云南地震灾害受伤人数快速评估方法

和仕芳, 于江, 余庆坤, 张方浩, 邓树荣, 杜浩国

和仕芳，于江，余庆坤, 等. 云南地震灾害受伤人数快速评估方法[J]. 华北地震科学，2020, 38（3）：60-68. doi:10.3969/j.issn. 1003−1375.2020.03.011.
引用本文: 和仕芳，于江，余庆坤, 等. 云南地震灾害受伤人数快速评估方法[J]. 华北地震科学，2020, 38（3）：60-68. doi:10.3969/j.issn. 1003−1375.2020.03.011.
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HE Shifang，YU Jiang，YU Qingkun, et al. Fast Assessment for the Number of the Injured in Yunnan Earthquake Disaster[J]. North China Earthqauke Sciences，2020, 38（3）：60-68. doi:10.3969/j.issn.1003−1375.2020.03.011.
Citation: HE Shifang，YU Jiang，YU Qingkun, et al. Fast Assessment for the Number of the Injured in Yunnan Earthquake Disaster[J]. North China Earthqauke Sciences，2020, 38（3）：60-68. doi:10.3969/j.issn.1003−1375.2020.03.011.
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云南地震灾害受伤人数快速评估方法

  • 云南省地震局，昆明 650224

基金项目: 国家重点研发计划课题“川滇地震重点监视防御区应急协同技术示范”（2018YFC1504505）；2017年云南省地震局青年基金“云南地区地震灾害受伤人数快速评估方法研究”（2017k15）
详细信息
    作者简介:

    和仕芳（1989—），女，云南丽江人，工程师，主要从事地震应急研究. E-mail：819314269@qq.com

  • 中图分类号: P315.941

Fast Assessment for the Number of the Injured in Yunnan Earthquake Disaster

  • Yunnan Earthquake Agency, Kunming 650224, China

摘要

    摘要
  • 摘要: 利用1900年以来云南地区历史地震灾害人员受伤数据，初步分析了地震受伤人数与震级、烈度、发震时间、人口密度和次生灾害之间的关系；基于云南地震灾害的区域差异突出的特点，选取人口密度、地均GDP、地质灾害易发性作为风险评估指标，运用重分类、层次分析法和GIS空间分析法将云南地区地震灾害人员受伤风险分为地震灾害人员受伤高风险区、地震灾害人员受伤中风险区和地震灾害人员受伤低风险区；采用最小二乘法拟合建立了各风险区地震受伤人数关于震级和极震区烈度的评估模型，并通过2008年以来26次地震对模型进行了检验，结果表明两种地震受伤评估模型均具有一定可靠性，可用于震后1～2 h内快速评估地震受伤人数。
    Abstract: In this paper we firstly analyze the correlation between the number of the injured and the factors such as magnitude, intensity, original time, population density, and the secondary disasters in the earthquake events in Yunnan since 1900. Considering the earthquake disasters' distinct regional differences in Yunnan, we set population density, GDP per square kilometer, and geological disaster susceptibility as risk assessment indexes, and by using secondary classification method, analytic hierarchy process, and GIS spatial analysis method, we divide Yunnan into 3 parts: high-risk area, medium-risk area, and low-risk area to illustrate the people's injury risk. Then in these three areas, we successively fit the relationship between the number of the injured and the magnitude, the intensity in meizoseismal area using Least Square method and get two evaluation models. Finally we use the two models to assess the number of the injured people in the 26 historical earthquake events since 2008. Comparing the assessment results with the actual number, we find that the two models are reliable for the fast assessment of the number of the injured in 1 ~ 2 hours after the earthquake.
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  • 0   引言

    破坏性地震发生后第一时间做出的人员伤亡评估，对应急主管部门迅速启动应急预案和组织开展救援具有重要的指导意义[1]。前人对地震人员伤亡做了广泛的研究，但是以往的地震伤亡快速评估模型主要是对地震死亡人数进行快速评估，专门针对地震受伤人数快速评估的研究相对较少。而灾区的受伤人数是影响地震应急物资需求量的一个关键因素，震后对地震受伤人数的快速估计，可为地震应急物资和医疗救援人力安排提供重要参考[2]。

