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  地震地磁观测与研究  2017, Vol. 38 Issue (6): 122-130  DOI: 10.3969/j.issn.1003-3246.2017.06.021
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引用本文  

王红蕾, 冯录刚, 边鹏飞, 等. 地震监测信息综合数据库建设[J]. 地震地磁观测与研究, 2017, 38(6): 122-130. DOI: 10.3969/j.issn.1003-3246.2017.06.021.
Wang Honglei, Feng Lugang, Bian Pengfei, et al. Database construction and application on earthquake monitoring data[J]. Seismological and Geomagnetic Observation and Research, 2017, 38(6): 122-130. DOI: 10.3969/j.issn.1003-3246.2017.06.021.

基金项目

河北省科技支撑计划(项目编号:14275403D);河北省地震局地震科技星火计划

作者简介

王红蕾(1981—), 女, 高级工程师, 从事地震信息网络工作.E-mai:whl@eq-he.ac.cn

文章历史

本文收到日期:2017-04-17
地震监测信息综合数据库建设
王红蕾 , 冯录刚 , 边鹏飞 , 蒋宏毅     
中国石家庄 050021 河北省地震局
摘要:地震监测数据是进行地震分析预测及其他地球科学研究的基础。在分析原有数据特征基础上,整合地震前兆数据、测震观测数据、地震台站信息等数据,建立河北省地震监测信息综合数据库,研制基于地震信息综合数据库的数据共享服务平台,为监测预报、应急救援和地震科学研究等提供及时、稳定、安全的基础数据服务。
关键词前兆    测震    数据共享    数据库    
Database construction and application on earthquake monitoring data
Wang Honglei, Feng Lugang, Bian Pengfei, Jiang Hongyi     
Hebei Earthquake Agency, Shijiazhuang 050021, China
Abstract: Earthquake monitoring data are the basis for the earthquake analysis and prediction. We build the integrated seismic database which including the precursory data, seismic data, station information etc. A data-sharing platform is also established based on the database that would provide services for earthquake prediction and earthquake emergency response.
Key Words: precursory    seismometry    data-sharing    database    Oracle    
0 引言

地震监测是地震部门核心业务的基础。地震监测信息包含由测震台网和前兆台网产出的含测震、地磁、地电、流体、形变等学科的观测数据和产品。经过“八五”“首都圈”“九五”“十五”“中国地震背景场探测”等一系列工程的实施,河北省地震局建立了由73个测震台站、107个强震台站和50个前兆台站组成的地震监测网络。此外,建成Sybase地震数据库、Sql Server“九五”前兆数字数据库、Oracle“十五”前兆数字数据库,以及Mysql“十五”测震数字数据库,在测震、前兆等各类数据的汇集交换、存储管理和共享服务中发挥了重要作用(李永庆,2011王红蕾,2015)。随着观测仪器和观测方法的改进,监测数据管理在以下几方面逐步暴露出问题:①各学科监测系统产出的观测数据和产品越来越多,由于未建立面向服务的地震信息综合数据库,不同程度地存在数据存储管理零散、分散,共享服务不便,甚至对监测环节工作产生干扰等问题;②由于缺乏数据综合存储管理的统一行业规程,新建的高性能综合数据存储平台尚未充分发挥作用;③Sybase数据库使用的硬件载体由于年久失修,故障高发,急需将数据库向新的数据存储平台迁移。

本研究整合地震前兆、测震各类观测数据,建立地震监测信息综合数据库,并研制基于信息综合数据库的数据共享服务平台,充分发挥新建高性能综合数据平台(Oracle数据库+2台IBM p5小型机集群服务器+ EMC盘阵)的作用(周娜,2013),显著提高数据存储的安全性和服务的稳定性,全面、实时产出地震观测数据,更方便、快捷地为地震分析预报及其他地球科学研究提供服务。

1 数据库建设思路及原则 1.1 建设思路

明确地震监测数据分类是构建地震监测信息综合数据库的前提。20世纪50年代至60年代初,地震测项以测震、地磁为主。1966年邢台地震后,发展重力、地磁、地电、大地形变、地应力应变、地下水水位、水温、水氡、水汞等测项,统称为地震前兆测项。20世纪90年代末至21世纪初,“中国地震背景场探测”项目,把地震监测划分为“测震、形变、地磁、重力、地电、地下流体、强震动”等7大项(刘瑞丰,2016)。

以“十五”数字地震观测网络项目建立的Oracle数据库为载体,从5个方面进行数据整合:①基于Sybase数据库平台的地震前兆模拟观测数据;②基于Sql Server数据库平台的“九五”地震前兆数字观测数据;③基于Oracle数据平台的“十五”地震前兆数字观测数据;④Mysql数据平台的测震数字观测数据;⑤邢台、唐山序列地震目录、河北地震目录、全国地震目录等地震目录。

