曹彥波 鄭川 吳艷梅 張方浩 趙恒



摘要:基于云南地區烈度衰減模型、人員傷亡、經濟損失、次生災害等評估模型,在云南魯甸6.5級地震發生后30 min內,云南地震災害應急指揮中心啟動云南地震應急快速評估系統快速產出地震災害損失預評估結果,震后4 h內,根據獲取的災情信息,綜合考慮地震震級、發震時間、震區人口密度、房屋抗震性能、自然地理環境、地質構造條件、歷史地震震害特征等因素,結合專家經驗,對預評估結果進行了修正并上報各級部門,為魯甸地震應急指揮決策、災害損失評估、政府指導抗震救災工作提供了基礎信息服務。
關鍵詞:魯甸6.5級地震;地震應急;災害損失;預評估
中圖分類號:P315-39 文獻標識碼:A 文章編號:1000-0666(2016)04-0638-08
0 引言
破壞性地震發生后,快速開展災害損失評估,及時獲取災情,協助各級抗震救災指揮部確定救災重點區域、部署救援隊伍、分配救災任務,提供地震應急科技保障、信息支撐服務是各級地震應急指揮中心的首要任務(姜立新等,2003;聶高眾等,2012)。
2014年8月3日16時30分10秒,云南省昭通市魯甸縣發生6.5級地震(以下簡稱“魯甸地震”)。震后10 min內,云南地震災害應急指揮中心啟動應急指揮技術系統,與國務院抗震救災指揮部、云南省人民政府應急指揮中心聯通視頻會議;震后30 min 內,啟動云南地震應急快速評估系統,快速產出災情簡報、震區基本信息、烈度影響場、人員傷亡、經濟損失、滑坡風險等初評估結果以及應急預案響應等級啟動建議、對策建議報告等;震后1 h內,收集震情災情、應急響應、政府處置等信息,向中國地震局震災應急救援司、云南省地震局、地震應急技術協調組、現場工作隊相關人員進行快速推送服務;震后2 h內,制作A4、A3、A1、A0等各幅面地震應急專題圖件,上報各級部門;震后4 h內,根據現場反饋災情信息,考慮災區人口、經濟、房屋、地形地貌特征以及歷史震例情況,對初評結果進行動態修正;震后12 h內,跨地震行業網、地震行業衛星網、政府電子政務網,云南地震災害應急指揮中心與現場指揮部等多方實現音、視頻互聯互通。
魯甸地震應急響應科技支撐涉及到多個層面,尤其是震后2 h內的信息黑箱期,為各級政府部門提供災情速判與對策建議是應急科技保障的一個重要支撐內容,基于云南地區評估模型的本地化集成研究成果,本文從評估理論基礎、快速評估應急實踐等方面對云南魯甸6.5級地震進行分析和總結。
1 理論基礎
地震災害損失快速評估工作涉及到評估模型、基礎數據、軟件集成應用等多方面內容。數據是評估基礎,模型是評估核心,軟件是模型和數據的承載平臺。
1.1 評估模型
地震災害損失評估模型是進行震害評估的數學基礎,包括烈度衰減模型、人員傷亡評估模型、經濟損失評估模型以及次生地質災害評估模型等。
(1)烈度衰減模型
烈度衰減模型是震后快速評估階段各類模型計算的基礎,對于魯甸地震影響場大小判定,筆者采用云南滇東北地區點源烈度衰減模型進行計算算法如下:
長軸:Ia=6.975 3+1.306 7M-4.795 2Lg(Ra+23),σ=0.489 1;(1)
短軸:Ib=5.561 5+1.176 2M-4.082 9Lg(Rb+12),σ=0.463 2.(2)
式中,Ia、Ib分別表示烈度衰減模型長軸與短軸,M為震級,Ra、Rb分別為烈度為I時長、短半軸的長度,為標準差。
為了對影響場長軸方向進行判定,筆者對云南地區進行了構造分級分區研究,按地質構造的發震能力、活動性、歷史地震的對應性進行了等級劃分,提出了基于區域塊體和基于地質構造(斷層)2種方法進行影響場方向的快速預判。在影響場動態修成過程中,除了考慮斷層走向以外,結合余震序列分布、震源機制解、地震破裂過程等資料來對長軸方向進行了修正。
(2)人員死亡模型
對于魯甸地震人員死亡的評估,采用李永強(2012)提出的云南震亡多因子回歸模型進行估算,算法如下:
