基于公里格網的云南昭通地震災害風險評估

和仕芳，趙正賢，張方浩，曹彥波

（云南省地震局, 昆明 650224）

0 引言

昭通位于云南省東北部，是中國大陸地震活動性較強及“小震大災”的典型代表之一。該地區2014年8月3日曾發生魯甸6.5 級地震造成 617 人死亡、3143 人受傷，對昭通地區開展地震災害風險評估具有重要意義。

地震災害風險評估作為新時代地震災害風險防治核心業務之一[1-3]，是震前了解抗震薄弱環節和高風險地區，有針對性地采取防范加固和減災措施，切實提高地震災害風險防范能力的有效途徑[4]。國外較早開展了地震災害風險評估方面的研究，最具代表性的是HUZUS 震害評估系統。隨著中國社會經濟的發展，城鎮化水平不斷提高，地震災害風險日益增加，國內針對地震災害風險評估的研究也逐漸完善。從研究方法看，主要有多指標綜合評價法、概率方法、情景建模法，其中概率法和情景建模法需要以豐富的震例資料為基礎，多指標綜合評價法可以通過構建合理的分級評價指標體系并依據各指標對評價目標的相對重要性進行賦權，是當前應用較廣泛的災害綜合風險評估方法之一[5-6]。評估指標大多是基于地震災害危險性、承災體脆弱性構建的，指標權重確定則以主觀賦權法和客觀賦權法為主[7-12]。從評價尺度看，主要集中在城市或者縣域尺度[13-17]，還有少數是鄉鎮尺度[18]。但是針對區域地震災害風險精細化空間分布的研究相對偏少，主要原因是建筑物等精細化數據難以獲取。本研究擬利用地震災害風險普查成果—基于遙感影像的建筑物矢量數據，以典型多震災重的昭通為研究區，以1 km×1 km 格網為評價單元，從建筑物抗震能力、人口、經濟、斷層距等方面考慮，對昭通地區開展精細化地震災害風險評估，為區域地震災害風險防治提供參考依據。

1 研究區概況

云南省昭通市地處于青藏高原東緣的涼山次級塊體南部邊緣，受青藏高原不斷地推擠作用，加之斷層交織在一起，地震活動性較強，造就了山高谷深、溝壑縱橫、地質破碎的自然地理環境[19-20]。昭通市總面積2.3 萬km2，其中山地面積占 72. 2% ，壩區面積占 27. 8% ，最高海拔4040 m，最低海拔267 m，海拔高差大。根據2022年云南省統計年鑒統計，昭通地區總人口501.4 萬人，平均人口密度為217.8 人/km2，是云南省平均人口密度119 人/km2的1.8 倍。人口密度僅次省會城市昆明，而人均GDP居云南省倒數第一。昭通人口分布不均衡，人口主要集中分布在昭陽區、鎮雄縣、彝良縣、魯甸縣、巧家縣等縣城，其中昭通大關、永善縣城位于半山腰，鹽津縣位于高山峽谷。昭通地處馬邊-大關地震帶和小江地震帶，除了威信縣、鎮雄縣其他縣城均分布在地震帶上。

昭通特殊的地質環境及人口經濟情況，決定了昭通地震災害多發、地震災害人員傷亡重、受災人口多、經濟損失大、地震次生災害嚴重的區域性特點[20]。據統計1900年以來昭通地區發生過32 次5.0 級以上地震（表1），累計造成約4142 人死亡，5046人受傷（圖1）。

圖1 1900年以來昭通M≥5.0 地震災害及主要活動斷層分布Fig. 1 Earthquake disasters of M≥5.0 since 1900 and distribution of main active faults in Zhaotong

表1 1900—2022年昭通地區MS≥5.0 地震災害Table 1 Earthquake disasters of MS≥5.0 in Zhaotong from 1900 to 2022

2 數據與技術路線

2.1 數據源及預處理

本研究使用的數據包括人口、經濟、地震動參數、數字高程數據（DEM）、斷層數據和基于遙感影像和經驗估計的房屋抗震能力初判結果。首先要在ARCGIS 軟件中統一將數據進行格網化處理，格網采用CGCS2000 坐標系，格網大小為1 km×1 km，昭通市共計21686 個格網。其中人口、經濟、DEM數據來源于云南省地震應急基礎數據庫。DEM 是根據30 m 分辨率數據做格網分區統計提取均獲得；地震動參數來源于五代地震動區劃圖；斷層數據使用的云南省1:100 斷層數據，計算格網離最近斷層的距離（以下簡稱“斷層距”）；建筑物數據使用地震災害風險普查成果—基于遙感影像和經驗估計的房屋抗震能力初判成果數據，將建筑物分為估計抗震能力達標、疑似抗震能力不足和疑似抗震能力嚴重不足3 類。格網房屋抗震能力是通過統計每個格網不同抗震能力房屋面積占比，以占比大的房屋類型代表格網房屋抗震能力。數據預處理結果如圖2 所示。

