四川省房屋數(shù)據(jù)空間化及在蘆山7.0級(jí)地震災(zāi)情快速評(píng)估中的應(yīng)用*

丁文秀，李志強(qiáng)，卓力格圖，李曉麗，韓貞輝，馮新科

(1. 中國(guó)地震局地震研究所(地震大地測(cè)量重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室)，湖北 武漢 430071；2. 中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(武漢) 地空學(xué)院，湖北 武漢 430071；3. 中國(guó)地震局地質(zhì)研究所，北京 100029；4. 內(nèi)蒙古自治區(qū)地震局，內(nèi)蒙古自治區(qū) 呼和浩特 010010)

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四川省房屋數(shù)據(jù)空間化及在蘆山7.0級(jí)地震災(zāi)情快速評(píng)估中的應(yīng)用*

丁文秀1，2，李志強(qiáng)3，卓力格圖4，李曉麗3，韓貞輝3，馮新科3

(1. 中國(guó)地震局地震研究所(地震大地測(cè)量重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室)，湖北 武漢 430071；2. 中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(武漢) 地空學(xué)院，湖北 武漢 430071；3. 中國(guó)地震局地質(zhì)研究所，北京 100029；4. 內(nèi)蒙古自治區(qū)地震局，內(nèi)蒙古自治區(qū) 呼和浩特 010010)

摘要:在四川省城鄉(xiāng)布局和經(jīng)濟(jì)分區(qū)的基礎(chǔ)上，通過308個(gè)房屋數(shù)據(jù)抽樣點(diǎn)(1 km×1 km)并結(jié)合土地利用數(shù)據(jù)，建立分類的房屋數(shù)據(jù)空間化模型。將其結(jié)果應(yīng)用到蘆山7.0級(jí)地震震例中，得到以下結(jié)論：災(zāi)區(qū)毀壞與嚴(yán)重破壞房屋數(shù)量591 077間，誤差為4.1%；房屋直接經(jīng)濟(jì)損失估算259.6～300億元，誤差為4.5%～10.2%；死亡人數(shù)誤差為26.0%～71.9%；受傷人數(shù)誤差12.7%～22.3%。結(jié)果表明：提出的房屋空間化方法較好地體現(xiàn)了實(shí)際房屋分布情況，為建立大區(qū)域的房屋空間數(shù)據(jù)提供了途徑。用該數(shù)據(jù)評(píng)估得到的災(zāi)區(qū)房屋倒損、人員傷亡、經(jīng)濟(jì)損失數(shù)據(jù)有較高的可信度。在此基礎(chǔ)上以房屋倒損結(jié)構(gòu)類型和面積為指標(biāo)劃分救援區(qū)域，為救援力量的合理部署提供依據(jù)。

關(guān)鍵詞:房屋；數(shù)據(jù)空間化；地震災(zāi)情；快速評(píng)估；蘆山7級(jí)地震；救援；區(qū)域劃分

地震災(zāi)害快速評(píng)估是利用較少的信息和數(shù)據(jù)量，采用基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷恼鸷髶p失評(píng)估方法，快速給出地震損失評(píng)估初步結(jié)果[1]。長(zhǎng)期以來(lái)，行政單元的房屋面積主要依據(jù)《統(tǒng)計(jì)年鑒》提供的人均面積估算得到，房屋結(jié)構(gòu)類型按城市規(guī)模簡(jiǎn)單估算。雖然統(tǒng)計(jì)局公布的第六次人口普查(簡(jiǎn)稱“六普”) 數(shù)據(jù)提供了各市、縣的房屋統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，但統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)無(wú)法呈現(xiàn)出市、縣內(nèi)部的房屋空間分布特征。房屋空間分布數(shù)據(jù)的缺失是制約地震災(zāi)情快速評(píng)估精度的瓶頸。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于房屋數(shù)據(jù)空間化進(jìn)行的研究工作較少，僅楊雅玲等依據(jù)1985年第一次全國(guó)城鎮(zhèn)房屋普查數(shù)據(jù)，建立了三門峽、湛江和廈門的房屋數(shù)據(jù)庫(kù)，并結(jié)合地震烈度實(shí)現(xiàn)震害預(yù)測(cè)[2]。甘承釗等依據(jù)合肥市區(qū)十個(gè)街道辦事處3 558幢單體房屋調(diào)查數(shù)據(jù)，建立房屋基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)[3]。大區(qū)域的房屋數(shù)據(jù)空間化最早是美國(guó)USGS于2008年提出并開始實(shí)施，USGS建立了全球第一個(gè)房屋格網(wǎng)分類數(shù)據(jù)庫(kù)，并將房屋格網(wǎng)倒損數(shù)據(jù)做為震后災(zāi)情損失評(píng)估、救援決策的重要指標(biāo)[4]。由于詳細(xì)的房屋空間分布數(shù)據(jù)獲取較為困難，USGS只能參照某一國(guó)家(地區(qū))的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單地模擬房屋分布。高曉路等用地級(jí)和省級(jí)單元的房屋結(jié)構(gòu)比例來(lái)推定縣級(jí)單元的農(nóng)村地區(qū)的房屋比例和數(shù)量[5]。

