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国内外震后经济损失评估方法简述

2018-03-30郭明珠李上峰张书慧

防灾科技学院学报 2018年2期
关键词:烈度经济损失建筑物

郭明珠,李上峰,张书慧

(北京工业大学,北京 100124)

0 引言

地震是危害最大的自然灾害之一。近几十年发生的强震,如1976年唐山发生7.8级大地震经济损失为数百亿元;1985年墨西哥城地震造成8000多栋建筑遭到不同程度破坏,经济损失达到了11亿美元;1995年日本阪神地震倒塌建筑物10万幢,直接损失1000亿美元;2008年汶川地震造成的经济损失超过860亿美元;2011年的东日本大地震直接经济损失达到了2000亿美元。大地震造成的经济损失十分严重,因此震后及时进行经济评估,对政府实施救援以及灾后重建具有指导意义。多年来,众多学者在震后损失评估方面做了深入细致的研究。经过几十年的发展,许多专家学者也相继提出了各种不同的震后经济损失评估的方法。

1 运用GDP指标来进行震后经济损失评估

运用 GDP 指标的评估方法概念明确,计算方便快捷,可以宏观反映震害情况。

1.1 直接经济损失

陈颙等[1]提出了一种以国民生产总值和人口密度为参数的宏观经济损失分析方法,该方法适用于大范围地区。王飞[2]用该方法预测杭州现在及未来遭受地震时可能造成的经济损失。同时根据杭州市未来发展规划,预测未来杭州市的人口分布,以地震烈度和人口密度为参数预测可能造成的人员伤亡,并以GIS为平台,建立损失分布图。

陈琪福[3]结合相关资料和国外学者的成果,提出人均GDP的概念,并且建立了地震动峰值加速度、GDP和地震损失间的非线性关系,为震害损失评估提供了一个简便的算法。该方法以地理信息系统的应用软件 World Risk为平台,在数据更新、灾害和空间分析等方面会十分方便。

王伟哲[4]以风险管理和相关神经网络理论为指导,对地震震级、震源深度、设计基本地震加速度、灾区面积、全国人均GDP五个因子进行无量纲化预处理、归一化处理,通过神经网络算法,就能马上预测到震后的直接经济损失,进而实现快速评估。

李静等[5]基于宏观易损性模型, 以烈度、人口密度、人均GDP、单位面积GDP为指标,将遗传算法和人工神经网络法相结合,借助标准化函数和GA-BP神经网络,得到各评估区的GDP损失比,进而可以得出各评估区的评估结果。

1.2 间接经济损失

李恒等[6]提出了一种基于GDP来估算地震造成的间接经济损失的计算模型。首先统计出该地区的GDP值和建筑物的破坏比例,然后计算出生产能力的破坏比例,再结合地震造成的社会生产能力损失,最后选取适当的社会贴现率,计算得到间接经济损失。

以上GDP指标法当中陈颙[1]、王飞[2]和李恒[6]使用的是国民生产总值,前两个学者得到的是直接经济损失,后者得到的是间接经济损失。而陈琪福、王伟哲[4]和李静[5]则使用的是人均GDP计算出直接经济损失。

2 运用数据库来进行震后经济损失评估

数据库为灾后救援和灾害损失评估提供了可靠的数据源,数据库的建成将为地震工作者查询、检索和应用这些资料提供捷径,并将对工程建设及防震减灾事业的发展产生深远影响具有重要的社会意义和应用价值。本文将数据库细化分为人工神经网络、GIS数据库和其他数据库形式。

2.1 人工神经网络

郭章林等[7]利用历史数据资料,将人工神经网络引入直接经济损失评估中。该模型把直接经济损失率作为样本数据,鉴于网络传递函数Sigmoid特点对样本数据进行预处理时,将网络的输入输出数据的范围进行适当缩小,提高了网络性能,缩短了网络收敛时间。此方法得到的结果合理性,取决于收集的历史数据是否全面。

人工神经网络可以对自然界某种算法或者函数进行逼近,郭章林正是利用人工神经网络对Sigmoid函数进行逼近这一特性,得到了震后直接经济损失。

2.2 GIS数据库

李萍等[8]讨论了3S技术结合的前景和优点。RS技术可以识别出灰度值的差异,GPS定位可以提高遥感图像的匹配度,结合GIS强大的数据库处理能力,其构建的系统可人机交互式地修改等震线、震害和损失的评估结果。

