云南地震災害受傷人數(shù)快速評估方法

和仕芳，于 江，余慶坤，張方浩，鄧樹榮，杜浩國

（云南省地震局，昆明 650224）

0 引言

破壞性地震發(fā)生后第一時間做出的人員傷亡評估，對應急主管部門迅速啟動應急預案和組織開展救援具有重要的指導意義[1]。前人對地震人員傷亡做了廣泛的研究，但是以往的地震傷亡快速評估模型主要是對地震死亡人數(shù)進行快速評估，專門針對地震受傷人數(shù)快速評估的研究相對較少。而災區(qū)的受傷人數(shù)是影響地震應急物資需求量的一個關鍵因素，震后對地震受傷人數(shù)的快速估計，可為地震應急物資和醫(yī)療救援人力安排提供重要參考[2]。

目前國內(nèi)外對地震受傷人數(shù)的評估研究，主要有兩大類，一類是基于地震受傷人數(shù)與死亡人數(shù)比的經(jīng)驗統(tǒng)計關系，通過評估的死亡人數(shù)對受傷人數(shù)間接評估。比如，20世紀80年代，美國聯(lián)邦緊急事務管理局推出的ATC-13震害矩陣中，重傷、輕傷人數(shù)和死亡人數(shù)的比值為30∶4∶1；美國推出的HAZUS（2003）地震損失軟件，將具有死亡危險的受傷和需要就醫(yī)的重傷與死亡人數(shù)的比值設置為0.5∶2∶1[3]；肖光先提出了關于烈度、房屋破壞數(shù)和人口密度的經(jīng)驗法評估死亡人數(shù)模型，受傷人數(shù)按照死亡人數(shù)的3倍估算[4]；1991年尹之潛提出以房屋破壞比為參數(shù)的死亡模型，受傷人數(shù)取死亡人數(shù)的3～5倍[5]；張麗軍等給出關于烈度、發(fā)震時間和建筑物損壞率的死亡評估模型，重傷人數(shù)取死亡人數(shù)的4倍[6]；施偉華等給出了不同烈度死亡人數(shù)與重傷和輕傷的比例[7]；劉金龍等給出基于震中烈度的人員死亡評估模型，重傷人數(shù)采用重傷人數(shù)與死亡人數(shù)比值估算，其比值與烈度成線性函數(shù)關系[8]；另一類是直接給出受傷人數(shù)評估模型，主要是以經(jīng)驗回歸或基于建筑物易損性的模型為主。例如，尹之潛以烈度、建筑物破壞率為參數(shù)分別建立了白天和夜間的受傷人數(shù)評估模型[9]；高惠瑛等、張潔等利用線性回歸方法分震級檔建立了關于房屋破壞面積、人口密度和發(fā)震時間的地震受傷人數(shù)評估模型[10-11]；陳洪富等根據(jù)2010年玉樹7.1級地震得到受傷率與烈度關系的模型[12]；任寧寧等利用粗糙集約簡評價指標、建立最小二乘支持向量回歸機預測模型預測死亡人數(shù)和重傷人數(shù)[13]；李媛媛等通過假設條件對HAZUS模型進行簡化，以汶川地震為案例對人員傷亡進行了預測[1]；李夢欣根據(jù)1995—2017年云南5.0級以上地震，通過SPSS進行多元非線性回歸得到地震受傷人數(shù)關于烈度、人口密度、六度區(qū)以上面積的模型[2]；鄭山鎖等給出不同時段人員在室率和不同結構破壞狀態(tài)下的傷亡率模型[14]。

當前云南省地震應急指揮技術系統(tǒng)采用的是施偉華關于烈度的死亡與受傷比矩陣[7,15]和尹之潛基于建筑物易損性的模型[9]來評估地震受傷人數(shù)。施偉華模型通過死亡人數(shù)和烈度間接評估受傷人數(shù)，尹之潛模型評估則需要詳細的建筑物數(shù)據(jù)。本文基于云南歷史地震人員受傷資料，分析地震中人員受傷影響因素，利用重分類、層次分析法和GIS空間分析方法對云南地區(qū)地震人員受傷風險進行評估分區(qū)，并通過最小二乘法擬合建立各分區(qū)的地震受傷人數(shù)評估模型，旨在探索一種快速、簡單又較為準確的地震受傷人數(shù)快速評估方法。

1 歷史震害數(shù)據(jù)

