湖北省人口数据空间化及在巴东Ms5.1地震灾情盲估中的应用*

丁文秀 张亦梅 陈振拓 特木其勒 韩贞辉 李 垠

1)中国地震局地震研究所(地震大地测量重点实验室)，武汉 430071

2)中国地质大学(武汉)地空学院，武汉 430071

3)福州市勘测院，福州 350000

4)中国地震局地质研究所，北京 100029

湖北省人口数据空间化及在巴东Ms5.1地震灾情盲估中的应用*

丁文秀1，2)张亦梅1)陈振拓3)特木其勒1)韩贞辉4)李 垠1)

1)中国地震局地震研究所(地震大地测量重点实验室)，武汉 430071

2)中国地质大学(武汉)地空学院，武汉 430071

3)福州市勘测院，福州 350000

4)中国地震局地质研究所，北京 100029

通过样本数据建模，改进传统的人口分布模型中“行政区划的统计样本”与“网格单元”尺度不一致的问题，并将湖北省人口数据空间化结果应用于巴东Ms5.1地震灾情盲估。结果表明，人口数据空间化方法可以较好地反映人口分布情况，用该数据得到的灾情盲估结果有较高的可信度。

人口分布;人口数据空间化;巴东地震;地震灾情;盲估

地震灾情盲估是指在地震发生后30 min内，依据基础地理数据估计灾区人员伤亡、经济损失等情况，又称为快速评估［1］。由于缺少详细的人口空间分布数据，传统的地震灾情盲估只能采用以行政单元为基础的人口统计数据，是制约地震灾情盲估精度的瓶颈。人口数据空间化是将以行政单元为基础的人口统计数据在空间尺度上延伸，以反映行政区划内部的人口空间分布特征及其规律，有着较高的“空间分辨率”。为了提高人口空间化数据的精度，使其更好地应用于地震灾害评估，本文采用城乡分区和样本数据建模两种方式，在城乡分区的基础上选取一定数量的人口数据样本，分别建立城镇地区、农村地区人口模型。

1 人口数据空间化

人口分布与城乡布局密切相关，为防止使用统一模型而带来的模型误差，建立分区域的城镇人口分布模型与农村人口分布模型。同时，在城乡分区的基础上，选取一定数量的城市(镇)建成区人口统计数据、行政村人口作为样本数据(表1)。

依据湖北省行政区划图生成1 km×1 km格网数据，以此作为格网数据库的基础。逐一将城镇分布、自然村分布、交通数据、数字高程、土地利用/覆盖等数据(表2)进行网格化并存入格网数据库，进行归一化处理。对城镇、农村区域的样本数据进行定量分析，对土地利用模型进行改进，分别建立城镇人口分布模型、农村密度权重模型。以城镇建筑用地、农居用地、交通网密度为主要建模因子建立城镇人口密度权重模型:

表1 样本点分布情况Tab.1 Distribution of samples

表2 数据及数据源Tab.2 The data and the data sources

式中，P(i，j)为网格单元内的人口密度权重，Area_a(i，j)为网格单元内城镇建筑用地面积，Area_b(i，j)为网格单元内农居用地面积，m、n分别为城镇建筑用地、农居用地的权值，Traffic(i，j)为交通网密度的归一化值。

通过对样本数据分析得出，农居用地、农业用地格局是影响农村区域人口分布的主要因素。为确保数据的合理性、准确性，引入自然村分布进行辅助建模控制，则农村地区格网人口的分布为:

式中，P(i，j)为网格单元内的人口密度权重，Area_f(i，j)为网格单元内农业用地面积，j为农业用地面积的权值，DEM为归一化高程，V为自然村分布缓冲区域。

以乡、镇、街道等行政单元的人口统计数据作为总量控制，用城镇、农村区域的人口密度权重生成公里网格单元人口密度数据，计算公式［2］为:

式中，Pop_density(i，j)为网格的人口密度，P(i，j)为空间任意公里网格的人口密度权重值，Popi为行政单元人口统计数据。将城镇和农村对应的公里网格矢量数据图层合并，得到全省人口的空间化结果，如图1所示。

图1 2012年湖北省人口分布图Fig.1 The population distribution of Hubei in 2012

2 巴东Ms5.1地震灾情盲估

2013年12月巴东县发生Ms5.1地震，地震波及巴东县的东瀼口镇、官渡口镇、信陵镇、溪丘湾乡和秭归县的泄滩乡、沙镇溪镇等地区。Ⅶ度区位于东瀼口镇。本文以地震灾区Ⅵ度及以上区域作为研究区，进行人员伤亡评估、救援区域的划分。

2.1 人员伤亡、无家可归人员评估

地震灾区人员伤亡的计算式为［3］:

其中，RD为死亡率，RI为受伤率，I为地震烈度，D为房屋破坏率。根据公式(4)、(5)估算出的地震灾区人员伤亡结果见表3。

无家可归人员计算公式为［4］:其中，A3、A4、A5分别为网格单元内中等、严重、完全破坏的房屋面积，Am为网格单元人均住房面积，Md为网格单元内死亡人数。估算出的地震灾区无家可归人数及分布见表3与图2。