圖2 昭通市基于公里格網的評估指標數據Fig. 2 Evaluation index data of Zhaotong City at the spatial scale of 1 km grid

2.2 技術路線

本文基于公里格網開展昭通地震災害風險評估，具體技術流程如圖3 所示。首先，對地震動參數、人口、經濟、高程、斷層距、房屋抗震能力6 個指標數據做格網化處理；然后基于公里格網從地震災害綜合風險等級評估、經濟損失風險評估和人員死亡風險評估三方面開展昭通地震災害風險評估。具體是：采用熵權法計算指標權重來評估地震災害綜合風險等級，通過構建不同抗震能力房屋易損性矩陣評估地震經濟損失風險，利用昭通歷史地震震亡比與房屋毀壞率之間的經驗公式評估人員死亡風險。

圖3 技術路線Fig. 3 The technical route diagram

3 地震災害風險等級評估

3.1 熵權法

熵權法是依據各指標攜帶的信息量大小確定權重系數，相比層次分析法、德爾菲法等主觀賦權法，避免了主觀因素造成的偏差，是應用最廣泛的客觀賦權法之一[21-22]。

1）基本原理。在信息論中，熵是對不確定性的一種度量，可以通過計算熵值來判斷某個指標的離散程度，指標的熵值越小，指標的離散程度越大，所含的信息量越大，該指標對綜合評價的影響（權重）越大[23-24]。

2）權重計算步驟。

a. 構建評價矩陣。n個樣本、m個指標構成評價矩陣：

b. 指標標準化：

計算第i個指標下第j個樣本的指標值的比重pij：

c. 計算指標信息熵值ei和信息效能值：

d. 計算權重wi：

3.2 評估結果

以公里格網為評價單元，選取人口、經濟、DEM、地震動峰值加速度、房屋抗震能力、斷層距6 個因素為評價指標，其中人口、DEM、地震動峰值加速度值為正向指標，經濟、房屋抗震能力和斷層距為負向指標。根據熵權法利用SPSS 軟件計算得到各評價指標的權重系數。權重向量w=[0.398，0.399，0.018，0.086，0.033，0.066]，對應的指標權重系數分別為：人口0.398，經濟0.399，DEM0.018，地震動峰值加速度0.086，房屋抗震能力0.033，斷層距0.066。然后，在ARCGIS 軟件中將各指標按權重系數加權疊加分析后得到昭通地區基于公里格網的地震災害綜合風險等級評估圖（圖4）。從評估結果看，昭通地區地震災害風險存在區域差異，高風險區主要集中分布在巧家縣西部、魯甸縣西北部、永善縣北部、大關縣中北部、鹽津縣西南部，部分呈較密集的點狀分布在昭陽區、彝良縣和魯甸縣，還有極少呈零星分布在其他區域；中風險區主要集中分布在昭通中北部地區包括綏江縣、水富縣、鹽津縣、彝良縣、永善縣和大關縣南部；低風險區域主要分布在威信縣、鎮雄縣和昭陽區。

圖4 昭通市基于公里格網的地震災害風險等級Fig. 4 Assessment result of earthquake risk level in Zhaotong on the spatial scale of 1 km grid.

4 地震經濟損失風險評估

地震直接經濟損失是指地震造成的房屋和其他工程結構、設施、設備、物品等物項破壞的經濟損失[25]，其中房屋破壞造成的損失是主要部分，也是造成經濟損失的決定因素。因此，本文中經濟損失風險主要指的是房屋破壞造成的經濟風險。

4.1 房屋破壞經濟損失評估原理

本文根據房屋抗震能力將房屋類型分為估計抗震能力達標、疑似抗震能力不足和疑似抗震能力嚴重不足。震后房屋建筑破壞造成的經濟損失為三類房屋可能遭遇的各種破壞等級的損失之和。各類房屋在某種破壞等級下的損失Lh：

