云南漾濞6.4级地震灾情快速评估

曹彦波,李永强,李兆隆,曹 刻

(云南省地震局,云南 昆明 650224)

0 引言

云南地处我国西南边陲,地震活动具有频度高、震级大、分布广、灾害重等特征。与国内其他区域相比,云南自然地理环境、社会经济水平与人口发展状况等都极为特殊。省内少数民族集中,高原山地特征显著、边境线绵长,地震灾害预防和应急处置难度大,尤其是重特大地震发生后的灾情黑箱期,政府部门、抗震救灾指挥部成员单位、新闻媒体、社会公众高度关注地震事件。如何高效开展地震灾情快速评估,为各级政府部门快速了解震情灾情、启动应急预案、派出现场工作队提供抗震救灾决策建议成了各级地震灾害应急指挥中心科技支撑的首要任务[1-2]。

2021年5月21日21时48分34秒,云南省大理州漾濞县(25.67°N,99.87°E)发生6.4级地震,震源深度8 km。地震造成大理州漾濞县、大理市、洱源县、巍山县、云龙县、永平县等6个县(市)42个乡镇、2个街道不同程度受灾,3人死亡,34人受伤[3]。漾濞6.4级地震发生后,云南地震灾害应急指挥中心快速响应,基于云南地区本地化评估模型、数据库和评估系统,在震后3分钟系统自动触发地震评估计算,快速产出了地震灾害快速评估报告、应急专题图和对策建议等信息。震后1小时,根据获取到的灾情、仪器烈度、余震序列、震源机制解等信息,综合考虑震级、发震时刻、震区社会经济、历史地震灾害等因素,结合专家经验对快速评估结果进行了修正。各阶段评估成果第一时间上报了上级部门,为本次地震抗震救灾应急决策、媒体新闻宣传、震害现场调查评估等工作提供了基础信息服务。

1 快速评估系统

2000年以来,在中国地震局和云南省人民政府“十五”“十一五”“十二五”防震减灾应急重大工程支持下,云南省先后建立了三套地震应急快速评估与辅助决策系统。随着云计算、大数据、互联网等新技术的快速发展,在严峻的震情形势下,政府部门对地震灾情评估的时效性、准确性要求越来越高,现有地震应急快速评估系统在软件架构、评估模型、数据精度、系统集成方面存在不足,无法完全满足新形势下应急决策支持要求[4-5]。为此,在中国地震局地震应急信息化试点项目资助下,我们对原有系统数据、评估模型、成果表达等方面进行了优化升级,研发了基于云架构的地震灾害超快评估系统,在2021年5月21日漾濞6.4级地震快速评估中进行了实证检验,为地震应急处置工作提供了信息支撑。

1.1 评估数据

数据是快速评估基础,经过“数字观测网络项目”“国家社会服务工程”和“云南十项重点工程”建设,云南建成了包括矢量数据、栅格数据、属性数据、公里网格数据、预案数据等上百类应急数据资源。针对这些多源、复杂、异构的数据,我们根据云计算环境下数据运算存储需求,对数据进行了全面融合,通过数据要素分类、地理实体表达和数据结构优化,剔除收集难度大,运算率低的数据项,引入互联网地图资源,设计了适合本地化应用数据库结构[6-7]。本次地震快速评估中主要的数据资源列于表1。

表1 云南地震应急数据资源Table 1 Emergency data resources of Yunnan earthquake

1.2 评估模型

震害评估模型的科学性和适用性是影响评估准确性的关键。对于云南地区来说,孕灾环境的多样性、复杂性,承灾体的脆弱性导致了地震灾情时空差异性显著,目前没有哪一个数学模型能真实完整地模拟计算云南地区地震灾害,模型在时间和空间上有一定的局限性。在快速评估系统研发过程中,我们对国内外地震应急评估模型进行了验证和优选分析,筛选出适合云南本地化的模型进行系统集成,主要包括地震烈度衰减关系、人员伤亡评估、经济损失、房屋破坏、地震滑坡风险、紧急救援区域判定、救援物资、救援力量、应急预案响应等级启动判定、处置对策等地震应急关键技术模型[1]。下面以本次地震快速评估中采用的地震烈度衰减模型、地震人员死亡评估模型、地震经济损失评估模型为例进行说明。

