地震發(fā)生后，快速而準(zhǔn)確地識(shí)別重災(zāi)區(qū)是實(shí)施高效應(yīng)急救援與科學(xué)決策的關(guān)鍵。手機(jī)信令數(shù)據(jù)對(duì)地震擾動(dòng)具有較高敏感性，能夠及時(shí)反映地震發(fā)生前后人口活動(dòng)與通信行為的異常變化，為快速判識(shí)地震重災(zāi)區(qū)提供了重要的數(shù)據(jù)支撐?；诖?，中國(guó)地震局地質(zhì)研究所博士研究生郭欣欣，在魏本勇研究員等老師的指導(dǎo)下，基于手機(jī)信令數(shù)據(jù)與隨機(jī)森林方法構(gòu)建了一種地震影響重災(zāi)區(qū)快速判識(shí)方法。
該研究以2023年積石山Ms6.2地震為研究對(duì)象，選取基于6位GeoHash編碼格網(wǎng)（約 1.2 km×0.6 km）獲取的分鐘級(jí)手機(jī)信令數(shù)據(jù)，涵蓋Gid、Station、Wifi和Loginmac四類指標(biāo)。綜合運(yùn)用環(huán)比與同比時(shí)序變化分析、空間插值方法以及隨機(jī)森林回歸模型，系統(tǒng)刻畫震前與震后手機(jī)信令數(shù)據(jù)的時(shí)空響應(yīng)特征，模擬地震影響區(qū)的空間分布格局及其影響范圍，并結(jié)合實(shí)際震害調(diào)查結(jié)果開展交叉驗(yàn)證，以檢驗(yàn)所提出方法的可靠性與適用性。
研究結(jié)果顯示：手機(jī)信令數(shù)據(jù)具有實(shí)時(shí)性強(qiáng)、連續(xù)性高的優(yōu)勢(shì)，能夠有效捕捉地震災(zāi)害影響。對(duì)2023年積石山地震的響應(yīng)分析表明（圖1，2），地震發(fā)生后四類手機(jī)信令指標(biāo)均出現(xiàn)顯著的異常變化；不同烈度區(qū)內(nèi)，手機(jī)信令數(shù)據(jù)的響應(yīng)程度不同。
圖 1 手機(jī)信令采集設(shè)備數(shù)量環(huán)比時(shí)序變化
圖 2 不同地震烈度區(qū)內(nèi)手機(jī)信令采集設(shè)備數(shù)量的同比時(shí)序變化
利用震后1–5分鐘的手機(jī)信令異常率進(jìn)行空間插值（圖3），模擬獲得的地震影響區(qū)總體上與官方烈度圖和人員傷亡分布一致。其中，以Wifi指標(biāo)的5分鐘同比異常率表現(xiàn)最優(yōu)，不僅能夠準(zhǔn)確識(shí)別重災(zāi)區(qū)范圍，還可在同一烈度區(qū)內(nèi)進(jìn)一步區(qū)分受災(zāi)差異，提升空間精細(xì)度。
圖 3 基于手機(jī)信令數(shù)據(jù)異常率的地震影響重災(zāi)區(qū)空間模擬結(jié)果
為進(jìn)一步提升重災(zāi)區(qū)識(shí)別的穩(wěn)定性與準(zhǔn)確性，本研究繼續(xù)利用隨機(jī)森林回歸方法，基于手機(jī)信令數(shù)據(jù)異常率構(gòu)建地震烈度最優(yōu)評(píng)估模型。結(jié)果顯示，基于活躍Wifi指標(biāo)5分鐘環(huán)比異常率構(gòu)建的模型（C315）在多項(xiàng)模型評(píng)價(jià)指標(biāo)上表現(xiàn)最優(yōu)?；谠撃Ｐ湍M的積石山地震（圖4）及九寨溝地震（圖5）烈度影響場(chǎng)結(jié)果均表現(xiàn)出較好的泛化能力，初步驗(yàn)證了該方法在快速識(shí)別地震重災(zāi)區(qū)方面的可靠性與可推廣性。
圖4基于 C315 模型的積石山地震影響區(qū)模擬結(jié)果
圖 5 基于 C315 模型的九寨溝地震影響區(qū)模擬結(jié)果
我們的研究表明，基于手機(jī)信令數(shù)據(jù)的地震影響快速評(píng)估方法可在震后短時(shí)間內(nèi)有效識(shí)別重災(zāi)區(qū)，為應(yīng)急救援部署與決策提供重要支撐。未來將進(jìn)一步拓展不同區(qū)域與不同震級(jí)地震案例，持續(xù)完善評(píng)估體系，并系統(tǒng)分析地震發(fā)生時(shí)段、地形條件及基礎(chǔ)設(shè)施差異對(duì)手機(jī)信令數(shù)據(jù)響應(yīng)地震災(zāi)害的特征及其差異的影響。
該研究以“Rapid Assessment of Severely Affected Earthquake Areas Using Mobile Signaling Data and a Random Forest Approach”為題，發(fā)表于《International Journal of Disaster Risk Science》。該研究受西藏自治區(qū)科技計(jì)劃項(xiàng)目（XZ202402ZY0008）和國(guó)家自然科學(xué)基金（42177453、42077442）聯(lián)合資助。
Guo, X., Wei, B.* & Su, G. Rapid Assessment of Severely Affected Earthquake Areas Using Mobile Signaling Data and a Random Forest Approach. Int J Disaster Risk Sci 16, 1074–1100 (2025). https://doi.org/10.1007/s13753-025-00684-9
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