屋倒塌Ⅲ级：易见部分房屋倒塌或Ⅳ级：土木房成为废墟Ⅴ级：砖房成为废墟建筑物破坏Ⅰ级：完好Ⅰ级：完好Ⅰ级：完好或Ⅱ级：部分损坏Ⅱ级：部分破坏或Ⅲ级：毁坏Ⅲ级：毁坏人员伤亡Ⅰ级：不存在人员伤亡Ⅰ级：不存在人员伤亡Ⅰ级：不存在人员伤亡或Ⅱ级：少于10人伤亡Ⅱ级：少于10人伤亡或Ⅲ级：少于50人大于10人伤亡Ⅳ级：大于50人伤亡交通系统破坏Ⅰ级：能够通行Ⅰ级：能够通行Ⅰ级：能够通行Ⅰ级：能够通行或Ⅱ级：难以行走Ⅲ级：通行中断次生灾害Ⅰ级：没形成破坏Ⅰ级：没形成破坏Ⅱ级：存在威胁但没有明显破坏Ⅱ级：存在威胁没有破坏或Ⅲ级：存在人员伤亡与交通中断的现象Ⅲ级：造成交通中断或有人员伤亡

2 实验分析

ZHANG Xin,TAO Kunwang,ZHU Yi.Design of the Earthquake Emergency Service Platform Based on Map World[J].Engineering of Surveying and Mapping,2016,25(3):46-50.

根据图2(a)可以看出,南江的房屋损坏状况最为严重,其次是宣汉,西乡房屋损坏状况不明显,只有轻微损伤。观察图2(b)可得,南江的崩塌情况最为严重,通江次之,其中崇信的震后崩塌属于轻微级别,无明显的损坏状况,但有崩塌的迹象。分析图2(c)可得,南江的山体滑坡现象最为严重,造成严重的经济损失,虽然汉阴县居于第二位,数据显示其滑坡的损坏程度仅为南江的一半,其中灵台的山体滑坡损坏状况比较微弱,未造成明显的滑坡灾害。图2(d)详细描述了毁路与堵江状况最为严重的9个县的受灾状况,其中南江县的灾害体堵江现象最为严重,其次是凤县的毁路状况,另外7个县的灾害损失状况较小。根据图2可以看出南江的震后损坏情况最为严重,远超出其他各县。实验结果表明采用本文方法能够详细给出38个县的毁房、崩塌、滑坡以及线状地物损毁状况,且有精确的测绘数据信息令各县之间的灾情对比状况一目了然,展现了本文方法在灾情信息统计以及数据分析方面的能力。

3 结论

本文提出的地震应急测绘信息智能综合处理技术构建了地震应急联动信息服务技术平台,使得国家相关抗震救灾部门形成有效沟通,在满足国家对于地震应急指挥体制新要求的同时,可提供综合全面的地震灾情信息,将地震灾情信息进行智能综合处理,能有效处理临时发生的地震灾情,为我国地震指挥工作提供了重要的技术支持。

图2 38个县毁房、崩塌、滑坡以及线状地物损毁(堵江、毁路)灾情数据图 Fig.2 Data map of damaged houses,collapse,landslides,and damage of linear ground objects (blocking the river and destroying the road) in 38 counties

参考文献(References)

综上所述，在初中数学教学过程中，利用多媒体辅助教学可以有效提高教学效果，为学生的学习开拓更加广阔的空间，提高学习效率。但教师在多媒体运用过程中，也要注意一些现实的问题，比如多媒体可以扩大课堂教学的容量，但是内容安排太多的话，学生的思维根本就跟不上教师的步伐，反而会适得其反。再比如多媒体课件过于花哨，学生的注意力就容易被吸引，影响教学效果。总之，扬长避短，适度使用，才是保障多媒体教学的有效策略。

[1] 赵杰,张聪聪.地震应急测绘信息服务方法与应用[J].山西地震,2016,10(2):44-47.