1.2.1 地震烈度衰减模型

经过筛选分析,系统集成了汪素云模型[8]、李西模型[9]、张方浩模型[10]等地震烈度衰减数学模型,用于快速确定地震受灾程度和受灾范围。本次地震影响场快速评估主要采用的是张方浩模型,算法如下:

Ia=6.595 3+1.346 7M-4.595 2lg(Ra+26)

(1)

Ib=4.891 5+1.218 2M-3.602 9lg(Rb+14)

(2)

式中:Ia、Ib分别为长轴和短轴长度;M为震级;Ra、Rb分别为为长半轴和短半轴长度。

1.2.2 地震人员死亡评估模型

在综合考虑模型的科学性、准确性、运算效率和数据支撑能力基础上,我们选取了施伟华模型[11]、李永强模型[12]、尹之潜模型[13]等较为适合云南地区的伤亡评估模型与云计算系统进行集成。本次地震人员死亡评估方法主要采用李永强模型进行运算,算法如下:

ND=RNA

(3)

式中:ND为震亡人数;RN为震亡比(表2);A为震区总人口数。

表2 云南分区震亡比系数表Table 2 Coefficient of earthquake-caused death ratio in Yunnan Province

1.2.3 地震经济损失评估模型

系统集成了基于房屋建筑易损性模型、地震参数的经济损失评估模型等多套数学模型[14-16],本次地震经济损失评估主要采用的是遭遇最高烈度经济损失经验统计模型。其算法如下:

Lh=PR

(4)

式中:Lh为震后总的经济损失;P为震区总人数;R为人均损失(表3)。

表3 遭遇最高烈度下人均损失Table 3 The table of per capita loss under maximum intensity

1.3 软件系统

在遵循通用性、可扩展性、易用性、运算效率和安全稳定的软件设计原则基础上,以公有云平台(阿里云)为支撑,研发了基于云架构的云南地震灾害超快评估系统。系统基于数据驱动分布式异步架构模式,采用动态集群分布式计算技术,在Web API应用接口框架下,实现数据、模型、模板等应用对象接口的无缝集成[17-19]。系统主要由应急管理、快速评估、应急数据管理、远程展示、接口管理、信息服务、系统管理7大功能模块组成。在地震发生后,通过自动或人工触发地震方式,实现地震影响场、人员伤亡、经济损失、建筑物破坏、次生灾害快速评估,快速判定应急预案响应启动等级,生成各类震害专题地图、统计表、对策建议文档等震害评估决策产品(图1)。

图1 系统主界面(底图数据、图模板来源于云南省地图院项目合作成果)Fig.1 Main interface of the system

2 漾濞地震快速评估

2.1 快速评估产品

地震发生后,评估系统自动读取全国地震速报信息系统(EQIM)提供的对外开放的地震目录服务接口(API),获取地震基本参数(时间、震级、经纬度),根据震害评估模型和基础数据等服务接口,完成漾濞地震触发、快速评估、快速出图、信息推送、辅助决策等自动响应处置流程。震后2分钟,系统共完成震区基本信息、地震灾害评估专题图、震区基础信息专题图、地震灾害评估网页报告、辅助决策产品、地震灾害快速评估报告、大屏幕展示信息和手机APP推送信息8大类177种应急信息产品生成和推送服务,产品表达形式有文字、数据、表格、图件、综合文档、网页数据流等(表4)。

表4 漾濞6.4级地震快速评估信息产品列表Table 4 List of the rapid assessment information in Yangbi M6.4 earthquake

