上海市人口时空变化对震害快速评估结果影响研究＊

肖 爽，王小明，张 勇，赵学志，程显洲

（上海市地震局，上海 200062；上海佘山地球物理国家野外科学观测研究站，上海 200062）

地震发生后，拯救生命和减少人员伤亡是地震应急救援工作的首要任务，也是震后地震应急工作的重中之重，而地震灾害快速评估系统所计算的人员伤亡数能够为政府抗震救灾提供必要的依据。在人口密集的地区，中强度地震可能会造成重大的人员伤亡，因此，提高地震灾害快速评估结果的准确性，对提高地震应急救援工作效率具有十分重要的意义[1]。

理论上，地震震级越大，造成的损失越大；同理，相同震级，人口密度越高，人员伤亡也越多。比如2001年昆仑山口西8.1 级大地震，由于该区域为无人区，虽然震级很大，但是没有造成人员伤亡。2014 年云南省鲁甸县6.5 级地震造成大量人员伤亡，此次地震震级虽然不大，但造成大量人员伤亡，原因除了房屋抗震能力差、震源浅等，还有与当地人口密度高等因素息息相关[2]。鲁甸县的人口密度为全省平均人口密度的2倍之多。

上述2 个震例说明，破坏性地震的人员伤亡人数与该区域的地震灾害所涉及的总人口数密切相关[3]。在其他应急基础数据、地震烈度衰减关系和震害矩阵不变的情况下，本文研究利用基于手机位置信息的动态人口数据，替换应急基础数据库中静态的六普人口数据，通过人工设定地震，对比分析灾情报告中人员伤亡结果，从而提高灾情报告中伤亡人数评估的准确性，为震后应急救援提供科学可靠的依据。

1 区域总人口数对地震人员伤亡人数的影响

1.1 地震人员伤亡快速评估模型

上海市地震局目前所采用的地震灾害快速评估系统评估模型中，尹之潜—死亡人员模型公式如下：

式（1）（2）中：Rd为评估区域内地震死亡率；I0、I1、I2为固定参数，分别为12.4、0.1、-13.3；A为评估区域内房屋毁坏比；Nd为评估区域内地震死亡人数；M为评估区域的总人口数。

尹之潜—受伤人员模型公式如下：

式（3）中：In为受伤人数；I0为固定参数，为10；De为死亡人数。

通过公式可以看出，评估区域的总人口数是计算死亡人数和受伤人数的重要参数，而目前，上海市地震灾害快速评估系统中人口数据来源于2010年全国第六次人口普查（参考上海市应急基础数据库数据，以下简称为“六普数据”），六普数据是按照现住地址登记统计，该数据没有考虑到人口的空间分布和动态变化，从而使得评估模型中的人口数据与实际情况出现较大的偏差，直接导致人口伤亡评估结果不准确。

1.2 上海市人口时空变化规律

上海作为人口密集的特大城市，人口呈现“白天向心，夜间离心”的分布状态，由此可见上海各行政区尤其是人口昼夜分布比较高的地区，当白天或者夜间发生中高强度地震时，人员的伤亡人数会有很大的差别。通过查找相关文献[2]，分析了上海市人口动态空间分布特征。

如图1 所示为以2 h 为时间单元，将各时间段的记录人数进行空间可视化，展示上海市1 d 的人口动态空间分布变化。结合上海市人口的时空变化规律，发现中心城区的人口密度在上午11：00 达到峰值，而在夜间23：00 回落到一个相对稳定的状态，所以选取11：00 和23：00 作为人工设定地震的发震时刻进行研究。其次考虑到工作日与节假日相比，在相同时段内同一地区的人口分布状态可能存在较大差异，所以选取2020-09-16（工作日）的11：00 和23：00、2020-09-20（休息日）的11：00 和23：00 作为4 个人工设定地震的发震时刻进行研究。

2 人工设定地震的快速评估结果

2.1 六普人口数据

目前上海市应急基础数据库所采用的人口数据为2010 年全国第六次人口普查的数据，由于收集人口数据存在很大的困难性和不确定性，人口数据一直没有更新。

2.2 基于六普数据的人工设定地震快速评估结果分析

根据上海市地震灾害快速评估系统中现有的应急基础数据库（该数据库中人口数据为六普数据），分别模拟触发上海市16 个行政区内同一震中位置、同一震级，在工作日和法定节假日11：00 和23：00 的地震，对灾情报告中所产出的伤亡人数进行对比，选取上海市黄浦区使用六普数据4 个时刻的灾情报告进行展示，如图2～图5 所示。

根据报告展示可以看出：在同一震中位置，不同发震时刻时，报告中的总人口数完全相同，其原因是系统中读取的均是应急基础数据库中的六普人口数据，此数据为静态人口数据，这与1.2 篇幅中分析的上海市人口时空变化的规律情况不符，即不符合实际人口流动的变化情况。

