蘇曉慧 張群燕 張曉東 張 旭 李 林 劉峻明 黃健熙 蘇 偉

（中國農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院，北京 100083）

引言

人的感官能直接覺察到的地震異?，F(xiàn)象稱為地震的宏觀異常，主要是動物異常、地下流體異常、地聲地光異常、大地電磁場異常、地震云異常以及植物異常等（和勝利，2008）。我國對地震宏觀異常現(xiàn)象進(jìn)行系統(tǒng)的科學(xué)考察和研究始于 1966年邢臺地震（C.基斯林格等，1980；高文學(xué)等，1988；河北省地震局，1980；力武常次，1978）。宏觀異常不只是短臨和臨震異常信息，也有不少是中短期、短期異常信息（安徽省地震局，1978；陳棋福，1988；國家地震局預(yù)測預(yù)防司，1997；中國地震局監(jiān)測預(yù)報司，2000；中國科學(xué)院地震工作委員會歷史組，1956）。

大規(guī)模的宏觀異常，往往具有強震短臨前兆的性質(zhì)，對地震預(yù)報具有重要的實用意義。我國在利用宏觀異常，探索地震預(yù)測方面有一些成功的例子，如1975年2月4日遼寧海城7.3級地震前1、2個月觀察到很多宏觀異?，F(xiàn)象；1974年12月在遼陽、本溪、鞍山、大連、沈陽、錦州等地出現(xiàn)大量地下水與動物異常；1975年2月2日盤錦某鄉(xiāng)一群小豬在圈內(nèi)相互亂咬，19只小豬的尾巴被咬斷，2月4日震前千山鹿場梅花鹿撞開廄門沖出廄外等（中國地震局監(jiān)測預(yù)報司，2010）。這些宏觀異常對成功預(yù)測地震提供了重要依據(jù)。事實充分證明，宏觀異常在多次成功地震預(yù)報中發(fā)揮了不可取代的作用。根據(jù)地震現(xiàn)場考察，很多中強地震前，都有不同程度的宏觀異常顯示，這些宏觀異常的收集報送主要靠群眾測報隊伍。例如：1976年龍陵7.3、7.4級地震；1998年寧蒗6.2級地震；1997年黃海5.1級地震；1994年臺灣海峽7.3級地震；1999年臺灣7.6級地震；2000年姚安6.5級地震；1999年岫巖地震等。其中群測點都發(fā)揮了重要的作用。2009年5月1日開始執(zhí)行的《中華人民共和國防震減災(zāi)法》中提出“國家鼓勵、引導(dǎo)社會組織和個人開展地震群測群防活動，對地震進(jìn)行監(jiān)測和預(yù)防”。“群測群防”稱為防震減災(zāi)領(lǐng)域中的重要手段與途徑之一。

隨著通訊方式的改進(jìn)以及手機等網(wǎng)絡(luò)終端的普及，公眾對于地震的關(guān)注熱情以及關(guān)注度正在逐漸提升。2013年1月23日12時18分，遼寧省遼陽市燈塔市、沈陽市蘇家屯區(qū)交界（41.5°N，123.2°E）發(fā)生5.1級地震，在12：58至13：03的短短5分鐘內(nèi)，新浪微博網(wǎng)站就有1000條新的關(guān)于此次地震的微博（蘇曉慧，2013）；用來發(fā)布地震速報信息的新浪微博“中國地震臺網(wǎng)速報”，開博僅10個月粉絲數(shù)便突破百萬，截止2013年5月15日，關(guān)注人數(shù)已達(dá)到159萬。微博等通訊方式的發(fā)展，增加了公眾關(guān)注地震與參與地震的可能性，也為防震減災(zāi)工作提供了大量的信息源。但是公眾信息源的可信度也是該信息運用于研究的一個重要的限制。

地震之前有很多與之相伴隨的物理、生物以及其他領(lǐng)域的異常現(xiàn)象發(fā)生，但是這些異?，F(xiàn)象有可能當(dāng)時沒有被人發(fā)現(xiàn)，或者已經(jīng)發(fā)現(xiàn)但未被人們重視，從而導(dǎo)致防震減災(zāi)工作的信息缺失。本文針對蘆山地震之后，微博官方網(wǎng)站中用戶發(fā)送的與宏觀異常有關(guān)的資料進(jìn)行了搜集整理。這些資料主要通過課題組研究人員在各大微博網(wǎng)站搜索和新浪微博官方提供兩種方式獲得，本研究針對這些信息提出了從完整性、真實性、信譽度和關(guān)聯(lián)度等四個方面進(jìn)行篩選，并對宏觀異常的時空分布特征以及種類、數(shù)量等進(jìn)行了研究。

