基于CAPRA平臺的地震風險多標準模擬分析

易偉建，沈慧玲，程丞

?

基于CAPRA平臺的地震風險多標準模擬分析

易偉建1，沈慧玲1，程丞2

(1. 湖南大學 土木工程學院，湖南 長沙，410082；2. 湖南省建筑工程集團總公司，湖南 長沙，410082)

為量化地震風險，首先選取風險指標，借助CAPRA軟件平臺，應用其各子模塊分別進行危險性分析、易損性分析、損失分析，最終得到物理損失和人員損失等風險指標值。對風險指標值標準化之后，采用多標準評價法對風險指標按其重要性加權求和，得到區域的綜合風險指數T。綜合風險指數越大，區域的地震風險越大。以四川為例，選取物理損失、人員損失和社會影響3個風險指標，運用此方法得到各市地震風險值。研究結果表明：四川眉山、資陽、廣元、成都、樂山等地的地震風險較大，阿壩、甘孜、涼山、達州、瀘州等地的地震風險較小，這對四川地區的房屋選址、風險規避、城市風險管理有一定的參考作用。

地震風險；系統風險評估；多標準評價法；CAPRA；綜合風險指數；四川地震

地震風險和損失評估越來越受到重視，源于其在房屋選址、減災方案的制定、風險規避以及地震應急資源的優化配置方面有深遠影響。近年來各種風險評估方法迅速發展。如高慶華等[1]對地震危險性進行了分析，對震害進行了預測，且大多是以地震烈度作為基本參數，只算出了人員、財產損失，沒有直觀地表示出風險；徐偉等[2]綜合考慮了人員、財產損失，但在風險指標的選擇上不合理，或者指標與風險的關系表達不妥當，從而評估結果引發很多質疑。國外系統風險評估方法大多建立在非線性動力數值模擬分析的基礎上，主要有多標準評價法、模糊邏輯法和神經網絡法等[3]。其中，多標準評價法在量化風險方面最有實效。為此，本文采用多標準評價法。一般說來，幾乎所有的風險和損失評估的軟件有著類似的運行框 架[4]，發展得比較成熟、比較有影響力的風險評估軟件有HAZUS，RADIUS，SELANA，TELES和CAPRA[5]。鑒于CAPRA平臺模塊比較齊全，對區域沒有限制，具有較好的可視化效果，本文作者選用CAPRA平臺，合理選取風險指標，得到物理損失和人員損失等風險指標值，結合多標準評價法對風險指標按其重要性加權求和，得到區域的綜合風險指數，以此直觀并合理地表示風險。

1 地震風險多標準評價法

多標準評價法將地震風險概念模型分解成一系列評價標準，根據其性質和重要性，形成分層矩陣評價標準。綜合風險指數由標準化的評價標準依照權重因子加權求和得到。評價標準(指標)是由地震危險性分析、損害工況分析、社會經濟信息統計得到。本文借助CAPRA利用多標準評價法進行了地震風險評估，基本流程見圖1。其中區域GIS(geographic information systems)圖由ArcGIS軟件結合數據得到。

圖1 地震風險多標準評價的基本流程

1.1 風險指標

地震風險指標能夠獨立且全面地反映區域風險。Carre?o[6]選用19項風險指標，如區域破壞、人員死亡、人員受傷、生命線工程中斷、死亡率、社會貧富差距、人口密度、衛生資源、救援水平等。也可以將自然災害風險分為人員風險、財產風險和環境風險3種類型[1]。人員風險通常以人員的死傷數量或死傷的概率來度量，財產風險通常以經濟損失來度量，環境風險則很難用具體數據來度量。

1.2 承災體數據

由于地震的不確定性，相關信息越多，風險評估的結果越精確。地震危險性分析需要用到區域地質數據，包括地震帶的分布、深度、歷次地震情況、地質情況等；結構易損性分析需要用到典型建筑的結構參數，包括高度、振動周期、設計強度系數等；損失計算需要用到區域建筑與人口的規劃情況，包括建筑分布、結構形式、建筑成本、居住人口等；風險評估需要用到社會發展水平，包括社會富裕程度、社會功能完善水平、城市防災減災能力等。

