基于多源數據的廈門市地震災害風險評估

付澤鈺 翟國方

摘要：引入遙感影像圖反演建筑易損性方法，基于多源數據，構建城市地震風險精準快速評估指標體系，并以廈門市93個社區單元為例進行了實證評估，計算廈門市不同社區的承載體易損性，同時結合區域響應能力分析廈門市地震災害風險的空間分布特征。結果表明，構建的評估指標體系具有較好的可操作性。

關鍵詞：地震災害;風險評估;多源數據;廈門

0 引言

地震突發性強、損傷性大，是對人類社會威脅性最高的自然災害之一（聶高眾等，2002;李宏，2010;李曼等，2015）。1991年美國率先在加州地區開展了地震風險評估（[美]應用技術委員會，1991），隨后法國和其它一些國家也在不同空間尺度上開展了地震風險評估和風險管理的研究工作（湯愛平等，1999;Peek-Asa et al，2000）。國內學者在研究城市地震風險評估方面，主要關注歷史災情分析（刁守中等，2019;劉靜偉等，2014）、生命線系統（金書淼，2014;孫路，2015）、人員傷亡（何萍，俞崗，2019;孫桂臣，2013）等。李波等（2019）基于層次分析法，對西安和咸陽兩座城市地震風險進行了對比分析;何曉紅等（2017）運用模糊評價法選取6個要素得出耿馬縣城的地震模糊風險值;曲國勝（2004）探測了福建4個城市的活斷層和場地環境，結合震害預測信息管理與輔助決策系統判斷市區內地震災害風險區等級;袁海紅等（2016）以500 m×500 m的格網尺度，對比分析北京市海淀區的晝夜地震風險高值區域。

現有文獻中以單個城市尺度展開的地震風險研究較少，多數評估都避開了地震風險的核心評估因子——建筑易損性，現有的研究也多偏向于建筑群的單因子評估（馬天恩，2016），這主要是由于現有的建筑相關基礎資料少，開展實地調研難度大，而夜間燈光數據可以幫助解決此類問題。夜間燈光數據通過衛星在夜間檢測城鎮中的各類光源，排除云霧、光溢、飽和等影響后，能夠幫助研究人口（楊洋，梅潔，2019）或災害（Tuttle，2007;張小詠等，2018）的空間活動特征，在經濟發展（王昀，陶建斌，2019）、城市化及城市群研究（劉修巖等，2017;路春燕等，2019）、建設用地提取方面（蘇泳嫻等，2015;李翔等，2019）有著廣泛應用。夜間燈光數據具有大尺度、高精度、跨度長、易獲取等特點，在地震災害風險評估中，能夠彌補以往地震災害風險評估中的資料缺失問題，十分適合基礎調研資料不夠完備的城市快速開展評估工作。因此，本文利用夜間燈光數據的空間分析屬性，在自然災害風險評估理論基礎上，建立適用性更強的地震災害風險評估模型，為城市的快速地震風險評估提供新思路。

1 地震災害風險評估體系構建

1.1 地震災害風險評估方法

“風險”最早出現在經濟學領域中，意為不確定因子使對象產生損失的概率（殷杰等，2009;蘇桂武，高慶華，2003）。韋伯字典將“風險”定義為“面臨的傷害或損失的可能性”（向喜瓊，黃潤秋，2000）。“風險”概念引入防災減災后，逐漸延伸到災害風險分析、風險評估及風險管理與決策3個方面（吳新燕，2006），風險評估是其中的關鍵一環。傳統的自然災害風險評估理論多用致災因子與易損性的乘積表示風險，也有評估模型將暴露度納入評估（Okada，2004;Morgan，Henrion，1990;UNDRO，1982）。Smith（1996）和Crichton（1999）又將風險同災害發生的概率劃等號，提出風險是災害發生概率和造成后果的乘積。世界環境與發展委員會WCED（1987）和聯合國UN（2002）認為災害風險需要考慮抗災能力，災害風險等于易損性/抗災能力（韌性）? （徐繼維等，2015）。筆者認為地震風險評估綜合性較強，不應只考慮風險一方，承災體的響應能力也要納入評估體系中，因此，在參考WCED和UN風險評估理論的基礎上，本文的地震災害風險評估模型為：

式中：V為承災體易損性;C為區域響應能力;R為地震災害風險度;i和j分別代表承載體易損性和區域響應能力下的各項指標因子;Wi和Wj分別為承災體易損性和區域響應能力各指標因子經MAX-MIN法標準化后的得分總和;Qi和Qj分別代表經過德爾菲法確定的各項指標因子的權重值。

