川滇地区城市地震风险变化分析

吴星宇，李 雪，吴桂桔

(中国地震局地震研究所 地震大地测量重点实验室，湖北 武汉 430071)

1 引 言

地震是人类遭遇的最严重的自然灾害之一，其突发性和危害性位于其他自然灾害之首。地震灾害可导致人员伤亡，建筑物损毁，耕地、林地破坏等，对社会经济造成极其严重的影响。由于城市规模的扩大和现代化水平的提高，人类社会在地震灾害下的暴露程度正在急剧增加，人类社会面临的地震风险正逐步增大。

随着我国城镇化的不断发展，人口高度集中且发展快速的城市正在逐渐取代农村，成为更高层次的人居环境形式[1]，以城市为承灾体的地震灾害所占比例也在不断升高。破坏性地震的发震间隔往往长达几十年甚至数百年，而城市化建设的发展速率远大于地震活动的孕育周期。若不能及时、有效地评估城市变化导致的地震灾害风险变化，将会对人民生命财产安全和社会可持续发展构成重大威胁[2-4]。

当前灾害风险研究领域对于风险的定义略有不同。Maskrey[5]将自然灾害风险定义为自然灾害的总损失；Morgan等[6]则认为风险是灾害可能影响和损失的暴露性；Smith[7]则直接给出风险等于致灾因子发生概率和损失的乘积。Dela Cruz Reyan[8]定义风险=(致灾因子×暴露性×脆弱性)/灾害准备。综合各方观点，地震灾害风险可由地震灾害危险性(hazard)、暴露性(exposure)和承灾体的脆弱性或易损性(vulnerability)三个因素相互综合作用决定。

当前地震灾害风险研究主要关注致灾因子和承灾体脆弱性等方面。李陶[9]采用地震烈度、地震动峰值加速度等地震参数模拟致灾因子，建立了地震风险模糊综合评价体系，并用该方法评价了毕节市的地震风险。曾今艳等[10]采用层次分析法利用地震参数构建地震危险性指数，研究了运城市区域内的地震风险。张蓓蕾等[11]通过结合德尔菲法与层次分析法利用地震动参数构建致灾因子危险性指标,并评估了宁波市的地震风险。Kijko等[12]利用对建筑物的易损性分析的结果以及建筑物的基本场地条件数据分析了Tulbagh地区的潜在地震风险。Preciado等[13]从建筑学角度对墨西哥城历史城区(La Merced街区)的166座历史建筑进行建筑特性分析,采用定性和定量相结合的简化地震易损性评价方法，对所选区域进行了地震易损性评价。Rajarathnam等[14]采用基于GIS平台的航空影像辅助快速视觉筛选技术提取了Chennai地区的建筑物特征进行城市地震风险评估。Pavié等[15]对Osijek市的建筑物创建了暴露模型，并分析了其潜在的地震风险。

传统地震灾害风险研究对于暴露性的研究并不充分。然而，城市地区人口和社会经济活动的急剧增加导致了世界各地城市的快速扩张[16,17]，而城市的大规模扩张同时也导致了承灾体暴露性的快速增长。

本文旨在利用遥感数据获取中国西南川滇地区10年尺度的城市变化情况，结合地震危险性数据分析川滇地区的地震风险变化，为当地防灾减灾工作提供决策支持。

2 研究区概况

川滇地区位于中国西南部地区地处青藏高原东南缘,受到印度板块与亚欧板块的碰撞及扬子盆地的阻挡作用，是我国地震高发区域。川滇地区地貌丰富，山地、丘陵、平原等均有分布。主要包括青藏高原、云贵高原、四川盆地以及横断山区[18]。川滇地区常住人口13 233.3万人，城镇人口6 881.1万人，城镇化率为52.0 %。

该地区主要活动断裂包括板块边界断裂龙门山断裂带，构成川滇菱形块体东部边界与北部边界的鲜水河、则木河、安宁河、小江断裂带及南边界的红河断裂带等。

龙门山断裂自东北向西南沿着四川盆地西北边缘分布，是青藏高原和四川盆地的分界线。该断裂带整体为东北-西南走向，全长约 500 km，断层倾向北西向，倾角 50～70°。

