基于现场调查的地震灾害损失预评估
——以云南省德宏傣族景颇族自治州为例
2016-02-14聂高众安基文范熙伟李华玥
宋 平 聂高众* 邓 砚 安基文 高 娜 范熙伟 李华玥
(中国地震局地质研究所,地震应急技术与减灾信息研究室,北京 100029)
基于现场调查的地震灾害损失预评估
——以云南省德宏傣族景颇族自治州为例
宋 平 聂高众* 邓 砚 安基文 高 娜 范熙伟 李华玥
(中国地震局地质研究所,地震应急技术与减灾信息研究室,北京 100029)
地震灾害损失预评估是地震应急领域做好地震应急准备工作和减轻地震灾害损失的一项行之有效的方法。目前,地震灾害损失预评估大多依托于灾害损失预评估集成软件,缺乏实际地震灾害现场调查和历史地震损失结果的验证。文中以地震应急灾情快速评估与动态可视化软件为集成平台,系统总结了研究区自然条件、 人口数量及分布特征、 经济特点、 交通状况和历史地震损失等情况,以现场调查的建筑物类型和比例为修正依据,通过与实际历史地震造成的地震灾害损失对比,对德宏傣族景颇族自治州进行了地震灾害损失预评估。通过文中的分析得出,在可视化软件评估的基础上,根据现场调查建筑物的类型比例对软件预评估结果进行修正能够有效提高灾害损失的评估精度,该套评估方法具有一定的理论意义和实践价值,具有很强的推广潜力,不仅限于本研究区,对其他地区也有适用价值。
地震灾害损失 预评估 软件评估 现场调查
0 引言
当破坏性地震发生后,快速评估地震灾情能够使决策者根据地震损失大小决定救援的规模,是采取紧急救灾措施的主要科学依据。传统地震灾害损失评估通常需要专业技术人员经过3d以上的现场震害调查,主要内容包括确定灾区范围、 划分评估区、 统计房屋破坏情况等,最后完成灾害损失报告。如果发生破坏性地震,则需要1周甚至更长的时间。据历史经验统计,地震发生后,死亡率随着时间成正比例增长。所以地震发生后,越早掌握灾情,越能使救援效率最大化。而地震后进行的为期3~7d的损失评估工作已无法满足地震紧急救援的需求,亟需在震后极短时间内利用模型对灾区完成快速评估工作,才能满足震后迅速救援的需求。从2008年汶川地震以来,地震的灾情快速评估更加受到人们的重视,且评估结果越接近真实情况,就越能保证救援行动的合理性。2013年4月20日芦山地震和2013年7月22日岷县地震,地震灾害损失快速评估接近真实灾害损失情况,因此应急行动合理及时; 但是2014年8月3日鲁甸地震和2014年10月7日景谷地震,快速评估结果和真实情况相差较大,导致初期应急响应不足或过度。
为使地震快速评估结果与真实情况更加接近,需要在平时对评估模型进行分析和优化,因而需要进行预评估工作。地震灾害损失预评估就是要在地震前,不知道灾情或者知道部分灾情的情况下,根据已有的基础资料,如地质构造、 地理环境、 人文经济、 建筑特点、 地震震级等信息评估地震灾害损失。预评估的主要内容包括人员伤亡、 经济损失、 房屋破坏、 道路破坏和次生灾害等。人员伤亡初步评估主要指死亡人数和受伤人数,经济损失初步评估主要包括房屋建筑、 其他工程结构破坏造成的直接经济损失(周光全,2010)。经过分析,预估结果与真实结果产生较大差异的原因,是由于不了解发生地震地区的房屋抗震能力、 自然环境及地质构造等实际情况。因此,通过现场考察将由评估模型和基础数据得出的评估结果进行修正,才能使震后的评估结果更加真实。
1 地震灾害预评估研究
目前国内外有许多关于地震灾害损失评估模型的研究,其中地震人员伤亡评估分为将生命损失用货币单位来衡量和单独估算人员伤亡数量2大类。例如,选用地震烈度和人口密度为主要参数可以对人员伤亡进行评估,得出死亡率和烈度、 人口密度之间的关系(肖光先,1991); 以房屋的毁坏比为主要参数,得出死亡比和毁坏比的关系(尹之潜,1990); 根据建筑物情况,以烈度和建筑物破坏率为参数,考虑白天和夜间发震的不同得出白天和夜间的人员伤亡率(尹之潜,1996),等等。通过研究房屋的易损性矩阵,建立了人员伤亡率和建筑物倒塌率的关系,也是现在进行地震灾害损失估计常用的模型(马玉宏等,2000)。针对经济损失的评估也有很多,例如利用GDP和人口分布资料以及地震烈度建立了非线性关系,进行地震灾害损失预评估(陈棋福等,1997),通过集成不同区域的农居结构易损性矩阵和城市中不同基础烈度设防的各类建筑结构,加上生命线工程的地震损失和不同地区各类房屋的造价差异性,对地震破坏和经济损失进行了精细化评估(刘如山等,2014)。还有的专家学者根据地震宏观易损性分析方法,采用国内生产总值作为社会财富的量度,评估了地震造成的损失(王晓青等,2007)。