    目前国内外对地震受伤人数的评估研究，主要有两大类，一类是基于地震受伤人数与死亡人数比的经验统计关系，通过评估的死亡人数对受伤人数间接评估。比如，20世纪80年代，美国联邦紧急事务管理局推出的ATC-13震害矩阵中，重伤、轻伤人数和死亡人数的比值为30∶4∶1；美国推出的HAZUS（2003）地震损失软件，将具有死亡危险的受伤和需要就医的重伤与死亡人数的比值设置为0.5∶2∶1[3]；肖光先提出了关于烈度、房屋破坏数和人口密度的经验法评估死亡人数模型，受伤人数按照死亡人数的3倍估算[4]；1991年尹之潜提出以房屋破坏比为参数的死亡模型，受伤人数取死亡人数的3～5倍[5]；张丽军等给出关于烈度、发震时间和建筑物损坏率的死亡评估模型，重伤人数取死亡人数的4倍[6]；施伟华等给出了不同烈度死亡人数与重伤和轻伤的比例[7]；刘金龙等给出基于震中烈度的人员死亡评估模型，重伤人数采用重伤人数与死亡人数比值估算，其比值与烈度成线性函数关系[8]；另一类是直接给出受伤人数评估模型，主要是以经验回归或基于建筑物易损性的模型为主。例如，尹之潜以烈度、建筑物破坏率为参数分别建立了白天和夜间的受伤人数评估模型[9]；高惠瑛等、张洁等利用线性回归方法分震级档建立了关于房屋破坏面积、人口密度和发震时间的地震受伤人数评估模型[10-11]；陈洪富等根据2010年玉树7.1级地震得到受伤率与烈度关系的模型[12]；任宁宁等利用粗糙集约简评价指标、建立最小二乘支持向量回归机预测模型预测死亡人数和重伤人数[13]；李媛媛等通过假设条件对HAZUS模型进行简化，以汶川地震为案例对人员伤亡进行了预测[1]；李梦欣根据1995—2017年云南5.0级以上地震，通过SPSS进行多元非线性回归得到地震受伤人数关于烈度、人口密度、六度区以上面积的模型[2]；郑山锁等给出不同时段人员在室率和不同结构破坏状态下的伤亡率模型[14]。

    当前云南省地震应急指挥技术系统采用的是施伟华关于烈度的死亡与受伤比矩阵[7,15]和尹之潜基于建筑物易损性的模型[9]来评估地震受伤人数。施伟华模型通过死亡人数和烈度间接评估受伤人数，尹之潜模型评估则需要详细的建筑物数据。本文基于云南历史地震人员受伤资料，分析地震中人员受伤影响因素，利用重分类、层次分析法和GIS空间分析方法对云南地区地震人员受伤风险进行评估分区，并通过最小二乘法拟合建立各分区的地震受伤人数评估模型，旨在探索一种快速、简单又较为准确的地震受伤人数快速评估方法。

    1   历史震害数据

    早期地震的记录资料较少，云南地区自1992年开始正式开展地震灾害损失评估，积累的震例资料较为丰富[16]。本文收集了1900—2018年云南地区有人员伤亡记录的地震资料共134次，其中1992年以前的震例资料包括震级、震中烈度、死亡人数、受伤人数信息；1992年以来的震例资料包括震级、震中烈度、死亡人数、受伤人数、受灾人口、各烈度区面积、经济损失和建筑物经济损失等信息。由表1可知，1900年以来有伤亡记录的地震包括4.0～4.9级地震2次，5.0～5.9级地震85次，6.0～6.9级地震34次，7.0～7.9级地震12次，8.0级地震1次（汶川地震）。受伤人数方面，1900年以来造成受伤人数最多的1970年通海7.0级地震造成19 845人受伤，其次是1996年丽江7.0级地震造成17 057人受伤，近期人员受伤最多的是2014年鲁甸6.5级地震造成3 143人受伤，总体上地震造成的受伤人数有降低的趋势。排除双震、震群或震中在云南省境外的特殊震例，本文选取了1900年以来110次有伤亡记录的地震为研究样本。文中涉及的人口密度和人均GDP数据来自云南省2018年统计年鉴。

    表  1  云南地区1900年以来有受伤记录的地震统计
    时段4.0～4.9级
    地震次数    		5.0～5.9级
    地震次数    		6.0～6.9级
    地震次数    		7.0～7.9级
    地震次数    		8.0级及以上
    地震次数    		地震
    次数    		死亡人数/
    人    		受伤人数/
    人    		备注
    1900—1920年0 0 0 10 1 2 050 1121913年峨山7.0级地震
    1921—1940年0 2 5 10 8 6 097 8 6571925年凤仪7.0级地震造成
    5 850人死亡，7 950人受伤
    1941—1960年0 6 4 10 11 908 6 172
    1961—1980年011 8 40 2317 55426 1141970年通海地震7.0级地震造成15 621人死亡，19 845人受伤
    1981—2000年028 8 40 40 1 17244 7041988年澜沧7.6级地震造成654人死亡，3 597人受伤；1996年丽江7.0级地震造成309人死亡，17 057人受伤
    2001—2018年238 9 11 51 804 8 8332012年汶川地震造成云南1人死亡，51人受伤；2014年鲁甸6.5级地震造成617人死亡，
    3 143人受伤
    合计2853412113428 58594 592
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    2   地震灾害人员受伤主要影响因素

    2.1   受伤人数与震级

    地震震级是表征地震强弱的量度，震级越高地震释放能量越大，由此引发的地震破坏力越强[17]。一般情况下，震级越大造成的受伤人数越多。剔除部分异常值后，根据不同震级受伤人数均值，按照0.5分级统计得到1900年以来云南地区不同震级档受伤人数均值统计表（表2）。