早期地震的記錄資料較少，云南地區(qū)自1992年開始正式開展地震災害損失評估，積累的震例資料較為豐富[16]。本文收集了1900—2018年云南地區(qū)有人員傷亡記錄的地震資料共134次，其中1992年以前的震例資料包括震級、震中烈度、死亡人數(shù)、受傷人數(shù)信息；1992年以來的震例資料包括震級、震中烈度、死亡人數(shù)、受傷人數(shù)、受災人口、各烈度區(qū)面積、經(jīng)濟損失和建筑物經(jīng)濟損失等信息。由表1可知，1900年以來有傷亡記錄的地震包括4.0～4.9級地震2次，5.0～5.9級地震85次，6.0～6.9級地震34次，7.0～7.9級地震12次，8.0級地震1次（汶川地震）。受傷人數(shù)方面，1900年以來造成受傷人數(shù)最多的1970年通海7.0級地震造成19 845人受傷，其次是1996年麗江7.0級地震造成17 057人受傷，近期人員受傷最多的是2014年魯?shù)?.5級地震造成3 143人受傷，總體上地震造成的受傷人數(shù)有降低的趨勢。排除雙震、震群或震中在云南省境外的特殊震例，本文選取了1900年以來110次有傷亡記錄的地震為研究樣本。文中涉及的人口密度和人均GDP數(shù)據(jù)來自云南省2018年統(tǒng)計年鑒。

2 地震災害人員受傷主要影響因素

2.1 受傷人數(shù)與震級

地震震級是表征地震強弱的量度，震級越高地震釋放能量越大，由此引發(fā)的地震破壞力越強[17]。一般情況下，震級越大造成的受傷人數(shù)越多。剔除部分異常值后，根據(jù)不同震級受傷人數(shù)均值，按照0.5分級統(tǒng)計得到1900年以來云南地區(qū)不同震級檔受傷人數(shù)均值統(tǒng)計表（表2）。

對各個震級受傷人數(shù)的均值進行回歸分析，由圖1可得到震級與受傷人數(shù)呈指數(shù)增長關系。

2.2 受傷人數(shù)與烈度

地震烈度是指地震引起的地面震動及其影響的強弱程度[18]，通常烈度越高，地震破壞性越強，造成的人員傷亡越嚴重。統(tǒng)計1900年以來云南地區(qū)不同極震區(qū)烈度的地震受傷人數(shù)（表3），可知極震區(qū)烈度越大地震受傷人數(shù)均值越大，但是相同烈度的地震造成的受傷人數(shù)離散性很大。

表 1 云南地區(qū)1900年以來有受傷記錄的地震統(tǒng)計

表 2 云南地區(qū)不同震級檔受傷人數(shù)均值統(tǒng)計表

圖 1 云南地區(qū)震級與地震受傷人數(shù)關系圖

表 3 不同極震區(qū)烈度地震受傷人數(shù)統(tǒng)計表

對各極震區(qū)烈度的受傷人數(shù)均值進行回歸分析，由圖2可得極震區(qū)烈度與地震受傷人數(shù)呈指數(shù)增長關系。

圖 2 云南地區(qū)極震區(qū)烈度與地震受傷人數(shù)關系圖

2.3 受傷人數(shù)與發(fā)震時間

一般情況，晚上地震比白天地震導致的傷亡大，因為晚上人們多數(shù)在室內(nèi)休息，人員在室率較高，而且處于睡眠狀態(tài)的人行動不敏捷，震后可能無法采取及時有效的保護和避震措施[19]。按照白天（08:00—20:00）和晚上（20:00—08:00）分類[20]，選取震中在相同州市、極震區(qū)烈度相同的地震，對比分析其白天和夜間的受傷人數(shù)（表4）可知，極震區(qū)烈度為6度的地震，發(fā)生在夜間造成的受傷人數(shù)是白天的1.5～2.5倍，極震區(qū)烈度為7度的地震，發(fā)生在夜間造成的受傷人數(shù)是白天的1.1～3.8倍，極震區(qū)烈度為8度的地震，發(fā)生在夜間造成的受傷人數(shù)是白天的1.4～9.4倍。

