周阿穎，張朝，史培軍，劉曉菲

(1.北京師范大學(xué)地表過程與資源生態(tài)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京100875;2.民政部/教育部減災(zāi)與應(yīng)急管理研究院，北京100875)

0 引言

近年來，世界各地自然災(zāi)害頻發(fā)，在報(bào)道救災(zāi)過程中，最受人們關(guān)注的一個(gè)數(shù)字就是災(zāi)害造成的死亡人數(shù)，這體現(xiàn)了生命的寶貴和人們對于生命的尊重。無論是在地震救災(zāi)還是抗洪搶險(xiǎn)中，“以人為本”“人命關(guān)天”的思想影響和指導(dǎo)著我國政府和軍民在救災(zāi)過程中始終將救人作為第一要?jiǎng)?wù)。不少學(xué)者對地震死亡規(guī)律進(jìn)行了多方面的探討，比如對決定地震最終死亡人數(shù)的主要因素，包括地震發(fā)生時(shí)刻[1]、震級[2－3]、烈度[3]和人口密度[4]等。2005年E Gutie'rrez等[5]通過分析全球近400個(gè)地震數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)社會經(jīng)濟(jì)水平也是影響地震死亡人數(shù)的重要因素。另外，高建國等[6]對地震死亡人數(shù)的時(shí)程曲線進(jìn)行了模型解析，劉倬等[7]對該模型進(jìn)行了修正。同時(shí)，大量文獻(xiàn)分別定性探討了影響地震緊急救災(zāi)效果[8]、地震應(yīng)急[9]的主要因素，但相對而言，有關(guān)救災(zāi)效果定量分析和評估的研究并不多見。目前，國內(nèi)外就如何定量表征或評估地震救援的效率仍沒有一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。高建國等[6]論證得出，地震死亡人數(shù)接近總數(shù)的報(bào)出時(shí)間越短，表征救援能力越強(qiáng)，該結(jié)論說明了救災(zāi)效率是可以用死亡人數(shù)和震后時(shí)間的關(guān)系來度量的。劉倬等[7]提出了以死亡人數(shù)的時(shí)變特征來衡量救災(zāi)效率的模型，但是他們將某次地震的救災(zāi)效率看作是一個(gè)常數(shù)，對影響救災(zāi)效率的主要因素并未深入探討。正如一切研究地震死亡人數(shù)的變化的初衷都是為了降低死亡人數(shù)一樣，研究影響救災(zāi)效率的因素，也正是為了能為各級抗震救災(zāi)指揮部提供救災(zāi)決策的參考，從而提高地震救災(zāi)效率。

一場地震發(fā)生后，各大媒體和有關(guān)機(jī)構(gòu)會及時(shí)發(fā)布有關(guān)地震物理屬性的參數(shù)，諸如震級、地震烈度、震源地理位置和深度以及人員傷亡等數(shù)據(jù)。另外有關(guān)地震發(fā)生地區(qū)的人文經(jīng)濟(jì)和環(huán)境參數(shù)，如該地區(qū)的人均GDP、人口密度、房屋抗震情況和交通狀況等可以從聯(lián)合國的相關(guān)社科文網(wǎng)站獲得。此外相關(guān)媒體對救援的實(shí)際人員、物資等的投入也會有實(shí)時(shí)報(bào)道。研究這些數(shù)字，既可以了解災(zāi)區(qū)的實(shí)際需求情況，還能由此來表征地震救援的能力。本文試圖建立一個(gè)地震救災(zāi)效率定量評價(jià)模型，并對汶川8.0級地震和玉樹7.1級地震進(jìn)行實(shí)例分析。

1 數(shù)據(jù)來源與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本文中選取的34個(gè)地震的相關(guān)數(shù)據(jù)主要分為兩種類型，①是地震發(fā)生地區(qū)的地理狀況和地震參數(shù)，如人均GDP、人口密度、總死亡人數(shù)、震級和烈度等，這大部分來自USGS、維基百科等權(quán)威網(wǎng)站;②是關(guān)于地震的實(shí)時(shí)救援情況，如汶川地震和玉樹地震的死亡人數(shù)、被救人數(shù)及救援中人員物資的情況等相關(guān)數(shù)據(jù)則主要從新浪網(wǎng)的實(shí)時(shí)新聞報(bào)道中摘錄。我們使用同一媒體的連續(xù)報(bào)道的資料，來保持?jǐn)?shù)據(jù)來源的完整性和一致性，但由于網(wǎng)絡(luò)媒體報(bào)道有重復(fù)和前后不一致的現(xiàn)象，所以對數(shù)據(jù)進(jìn)行了選取。其余的地震實(shí)時(shí)救援情況大多來自參考文獻(xiàn)中的記載，如洪時(shí)中[10]、高建國等[6]。

