1 研究背景

震情会商是我国地震预报探索实践形成的工作机制，是前兆异常认定、动态跟踪、地震预报意见产出的关键环节。2000年后陆续引入很多单机版分析预报软件，但落后的数据服务方法和各种非规范化的临时性计算程序不但消耗了大量的人力物力，而且产生了大量的简单低水平重复劳动，现有工作模式已无法满足震情监视跟踪和日常震情会商研判需求。地震会商技术平台应运而生（陈石等，2021），目前运转的数据专家地震科学版（Datist for ISPEC，简称小G）针对各级震情会商研判需求，基于“大数据”和“人工智能”技术，实现常规产品的全自动化产出。此前根据地震目录数据，利用专业软件绘制曲线、图像，人工予以识别、判定，由于不同区域背景地震活动水平不同，不同地震科技工作者的研究重点和角度有所差异，使得地震异常认定标准也各有不同。因此，有必要按照异常识别规则和定义（中国地震局监测预报司，2020），编制软件进行标准化识别。

2 研究内容及理论基础

基于地震活动异常图像定义与识别规则，以及震例总结结果和测震学预测指标体系建设的最新进展，利用实时自动推送的地震目录，研发地震空区、地震条带、震群、显著增强、地震窗等异常自动识别技术，实现实时监视区域地震活动，及时将识别结果与判定意见，根据不同需求进行定制化服务，并向相关人员及时推送判定结果。

《测震分析预测技术方法工作手册》（中国地震局监测预报司，2020）从异常定义、识别规则、典型震例、效能评估、预报程式等方面，对测震分析技术方法进行了详细阐述，为本研究奠定了坚实的理论基础，为异常自动识别技术路线提供了统一的识别规则。

3 研究结果

（1）自动识别软件实现。鉴于地震会商技术平台兼容性强的特点，可以采用不同的源代码语言，通过数据专家节点融入平台。因此。本研究分别采用Matlab、python等语言，根据《测震分析预测技术方法工作手册》（中国地震局监测预报司，2020）中对不同异常的定义和识别规则，采用适合的算法和扫描规则，实现了地震空区、条带、震群、显著增强、地震窗等5种技术方法的自动化识别。

（2）自动识别异常报告架构。根据震情跟踪需要和不同异常的侧重点，结合异常指标体系，对异常报告内容进行统一的设计。整个报告包括定义与算法、异常空间分布和结果分析（不同构造区不同震级档均有相应结果）。

（3）自动触发与信息推送。在地震会商技术平台，通过设置定时运行任务的参数来创建定时运行流程任务，编制不同流程，实现地震空区、条带、震群、显著增强、地震窗5种技术方法自动化识别软件与平台的无缝对接，并布设在云服务器端，通过流程抓取自动识别的异常图件，编制异常报告。云服务器在预设的参数满足条件后自动触发。

借助于数据专家的发微信节点功能，实现了将word、ppt、HTML等格式的报告发送到企业微信—地震科研助手—地震活动图像分析栏目。

4 结束语

从2018年地震会商技术平台建成以来，地震系统相关学科专家通过企业微信端—地震科研助手（小G）接收平台每日定时推送的报告，实现了上述5种地震活动图像的实时跟踪和异常研判。但是平台部分功能仍需优化，如：存在一些异常识别的细节问题：目录时间选取有限、部分流程未考虑干扰因素，后期需要优化流程或算法；部分流程推送的报告过于简单，还需添加内容，使报告内容更完整；部分技术方法的指标体系未加入。