1.2 指標體系與權重

地震災害風險涉及地質、人口、經濟、工程等多個方面，只有將這些因子綜合起來，才能夠準確反映地震風險。因此，本文從承載體易損性和區域響應能力2個方面，共12個因子，構建地震災害風險評估指標體系（圖1）。一個地區的承載體易損性越大、區域響應能力越弱，則該地區的地震風險度越高。

承載體對地震風險影響極大，是否存在承災體以及承災體的承受能力決定了風險大小。承災體由建筑、人和次生災害共同構成，承災體易損性分為建筑易損性、人口密度、次生災害危險性3大類。其中，建筑易損性分析是預測城市地震災害規模、衡量城市綜合抗震能力的重要內容（何玉林等，2002），包括建筑年代和建筑結構2個因子。次生災害危險性包括地質災害（崩塌、滑坡、泥石流）、火災、水災和危險品及污染源4個因子。一個城市的建筑易損性越高、人口密度越大、次生災害危險性越高，則城市的承載體易損性越高。

區域響應能力即承災體恢復性，是指城市從彌補損失、恢復到正常或更高水平的能力（王靜愛等，2006）。筆者從災前、災中、災后分別選取了經濟水平、防御能力、救援能力3項指標共5個因子。經濟水平由地均國內生產總值因子反映;防御能力是指一個地區在地震災害發生時，為居民提供避難場所及配套設施的能力，主要由應急避難場所密度這一因子反應;救援能力主要是指在地震災害發生時的搶救效率及次生災害的應對效率，包含千人病床數、千人醫師數和消防站責

任區密度3個因子。一個城市的經濟水平越低、防御能力越差、救援能力越弱，則城市的區域響應能力越低，災后恢復能力越弱。

為避免主觀性對結果的干擾，在德爾菲法、層次分析法、熵值法和模糊聚類分析法等測定評價指標權重方法中，選擇層次分析法結合德爾菲法開展評估（王靖，張金鎖，2001）。1.3 數據來源與處理

本文核心數據為從美國國家環境信息中心（NASA）官網下載的夜間燈光數據。夜間燈光數據的預處理如下：首先利用美國國家海洋和大氣管理局NOAA信息中心平臺獲取到歷年的夜間燈光數據遙感圖，利用ArcGIS統一處理數據灰度范圍，將柵格調整為1 m×1 m的大小，便于后續提取建筑年代細節。其次，根據城市地理位置將燈光數據地理坐標轉化為投影坐標，廈門市的投影坐標為WGS1984 UTM ZONE 50N。根據城市行政邊界進行裁剪圖像后，為防止燈光溢出對城市建成區范圍造成的影響，需要在灰度范圍內逐步篩選出合適的燈光閾值。由于建成區歷年面積的具體數據可以通過統計年鑒獲取，故選擇參考比較法確定燈光數據閾值，并計算建成區歷年面積。閾值篩選需要先將剪裁過后的柵格數據轉化成面數據以便計算面積。利用EXCEL確定不同年份對應燈光值，得到歷年的建成區范圍，根據建成區歷年范圍得到不同區域的建筑年代整體情況，用于建筑易損性評估。除此以外，本文選取的12個因子也需要做相應處理，見表1。

2 廈門市地震災害風險分析

2.1 研究區概況

廈門市由內陸和本島兩部分組成，下轄思明、湖里、海滄、翔安、集美、同安6個行政區，含93個社區單元，思明區和湖里區所在島嶼為本島。廈門市地處華南地震區的華南沿海地震帶，屬于我國大陸東南沿海地震活動最強的地區（余雙林，2011），地震活動呈現出從沿海向內陸、自東南向西北逐漸減弱的趨勢。從歷史災情來看，廈門市共遭遇過3次地震烈度超過Ⅶ度的破壞，本島周圍100 km內共記錄到地震烈度Ⅲ度以上的地震139次，發生小震的頻率較高。從潛在震源區分析，廈門市周邊能夠對廈門市產生影響的潛在震源震級最高可以達到8級，說明廈門市有遭受大震的可能性。1981年頒布的我國第一代烈度區劃圖中規定，廈門市由非抗震設防區轉變為抗震設防烈度Ⅶ度區。2008版《中國地震動參數區劃圖》，將廈門市設計基本加速度由0.10 g提高至0.15 g。但目前廈門市仍有許多地區不滿足抗震要求，存在抗震設防安全隱患。