    表  2  云南地区不同震级档受伤人数均值统计表
    震级档受伤人数/人
    5.0～5.40～60
    5.5～5.928～159
    6.0～6.457～271
    6.5～6.9280～1 364
    7.0～7.41 000～6 287
    7.5～7.83 597～19 845
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    对各个震级受伤人数的均值进行回归分析，由图1可得到震级与受伤人数呈指数增长关系。

    图  1  云南地区震级与地震受伤人数关系图
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    2.2   受伤人数与烈度

    地震烈度是指地震引起的地面震动及其影响的强弱程度[18]，通常烈度越高，地震破坏性越强，造成的人员伤亡越严重。统计1900年以来云南地区不同极震区烈度的地震受伤人数（表3），可知极震区烈度越大地震受伤人数均值越大，但是相同烈度的地震造成的受伤人数离散性很大。

    表  3  不同极震区烈度地震受伤人数统计表
    烈度地震次数受伤最大值受伤最小值受伤均值
    635 220 1 26
    731 220 1 37
    828 2 724 12 345
    91417 057 27 4 125
    10 119 84519 84519 845
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    对各极震区烈度的受伤人数均值进行回归分析，由图2可得极震区烈度与地震受伤人数呈指数增长关系。

    图  2  云南地区极震区烈度与地震受伤人数关系图
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    2.3   受伤人数与发震时间

    一般情况，晚上地震比白天地震导致的伤亡大，因为晚上人们多数在室内休息，人员在室率较高，而且处于睡眠状态的人行动不敏捷，震后可能无法采取及时有效的保护和避震措施[19]。按照白天（08:00—20:00）和晚上（20:00—08:00）分类[20]，选取震中在相同州市、极震区烈度相同的地震，对比分析其白天和夜间的受伤人数（表4）可知，极震区烈度为6度的地震，发生在夜间造成的受伤人数是白天的1.5～2.5倍，极震区烈度为7度的地震，发生在夜间造成的受伤人数是白天的1.1～3.8倍，极震区烈度为8度的地震，发生在夜间造成的受伤人数是白天的1.4～9.4倍。

    表  4  不同发震时间地震受伤人数对比表
    极震区烈度震中所在州市白天地震夜间地震夜间平均受伤/白天平均受伤
    平均受伤/人地震次数平均受伤/人地震次数
    6保山市621522.5
    楚雄州27.5261.2542.2
    大理州7110.7541.5
    普洱市5.333821.5
    7保山市1123313.0
    普洱市20121.3331.1
    红河州3111.523.8
    8楚雄州224.5232221.4
    普洱市313292.8059.4
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    2.4   受伤人数与人口密度

    在地震强度、经济发展水平、地理环境等条件相同的情况下，灾区人口密度越高，人员伤亡越大。选取1992年以来具有受伤人数、受灾人口和灾区面积记录，且震中在云南境内的单次破坏性震例47个，人口密度由受灾人口和灾区面积来计算。然后，按照同一极震区烈度的震例样本数的50%的原则，将同烈度的样本分为低人口密度样本和高人口密度样本，分别对地震受伤人数进行统计分析（表5）。另外，由于1992年以来极震区烈度为9度的震例极少，不具统计意义，因此暂不做分析。结果表明，同一极震区烈度的地震，发生在人口高密度区的地震受伤累计人数和受伤人数均值都高于低人口密度区的地震受伤人数。

    表  5  1992年以来云南地震受伤人数与人口密度
    极震区烈度地震受伤情况（低密度）地震受伤情况（高密度）
    人口密度/（人/km2）样本数受伤人数/人受伤人数均值/人人口密度/（人/km2）样本数受伤人数/人受伤人数均值/人
    643～14314 211 15169～89912 278 23
    734～70 6 257 42115～948 6 643107
    810～84 5 989197 85～354 41 870467
    合计251 457222 791
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    2.5   受伤人数与次生灾害

    地震造成的伤亡包括建筑物毁坏造成的人员被砸等导致的直接伤亡，以及地震引发的崩塌、滑坡、泥石流、爆炸、火灾等次生灾害导致的间接伤亡[21]。云南山地面积占94%，山高谷深，地壳破碎，地震后容易诱发滑坡、滚石等地质灾害加重地震伤亡数量。例如，2006年7月22日盐津5.1级地震引发了大量的滚石、崩塌次生灾害造成了22人死亡，114人受伤，其受伤人数是同等级别地震造成的平均受伤人数的1.9倍；又如2012年9月7日彝良5.7、5.6级地震引发了大量的滚石、滑坡、崩塌导致81人死亡，832人受伤，相比同年6月宁蒗5.7级地震造成3人死亡，394人受伤，其受伤人数相差1倍。