王景来等[9]使用20多次地震震害调查资料分别得到破坏比、损失比统计模型。利用澄江5.2级地震灾害损失评估报告的成果,把GIS与这两个模型结合起来进行快速地震灾害损失评估,能有效地减少地震后的工作强度并提高评估效率。

孙龙飞[10]基于移动 GIS 技术、以当前主流的 Android 手机操作系统为平台,运用GPS 定位、图形绘制等技术来进行数据源的采集和汇总。郭志宇[11]基于视频监控系统和GIS,对汶川地震主震进行了震害评估。

Rui Maio等[12]结合历史震害数据,对单体的评估参数及权重进行了分析,修正地震易损性评估方法,在GIS下算例分析评估了各烈度下建筑的震害程度。美国FEMA在20世纪90年代中期开发的地震灾害损失评估软件HAZUS-MH以GIS为平台,得到的建筑物破坏概率更具可靠性。

GIS数据库法在计算机硬件、软件系统支持下,可以对数据进行采集、储存、管理、处理、分析、显示和描述,可以将震害数据以图形的方式呈现出来。王景来[9]使用破坏比和损失比数据对其进行分析处理生成了震害图形。在运用硬件和软件系统方面,李萍[8]运用RS、GPS和GIS三者构建的软件系统得到评估结果,孙龙飞[10]、郭志宇[11]分别引入的是安卓系统和视频监控系统,而美国则开发软件系统来进行评估。综合来看,GIS数据库法可以结合当下先进的技术,是一种与时俱进的评估法。

2.3 其他数据库法

为了使地震灾害损失评估的结果更精确,王景来[13]对区域边界、坐标系统、属性信息、数据特征类型进行相应的界定、设计以及处理,同时结合收集的大量资料, 完成数据库的建立,当地震发生后,通过定量计算,对灾区进行直接经济损失评估。

李树帧等[14]将直接经济损失视为建筑物的破坏损失与室内财产损失之和,运用EDEP软件将震害评估与数据库系统结合得出各类建筑直接经济损失、建筑破坏数、各评估区(或烈度区)建筑破坏比例,评估结果可用打印方式和绘图方式输出。

刘如山等[15]提出了震害快速评估的精细化方法。该方法为达到精细化评价的目的,采用地震应急基础数据库的公里网格作为评估单元,综合考虑了区域差异性,将房屋结构按照建筑材料和承重性质分类,克服了以往评估分类不细致的缺点。

杨小红[16]运用空间信息网格基础理论,针对设定或真实地震,提出了一种基于SSIG的建筑物震害评估法。该方法需要制作烈度分布图,与采集了数据的网格进行叠置,形成基础评估图层,进而计算各级各类房屋的破坏面积。依据损失比和各类建筑物的单位造价即可获得由建筑物倒塌所导致的直接经济损失。该方法可以很直观的以可视化的方式表达出来。

刘双庆等[17]以网格化基础数据库数据为基础,利用天津地区高密度强震台网资源,运用Matlab软件及Office组件函数给出了一种灾害快速评估的方法。李俊[18]以数字地球Google Earth为平台,考虑场地效应影响因子的分布,建立起数据库包含宏观经济指标、人口资料以及前人的研究结果,比以往的损失评估模型有了进一步的改进与发展。

在本文提到的其他数据库法中,王景来[13]和李俊[18]在建立数据库上有差别,李树帧[14]、杨小红[16]、刘双庆[17]使用不同的软件。刘如山[25]、杨小红[16]、刘双庆[17]都运用到了网格技术,该技术当下也比较前沿。

3 运用震害矩阵来进行震后经济损失评估

历史震害矩阵是结合历史震害资料统计得到的,在统计资料完善的地区,运用震害矩阵来进行直接经济损失快速评估是比较准确的。

根据对地震灾害损失评估的不同要求,兰青龙[19]将地震灾害损失分为四个级别:Ⅰ级评估需要结合地质条件和历史震害资料,初步得到地震灾害损失;Ⅱ级评估涉及到建筑物的分类,再通过平均损失率指标可直接计算建筑物震害损失;在进行Ⅲ级评估、Ⅳ级评估时,都需要得到破坏概率矩阵,但是破坏概率矩阵来源不同,最后结合相同的经济损失模型得到震害结果。

尹之潜[20]认为房屋地震作用下,发生某种破坏程度的概率会随着时间的变化而变化,进而提出了动态震害矩阵的概念,其运用概率理论的知识,结合结构的抗力概率密度分布曲线来表述抗震能力, 可以用来预测未来不同年代的地震经济损失。