1 異常信息搜集與篩選

據(jù)中國地震臺網(wǎng)測定，北京時間2013年4月20日8時2分在四川省雅安市蘆山縣（北緯30.3°，東經(jīng)103.0°）發(fā)生7.0級地震，震源深度13km。此次地震遇難人數(shù)196人，失蹤21人，11470人受傷，累計造成231余萬人受災(zāi)。震后，課題組研究人員對震前1個月內(nèi)在新浪微博、騰訊微博和論壇、相關(guān)網(wǎng)站進(jìn)行了宏觀異常的搜索，共搜集到33條宏觀異常信息。

本文將宏觀異常的篩選分為三個步驟，分別為：初篩、復(fù)篩和精篩。首先針對搜集到的33條宏觀異常進(jìn)行初篩，即信息真實性的分析，信息為真則記為“T”，信息為假則記為“F”。編號為32的信息，經(jīng)網(wǎng)上查詢與驗證，發(fā)現(xiàn)沒有其他類似描述，也沒有相關(guān)的圖片或者更多的描述；另外，編號為29的宏觀異常，成都4月13日的平均氣溫為16℃，最高氣溫為23℃，而前1天（4月12日）的平均氣溫為16℃，最高氣溫為18℃，所以信息中描述的1天之內(nèi)上升10度的情況不存在，故在初篩時，將這兩條信息篩除，不做后面分析之用。

接下來是復(fù)篩，復(fù)篩的指標(biāo)包括完整性、信譽度和關(guān)聯(lián)度。完整性的分析，即檢驗信息是否包含發(fā)生時間、地點以及宏觀異常三項描述，如果上述三方面均包含，則記為“1”，否則記為“0”。完整性分析：序號為2、8、9、15和16這幾條信息的時間不明確；序號為9、11、12、26、30的信息沒有明確的地點屬性；異常描述全部都有，所以根據(jù)完整性的要求，篩除掉上述信息，剩余22條信息進(jìn)行下面的分析。然后針對22條信息進(jìn)行信譽度的分析，因22條信息全部來自微博用戶，故針對發(fā)布這些信息的微博用戶查詢其以往信息更新率以及對地震關(guān)注度的追蹤分析，序號為13和24的用戶發(fā)布的信息可信度較低，所以基于信譽度將這兩條信息篩除。再然后是基于關(guān)聯(lián)度的分析，編號為5、20、24和33的信息不包含地震宏觀異常的指標(biāo)項，而編號為27的信息，則在其發(fā)生的時空范圍內(nèi)未發(fā)現(xiàn)同類或者其他類現(xiàn)象，故排除。至此，經(jīng)過初篩和復(fù)篩之后，宏觀異常信息只剩下了16條。

最后是精篩，即對非地震原因造成的異常信息進(jìn)行排除，編號為3的信息中描述在四川成都發(fā)現(xiàn)萬只青蛙，還有相關(guān)視頻進(jìn)行說明，但是當(dāng)時正值青蛙的繁殖時期，而且能明顯看到視頻中地面較濕，是雨后所錄制，并且好多公眾在互動中說明這是青蛙正常的生活習(xí)性，所以將該條信息歸入正常。最終確定進(jìn)行評價的宏觀異常信息為15條。

以條件格式的方式對宏觀異常信息的初篩、復(fù)篩和精篩過程進(jìn)行表示，有填充色的表示不滿足篩選的條件，凡是同一行中含有填充色的信息則不作后面分析之用，篩選結(jié)果記為“0”；而空填充的表格表示滿足篩選的條件，篩選結(jié)果記為“1”，最終篩選的結(jié)果如圖1所示。

圖1 蘆山地震宏觀異常信息篩選結(jié)果Fig. 1 Filtering process of macroscopic anomalies for Lushan earthquake