Y=exp(-1.109e+02+8.489e+01x-2.032e+01x2+1.499e+00x3+9.826e-04v-6.833e-08v2+8.963e-01z-3.175e-03ns+1.148e-06ns2-2.914e-02cs+6.502e-05cs2+2.772e-03GDP-4.768e-07GDP2+9.801e-01T+3.910e-04s+9.414e-05x*GDP).(3)
式中,Y為震亡人數,x為震級,T為發震時刻(T=1表示地震發生在夜間,T=0表示地震發生在白天),z為地震烈度,s為人口密度,v為烈度區面積(取該次地震的VI度區及以上烈度區面積之和),ns為農民人均純收入,cs為人均財政收入,GDP為人均GDP。
(4)轉移安置人員估算模型
采用《地震現場工作第4部分:災害直接損失評估》(GB/T 18208.4—2011)計算魯甸地震轉移安置人員數量,算法如下:
T=c+d+e/2a×b-f.(4)
式中,a為戶均居住面積,b為戶均人口,c 為所有住宅房屋的毀壞面積,d為非簡易房屋的嚴重破壞面積,e為非簡易房屋中等破壞面積與簡易房屋破壞面積之和,f為死亡人數。
(5)經濟損失模型
震后總的經濟損失主要由房屋直接經濟和其他直接經濟損失組成,采用地震現場工作第4部分:災害直接損失評估(GB/T 18208.4—2011)計算魯甸地震經濟損失,算法如下:
L=Lh+Lh×Ra.(5)
Lh=Sh×Rh×Dh×Ph.(6)
式中,L為總經濟損失,Ra為其他經濟損失與房屋直接經濟損失比例,Lh房屋直接經濟損失,Sh為災區房屋建筑總面積,Rh為破壞比,Dh為損失比,Ph為重置單價。
(6)次生地質災害評估模型
次生地質災害評估模型是描述由于地震造成的某一烈度破壞下產生崩塌、滑坡、泥石流次生災害的危險性及危害性,模型評價單元為90 m格網。
分級描述說明
1幾無基本不會發生地震滑坡
2輕微發生滑坡的可能性不大,有些零星的落石、塌方現象,個別地方可能造成短暫的交通破壞
3中等可能有一定程度的滑坡現象,并有可能造成交通破壞和房屋等財產受損
4嚴重滑坡普遍,滑坡規模較大,地震滑坡造成交通中斷、房屋受損的可能性較大,因地震滑坡可能造成數人死亡
5特重滑坡非常普遍,并由此可能造成交通中斷、房屋受損和人員傷亡,河流流經地區可能發育大規模的堰塞湖。
(7)區域應急預案響應等級判定模型
根據歷史地震應急處置案例,結合《國家地震應急預案》(2012年8月28日修訂)相關規定,建立云南區域地震應急預案響應等級判定模型,模型影響因子包括震中位置、震中距災區縣城距離、人口密度、人口聚集度、少數民族人口、海拔高度、地形、坡度等客觀因子,以及災區烈度、震亡人數、經濟損失、地震滑坡風險等評估因子,對上述因子進行綜合分析歸一化處理得到應急預案啟動等級判定模型,算法如下:
Ei=∑ni=1W1×W2×W3.(7)
式中,W1表示一級指標權重值,W2表示二級指標權重值,W3表示三級指標評分值,Ei表示某次地震應急預案響應等級啟動建議的綜合評估值,分別對應I、II、III、IV響應等級。
1.2 基礎數據
數據是地震災害損失快速評估的基礎和核心,用于本次地震快速評估的數據如表3所示。
1.3 評估系統
以云南地震應急基礎數據庫、云南歷史地震應急處置案例等資料為基礎,將各類本地化評估模型與GIS系統集成,研發云南地震快速評估系統,該系統由7個模塊組成(表4,圖1),通過人工或自動輸入地震三要素進行觸發計算,實現地震影響范圍、人員傷亡、經濟損失、房屋破壞、次生地質災害風險評估等功能,產出災情簡報、震區基本信息、快速評估、對策建議報告等文檔及專題圖(曹彥波等,2015)。
2 評估實踐
2.1 快速評估
魯甸地震發生后30 min內,基于云南地區評估模型、云南地震應急基礎數據庫、地震應急快速評估系統,云南地震災害應急指揮中心開展地震災害損失快速評估工作,快速產出災情簡報、震區基本信息、快速評估報告、對策建議報告以及各類地震應急專題圖,上報各級指揮部。