鲜水河—小江断裂位于青藏高原东侧，是我国西南地区的一条极为特殊的地震构造带，断裂带全长 400 km，总体呈北东倾向，局部地区呈现南西向，倾角为 55～80°。安宁河断裂带全长约360 km，总体走向近南北向，断层倾向为东，倾角约为 50～80°。则木河断裂带长约110 km，总体走向为北北西，断层倾向为北东向。小江断裂带长约 400 km，断层倾向东方向，倾角约为 70°。

红河断裂位于华南地块与印支地块之间，是川滇菱形块体的西南边界，该断裂带整体呈北西走向，在中国境内长约 600 km，断层倾角为 60～80°。

1970～2020年川滇地区共发生6级以上地震66次，其中7级以上大地震共13次(图1)。

图1 研究区断层与历史地震分布Fig.1 Distribution map of faults and historical earthquakes in Sichuan-Yunnan region注：图中统计了1950～2010年震级Ms5.0以上、震源深度小于30 km的地震。符号大小表示震级大小，符号越大，震级越大；颜色深浅表示时间变化，颜色越深，地震发生时间越近。

3 研究方法和数据

本文以川滇地区为例，通过土地利用数据获取研究区内城镇建设用地，采用景观指数法研究城市分布的时空变化，结合研究区地震危险性数据，构建了地震风险变化指数来描述时间尺度内研究区的地震风险变化。

3.1 城市空间分布数据

本研究所采用的城市空间分布数据来源于2000版和2010版全球土地覆盖数据库(GlobeLand30)，它是世界上第一个30 m分辨率的全球土地利用数据集[19,20]。该数据集由2000多幅Landsat卫星和中国HJ-1卫星影像提取，覆盖南北纬80°的陆地范围内10种地表覆盖类型。基于ArcGIS重分类、重采样工具获取人造地表覆盖类型作为城市空间分布数据。为了避免研究区范围过大造成数据量过大，重采样的空间分辨率设为200 m。

3.2 地震危险性数据

地震对城市的威胁不仅来自于断层附近的地表破裂，更多来自于地震动导致的地表位移和形变[21]。因此，本文使用的地震动峰值加速度 (Peak Ground Acceleration，PGA)数据来模拟地震致灾因子，数据源自《中国地震动参数区划图GB18306-2015》。通过ArcGIS将矢量PGA数据转换为栅格数据，并重采样至城市空间分布数据相同的地面分辨率(图2)。

图2 川滇地区PGA数据Fig.2 PGA data of Sichuan-Yunnan region

3.3 城市空间分布变化特征分析

城市发展的集聚效应会影响城市空间分布模式的变化[22]。因此，相比于基于像素的分析方法，基于斑块对象的分析方法更适合于开展城市空间分布变化分析。本文引入景观生态学中的景观指数斑块总面积 (Class Area，CA)与斑块数量 (Number of Patches，NP)开展城市空间分布变化分析。

CA代表城市建筑的面积：

CA=∑Pi×A

(1)

其中，Pi表示第i斑块所包含的像元数量;A为像元大小。

NP代表城市图斑数量。NP与CA可以反映城市的空间分布格局。根据两个时期城市斑块CA、NP的数值变化，可以确定城市空间分布的变化模式。

本文以区县为统计单位，利用直方图百分比方法[23]自动确定CA、NP指数的变化率区间。区间组距计算公式如下：

(2)

其中，H表示组距，IQR是数据的四分位距，N是样本容量。

每个指标定义了三个变化区间。CA变化介于[-H,H]之间的区县视为城市面积稳定；CA变化大于H的区县视为城市面积增加；CA变化小于-H的区县视为城市面积减少。同理对NP可进行相同的分类。

根据同一区县的CA和NP变化情况，可以确定城市空间分布的变化情况(图3)。当CA增加且NP增加时，表示城市空间分布呈离散型增长模式。当CA减少且NP减少时，表示城市空间分布呈聚集型减少模式。

图3 城市变化特征Fig.3 Characteristics of urban change

3.4 地震风险时空变化识别方法

地震灾害风险是由地震灾害危险性(Hazard)、暴露性(Exposure)和承灾体的脆弱性或易损性(Vulnerability)三个因素相互综合作用而成，假设地震风险指数可以表示为：

EqR=∑HiViEi

(3)

