依托中国知网全文数据库，2024年12月11日以“地震预警”为主题，共检索出1235篇期刊论文，剔除消息、资讯，以及作者署名、摘要、关键词等元数据不完整的文章后，共获取818篇研究性论文，作为本研究的有效样本。

通过文献计量学方法分析、统计和可视化我国地震预警研究领域内的文献特征，客观揭示国内地震预警研究的整体图景。选择CiteSpace作为研究工具，通过作者、机构和关键词多维度网络分析、突现词检测和关键词聚类，探究国内地震预警的主要作者与机构的合作情况、当前研究热点与前沿方向。

研究地震预警的论文年发文量（图1）存在明显的阶段性特性。2004年以前的发文量较少，且不是每年都有相关的研究成果，2004—2012年的发文量缓慢增长，年发文量不超过30篇，2013年以来呈现快速增加的趋势，2024年发文量达到了最大值。

图1 地震预警研究文献年度分布情况Fig.1 Annual distribution statistics of research literature on earthquake early warning

818篇论文共有1746位作者，其中1242位作者仅发表1篇论文，有283位作者发表了2篇论文，发文量最大的作者为李山有共发表了47篇论文（表1）。对作者进行共现分析可以了解作者之间的合作情况。在共现网络图谱中，节点的大小代表了该词的词频，节点间的连线代表两个词同时出现，连线的粗细则代表了词与词之间的共现值大小。作者共现图谱（图2）包含297个节点和406条连线，网络密度为0.0092，说明作者之间合作较少，发文作者整体呈现较分散的特征。图谱中最大的网络由40个节点组成，这些节点包含了14位发文量靠前的作者，发文量靠前的作者中，仅刘希强、李小军和杨林3位作者分属在3个不同的合作网络中，这说明高产作者之间的合作更多。综上，国内地震预警的研究作者呈现“大体分散、局部集中”的状态。

表1 发文量≥10篇的作者Table 1 Authors with more than 10 papers published

图2 作者共现图谱Fig.2 Co-occurrence map of authors on earthquake early warning

地震预警的研究机构形成了“地震局-高校-企业”的合作生态。发文量排名前5位的研究机构分别为福建省地震局（58篇）、中国地震局地球物理研究所（52篇）、中国地震局工程力学研究所（51篇）、中国地震台网中心（48篇）和云南省地震局（28篇），这些机构都是地震系统单位，这说明我国开展地震预警研究的主力军在地震系统。研究机构共现图谱（图3）包含389个节点和344条连线，网络密度为0.0048，说明研究机构之间合作较少，发文机构整体非常分散。图谱中存在一个规模较大的研究机构合作网络，该网络包含了发文量排名前5的所有机构，这说明高产研究机构间的合作更广泛。

综合关键词的频次、突现词和聚类情况，可以将当前研究热点归纳为以下4类：

（1）地震震级估算。地震震级作为地震大小的衡量标准，是地震预警系统产出的重要指标之一。地震震级估算是地震预警的重要中间环节。相较于常规震级计算方法，地震预警震级计算称得上是“实时”震级计算。由于地震预警对时效性的高度要求，一般仅能利用有限台站的P波初始记录信息进行震级估算，这就要求震级估算的时间和精度要进行平衡。地震预警震级计算方法大致可分为3类^[2，7-8]：与周期（频率）相关的算法，如τ^maxP 、τ_C方法；与幅值相关的算法，如M_L10、P_d、波形包络算法等；与强度有关的算法，如烈度震级M_I、累积绝对速度值CAV等。其中我国国家地震烈度速报与预警系统中主要采用的是τ ^maxP 、 τ _C和P_d方法^[1]。多位学者^[9-11]对各地地震预警系统的预警震级进行了分析和检验，结果表明系统产出的结果较好，能够满足国家烈度速报与预警工程对重点预警区的要求。

（2）人工智能地震预警研究。人工智能作为计算机科学的一个重要分支，已被应用于地震科学的各个领域。以深度学习和机器学习为代表的人工智能技术在地震预警领域取得了显著进展。①地震初动识别和检测。贾佳等^[12]和罗仁昱等^[13]对机器学习在地震事件自动检测中的应用进行了研究。廖诗荣等^[14]开发了一套基于深度学习的实时智能地震处理系统，实现了地震检测、到时拾取、震相关联、地震定位和震级测定功能。廖吉安^[15]基于深度机器学习方法提出的P波捡拾算法具有较低误捡拾率。②地震预警震级估算。宋晋东等^[16]和朱景宝等^[17-18]基于机器学习对典型地震预警震级进行了估算，江炳根等^[19]基于卷积神经网络建立的CNN-M模型具有稳定可靠的预警震级持续估算能力。③地震烈度估算。李山有等^[20-21]基于长短时记忆神经网络建立单台仪器地震烈度预测模型和现地烈度实时估算模型，丁祎天等^[22]建立多参数驱动机器学习的实时地震烈度预测模型，实践证明这些模型均改善了仪器地震烈度预测的准确性。相较于一般的烈度阈值判别方法，李山有等^[23]提出的基于极限梯度提升树的现地烈度阈值实时判别模型具有更高的精度。④地震动峰值估计。朱景宝等^[24]基于机器学习和迁移学习方法建立中国的现地地震动峰值预测模型，测试结果和震例分析表明该方法在一定程度上可以提高现地地震预警地震动峰值预测的可靠性。宋晋东等^[25]和余聪等^[26]基于支持向量机构建的地震动峰值预测模型同样也有类似的结果。