2 宏觀異常的基本統(tǒng)計和時間分布研究

2.1 宏觀異常的種類與數(shù)量

據(jù)統(tǒng)計，在震后1個月，公眾在微博網(wǎng)站發(fā)布的異常信息共計33條，經(jīng)過篩選之后，有15條納入本文的分析中，出現(xiàn)的宏觀異常主要為兩類：動物異常和天氣異常；數(shù)量分別為10起和5起，共計15起。從公眾提供的宏觀異常種類來分析，說明普通公眾對動物異常和天氣異常較為敏感，這兩類的宏觀異常更容易引起公眾的注意，也更易于人們的觀察和識別。

由圖2中可以看出，此次地震的宏觀異常中動物異常占到了67%，而1975年的海城地震和1976年唐山地震前出現(xiàn)的宏觀異常也是以生物異常為主（朱鳳鳴等，1982；陳非比等，1979）。此外，在動物異常中，狗異常被提及的次數(shù)較多，占到動物異常總數(shù)的50%，2012年廣東河源地震、新疆新源地震、江蘇高郵地震、云南彝良地震和云南寧蒗地震中同樣均有狗異常出現(xiàn)（蘇曉慧，2013），說明隨著人們居住環(huán)境的城鎮(zhèn)化發(fā)展，雖然其他動物已不多見于人們的日常生活中，但狗的異常對地震預(yù)測還是有重要作用的。

蘆山地震的震源深度為13km，震級為7.0級，通過微博搜集到的有效宏觀異常達(dá)15條，將其與2012年發(fā)生的廣東河源地震、新疆新源地震、江蘇高郵地震、云南彝良地震和云南寧蒗地震進(jìn)行對比，如圖3所示。

圖2 蘆山地震各種宏觀異常所占比例關(guān)系Fig. 2 The proportion of different kinds of anomalies for Lushan earthquake

圖3 宏觀異常數(shù)量與震級、震源深度之間的關(guān)系Fig. 3 The relationships between quantities of anomalies，magnitude and depth

圖3 中橫坐標(biāo)表示地震的震級；縱坐標(biāo)表示震源深度；每一個氣泡（圓點）對應(yīng)一次地震；氣泡的大小表示宏觀異常的數(shù)量。氣泡大小呈現(xiàn)從左上到右下遞減的趨勢，說明在上述幾次地震中，震級較低并且震源深度較深的情況下，宏觀異常種類較多。由于數(shù)據(jù)所限，文中所選的地震次數(shù)較少，而且地震震源不屬于同一地區(qū)，甚至不屬于同一地震帶，其內(nèi)部結(jié)構(gòu)差異較大，所以出現(xiàn)了上述的結(jié)果。

2.2 宏觀異常的時間分布

從時間分布來看，震前1個月的宏觀異常多集中在震前2、3天之內(nèi)，如4月17日2起異常，4月18日1起，4月19日4起，在地震即將發(fā)生時（4月20日早晨），也有2起異常，震前共發(fā)生10項異常；震后的異常則集中于20日與21日2天，共5項。

從宏觀異常信息的發(fā)布時間來看，15項異常中有10項異常的發(fā)布時間均為4月20日，即地震當(dāng)天。本研究進(jìn)行統(tǒng)計的15起宏觀異常中，有10項是地震前發(fā)生且被公眾注意到的，但是在這些信息中，地震前只有3項宏觀異常是被公眾發(fā)布到微博網(wǎng)站的，其他大多是震后公眾才發(fā)布到微博網(wǎng)站的，這可能與地震之后公眾的恐震心理有關(guān)。在地震發(fā)生之后，公眾對各種異常現(xiàn)象有個恐慌期，回憶之前很多異?？赡芘c地震有關(guān)，所以地震發(fā)生之后在微博網(wǎng)站以及其他網(wǎng)站都有一個噴發(fā)的量出現(xiàn)（圖4）。

圖4 地震前后宏觀異常發(fā)生與發(fā)布數(shù)量對比圖Fig. 4 Comparison of number of macroscopic anomalies before and after the earthquake

3 地震宏觀異常的空間分布研究

本文統(tǒng)計了公眾通過微博發(fā)布的宏觀異常信息，并進(jìn)行了空間展布，如圖5所示。宏觀異常的空間分布疏密不均，有些區(qū)域呈現(xiàn)叢集現(xiàn)象，有些區(qū)域則比較平靜。造成這種現(xiàn)象的原因可能與各區(qū)域公眾對新型通訊方式的熟悉程度、人們的關(guān)注程度、所處地質(zhì)地理環(huán)境等有關(guān)。從震中距來分析，宏觀異常中有5項分布在距離震中80km的范圍內(nèi)，9項分布在距離震中160km的范圍內(nèi)，位于成都市，因通訊方式等方面的影響，成都市的市民對宏觀異常的反應(yīng)與關(guān)注度比震中地區(qū)的關(guān)注度要高。