同时,国内外在地震灾害损失评估软件建设方面也有很大的进步。在国外,已经开发过许多灾害评估软件,例如,1995年美国联邦紧急事务管理局在GIS基础上,对地震造成的建筑物、 基础设施等进行损失评估(叶珊珊等,2010)。2007年,美国地质调查局的全球地震响应快速评估系统PAGER,可快速估计地震动分布、 划分出严重受灾地区的人口和财产以及可能的伤亡和经济损失范围(吴新燕等,2014)。从20 世纪90年代以来,美国联邦应急管理署先后研发了HAZUS97、 HAZUS99和HAZUS-MH 等基于GIS 技术的软件系统,为各级政府应对灾情提供科学依据。日本于1996年开发了早期破坏估计的EES 系统,并在随后开发了灾害信息系统,用以快速评估地震破坏范围和破坏程度,为快速、 准确实施应急对策提供支持; 日本研制的 “灾害响应系统”和日本兵库县的菲尼克斯灾害管理系统,主要针对各种灾害进行监测、 应急处置和指挥决策等。在国内,1995年就有学者利用震害评估软件EDEP-93对普洱地震进行了灾害评估,并对震害调查、 输入数据文件建立和经济损失计算等震害评估的全过程进行了说明(李树桢等,1995); 为较准确地估计地震损失,建立了从初步了解灾情、 确定房屋结构类型到评估地震灾害损失的流程(苗崇刚,2002); 通过首都圈防震减灾示范项目中建设的8个中心城市的防震减灾示范系统,加速了地震应急快速响应系统的模型研究和建设工作(帅向华等,2006); 通过分析国家地震应急指挥系统的业务特点、 数据和应用需求,介绍了地震应急指挥软件系统的实现思路和总体功能要求以及软件的框架、 功能和关键技术(帅向华等,2009); 通过获取的地震烈度速报信息,对地震应急基础数据库的部分数据格网化,开发了地震损失评估系统(朱耿青等,2012)。基于云计算的中国地震灾害损失评估系统的初步设想,通过云计算实现软硬件资源和地震信息的共享(陈洪富等,2013)。
2 德宏傣族景颇族自治州基本情况*云南省地震局,2015,滇西北地震背景资料。
2.1 自然条件
德宏傣族景颇族自治州地处中国西南边陲,云南省的西部中缅边境,23°50′~25°20′N、 97°31′~98°43′E 之间,是云南省8个少数民族自治州之一。东和东北与保山市的龙陵、 腾冲相邻,南、 西和西北3面与缅甸联邦接壤,全州除梁河县外其他县市都有国境线,国境线长达503.8km。德宏州面积1.15万km2,辖芒市、 瑞丽市、 梁河县、 盈江县、 陇川县2市3县。
德宏州地处云贵高原西部横断山脉的南延部分,高黎贡山的西部山脉延伸入德宏境内形成东北高而陡峻、 西南低而宽缓的切割山原地貌,全州海拔最高点在盈江北部大娘山,为3,404.6m,海拔最低点在盈江的西部那邦坝的羯羊河谷,海拔仅有210m。全州一般海拔在800~2,100m,平均海拔1,500m。
德宏州年温差小而日温差大,年均降水量大,为1,800mm以上。该地区1月份最低气温在0℃以上,平均气温在10℃以上,7月份最高气温30℃左右,平均气温在22℃以上。该地区5月中旬到10月中旬为湿季,降水量占全年的85%以上,且主要集中在6—9月; 从10月中旬至次年5月中旬为干季,降水少、 日照长、 蒸发大,空气干燥。若地震发生在湿季,德宏州的应急救援应注意解暑和防疫。
2.2 人口数量及分布特征
德宏州人口密度较为稀疏,总数约121.1万,其中少数民族人口占总人口的52%,而傣族、 景颇族最多。各县市详细的人口总数、 人口密度和少数民族人数占比见表1。
表1 德宏傣族景颇族自治州各县市人口统计表
Table1 The population statistics of Dehong Autonomous Prefecture
州市县区人口总数/万人人口密度/人·km-2人口密度特征少数民族占总人口比例/%德宏傣族景颇族自治州芒市39.50136人口均值区47.7盈江县30.9072人口较稀疏区55.9梁河县15.60142人口均值区33.1陇川县18.3096人口均值区54.1
图1 德宏州千米格网人口分布图Fig. 1 The 1km grid population distribution map of Dehong Autonomous Prefecture.