1.2 设计原则

(1)地震前兆数据库结构设计原则包含5个方面:①库结构一致性原则。台站、区域中心、学科中心和国家中心的数据库结构一致;②交换一致性原则。数据交换的数据主体部分与数据库存储的数据主体部分结构一致;③表结构一致性原则。数据主体存储表的结构与观测仪器的类型无关,即观测仪器的变化不对表结构造成影响;④数据信息关联性原则。前兆数据应与前兆仪器观测特性的变化、观测日志、事件、异常落实与处理等信息相关联;⑤命名一致性原则。对各台站、区域中心、学科中心和国家中心前兆数据库按统一规则命名。

(2)地震前兆数据库建库原则。每个台站、区域中心和学科中心建立一个数据库,将模拟前兆数据、数字化原始前兆数据、数字化预处理前兆数据、流动观测数据(水准、重力、跨断层场地、GPS、地磁、地电、流体等)、产品数据放在同一库中进行管理,不同类型的数据表通过表名标识。

(3)前兆数据库建表原则。表包括数据表、日志表和数据字典3大类。数据表和日志表按模拟观测和数字化观测2种方式建立2套表。对于每一套表,数据表以测项分量为最小管理单元,按测项和采样率分别建表,将不同台站相同测项相同采样率的数据放在1个表中。按采样率分别建日(均)值表、小时值表、分钟值表、秒值表、事件数据表。日志表与数据表相对应,按测项建表,将不同台站相同测项(仪器)的日志条目放在一个表中。日志表包括观测日志表和仪器运行日志表,模拟观测记录图件表也作为日志表的一种。

结合数据入库和数据使用2个环节的应用特点,参照《中国数字测震台网数据规范》设计库结构、表结构,构建测震数据库,共建成台网参数表、台站参数表、通道参数表、仪器字典表、单位字典表、地震目录表和地震震相表等8张数据表。

2 前兆模拟、“九五”数字观测数据整合 2.1 Sybase模拟数据库整合

河北省Sybase前兆模拟数据库于2000年建立,存放河北省及部分邻省地震台站观测以来的模拟观测数据。最早的前兆观测项目为开始于1967年的大柏舍地电阻率。目前共存储88个地震台站、86个测项(包括辅助观测)的日均值和整点值前兆观测数据。

Sybase前兆模拟数据库与“十五”前兆数字数据库使用的数据表结构、台站代码、侧项代码、缺数标记等有所不同,主要表现在:①2个数据库的台站代码和测项代码不相同。Sybase模拟数据库中的台站代码用6位数字表示,其中第6位用来区分同一个台站的2个相同测项。“十五”Oracle数字数据库。用测点区分同一个台站的2个相同测项。在数据导入过程中,要进行台站和测项代码转换,需建立地震台站和测项代码转换表。见表 1表 2;②数据表结构不同,在Sybase模拟数据库中,存储日均值、整点值、分钟值的字段类型均为numeric,每天、每小时、每分钟的观测数据在数据表中各占1行。在“十五”Oracle数字数据库中,存储日均值、整点值的字段类型为varchar,分钟值字段类型为clob,日均值、整点值、分钟值数据均为1天的数据,在数据表中占1行,整点值和分钟值的数据用空格分开;③Sybase模拟数据库用NULL表示缺数,Oracle数据库用NULLALL表示1天缺数,用NULL表示缺数1 h或1 min。

表 1 地震台站代码转换信息表 Tab.1 Station code conversion table
表 2 测项代码转换信息表 Tab.2 Item code conversion table

根据以上特征研制数据整合软件,完成Sybase数据库平台的地震前兆模拟观测数据到地震信息综合数据库的数据整合,数据总量为600 M。

2.2 Sql Server“九五”数据库整合

河北省地震局Sql Server前兆“九五”数字数据库于2001年建立,存放河北省前兆“九五”数字观测数据,最早的前兆观测数据始于2001年。目前共有36个地震台站、57个测项(包括辅助观测)原始、预处理的日均值、整点值、分钟值前兆观测数据。

