地震造成的受伤与死亡人数比例趋势

M.Wyss　G.Trendafiloski



地震造成的受伤与死亡人数比例趋势

M.WyssG.Trendafiloski

摘要在世界范围内，地震造成的受伤死亡比(R=受伤/死亡)随时间增加。这表明现今人们在地震中更有可能幸存的比例约是50年前的2倍。然而，任何对R值有意义的分析(至少)都需要按国家类型区分和按震中位置(陆地或近海)区分。陆地地震的R值通常是海域地震的一半。工业化国家的R值比发展中国家的大2～3倍。在保护民众方面中国和日本是取得最大进步的国家。R值不随时间增加的国家包括伊朗、土耳其和希腊。其比例的基本趋势是明显的，然而由于个别国家的数据集相对平均来讲太少，因此难以明确考虑。我们建议用R值来调整全球地震人员损失评估的伤亡矩阵。

0引言

随着世界人口的急剧增长，在实时和场景模拟模式中评估地震造成的人员损失变得越来越重要。尽管损失评估的方法和数据集已得到改善，但对于世界上很多地区以及该问题许多方面来讲仍处于初级阶段。我们认为，通过修改建筑物倒塌率和人员伤亡矩阵可改进地震人员损失评估，从而正确地计算历史伤亡比观察值，即R=受伤人数/死亡人数。在剔除基于后述原因之一而不可用数据的地震事件后，1950年以来，已知造成死亡和受伤人数的地震约有300个。在该数据集制备和分析的过程中，我们可使用数据集校准发展中国家的地震伤亡矩阵。

1伤亡率特征

由于R值不是直接由地震震级决定，而是由烈度决定的(无论是多大震级所产生的烈度)，因此我们建议用R值衡量建筑物抗震性能的变化。例如地震造成死亡与受伤人数占世界人口比例的参数取决于人口密集区地震震级分布的时间函数。在后述的数据集中，大地震在某些时期往往造成数万或数十万人员死亡，但关于R值的数据集中非常大的死亡数字与大的受伤数字相平衡。

土坯或泥墙和沉重房顶结构的居民建筑R值可小于1，因为高烈度区的死亡人数比受伤人数多。相反，如果建设的建筑物不倒塌，则在同烈度时R值可变得无穷大(零死亡，但受伤人数众多)。这种情况下，尽管无人员死亡，但是由于非结构损坏如玻璃破损、家具掉落和局部结构损坏等情况，也会造成人员受伤。

一个社会从较脆弱状态经过多年发展成具有更好的抗震性，其R值应增加，观察1900年前后(表1)，R值从1～3之间变的更大。但是，为了详细分析R值，我们必须考虑该参数的特征，以某种方式对地震事件分组研究以减少条件不一致性。下文列出了修改R值的条件和需要在分析中所考虑的条件。

1.工业化国家与发展中国家的建筑材料、施工和建筑规范是不同的。因此，地震对人的影响(用R值衡量)也是不同的，这些数据不应被混为一体。工业化国家的R值比发展中国家的R值大1～2倍(见表1，图1)。

2.R值也取决于地震烈度(I)。在经受低震动的居民区不会造成人员死亡，但会发生人员受伤的情况。仅产生低烈度的地震为小震级(M)的地震，且远离陆地。该类地震会产生异常高的R值，不能用于评估建筑物的质量。

3.大城市的建筑材料与农村的建筑不同。大城市的建筑经过了设计，很多为5～10层的单元楼房，而农村没有这类建筑。因此，R值取决于特定地震所影响的居民区的类型。一些地震发生在远离大城市的地方，而有些却是城市直下型。所以即使在具有统一建筑施工技术规范的同一国家，这种地震也会产生不同的R值。

4.一次地震造成的受伤和死亡人数是由所有受影响居民区伤亡人数累加而成的。在这些居民区中，有些距震中较近，遭受较高烈度影响。有些则距震中较远，遭受较低烈度影响。并且有些在城市，有些在农村。一次地震R值的不同取决于所有受影响居民区的共同影响。