2.2 灾情快速评估结果

根据漾濞地震灾情快速评估报告,此次地震微观震中位于大理州漾濞县苍山西镇花椒园村,震中距最近的漾濞县城约10 km,地震灾区总面积约7 800 km2,涉及103万人。本次地震初判发震构造为维西—乔后断裂,影响场长轴方向为北西向,预计最高烈度为Ⅷ度,估计死亡1人,受伤98人,经济损失92.7亿元。本次地震有一定程度的滑坡现象,可能造成交通破坏和房屋等财产受损。依据评估结果,初步判定本次地震属于重大地震灾害类型,建议启动Ⅱ级响应,派出现场工作队赴震区开展现场灾情调查,震情监测等工作(表5、图2)。

图2 漾濞地震应急快速评估专题图(底图数据、图模板来源于云南省地图院项目合作成果)Fig.2 Emergency rapid assessment for Yangbi M6.4 earthquake

表5 漾濞6.4级地震快速评估结果Table 5 Results of rapid assessment for Yangbi M6.4 earthquakee

2.3 动态修正结果

震后1小时,根据获取到的灾情信息、仪器烈度、余震序列、震源机制解等数据,综合考虑地震震级、发震时间、震区人口密度、房屋抗震性能、自然地理环境、地质构造条件、历史地震等因素,结合专家经验和滇西北地震重点危险区预评估和实地调研情况,对快速评估结果进行了动态修正(表6)。

表6 地震灾害动态修正结果Table 6 The dynamic correction results of the earthquake disaster

2.4 应急信息产品推送服务

地震灾害快速评估系统在服务端完成评估计算后,产出的震区基本信息、地震灾害快速评估报告、地震灾害评估专题图、震区基础信息专题图等信息产品通过手机终端应用程序推送至中国地震局、云南省地震局、市县地震部门、应急管理局等领导专家APP客户端。同时,根据大屏展示需求,设计了震区基本情况、快速评估结果等2个场景在云南地震灾害应急指挥中心大屏幕上进行了集中展示(图3、4)。

图3 评估数据大屏幕展示(底图数据、图模板来源于云南省地图院项目合作成果)Fig.3 Large-screen display of the evaluation data

3 分析与讨论

根据云南省地震局发布的信息[3],此次漾濞6.4级地震最高烈度为Ⅷ度(8度),Ⅵ度(6度)区及以上面积约6 600 km2(含洱海),共涉及大理州6县市。地震发震构造为维西—乔后断裂,沿断裂西侧呈NW向展布。极震区Ⅷ度(8)区面积约170 km2,主要涉及漾濞县苍山西镇、漾江镇、太平乡3个乡镇。东起漾濞县苍山西镇河西村,西至苍山西镇大烂坝,南自苍山西镇沙河村,北达漾江镇弯坡村—桑不老村一带。本次地震造成3人死亡,34人受伤,直接经济损失32.7亿元。根据不同阶段地震灾情评估情况,我们将漾濞地震快速评估、动态评估、实际调查评估结果进行了对比和分析(表7)。

表7 评估结果对比分析Table 7 The comparison and analysis of the evaluation results

(1)从地震灾情快速评估运算效率看,此次漾濞地震完成整个评估流程总耗时1分55秒,生成177类数据、图片、文档报告资料(表4)。与前几代评估软件相比,经过优化升级后的评估系统从原来完成1次6.4级地震事件评估所需的15分钟压缩至2分钟内,产出产品数量、类别、形式上比更加多元化,可以满足不同对象信息推送服务。

图4 评估产品推送服务Fig.4 Push service of the evaluation product

(2)在地震烈度快速评估方面,此次快速评估影响场面积为7 800 km2,与最终面积6 600 km2有一定差距,而利用仪器烈度、余震序列分布、震源机制解(注:数据资料来源于云南地震台)等数据修正后的面积和长轴方向较为接近实际。根据云南漾濞6.4级地震震源机制解,节面Ⅰ:走向139°/倾角76°/滑动角-165°,节面Ⅱ :走向45°/倾角75°/滑动角-15°。离震中最近的主要活动断裂为NNW向维西—乔后断裂,从云南台网震后1小时的余震序列数据空间分布看,地震序列北西向分布,呈现明显的NNW条带状,与震源机制解节面Ⅰ滑动方向一致。同时,仪器烈度长轴展布方向也为北西向,漾濞地震影响场快速评估、动态评估结果和实际调查结果基本一致(图5)。