綜上所述，房屋數(shù)據(jù)空間化的方法主要有兩種：①基于單體房屋的數(shù)據(jù)普查，工作量大，人力、財(cái)力均難以支持，難以在大范圍推廣實(shí)現(xiàn)；②通過大范圍(省、市、縣)的房屋統(tǒng)計(jì)(或估算)數(shù)據(jù)來(lái)模擬房屋類型分布，數(shù)據(jù)的可信度不高。因此，本文綜合上述2種方法，提出基于房屋抽樣數(shù)據(jù)來(lái)建立分類的房屋數(shù)據(jù)分布模型。

1研究方法

1.1研究思路

房屋類型與城鄉(xiāng)布局和經(jīng)濟(jì)因素密切相關(guān)，以城鄉(xiāng)布局和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平為主要指標(biāo)分區(qū)，在分區(qū)的基礎(chǔ)上對(duì)四川省進(jìn)行等尺度網(wǎng)格數(shù)據(jù)抽樣，建立基于分區(qū)域的分類房屋面積分布模型。

(1)分區(qū)：四川省城鄉(xiāng)房屋結(jié)構(gòu)類型差異顯著，城鎮(zhèn)房屋分布密集，結(jié)構(gòu)多以鋼混、磚混為主，城市化程度越高其鋼混結(jié)構(gòu)房屋的比例就越高；而農(nóng)村的民宅多為單層建筑結(jié)構(gòu)(磚混、磚木、土木等)，且抗震設(shè)防的程度較低或基本不設(shè)防，因此，城鄉(xiāng)布局可作為劃分房屋結(jié)構(gòu)類型的重要指標(biāo)。同時(shí)，當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展水平也是影響房屋結(jié)構(gòu)類型的主要因素：對(duì)于城市區(qū)域而言，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度越高，其鋼混結(jié)構(gòu)房屋的比例就越高，而農(nóng)村區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度越高，其磚混結(jié)構(gòu)房屋的比例就越高。人均GDP作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)客觀反映了一定地區(qū)內(nèi)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和居民生活水平，將人均GDP作為影響房屋結(jié)構(gòu)的主要經(jīng)濟(jì)因素[5]。參考國(guó)家統(tǒng)計(jì)局人均GDP劃分指標(biāo)[6]結(jié)合城鄉(xiāng)布局將四川省劃分為7個(gè)區(qū)域(表1)。

表1　四川省城鄉(xiāng)與經(jīng)濟(jì)分區(qū)

(2)數(shù)據(jù)抽樣調(diào)查：在分區(qū)基礎(chǔ)上進(jìn)行樣本點(diǎn)的選取、數(shù)據(jù)抽樣工作，在2011-2012年一共完成308個(gè)抽樣網(wǎng)格(1 km×1 km)。為了避免生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)用房、辦公用房對(duì)后續(xù)地震災(zāi)情評(píng)估的影響，房屋抽樣數(shù)據(jù)不涵蓋工廠、學(xué)校、企事業(yè)單位辦公樓，農(nóng)村地區(qū)的自住房中兼作生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的用房面積不被統(tǒng)計(jì)。

(3)房屋數(shù)據(jù)空間化：通過對(duì)分區(qū)域的抽樣數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析得出城鎮(zhèn)用地、農(nóng)居用地、房屋結(jié)構(gòu)類型與各分區(qū)的關(guān)系，建立分類的房屋數(shù)據(jù)空間化模型。

1.2數(shù)據(jù)預(yù)處理

(1)依據(jù)四川省行政區(qū)劃圖生成1 km×1 km格網(wǎng)數(shù)據(jù)，以此作為房屋網(wǎng)格數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)。

(2)逐一將自然村數(shù)據(jù)、城鎮(zhèn)分布、數(shù)字高程、GDP、土地分類等數(shù)據(jù)(表2)進(jìn)行網(wǎng)格化(1 km×1 km)，并存入格網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)。