本文在已有研究的基础上对溃坝生命损失估算公式中的风险人口死亡率作了如下调整：式中，f0为我国风险人口死亡率取值参考文献；α为灾害严重性程度系数；m1为生命损失直接影响因素的灾难程度影响因子，m1＜1；m2为生命损失间接影响因素的灾难程度影响因子，m2＜1；k 为权重系数，0.5＜k＜1；β 为修正系数，β=1.4。

ZHAO Jie,ZHANG Congcong.Method and Application of Earthquake Emergency Surveying and Mapping Information[J].Earthquake Research in Shanxi,2016,10(2):44-47.

[2] ZHU Q,CAO Z,LIN H,et al.Key Technologies of Emergency Surveying and Mapping Service System[J].Geomatics & Information Science of Wuhan University,2014,39(5):551-555.

[3] 李敏,李兆隆,伙俊,等.地震应急关键信息提取与快速发布技术研究[J].地震研究,2015,38(4):668-673.

LI Min,LI Zhaolong,HUO Jun,et al.Research on Technology of Extraction and Rapid Release of Key Information about Earthquake Emergency[J].Journal of Seismological Research,2015,38(4):668-673.

SU Jianfeng,BO Wangju.Design and Realization of Earthquake Emergeny Equipment Information Management System[J].Technology for Earthquake Disaster Prevention,2017,12(2):383-391.

设计意图：细胞核为超微结构的学习，不便观察，因此学生理解困难。教师先用事实（照片）支撑起一般概念（细胞核的各部分结构），再通过自制教具，将抽象结构直观化，充分调动学生积极性，引导学生由外至内进行科学观察。学生运用类比，由细胞膜分析推理得到核膜功能，发现核孔，搭建新旧知识联系，达成知识的深层次理解，提高教学效率，树立结构功能观。

我国公共安全平台与国务院抗震救灾指挥部技术系统是依靠地震灾情综合信息处理与查询系统这一软件进行地震灾情信息交流沟通的[9]。在严格遵守数据格式要求的条件下,将国务院抗震救灾指挥部与国家公共安全平台各自产出的数据转换成对方所需的数据格式,输送给对方,实现双方的数据沟通与交流。

其中，用A描述M1框架的特征集合，用B描述M2框架特征集合；基于灾情辨识框架受灾程度和受灾级别相应的关系、信息交集X在M1与M2框架中的融合函数，且满足条件(∀X⊆Ω,X≠Ø)，获取不同完成地震灾情测绘信息融合时信息间的可信度[15]。深度分析主观震感信息和建筑物破坏信息等级两个因素，具体获取的关联规则集用表1描述。

[5] 张新,陶坤旺,朱翊.基于“天地图”的地震应急服务平台设计[J].测绘工程,2016,25(3):46-50.

1.3.1 组织样本采集 分别采集每例患者肿瘤组织，置于冰上，用冷生理盐水冲洗干净，分别留取黄豆大小的肿瘤组织两部分，一部分放入4%甲醛中固定，用于免疫组织化学染色，一部分在冰上研磨后用于提取RNA。另在距离肿瘤边缘5 cm外采集癌旁非肿瘤胃粘膜组织，同上分两部分保存。

为验证本文方法在地震应急测绘信息智能综合处理方面是否行之有效,采用其进行了实验。实验根据相关部门提供的高分辨率航空遥感图像、光学卫星影响以及雷达卫星影像等信息,对106°20′E东侧的旺苍、巴中、南江、华蓥等38个受灾县的滑坡、崩塌、泥石流等次生灾害以及房屋倒塌、田地损坏、交通枢纽等设施的损坏状况进行效果评估,对多源地震灾情信息进行融合处理。经过数日的灾情监测工作,获取了各受灾县灾害指标的毁坏面积、图斑数量以及毁坏原因等具体情况。图2详细描述了不同受灾县在毁房、崩塌、滑坡以及线状地物损毁状况的监测对比结果。

(17)当日，方才吃罢饭，则听得外面一个官人高声大气叫道∶“婆子，你[把]我事物去卖了，如何不[把]钱来还？”(南宋话本《简贴和尚》)

[6] HIGAKI D,HASEGAWA S I,YAGI H,et al.Emergency Survey Report on Geo-hazards Caused by the Gorkha Earthquake in Nepal[J].Journal of the Japan Landslide Society,2015,52(4):203-206.