1.2 死亡人數(shù)隨時(shí)間變化與救災(zāi)效率之間的模型

大地震發(fā)生后，一般會有多次余震，濱海國家或許還有海嘯，因此我們可以將救援看作一個(gè)實(shí)時(shí)變化的過程，救災(zāi)效率也就隨著各種偶然因素處于一個(gè)動態(tài)的過程之中。盡管救災(zāi)進(jìn)程會遭遇偶然因素的影響，但從以往的研究來看，地震死亡人數(shù)存在時(shí)變特征[6－7，10－12]:雖然每場地震死亡人數(shù)與報(bào)道時(shí)間不盡相同，但死亡人數(shù)的時(shí)程曲線大體類似雙曲線，開始增長速率快，越往后越趨近飽和。在這一經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上，劉倬等[7]提出了一個(gè)時(shí)變模型。設(shè)N0為最終死亡人數(shù)，(N0-N)為尚未發(fā)現(xiàn)的死亡人數(shù)，救災(zāi)效率為參量α，得到:

式中:α是救災(zāi)效率的一個(gè)量度。根據(jù)震后死亡人數(shù)的報(bào)道是每過一段時(shí)間就發(fā)布一次，我們可以計(jì)算出這一段時(shí)間的實(shí)時(shí)救災(zāi)效率，所以設(shè)Nt為t時(shí)刻發(fā)現(xiàn)的死亡人數(shù)，則(N0－Nt)為t時(shí)刻尚未發(fā)現(xiàn)的人數(shù)。于是有實(shí)時(shí)救災(zāi)效率α的計(jì)算方法:

2 研究結(jié)果與分析

2.1 累積災(zāi)效率的時(shí)變特征

將實(shí)時(shí)救災(zāi)效率按震后時(shí)間累加起來，得到累積救災(zāi)效率隨時(shí)間變化的關(guān)系圖(圖1)。從圖1中可以得出，累積救災(zāi)效率也存在明顯的時(shí)變特征——?jiǎng)傞_始變化速率大，越往后增長速率越緩慢，越趨向飽和，且速率變化最大的時(shí)間段大致為震后10～75 h內(nèi)。這說明救災(zāi)是存在黃金時(shí)機(jī)的，超過這個(gè)時(shí)間段，救災(zāi)效率的增長減緩，救災(zāi)效果就越差，損失也會隨之變大。

圖1 累積救災(zāi)效率隨時(shí)間變化曲線

2.2 影響救災(zāi)效率的相關(guān)因素

我們根據(jù)α的實(shí)時(shí)變化的特征，提取出平均效率、實(shí)時(shí)累積效率、最大效率及其出現(xiàn)的時(shí)間4個(gè)參數(shù)與地震死亡人數(shù)、震級以及人均GDP進(jìn)行相關(guān)性分析(表1)，從中可以看出，總死亡人數(shù)、震級、最大救災(zāi)效率出現(xiàn)時(shí)間都與平均救災(zāi)效率成負(fù)相關(guān)，其中總死亡人數(shù)最為顯著。這就說明當(dāng)震級越高，總死亡人數(shù)越多，救災(zāi)難度也相應(yīng)提高，最大救災(zāi)效率出現(xiàn)的時(shí)間距離地震發(fā)生的時(shí)間就越長，救災(zāi)進(jìn)程也會因此受到延阻。而最有效的救援時(shí)間是在地震發(fā)生后的第1 d里，1976年中國唐山7.8級地震和1995年日本阪神7.3級地震資料顯示第1 d救出者存活率為81.1%，而第2 d所救出的人員存活率只有31.1%，第4 d所救出的人員存活率只有13.0%[13]。且現(xiàn)有專家研究得出救援的黃金時(shí)段是震后72 h內(nèi)，100 h后生還可能性極低。

表1 救災(zāi)效率與研究變量之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)及對應(yīng)的P值

如果救災(zāi)過程受到延阻，最終死亡人數(shù)就會增加，根據(jù)式(2)，又必然降低平均救災(zāi)效率(圖2)。相反，如果救災(zāi)過程安排得井然有序，救援人員和物資合理調(diào)配，災(zāi)區(qū)得到充分的外援，可以贏得更多的時(shí)間來搶救受災(zāi)人員，那么最終死亡人數(shù)就會減少，平均救災(zāi)效率便會得到提升。

圖2 總死亡人數(shù)對平均救災(zāi)效率的影響(不包括2007年秘魯中部近海7.8級地震和2002年阿富汗7級地震)

