基于行政村居民地的地震人员死亡评估方法研究——以陕西礼泉县为例*

和朝霞，韶　丹，孙　哲，程　燕

(陕西省地震局，陕西 西安 710068)



基于行政村居民地的地震人员死亡评估方法研究
——以陕西礼泉县为例*

和朝霞，韶丹，孙哲，程燕

(陕西省地震局，陕西 西安 710068)

摘要:以行政村居民地作为研究区域，通过农居调查资料和行政村居民地面积及人口进行双变量回归分析，解决农居建筑物的资料获取问题；选择合适的地震人员伤亡模型进行不同烈度下行政村居民地的地震人员伤亡率的计算，进而建立不同烈度下行政村地震人员死亡和房屋损毁数据库，为县级政府部门提供地震灾害损失结果，实现震后灾害损失的快速评估。

关键词:地震；人员伤亡；评估；多元回归；行政村；居民地

破坏性地震带给社会的影响深远且沉重。地震发生后，如何快速评估地震所造成的人员伤亡，为政府应急响应分级和抗震救灾提供必要的参考数据，是亟待解决的重要课题。

我国对地震人员伤亡的研究屡见不鲜[1-8]，无论哪个评估模型，应用中首先必须保证基础数据的精确性[8]，否则难以对人员伤亡情况进行评估。部分模型选择以县或者乡镇行政区划为评估单元，由于其人口、房屋等数据的精度不够，评估区人口密度明显小于实际的人口密度，评估结果和实际结果之间存在较大出入。比如，玉树7.1级地震快速评估结果与实际调查相比有比较大的偏差，其主要原因是地震应急基础数据不够详实，所掌握的基础数据没有反映地震灾区房屋和人口分布的真实情况，玉树县总人口10.9万人，县人口密度约为8人/km2，但极震区(Ⅸ度区)覆盖的玉树县结古镇却是人口相对密集的区域，常住人口2.3万，人口密度约28.5人/km2。

随着高精度的卫星遥感数据的发展，大比例尺的居民地数据更新快捷，获取资料的周期缩短。同时随着地震社会服务工程项目的实施，在人口、农居房屋资料的收集上也有了一定的基础。所以我们把地震灾害快速评估模型的评估单元设定为居民地，以提高预评估结果的精确性和效率。本文以陕西礼泉县为例，对1:10 000居民地和行政村人口数据、农居房屋调查资料进行空间分析，计算不同烈度下居民地的人员死亡、建筑物毁损情况，并建立基于居民地的地震预评估结果数据库。一旦破坏性地震发生后，县级政府部门可通过提前获取的预评估数据预判所在县的地震损失，为政府救援决策提供依据。

1地震人员伤亡预评估方法分析

影响地震人员伤亡的因素有很多，若想全面考虑这些因素对人员伤亡数量的影响，需要大量的相关资料。这在短时间内是很难实现的，且关于这些因素如何影响人员伤亡的研究有待深入。因此，现有方法只考虑若干主要因素[1-8]。

1.1尹之潜的人员伤亡评估模型

目前在实际的震后评估中，常见的评估模型都还是使用尹之潜的人员伤亡评估模型进行估算[4,7,9-10]。

尹之潜以房屋的毁坏比为参数，提出了以下两个计算地震时人员死亡的公式[1]：

(1)平均死亡人数公式

(1)

式中：d为人员死亡率；CP为房屋毁坏率。

(2)白天和夜晚的死亡人数公式

考虑到地震发生的时刻和人口密度，提出一天不同时段发生地震造成的人员死亡人数的计算公式为：

dn(I)=A1d1ρ+A2d2ρ+A3d3ρ。

(2)

式中：dn(I)为不同烈度下人员死亡人数；ρ为房屋内的人员密度；A1、A2、A3是指评估区内房屋毁坏、严重破坏、中等破坏时的面积；d1、d2、d3是指房屋毁坏、严重破坏、中等破坏时人员的死亡比(见表1)。

表1　房屋不同破坏程度下的死亡比

注：农村白天时间段为06∶00-19∶00，晚上为19∶00点至次日06∶00。

1.2评估区的地震人员死亡人数计算公式

大地震影响人员伤亡的因素也有许多的研究，比如王艳茹[11]和陈洪富[12]等就分别针对汶川地震和玉树地震的人员伤亡影响因素进行了研究。其他的研究[13-15]也表明，影响人员伤亡的主要因素有地震烈度、建筑物破坏状态、灾区地形地貌环境、人员密度和地震发生时间等。

结合以上研究成果，考虑到地震影响人员伤亡的主要因素和高精度的数据要求，本文根据尹之潜1995年提出的人员伤亡评估模型中的第二类计算公式，即白天和夜晚的死亡人数公式来进行评估。