2数据

为计算R值，本文选用Utsu(2002)全球范围有人员死亡的地震目录，并从美国地质调查局的重大地震表中增补了2005～2008年的29个地震事件。为了减少数据的不一致性，并提高其质量，本文采取了以下措施：(a)区分工业化国家和发展中国家，并且在可能的情况下，分析某一国家及其邻国的数据；(b)我们剔除了受伤与死亡人数均小于40人的地震事件，以消除伪R值；(c)因某些地震只产生低地震烈度，为了消除其引起的异常高的R值，我们剔除了小地震(4.2

表1最小震级为6级且受伤或死亡人数最小为40人的地震伤亡率的中位数。

括号中给出了观察值。除第一行外，只使用了浅源陆地地震的数据

数据集500～18991900～19491950～19691970～19851986～2008全球1.2(72)2.8(121)5.4(139)4.3(104)6.9(190)仅限陆地或浅海发展中国家(不含中国)3.0(45)3.2(23)4.8(53)工业化国家8.8(44)11.2(20)中国2.5(35)12.8(35)日本6.6(21)47.5(6)拉丁美洲2.6(12)8.0(11)土耳其、伊朗2.6(19)3.6(26)希腊18.6(9)11.2(5)意大利3.9(8)7.0(5)

图1　地震伤亡比时间函数图。(a)为发展中国家，(b)为工业化国家。在最近几十年内伤亡比一直在增加，这表明工业化国家和发展中国家地震造成的人员死亡率在下降。本研究的数据来源于Utsu(2002)，并根据美国地质调查局在http：//neic.usgs.gov/neis/epic中公布的重大地震列表补全近几年的数据。为了排除伪数据，剔除了震级小于6级、死亡与受伤人数均小于40人、海域地震以及震源深度大于50km的地震事件。图的左上角示出了通过数据得到的指数拟合系数

由于我们的目标在于认知和模拟在强震动下住宅和办公楼的反应状况，所以研究中我们排除地震中因其他因素造成的死亡人数。在最近发生的地震中死亡人数统计数据中同样给出了海啸和山体滑坡造成的人员死亡，我们减去这些人员死亡数字并保留与建筑物破坏相关的伤亡数字。有些情况下，如已知的老旧教堂内的人员死亡，我们也从总数中减去。我们也把已知大部分人员死亡是由海啸造成，但死亡占比未知的地震排除在研究之外。

可能影响公布的死亡与受伤人数的不确定因素包括以下几项：可能不包括偏远地区的人员伤亡；可能包括滑坡、海啸以及其他次生灾害造成的人员伤亡数量；地方官员可能蓄意修改公布的人数；此外，没有定义需计入统计人数的最小受伤程度，从而造成受伤报告误差。出于这种原因，可能“病人”更适合作为震后受伤人数统计的基本定义，意思是所有需要向医疗机构寻求帮助的人都应该包含在统计数字中。鉴于这些不确定性，我们将依靠许多地震事件的平均来定义不同数据集中R值的相对水平。

3伤亡比作为时间和空间的函数

我们在5个周期内(表1，首行)有足够的地震事件来估算R值，考虑全球数据的粗略第一近似值，发现R值增大了。为确定数据聚合时段，我们考虑了世界范围的建筑施工，特别是那些具有各类标准抗震设计规范的建筑。R值作为时间函数在工业化国家和发展中国家均不断增大(表1中加粗的R值)。但是，工业化国家的R值约为发展中国家的2倍(表1)。

中国和日本是造成人员死亡地震发生率最大的国家。这两个国家在降低死亡比方面取得了巨大的进步，如表1所示，中国和日本的R值分别增长了5倍和11倍。拉丁美洲增长了约2倍。在伊朗和土耳其，我们合并了这两个邻国的数据，R值随时间没有变化(表1)。

Bilham(2004，2009)表明地震造成的人员死亡数占世界人口的比例随时间下降。图2表明地震造成的人员受伤数占总人口比是上升的。结合表1中所示粗体R值增大的结果，我们得出结论：改善的建筑施工将地震受害者群体从死亡类变为受伤类的数量，超过将地震受害者群体从受伤类变为无伤类的数量。

图2　几十年来地震造成的受伤人数占世界人口比例的函数以及拟合观察的指数回归模型

本文展示的结果只能视为近似的，因为数据中存在很多不确定性。首先，报告的死亡和受伤人数往往只是估计值。此外，包含在每个计数内的轻伤者的百分比通常是未知的。同时，除了建筑物质量，还有很多因素能够影响R值。