表2　研究所用數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)源

2房屋數(shù)據(jù)空間化方法

2.1抽樣數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析

通過對(duì)分區(qū)域的抽樣數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析得到以下結(jié)果：

(1)隨著城鎮(zhèn)化水平、經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度的降低，城鎮(zhèn)建筑用地的比例減少，農(nóng)居建筑用地的比例增加(圖1)；

(2)隨著城鎮(zhèn)化水平、經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度的降低，鋼混結(jié)構(gòu)的比例下降；同時(shí)，土木結(jié)構(gòu)、磚木結(jié)構(gòu)、其他結(jié)構(gòu)的比例升高；在城鎮(zhèn)區(qū)域隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度的降低，磚混結(jié)構(gòu)的比例升高；在農(nóng)村地區(qū)域隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度的降低，磚混結(jié)構(gòu)的比例降低(圖2)。

(A：省會(huì)城市建城區(qū)；B：發(fā)達(dá)城鎮(zhèn)建城區(qū)；C：較發(fā)達(dá)城鎮(zhèn)建城區(qū)；D：一般城鎮(zhèn)建城區(qū)；E：發(fā)達(dá)農(nóng)村地區(qū)；F：較發(fā)達(dá)農(nóng)村地區(qū)；G：一般農(nóng)村地區(qū))圖1　四川省建筑用地占比與分區(qū)的關(guān)系

(A：省會(huì)城市建城區(qū)；B：發(fā)達(dá)城鎮(zhèn)建城區(qū)；C：較發(fā)達(dá)城鎮(zhèn)建城區(qū)；D：一般城鎮(zhèn)建城區(qū)；E：發(fā)達(dá)農(nóng)村地區(qū)；F：較發(fā)達(dá)農(nóng)村地區(qū);G：一般農(nóng)村地區(qū))圖2　房屋結(jié)構(gòu)類型與分區(qū)的關(guān)系

2.2房屋分布模型的實(shí)現(xiàn)

房屋分布模型分為2部分：房屋面積估算模型、房屋結(jié)構(gòu)比例分布模型。

2.2.1房屋面積

房屋面積數(shù)據(jù)通常是借助人口和人均住房屋面積來(lái)實(shí)現(xiàn)。但公里網(wǎng)格的人口密度是模擬結(jié)果，與實(shí)際情況并不完全相符，是影響房屋面積估算結(jié)果的主要因素。依據(jù)抽樣統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中各分區(qū)的調(diào)查點(diǎn)房屋面積與建筑用地面積分析得到，房屋面積總體上隨著建筑用地面積的升高而升高，呈現(xiàn)較好的線性關(guān)系(圖3)。因此，本文以公里網(wǎng)格城鎮(zhèn)建筑用地、農(nóng)居建筑用地為建模因子，構(gòu)建房屋面積分布模型，計(jì)算公式如式(1)所示。

Bj=1.29×e(0.04×PCGi,j)×CTi,j+0.86×e(0.13×PCGi,j)×Ri,j+Δ。

(1)

式中：Bj為公里網(wǎng)格單元的房屋總面積(km2)；CTi,j為公里網(wǎng)格城鎮(zhèn)用地面積(km2)；Ri,j為公里網(wǎng)格農(nóng)居用地面積(km2)；PCGi,j為公里網(wǎng)格人均GDP(萬(wàn)元)；Δ為修正參數(shù)。

圖3　房屋面積與建筑用地關(guān)系

2.2.2房屋類型分布

第六次人口普查中將房屋按承重類型分為鋼及鋼混結(jié)構(gòu)、混合結(jié)構(gòu)、磚木結(jié)構(gòu)、其他結(jié)構(gòu)四類。但在四川省經(jīng)濟(jì)較為落后的農(nóng)村區(qū)域，存在大量土木結(jié)構(gòu)的房屋，土木結(jié)構(gòu)房屋抵御地震的災(zāi)害較差，與磚木、磚混房屋相比有著更高的毀壞比例。以汶川地震災(zāi)區(qū)Ⅶ度區(qū)為例，土木結(jié)構(gòu)的毀壞比例是磚木結(jié)構(gòu)的2倍，是磚混結(jié)構(gòu)的7倍。本文結(jié)合房屋震害分類[11]將四川省房屋類型分為：鋼混結(jié)構(gòu)、磚混結(jié)構(gòu)、磚木結(jié)構(gòu)、土木結(jié)構(gòu)和其他結(jié)構(gòu)等五大類。