[7] 崔满丰.地震信息传播平台综合服务分析[J].震灾防御技术,2015,10(2):361-366.

CUI Manfeng.Analysis of the Seismic Information Integrated Service Platform[J].Technology for Earthquake Disaster Prevention,2015,10(2):361-366.

[8] 刘金融,邢占涛,贾曙光.基于地震信息反演的煤层气资源预测研究[J].煤炭技术,2014,33(7):1-4.

LIU Jinrong,XING Zhantao,JIA Shuguang.Research on Coalbed Methane Prediction Based on Inversion of Seismic Information[J].Coal Technology ,2014,33(7):1-4.

[9] 苏建锋,薄万举.地震应急装备信息管理系统的设计与实现[J].震灾防御技术,2017,12(2):383-391.

[4] 尹笑哲,徐敬海,聂高众.以南北地震带为例研究面向地震应急的宏观震中与微观震中偏移模型[J].地震研究,2016,39(4):646-655.

那么比如说，有的时候看了一些具有社会学、民俗学价值的小说以后是有些体会的。最近因为搞鸳鸯蝴蝶派，我就看了张恨水的《春明外史》，这本书100万字，看完之后我当然对张恨水也有一个具体的了解，而且得到很大的收获。如果现在让我讲鲁迅《社戏》的前半篇，那么这个一百万字就给我起了一种民俗学的参考作用，因为它讲北京的戏院讲得太详细了，写各种各样背景的剧院，而这种剧场以前在我的脑子里是非常空泛的。你如果去读茅盾的《幻灭》《动摇》《追求》，你读《动摇》的时候对大革命这一段时期的生活就会比较具体化，不读的话就是很抽象的在讲大革命。

[10] 曹思远,袁殿.高分辨率地震资料处理技术综述[J].新疆石油地质,2016,37(1):112-119.

CAO Siyuan,YUAN Dian.A Review of High-Resolution Seismic Data Processing Approaches[J].Xinjiang Petroleum Geology,2016,37(1):112-119.

[11] 张繁昌,代荣获,刘汉卿,等.叠前地震道集AVA多频信息同时反演[J].石油物探,2014,53(4):453-460.

ZHANG Fanchang,DAI Ronghuo,LIU Hanqing,et al.Multi-frequency AVA Simultaneous Inversion for Prestack Seismic Gathers[J].Geophysical Prospecting for Petroleum,2014,53(4):453-460.

[12] 宋建功,王之欣,李勤勇,等.面向地震应急响应的互联网信息处理[J].北京航空航天大学学报,2017,43(6):1155-1164.

SONG Jiangong,WANG Zhixin,LI Qinyong,et al.Internet Information Processing for Earthquake Emergency Response[J].Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics,2017,43(6):1155-1164.

[13] 蔡华,李敏,刘晓霞,等.高频GPS数据地震应急处理方法研究[J].地震,2016,36(1):133-140.

RJ版教科书不仅在对有理数进行归纳时略去了循环小数的举例（如图3），在有理数整章的课程内容及例题和练习题中也都未出现循环小数．教科书具有权威性和强大的影响力，这种举例的匮乏可以视为对概念的不完全解读，会导致学生对有理数的概念认知不清．RJ版教科书可以参考CM教科书对有理数概念的引入来弥补对循环小数举例的缺失（如图10）．另外，RJ版教科书也要改变对循环小数“零涉及”的状态，适当增添循环小数形式的例题以及练习题．

CAI Hua,LI Min,LIU Xiaoxia,et al.High-frequency GPS Data Processing for Earthquake Emergency[J].Earthquake,2016,36(1):133-140.

[14] GUL M,GUNERI A F.A Comprehensive Review of Emergency Department Simulation Applications for Normal and Disaster Conditions[J].Computers & Industrial Engineering,2015,83(5):327-344.

[15] 郭彪,李勇,何剑,等.基于小波变换的地震属性多源信息融合预测技术研究[J].矿物岩石,2015,35(3):115-120.

GUO Biao,LI Yong,HE Jian,et al.Research of Prediction Technology in Seismic Attribute Multi-source Information Fusion Based on Wavelet Transform[J].Journal of Mineralogy and Petrology,2015,35(3):115-120.