（3）地震预警服务研究。地震预警服务是指根据地震预警技术系统的产出结果，由预警发布部门将地震事件信息发送至公众、工程、政府等预警对象，并以声音、图示、文字等多种形式进行预警，预警服务对象据此采取应急避险措施^[6]。地震预警能否发挥出减灾效能，预警服务的可达性是一个重要影响因素。地震预警服务的可达性，包括精准的地震预警信息形成、预警信息能否有效传递、受众是否进行过有效的灾前教育和预防演练等方面。^[6]具体而言，地震预警服务包括设备安装、信息内容、发布方式、科普培训等^[6]。李纪恩和贾鹏民^[27]对地震预警信息发布与传播立法中涉及的几个主要问题进行了剖析。曾露等^[5]对国内外地震预警服务的现状进行了对比分析，并提出提升预警服务的对策建议。丁晶等^[28]对预警信息的接收策略、发布策略、响应策略以及策略的具体设置等预警服务策略进行了分析。

（4）高速铁路地震预警研究。高速铁路地震预警是地震预警应用的典型应用场景之一。高速铁路地震预警系统是高速铁路运营环境安全监测系统的重要组成部分^[29]。由于高速铁路的特殊性，对地震预警及控制系统的实时性及时效性有着较为严格的要求。多位学者^[30-31]围绕高速铁路地震预警系统的组成、定位方法、关键参数、安全控制、紧急处置等进行了研究和讨论。支持向量机^[32]、数字孪生技术^[33]、分形维数^[34]等新方法的应用也取得了显著成果。杨林等^[35]、刘青红等^[29]提出高速铁路预警系统与地震台网的融合（联合）预警，进而提高高速铁路预警的速度和处置效率，提升高速铁路运营环境安全监测系统的智能化水平。

从地震预警的发文量可以看出研究热度还在持续上升，2024年的发文量更是达到了最高值。从关键词突现的数量可以看出研究主题的变化， 2000—2009年和2010—2019年各产生了5个突现词，2020—2024年产生了6个突现词，这说明新的研究主题的更新更快。地震预警已由理论研究、系统建设过渡到系统应用、服务深化阶段。研究主题也从预警系统建设逐渐过渡到信息发布、机器学习、应急广播等多元融合的主题。为更大化发挥地震预警的减灾效果，以下2个方面可以作为未来关注的研究方向：

（1）地震预警新方法。地震预警原理自身的局限性，导致存在“预警盲区”的可能，且在破坏越严重的地区可提供的预警时间越短、提供预警时间长的地区破坏相对较轻；同时技术本身的局限性导致存在“漏报”和“误报”的风险，在处理“快”和“准”的矛盾中会导致超发布区和漏发布区^[5]。为此，从技术层面需关注地震预警新方法。①优化和更新地震预警算法，提高预警震级和烈度的准确性。②引入人工智能和交叉验证机制，排除非地震干扰，降低误报率；综合考虑“经济-安全”之间的关系，平衡误报率和漏报率。③在偏远地区和现有台网稀疏地区布设地震监测传感器，提高地震监测台网密度，持续推进利用手机传感器、新型传感器的地震监测预警技术创新，扩大预警覆盖范围，减小预警盲区。④综合卫星遥感监测技术、电磁监测等其他监测手段提高预警系统的综合性能，提高预警系统在通信中断或恶劣环境等极端条件下的稳定性。

（2）地震预警服务精细化。由于不同地区、不同人群对地震预警信息的敏感度和接受度存在差异，不同场景对地震预警信息的需求也存在不同，为此，需关注地震预警服务精细化。①预警服务内容的精细化。针对公众、政府部门、工程项目、行业用户分类分级提供不同形式、不同级别的预警信息，并以声音、图示、文字等进行提示。拓展地震烈度估算、地震动峰值估计在不同行业的新应用，可提供定制化服务。②预警服务渠道的多元化。继续优化和完善专业终端、电视、应急广播、手机、通信网络、融媒体等预警信息发布渠道，增加各类渠道的覆盖范围。研发和更新预警专业终端，并对其安装场所、安装方式、供电方式、运维模式进行规范。可与公共设施现有相关系统进行预警信息共享，实现实时警报。③预警服务处置的规范化。完善地震预警业务法律法规，明确地震预警信息的发布主体、触发条件以及预警信息内容、发布对象、社会协同、法律责任等，为全社会提供法律保障。制定行业地震预警响应标准，规范应急演练和预警处置。④预警服务模式的创新化。加强行业融合预警，针对高铁、机场、危化品企业、国防工程、城市生命线工程、特殊行业等开展专业地震预警应用。分类开展地震预警科普和应急演练，提高不同人群对地震预警的信任度，理解地震预警存在的不足。针对典型场景不同震级提供决策模拟训练，并提供地震应急响应、灾害管理咨询等个性化避灾指导。开发特殊预警设备（如触觉预警设备），服务特殊人群。⑤地震预警服务反馈的智能化。从社会学、心理学等角度研究预警后公众响应特征、情感态势、心理干预情况，以便动态调整预警信息发布策略。基于用户满意度对不同的预警发布渠道进行评价，迭代优化系统推送内容和时机。