表1 为基于六普人口数据的人工设定地震快速评估结果中的伤亡人数统计，设定发震时刻分别为北京时间2020-09-16T11：00（工作日）、北京时间2020-09-16T23：00（工作日）、北京时间2020-09-20T 11：00（休息日）、北京时间2020-09-20T23：00（休息日）4 个发震时刻。根据表1 可以得到结论：基于六普人口数据，在相同震级、相同经纬度、相同震源深度的前提下，上海市16 个行政区划内在任意时间发生破坏性地震造成的人员伤亡数都是相同的。

表1 上海市六普人口数据产出灾情简报伤亡人数统计表

2.3 基于手机位置信息的人口数据

2.3.1 数据来源

在移动互联网时代，基于位置信息的手机数据来源主要有2 种：一种是基于电信运营商的基站或卫星（GPS、北斗等）实现手机位置信息的确定；另一种是借助软件开发工具包（Software Development Kit，SDK），实现手机位置信息的确定。

本文采用的基于位置信息的手机数据来源为后者，即基于集成了SDK 的手机APP 收集并加密传输保存用户数据，在数据收集之前，已经确保用户知悉并同意开发者获取和使用用户数据。合法获取用户数据后，对用户数据进行去标识化或匿名化处理，经过筛选、清洗、整理并深度挖掘，最终得到研究所需的数据。

2.3.2 数据分析

基于手机位置信息的人口数据采集到的是选取的4 个时刻乡镇街道的实时人数，而手机数据是每间隔一段时间采集一次，这样存在在一段固定时间内某一个人在不同区域出现多次的情况，导致最终人口数据出现偏差，所以定义是在选取的时间段内，某一人最后出现的区域为最终确定区域，将此人统计到该区域的人数中。同时考虑到手机人口数据采集仅依靠手机汇报，而白天手机使用活跃度相对较高，晚上存在手机关机无信号等情况使用活跃度相对少，为抹平手机汇报造成的数据偏差，假定全中国人口在一天中是稳定的，利用全中国早晚手机人口汇报比例（白天手机人口汇报总数/晚上手机人口汇报总数），再根据这个比例调整上海市晚上的人数。将整理后4 个时刻的区县人口数据与原六普数据进行对比分析，如表2 所示。

表2 上海市行政区划内各时刻总人口数据统计表（单位：人）

上海市行政区划内各时刻人口总数据统计如图6所示，从图6 可以看出：上海市16 个行政区划内人员流动较大，2020-09-16（工作日）11：00 工作时间人口总数明显多于23：00夜间休息时间的区域有黄浦区、徐汇区、长宁区、静安区等核心商务区域，而以居住新城区为主的松江区、浦东新区休息时间的总人口数则明显高于工作时间。可以说明同一地区在不同时间段内的人口总数变化较大，若在不同时刻发生中强度地震，所造成的人员伤亡和采取的应急措施也应各不相同。

图6 上海市行政区划内各时刻人口总数据统计图

2.3.3 数据处理

按照应急基础数据库格式要求，将手机人口数据经过清洗、规范化整理后，形成4 组可以加载进地震灾害快速评估系统的人口数据，包括city population、county population、town population 三部分。图7～图9为其中一组人口数据加载进地震灾害快速评估系统展示。

图7 2020-09-16T11：00 手机人口数据city population 加载进快速评估系统展示

图9 2020-09-16T11：00 手机人口数据town population 加载进快速评估系统展示

2.4 基于手机数据的人工设定地震快速评估结果分析

加载进地震灾害快速评估系统的基于手机位置信息的人口数据，可以在系统中正常运行，产出有效的灾情报告，选取上海市黄浦区使用六普数据、手机数据4 个时刻的灾情报告进行展示，如图10～图13 所示。

图8 2020-09-16T11：00 手机人口数据county population 加载进快速评估系统展示

图10 2020-09-16T11：00 灾情简报

图13 2020-09-20T23：00 灾情简报

图11 2020-09-16T23：00 灾情简报

图12 2020-09-20T11：00 灾情简报

根据报告展示可以看出：4 个时刻的手机数据成功加载进地震灾害快速评估系统，在同一震中位置，不同发震时刻时，报告中的总人口数出现变化。报告中显示的总人口数据与加载进应急基础数据库的数据吻合，说明整理的4 组手机数据已成功加载进地震灾害快速评估系统，并能产生相应报告。基于手机位置信息的人口数据加载进地震灾害快速评估系统后，在其他应急基础数据、地震烈度衰减关系和震害矩阵不变的情况下，模拟触发与2.2 中参数相同的地震，产出灾情报告后，整理统计伤亡人数，人工设定地震的震级6.5 级，震源深度10 km，发震时刻分别为2020-09-16T 11：00、2020-09-16T23：00、2020-09-20T11：00、2020-09-20T23：00 这4 组震产出灾情报告中伤亡人数如表3～表6 所示。灾情报告受伤人数对比图和死亡人数对比图分别如图14 和图15 所示。