从图1 可以看出,德宏州的中部和南部,特别是沿江沿河地区人口很密集,一旦发生地震,除常规的房屋和生命线破坏外,可能会产生重大的崩滑流以及堰塞湖等次生地质灾害,造成更严重的人员伤亡和财产损失。
2.3 经济特点和交通状况
德宏州经济水平较低,人均GDP为7,200元,农村居民年人均纯收入3,683元; 表2 为德宏傣族景颇族自治州各区县居民收入情况。该州经济主要以农业和旅游业为主,其中发达的旅游业引发大量的人口流动,甚至短时间内旅游人口会超过常驻人口,且每天都在发生变化。较大的流动量、 较快的流动频率,也将为震后的人员伤亡评估、 紧急救助、 转移安置等工作带来更多地不确定性。
该区的柏油路构成区内公路交通的基础,公路分布在地势较低的谷底,沿山脉走向分布。这些公路平时经常遭受滑坡等地质灾害的威胁,在震后容易受到地质灾害的冲击。区域内其他道路较少,县-乡-村之间道路等级低、 通畅性差,易受山体滑坡和泥石流影响,在平时时常处于不通畅状态,震后可能出现乡村难以到达的状况。表3 为德宏傣族景颇族自治州的主要道路,区内有1个芒市机场,是该地区未来6.5级以上地震发生时最重要的救援生命线,因为6.5级以上地震时公路交通畅通的可能性很小。
表2 德宏傣族景颇族自治州各县市居民收入情况
Table2 The average citizens’ income of Dehong Autonomous Prefecture
名称人均GDP/元·人-1人均财政收入/元·人-1农村人均纯收入/元·人-1GDP/亿元人口/万人贫困程度芒市161971437487763.839.5梁河县9058806368314.0515.6国家级贫困县盈江县186631607564157.4330.9陇川县14780933418627.0218.3
表3 德宏傣族景颇族自治州的主要道路
Table3 The major roads in Dehong Dai-Jingpo Autonomous Prefecture
县、自治县通往道路芒市芒市机场,G320国道,S232、S318省道梁河县S233省道盈江县S318、S233省道陇川县S233、S234、S320省道
表4 2008年以来德宏傣族景颇族自治州5.0级以上地震及损失情况
Table4 The losses from earthquakes above magnitude 5.0 since 2008 in Dehong Dai-Jingpo Autonomous Prefecture
序号发震时间发震地点地名震级烈度人员伤亡经济损失/万元λE/(°)φN/(°)死/人伤/人12008-03-2197.7024.60盈江5.0Ⅵ648022008-08-2097.9025.10盈江5.0Ⅷ513013080032008-08-2197.9025.10盈江5.942011-03-1097.9024.70盈江5.8Ⅷ2531423848052014-05-2497.8025.0盈江5.6Ⅷ1518006062014-05-3097.8025.0盈江6.145
2.4 历史地震情况
云南特别是德宏州历来地震多发,自1900年以来,云南共发生110多次5.0级以上地震,造成7,155人死亡。2008年以来中国发生的67次5.0级以上的地震中,云南有24次,其中6次发生在德宏州,具体情况见表4。德宏州的大部分地区地震活动性较强,是历史地震多发地段。该区域内的主要断裂为大盈江断裂、 龙川江断裂、 龙陵-瑞丽断裂、 畹町-安定断裂。
3 德宏州地震灾害损失预评估及修正
3.1 选取地震灾害损失预评估点
德宏州傣族景颇族自治州境内活动的主要断裂是大盈江断裂、 龙川江断裂、 龙陵-瑞丽断裂、 畹町-安定断裂。本文沿着这4条断裂(图2),以50km为间距,选取了预评估地震点,现场调查选取了梁河县的囊宋乡平山角瑞泉村、 盈江县兴和大队屯董村和陇川县芒炳村等为样本点。
图2 德宏傣族景颇族自治州市县和境内的主要断裂Fig. 2 The main faults in Dehong Dai-Jingpo Autonomous Prefecture.