房屋類型比例關(guān)系是房屋數(shù)據(jù)空間化的難點(diǎn)，在房屋面積分布模型基礎(chǔ)上，依據(jù)各分區(qū)的調(diào)查點(diǎn)中各結(jié)構(gòu)類型房屋面積的比例關(guān)系(表3)，構(gòu)建出房屋結(jié)構(gòu)類型分布模型。

表3　房屋結(jié)構(gòu)類型比例關(guān)系表　%

Gi,j=Bi×Ai,j，

(2)

式中：Gi,j為網(wǎng)格單元內(nèi)各種結(jié)構(gòu)類型的房屋面積(km2)；Bi為網(wǎng)格單元內(nèi)房屋總面積(km2)； Ai,j為各種房屋結(jié)構(gòu)類型的比例。

2.2.3房屋數(shù)據(jù)空間化的實(shí)現(xiàn)

通過房屋面積模型估算網(wǎng)格單元內(nèi)各類房屋總面積，再通過房屋結(jié)構(gòu)類型比例關(guān)系得到各類房屋的面積，最終實(shí)現(xiàn)房屋數(shù)據(jù)的空間化(圖4～圖8所示為四川省房屋總面積、鋼混結(jié)構(gòu)、磚混結(jié)構(gòu)、土木結(jié)構(gòu)、磚木結(jié)構(gòu)房屋面積分布)。

圖4　四川省房屋總面積分布

圖5　四川省鋼混結(jié)構(gòu)房屋面積分布

圖6　四川省磚混結(jié)構(gòu)房屋面積分布

圖7　四川省磚木結(jié)構(gòu)房屋面積分布

圖8　四川省土木結(jié)構(gòu)房屋面積分布

3四川蘆山7.0級(jí)地震快速災(zāi)情評(píng)估

本文以2013年4月20日四川省蘆山7.0級(jí)地震災(zāi)區(qū)為研究區(qū)域，進(jìn)行快速評(píng)估和救援區(qū)域劃分。

3.1快速評(píng)估

通過易損性分析結(jié)合房屋倒損評(píng)估公式[12]得出災(zāi)區(qū)毀壞與嚴(yán)重破壞房屋間數(shù)591 077間，誤差為4.1%(表4、圖9)。進(jìn)一步得到房屋破壞直接經(jīng)濟(jì)損失[11]為259.6 ～ 300億元(表4、圖10)， 實(shí)際統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為272.2億元。結(jié)合人員傷亡公式[13]得出死亡人數(shù)145～337人，實(shí)際統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為196人；得出受傷人數(shù)10 429～15 192人，實(shí)際統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為13 484人(見表4、圖11)。與汶川地震相比，蘆山地震死亡人數(shù)較少，主要原因是汶川地震災(zāi)后重建房屋的抗震設(shè)防水平有所提高，降低了蘆山地震人員死亡率。但地震災(zāi)區(qū)還是有大量的土木、磚木結(jié)構(gòu)房屋毀壞，是造成受傷比例較大的原因。

表4　計(jì)算結(jié)果及誤差

3.2救援區(qū)域劃分

房屋倒損類型是影響搜救難度的主要因素，同時(shí)也是劃分救援類型的重要因素。本文以毀壞和嚴(yán)重破壞的房屋面積比例和倒損房屋結(jié)構(gòu)類型作為主要指標(biāo)對(duì)地震災(zāi)區(qū)的救援區(qū)域劃分[15](圖12、表5)。其中，11、12分區(qū)的毀壞與嚴(yán)重破壞房屋面積≥70%，受災(zāi)極為嚴(yán)重。11分區(qū)倒損房屋結(jié)構(gòu)為主要為鋼混、磚混結(jié)構(gòu)為主，搜援難度很大，需要重型、中型救援隊(duì)；12分區(qū)的倒損房屋結(jié)構(gòu)為主要為磚混、磚木等為主，需要中型救援隊(duì)；22、32、42分區(qū)倒損房屋結(jié)構(gòu)為主要為磚混、磚木等為主，中型救援隊(duì)可滿足需求；22分區(qū)毀壞與嚴(yán)重破壞房屋面積45%～70%，受災(zāi)極為嚴(yán)重；32分區(qū)毀壞與嚴(yán)重破壞房屋面積20%～45%，受災(zāi)嚴(yán)重；32分區(qū)毀壞與嚴(yán)重破壞房屋面積<20%，與其他分區(qū)相比受災(zāi)相比受災(zāi)相比受災(zāi)程度較輕。