    2.6   受伤人数与经济发展水平

    地震当地的经济发展水平不仅直接反映了救灾物资储备和供应水平，而且间接反映了当地的建筑质量和防震应急能力[22]。一般当地经济发展水平越高地震灾害人员受伤风险越低。选取1992年以来极震区烈度为6度且震中在云南境内的单次破坏性震例27次，按照不同发震年代统计震中区县当年人均GDP均值及地震受伤人数均值（表6），由表可见随着社会经济的发展，人均GDP越高，地震受伤人数有减少的趋势。

    表  6  1992年以来云南地震受伤人数与人均GDP（极震区烈度为6度）
    发震年代人均 GDP 均值/
    （元/人）    		样本数受伤人数/
    人    		受伤人数
    均值/人
    1992—1999年 2 387 733347
    2000—2009年 6 3281327221
    2010—2019年15 953 710415
    合计27709
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    3   云南地震灾害人员受伤风险评估

    地震受伤人数的主要影响因素包括震级、烈度、发震时间、人口密度、次生灾害、经济发展水平等，其中震级、烈度和发震时间属于地震灾害事件影响因素，人口密度、次生灾害、经济发展水平等属于区域灾害背景影响因素。云南省土地面积较广，各地区地理环境、人口和经济等具有一定的差异性，导致各地区的地震灾害人员受伤人数区域差异性较为突出。利用区域灾害背景影响因素对云南地区的地震灾害人员受伤风险进行区化，将有助于提高地震灾害受伤人数评估的准确性。本研究选取了数据比较容易获取的人口密度、地均GDP（经济密度）、地质灾害易发性作为区域风险评估指标，其中人口密度、地均GDP基础数据来自2018年云南省统计年鉴和地震应急基础数据库，地质灾害易发性数据使用的是云南省国土资源厅编制的2018年云南地震灾害易发性分区图[23]。再以县为基本评价单元，运用重分类、层次分析法和GIS空间分析法对云南地区地震灾害人员受伤风险进行评估。

    3.1   评估指标

    人口密度：从图3可知滇中昆明市城区和玉溪市部分地区、滇东曲靖市部分地区、滇东北昭通市部分地区以及大理州部分地区是人口高密度区，平均人口密度介于250～2 756人/km2之间；滇东和滇西部分地区是人口密度较高地区，包括昭通市、曲靖市、玉溪市、红河州和文山一带以及保山市和德宏州一带，平均人口密度在90～250人/km2之间；滇西北迪庆州、丽江市、怒江州一带和滇西南西双版纳州、普洱市一带是人口低密度区，平均人口密度在9～90人/km2之间。

    图  3  云南省人口密度空间示意图
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    从图4可见，昆明市及其周边地区、曲靖市、玉溪市和红河州部分地区，还有部分城区的经济密度高，每平方公里GDP在500～33 217万元；滇西楚雄州、大理州、保山市一带，滇东北昭通地区的经济密度较高，每平方公里GDP在200～500万元；滇西北迪庆州、丽江市、怒江州一带、滇西南普洱市和西双版纳州一带的经济密度最低，每平方公里GDP不到200万元。

    图  4  云南省GDP分布示意图
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    地质灾害易发性：由图5可知滇西北“三江”流域高山峡谷区、滇南红河流域哀牢山一带、滇东北金沙江流域和小江断裂沿线的山区地质环境条件非常脆弱，属于地质灾害高易发区；滇中、滇西南等地区是地质灾害中易发区；滇南西双版纳州和滇东南曲靖、文山一带的丘陵地区是地质灾害低易发区。

    图  5  云南省地质灾害易发性分区示意图
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    3.2   风险评估

    3.2.1   指标重分类

    由于人口密度、经济密度和地质灾害易发性3个指标的单位不一致，不利于GIS空间分析。因此，以县为评价单元对三级划分后的指标做重分类。其中因为人口密度、地质灾害易发性与地震灾害人员受伤风险呈正相关，因此从低到高对指标分别进行评分赋值1、2、3。经济密度越高的地方其防震减灾能力越强，该指标与地震灾害人员受伤风险呈负相关，因此从低到高对经济密度指标分别进行评分赋值3、2、1。

    3.2.2   利用层次分析法确定指标权重

    1）构造判断矩阵

    首先请专家对3个指标进行重要性排序，根据专家经验，采取数字1～9标度法（表7），构造判断矩阵（表8）。

    表  7  判断矩阵标度
    标度定义（比较因素i与j）
    1因素i与j同等重要
    3因素i与j稍微重要
    5因素i与j较强重要
    7因素i与j强烈重要
    9因素i与j绝对重要
    2,4,6,8两相邻判断的中间值
    倒数当比较因素i与j时，得到的判断值为${a_{ji}} = {1 / {{a_{ij}}}}$,${a_{ii}} = 1$
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    表  8  地震灾害人员受伤风险评价指标判断矩阵
    人口密度经济密度地震灾害易发性
    人口密度123
    经济密度0.512
    地震灾害易发性0.3330.51
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    2）计算指标权重值

