基于SPSS統計分析的地震傷亡預測模型研究

錢莉

摘要：震前人員傷亡情況的預測對應急物資的儲備布局具有重要意義。統計了汶川地震不同烈度區下的37個城鎮傷亡數據，建立了地震死亡、受災人數評估模型。其中，烈度、人口密度和房屋損壞間數可參考地震烈度區劃圖基本烈度、地區統計年鑒以及建筑物房屋震害預測。對云南2次地震的驗證表明模型具有良好的適用性。

關鍵詞：地震災害；傷亡評估；烈度；擬合

破壞性地震發生前，對潛在地區的地震傷亡情況進行評估有利于識別高風險區域，針對性的規劃應急服務設施的布局、需求物資的儲備，預防性部署抗震防災工作，以便震后高效的應急救援響應。因此，有必要尋找災前傷亡預測的有效方法。國內地震人員傷亡預測方法主要有神經網絡、支持向量機、經驗公式法等。尹之潛等以房屋結構類型為依據，研究房屋倒塌率和地震人員死亡率的關系。肖光先提出以震級、烈度、災區人口密度為主要參數的地震人員傷亡評估模型。程家喻等則是選取地震烈度、時間段的人口比率、人口數、建筑物破壞率為因變量，研究其與死亡人數的關系 。馬玉宏、謝禮立研究了地震傷亡主要影響因素。本文旨在研究震前人員傷亡評估模型，為應急儲備庫選址、物資庫存預測等抗震防災工程決策提供依據。

1.地震人員傷亡影響因素分析

地震人員傷亡影響因素眾多，大致可歸結為四類：（1）體現地震破壞力的信號指標，比如震級、震中烈度、震源深淺、地震的發生時間、受災地區的地質結構；（2）建筑物抗震性能指標，如抗震設防烈度、建筑結構類型、建造年代等；（3）人口相關，如人口密度、發震時在室內的比率、臨震時的心理狀態和自救措施；（4）社會因素，包括地震預報的水平、受災地區防災意識的高低等。

本文旨在模擬預測震前人員傷亡情況，對于地震發生后才能確定的破壞力信號指標以及通過遙感衛星、航拍獲取的數據 、救災人員深入災區獲得的即時信息均不考慮。綜合考慮影響地震的主要因素以及歷史數據的可收集性，最終選取烈度、房屋毀壞間數、人口密度三個重要參數作為影響地震傷亡人數的指標。

鑒于區域性差異給地震人員傷亡帶來的不確定影響以及數據可得性，收集整理了2008年汶川大地震各個城鎮死亡、受災人數、破壞烈度、房屋毀壞間數、人口密度5個指標數據，與前人相比進一步細化了統計單元的尺度。數據主要來源《中國大陸地震災害損失評估匯編（2006-2010）》、四川省統計年鑒、抗震設防烈度區劃圖以及鄭通彥總結的歷年中國大陸地震災害損失評述等各種資料。

2.地震傷亡評估模型搭建、擬合效果檢驗分析

2.1 汶川地震烈度——死亡率、受災率擬合結果

通過收集不同烈度下四川部分縣市的地震傷亡數據，對災區進行了地震死亡率——烈度的擬合，擬合結果如圖1所示。隨著烈度的增加，死亡率呈現指數式的急劇增長。指數模型的擬合優度R方=0.9695，擬合效果較好，緊密程度高。

由表1可以看出，災區破壞烈度達到8度及以上時，受災率大幅增長并維持較高水平。中國地震烈度表對于超8度震害下人的感覺（8度下多數人搖晃顛簸，行走困難）、房屋震害現象的描述以及房屋震害指數也間接肯定了該烈度下的受災程度，兩者相一致。

地震存活人數=總人口受災率（受災人數）-死亡人數。總人口可參見統計年鑒的年末人口數，受災率的確定需提前做建筑物震害預測，評估總體房屋損壞間數，再代入圖2的擬合公式求得。下一小節的研究工作是搭建多因素影響的地震死亡人數評估模型用于確定死亡人數，最終求得災區的存活人數。

2.2 構建多因素地震死亡人數評估模型

在SPSS中采用非線性回歸方法，建立因變量為死亡人數，自變量為烈度、房屋損毀間數以及人口密度的預測模型。非線性擬合公式為：死亡人數=6E-8（人口密度Sqrt（房屋損壞[間]）0.435Exp（2.01烈度）。擬合R2為0.919，說明此模型能夠解釋百分之90多的因變量，擬合度已經很高。

地震傷亡人數的精確預測是很困難的，影響因素錯綜復雜且存在著非線性、隨機性、離散性和高度不確定性。實際中多采用計算死亡人數落在與模型估計值同數量級的概率，來評估模型預測結果的優度。本文提出的多因素地震死亡人數評估模型得到的人員死亡估計值與真實人員死亡數同量級概率為83.8%。

2.3 地震人員傷亡模型精度及適用性檢驗

鑒于研究所用統計數據來自四川省2008年汶川大地震，考慮到地區差異性會給地震造成影響，本文對受災人數評估模型和多因素地震死亡人數評估模型的適用范圍進行了檢驗，最終結果見表2。受災、死亡人數評估模型均對云南省地震具有良好的適用性和參考性。

結論

通過定性識別地震傷亡影響因素，模型擬合和回歸分析，建立以烈度、房屋損壞間數、人口密度為主要參數的地震死亡人員評估模型。受災人數則與房屋損壞間數呈現對數關系。對云南省兩次地震的檢驗表明模型具有良好的地區試用性。結合地區統計年鑒、建筑物震害預測以及地震烈度區劃圖上的基本烈度，可得到三個關鍵參數值，代入模型中用于災前地區的傷亡和需求量預測，有利于識別出高風險地區并布置防災規劃。

參考文獻：

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