1.3 CAPRA平臺

CAPRA[5]是由世界銀行、美洲開發銀行和聯合國國際戰略減災署聯合開發的風險評估軟件平臺，由不同水平領域(地震、颶風、洪水、山體滑坡和火山)的風險評估工具組成，包括危險性模塊CRISIS2007、易損性模塊ERN-Vulnerability、損失模塊CAPRA-GIS等。該平臺利用概率指標如超越概率曲線、預計全年損失和可能最大損失，評估承災體的概率損失，進而進行多災害或多風險分析。

1.3.1 危險性模塊CRISIS2007

根據輸入的地震帶(包括分布、歷史地震情況)，模擬出一個地震工況集，其中每一工況對應1個震級和頻譜特性。通過細分震源得到子源，當子源的長度小于10 km或者震源距與子源的長度之比小于3時不再細分，認為震中以相同的概率出現在任何子源。對于每個子源，震源的振動特性集中在它的重心。在大多數情況下，假定所有的子源發震遵循泊松分布(基本參數為地震年平均發生率，本文的設定震級為5.0)[6]。根據場地條件的特點，選擇對應的地震波衰減模型。地震的危險性用給定強度的超越概率來表示。假設強度變量服從對數正態分布，給定震級()和震源距(0)，地震強度()的超越概率為[3]。其中：(?)為標準正態分布；ED(|，0)為強度變量的中值(由相應的衰減定律給出)；lna為強度的自然對數的標準差。由強度超越概率可得出區域地震危險性圖和超越概率曲線。

1.3.2 易損性模塊ERN-Vulnerability

假定在特定地震需求下損失服從Beta分布[6](相關參數由條件損失的均值和變異系數求出)，則易損性函數描述不同地震需求損失的均值MD(平均損傷比)和標準差的變化，將MD與地震強度聯系起來。MD表示結構的預計修復費用與其建造成本的比，由決定[7]。其中0為彈性位移角，γ為最大非線性位移角，為斜率，(·)為預期值。

1.3.3 損失模塊CAPRA-GIS

通常用單位時間內預期數量的地震產生的損失超越概率表示風險。1次地震的損失變量超越損失的概率為[7](其中，(＞|)為給定強度損失的超越概率，(|，)為給定震級、震源距強度的概率密度函數）。由上述方程可解決處理整個風險分析過程中易損性的不確定性。將易損性模塊得到的損害比乘以經濟價值，可轉化成經濟損失。分析得到的平均全年損失，表示預計損失及所有隨機地震工況全年發生概率的總和。需要說明的是：CAPRA平臺從創建以來一直只應用于拉丁美洲和部分南亞國家，本文將其應用于四川地震風險評估，與我國規范與適用性進一步完善和研究，并且地震帶劃分成的子源并非均勻發震，而CAPRA認為子源以相同的概率出現在震源范圍內，可能導致誤差。另外，CAPRA平臺沒有包含目前應用很廣的下一代地震波衰減模型，導致其適用范圍受限。

2 四川地震風險多標準評價

2.1 風險指標的選取

為了綜合反映地震物理風險和社會風險，考慮到數據收集的精確度，選用3個風險指標：區域破壞、人員傷亡、社會影響。區域破壞指的是所研究區域內建筑等的經濟損失；人員傷亡指的是區域內嚴重受傷及死亡的總人數，社會影響指的是地震造成的環境和社會功能的破壞。一般地，社會富裕指數越高，對社會造成的影響越大。