    采用方根法计算出判断矩阵的最大特征根及其特征向量，即地震灾害人员受伤风险3个指标的相对权重值。详细计算步骤如下：

    分别计算判断矩阵$A$中每行各元素的乘积${M_i}$：

    $$ { A} = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} 1&2&3\\ {0.5}&1&2\\ {0.33}&{0.5}&1 \end{array}} \right],\;\;\begin{array}{*{20}{l}} {{M_1} = 1 \times 2 \times 3 = 6}\\ {{M_2} = 0.5 \times 1 \times 2 = 1}\\ {{M_3} = 0.33 \times 0.5 \times 1 = 0.1665} \end{array} $$ (1)

    计算${M_i}$的n（n=3）次方根：

    ${\overline W _1} = \sqrt[3]{{{M_1}}} = 1.8171$，${\overline W _2} = \sqrt[3]{{{M_2}}} = 1$，${\overline W _3} = \sqrt[3]{{{M_3}}} = $0.5501。

    对向量${\overline W _i} = {\left( {{{\overline W }_1},{{\overline W }_2},{{\overline W }_3}} \right)^T}$规范化，

    $$ W = \frac{{{{\overline W }_i}}}{{\displaystyle\sum\limits_{i = 1}^3 {{{\overline W }_i}} }},\;\begin{array}{*{20}{c}} {{W_1} = \dfrac{{1.8171}}{{1.8171 + 1 + 0.5501}} = 0.5369}\\ {{W_2} = \dfrac{1}{{1.8171 + 1 + 0.5501}} = 0.297}\\ {{W_3} = \dfrac{{0.5501}}{{1.8171 + 1 + 0.5501}} = 0.1634} \end{array},\;W = {({W_1},{W_2},{W_3})^T} = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {0.5369}\\ {0.297}\\ {0.1634} \end{array}} \right]。 $$ (2)

    式中：向量$W$为矩阵$A$的最大特征根所对应的特征向量，即为3个指标的对应权重值。

    3）判断矩阵$A$一致性检验

    根据特征向量计算矩阵$A$的最大特征值${\lambda _{\max }}$：

    $${\lambda _{\max }} \!=\! \frac{1}{n}\sum\limits_{i = 1}^n {\frac{{{{\left( {AW} \right)}_i}}}{{{W_i}}}} \! =\! \frac{1}{3} \times \left(\frac{{1.6238}}{{0.5396}} \!+\! \frac{{0.8936}}{{0.297}}\! +\! \frac{{0.4916}}{{0.1634}}\right) = 3。$$ (3)

    计算判断矩阵一致性指标$CI$：

    $$ CI = \frac{{{\lambda _{\max }} - n}}{{n - 1}} = \frac{{3 - 3}}{{3 - 1}} = 0,\;\;\;\left( {n{\text{为判断矩阵}}A{\text{的阶数}}} \right) $$ (4)

    计算判断矩阵随机一致性比率$CR$：

    $$CR = \frac{{CI}}{{RI}} = 0,$$ (5)

    式中：$RI$为判断矩阵$A$的平均随机一致性指标，取值0.58。

    随机一致性指标$CR = 0 < 0.1$，判断矩阵具有完全一致性，说明指标权重计算结果具有可靠性，其指标的分级评价及权重值结果如表9。

    表  9  地震灾害人员受伤风险区划评价指标分级标准和权重值
    指标权重高风险中风险低风险
    人口密度/（人/km2）0.539 6＞25090～250≤90
    经济密度/（万元/km2）0.297 0≤200200～500＞500
    地震灾害易发性0.163 4高易发性中易发性低易发性
    评价分值321
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    3.3   评估结果

    利用Arcgis以县为计算基本单元，对3个指标进行空间加权叠加，即地震灾害人员受伤风险度=0.539 6×人口密度+0.297×经济密度+0.1634×地震灾害易发性，并按照自然间断分类法分级，将云南省地震灾害人员受伤风险度分为3级，得到云南省地震灾害人员受伤风险评估结果（图6）。

    图  6  云南省区县地震灾害人员受伤风险评估图
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    4   地震受伤人数评估模型

    云南的地震灾害人员受伤人数具有区域差异，且主要取决于地震强度（震级或烈度）的大小，还与发震时间有关。本模型数据样本使用的是1992年以来云南历史地震，考虑震例发生地震时间跨度大，为减少经济发展、建筑物抗震性能改善等引起的指标偏差，首先按照不同发震年代对受伤人数进行预处理，即乘以一个发震年代修正系数（表10），再通过最小二乘法回归拟合得到不同风险区受伤比关于极震区烈度和震级的评估模型，并用发震时间加权系数对模型进行修正。

    表  10  1992年以来云南地震受伤人数发震年代修正系数
    发震年代受伤人数修正系数
    1992—1999年0.8
    2000—2009年0.9
    2010—2019年1.0
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    4.1   基于震级评估模型