震害矩阵中的数据是通过统计得来的,该方法方便快捷。例如龚俊文[21]提到了福建省搜集了从远古到20世纪80年代的地震原始数据,这为震后经济损失评估提供很大便利。不足之处在于对于地震发生较少的地方,震害矩阵中的统计数据误差会很大。所以矩阵中的数据要随着建筑物的抗震能力增强要及时更新。

4 运用遥感技术进行震后经济损失评估

遥感是根据电磁波的理论,对地面各种景物进行探测和识别的一种综合技术,因此很多学者将遥感技术运用到了震害评估当中。

王龙等[22]提出基于遥感的建筑物地震直接经济损失快速评估的方法。该评估方法有基于震害指数和基于影像分类结果两种。基于震害指数的损失评估,需要专家运用专业知识把地面评估对象的遥感震害指数转换成地面震害指数,然后形成烈度分布,结合从各地区的易损性矩阵中对应烈度的破坏比和损失比进行建筑物损失评估。基于影像分类的损失评估,是一种图像处理技术的震害评估方式。首先由人工判读来确定训练样本,将房屋建筑震害划分等级,然后借助影像技术等对图像进行震害分类、整理、修正,最后根据居民地地震灾害分类分级结果计算出各建筑类型的破坏比,进而得到建筑物损失。两种估计方式比较适合实际情况的,但是前者比较粗糙,后者一定程度上可以减少不确定性。

日本的Takanasa、Makama和马笼弘志、美国的Bolt等,利用航空遥感图像进行震害评估,取得了良好的结果。其中影响较大的是应用航空遥感对建筑物震害损失和砂土液化的判读和分级。

遥感技术可以很快地获取资料,探测的面积广。不足的是该方法容易受到天气影响,地震发生时如遇阴雨天将会产生较大误差。

5 运用其他方法进行震后经济损失评估

5.1 基础设施的直接经济损失

房建和生命线属于基础设施,其遭到震害后,将对生命财产带来巨大损失。因此格外受到学者的重视。

刘金龙等[23]提出震级估计法、震中烈度、震中烈度与震级联合估计法,分别得出生命线工程的经济损失并将三者进行对比。震级估计法在实例中使用比较方便,但由于数据的离散性较大,震级估计法会使震害预测的结果出现一定的误差,精确程度不够。震中烈度估计法首先要统计各烈度下生命线系统与房屋建筑震害直接经济损失比值的算术平均值情况,运用最小二乘法拟合出震中与比值均值的函数关系式。特别是由统计比值的概率分布特征,使这种方法更能贴近实际情况。而震中烈度与震级联合估计法是基于震中烈度法修正得到的,此方法可以减少由震级不同带来的生命线与建筑物损失之间比值的差异,但是比较复杂。

黄巍[24]根据中国大陆的破坏性地震数据,对西南地区、西北地区和其他地区的生命线工程的震害损失比值和总比值与震级的关系进行统计分析。戎密仁[25]对单线单洞式隧道进行了加权综合评估,得到了灾后铁路隧道的损失程度。

马海建[26]发展了一种道路连通效能震害评估方法,在复杂网络中建立路线和路网连通性能震害的客观、定量评价指标,然后根据震前、震后的道路连通性能指标的变化,衡量路线和路网的震害情况。

针对“大数吃小数”抽样点中的某种类型房屋建筑面积较小,其在破坏比计算中占的权重小的情况,吴今生[27]对破坏比的计算进行了调整,提出了两种方法。第一种方法,将总面积过大的抽样点的各种破坏等级的破坏面积降低量级,此方法使每个抽样点在破坏比计算中的权重基本一致。不足之处在于工作任务加重,原始数据的真实性会受到质疑。第二种方法,仅对计算方法做出修正,去除房屋建筑面积的影响,将每个抽样点的破坏比求和取平均值。第二种方法比第一种方法优越,主要在于工作量不会增加太多,也能使数据的原始性得到保证。

周光全等[28]探索出一种适合云南地区的地震灾害经济损失评估的简化方法,根据云南地区的历史地震情况,进行抽样调查得到房屋建筑地震破坏比经验模型,按国家标准《地震现场工作第4部分:灾害直接损失评估》 选取适合的损失比,参照灾区城建部门提供的灾评来收集各类房屋建筑的重置单价,根据房屋建筑经济损失的初步估算公式,可以快速评估计算房屋建筑的地震灾害经济损失;

