1．目的及意义

地震灾害具有突发性较强，破坏性较大，社会影响深远，防御难度大，产生次生灾害和持续时间较强等特点。地震灾害的时空分布特征和聚集规律直观地反映了地震强度和影响区域，有助于灾情应对和危险性预测。对全球地震灾害数据进行收集整理，分析其空间点分布特征，并进行聚类分析，对于地震灾害的应对和防治具有重要意义。

已发地震的时空分布特征是地震研究的基础性工作，近年来，国内外研究人员从不同角度针对地震灾害的时空分布模式作了大量研究，也取得了一些成效。

近年来，国内外研究人员从不同角度采用了不同的研究方法针对地震灾害的时空分布模式作了大量研究，涉及时间统计研究、空间点模式研究和空间分布研究等诸多研究方法，也取得了不少成效，为地震的防治、应对和进一步研究提供了具有重要意义的参考。

国外研究现况：

地震的时间分布遵循离散的泊松分布，其时间在时间上是独立的，这一假说在地震研究上被广泛接受。围绕这一主题，国内外学者也展开了大量的讨论和探索研究。Sr-dan Kostic等应用非线性时间序列分析方法对塞尔维亚1970年至2011年间地震震级时间分布的潜在模式进行研究，验证了塞尔维亚1970年至2011年间地震震级的随机分布。Yosihiko Ogata在对地震发生的时空点过程模型研究过程中，同样认为地震的发生在时间的分布上符合泊松分布，其中余震活动符合非平稳过程的泊松分布。由此，我们可以认为地震的发生时间是随机且难以预测的，进行全球地震灾害的时间序列分析意义不大。

关于地震的空间分布，其研究亦十分丰富，Sanja Scitovski考虑了将基于密度的聚类算法Rough-DBSCAN应用于地震区划的可能性； Yosihiko Ogata采用点过程残差分析法进行了余震空间分布的模型研究；Y. Y. Kagan等探索了不同分支模型在地震聚类分区的应用。主要的研究方向还是在地震分区上，通过对地震的时空数据进行分析从而划分地震区，可以有效地为地区建设和防震规划提供数据参考，从而提高地震灾情应对效率。

国内研究现况：

国内的地震灾害空间分布模式分析亦讨论颇多，运用的分析方法也各有特色。高冬艳将GIS系统与空间点模式的研究方法进行结合，运用G、F、J、K、L等多种距离函数进行点模式分析和对比，从多角度研究了云南地区地震的空间分布的描述性统计特征与空间点模式；徐伟进在2012年研究了地震空间丛集特征和空间点分布模式，并且在2016年应用Neyman-Scott（Archibald，1984）空间丛集过程及相似的点过程模型检验了地震空间分布模型；郑文峰等（2015年）借助现有空间点模式分析方法进行描述强震与非强震之间特性的空间相关性方法探索；李思颖则基于Moran’sI指数等空间分析的方法对地震数据进行研究……国内关于地震的空间分布研究主要的研究方向还是地震灾害的空间点模式研究，以及地震灾害的空间描述性统计分析和通过对地震灾害的空间聚类分析进行空间分布模型构建。{title}

2. 研究的基本内容与方案

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基本内容：

本课题在此背景下，拟收集近年来全球地震灾害统计数据和地震震中点数据等地震目录数据，进行数据标准化整理以确保分析数据有效性，减少分析误差。通过构建可用的基于R语言的空间点模式分析模型以判断全球地震灾害点的分布趋势与分布状态，再及基于K-means算法的空间聚类分析模型对全球地震灾难进行空间聚类分析，从而进行地震分区，得到全球地震灾害的空间分布特征。

以期通过对得到的空间分布特征进行评价和总结，探索全球地震灾害高发区与分布区，从而为全球地震灾害评估和预测提供有效的技术依据，为进一步研究地震灾害时空机制提供新的模式和数据参考。