2.4 受傷人數(shù)與人口密度

在地震強度、經(jīng)濟發(fā)展水平、地理環(huán)境等條件相同的情況下，災區(qū)人口密度越高，人員傷亡越大。選取1992年以來具有受傷人數(shù)、受災人口和災區(qū)面積記錄，且震中在云南境內(nèi)的單次破壞性震例47個，人口密度由受災人口和災區(qū)面積來計算。然后，按照同一極震區(qū)烈度的震例樣本數(shù)的50%的原則，將同烈度的樣本分為低人口密度樣本和高人口密度樣本，分別對地震受傷人數(shù)進行統(tǒng)計分析（表5）。另外，由于1992年以來極震區(qū)烈度為9度的震例極少，不具統(tǒng)計意義，因此暫不做分析。結果表明，同一極震區(qū)烈度的地震，發(fā)生在人口高密度區(qū)的地震受傷累計人數(shù)和受傷人數(shù)均值都高于低人口密度區(qū)的地震受傷人數(shù)。

2.5 受傷人數(shù)與次生災害

地震造成的傷亡包括建筑物毀壞造成的人員被砸等導致的直接傷亡，以及地震引發(fā)的崩塌、滑坡、泥石流、爆炸、火災等次生災害導致的間接傷亡[21]。云南山地面積占94%，山高谷深，地殼破碎，地震后容易誘發(fā)滑坡、滾石等地質災害加重地震傷亡數(shù)量。例如，2006年7月22日鹽津5.1級地震引發(fā)了大量的滾石、崩塌次生災害造成了22人死亡，114人受傷，其受傷人數(shù)是同等級別地震造成的平均受傷人數(shù)的1.9倍；又如2012年9月7日彝良5.7、5.6級地震引發(fā)了大量的滾石、滑坡、崩塌導致81人死亡，832人受傷，相比同年6月寧蒗5.7級地震造成3人死亡，394人受傷，其受傷人數(shù)相差1倍。

2.6 受傷人數(shù)與經(jīng)濟發(fā)展水平

地震當?shù)氐慕?jīng)濟發(fā)展水平不僅直接反映了救災物資儲備和供應水平，而且間接反映了當?shù)氐慕ㄖ|量和防震應急能力[22]。一般當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展水平越高地震災害人員受傷風險越低。選取1992年以來極震區(qū)烈度為6度且震中在云南境內(nèi)的單次破壞性震例27次，按照不同發(fā)震年代統(tǒng)計震中區(qū)縣當年人均GDP均值及地震受傷人數(shù)均值（表6），由表可見隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展，人均GDP越高，地震受傷人數(shù)有減少的趨勢。

表 4 不同發(fā)震時間地震受傷人數(shù)對比表

表 5 1992年以來云南地震受傷人數(shù)與人口密度

表 6 1992年以來云南地震受傷人數(shù)與人均GDP（極震區(qū)烈度為6度）

3 云南地震災害人員受傷風險評估

地震受傷人數(shù)的主要影響因素包括震級、烈度、發(fā)震時間、人口密度、次生災害、經(jīng)濟發(fā)展水平等，其中震級、烈度和發(fā)震時間屬于地震災害事件影響因素，人口密度、次生災害、經(jīng)濟發(fā)展水平等屬于區(qū)域災害背景影響因素。云南省土地面積較廣，各地區(qū)地理環(huán)境、人口和經(jīng)濟等具有一定的差異性，導致各地區(qū)的地震災害人員受傷人數(shù)區(qū)域差異性較為突出。利用區(qū)域災害背景影響因素對云南地區(qū)的地震災害人員受傷風險進行區(qū)化，將有助于提高地震災害受傷人數(shù)評估的準確性。本研究選取了數(shù)據(jù)比較容易獲取的人口密度、地均GDP（經(jīng)濟密度）、地質災害易發(fā)性作為區(qū)域風險評估指標，其中人口密度、地均GDP基礎數(shù)據(jù)來自2018年云南省統(tǒng)計年鑒和地震應急基礎數(shù)據(jù)庫，地質災害易發(fā)性數(shù)據(jù)使用的是云南省國土資源廳編制的2018年云南地震災害易發(fā)性分區(qū)圖[23]。再以縣為基本評價單元，運用重分類、層次分析法和GIS空間分析法對云南地區(qū)地震災害人員受傷風險進行評估。