2.2 承災體易損性評估

本文分別從承載體易損性和區域響應能力2個方面，對各項指標進行評估，將各項評估指標都劃分為低、較低、中等、較高、高5個等級，如圖4～7所示，圖中色塊顏色越深代表該指標等級越高。

2.2.1 建筑易損性

利用廈門市行政邊界，經過如1.3節介紹的方法處理得到的廈門市歷年建成區變化數據（圖2）和夜間燈光數據（圖3），繪制建筑易損性指標圖（圖4）。從建筑年代分析（圖4a）可以看出，? ?本島建筑普遍建造時間較久，尤其是中部的湖里、后埔、筼筜、嘉蓮等地;翔安區中部、集美區南部和海滄區東部地區的建筑建造時間也相對較長，如集美學村、大學城、吳冠、海滄新市區等;同安區北部和翔安區東北部地區多為新建。參考云南（楊曉鑫等，2017）和福建（危福泉等，2008）等地的易損性權重指標，平行類比廈門市4類建筑結構權重，根據各社區單元不同建筑結構比例，計算得到廈門市建筑結構易損性（圖4b）。

由根據專家打分法所得的建筑年代和建筑結構權重計算建筑易損性（圖4c）可以看出，本島中部地區建筑易損性最高，內陸地區海滄區東部和翔安區中西部多數地區建筑易損性較高，而集美區整體和同安區大部分建筑易損性較低。

2.2.2 人口密度

圖5a為廈門市人口密度指標評估圖，人口密度呈現本島最高、內陸由南向北逐漸降低的趨勢。其中，湖里區人口密度最高，達到13 700人/km2，其次是思明區人口密度為11 800人/ km2。從社區單元上分析，思明區的中華、湖光、筼筜東、鷺江和萬壽，湖里區的后埔、縣后等人口密度較高，用地功能多以居住用地、行政用地和教育科研用地為主。同安區的汀溪、竹壩和蓮花鎮、翔安區的大帽山和香山等海拔較高，多中低山，人口密度較低。

2.2.3 次生災害危險性

圖5b為廈門市次生災害危險性指標評估結果，次生災害危險性由東北向西南方向逐漸降低。內陸地區北部、東部的大部分區域都屬于高危險性區域，地質災害點較多，容易發生山體滑坡。一些中小型水庫安全性級別較低。集美區沿海部分地區、翔安區西部以及海滄區南部地區化

工廠聚集，油庫等地震次生火災和爆炸的潛在危險源密度高，危險性相對較高。本島的思明區北部和湖里區的西北部地區有部分工廠等易燃類建筑分布在老舊居民區周邊，加上舊城區的建筑密度高，次生災害危險性同樣較高。

2.2.4 廈門市承災體易損性

根據公式（1）評估廈門市整體的承災體易損性（圖5c）發現，思明區和湖里區的承災體易損性最高，如思明區的筼筜、湖光和萬壽，湖里區的湖里等地區，除了人口密集、建筑年代混雜以外，在大規模的城市建設和公路建設過程中，由于本身地勢較低，崩塌滑坡等地質災害點較多，常引起小范圍的地面沉降，強震來臨時砂土液化和軟土下沉的風險性較高。內陸地區，同安區的蓮花鎮和汀溪雖然人口密度和建筑密度低，但發生滑坡及泥石流概率極高，對于山腳下的居民點危害較大。集美區、翔安區、海滄區的高易損性區主要集中在城區和工業園區，沿岸小型水庫較多，化工廠和有毒有害倉庫也較為密集，且大部分的污染源都位于人口密集區。

2.3 區域響應能力評估

2.3.1 經濟水平

本文利用2018年廈門市行政區的地均GDP進行經濟水平評估（圖6a），但數據未細化到社區單元。思明區地均國內生產總值最高，達到17.26億元/km2;湖里區次之，為14.03億元/ km2;同安區最小，為0.63億元/ km2。

2.3.2 防御能力

廈門市內陸沿岸和本島中部地區的防御能力相對較高（圖6b）。廈門市各類公共空間有效用地面積約為32.88 km2，湖里區、集美區和海滄區的公共空間有效用地面積更為充足，公共空間密度更高，整體防御能力較強。其中，集美區主要以教育類應急避難場所為主，海滄區主要以體育場館類應急避難場所為主，湖里區主要以公園類應急避難場所為主。集美區南部、同安區南部以及翔安區東部大部分區域的防御能力低。