使用标准差Z检验来估计超过30个样本值与平均值差异的统计显著性，我们发现工业化国家与发展中国家，以及1970年前工业化国家与1970年后工业化国家相比，显著性超过99%。工业化国家和发展中国家近海与陆地样本的差异都大于95%，但小于99%。表1中部分较小样本间的差异分值小于90%显著性水平，但由于在数个国家中选定周期的起始与结束时间正是新建筑规范生效的时间，因此本文选定了它们的中位数。

4利用伤亡比估计全球范围的人员损失

目前，我们正在构建第二代损失评估工具，即用于地震应急响应与减灾的损失评估(QLARM)以及更新供实时与场景模拟模式使用的输入数据库(Trendafiloskietal，2009a)。为提高我们的损失评估精度，特别是受伤人数的精度，我们建议通过调整现有伤亡矩阵来拟合伤亡比。

尽管美国灾害危险(HAZUS)评估软件和震灾评估软件ATC-13的伤亡矩阵计划仅在美国使用，但实际它们常在全球范围使用，因此，我们评估了这两个软件的适用性。我们认为必须对具有同类建筑物属性的区域分别构建伤亡矩阵。这种区域可能包含多个相邻国家，或者庞大且复杂国家，如印度和中国的子区域。因为伊朗具有37个相对近期地震(Utsu，2002；Berberian，2005)的可用数据，我们使用了图3中伊朗的观察结果作为示例。我们假设的用于计算损失的城市模型是伊朗中等规模居民区(人口在3 000～30 000之间)的建筑状况。

使用震灾评估软件ATC-13的伤亡矩阵计算时，伊朗的R值在所有烈度下是2～3之间的常数，这并不符合图3中的观察值。使用美国灾害危险评估软件矩阵计算的伤亡比符合地震烈度在7.5～8.5之间的观察值，但在该范围之外则不符合。因此，我们建议调整地震应急响应与减灾的损失评估的伤亡矩阵以解释伤亡比观察值作为地震烈度的函数(Trendafiloskietal，2009a)。这对南亚的发展中国家非常重要，因为这些国家在地震烈度大于9时观察值R非常低(R<1)。

5讨论与结论

许多地震关于死亡的报告不确定性很大，受伤报告的不确定性更大。这种情况在早期和在控制媒体的国家更是如此。Bilham(2009)记录了一些典型的历史报告错误。尽管如此，我们还得使用可用的官方信息开展工作。我们必须剔除小地震、近海地震和深源地震的数据。我们必须使用平均数，并且把具有类似建筑类型的国家的数据组合起来。只要我们采取这些预防措施并牢记只要我们的大多数基本结果是确实可靠的，我们就可以得出一些结论。

最基本的、稳健的观察结果是，在地震中，与受伤人数相比，死亡人数在全球范围内已得到减少(表1，图1)。这支持了Bilham(2004，2009)关于全球地震造成的死亡人数增长没有随时间与人口同步增长的观察报告。Spence(2007)报告了2000年之后多年广泛意义上地震造成的人员死亡损失，其中包括2004年12月印度洋海啸造成的约280 000人死亡。由于关注的是强震时建筑物的抗震性，我们剔除了海啸造成的死亡人数。因此，我们把Bilham的结论(地震造成人员死亡占总人口百分比随时间下降)与我们的结论(R值增大，以及受伤人数百分比增加)的结合解读为建筑施工改善的迹象。

图3　伊朗不同地震烈度下用美国灾害危险评估软件和震灾评估软件ATC-3的伤亡矩阵计算的伤亡比与观察伤亡比的对比

由于全球统计说明地震中约75%的人员死亡归因于建筑物倒塌，而这些建筑物未完全按照抗震设计，其建造时使用不恰当的材料或结构不佳(Noji，1997a)，因此我们建议使用R值作为建筑质量的一个指标。但是，死亡比下降的进程也不均衡。在具有足够多的数据来估算R值变化的国家和地区中，日本在提高民众安全性上领先(表1)。尽管中国某些地震数据可能不是其中最可靠的，但中国也取得了巨大的进步，并接近了工业化国家的标准。拉丁美洲的进步似乎已经很可观了，但其地震安全仍落后于工业化国家。最后，尽管因单一国家的观测数据太少而难以得出确切的结论，但希腊、土耳其和伊朗似乎在地震安全方面没有太大的进步。