式中：Sh為某類房屋總建筑面積；Rh為某類房屋某種破壞等級的破壞比；Dh為某類房屋某種破壞等級的損失比；Ph為某類房屋重置單價。

4.2 評估相關參數

1）房屋建筑面積。房屋建筑面積使用基于遙感影像的房屋矢量化數據計算得到。

2）房屋破壞比。周洋等基于1993—2017年滇東北地區（昭通市、尋甸縣和會澤縣)57 次破壞性地震的震害資料，運用經驗震害矩陣完善方法構建了滇東北地區不同結構房屋易損性矩陣和易損性指數[26]。房屋建筑在各種地震強度作用下破壞概率的綜合值稱為易損性指數，其值反映了房屋抗震水平，易損性指數越小、其建筑抗震能力越強，易損性指數越大、則抗震能力越差。從易損性指數（表2）來看，滇東北地區土木結構和磚木結構抗震能力最差，磚混結構抗震能力次之，框架結構抗震能力最好，對應到三類不同抗震能力房屋，得到易損性矩陣（表3）。

表2 滇東北不同結構房屋易損性指數Table 2 Vulnerability index of different structure buildings in the northeast of Yunnan

表3 昭通不同抗震能力房屋易損性矩陣Table 3 Vulnerability matrix of buildings with different seismic capacities in Zhaotong

3）房屋損失比。 參考2000年以來昭通地區5.0 級及以上地震災害損失評估報告①云南省地震局. 云南魯甸5.1 級地震災害評估報告[R]. 2003.②云南省地震局. 云南魯甸5.0 級地震災害評估報告[R]. 2003.③云南省地震局. 云南魯甸5.6 級地震災害評估報告[R]. 2004.④云南省地震局. 云南鹽津5.1 級地震災害評估報告[R]. 2006.⑤云南省地震局. 云南彝良5.7 級、5.6 級地震災害評估報告[R]. 2012.⑥云南省地震局. 云南永善5.3 級地震災害評估報告[R]. 2014.⑦云南省地震局. 云南魯甸6.5 級地震災害評估報告[R]. 2014.⑧云南省地震局. 云南永善5.0 級地震災害評估報告[R]. 2014.⑨云南省地震局. 云南巧家5.0 級地震災害評估報告[R]. 2020.，取值如表4 所示。

表4 不同抗震能力房屋損失比Table 4 Loss ratio of buildings with different seismic capacity%

4）重置單價。重置單價指基于當前價格，重建或修復被破壞房屋，恢復到震前同樣規模和標準所需的單位建筑價格。參考昭通地區最近一次地震（2020年5月18日巧家5.0 級地震）災害評估報告⑨云南省地震局. 云南巧家5.0 級地震災害評估報告[R]. 2020.，重置單價取值如表5。

表5 不同抗震能力房屋重置單價Table 5 Restoration and reconstruction costs of houses with different seismic capacity

4.3 評估結果

以公里格網為評價單元，根據格網地震動參數和不同抗震能力房屋易損性矩陣，按照式(8)計算得到昭通市基于公里格網的經濟損失風險圖（圖5）。從評估結果看，昭通地區地震災害經濟損失風險大部分為0～500 萬元/km2，主要集中在人口經濟較密集的昭陽區、巧家縣和彝良縣部分地區，西部鎮雄縣和威信縣風險較低。

圖5 昭通市基于公里格網的地震災害經濟損失風險Fig. 5 Economic loss risk value of earthquake disaster in Zhaotong on the spatial scale of 1 km grid

5 地震人員死亡風險評估

地震作為突發性的自然災害，嚴重威脅著人民的生命財產安全，尤其是破壞性地震發生后，最為慘重的代價就是人員傷亡[27]。2012年9月7日，云南省昭通市彝良縣發生5.7 級地震，81 人死亡。2014年8月3日云南魯甸6.5 級地震，共造成了617 人死亡。地震災害人員死亡風險評估是開展防震減災工作的重要參考。

5.1 評估模型

目前，地震人員死亡評估方法主要有基于建筑損失的分析模型、半分析模型和基于地震參數的經驗模型[28]。尹之潛分別給出了基于房屋毀壞率的平均死亡人數估算模型和區分24 小時人員所在空間位置，基于房屋不同損毀情況與死亡率的人員傷亡估算模型[29]；高惠瑛等根據建筑物破壞程度，利用線性回歸分析法，建立地震人員傷亡快速評估模型[30]；劉亢等給出了基于大樣本量的地震死亡率與建筑物倒塌率關系[31]；陳棋福等分析了國內1980—2000年的地震案例，以人口密度為劃分標準得到了地震人員死亡和震級之間的經驗公式[32]；李曉杰等利用國內1970— 2008年的128 次地震資料， 基于HUZAS 的全球地震快速評估系統的傷亡回歸模型，建立了中國區域的地震傷亡評估模型[33]；施偉華等整理分析了云南省 1992—2010年的地震資料，得到了震級、烈度與死亡人數之間關系模型[34]；劉金龍等提出了基于震中烈度的地震人員傷亡評估模型[35]；李永強等利用云南的震例資料，得到震亡比關于烈度的矩陣模型[36]。