一个评估区的地震人员死亡人数计算公式为：

(3)

式中：i为不同房屋结构，ρ为人口密度(评估区内总人口/评估区内房屋总面积)。

2数据预处理

设定评估区为行政村居民地，但在县城城区居民地的行政区域界限很难界定，因此把县城城区作为一个评估区，县城城区之外以行政村为单元进行评估。收集的数据主要有：基于天地图提取的居民地面状数据、卫生和计划生育委员会收集的2012年行政村人口数据、礼泉县农居房屋调查数据和现有应急基础数据库数据。

根据评估模型计算公式，需要进行计算的数据为不同房屋结构在不同地震烈度时的毁坏、严重破坏和中等破坏的面积，以及人口密度。

2.1居民地数据处理

居民地面状数据在地图展示上只是一些大大小小的斑块，没有赋予行政名称，因此以行政村居民地为研究区域，必须先进行居民地与行政村关联。处理方法为：

(1)根据天地图地图和影像数据，对县城城区进行居民地提取并合并赋值；

(2)县城城区以外区域，通过ArcGIS空间分析，首先对居民地进行乡镇赋值；其次对同一乡镇的居民地以行政村点数据进行缓冲区分析，先对250 m内的居民地扫描，然后以50 m的步进值进行2次扫描，未扫描到即停止。在缓冲区内的居民地均赋予行政村名，然后以自然村点数据进行缓冲区分析。缓冲区分析方法如同行政村点数据分析方法一样，对在缓冲区内的居民地数据赋予自然村名；剩余没有进行赋值的居民地(图中红点位置)就用人工检查的方法手工进行赋值(见图1和图2)。

图1　居民地缓冲区分析赋值图

图2　处理后的行政村居民地

2.2行政村居民地房屋总面积和不同结构房屋面积计算

在基础数据的收集中，要获取每个行政村的房屋面积很困难，很难做到每个行政村都能有详细的房屋数据，统计资料也只能到县级区域，因此本文拟通过行政村居民地面积和农居房屋面积进行相关分析，来获取行政村农居房屋面积。

(1)房屋总面积

以咸阳市礼泉县为例，收集了行政村农居房屋总面积样本数据100个，通过与居民地面积、行政村人口数进行双变量相关性分析。

通过双变量相关分析行政村农居房屋总面积与居民地面积，得到的相关系数R2为0.752 5，回归分析P值为0.000 14，如图3所示；通过双变量相关分析行政村农居房屋总面积与行政村总人口数，得到的相关系数R2为0.769 9，回归分析P值为0.000 004，如图4所示。

这一结果表明，行政村农居房屋总面积与居民地面积、行政村总人口均有较强的相关性。

图3　行政村农居房屋总面积与居民地面积散点图

图4　行政村农居房屋总面积与行政村总人口数散点图

本文采用多元线性回归模型，因变量为行政村农居房屋总面积，自变量分别为行政村居民地面积和行政村总人口数。

利用多元线性回归模型进行建模，可得到如下模型：

y=0.117669x1+14.025791x2-1795.12416 。

(4)

式中：x1是行政村居民地面积(m2)，x2是行政村总人口(人)。该模型的回归系数为0.895，说明模型的拟合情况良好，但还需要通过实地调查对数据进一步验证来提高拟合度。

(2)不同结构房屋面积

行政区居民地内不同结构房屋面积可以通过房屋总面积和房屋不同结构比例计算获得，本文房屋不同结构比例取每个乡镇收集的样本数据结构比例的平均值。

2.3县城城区不同结构房屋面积

根据统计数据可以得到每个县房屋总面积和不同结构房屋面积，以全县数据减掉行政村居民地的面积即可得到县城城区不同结构房屋面积。

2.4房屋破坏矩阵的选择

(1)房屋分类和破坏等级

按照GB/T 18208.4-2011[16]规定，钢筋混凝土房屋：包括高层钢筋混凝土框筒和筒中筒结构、剪力墙结构、框架剪力墙结构、多层和高层钢筋混凝土框架结构等。砌体房屋：包括多层砌体结构、多层底部框架结构、多层内框架结构、多层空斗墙砖结构、砖混平房等；砖木房屋：包括砖墙、木房架的多层砖木结构、砖木平房等；土、木、石结构房屋：包括土墙木屋架的土坯房、砖柱土坯房、土坯窑洞、黄土崖土窑洞、木构架房屋(包括砖、土围护墙)、碎石(片石)砌筑房屋等。