    各风险区地震受伤人数震级评估模型为：

    1）高风险区

    $$ {N_{\rm{h}}} = 6{{\rm{e}}^{1.9814M}} * {10^{ - 9}} * {N_{\rm{p}}} * T; $$ (6)

    2）中风险区

    $$ {N_{\rm{h}}} = 5{{\rm{e}}^{2.4569M}} * {10^{ - 10}} * {N_{\rm{p}}} * T; $$ (7)

    3）低风险区

    $$ {N_{\rm{h}}} = 17{{\rm{e}}^{1.7588M}} * {10^{ - 9}} * {N_{\rm{p}}} * T。 $$ (8)

    式中：${N_{\rm{h}}}$是受伤人数；${N_{\rm{p}}}$是受灾人口；$M$是震级；$T$是发震时间修正系数。

    4.2   基于烈度评估模型

    各风险区地震受伤人数烈度评估模型为：

    1）高风险区

    $$ {N_{\rm{h}}} = 278{{\rm{e}}^{1.0113I}} * {10^{ - 9}} * {N_{\rm{p}}} * T; $$ (9)

    2）中风险区

    $$ {N_{\rm{h}}} = 97{{\rm{e}}^{1.2119I}} * {10^{ - 9}} * {N_{\rm{p}}} * T; $$ (10)

    3）低风险区

    $$ {N_{\rm{h}}} = 240{{\rm{e}}^{1.0374I}} * {10^{ - 9}} * {N_{\rm{p}}} * T。 $$ (11)

    式中：${N_{\rm{h}}}$是受伤人数；${N_{\rm{p}}}$是受灾人口；$I$是极震区烈度；$T$是发震时间修正系数。

    4.3   发震时间修正系数

    根据历史地震统计资料统计分析取$T$时间修正系数如表11。

    表  11  云南不同地震人员受伤风险区发震时间修正系数$T$
    时段08:00—20:00（白天）20:00—08:00（夜间）
    地震人员受伤高风险区1.01.5
    地震人员受伤中风险区1.01.2
    地震人员受伤低风险区1.01.0
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    5   震例检验

    地震发生后，通过云南地区地震烈度评估模型[24]可以快速获取极震区烈度和灾区人口数，然后利用基于震级或基于烈度的地震受伤人数评估模型可快速预测地震人员受伤人数。笔者选取2008年以来26次云南破坏性历史地震，对受伤人数进行再评估，并与实际受伤人数进行对比（表12）。

    表  12  评估模型预测地震受伤人数与实际受伤人数对比
    序号发震时间
    （年-月-日）    		地点震级极震区
    烈度    		发震时间
    修正系数T    		受灾人口/
    人    		预测受伤人数/人实际受伤
    人数
    震级模型烈度模型
    12008-08-21盈江县5.981.0355 395194343130
    22008-08-03四川会理（云南灾区）6.181.0300 189484473241
    32008-12-26瑞丽市4.961.0109 426101322
    42009-07-09姚安县6.081.0803 2061 0141 265372
    52009-11-02宾川县5.061.2110 736121931
    62010-02-25禄丰县5.161.0164 521232335
    72011-01-02盈江县4.861.082 2506101
    82011-03-10盈江县5.881.0353 435162341314
    92011-06-20腾冲县5.261.0162 72029206
    102011-08-09腾冲县5.261.0184 61233226
    112012-06-24宁蒗-盐源（云南灾区）5.771.060 2863628394
    122012-09-07彝良县5.7、5.681.0715 713345649832
    132013-03-03洱源县5.571.0141 588526030
    142013-04-17洱源县5.071.0164 470187714
    152013-08-31香格里拉-德钦-四川得荣
    （云南灾区）    		5.981.0114 05111318049
    162014-04-05永善县5.361.5134 285442432
    172014-05-30盈江县5.6、6.181.0274 41921326560
    182014-08-03鲁甸县6.591.01 800 5074 4354 4903 143
    192014-08-17永善县561.5113 998212120
    202014-10-07景谷县6.681.0575 6331 076555331
    212014-12-06景谷县5.8、5.981.0575 63331455522
    222015-03-01沧源县5.571.0150 8274415250
    232016-05-18云龙县561.234 590464
    242017-03-27漾濞县5.161.247 211781
    252018-08-13通海县561.5387 158707031
    262018-09-08墨江县5.981.0351 64334755428
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    由表12可得，基于震级和基于烈度的26个预测结果中均有18个预测结果与实际地震受伤人数是同一个数量级别，约占全部预测结果的69%，说明两种预测方法具有一定可靠性。但预测结果总体比实际受伤人数偏大，原因主要是随着经济水平不断发展，房屋抗震能力不断提高及群众防震减灾意识的提高等。同等震级或烈度的地震，其受伤人数相对在减少，而统计拟合的样本是1992年以来的历史地震，其发震年份跨度大，所以造成了拟合预测的受伤人数偏大些。另外，地震灾害受伤人数受诸多因素的影响，造成同强度的地震受伤人数差异较大，且分区统计拟合的样本数较少，特别是大地震和特大地震样本很少，所以导致拟合预测结果产生了偏差。

