高质量数据集典型案例 | 地震监测预报预警多模态联合数据集

　　推荐单位：四川省数据局
　　申报单位：四川省地震局
　　一、背景
　　我国地震活动频发且致灾严重，用于地震监测预报预警数据源和产品种类较多，存在多源异构、时空分辨率不均、数据协议不统一、碎片化与敏感性并存等复杂问题，制约了人工智能技术在地震预测预警中的应用效能。我局以构建覆盖测震、地球物理、遥感等多模态数据的标准化联合数据集为目标，突破多源异构数据融合、深度学习模型构建、轻量化边缘计算等关键技术，解决数据分散存储、格式不统一等挑战，支撑地震大模型训练与多灾种实时预警技术突破。
　　二、方案和成效
　　一是通过建立分层模块化架构，整合多源异构数据。底层整合地震事件记录，连续观测记录，地震震相数据产品和地震事件目录，涵盖形变观测、地下流体观测、MODIS红外遥感等地球物理等多类数据源；中层基于数据湖技术，统一地震数据格式、异常检测、并合理补全未知区域和时序的多模态地震数据；上层面向地震监测预报预警多场景输出预训练集与测试集（超过10万条）。
　　二是研发多模态数据融合算法，持续优化模型性能。采用轻量化模型蒸馏压缩参数部署技术，实现数据的高压缩，通过增量学习持续优化模型性能，支撑人工智能开展地震预警精准性提升、地震孕育机理研究、强震危险区识别。支撑震后强地面运动预测精度提升，已服务6.5级以上强震监测算法研发，推动地震预警盲区缩小，震相自动拾取准确率提升。
　　三是形成智能化分析闭环体系，形成精准服务能力。建立支持地震波、电磁、地下水等4种核心观测数据的融合处理机制，重点解决数据时空配准和特征提取问题，通过原型验证系统形成可复制的技术方案，为能源开采保障、水库安全评估及地质灾害防治提供基础资料。
　　三、创新点
　　一是构建“数据－模型－应用”协同创新链。开展多源多模态数据融合与自适应特征提取算法与迁移学习策略，突破时空配准瓶颈。
　　二是形成“脱敏共享+增强学习”双轮驱动机制。开发轻量化预处理模型，推理延迟控制在200毫秒以内，提升小样本条件下的泛化能力。
　　三是实现“数据驱动－模型优化－系统集成－示范验证”。形成可迭代的数据维护平台，通过标准化API接口促进多源数据共享；建立全生命周期质量管理体系，引入清洗与脱敏流程，确保数据完整性和合规性，增强可信度。