2.3 計(jì)算地震救災(zāi)效率的方程模型

平均救災(zāi)效率與各研究變量之間的相關(guān)性較累計(jì)效率和最大救災(zāi)效率而言更大，所以在平均值、累加值和最大值三者之中，選取平均救災(zāi)效率作為救災(zāi)效率的參考變量是較為合理的。以上標(biāo)示的、可量化的數(shù)據(jù)都影響著平均救災(zāi)效率。如果將在地震救援過程中Log轉(zhuǎn)化后的平均救災(zāi)效率設(shè)為Q，則Q與Log轉(zhuǎn)化后的最大效率出現(xiàn)的時(shí)間(T)、死亡人數(shù)(R)、震級(M)、人均GDP(G)、人口密度(D)和地震烈度(I)的關(guān)系曲線可以用六元一次方程式進(jìn)行較好的模擬。由于個(gè)別數(shù)據(jù)偏差太大，我們對數(shù)據(jù)進(jìn)行了逐步過濾篩選，當(dāng)過濾掉4組數(shù)據(jù)(2001年的秘魯莫克瓜7.9級地震，2004年的日本新澙6.8級地震，2002年阿富汗7級地震，2007年秘魯中部近海7.8級地震)后，利用30個(gè)地震樣本數(shù)據(jù)，我們用SPSS17.0統(tǒng)計(jì)軟件計(jì)算，得到模擬方程為:

式(3)中的多變量對救災(zāi)效率的解釋能力高達(dá)82%，說明我們選擇的解釋變量還是非常具有代表意義。如果利用34個(gè)地震樣本數(shù)據(jù)，得到的模擬方程解釋能力只有54%。由圖3也可以看出，過濾后的數(shù)據(jù)模型比過濾前與實(shí)際值更吻合。

圖3 過濾前(a)和過濾后(b)的模擬值與實(shí)際值的對比圖

3 汶川地震和玉樹地震的比較

我們將汶川地震震后每過一段時(shí)間報(bào)道的從廢墟中救出的人數(shù)占最終從廢墟中救出來的總?cè)藬?shù)的比例與同時(shí)間段的累計(jì)救災(zāi)效率做Pearson相關(guān)性分析(n=7)，最終得出p值為0.82。而前者直接反映了救災(zāi)的進(jìn)程，兩者呈現(xiàn)較高的相關(guān)性證明本文提出的救災(zāi)效率是可以作為一種評價(jià)地震救災(zāi)效果的指標(biāo)的。利用本文提到的式(2)可以算出，汶川地震中的平均救災(zāi)效率為1.77%，玉樹地震中的平均救災(zāi)效率為2.51%，玉樹地震較汶川地震救災(zāi)效率有了提升。

根據(jù)實(shí)時(shí)報(bào)道的在汶川8.0級地震中和玉樹7.1級地震中的救援人數(shù)的投入，我們可以得到累計(jì)救援人數(shù)，然后由同一時(shí)刻的累計(jì)救災(zāi)效率和累計(jì)救援人數(shù)之比得到實(shí)時(shí)人均救災(zāi)效率(圖4)。在圖4中，汶川地震(a)和玉樹地震(b)的人均救災(zāi)效率最大值都出現(xiàn)在震后24 h之內(nèi)，救援人員要從四面八方調(diào)入，趕到受災(zāi)地區(qū)進(jìn)行救援的人員有限，而此時(shí)的累積救災(zāi)效率從圖1可以得出正處于急速升高的時(shí)段。24 h之后，越來越多的救災(zāi)人員趕往現(xiàn)場，圖1中顯示24 h之后，累積救災(zāi)效率增長幅度變小，所以個(gè)人救災(zāi)效率在達(dá)到最大值之后呈下降趨勢。

圖4 汶川8.0級地震和玉樹7.1級地震中人均救災(zāi)效率隨時(shí)間的變化

從對比方面來說，汶川8.0級地震中的最大人均救災(zāi)效率為0.000 4%，玉樹7.1級地震中的最大人均救災(zāi)效率為0.002 3%，很明顯玉樹7.1級地震的人均救災(zāi)效率整體上較汶川8.0級地震有顯著的提高。原因有二，①我國的救災(zāi)水平得到了提升，政府統(tǒng)籌和資源調(diào)配有序合理，救災(zāi)經(jīng)驗(yàn)也比先前豐富;②汶川地震和玉樹地震在受災(zāi)情況和救災(zāi)環(huán)境上有差異[14－16]，在受災(zāi)情況方面玉樹地震波及范圍約3萬km2，共12個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)約10萬人受災(zāi)，重災(zāi)區(qū)面積約4 000 km2，而汶川地震的影響范圍包括震中50 km范圍內(nèi)的縣城和200 km范圍內(nèi)的大中城市，影響范圍較玉樹地震大;在救災(zāi)環(huán)境上，震區(qū)的交通和通訊條件不同。玉樹地震24 h交通通訊基本恢復(fù)，機(jī)場運(yùn)行有效，汶川地震后79 h首條生命通道才貫通，省會城市成都通訊曾一度中斷。