    6   结论

    通过对云南历史震害数据的统计分析，定量分析了地震受伤人数主要影响因素，利用层次分析法和GIS空间分析方法评估云南地震灾害人员受伤风险，采用最小二乘法拟合构建了基于震级和基于烈度的地震受伤人数评估模型，并通过震例检验了该评估模型的可靠性。研究结果表明：

    1）地震灾害人员受伤主要影响因素包括震级、烈度、发震时间、人口密度和次生灾害。地震受伤人数与震级、烈度呈指数增长关系，同等条件下一般发生在夜间的地震相比白天造成的受伤人数偏多，人口越集中人员受伤概率会偏高，地震引发的滑坡、崩塌、泥石流等次生灾害会加重人员受伤情况。

    2）选取人口密度、地均DGP、地质灾害易发性作为风险评估指标，可将云南地区划分为地震灾害人员受伤高风险区、中风险区、低风险区3个分区。基于不同风险区建立受伤人数评估模型符合云南地震灾害特点，有助于提高模型准确性。

    3）利用震级或烈度作为评估参数，发震时间作为修正系数，建立的评估模型相比易损性模型具有数据好获取、可操作性好、速度快等特点。

    4）考虑评估速度及可操作性，只选取了几个震后便于获取的地震受伤人数主要影响因素，可能对地震受伤人数影响因素分析得不够全面，加之分区分析的历史震害样本少，导致回归模型的评估结果与实际受伤人数有一定偏差。

    5）基于历史震害数据的地震受伤人数经验评估模型可用于震后信息匮乏的1～2 h内对地震可能造成的受伤人数做一个粗略的评估。在以后的研究中可尝试利用移动基站退服、人口热力图等大数据进行地震受伤人数实时动态评估，或是基于更细致准确的建筑物基础数据库、更广泛及时的信息获取上报渠道来进行更精准的评估。

  • 图  1   云南地区震级与地震受伤人数关系图

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    图  2   云南地区极震区烈度与地震受伤人数关系图

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    图  3   云南省人口密度空间示意图

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    图  4   云南省GDP分布示意图

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    图  5   云南省地质灾害易发性分区示意图

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    图  6   云南省区县地震灾害人员受伤风险评估图

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    表  1   云南地区1900年以来有受伤记录的地震统计

    时段4.0～4.9级
    地震次数    		5.0～5.9级
    地震次数    		6.0～6.9级
    地震次数    		7.0～7.9级
    地震次数    		8.0级及以上
    地震次数    		地震
    次数    		死亡人数/
    人    		受伤人数/
    人    		备注
    1900—1920年0 0 0 10 1 2 050 1121913年峨山7.0级地震
    1921—1940年0 2 5 10 8 6 097 8 6571925年凤仪7.0级地震造成
    5 850人死亡，7 950人受伤
    1941—1960年0 6 4 10 11 908 6 172
    1961—1980年011 8 40 2317 55426 1141970年通海地震7.0级地震造成15 621人死亡，19 845人受伤
    1981—2000年028 8 40 40 1 17244 7041988年澜沧7.6级地震造成654人死亡，3 597人受伤；1996年丽江7.0级地震造成309人死亡，17 057人受伤
    2001—2018年238 9 11 51 804 8 8332012年汶川地震造成云南1人死亡，51人受伤；2014年鲁甸6.5级地震造成617人死亡，
    3 143人受伤
    合计2853412113428 58594 592
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    表  2   云南地区不同震级档受伤人数均值统计表

    震级档受伤人数/人
    5.0～5.40～60
    5.5～5.928～159
    6.0～6.457～271
    6.5～6.9280～1 364
    7.0～7.41 000～6 287
    7.5～7.83 597～19 845
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    表  3   不同极震区烈度地震受伤人数统计表

    烈度地震次数受伤最大值受伤最小值受伤均值
    635 220 1 26
    731 220 1 37
    828 2 724 12 345
    91417 057 27 4 125
    10 119 84519 84519 845
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    表  4   不同发震时间地震受伤人数对比表

    极震区烈度震中所在州市白天地震夜间地震夜间平均受伤/白天平均受伤
    平均受伤/人地震次数平均受伤/人地震次数
    6保山市621522.5
    楚雄州27.5261.2542.2
    大理州7110.7541.5
    普洱市5.333821.5
    7保山市1123313.0
    普洱市20121.3331.1
    红河州3111.523.8
    8楚雄州224.5232221.4
    普洱市313292.8059.4
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    表  5   1992年以来云南地震受伤人数与人口密度