圖5 蘆山地震宏觀異常分布圖Fig. 5 Spatial distribution of macroscopic anomalies for Lushan MS7.0 earthquake

不同于汶川地震大部分宏觀異常信息分布在龍門山地震帶中（張小濤等，2009），此次蘆山地震前后的宏觀異常分布在鮮水河—滇東地震帶、長江中游地震帶和龍門山地震帶三個地震帶中，其中，位于長江中游地震帶內(nèi)的宏觀異常最多，達(dá)9項；與汶川宏觀異常不同的是，此次地震的宏觀異常只有1項位于龍門山地震帶內(nèi)。此外，以活動斷層周邊15km做緩沖區(qū)分析，發(fā)現(xiàn)宏觀異常發(fā)生的地點與活動斷層距離較近，有8項異常均位于活動斷層內(nèi)（距離活動斷層15km內(nèi)），說明宏觀異常的出現(xiàn)和斷層是有一定的相關(guān)性的。

4 結(jié)語

本文以蘆山地震前后，公眾在微博網(wǎng)站發(fā)布的宏觀異常信息為研究對象，蘆山地震前后1個月，共搜集到33條異常信息，針對微博信息提出從真實性、完整性、關(guān)聯(lián)度和信譽度四個方面進(jìn)行篩選的方法。在篩選基礎(chǔ)上，對微博宏觀異常信息進(jìn)行時間、空間角度的分析研究，得出了以下幾點認(rèn)識。

（1）通過微博發(fā)布的宏觀異常信息種類主要為動物異常和天氣異常，說明公眾對上述兩種異常的關(guān)注度與敏感性更強，或者說上述兩種宏觀異常更易于普通公眾觀察。

（2）蘆山地震前，宏觀異常發(fā)生并引起公眾注意的有 10起異常，但是在微博網(wǎng)站發(fā)布的僅為3項，其他的7項異常均為地震后發(fā)布；地震后，共發(fā)生5項異常。說明地震發(fā)生之后，公眾對宏觀異常的發(fā)生更為關(guān)注。

（3）本文搜集到的宏觀異常信息大多分布（60%）在距離震中較遠(yuǎn)的成都市，而非震中地區(qū)，造成這種情況的出現(xiàn)可能是由于兩方面的原因造成的：一是距離震中較近地區(qū)的公眾在地震前后，尤其是地震后更注重于救災(zāi)工作而非發(fā)布地震信息；二是此次地震的震中位于農(nóng)村，智能手機或者新型通訊方式尚不普及。

（4）宏觀異常數(shù)量與震級、震源深度關(guān)系的探討應(yīng)該建立在數(shù)據(jù)量充分，而且研究區(qū)域內(nèi)部結(jié)構(gòu)相差不大的情況下進(jìn)行統(tǒng)計分析。

（5）微博發(fā)布的宏觀異常信息具有及時性，是對其他方式提供宏觀異常的一種補充，但是由于發(fā)布的公眾文化程度等不同，也造成了信息質(zhì)量難以保障，所以針對微博信息的篩選與剔除更為重要，這也是使用微博信息的一個限制，宏觀異常信息的質(zhì)量是其有效應(yīng)用于地震預(yù)測工作中的前提條件。本文基于此問題，提出從真實性、完整性、關(guān)聯(lián)度和信譽度四個方面進(jìn)行篩選的方法，此方法與傳統(tǒng)的現(xiàn)場核實方法相比較為快捷，但也有可能正是造成誤差的一個原因，在以后的研究中可以加入其它指標(biāo)或者其他知識對微博信息進(jìn)行篩選，從而保障微博宏觀異常信息的質(zhì)量。同時可以加大地震宏觀異常知識的宣傳力度，使普通公眾對異常識別與辨別有一定的認(rèn)知度，從而增加宏觀異常的可信度。

（6）公眾通過微博發(fā)布的異常信息具有很好的及時性，如果地震行業(yè)的專家在地震預(yù)測中采用這些公眾參與式的地震異常信息，則一方面可以加強公眾參與的熱情，增加地震的異常信息源；另一方面，公眾參與式異常信息的增加，可以在地震預(yù)測決策工作中增加輔助作用。

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