4 討論和結(jié)論

研究地震的救災(zāi)效率是為評估地震的救援情況提供一個(gè)指標(biāo)?？偹劳鋈藬?shù)是影響救災(zāi)效率的主要因素，因此要提高救災(zāi)效率，首先要做的就是要把握時(shí)機(jī)搶救人員;救災(zāi)效率也會影響死亡人數(shù)，救災(zāi)效率無法提高，救災(zāi)難度也就越大，導(dǎo)致總死亡人數(shù)增加。

通過對34個(gè)地震數(shù)據(jù)的篩選，我們利用過濾后的30個(gè)地震數(shù)據(jù)模擬出了利用影響因素計(jì)算救災(zāi)效率的方程。從模擬值與實(shí)際值之間的相對誤差來看，擬合的結(jié)果還是很好的。如果能掌握更多的地震數(shù)據(jù)和更詳細(xì)的相關(guān)因素?cái)?shù)據(jù)，則可以更精確地對地震救災(zāi)效率進(jìn)行計(jì)算。

從汶川8.0級地震和玉樹7.1級地震的比較分析中發(fā)現(xiàn)，玉樹地震的救災(zāi)效率明顯提高，這和人員物資的合理調(diào)配是分不開的。通過對兩次地震的比較我們發(fā)現(xiàn)，利用本文的救災(zāi)效率進(jìn)行評估是很有實(shí)際意義的。

當(dāng)然，如果要對救災(zāi)效率進(jìn)行更為準(zhǔn)確的計(jì)算，除了文中列出的已經(jīng)進(jìn)行研究的因素之外，還應(yīng)對地震發(fā)生的時(shí)間、房屋破壞狀況、政府應(yīng)對能力、災(zāi)區(qū)的交通環(huán)境等自然因素和社會因素進(jìn)行探究。

[1] Lomnitz C.Casualties and behavior of populations during earth-quakes[J].Bull Seism Soc Amer，1970，60:1309－1313.

[2] 傅征祥，李革平.地震生命損失研究[M].北京:地震出版社，1993:48.

[3] 王景來.云南地震死亡人數(shù)定量估算[J].災(zāi)害學(xué)，1994，9(4):55－58.

[4] Christoskov L，Samardjieva E.An approach for estimation of the possible number of casualties during strong earthquakes[J].Bulg Geophys，1984，4:94－106.

[5] Gutie'rrez E，Taucer F，De Groeve T，et al.Analysis of worldwide earthquake mortality using multivariate demographic and seismic data[J].American Journal of Epidemiology，2005，161(12):1151－1158.

[6] 高建國，賈燕.地震救援能力的一項(xiàng)指標(biāo)——地震災(zāi)害發(fā)布時(shí)間的研究[J].災(zāi)害學(xué)，2005，20(1):31－35.

[7] 劉倬，吳忠良.地震和地震海嘯中報(bào)道死亡人數(shù)隨時(shí)間變化的一個(gè)簡單模型[J].中國地震，2005，21(4):526－529.

[8] 姚清林，高建國.制約地震緊急救災(zāi)效果的關(guān)鍵因素與改進(jìn)途徑[J].災(zāi)害學(xué)，2005，20(3):48－52.

[9] 鄧硯，聶高眾，蘇桂武.地震應(yīng)急的影響因素分析[J].災(zāi)害學(xué)，2005，20(2):27－33.

[10] 洪時(shí)中.對日本兵庫縣南部地震震災(zāi)統(tǒng)計(jì)時(shí)程曲線的初步分析[J].國際地震動態(tài)，1995(5):10－14.

[11] 王景來，楊子漢.地震災(zāi)害時(shí)間進(jìn)程法[J].地震研究，1997，20(4):424－430.

[12] 吳新燕，顧建華，吳昊昱.地震報(bào)道死亡人數(shù)隨時(shí)間變化的修正指數(shù)模型[J].地震學(xué)報(bào)，2009，31(4):457－463.

[13] 高建國.地震應(yīng)急期的分期[J].災(zāi)害學(xué)，2004，19(1):11－15.

[14] 姜潔，李幼平，王覓也，等.玉樹與汶川地震醫(yī)療救援比較[J].中國循證醫(yī)學(xué)雜志，2010，10(5):550－554.

[15] 鄭通彥，李澤，侯建盛，等.2008年中國大陸地震災(zāi)害損失述評[J].災(zāi)害學(xué)，2010，25(2):112－118.

[16] 秦松濤，李智敏，譚明，等.青海玉樹7.1級地震震害特點(diǎn)分析及啟示[J].災(zāi)害學(xué)，2010，25(3):65－70.