2.1.1 震區基本情況
基于云南省2010年人口普查資料(云南省人口普查辦公室,云南省統計局,2012)、《云南統計年鑒2014》(云南省統計局,2014)、云南地震應急基礎數據庫等資料,通過地震觸發計算,本次地震影響人口約269萬人,震中距離魯甸縣約30 km,距市府駐地昭通市約52 km,距昆明市約237 km。震中魯甸縣人口密度為266人/km2,魯甸縣人口39.8萬,人均GDP為9 515元,農民人均純收入3 649元,震區位于滇東北高原南部、牛欄江北岸,地勢東西兩側高,中間低平,地貌錯綜復雜,有深切中山、中切中山、巖溶高原、混合丘嶺、高原湖積盆地、斷陷河谷壩??h城海拔1 917 m,屬低緯山地季風氣候,四季溫差不大,立體氣候特點突出,年均溫12.1℃。
基于地震應急專題圖集成模板,快速生成20余幅震區專題圖,包括地震震中分布圖、震中距主要城市距離圖、震中距主要鄉鎮距離圖、震中距主要行政村距離圖、震區坡度圖、震區地形圖、震區活動構造分布圖、震區歷史地震震中分布圖、震區縣鄉人口密度圖、震區人均GDP分布圖、震區人均財政收入分布圖、震區農民人均純收入分布圖、震區房屋分布圖、震區學校分布圖、震區醫院分布圖、震區水庫分布圖、震區人口公里格網分布圖、震區經濟公里格網分布圖、震區房屋公里格網分布圖等(圖2)。
2.1.2 地震災害損失評估
(1)影響場判定
根據烈度衰減模型,快速判定本次地震影響場分布范圍,本次地震影響場面積約1.4萬km2,極震區烈度預計達到Ⅷ度,分布在魯甸縣龍頭山鎮,震區面積達1.2萬km2?;诘卣鹫鹬袇^域塊體和地質構造(斷層),本次地震影響場方向與昭魯斷裂帶方向一致,影響場長軸方向呈北東向展布(圖3a)。
(2)人員死亡評估
震中所在區域昭通地區具有典型的小震大災特征,據該區域歷史震例資料統計,同等條件下,昭通地震人員傷亡是云南其他地區的2~5倍。人口密度高、經濟發展水平低、房屋抗震性能差等是造成該地區地震傷亡大的主要原因。地形復雜、起伏度大、坡度高、地表巖石破碎等原因使得昭通地震崩滑次生災害嚴重、造成較大人員傷亡(白仙富等,2013)?;诖?,在本次地震人員死亡評估中,除了根據人員死亡評估模型估算的死亡人數外,還綜合考慮了次生地震災害造成的人員死亡疊加,通過調整軟件系統修正系數,計算得出本次地震死亡約630人。
(3)災害損失評估
根據人員受傷、轉移安置、經濟損失、次生地質災害等模型,經系統計算,本次地震造成約56 000人受傷,需轉移安置約20萬人,造成直接經濟損失約176億元,次生地質災害屬于嚴重等級,地震災區滑坡普遍,滑坡規模較大,造成嚴重人員傷亡、房屋破壞和嚴重交通中斷(圖3b)。
2.1.3 應急響應等級判定
綜合考慮本次地震震中位置、人口密度、地形、坡度、震中距災區縣城鄉鎮距離、災區烈度預估值、震亡人數預估值、經濟損失估值、地震滑坡風險等因子,基于地震應急預案響應等級判定模型,初步判定本次地震屬于特別重大災害類型,建議啟動Ⅰ級響應,由國務院抗震救災指揮部統一組織領導、指揮協調地震應急工作,各級部門按預案規定開展相應的抗震救災工作。
2.2 動態修正
震后4 h內,魯甸地震余震序列主要展布方向為北西向,結合震源機制解和現有災情信息,綜合考慮地震震級、發震時間、震區人口密度、房屋抗震性能、自然地理環境、地質構造條件、歷史地震震害特征等因素,結合相關專家經驗,將影響場長軸方向調整為北西向進行二次評估,將修正后的評估結果上報各級指揮部。
3 對比分析