式中，EqR为地震风险指数。Hi为像素i的地震危险性，即地震动峰值加速度，Hi值越大表示该地区的地震危险性越大。Vi为建筑的脆弱性指数，代表建筑结构在地震作用下发生某种程度破坏的可能性。Ei为每个像素的暴露性指数。

对于T1、T2时刻的地震风险变化指数可以表示为：

ΔEqR=EqRT2-EqRT1

(4)

其中，EqRT1和EqRT2分别表示T1,T2时刻的地震风险指数。

(5)

由式(5)可见，城市地震风险变化与城市建筑的空间分布变化及其所在位置的地震危险性相关。

设地震风险变化率为η，则有：

(6)

由式(6)可见，城市地震风险变化率与城市的暴露性相关。对于地震风险变化指数和地震风险变化率，同样以区县为统计单位，利用直方图百分比方法自动确定变化区间。

城市地震风险变化分析的技术路线图见图4。

图4 技术路线Fig.4 Technical roadmap

图5 研究区城市空间分布变化情况Fig.5 Changes of urban spatial distribution in Sichuan-Yunnan region

4 实验结果

4.1 城市空间分布变化

川滇地区2000～2010年间城市空间分布变化情况如图6所示。可见50.9 %的区县城市面积有所增加，37.8 %保持稳定，11.3 %CA减少，说明城市面积增加的区县占大多数。而城市图斑数量变化相对平均，其增加、稳定、减少的区县比例分别为30 %、37.5 %和32.5 %。城市空间分布未见明显变化的区县数量最多，其次为离散型增长的区县和聚集型增长的区县。其中离散型增长的区县主要以黑水县、美姑县、大姚县为中心集中分布，而聚集型增长的区县分布较为均匀，而城市面积减少的区县较少，主要有汶川县、名山县、富宁县等。

4.2 地震风险变化

川滇地区2000～2010年地震风险变化率以及地震风险变化指数分布情况及其统计规律如图6所示。根据直方图百分比方法确定的地震风险变化指数的统计结果为：变化指数小于-11.45视为减少，有25个区县；介于[-11.45,11.45]之间的视为稳定，有125个区县；变化指数大于11.45视为增加，有133个区县。根据图6(a)可以看出，地震风险变化指数增长的区县主要集中在川滇地区南部，如保山市与鹤庆县。减少的区县在名山县周边存在集中分布情况，而稳定的区县分布相对均匀。

地震风险变化率的统计结果分别为：变化率小于-10.80 %视为减少，有29个区县；介于[-10.80 %， 10.80 %]视为稳定，有115个区县；变化率大于10.80 %视为增加，有139个区县。其分布情况如图6(b)所示，可见变化率增长明显的区县主要呈现出以黑水县、美姑县和大姚县为中心的集中分布情况，而变化率稳定与降低的区县分布较为均匀。

图6 2000～2010年研究区地震风险变化指数及变化率Fig.6 Change index and change rate of earthquake risk in Sichuan Yunnan region from 2000 to 2010

5 分析与讨论

5.1 城市空间分布变化与地震风险变化的相关性

根据地震风险变化指数的分布情况可知，川滇地区2000～2010年地震风险变化指数增加的区县共计133个，约占总数的一半；稳定的区县有125个、减少的区县有25个。在地震风险变化指数增加的区县中，城市空间分布呈离散型增加的区县有52个，主要分布在川滇西南部地区和北部地区；城市空间分布呈聚集型增加的区县有33个，主要分布在成都市、昆明市的周边地区。在地震风险变化指数保持稳定的区县中，城市空间分布呈稳定型的区县有51个，主要分布在川滇东南地区。城市空间分布呈现聚集型稳定的区县有20个，在研究区内分布较为均匀。而呈稳定型减少的区县有1个，即元阳县(元阳县城市面积减少15.63 %，图斑数量变化为0，属稳定型减少变化模式。而元阳县的地震风险变化指数为-6.45，视为稳定，地震风险变化率则为-17.09 %，视为减少)。在地震风险变化指数减少的区县中，城市空间分布呈现聚集型减少的区县有16个，主要分布在汶川县、名山县周边地区。