图14 灾情报告受伤人数对比图

图15 灾情报告死亡人数对比图

表3 上海市各行政区采用2020-09-16T11：00手机数据产出的灾情报告中伤亡人数统计表

表4 上海市各行政区采用2020-09-16T23：00手机人口大数据产出灾情报告伤亡人数统计表

表6 上海市各行政区采用2020-09-20T23：00手机人口大数据产出灾情报告伤亡人数统计表

表4（续）

表5 上海市各行政区采用2020-09-20T11：00手机人口大数据产出灾情报告伤亡人数统计表

3 结论

利用上海市地震灾害快速评估系统现有应急基础数据库（人口数据为六普数据）触发上海市16 个行政区划的人工设定地震，各区县分别在4 个时刻产出灾情报告中伤亡人数相同，而手机实时显示的人口数据明显高于六普人口总数，这说明目前系统所使用的六普数据其静态的人口数值已失去时效性，不符合上海市人口流动分布的现实状态。在真实地震发生时，六普数据已不能准确地展示上海市人口数，无法为地震灾害快速评估系统提供准确的数据。

通过灾情报告伤亡人数表和灾情报告伤亡人数对比图得出以下几点结论。

对比分析工作日上午11：00 和工作日夜间23：00的伤亡人数，白天伤亡人数明显高于夜间的城区有黄浦区、徐汇区、长宁区、静安区、普陀区、虹口区、杨浦区、闵行区、宝山区，白天伤亡人数低于夜间的城区有嘉定区和青浦区，白天和夜间伤亡人数基本持平的城区有浦东新区、金山区、松江区、奉贤区和崇明区。这些数据的对比从侧面印证了上海城市人口的昼夜空间分布经历“白天向中心集聚、夜晚向郊区分散”的流动过程，白天人口相对于夜晚人口具有更显著的中心集聚特征，因此上海商业核心区域工作日上午发生地震造成的伤亡人数明显高于该地区夜间发生地震所造成的伤亡人数。

对比分析休息日上午11：00 和休息日夜间23：00的伤亡人数，上海市区内各行政区夜间伤亡人数均高于白天伤亡人数。由此可见，如果在休息日的夜间发生破坏性地震，上海行政区划内的伤亡人数会相对较多。

对比分析同一地点工作日11：00 和休息日11：00的伤亡人数，工作日伤亡人数高于休息日伤亡人数的城区有黄浦区、徐汇区、长宁区、静安区、普陀区、虹口区，伤亡人数基本持平的区域有杨浦区、闵行区、宝山区、浦东新区、金山区、奉贤区和崇明区，工作日伤亡人数低于休息日伤亡人数的区域有嘉定区、松江区和青浦区。出现这种情况可能是因为工作日就业活动对中心城区的依赖度明显高于消费休闲行为，而休息日消费休闲行为除了出现在中心城区也同时分布在外围近郊。由此可见，工作日上午上海的中心城区以及休息日上午上海的外围近郊会成为破坏性地震造成人员伤亡较多的地点。

对比分析同一地点工作日23：00 和休息日23：00的伤亡人数，休息日23：00 的伤亡人数均高于工作日23：00 的伤亡人数。因为居住就业、通勤、消费休闲出行等因素，使人口空间分布的动态变化。而职住关系的不匹配使得人们往往工作和居住并不在同一地点，所以会出现休息日夜间地震造成的伤亡人数均高于工作日夜间。

本文基于现有数据，尝试从上海市人口时空变化的角度对灾情报告所产生的影响展开研究，取得了一些初步的研究结果。随着更多数据的获取和研究的深入，发现上海行政区划内人口基数大、总量多，且人口分布不均匀，同时每个区域的常住人口数量受流动人口的影响，在不同的区域和时段人口数量也不同[4]。另外，老幼人口的比例对地震灾害损失和救灾影响也很大。因此在今后有关灾情报告的研究中，要科学掌握上海的人口数据，细化老幼人口及重伤、轻伤人员等相关信息，提高地震灾害快速评估系统的准确性，以便为地震应急救援提供更为科学的数据。

4 展望

将基于位置信息的手机数据应用于地震应急救援实际工作中，能够提高灾害快速评估结果中人员伤亡人数的准确性。通过对比分析找出震后灾害快速评估结果中人员伤亡规律，能够对未来做地震预评估提供参考和修正依据。未来期望对获取的手机数据进行深度挖掘，通过研究数据中反映出的人员流动趋势，建立职住关系模型，并基于此建为震情快速评估系统建立不同时段、不同区域的震害快速评估模型，根据上海市地震局的自动制图平台进行专题图展示[5-6]，进一步提高震害快速评估结果的科学性和准确性。