Sql Server前兆“九五”数字数据库与“十五”前兆数字数据库使用的数据表结构、台站代码、侧向代码、缺数标记等有所不同,主要表现在:①前兆“九五”数字数据库以汉字命名台站和测项代码,“十五”前兆数字数据库以数字命名台站和测项代码,在数据导入过程中,要进行台站和测项代码转换,为此需要建立地震台站和测项代码转换表,见表 3表 4;②数据表结构不同,在Sql Server“九五”数据库中,存储日均值、整点值、分钟值的字段类型都是numeric,每天、每小时、每分钟的观测数据在数据表中各占1行,在“十五”Oracle数字数据库中,存储日均值、整点值的字段类型为varchar,分钟值字段类型为clob,无论是日均值还是整点值、分钟值数据都是1天的数据在数据表中占1行,整点值和分钟值的数据都是用空格来分开;③Sql Server“九五”数字数据库用999999表示缺数,“十五”Oracle数字数据库用NULLALL表示一天缺数,用null表示缺数1 h或1 min。

表 3 地震台站代码转换信息表 Tab.3 Station code conversion table
表 4 测项代码转换信息表 Tab.4 Item code conversion table

根据以上特征研制数据整合软件,完成Sql Server数据库平台的“九五”地震前兆数字观测数据到地震信息综合数据库的整合,数据总量25 G。

3 前兆、测震“十五”地震观测数据整合 3.1 前兆生产数据库整合

地震信息综合数据库和前兆生产数据库使用Oracle据库平台,因此,本研究使用功能强、效率高的Oracle数据库语言PL/SQL,开发用于前兆生产数据库与信息综合数据库之间进行复制的数据库复制软件。在信息综合数据库创建连接前兆生产数据库的公共数据库链,数据库链包含前兆生产数据库服务器地址、端口号、数据库名、用户名、口令这些信息,信息综合数据库中的PL/SQL语言程序通过数据库链访问前兆生产数据库。

对于前兆生产数据库的观测数据表采取增量复制方法。每个数据表均有1个名为date_index的标志字段,该字段是数字型,数据表每增加或修改1条记录,该表中date_index字段的最大值加1。利用该数据表特性,每次数据复制后,把数据表中date_index字段的最大值存入信息综合数据库复制软件日志表,下次复制前与日志表中对应数值进行比较,若数据库表中date_index字段值大,则执行复制程序,实现增量复制。

对于前兆台站信息、测项信息等数据字典表采取逐条记录比对复制的方法。由于数据字典表的记录条数较少,增、删、改操作不多,因此,对前兆、测震生产数据库数据字典采用逐条比较实现数据复制。

通过创建数据库作业程序,前兆数据库复制程序每天定时启动完成数据复制。截至2017年3月,复制前兆生产数据库中包括日均值、整点值、分钟值、秒值采样率在内的235个原始、预处理、产品数据表及台站信息表、测项信息表在内的28个数据字典表。

3.2 测震“十五”生产数据库整合

测震生产数据库使用Mysql数据库平台,本研究采用Java语言开发用于测震生产数据库与综合数据库之间进行复制的数据库软件。

测震生产数据库的地震目录表、地震震相表等观测数据表均有发震时刻或震相到时等时间字段,利用该特性,每次数据复制,首先读取信息综合数据库数据表中的时间字段最大值,复制测震生产数据库观测数据表中时间大于该值的记录,从而实现增量复制。对综合数据库和测震生产数据库观测数据表,只限于最近3个月的观测数据,逐条进行比较,实现数据修改和删除的复制。对于测震台站信息、测项信息等数据字典表,采取逐条记录比对复制的方法。

通过创建数据库作业程序,测震数据库复制程序每天定时启动完成数据复制。复制测震生产数据库包括地震目录、震级、震相在内的8个数据表。本研究同时整合邢台地震序列、唐山地震序列、河间地震序列、历史强震目录等地震目录。目前河北省地震信息综合数据库数据总量为174 G。

4 地震数据共享服务平台

为完善地震科学数据共享与服务,在建立河北省地震监测信息综合数据库基础上,经过对数据的关联分析和融合利用,开发地震数据共享服务平台。

4.1 平台概况

地震数据共享服务平台以河北省地震监测信息综合数据库为主题数据源,使用Java语言,采用B/S模式,用智能化的数据检索、可视化的信息展示以及网络化的产品分发,实现地震科学数据的传播(朱晓,2011)。平台包括台站信息、前兆数据、测震数据、后台管理、系统设置等6个栏目,可实现地震观测数据显示、查询、检索、绘图、分析、下载等服务功能,并使用百度地图绘制震中分布图、台站分布图、地震异常分布图等。

4.2 平台核心功能 4.2.1 地震前兆数据个性化定制。

综合数据库中地震前兆数据类型有预处理、原始、产品3种,不同学科又有若干测项分量,对于特定用户,根据工作需求往往只需查看某部分数据。所谓“前兆数据个性化定制”,指的是用户定制地震前兆数据库中某类数据,该用户登录后,系统将前期设置的数据集中展现出来。