圖9　蘆山地震災(zāi)區(qū)毀壞和嚴(yán)重破壞房屋面積分布

圖10　蘆山地震災(zāi)區(qū)房屋破壞造成的直接經(jīng)濟(jì)損失分布

圖11　蘆山地震災(zāi)區(qū)傷亡人員分布(Ⅶ度及以上)

圖12　蘆山地震災(zāi)區(qū)救援區(qū)域劃分(Ⅶ度及以上)

表5　救援區(qū)域劃分編碼表

4結(jié)論

在分區(qū)和房屋抽樣數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，建立了分類的房屋數(shù)據(jù)空間化模型。通過蘆山7.0級(jí)地震快速評(píng)估結(jié)果的檢驗(yàn)，說(shuō)明本文提出的空間化模型可信度較高，體現(xiàn)了房屋數(shù)據(jù)空間分布情況，為建立大區(qū)域的房屋空間數(shù)據(jù)提供了途徑。房屋數(shù)據(jù)空間化模型的建立，為震后初期現(xiàn)場(chǎng)信息掌握不全面的情況下，全面估計(jì)災(zāi)情分布、快速確定救援區(qū)域提供了可能。以房屋倒損結(jié)構(gòu)類型和面積為指標(biāo)的救援區(qū)域劃分方法，將救援類型分級(jí)。

指揮部可依據(jù)各子區(qū)域的災(zāi)情需求制定相應(yīng)的救援服務(wù)，為救援力量的合理部署提供重要依據(jù)，有助于提高救援工作效率。

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Housing Data Spatialization in Sichuan Province and its Applicationin Fast Assessment on Lushan M7.0 Earthquake Disaster

Ding Wenxiu1, 2, Li Zhiqiang3, Zhuoli Getu4, Li Xiaoli3, Han Zhenhui3and Feng Xinke3

(1.InstituteofSeismology,ChinaEarthquakeAdministration,Wuhan430071,China; 2.Instituteof

Geophysics&Geomatics,ChinaUniversityofGeosciences,Wuhan430071,China; 3.InstituteofGeology,

ChinaEarthquakeAdministration,Beijing100029,China; 4.EarthquakeAdministrationofInner

MongoliaAutonomousRegion,Huhhot010010,China)

Abstract:On the basis of the layout of urban and rural areas and economic regionalization in Sichuan Province, through 308 housing data sampling points (1 km×1 km) and combined with the land use data, a housing data spatialization model is established. The results are applied to the case of Lushan M7.0 earthquake and the amount of destructed and seriously destroyed houses in the stricken area is 591 077 with an error of 4.1%; estimation for the direct economic loss of housing is 259.6～300 billion, with an error of 4.5%～10.2%; the death toll error is 26.0%～71.9% and the number of injured error is 12.7%～22.3%. Results show that: the housing spatialization method proposed can reflect the actual housing distribution, providing a way for the establishment of spatial data on houses in big regions. Data on house damages, casualties and economic losses evaluated according to the above data have relatively higher credibility. Rescue areas are divided with the index of house damage structure type and area to provide references for reasonable deployment of rescue force.

Key words:housing; data spatialization; earthquake disaster; fast assessment; Lushan M7.0 earthquake; rescue; regional division

doi:10.3969/j.issn.1000-811X.2015.02.025

中圖分類號(hào)：X43；P316

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1000-811X(2015)02-0128-05

作者簡(jiǎn)介：丁文秀(1981-),男，甘肅寧縣人，博士研究生，工程師，從事地震災(zāi)情評(píng)估與應(yīng)急救援研究工作. E-mail:dwxcug@126.com通訊作者：卓力格圖(1971-)，男，內(nèi)蒙古通遼人，蒙古族，博士，副研究員，主要從事地震災(zāi)情評(píng)估與應(yīng)急救援研究工作.E-mail:zhuoligetu@eqhb.gov.cn

基金項(xiàng)目：中國(guó)地震局地震行業(yè)科研專項(xiàng)“基于快速震動(dòng)圖技術(shù)的天山帶災(zāi)情速判研究”(201308018-5)；中國(guó)地震局地震行業(yè)科研專項(xiàng)“南北地震帶區(qū)域基礎(chǔ)數(shù)據(jù)更新與數(shù)據(jù)模式轉(zhuǎn)換”(201108002)

收稿日期：2014-10-30修回日期：2014-12-04