根據云南省地震局最終發布的地震災害損失評估報告云南省地震局.2014.2014年8月3日云南魯甸6.5級地震災害直接經濟損失評估(云南災區).,筆者將快速評估軟件估算結果和實際結果進行了對比分析。從評估結果看,軟件模型計算值和實際值有一定差距,修正值和實際值數量級上基本一致。從評估時間尺度上來說,快速評估結果時效性強,缺點是精度低,優點是響應快,在震后0~2 h災情黑箱期內快速提供災情初判結果,為各級指揮部調度救援部隊、調配救災物資等提供提醒式信息服務,而在2 h后,隨著獲取到的災情信息逐漸增多,修正后的地震災害損失評估結果更符合實際,對于重點救援區域確定、壓埋人員搜救、緊急交通管制等具體任務的部署更具有參考性。經過對比分析,軟件模型估算結果與實際災評結果存在差異的原因是多方面的,基礎數據的精度、軟件系統的集成度、模型的科學性等都會影響到快速評估的精度。例如:烈度衰減模型是震后快速評估階段各類模型計算的基礎,是評估精度高低的關鍵。本次地震模擬計算的最高烈度為Ⅷ度,實際最高烈度為IX度,造成差異的主要原因是評估時采用了云南地區滇東北區域衰減模型,該區域6.5級以上震例樣本數較少,6.5級以下地震影響場樣本較多,模型最高烈度回歸結果與實際災評結果有偏差,有待于后續震例補充,進一步修改完善(圖4,表6)。
4 認識與討論
依托云南地震災害應急指揮中心軟硬件平臺,通過云南地區快速評估模型本地化集成研究以及評估軟件的研發,指揮中心完成了魯甸地震災害損失快速評估及科技保障任務。基于該系統,快速產出了震區基礎信息、烈度影響場評估、人員傷亡、經濟損失、滑坡風險等初評估結果以及應急預案響應等級啟動建議、對策建議等,為魯甸地震應急指揮決策、災害損失評估、政府指導抗震救災工作提供了基礎參考信息,提高了地震應急科技保障服務能力。但是,地震快速評估是一個系統工程,涉及到數據、模型、軟件、應用等諸多問題,數據、模型精度、軟件的適用范圍等都存在一定的局限性,云南區域差異大,評估精度的提高還有待于進一步的研究和探索。
(1)數據問題:數據是地震快速評估基礎,數據的來源、時效性、完整性、分辨率等會直接影響到評估結果的合理性,目前,云南省用于地震災害快速評估的數據主要有2套,一套是“十五”期間“數字觀測網絡項目”建立的基于鄉鎮行政單元的地震應急基礎數據庫,另外一套是“十一五”期間“國家地震社會服務工程”建立的基于公里網格的數據庫。經多次地震實際檢驗,基于行政單元的數據地震評估中,由于烈度區跨多個鄉鎮,統計方法采用人口平均密度或面積權重法,評估結果與實際災害調查結果有一定差距,利用該算法運算速度快,一般對于5.0~7.0級地震評估,從啟動到運算結束僅需5~10 min,而基于公里格網的數據運算速度慢,5.0~7.0級地震大概需15~30 min,但精度比上述算法高。在云南省地震災害損失評估實際應用中,筆者把2套數據都進行了系統集成,可以自定義選擇用1套數據或2套數據進行評估,對評估結果做分析處理,在快和準之間做平衡處理。
(2)模型問題:評估模型是制約評估合理性的關鍵,對于云南地區來說,孕震環境時空差異明顯,與震害相關的地形地貌、人口、經濟、房屋等承災體差異大,國內各專家學者基于不同的模型和數學方法,給出了不同的評估模型,經過云南地區多次地震應急實踐,目前沒有一個數學模型能真實完整地模擬出云南地區震害特征,模型在時間和空間上有一定的局限性。因此,在評估模型研究方面,一方面需細化評估模型研究工作,研究區域尺度從省域向州(市)、縣(區)轉化;另一方面,在數據能夠支撐的基礎上集成多個評估模型和方法,產出結果結合區域特點和專家經驗進行對比分析,使結果更合理。
(3)軟件問題:軟件是數據、模型和應用可視化表達的載體,系統的交互性、安全性、穩定性、可擴展性等是軟件性能好壞的重要標志。在軟件功能設計時,充分考慮評估過程中功能模塊的完整性和可操作性,如:地震觸發模塊、模型參數設置模塊、影響場動態修正模塊、專題圖模板和對策模板定制模塊,數據的更新維護模塊等。在軟件系統集成時,充分考慮系統兼容性和可擴展性,實現應急基礎數據庫、數學模型和各類文檔模塊與GIS的無縫集成。在軟件部署應用時,充分考慮系統的靈活性和伸縮性,使系統易于安裝維護,形成一個科學實用的軟件產品。