将现场灾情调查统计结果分别与行政单元的人口统计数据(用全国地震应急系统运行的“地震快速评估系统”软件)、中国科学院地理研究所的人口网格数据(无抽样数据的传统土地利用人口模型)、本文的人口网格数据得到的的评估结果进行对比发现，用人口网格数据计算出的评估结果比行政单元统计数据的评估结果要好;用本文的人口网格数据比传统土地利用人口模型得到的评估结果更加接近真实的调查统计结果(表3)，说明本文基于抽样得到的人口模型比传统土地利用人口模型精度更高，能够更好地体现实际人口分布情况。

2.2 救援区域划分

在震后初期，救援区域分级可以为救援力量部署提供依据。房屋倒损是造成人员压埋的主要因素，同时倒损房屋的结构类型、面积及其分布也是影响地震应急救援难度的主要指标。因此，首先对地震灾区的房屋网格数据作易损性分析，计算出灾区网格单元内各类房屋的倒损情况。其次，结合网格单元内人员伤亡、无家可归人员的数据分布，实现救援区域的划分［5］(图3)。地震灾区经济发展水平较低，特别是震中Ⅶ度区的东瀼口镇，当地居民所居住的房屋结构主要以砌体、土石结构为主，因此救援区域可以初步分为3个区域:从房屋毁坏程度来看，1区以砌体、土石结构房屋毁坏与严重破坏为主;2区以土石结构房屋的毁坏与严重破坏为主;1区、2区可能会有人员压埋，同时救援工作面临大量的无家可归人员的安置工作，是热点救援区域;3区房屋破坏以中等破坏和轻微破坏为主，救援工作以无家可归人员的安置为主。

表3 人员伤亡、无家可归人员评估结果Tab.3 Result of estimation for the casualties and the homeless

图2 巴东地震灾区无家可归人员分布Fig.2 Distribution of the homeless in the stricken area of Badong earthquake

图3 巴东地震灾区救援区域划分Fig.1 Rescue region of Badong earthquake

3 结论

1)在巴东地震灾情盲估中，用本文的人口网格数据得到的评估结果明显优于人口统计数据、传统的土地利用人口模型数据的评估结果，在地震初期用该数据得到的盲估结果有较高的可信度，基本可以掌握人员伤亡、无家可归人员的分布。在震后初期，依据房屋毁坏程度、人员伤亡和无家可归人员分布进行救援区域划分，使救援热点区域与救援工作重点一目了然，可以为指挥部合理地部署救援力量提供科学依据。

2)用本文人口数据评估得到的人员伤亡、无家可归人数结果偏大，说明本文的人口分布模拟数据与实际的人口分布存在一定的差距。一方面，从统计学角度来看，本文的样本数据较少，仅有308个，数据模型不能完全涵盖湖北省所有地区的人口分布特征;另一方面，人口分布有较强的地域性特征，本文模型仅划分为城镇和农村区域，并未考虑人口分布的地域特征。因此，建立基于地域分区的人口分布模型有待于进一步研究。

1 李树桢.地震灾害评估［M］.北京:地震出版社，1996.(Li Shuzhen.Evaluation of earthquake disarster［M］.Beijing:Seismological Press，1996)

2 田永中，等.基于土地利用的中国人口密度模拟［J］.地理学报，2004，59(2):283 －292.(Tian Yongzhong，et al.Simulation of population density of China based on land use［J］.Acta Geographica Sinica，2004，59(2):283 －292)

3 马玉宏，谢礼立.地震人员伤亡估算方法研究［J］.地震工程与工程振动，2000，20(4):140 －147.(Ma Yuhong，Xie Lili.Methodologies for assessment of earthquake casualty［J］.Journal of Earthquake Engineering and Engineering Vibration，2000，20(4):140 －147)

4 李树桢，尹之潜.地震损失评估与数据库系统［J］.中国地震，1993，9(3):264 －275.(Li Shuzhen，Yin Zhiqian.Evaluation of earthquake and database system［J］.Earthquake Research in China，1993，9(3):264 －275)

5 丁文秀，等.基于公里格网数据的地震救援区域划分方法［J］.灾害学，2013，28(4):221 －228.(Ding Wenxiu，et al.The classification earthquake rescue region based on grid data［J］.Journal of Catastrophology，2013，28(4):221 －228)

SPATIALIZATION OF POPULATION DATA FOR HUBEI PROVINCE AND ITS APPLICATION TO RAPID ASSESSMENT OF EARTHQUAKE LOSS—A CASE OF BADONG Ms5.1 EARTHQUAKE

Ding Wenxiu1，2)，Zhang Yimei1)，Chen Zhentuo3)，Temu Qile1)，Han Zhenhui4)and Li Yin1)
1)Key Laboratory of Earthquake Geodesy，Institute of Seismology，CEA，Wuhan 430071
2)Institute of Geophysics ＆ Geomatics，China University of Geosciences，Wuhan 430071
3)Fuzhou Investigation and Surveying Institute，Fuzhou 350000
4)Institute of Geology，CEA，Beijing100029

The method of population gird data spatialization base on sample instend of region’s statistical data and rapid loss assessment in Badong earthquake was introduced in the paper.The results show that the method reflects actual population distributio，and the result of assessment is credible.The method the can quickly provide disaster information of spatial orientation after the Earthquake.

population grid spatialization;rapid earthquake loss assessment;Badong earthquake;earthquake loss;rapid assessment

P315.9

A

1671-5942(2014)03-0028-03

2014-03-12

国家软科学计划项目(2010GXS5B156)。

丁文秀，男，1981年生，工程师，博士生，从事地震灾情评估与应急救援研究工作。E－Mmail:dwx_cug@qq.com。