2.2 承災體數據的收集與處理

四川省的相關數據來源于中國地震臺網中心、四川防震減災信息網、國家地震工程研究中心、《中國大陸地震災害損失評估匯編》叢書、四川省房屋調查統計資料、四川省人口調查統計資料、實地走訪調查等渠道[8]。數據的收集與整理工作相當繁重，為簡化計算，典型建筑的結構參數采用的是省內最多的5種結構類型的參數。潛在震源區的劃分一般根據研究工作區(一般指以研究場地為中心，半徑250~300 km的區域)的地震地質構造條件、歷史地震資料、近代小地震活動以及其他地球物理場的分布來綜合確定[1]。這里考慮以雅安市(102.617 7E，30.301 6N)為中心，半徑為650 km范圍內的地震帶(四川省外只考慮大的地震帶)，如圖2所示。地震帶上的歷史地震記錄采用的是中國地震臺網中心記錄的從1970?01?01—2012?12?31的精確地震記錄。

A—喜馬拉雅地震帶；B—理塘地震帶；C—康定?甘孜地震帶；D—金沙江?元江地震帶；E—木里?鹽源地震帶；F—松潘地震帶；G—安寧河谷地震帶；H—滇東地震帶；I—蘭州?天水地震帶；J—武都?馬邊地震帶；K—六盤山地震帶；L—渭河平原地震帶

2.3 地震危險性分析

四川境內以山地為主，丘陵次之，故大部分土質屬于一級土，地震動卓越周期平均為0.15 s；抗震設防烈度為基本烈度，重現期為475 a。經分析，武都—馬邊地震帶所處位置的危險性最大，這與歷史地震記錄相吻合。歷史上這幾條地震帶中武都—馬邊地震帶處發生的5級以上的地震最多，且最大震級達到8級以上。

2.4 結構易損性分析

為了簡化分析，按結構特性將四川省的所有建筑物歸為最典型的5類：土磚結構、石磚結構、磚混結構、底框?磚混結構、鋼筋混凝土框架結構。物理易損性曲線和人員易損性曲線分別如圖3~7所示。圖中，MD為結構平均損傷比；a為地震譜加速度，單位為(1=1 g/cm3)。

(a) 物理易損性曲線；(b) 人員易損性曲線

(a) 物理易損性曲線；(b) 人員易損性曲線

(a) 物理易損性曲線；(b) 人員易損性曲線

(a) 物理易損性曲線；(b) 人員易損性曲線

(a) 物理易損性曲線；(b) 人員易損性曲線

從圖4~7可以看出：結構的易損性受建造材料和結構類型的影響最大；易損性曲線越平緩，結構的抗震性能越好。上述結構的抗震性能從弱到強依次是土磚結構、石磚結構、磚混結構、底框?磚混結構、鋼筋混凝土框架結構。

2.5 區域損失分析

CAPRA將GIS圖與危險性圖對應起來，將GIS圖中建筑物的結構性能、建筑成本、人口與易損性曲線對應起來。得到四川各市的全年平均損失：物理損失p、物理損失率p(即p與建筑成本的比值)、人員損失h和人員損失率h(即h與建筑物常住人口的比值)。p較p以及h較h更具有代表性，p和h分別見圖8(a)和圖8(b)。

(a) 物理損失率p；(b) 人員損失率h

圖8 四川省各市的物理損失率p和人員損失率h

Fig. 8 Physical loss ratepand personnel loss ratehof municipalities in Sichuan province

對損失進行分析發現：物理損失率以眉山、資陽、廣元、成都、樂山為大，人員損失率以廣元、資陽、眉山為大。甘孜、涼山、阿壩、達州的物理損失率接近0，大多數市的人員損失率均接近于0。

2.6 地震風險評估

2.6.1 風險指標值的確定

采用3個風險指標：區域破壞、人員傷亡、社會影響。區域破壞即為損失分析中的p，人員傷亡即為損失分析中的h。許利萍[9]對四川各市的經濟發展進行評價，得到各市經濟發展的綜合得分，即為本文采用的社會影響指標的取值。

2.6.2 風險指標的標準化

為了使各風險指標具有可比性，必須進行指標的標準化，轉化成0~1之間的值。這里用線性方程[10]進行置換(其中，為指標原值；′為指標標準化后的值；為指標的最大值；為指標的最小值)。標準化后的值分別用1，2和3表示。