    极震区烈度地震受伤情况（低密度）地震受伤情况（高密度）
    人口密度/（人/km2）样本数受伤人数/人受伤人数均值/人人口密度/（人/km2）样本数受伤人数/人受伤人数均值/人
    643～14314 211 15169～89912 278 23
    734～70 6 257 42115～948 6 643107
    810～84 5 989197 85～354 41 870467
    合计251 457222 791
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    表  6   1992年以来云南地震受伤人数与人均GDP（极震区烈度为6度）

    发震年代人均 GDP 均值/
    （元/人）    		样本数受伤人数/
    人    		受伤人数
    均值/人
    1992—1999年 2 387 733347
    2000—2009年 6 3281327221
    2010—2019年15 953 710415
    合计27709
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    表  7   判断矩阵标度

    标度定义（比较因素i与j）
    1因素i与j同等重要
    3因素i与j稍微重要
    5因素i与j较强重要
    7因素i与j强烈重要
    9因素i与j绝对重要
    2,4,6,8两相邻判断的中间值
    倒数当比较因素i与j时，得到的判断值为${a_{ji}} = {1 / {{a_{ij}}}}$,${a_{ii}} = 1$
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    表  8   地震灾害人员受伤风险评价指标判断矩阵

    人口密度经济密度地震灾害易发性
    人口密度123
    经济密度0.512
    地震灾害易发性0.3330.51
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    表  9   地震灾害人员受伤风险区划评价指标分级标准和权重值

    指标权重高风险中风险低风险
    人口密度/（人/km2）0.539 6＞25090～250≤90
    经济密度/（万元/km2）0.297 0≤200200～500＞500
    地震灾害易发性0.163 4高易发性中易发性低易发性
    评价分值321
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    表  10   1992年以来云南地震受伤人数发震年代修正系数

    发震年代受伤人数修正系数
    1992—1999年0.8
    2000—2009年0.9
    2010—2019年1.0
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    表  11   云南不同地震人员受伤风险区发震时间修正系数$T$

    时段08:00—20:00（白天）20:00—08:00（夜间）
    地震人员受伤高风险区1.01.5
    地震人员受伤中风险区1.01.2
    地震人员受伤低风险区1.01.0
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    表  12   评估模型预测地震受伤人数与实际受伤人数对比

    序号发震时间
    （年-月-日）    		地点震级极震区
    烈度    		发震时间
    修正系数T    		受灾人口/
    人    		预测受伤人数/人实际受伤
    人数
    震级模型烈度模型
    12008-08-21盈江县5.981.0355 395194343130
    22008-08-03四川会理（云南灾区）6.181.0300 189484473241
    32008-12-26瑞丽市4.961.0109 426101322
    42009-07-09姚安县6.081.0803 2061 0141 265372
    52009-11-02宾川县5.061.2110 736121931
    62010-02-25禄丰县5.161.0164 521232335
    72011-01-02盈江县4.861.082 2506101
    82011-03-10盈江县5.881.0353 435162341314
    92011-06-20腾冲县5.261.0162 72029206
    102011-08-09腾冲县5.261.0184 61233226
    112012-06-24宁蒗-盐源（云南灾区）5.771.060 2863628394
    122012-09-07彝良县5.7、5.681.0715 713345649832
    132013-03-03洱源县5.571.0141 588526030
    142013-04-17洱源县5.071.0164 470187714
    152013-08-31香格里拉-德钦-四川得荣
    （云南灾区）    		5.981.0114 05111318049
    162014-04-05永善县5.361.5134 285442432
    172014-05-30盈江县5.6、6.181.0274 41921326560
    182014-08-03鲁甸县6.591.01 800 5074 4354 4903 143
    192014-08-17永善县561.5113 998212120
    202014-10-07景谷县6.681.0575 6331 076555331
    212014-12-06景谷县5.8、5.981.0575 63331455522
    222015-03-01沧源县5.571.0150 8274415250
    232016-05-18云龙县561.234 590464
    242017-03-27漾濞县5.161.247 211781
    252018-08-13通海县561.5387 158707031
    262018-09-08墨江县5.981.0351 64334755428
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  • 期刊类型引用(5)

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出版历程
  • 收稿日期:  2020-01-18
  • 网络出版日期:  2020-08-04
  • 刊出日期:  2020-06-30

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摘要
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  • 0   引言

  • 1   历史震害数据

  • 2   地震灾害人员受伤主要影响因素

  • 2.1   受伤人数与震级

  • 2.2   受伤人数与烈度

  • 2.3   受伤人数与发震时间

  • 2.4   受伤人数与人口密度

  • 2.5   受伤人数与次生灾害

  • 2.6   受伤人数与经济发展水平

  • 3   云南地震灾害人员受伤风险评估

  • 3.1   评估指标

  • 3.2   风险评估

  • 3.2.1   指标重分类
  • 3.2.2   利用层次分析法确定指标权重

  • 3.3   评估结果

  • 4   地震受伤人数评估模型

  • 4.1   基于震级评估模型

  • 4.2   基于烈度评估模型

  • 4.3   发震时间修正系数

  • 5   震例检验

  • 6   结论

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