3.2 现场考察建筑物特点
德宏傣族景颇族自治州陇川县芒炳村的房屋主要是穿斗木结构,外填充墙为土坯。木结构建造时间大都在20世纪80年代,时间较久远、 质量退变,抗震能力降低(图3a,b)。
德宏傣族景颇族自治州瑞丽市勐秀乡户瓦村委会户1村民小组的传统建筑设置圈梁,构造柱等构造措施,抗震性能较好(图3d)。
梁河县的建筑以穿斗木结构为主,房屋大多20a前建成,在2014年翻新进行重新装修。但是重新改造的木柱底设置水泥桩,将房屋抬升40cm左右,降低了木结构的抗震性能(图3e,f)。
图3 德宏傣族景颇族自治州房屋建筑Fig. 3 The housing construction of Dehong Autonomous Prefecture.a 外围护墙为土坯; b 外围护墙为砖墙; c 灾后重建的框架结构; d 德宏州瑞丽市勐秀乡户瓦村景颇族房屋; e 陇川县户撒阿昌族乡芒炳村木结构(木结构整体抬高); f 2层木结构
表5 德宏傣族景颇族自治州现场调查的部分调查点的房屋结构类型及面积
Table5 The building type and area of some surveyed points in Dehong Dai-Jingpo Autonomous Prefecture
地名框架结构砖混结构砖木结构土木结构其他瑞丽市户瓦村468216802884058604820梁河县曩宋村600400033750562500腾冲县芒炳村0630192401400600盈江县兴和村2816665282956812351425
3.3 软件理论计算结果评估
3.3.1 软件评估原理
“地震应急灾情快速评估与动态可视化软件集成”*聂高众,2012,地震灾情服务及应急决策支持平台研究(2012BAK15B06)开发软件。以千米格网化数据作为计算的基础。根据中国西部地区71个地震的烈度等震线回归得到分区地震烈度衰减关系,作为云南地区烈度衰减关系模型(肖亮等,2011)。通过震例经验统计和建筑物易损性模型,得出了死亡受伤人口和建筑物倒塌的关系,用于死伤人口的计算(马玉宏等,2000)。
3.3.2 影响场及灾害损失评估
在沿断裂的方向上,总共选取了10个点,在每个点分别以6.0、 6.5和7.0三个震级进行计算。通过输入地震要素,即地震发生的时间、 经纬度、 震级和主要参数(震源深度、 断层方向)手动触发地震。以第113点(24.69°N,97.86°E)的6.5级地震为例,触发地震之后,生成影响场、 千米格网人口数据等18幅图件。如图4 所示为设定地震后自动生成的影响场,微观震中位于穿过盈江县的大盈江断裂,极震区烈度为Ⅷ度在盈江县,Ⅶ度圈主要在盈江县,Ⅵ度圈包含了梁河县、 陇川县和境外的部分地区。
图4 云南盈江6.5级地震烈度影响场Fig. 4 Seismic influence field of Yingjiang magnitude 6.5 earthquake,Yunnan.