2.6.3 綜合風險指數

層次分析法(analytic hierarchy process簡稱AHP)[11]給出了有代表性的加權系數取值。其用法是構造判斷矩陣，對應極度重要、特別重要、非常重要、比較重要、一般重要、比較不重要、非常不重要、特別不重要、極度不重要，分別取為9，7，5，3，1，1/3，1/5，1/7和1/9，求出矩陣的最大特征值及對應的特征向量，歸一化后即為某一層次指標對于上一層次相關指標的相對重要性權值。本文加權系數的取值見表1。綜合風險指數根據計算求得，見表2。

表1 各指標的加權系數

表2 四川省各市的地震綜合風險指數

四川省各市的綜合風險指數T如圖9所示。圖中左邊刻度單位為1。

圖9 四川省各市的綜合風險指數RT

圖9直觀地顯示了四川省各市的地震風險。四川省地震風險比較大的地方主要集中在眉山、資陽、廣元、成都、樂山等地方；阿壩、甘孜、涼山、達州、瀘州等地的地震風險相當小。

3 結論

1) 結合CAPRA平臺與地震風險多標準評價法，對四川的地震風險進行評估，將地震危險性、易損性、損失與風險的評估有效地結合起來，得到四川省的綜合風險指數分布圖，直觀地顯示了各市的地震風險。

2) 盡管CAPRA平臺結合地震風險多標準評價法的數值結果目前得不到驗證，但其表示的相對關系是合理的，可進行定性評估、概念決策，如進行抗震設計時，可參考綜合風險指數圖，T大的地方可適當提高抗震設防烈度；相關管理部門在制定城市抗震防災政策時,可考慮選擇使T減小最多的減災方案；政府可著眼于優化區域地震應急系統資源的配置，對風險大的地區配備更多的人力部署和救災物資；對于銀行、保險公司等風險投資部門和保險相關人，可參考區域危險性、結構易損性和損失風險進行決策。

3) 需要說明的是：由于各個地區的地質情況、發震情況、城市規劃情況、經濟發展水平和社會結構的差異，很難建立一個統一的地震災害損失標準或者風險標準。本文的研究方法數據依賴性大，由于統計離散、同質數據不足和資料搜集困難等問題，風險指標的選取不完整，風險指標的權重因子有待進一步研究，可能使區域風險評估偏低，所以，需優化評估指標的選取、相關數據庫的建設等。

[1] 高慶華, 聶高眾, 張業成, 等. 論地震風險[M]. 北京: 氣象出版社, 2011: 1?38.
GAO Qinghua, NIE Gaozhong, ZHANG Yecheng, et al. On the seismic risk[M]. Beijing: China Meteorological Press, 2011: 1?38.

[2] 徐偉, 王靜愛, 史培軍, 等. 中國城市地震災害危險度評價[J]. 自然災害學報, 2004, 13(1): 9?15.
XU Wei, WANG Jingai, SHI Peijun, et al. Hazard degree assessment of urban earthquake disaster in China[J]. Journal of Natural Disasters, 2004, 13(1): 9?15.

[3] Barbat A H, Carre?o M L, Cardona O D, et al. Evaluación holística del riesgo sísmico en zonas Urbanas[J]. Revista Internacional de Métodos Numéricos para Cálculo y Dise?o en Ingeniería, 2011, 27(1): 3?27.
Barbat A H, Carre?o M L, Cardona O D, et al. Holistic assessment of seismic risk in Urban areas[J]. International Journal for Numerical Methods in Engineering Analysis and Design, 2011, 27: 3?27.

[4] Molina S, Lang D H, Lindholm C D, et al. Lindholm. SELENA—An open-source tool for seismic risk and loss assessment using a logic tree computation procedure[J]. Computers & Geosciences, 2010, 36(3): 257?269.