以上数据显示，地震风险变化指数增长的地区，其城市空间分布变化大多呈离散型增长模式。地震风险变化指数保持稳定的地区多为稳定型变化的地区。地震风险变化指数减少的地区，多表现为聚集型减少的变化模式。

在地震风险变化指数视为增加的133个区县中，有22个区县的地震风险变化率属于稳定范畴。在地震风险变化指数视为稳定的125个区县中，有12个区县的地震风险变化率视为减少，28个区县的地震风险变化率视为增加。在地震风险变化指数视为减少的区县中，有8个区县的地震风险变化率视为稳定。上述区县中大多数都表现出地震风险变化率与城市聚集性变化的正相关性。

结合川滇地区风险变化指数散点图(图7)，美姑县、河口县与色达县的地震风险变化率均大于75.60 %，地震风险变化指数增加分别为39.35、4.85和32.85。且上述三者均属于离散型增加城市。相反地，昆明市与成都市则是变化指数增加较多均大于57.25，地震风险变化率较低分别为38.45 %和26.41 %，且两者均属于聚集型增长城市。永胜县和温江县的地震风险变化指数均大于57.25，地震风险变化率两者也均大于75.6 %,且温江县的地震风险变化率要高于永胜县，而永胜县的城市空间分布变化属于离散型增长，温江县则属于聚集型增长。以上说明了城市城市的聚集性发展对于地震风险变化率的影响较大。

图7 2000～2010年研究区地震风险变化指数散点图Fig.7 Scatter diagram of seismic risk change index in Sichuan-Yunnan region from 2000 to 2010

5.2 地貌与地震风险变化的相关性

结合研究区地貌分布图(图8)，川滇地区地震高风险指数显著升高地区的地形主要为中高海拔山地地区，如美姑县、大姚县; 其次是高海拔山地地区，如黑水县；以及少数低海拔山地地区，如苍溪县。四川盆地对应的四川中东部的丘陵地区地震风险变化指数总体也呈现出增长趋势，但涨幅相对中高海拔地区较低。川滇地区中部的风险上升地区的空间分布情况更为集中，总体呈现出以大姚县为中心的，中心高边缘低的空间分布情况。云南省南部及东部的低海拔山地地区，以及四川西部大部分高海拔地区，地震风险变化指数则保持一个较为稳定的情况。

图8 研究区地貌分布Fig.8 Landform distribution map of Sichuan-Yunnan area

壤塘县、黑水县以及汶川县均属于高海拔山地地形，但黑水县的地震风险变化指数增长明显高于壤塘县和汶川县，主要原因可能是因为黑水县的CA变化率更高。同样，苍溪县和名山县同为低海拔山地，但苍溪县的CA变化率比名山县高，地震风险变化指数也相应更高。此外，还有同属中海拔山地地区的青山县和江城县，以及同属中高海拔地区的美姑县与昆明市。说明相同地形条件的区县，地震风险变化指数主要受城市空间分布变化影响。

5.3 地震风险变化与实际地震灾害

2008年5月12日的汶川地震对川滇地区造成了严重影响，尤其是震中汶川县一带。本次实验结果表明，汶川县城镇建筑总面积减少43.48 %，城市图斑数量减少58.33 %，属于聚集型减少城市。城市暴露性的急剧减小使得汶川县将来面临的地震风险变化指数减少了44.44 %。而同为极重灾区的绵竹县城市空间分布变化也表现为聚集型减少，对应的地震风险变化指数减少了19.71 %。表明遭受过严重地震的地区，相比于未发生过地震的地区，地震风险变化指数降低更明显。

6 结 论

通过使用GL30数据结合PGA数据，计算了2000年至2010年川滇地区地震风险变化指数，主要可以得出以下结论：

1)2000～2010年，地震风险变化率与城市聚集性变化呈正相关关系。地震风险变化指数增长明显的区县大多也表现出城市建筑面积增加以及图斑数量增加的趋势，即城市空间分布变化呈离散型增长的地区，地震风险变化指数增长越明显。

2)地震风险变化指数增长地区大多属于中高海拔山地。山地相较于其他地形，对地震风险变化指数的影响更大。相同地形条件的区县，地震风险变化指数主要受城市空间分布变化的影响。

3)遭受过严重地震的地区城市暴露性急剧减小，相比于未发生过地震的地区，地震风险变化指数降低更明显。