表6 Ⅵ度区以上地震影响面积、 人口数和经济统计
Table6 The area,population and GDP of the seismic intensity zones above Ⅵ
烈度区影响范围/km2人口/人GDP/元Ⅷ80~905100~120002800万~9900万Ⅶ1300~160018万~21万2.6亿~20亿Ⅵ3800~850027万~39万5.1亿~31亿合计5200~1100046万~60万7.3亿~58亿
表7 德宏傣族景颇族自治州各县各个程度下破坏面积
Table7 The damage area of different degrees in Dehong Dai-Jingpo Autonomous Prefecture
地名毁坏面积/万m2严重破坏面积/万m2中等破坏面积/万m2轻微破坏面积/万m2完好面积/万m2盈江县0.4172140陇川县00.11615梁河县00.12820腾冲县00.0020.313
此外,评估结果包括: 灾区总面积(Ⅵ度及以上全部面积),涉及受灾人口(Ⅵ度区边界内的人口)、 灾区GDP、 预估死亡人数、 考虑地质灾害后死亡人数的变化、 受伤人数、 需紧急安置人数、 需要的救援队伍数、 需要的救援物资(以帐篷为例)。通过软件得出的结果死亡人数10~20人,受伤人数120~150,紧急安置人数在4.4~6.7万人范围内,灾区总人数最多能达到60万人,如表6 所示,房屋建筑物破坏情况如表7 所示。
3.3.3 通过现场考察进行评估结果修正
“地震应急灾情快速评估与动态可视化软件集成”中计算伤亡人口的主要影响因素是人口密度和建筑物破损比。软件中用的数据是2010年第6次人口普查数据,人口及建筑物数据类型及比例数据比较早,和现在的实际情况差异大,这是造成评估结果不准确的主要原因。
现场调查主要是为了将房屋建筑物的结构类型比例进行修正,更准确地得到建筑物的破损比。德宏州传统房屋以穿斗木结构居多,穿斗木结构通常情况下属于土木结构,但是由于穿斗木结构整体性较好,在发生较大地震时常常会发生 “毁而不倒”和 “倒而不死”的情况,因此造成的人员伤亡会相应减小,即虽然它的易损性高,但是致死性不高。在此次调查中,将穿斗木结构按部分比例划分在框架结构中。并且考虑了房屋的新老程度等因素,最终得到的建筑物结构类型比如图5 所示。
图5 软件中与现场调查的建筑类型及比例柱状图Fig. 5 The proportion histogram of building types derived by software and field survey.
为了对结果进行修正,首先选取了2011年3月10号盈江5.8级地震作为目标地震,此次地震距离现在最近。此次地震造成25人死亡,314人受伤,35.3万人受灾。将 “3.10盈江地震”的地震三要素输入到软件中,软件评估结果为造成5~8人死亡,10~50人受伤,15万~20万人受灾。
表8 修正前后人口受灾情况与目标地震对比表
Table8 Information of earthquake disaster-hit population before and after correction,and comparison with the scenario earthquake
人口受灾评估现场调查修正前现场调查修正后目标地震死亡人口5~810~2025受伤人口10~5050~200314受灾总人口15万~20万22万~24万35.3万
可以看出,软件评估结果和实际震例结果之间相差较大。最后,将修正后的2015年建筑物数据录入到软件中,触发同样大小的地震,得到的评估结果显示可能造成10~20人死亡,50~200人受伤,22~24万人受灾,结果如表8 所示。
通常情况下,预评估结果在实际震例的50%上下范围内即是合理范围。所以目标地震预评估死亡人口范围在13~38人,受伤人口为157~471人,受灾总人口为17.7万~53万人,即是合理范围。通过表8 可以看出,经过现场调查修正后的结果更接近合理范围。修正后死亡人口的修正系数为1.5~2.5,受伤人口的修正系数为3~5,受灾人口的修正系数为1.2~1.4。
3.4 应急需求计算
地震发生之后,为了对灾民进行合理安置,需要对灾后需求进行分析。根据1996—1990年的地震统计资料对救援需求给出了直线需求模型,建立了地震应急救援需求的物资需求和队伍需求模型(聂高众,2001)。之后,很多专家学者在此基础上进行了研究。由于在2008年汶川地震之后地震应急需求发生了很大变化,因此,根据2007—2015年地震统计资料,用逐步回归法确定了救援物资最大相关因子为受灾人口,通过线性拟合得出救援需求量的变化大致符合生长型曲线,得到救援需求和受灾人口大致符合以下关系。
Yz=531 510/(1+144×exp(-1.63×10-6×Xs))
(1)
(2)
式中,Yz表示救援帐篷需求量,Yd表示救援队伍需求量,Xs表示此次地震的受灾人口。所以若地震发生,则受灾人口为46万~60万,修正之后的受灾人口为55万~80万,基于上述公式计算得到此次救援帐篷需求量约为9,000~15,000顶,救援队伍(军队武警、 消防、 专业救援队伍等)约为2,000~4,000人。
4 结论
本文通过现场调查的房屋数据对软件中的房屋数据比例进行了修正,由于通过软件中的基础数据无法了解灾区房屋建筑的真实情况,而通过现场调查能够对房屋的抗震性能有更直观的认识,因此对房屋类型比例进行修正,经过修正,能够使灾害评估更加接近实际震例。通过在德宏州设定的6.5级地震,可以得出经修正后,德宏州发生6.5级地震时,死亡人数将为10~100人,受伤人数将为100~800人,待安置人口最大将达到80万人,需要2,000~4,000的外来救援队伍和9,000~15,000顶救援帐篷。但是这种方法进行修正也存在一定的问题,如由于缺少最新的建筑物和人口数据,导致无法考虑人口和建筑物总量的变化所带来的计算误差,所以,在以后的研究工作中还需要考虑这些因素。通过本文的研究可以看出,利用软件评估和现场调查相结合的方法能够有效提高评估精度,而这套方法最终使得利用评估软件在地震发生后迅速且准确评估灾害损失情况成为可能,并为抗震救援工作的迅速展开提供决策信息支撑。