提高建筑环境质量不是一件易事，它需要资源。建筑规范并不能解决所有问题，其结果主要是建成抗震建筑而不是防震建筑。依据建筑规范建造的建筑结构应在小地震时无损伤，在中等地震时无明显结构性破坏，以及在强烈地震时不倒塌。其目标是通过防止建筑物倒塌来保护建筑内的居民，从而能疏散受伤者。建筑规范最近才开始建议减轻可能导致受伤的建筑物的非结构性危害。

在政府对建筑规范中增加要求时，仅针对新建筑有效，但大多数人仍生活在旧建筑内，在某些国家，这些旧建筑相当于死亡陷阱。此外，在一些国家，缺少在建筑工地检查以实行建筑规范的资源和政治意愿。抗震设计和建筑施工的建造水平与国家的国内生产总值水平密切相关且随时间变化。可接受的地震风险水平应该是建筑设计要求与国家经济实力之间的现实平衡。

有些国家没有足够多的造成人员死亡的地震记录，无法估算R值，但是仍存在地震灾害的可能性。诸如美国和加拿大这类国家，因为地震风险意识高并且做出了保护人民的努力，这不会成为问题。在其他建筑材料和建筑结构类型不佳的地震多发国家，通过计算参数(包括比例R值)量化地震风险，从而量化人们面临的风险是最可取的。包括印度、巴基斯坦、尼泊尔和阿富汗等国家都存在这种情况，但是没有足够多的近期造成人员死亡的地震记录用于详细分析。我们相信具有大潜在风险的印度是特别脆弱的(Wyss，2005)。

为改进伤亡估计，特别是发展中国家的受伤人数的估计，我们建议考虑利用伤亡比R来调整与低抗震性易损房屋类别相关的伤亡矩阵，例如依据欧洲宏观地震烈度表的系数A，B和C。

我们的结论是，总体上防止人口在地震中死亡的工程上的努力已带来成效。

参考文献

Berberian M(2005)The 2003 Bam urban earthquake：a predictable seismotectonic pattern along the western margin of the Rigid Lut Block，Southeast Iran.Earthquake Spectra 21：S1，S35-S99，December spence(2007)

Bilham R(2004)Urban earthquake fatalities：a safer world or worse to come?Seismol Res Lett 75(6)：706-712

Bilham R(2009)The seismic future of cities，12th Mallet Milne lecture.Bull Earthquake Eng 7(4)：839-887

Noji EK(ed)(1997a)Earthquakes.The public health consequences of disasters.Oxford University Press，New York，pp 135-178

Spence R(2007)Saving lives in earthquakes：succe-sses and failures in seismic protection since 1960，11th Mallet Milne Lecture.Bull Earthquake Eng 5：139-251

Trendafiloski G，Wyss M，Rosset Ph(2009a)Loss estimation module in the second generation software QLARM.In：Proceedings of the second international workshop on disaster casualties，Cambridge，June 2009(Chapter 8 of this publication)

Utsu T(2002)A list of deadly earthquakes in the world：1500-2000.In：Lee WK，Kanamori H，Jennings PC，Kisslinger C(eds)International handbook of earthquake engineering and seismology.Academic，Amsterdam，81A：691-717.http：//iisee.kenken.go.jp/utsu/index_eng.html

Wyss M(2005)Human losses expected in Himalayan earthquakes.Nat Hazards 34：305-314.doi：10.1007/s11069-004-2073-1

陈通(1982—)，男，首都师范大学地图学与地理信息系统专业硕士研究生，主要从事地震应急与灾害评估、灾情搜集方面的研究，E-mail：chentong@seis.ac.cn。

译 者 简 介

M.Wyss，G.Trendafiloski.2010.Trends in the casualty ratio of injured to fatalities in earthquakes.HumanCasualtiesinEarthquakes.Chapter 18∶267-274

陈通 译.2016.地震造成的受伤与死亡人数比例趋势.世界地震译丛.47(2)∶104-110.doi∶10.16738/j.cnki.issn.1003-3238.201602002

中国地震台网中心陈通译；杨天青校

中国地震局地球物理研究所吕春来复校