相比震級、烈度等參數，建筑物破壞情況對人員傷亡的影響更直接，建筑物破壞程度對人員傷亡起決定性的作用。另外，利用基于遙感影像和經驗估計的房屋抗震能力初判成果矢量數據和上節給出的昭通不同抗震能力房屋易損性矩陣，可計算得到基于公里格網的房屋破壞情況，進而提高地震災害人員死亡風險評估精細化程度。因此，本文參考尹之潛模型[29]和劉亢模型[31]，使用建筑物損毀率與震亡比之間的經驗關系評估人員死亡風險。其中建筑物損毀率基于不同抗震能力房屋矢量數據及其易損性來估算。建筑物損毀率與震亡比之間的經驗關系是利用昭通2000年以來10 次5.0 級及以上震例如表6，擬合得到的，結果如式（9）和式（10）。

表6 2000年以來昭通MS5.0 及以上地震Table 6 Earthquake disasters of MS≥5.0 in Zhaotong since 2000

式中：D為震亡比（死亡人數比本地區總人口之比）；A為 房屋毀壞率；Nd為死亡人數；N為本地總人口。

5.2 評估結果

以格網為評價單元，計算不同抗震能力房屋毀壞面積之和與格網房屋總面積之比得到房屋毀壞率，再利用格網人口數根據公式（10）估算得到昭通基于公里格網的人員死亡風險圖（圖6）。從評估結果看，昭通地區地震災害人員死亡風險每平方公里為0～2 人，巧家縣、彝良縣、永善縣、大關縣和魯甸縣部分地區死亡風險每平方公里為1～2 人，其余大部分地區死亡風險為每平方公里0～1 人。

圖6 昭通市基于公里格網的地震災害人員死亡風險Fig. 6 The mortality risk of earthquake disaster in Zhaotong on the spatial scale of 1 km grid

6 結論

摸清地震災害風險是防范地震災害的有效途徑，也是震后快速評估的重要參考依據。本文以昭通為研究區，基于房屋抗震能力、人口、經濟、地震動峰值加速等評估指標，利用熵權法評估了昭通地震災害綜合風險等級，并估算了昭通地震經濟損失和人員死亡風險值。結果表明昭通地震災害風險存在區域差異，高風險區主要集中分布在巧家縣西部、魯甸縣西北部、永善縣北部、大關縣中北部、永善縣北部、鹽津縣西南部；地震災害經濟損失高風險區主要集中在昭陽區、巧家縣和彝良縣部分地區；地震災害人員死亡風險較高的地區是巧家縣、彝良縣、永善縣、大關縣和魯甸縣部分地區。建議加強相關地區防震減災能力建設，如提高房屋抗震能力、關注城區地震應急避險安置點規劃建設等。

本研究具備以下特點：①充分利用地震災害風險普查成果—基于遙感影像和經驗估計的房屋抗震能力初判成果，以公里格網為評價單元，從數據精細度和評價尺度進一步提高了地震災害風險評估的精細化程度；②基于指標的熵權法，可以較客觀地反映昭通地區地震災害風險的差異性，得到的昭通地震災害風險評估結果與昭通歷史地震災害情況也基本相對應，證實了該方法的可用性，而由于昭通地區震例樣本不多，影響建筑物易損性矩陣和陣亡比檢驗統計關系的準確性，從而影響地震經濟損失風險和人員死亡風險評估結果的準確性；③地震風險受諸多因素的影響，本研究只選取了幾個便于獲取數據的主要影響因素，可能對地震災害風險評估的因素分析得不夠全面，導致評估結果產生偏差。

地震經濟損失和人員死亡很大程度上決定于建筑物的破壞。近年來，隨著遙感和無人機高分辨率影像、激光掃描儀高精度測繪等技術的發展，對災害風險評估精細化程度越來越高，未來研究同時從微觀層面和宏觀層面出發，以單體建筑物為研究對象，將建筑結構單體的物理損傷判定與預測原理同區域性的建筑物震害特征相結合，來開展震害風險評估將進一步提高評估的準確性。