2.3.3 救援能力

救援能力評估分為搶救效率和應對效率兩方面，由圖6c可見，思明區救援能力最強，其次是翔安區和海滄區，湖里區、同安區和集美區救援能力較弱。搶救效率由本島東部向西逐漸增加，島內向島外逐漸減弱。其中，思明區搶救效率最高，集中了全市57%的醫療機構床位數，每千人擁有的醫療衛生機構床位數是其他區的2～5倍。湖里區搶救效率最低，千人床位數僅有1.9張，每千人擁有執業醫師數是6個區中最少的。應對效率方面，廈門市現有消防站21座。本島消防站分布較密，島外各區消防站數量較少，消防力量較為薄弱。

2.3.4 區域響應能力

根據公式（2）計算廈門市區域響應能力指數（圖6d）發現，本島整體響應能力強于內陸地區，思明區區域響應能力最強，湖里區次之。本島的經濟實力發達，自改革開放以來，有計劃地改造了一批批的老舊的街區，建筑建設抗震標準較高。同時政府格外注重消防裝備尤其是特勤裝備的建設，多個地區被列為重點消防地區，例如湖里工業區、思眀北路以西的商業區、鼓浪嶼等。島外，集美區和海滄區響應能力相對較高，在人員密集處設有特勤消防站及戰勤保障消防站，兼顧周邊農村地區。同安區和翔安區響應能力相對較低，總常住人口占全市總人口數的22.54%，配備的床位僅占全市床位總量的14.4%，執業醫師數僅占全市總醫師數的20.64%，遠未達到1：1.07的配置要求，低于全市平均水平。

2.4 地震災害風險評估結果

根據公式（3）將風險度R值落在93個社區單元內，用自然斷點法將地震災害風險區域劃分為低、較低、中等、較高、高等5個等級區（圖7），對應的風險度區間分別為0～0.07，0.07～0.14，0.14～0.31，0.31～0.69和0.69～1.0。從空間分布上看，廈門市地震災害風險度由西南向東北逐漸升高。北部的大多數地區地震災害風險度均在0.6以上，尤其是同安區的蓮花鎮、汀溪、竹壩，翔安區的大帽山、香山和西溪等。集美區北部和沿海部分地區，如中亞城、杏林、僑英街道等，以及湖里區的中部如湖里、殿前、東渡等地區，地震災害風險度較高。思明區大部分區域和海滄區中部地區的地震災害風險度相對較低，如鼓浪嶼、筼筜、曾厝垵、臨港新城、馬鑾灣等。

3 結論

本文利用遙感影像彌補地震風險評估中建筑年代等核心數據缺失的問題，構建了一個適用于城市或更大尺度上的地震風險評估模型，并以廈門市的93個社區單元為研究對象，結合GIS分析廈門市地震災害風險的空間特征，得到以下結論：

（1）廈門市承災體易損性受建筑易損性影響較大，本島易損性明顯高于內陸地區。其中，湖里區西部、思明區北部、同安區南部易損性較高，內陸地區中部和東部地區易損性較低。

（2）廈門市區域響應能力同承載體易損性相似，本島的響應能力高于內陸。區域響應能力較強的地區主要集中在內陸南部地區、本島中部地區和南部沿海地區。

（3）廈門市地震風險度整體呈現由西南向東北逐漸增大的趨勢。北部和東北部地區風險性較高，思明區北部和海滄區中部為低風險區。

夜間燈光數據可以彌補地震災害風險評估中建筑類數據缺失的問題，在時間和空間跨度上有獨特的優勢，有助于后續針對高風險區有目的性地展開實地調研，減少人力和物力浪費，為地震風險的快速、精準評估提供了部分數據支撐。本文在自然風險評估理論上建立評估體系，所得地震災害風險度是相對值，能夠準確反映廈門市面對強震時的風險趨勢和空間分布特點，希望能夠對目前和今后廈門市的抗震防災減災措施在空間上給出參考。

參考文獻：

刁守中，刁颋，李霞，等.2019.中國陷落地震歷史資料整理與研究[J].國際地震動態，（6）：3-13.

何萍，俞崗.2019.基于耦合因子的廣東地區地震災害人員傷亡評估方法[J].地震研究，42（2）：280-287.

何曉紅，王培茗，錢婷婷.2017.基于地震風險評估的山地小城市避災空間選址研究——以耿馬縣城為例[J].云南地理環境研究，29（1）：42-50.