3.1 評估指標

人口密度：從圖3可知滇中昆明市城區(qū)和玉溪市部分地區(qū)、滇東曲靖市部分地區(qū)、滇東北昭通市部分地區(qū)以及大理州部分地區(qū)是人口高密度區(qū)，平均人口密度介于250～2 756人/km2之間；滇東和滇西部分地區(qū)是人口密度較高地區(qū)，包括昭通市、曲靖市、玉溪市、紅河州和文山一帶以及保山市和德宏州一帶，平均人口密度在90～250人/km2之間；滇西北迪慶州、麗江市、怒江州一帶和滇西南西雙版納州、普洱市一帶是人口低密度區(qū)，平均人口密度在9～90人/km2之間。

圖 3 云南省人口密度空間示意圖

從圖4可見，昆明市及其周邊地區(qū)、曲靖市、玉溪市和紅河州部分地區(qū)，還有部分城區(qū)的經(jīng)濟密度高，每平方公里GDP在500～33 217萬元；滇西楚雄州、大理州、保山市一帶，滇東北昭通地區(qū)的經(jīng)濟密度較高，每平方公里GDP在200～500萬元；滇西北迪慶州、麗江市、怒江州一帶、滇西南普洱市和西雙版納州一帶的經(jīng)濟密度最低，每平方公里GDP不到200萬元。

圖 4 云南省GDP分布示意圖

圖 5 云南省地質災害易發(fā)性分區(qū)示意圖

地質災害易發(fā)性：由圖5可知滇西北“三江”流域高山峽谷區(qū)、滇南紅河流域哀牢山一帶、滇東北金沙江流域和小江斷裂沿線的山區(qū)地質環(huán)境條件非常脆弱，屬于地質災害高易發(fā)區(qū)；滇中、滇西南等地區(qū)是地質災害中易發(fā)區(qū)；滇南西雙版納州和滇東南曲靖、文山一帶的丘陵地區(qū)是地質災害低易發(fā)區(qū)。

3.2 風險評估

3.2.1 指標重分類

由于人口密度、經(jīng)濟密度和地質災害易發(fā)性3個指標的單位不一致，不利于GIS空間分析。因此，以縣為評價單元對三級劃分后的指標做重分類。其中因為人口密度、地質災害易發(fā)性與地震災害人員受傷風險呈正相關，因此從低到高對指標分別進行評分賦值1、2、3。經(jīng)濟密度越高的地方其防震減災能力越強，該指標與地震災害人員受傷風險呈負相關，因此從低到高對經(jīng)濟密度指標分別進行評分賦值 3、2、1。

3.2.2 利用層次分析法確定指標權重

1）構造判斷矩陣

首先請專家對3個指標進行重要性排序，根據(jù)專家經(jīng)驗，采取數(shù)字1～9標度法（表7），構造判斷矩陣（表 8）。

表 7 判斷矩陣標度

表 8 地震災害人員受傷風險評價指標判斷矩陣

2）計算指標權重值

采用方根法計算出判斷矩陣的最大特征根及其特征向量，即地震災害人員受傷風險3個指標的相對權重值。詳細計算步驟如下：

表 9 地震災害人員受傷風險區(qū)劃評價指標分級標準和權重值

3.3 評估結果

利用Arcgis以縣為計算基本單元，對3個指標進行空間加權疊加，即地震災害人員受傷風險度=0.539 6×人口密度+0.297×經(jīng)濟密度+0.1634×地震災害易發(fā)性，并按照自然間斷分類法分級，將云南省地震災害人員受傷風險度分為3級，得到云南省地震災害人員受傷風險評估結果（圖6）。

4 地震受傷人數(shù)評估模型

云南的地震災害人員受傷人數(shù)具有區(qū)域差異，且主要取決于地震強度（震級或烈度）的大小，還與發(fā)震時間有關。本模型數(shù)據(jù)樣本使用的是1992年以來云南歷史地震，考慮震例發(fā)生地震時間跨度大，為減少經(jīng)濟發(fā)展、建筑物抗震性能改善等引起的指標偏差，首先按照不同發(fā)震年代對受傷人數(shù)進行預處理，即乘以一個發(fā)震年代修正系數(shù)（表10），再通過最小二乘法回歸擬合得到不同風險區(qū)受傷比關于極震區(qū)烈度和震級的評估模型，并用發(fā)震時間加權系數(shù)對模型進行修正。

4.1 基于震級評估模型

各風險區(qū)地震受傷人數(shù)震級評估模型為：

1）高風險區(qū)

4.2 基于烈度評估模型

各風險區(qū)地震受傷人數(shù)烈度評估模型為：

1）高風險區(qū)