进入“前兆数据设置”功能菜单,系统自动分析并展示有价值的数据,用户根据数据类型(预处理、原始、产品)、台站代码、测项分量代码等进行查询并双击选择数据,重新命名、保存即可。系统用不同颜色标识已选数据,见图 1(a)

图 1 前兆数据服务展示 (a) 前兆数据个性化定制;(b) 多测项数据图展示;(c) 测项数据曲线 Fig.1 Precursory data service
4.2.2 地震前兆数据服务。

用户根据数据类别选择后,系统会出现定制好的数据项目信息,选择要查看的测项,界面中央显示该测项的数据曲线图,支持多图显示,见图 1(b)。用户可方便快捷地对曲线图中数据进行系列操作,如:时间向前向后移动、显示区间扩展和收缩、异常数据消峰、修改数据值、导出数据等。

(1)向前向后移动。曲线图的时间坐标可根据需要“向前”或“向后”调整[图 1(c)下方蓝色箭头按钮],数据随之根据时间前后移动,移动数量与采样率有关,小时值移动1个月数据,日均值移动1年数据,分钟值移动1天数据,秒值移动1小时数据。可以直接调整图形上方的时间区间,自定义显示时间范围,见图 1(b)上方灰色时间区。

(2)扩展和收缩。通过扩展和收缩按钮,可以实现加载更多或者更少数据;加载的数据量与采样率有关,小时值扩展1个月数据,日均值扩展1年数据,分钟值扩展1天数据,秒值扩展1小时数据,该操作同时会影响数据的前后移动范围。

(3)异常数据消峰。数据曲线中如果出现特别突出的异常数据,如大幅突跳、明显阶跃等,用户在进行异常识别后可以通过鼠标选择、定位数据,点击“消峰”按钮,支持多次点击,逐步消除异常数据。

(4)设置异常数据。用户若发现某些数据异常,可点击下方的“设置异常”按钮,将数据设置为异常数据,支持添加备注功能,该异常可在异常分布图中显示。

(5)修改数据。在曲线图中,随着鼠标的移动,曲线数值动态显示,点击固定一个数值后,在工具条中进行修改,见图 1(b)右下角数值框。

(6)导出数据。数据曲线图可以实现下载,保存为JPG、PNG等格式的图片,还可以导出JSON、XML等格式的数据。

4.2.3 前兆台站信息查询与展示。

用户可以根据台站代码、经纬度范围、高程等数据,查询前兆台站及台站分布图,在查询结果列表或分布图中点击相应台站,即可查看该台站详细信息:地理位置、地质条件、自然地理、气候特征以及台站建设报告和台站平面分布图和测点分布图等。在查询结果中,有异常数据的台站以红色高亮显示。

4.2.4 测震数据服务。

基于综合数据库测震数据信息,平台提供地震目录查询、震中分布图展示、MT图绘制、台站查询、分布图展示及数据下载功能。部分功能见图 2

图 2 测震数据服务展示 (a) 地震目录查询;(b) MT Fig.2 Seismic data service
5 结束语

近年来,防震减灾信息化建设取得较大进展,但与国家信息化发展战略、防震减灾事业发展和社会公众需求相比,仍存在一定差距。如何将地震数据这一重要的战略资源科学集成、开放共享、有效服务是目前面临的热点问题。本研究以服务为导向,将信息化的理念、思维、技术、模式融入地震监测业务和服务等方面,对河北省历史监测数据和在线数据进行高效采集、深度挖掘和有效整合,通过综合数据库的建立和地震数据共享服务平台的研制,推进跨部门数据资源共享,实现地震数据在线存储、融合处理、快速计算和综合服务,既可保障专业数据库安全,又可为广大科研人员提供快速、可靠的地震数据共享服务。

参考文献
李永庆, 冯录刚, 等. 数据共享网站开发与应用[M]. 北京: 科学出版社, 2011.
刘瑞丰. 中国地震台网的建设与发展[J]. 地震地磁观测与研究, 2016, 37(4): 2-201.
王红蕾, 边鹏飞, 蒋宏毅, 等. 基于Oracle的河北省地震台网信息服务平台[J]. 地震地磁观测与研究, 2015, 36(5): 116-120.
周娜, 李永红, 李晓京, 等. 地震行业Oracle数据库维护现状分析及对策[J]. 震灾防御技术, 2013, 8(2): 216-220. DOI:10.11899/zzfy20130212
朱晓, 等. Java Web开发学习手册[M]. 北京: 电子工业出版社, 2011.