根据礼泉县的房屋统计资料和样本数据，房屋建筑按结构类型可分为钢筋混凝土房屋、砌体房屋、砖木房屋及土木房屋等四类。

按照GB/T 18208.4-2011规定，砖木结构和土木石结构房屋为简易房屋，钢筋混凝土房屋和砌体房屋为一般房屋。GB/T 24335-2009[17]规定钢筋混凝土房屋、砌体房屋等一般房屋破坏划分为基本完好、轻微破坏、中等破坏、严重破坏和毁坏5个等级。 而对于简易房屋，按《建(构)筑物地震破坏等级划分》规定将毁坏、严重破坏合并为毁坏，将中等破坏、轻微破坏合并为破坏，保留基本完好，划分为3个破坏等级。

(2)房屋破坏矩阵

根据研究区域的房屋结构类型，选择钢筋混凝土框架结构、砌体结构和简易房屋的破坏矩阵，但在人员死亡模型计算时，简易房屋破坏矩阵还按原规范5个等级来进行计算(表1~表3)。

表1　钢筋混凝土框架结构破坏矩阵　%

表2　砖混结构破坏矩阵　%

表3　简易房屋破坏矩阵　%

3建立基于居民地的地震预评估结果数据库

根据人员伤亡评估模型计算可以建立不同地震烈度(Ⅵ-Ⅹ度)下人员伤亡和房屋损毁数据库，每个烈度建立一张表，表结构如表4、表5所示。

表4　Ⅵ-Ⅹ度地震人员伤亡表

表5　Ⅵ-Ⅹ度地震房屋损毁面积表

4结论与分析

(1)本文使用的方法是在日常工作时就可以建立预评估数据库，而不是在地震发生后才进行评估计算，地震应急时只需进行烈度影响范围估计，然后通过数据库查询得出影响范围人员死亡数据，也可以按照行政区划给出更精细的评估结果(如表6所示)。

表6　礼泉县各乡镇按烈度区统计死亡人数表(白天)

(2)建立预评估震害结果数据库把空间分析的复杂计算过程变为简单的数据库查询，提高了震后预评估结果快速产出的效率，并且可以提前对重点监视防御区应急风险进行合理化的分析和评估。

(3)可以进行基于居民地的不同地震烈度下房屋毁损情况可视化展示，反映每个居民地房屋的抗震设防水平，为日常抗震设防管理提供相应的参考资料，有效提高防震减灾的抗震设防管理能力。

5结语

通过本文研究，考虑居民地面积和人口与建筑物面积的关系解决农居建筑面积资料获取难的问题，从而实现对人员死亡进行更精细化的评估，为地震现场救援提供更好的信息支撑，并可每年提交震害评估数据给县级政府部门，为抗震设防管理和震后了解本县的灾害情况提供参考依据。但本文研究也只是考虑了最主要的致人员死亡因素-房屋倒塌，而实际地震中致人员死亡原因很多，比如地质次生灾害会加重地震的人员死亡、同样的房屋结构建造时的构架不同可能导致的死亡人数不同等[18]。因此在为政府提供评估时，要考虑震区的自然环境和房屋建造情况。而且每个居民地虽同属一个地震烈度区，但距离震中的远近是不是对人员死亡会有不同的效应，还需要做进一步的研究工作。

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Evaluation Method of Earthquake Death of Administrative Village Residents——A Case Study on Liquan County

He Zhaoxia, Shao Dan, Sun Zhe and Cheng Yan

(EarthquakeAdministrationofShaanxiProvince,Xi’an710068,China)

Abstract:Taking administrative village residents as study areas, the rural residence survey data and administrative village residential area and population are analyzed by bivariant regression analysis to solve the rural residential building data acquisition; Choosing appropriate seismic casualties model administrative village residents to seismic casualty rate under different intensity calculation, and the establishment of different intensity earthquake personnel of the administrative village of death and houses damaged database, we provide earthquake disaster loss results for the county government departments to realize rapid evaluation of earthquake disaster losses.

Key words:earthquake; casualties; assessment; multiple regression; administrative village; residents

doi:10.3969/j.issn.1000-811X.2016.02.017

中图分类号：X43

文献标志码：A

文章编号：1000-811X(2016)02-0084-05

作者简介：和朝霞(1977-)，女，山西长治人，高级工程师，主要从事地震应急技术保障工作. E-mail:hzx@eqsn.gov.cn

基金项目：陕西省地震局启航与创新基金课题(2013年度)；国家“十二五”重点项目“陕西地震社会服务工程”

*收稿日期：2015-10-01修回日期：2015-11-23

和朝霞，韶 丹，孙 哲，等. 基于行政村居民地的地震人员死亡评估方法研究——以陕西礼泉县为例[J].灾害学, 2016,31(2):84-88. [He Zhaoxia，Shao Dan，Sun Zhe，et al. Evaluation Method of Earthquake Death of Administrative Village Residents——A Case Study on Liquan County[J].Journal of Catastrophology, 2016,31(2)：84-88.]