圖 6 云南省區(qū)縣地震災害人員受傷風險評估圖

表 10 1992年以來云南地震受傷人數(shù)發(fā)震年代修正系數(shù)

2）中風險區(qū)

4.3 發(fā)震時間修正系數(shù)

表 11 云南不同地震人員受傷風險區(qū)發(fā)震時間修正系數(shù)

表 11 云南不同地震人員受傷風險區(qū)發(fā)震時間修正系數(shù)

時段 08:00—20:00（白天） 20:00—08:00（夜間）地震人員受傷高風險區(qū) 1.0 1.5地震人員受傷中風險區(qū) 1.0 1.2地震人員受傷低風險區(qū) 1.0 1.0

5 震例檢驗

地震發(fā)生后，通過云南地區(qū)地震烈度評估模型[24]可以快速獲取極震區(qū)烈度和災區(qū)人口數(shù)，然后利用基于震級或基于烈度的地震受傷人數(shù)評估模型可快速預測地震人員受傷人數(shù)。筆者選取2008年以來26次云南破壞性歷史地震，對受傷人數(shù)進行再評估，并與實際受傷人數(shù)進行對比（表12）。

由表12可得，基于震級和基于烈度的26個預測結果中均有18個預測結果與實際地震受傷人數(shù)是同一個數(shù)量級別，約占全部預測結果的69%，說明兩種預測方法具有一定可靠性。但預測結果總體比實際受傷人數(shù)偏大，原因主要是隨著經(jīng)濟水平不斷發(fā)展，房屋抗震能力不斷提高及群眾防震減災意識的提高等。同等震級或烈度的地震，其受傷人數(shù)相對在減少，而統(tǒng)計擬合的樣本是1992年以來的歷史地震，其發(fā)震年份跨度大，所以造成了擬合預測的受傷人數(shù)偏大些。另外，地震災害受傷人數(shù)受諸多因素的影響，造成同強度的地震受傷人數(shù)差異較大，且分區(qū)統(tǒng)計擬合的樣本數(shù)較少，特別是大地震和特大地震樣本很少，所以導致擬合預測結果產(chǎn)生了偏差。

表 12 評估模型預測地震受傷人數(shù)與實際受傷人數(shù)對比

6 結論

通過對云南歷史震害數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，定量分析了地震受傷人數(shù)主要影響因素，利用層次分析法和GIS空間分析方法評估云南地震災害人員受傷風險，采用最小二乘法擬合構建了基于震級和基于烈度的地震受傷人數(shù)評估模型，并通過震例檢驗了該評估模型的可靠性。研究結果表明：

1）地震災害人員受傷主要影響因素包括震級、烈度、發(fā)震時間、人口密度和次生災害。地震受傷人數(shù)與震級、烈度呈指數(shù)增長關系，同等條件下一般發(fā)生在夜間的地震相比白天造成的受傷人數(shù)偏多，人口越集中人員受傷概率會偏高，地震引發(fā)的滑坡、崩塌、泥石流等次生災害會加重人員受傷情況。

2）選取人口密度、地均DGP、地質災害易發(fā)性作為風險評估指標，可將云南地區(qū)劃分為地震災害人員受傷高風險區(qū)、中風險區(qū)、低風險區(qū)3個分區(qū)。基于不同風險區(qū)建立受傷人數(shù)評估模型符合云南地震災害特點，有助于提高模型準確性。

3）利用震級或烈度作為評估參數(shù)，發(fā)震時間作為修正系數(shù)，建立的評估模型相比易損性模型具有數(shù)據(jù)好獲取、可操作性好、速度快等特點。

4）考慮評估速度及可操作性，只選取了幾個震后便于獲取的地震受傷人數(shù)主要影響因素，可能對地震受傷人數(shù)影響因素分析得不夠全面，加之分區(qū)分析的歷史震害樣本少，導致回歸模型的評估結果與實際受傷人數(shù)有一定偏差。

5）基于歷史震害數(shù)據(jù)的地震受傷人數(shù)經(jīng)驗評估模型可用于震后信息匱乏的1～2 h內(nèi)對地震可能造成的受傷人數(shù)做一個粗略的評估。在以后的研究中可嘗試利用移動基站退服、人口熱力圖等大數(shù)據(jù)進行地震受傷人數(shù)實時動態(tài)評估，或是基于更細致準確的建筑物基礎數(shù)據(jù)庫、更廣泛及時的信息獲取上報渠道來進行更精準的評估。