[5] Cardona O D, Ordaz Schroder M G, Reinoso E, et al. Comprehensive approach for probabilistic risk assessment (CAPRA): International initiative for disaster risk management effectiveness[C]//LI Jie, ZHAO Yangang, CHAN Jianting, et al. International Symposium on Reliability Engineering and Risk Management. Shanghai: Tongji University Press, 2010: 1?10.

[6] Carre?o T M L. Técnicas Innovadoras Para La Evaluación Del Riesgo Sísmico Y Su Gestión En Centros Urbanos: Acciones ex ante y ex post[D]. Barcelona, Espa?a: Universidad Politécnica de Catalu?a, 2006: 19?23.
Carre?o T M L. Innovative techniques for the seismic risk assessment and their management in urban centers: Action ex-ante and ex-post[D]. Barcelona, ??Spain: Technical University of Catalonia, 2006: 19?23.

[7] Marulanda M C, Carre?o M L, Cardona O D, et al. Probabilistic earthquake risk assessment using CAPRA: Application to the city of Barcelona, Spain[J]. Natural Hazards, 2013, 69(1): 59?84.

[8] 中國地震局監測預報司. 中國大陸地震災害損失評估匯編(1996—2000)[M]. 北京: 地震出版社, 2001: 39?98.
Monitoring and Prediction Agent of China Seismological Bureau. China Mainland Earthquake Damage Assessment Compilation (1996—2000)[M]. Beijing: Seismological Press, 2001: 39?98.

[9] 許利萍. 基于因子分析的四川各市(州)經濟發展評價[J]. 中國集體經濟, 2012(6): 31?32.
XU Liping. Economic development evaluation of Sichuan municipalities (states) based on factor analysis[J]. China Collective Economy, 2012(6): 31?32.

[10] FOPAE. Evaluación holística del riesgo sísmico de la ciudad de bogotá[M]. Bogota D.C. Colombia: Fondo de Prevención y Atención de Emergencias, 2011: 25?38.
FOPAE. Holistic evaluation of seismic risk of the city of bogota[M]. Bogota D.C. Colombia: Prevention Fund and Emergency Care, 2011: 25?38.

[11] Whitaker R. Validation examples of the analytic hierarchy process and analytic network process[J]. Mathematical and Computer Modelling, 2007, 46(7/8): 840?859.

Multi-criteria simulation analysis of seismic risk based on CAPRA platform

YI Weijian1, SHEN Huiling1, CHENG Cheng2

(1. School of Civil Engineering, Hunan University, Changsha 410082, China;2. Hunan Construction Engineering Group Corporation, Changsha 410082, China)

In order to quantify seismic risk, risk indicators were selected first, hazard analysis, vulnerability analysis and loss analysis were carried out using the CAPRA (central American probability risk assessment) platform with each sub-module, finally the values of risk indicators such as physical loss and human loss were obtained. The risk indicators were standardized, and then regional holistic risk indexTwas taken as the weighted sum of the importance of risk indicators based on multi-criteria evaluation method. The greater the regional holistic risk index, the greater the regional seismic risk was. Physical loss, human loss and social impact were selected as risk indicators and taking Sichuan Province (China) as an example, the seismic risk values of each city were gained through this method. The results show that places like Meishan, Ziyang, Guangyuan, Chengdu and Leshan pose a higher seismic risk, but seismic risk of Aba, Ganzi, Liangshan, Dazhou and Luzhou is quite smaller, which can give some references for Sichuan’s house siting, risk mitigation and urban risk management.

seismic risk; holistic risk assessment; multi-criteria evaluation method; CAPRA (central American probability risk assessment); holistic risk index; Sichuan earthquake

P315.9

A

1672?7207(2015)02?0603?07

2014?04?05；

2014?06?23

國家自然科學基金資助項目(51178175, 51338004)(Projects (51178175, 51338004) supported by the National Natural Science Foundation of China)

易偉建，博士，教授，從事結構工程研究；E-mail：wjyi@hnu.edu.cn

10.11817/j.issn.1672-7207.2015.02.031

(編輯 陳燦華)