胡少卿等[29]研究了1993年至2005年的历史震害资料,得到基础设施工程损失占建筑物损失的比例与烈度的关系,采用最小二乘法对基础设施工程损失进行回归,得到直接经济损失。该回归法计算出的结果与现场评估结果相比偏小些,但可以为确定直接经济损失提供相关参考。

杨妍等[30]将标准法与HAZUS法进行定性比较,得到的结论是:在直接经济损失评估计算方面,破坏程度的划分方式,震害的分析方法以及经济因素等方面基本相同,而建筑物易损性的定量指标、适用的地域、结构类型的划分、对建筑物破坏等级的定义方式存在差异。

王明振等[31]针对跨度、砖柱高度、砖柱横截面尺寸、柱距大小、纵墙设置情况这五个因子,用有限元软件进行回归分析,得到二次震害的单层砖柱厂房震害快速评估模型。

Algermissen和Steinburgg[32]对不同结构类型的建筑物进行分类,用于得到各等级的平均破坏概率曲线,该划分方法成为美国20世纪80年代末易损性分析的首要工作之一,由概率曲线进而得到地震直接经济损失评估。Toyoda[33]将直接经济损失分为政府建筑、商业建筑以及个人居所三个层面来进行计算。

在上述学者研究成果中,刘金龙、黄巍、戎密仁和马海建分别对生命线系统的震后损失提出了看法。在参数选取上,周光全所用的破坏比参数属于比较传统的取法,而吴今生对破坏比进行调整。胡少卿将损失比参数与烈度联系起来,王明振选取了厂房的五个参数,都进而得到震后损失情况。而列举的三位国外学者的成果,倾向于对建筑物进行不同层次的分类。

5.2 间接经济损失

间接经济损失包括停产减产损失、产业间的产业关联损失和投资溢价损失。间接损失也会带来巨大损失,比如1995年日本阪神地震间接经济损失几乎和直接经济损失持平,约为1000亿美元。所以间接经济损失也会受到国内外专家学者关注。

都吉夔等[34]提出一种基于评估区内企业、服务业停产歇业损失和由地震带来的减产减值损失下的间接经济损失评估方法。该方法需要将评估区内各类结构房屋破坏比与损失比作积,再按各类建筑房屋面积差异进行加权取其平均值,得到综合震害系数,结合抽样调查实例所得到的生产及服务业恢复时间和影响时间系数,和利用灾区各市(县)国内生产总值GDP(第二、三产业)数据即可给灾区做出震害损失评估。在地震灾害影响范围大的情况下,此方法计算量会很大。

黄敏等[35]通过查阅统计年鉴、经济普查资料,以行政区为单元,收集各行政区的工业企业产值、企业分布等信息,综合考虑地震破坏情况和生产周期理论,结合烈度图,确定企业停减产时间,建立行政区域的工业企业停减产损失模型。该方法克服了由评估区与行政区不一致带来的经济数据获取及分配不易的难题,更科学地为政府及其有关部门在灾后救助及灾后恢复政策上提供指导。

劳承玉[36]以产业关联理论和投入产出模型为基础,对汶川特大地震的间接经济损失评估方法进行探讨。以旅游业为例,将前向关联产业、后向关联产业分别以不同的动力为模型对损失进行评估,初步估计得到的旅游业损失624亿元,虽然该结果有待进一步的计算,但是可以为恢复重建工作提出指导建议。

孙尧[37]考虑到中间投入积压增加这一因素,运用“投入—产出”模型,来计算停产减产的生命线工程的经济损失。

美国联邦紧急事务管理局在20世纪80年代末将投入产出模型与平均总成本法相结合,借助直接经济损失即可得到间接经济损失。20世纪90年代末,美国的科学家提出了一种“假想地震”模型,可以预测商业中断等间接损失。Kuribayashi[38]分析了灾后劳动力、资本、消费、投资等因素的相关变化及影响,运用Cobb-Douglas生产函数来得到间接经济损失。

6 总结

这五种方法都可对震后经济损失进行评估,但各评估方法都有着无法估计的不确定性。但有的方法可以相互结合。譬如,在GDP指标法中提到了人均GDP,可结合GIS等平台有利于快速评估;GIS数据库法提及到了遥感技术和GIS相结合,发挥着各自优势得到损失结果,这种结合较前沿。可以预见的是,震害矩阵法联结遥感技术,即可实现数据的及时更新。本文简述提到的其他法,大部分注重于学者专家在方法上的创新。

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