近年来随着手机普及率的逐渐升高,及时甚至准确实时的获取大量手机位置数据成为可能,这有利于震后基于手机位置数据快速判断极震区位置和范围,及时辅助判定灾情信息,进行救援工作等,对于地震应急具有很大的实用性和意义。本文采用第三方移动推送服务商采集的手机位置数据,通过对活跃基站数量、活跃Wi Fi数量、无线网络联网设备数量、移动设备数量,这四种指标在地震前后数据量的变化进行分析,判断地震对地震灾区不同位置的影响程度,从而进一步对震后10分钟内快速寻找极震区的位置与大致范围进行研究。首先,本文选择了四川省阿坝州九寨沟地震、新疆博尔塔拉州精河地震、四川广元市青川地震三个地震。根据筛选条件:(1)震前30分钟内,具有有效数据的时刻大于20分钟;(2)震前30分钟内,裸数据平均值大于5;(3)震后30分钟内,超过震前平均值的数据个数小于3个。这三个筛选条件是保证指标数据连续稳定,能够实时上报数据,有一定的人口基础,并且震后指标数量下降。每个地震选取一个观测点,将地震当天与地震前一天指标数量变化进行对比,在四种指标中筛选出对地震敏感性高的指标。结果发现,活跃Wi Fi数和无线网络联网设备数在震后反应效果比其余两个指标好。其中活跃Wi Fi数的数量最多,对地震反应灵敏,但是有延迟汇报的情况,实时性一般;无线网络联网设备数对地震反应最为灵敏,数量相对活跃Wi Fi数较少,但实时性较好。活跃Wi Fi数对于确定极震区方向好,无线网络联网设备数对于确定震中位置效果好。然后,根据筛选出的敏感性高的活跃Wi Fi数和无线网络联网设备数两种指标,通过划分网格、计算变化率、插值分析等方法对九寨沟7.0级地震、西藏林芝6.9级地震、云南墨江5.9级地震、广西苍梧5.4级地震、重庆武隆5.0级地震、吉林松原4.9级地震进行分析,选出插值结果与烈度图中极震区位置大致符合的时间点和数据指标。最后,通过总结分析发现,四种指标中活跃Wi Fi数和无线网络联网设备数在震后反应效果最好,其中活跃Wi Fi数有延迟现象,但是对于确定极震区方向较好;无线网络联网设备数实时性较好,对于确定震中位置效果较好;通过文中对6个地震震例的详细分析,均能找出震后指标数据变化与烈度图拟合效果较好的数据,说明手机位置数据有一定可能应用于地震极震区的获取;每个地震中指标变化的插值结果与烈度图拟合较好的时刻,震级较大地震,震后极震区范围内指标数量相对减少,震级较小的地震,极震区范围内指标数据相对增加;论文中将变化率的插值结果分为多个区间,插值结果与烈度图拟合效果较好的是震中附近指标增加量或减少量最大的2-3个区间,说明受地震影响较大的区域与极震区的位置是相对重合的;震级大的地震变化率插值结果与烈度图拟合效果好的时刻比较早。震级大的地震拟合最好的时刻是2分钟,震级小的地震拟合较好的时刻大于5分钟。本文通过研究初步证明,手机位置数据可以应用于震后确定极震区位置和范围的研究,但尚需进一步挖掘代表性指标。同时,对于震后快速判断地震影响场的方向,震后道路的堵塞情况等多个问题的研究,也将是下一步工作的方向。