图5 地震烈度对比分析Fig.5 The comparative analysis of the seismic intensity

(3)从地震人员伤亡评估结果对比分析看,此次地震死亡人数评估值和实际结果基本一致,受伤人数差异较大,但与云南同级别地震相比,本次地震人员伤亡数相对较低。造成差异的主要原因一方面是在本次6.4级主震发生前几个小时和几天内,灾区相继发生了多次4.0级以上地震起了重要的警示作用,尤其是主震发生前约20分钟左右发生了5.7级的前震,震中附近震感较为强烈,民众基本离开室内转移避险,主震发生后造成伤亡相对较少;另一方面,近年来在大力推进脱贫攻坚同时,云南省先后组织实施了农村民居地震安全工程、农村危房改造工程、中小学校舍安全工程和全面改薄工程。大大提升了灾区房屋建筑抗震性能。此次地震中除极灾区部分土木、砖木等简易房屋受损严重外,大部分砖混、框架房屋轻微破坏或基本完好,大大减少了人员伤亡。此外,在震区大理州漾濞县、大理市、洱源县、巍山县、云龙县、永平县等地建成的地震预警终端和电视预警及时发出了地震预警信息,震区在校学生、民众快速避险,有效避免了人员伤亡。

(4)从本次地震三个阶段评估结果看,快速评估与实际调查评估结果有一定差距,修正后的动态评估和实际值数量级上基本一致。造成震害快速评估结果与实际灾评结果差异大的原因是多方面的,基础数据的准确性、评估模型的科学性、软件系统的集成度、灾情收集程度、监测预报预警科技支撑成果、灾情评估专家经验都会直接影响到评估的精度。快速评估阶段时效性强,震后数分钟就能产出评估结果,但评估精度相对低,软件系统集成的评估模型科学性和初期灾情研判专家经验是制约评估精度的关键。在震后1小时的动态评估阶段,随着获取到的灾情信息逐渐增多,结合仪器烈度、余震序列分布、震源机制解等对快速评估结果进行修正,修正后的结果更符合实际,对于重点救援区域确定、压埋人员搜救、紧急交通管制等具体任务的部署更具有参考性。

4 结论

针对云南地震应急快速评估实践和应用过程中数据、模型、软件、服务存在的问题,在国家重点研发计划项目、中国地震局地震应急信息化试点项目等的支持下,云南省地震局通过对数据的挖掘提炼、震害评估空间信息模型的优化、应急业务流程的重构等,研发了基于云架构的地震灾害超快评估系统,在应对2021年5月21日云南大理漾濞县发生6.4级地震应急处置过程中,利用该系统分时段产出了多种地震应急灾情图件、快速评估报告以及决策建议等信息,通过视频会议系统实现了中国地震局、发震省局、相邻省局、发震市县地震部门和现场指挥部的信息联动协同,为各级部门快速了解震情灾情、启动应急预案、派出现场工作队、实时掌握现场应急工作动态等方面提供了重要的信息支撑。从应用效果看,系统在稳定性、运算效率、产品种类、可视化表达、信息推送服务等方面有了较大改善。

但地震快速评估是一个系统工程,涉及到数据、模型、软件、应用等诸多问题,数据、模型、软件的适用范围等都存在一定的局限性和适用范围,云南地震背景复杂多样、自然社会环境时空差异大,地震应急评估技术还有待于进一步的研究,应急产品的精细化、丰富度、标准化、服务性等方面还需进一步完善。同时,还应结合“物联网”“互联网”、人工智能等高新技术,与国家地震预警和烈度速报工程深度融合,接入动态实时的评估大数据源,拓宽思路,加强面对社会公共信息服务能力,使其能够全面的服务于防震减灾工作。