何玉林，黎大虎，范開紅，等.2002.四川省房屋建筑易損性研究[J].中國地震，18（1）：52-58.

金書淼.2014.城市供水系統地震災害風險及恢復力研究[D].哈爾濱：哈爾濱工業大學.

李波，朱四虎，路雁霞，等.2019.基于層次分析法的城市地震災害風險評估研究[J].四川建筑科學研究，45（2）：21-27.

李宏.2010.自然災害的社會經濟因素影響分析[J].中國人口資源與環境，20（11）：136-142.

李曼，鄒振華，史培軍，等.2015.世界地震災害風險評價[J].自然災害學報，24（5）：1-11.

李翔，朱江，尹向東，等.2019.基于珞珈一號夜間燈光數據的廣州市建設用地識別[J].地球信息科學學報，21（11）：1802-1810.

劉靜偉，王振明，謝富仁，等.2014.大華北地區地震災害與風險評估[J].地震工程學報，36（1）：134-143.

劉修巖，李松林，秦蒙.2017.城市空間結構與地區經濟效率——兼論中國城鎮化發展道路的模式選擇[J].管理世界，（1）：51-64.

路春燕，許燕婷，林曉晴，等.2019.基于DMSP/OLS夜間燈光數據的環渤海城市群時空演變研究[J].國土資源遙感，31（4）：218-226.

馬天恩.2016.中小城市建筑地震風險管理及防震減災設計[D].石家莊：河北科技大學.

聶高眾，高建國，馬宗晉，等.2002.中國未來10—15年地震災害的風險評估[J].自然災害學報，11（1）：68-73.

曲國勝.2004.我國城市地震災害風險評估及其在城市規劃與管理中的應用[C]//中國災害防御協會風險分析專業委員會.中國災害防御協會——風險分析專業委員會第一屆年會論文集，50-59.

蘇桂武，高慶華.2003.自然災害風險的分析要素[J].地學前緣，10（S1）：272-279.

蘇泳嫻，王重洋，張虹鷗，等.2015.基于DMSP/OLS夜間燈光數據提取城鎮建設用地的鄰域分析法[J].熱帶地理，35（2）：193-201.

孫貴臣.2013.基于GIS的地震災害人口傷亡評估系統設計與開發研究[D].武漢：華中科技大學.

孫路.2015.基于典型生命線工程震害評定地震烈度的研究[D].哈爾濱：中國地震局工程力學研究所.

湯愛平，董瑩，文愛花，等.1993.國外地震風險評估和風險管理基礎研究[J].世界地震工程，15（3）：26-32.

王靖，張金鎖.2001.綜合評價中確定權重向量的幾種方法比較[J].河北工業大學學報，30（2）：52-57.

王靜愛，施之海，劉珍，等.2006.中國自然災害災后響應能力評價與地域差異[J].自然災害學報，15（6）：23-27.

王昀，陶建斌.2019.基于DMSP/OLS夜光數據的中國省域經濟發展時空變化[J].地理空間信息，17（11）：75-79，11.

危福泉，蔡宗文，焦雙健，等.2008.基于人口統計數據的區域震害快速評估方法[J].地震學報，30（5）：518-524，550.

吳新燕.2006.城市地震災害風險分析與應急準備能力評價體系的研究[D].北京：中國地震局地球物理研究所.

向喜瓊，黃潤秋.2000.地質災害風險評價與風險管理[J].地質災害與環境保護，11（1）：38-41.

徐繼維，張茂省，范文.2015.地質災害風險評估綜述[J].災害學，30（4）：130-134.

楊曉鑫，楊建榮，車文慶，等.2017.云南省不同烈度區內房屋建筑震害易損性對比研究[J].價值工程，36（12）：229-232.

楊洋，梅潔.2019.環渤海地區縣域土地——人口城鎮化水平時空演化與失調發展特征[J].經濟地理，39（7）：205-215.

殷杰，尹占娥，許世遠，等.2009.災害風險理論與風險管理方法研究[J].災害學，24（2）：7-11.

余雙琳.2011.基于ARCGIS廈門及附近區域地震活動與活動斷裂關系研究[D].太原：太原理工大學.

袁海紅，高曉路，戚偉.2016.城市地震風險精細化評估——以北京海淀區為例[J].地震地質，38（1）：197-210.

張小詠，朱俊杰，許建華.2018.基于燈光遙感圖像的地震災情信息提取[J].地震研究，41（2）：311-318.