(4)應用問題:評估的目的是為了服務,服務誰?怎么服務?如何在應急工作中發揮更好作用?這些問題涉及到理論、技術、管理、服務等多學科的交叉融合,就服務對象而言,評估結果是服務技術層面、專家層面、決策層面,還是社會公眾層面等一系列問題都有待于進一步的研究和實踐。
總之,在實際地震應急快速評估中,除依托軟件產出成果外,還應綜合考慮震區地形、地貌特征,人口、經濟特征、房屋結構及抗震性能、歷史震例資料等,使災情研判結果更符合實際,具有參考價值。
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云南省統計局.2014.云南統計年鑒2014.北京:中國統計出版社.
GB/T 18208.4—2011,地震現場工作第4部分:災害直接損失評估.
Emergency Rapid Assessment about Ludian MS6.5 Earthquake in 2014
CAO Yanbo,ZHENG Chuan,WU Yanmei,ZHANG Fanghao,ZHAO Heng
(Earthquake Administration of Yunnan Province,Kunming 650224,Yunnan,China)
Abstract
Within 30 minutes after the Ludian MS6.5 earthquake,the preevaluation results of earthquake disaster loss was output rapidly by Yunnan Seismic Rapid Assessment System developed by Yunnan Earthquake Emergency Command Centre based on the establishment of the earthquake assessment models of intensity attenuation,casualties,economic losses and secondary disaster etc.in Yunnan area.Within 4 hours after the earthquake,according to the obtained disaster information,considering the earthquake magnitude,occurrence time,and the population density,housing seismic performance,natural and geographical environment,geological conditions,historical earthquake damage characteristics etc.in disaster zone,combined with expert experience,the preassessment results were made a correction and reported to the departments at all levels.These reports could provide basic information services for the decision making about earthquake emergency command,disaster loss assessment,and government guidance for earthquake relief work of Ludian earthquake.
Key words:Ludian MS6.5 earthquake;earthquake emergency;disaster loss;pre-assessment