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PRE-ASSESSMENT OF EARTHQUAKE-INDUCED LOSSES BASED ON FIELD SURVEY AND KILOMETER GRID DATASET: A CASE STUDY FROM DEHONG DAI-JINGPO AUTONOMOUS PREFECTURE
SONG Ping NIE Gao-zhong DENG Yan AN Ji ̄wen GAO Na FAN Xi ̄wei LI Hua ̄yue
(InstituteofGeology,ChinaEarthquakeAdministration,Beijing100029,China)
The pre-assessment of earthquake damage based on field surveys and grid dataset in 1km resolution is very helpful for emergency preparedness and mitigation of earthquake disaster losses. In this paper,we briefly introduced the contents,principles,methods and the results of software assessment as well as the revised results after field surveys. In addition,the emergency supplies and manpower requirements after the outbreak of earthquake are discussed. The assessment contents include the earthquake affected area and population,the amount of casualties,injuries,economic losses,and the number of population to be resettled. Scenario earthquake is set with an interval of 50 kilometers along the major faults and the losses induced by earthquake are outputted by the software. After that,the software outputs are revised based on field surveys. In addition,according to the earthquake cases happening between 2008 and 2015,the growth curve model used to estimate the demand of rescue supplies and teams is also proposed in this study. Based on this model and the software named earthquake emergency disaster rapid assessment and dynamic visualized software(NIE Gao-zhong,2014),and with the help of the statistical data such as population density and socio-economic situations,earthquake losses are pre-assessed by taking Dehong Dai-Jingpo Autonomous Prefecture as an example. The comparison shows that the actual losses are nearly the same as the software outputs. However,due to the ignorance of the casualties caused by geological disasters,the revised casualties are more than the software output. Not only the study area discussed in this paper,the earthquake loss assessment method can also be used to other regions in China.
earthquake damage,pre-assessment,software evaluation,field survey
10.3969/j.issn.0253- 4967.2016.04.027
2015-11-23收稿,2016-04-26改回。
地震灾情服务及应急决策支撑平台研究项目(2012BAK15B06)资助。
*通讯作者: 聂高众,研究员,E-mail: niegz@ies.ac.cn。
P694
A
0253-4967(2016)04-1148-12
宋平,女,1988年生,2013年于中国地震局地质研究所获第四纪地质硕士学位,研究方向为地震应急与减灾,电话: 13261058863,E-mai:songping217@126.com。