盧　頔，沈岐平

（1. 哈爾濱工業(yè)大學(xué) 管理學(xué)院，黑龍江 哈爾濱150010，E-mail：ludi_hit@163.com；2. 香港理工大學(xué) 建筑與地政學(xué)院，中國 香港 999077）

震后初期村鎮(zhèn)應(yīng)急救援決策模型研究

盧頔1，沈岐平2

（1. 哈爾濱工業(yè)大學(xué) 管理學(xué)院，黑龍江 哈爾濱150010，E-mail：ludi_hit@163.com；2. 香港理工大學(xué) 建筑與地政學(xué)院，中國 香港 999077）

為快速準確識別及定位我國村鎮(zhèn)震后災(zāi)情集中匯聚的“脆弱區(qū)域”，從震后初期村鎮(zhèn)災(zāi)情特征空間分布入手，以應(yīng)急救援生命搶救黃金期（72h）原則，以人口救援作為應(yīng)急救援的主導(dǎo)方向，以易損性構(gòu)成原理為依據(jù)，構(gòu)建村鎮(zhèn)震后初期的應(yīng)急救援決策模型，通過改進的基于免疫譜聚類Nystr?m算法對易損性量化數(shù)值進行聚類并劃分等級，結(jié)合ArcGIS軟件對其進行空間展布，繪制震后初期村鎮(zhèn)應(yīng)急救援決策網(wǎng)格圖，以此提高村鎮(zhèn)震后應(yīng)急救援決策和指揮的準確性，并為決策者提供科學(xué)有效的理論和方法指導(dǎo)。

村鎮(zhèn)；地震災(zāi)害；應(yīng)急救援；易損性；決策模型

中國是世界上少數(shù)幾個地震災(zāi)害頻繁、受地震災(zāi)害損失慘重的國家之一。其中，村鎮(zhèn)地區(qū)由于地震活動頻度高、震源淺、強度大、分布廣等特點，致使其成為我國受地震災(zāi)害影響最為嚴重的區(qū)域。且村鎮(zhèn)發(fā)生地震災(zāi)害后，受災(zāi)災(zāi)情信息不充分、不及時、不全面，并且其后的衍生和可能涉及的影響，致使相關(guān)政府決策者在高度壓力下和較短時間內(nèi)無法根據(jù)災(zāi)情狀況迅速作出合理和科學(xué)的決策，加劇了地震災(zāi)害對村鎮(zhèn)所造成的不利影響和損失程度。而如何準確對村鎮(zhèn)災(zāi)情分布信息進行精確、全面的集成及展布，為政府決策者制定科學(xué)合理的應(yīng)急救援決策、采取準確高效的應(yīng)急救援措施提供技術(shù)支撐，以此將地震災(zāi)害所造成的危害和損失降至最低，是地震災(zāi)害研究領(lǐng)域的熱點問題和前沿方向，也是我國目前村鎮(zhèn)建設(shè)所面臨且亟需解決的重大問題。

對于震后村鎮(zhèn)災(zāi)情特征最直接的表現(xiàn)形式即為易損性，易損性用于描述系統(tǒng)受到地震災(zāi)害傷害的可能性，國內(nèi)外學(xué)者對于易損性的理論研究最初集中于提出易損性的定義，包括Ibidun［1］將易損性定義為系統(tǒng)抵抗地震災(zāi)害的能力由其周圍的自然、社會、經(jīng)濟和環(huán)境因素決定，這些因素決定系統(tǒng)在遭受既定地震災(zāi)害時，造成傷害的可能性和規(guī)模等。隨著對易損性研究的深入，逐漸形成了易損性理論研究的兩大分支：包括對于易損性類別研究，將易損性定義為物理易損性和社會易損性兩部分，相關(guān)研究如Bogardi［2］強調(diào)物理易損性與地震災(zāi)害物理特性密切相關(guān)，并由主要地震災(zāi)害爆發(fā)的頻率和可能造成的潛在損失來評估。Cutter［3］認為社會易損性是地震災(zāi)害形成的根源，由于受災(zāi)區(qū)自身特征以影響其應(yīng)對、抵御及從地震災(zāi)害影響中恢復(fù)的能力。以及對于易損性組成要素研究，將易損性的構(gòu)成定義為暴露性和敏感性兩個關(guān)鍵要素，相關(guān)研究如Aleksandra［4］提出的暴露性通常指的是暴露于地震影響區(qū)域范圍分布特征，以其所處位置和受地震災(zāi)害影響的程度表示，這其中地震災(zāi)害自身特點、在地震影響區(qū)域范圍內(nèi)的分布狀況是評估暴露性的關(guān)鍵性因素；Turner［5］認為敏感性由人類-環(huán)境條件所確定，直接決定系統(tǒng)受到地震災(zāi)害侵襲時發(fā)生損失程度的大小。

由于我國村鎮(zhèn)基礎(chǔ)設(shè)施薄弱、交通不便，在震后初期，應(yīng)急救援決策者僅能在天氣條件允許的情況下，憑借衛(wèi)星、遙感、無人機等傳回的圖片和物理數(shù)據(jù)粗略估計災(zāi)區(qū)受災(zāi)情況，而無法在第一時間內(nèi)準確獲取村鎮(zhèn)災(zāi)區(qū)災(zāi)情特征分布情況。因此本文基于易損性的構(gòu)成原理，針對震后初期的集中人口救援，構(gòu)建村鎮(zhèn)應(yīng)急救援決策模型，通過易損性的量化評價，并結(jié)合ArcGIS軟件實現(xiàn)村鎮(zhèn)各個災(zāi)區(qū)易損性的空間展布，以生成村鎮(zhèn)應(yīng)急救援決策分布圖，這將有助于決策者在震后初期快速且準確掌握各個災(zāi)區(qū)的災(zāi)情特征信息，進而為決策者制定科學(xué)合理的應(yīng)急救援決策提供參考依據(jù)。

1　震后初期村鎮(zhèn)應(yīng)急救援決策模型構(gòu)建

1.1村鎮(zhèn)易損性構(gòu)成原理

通過借鑒聯(lián)合國國際減災(zāi)戰(zhàn)略對易損性的定義，本文將易損性定義為暴露性和敏感性二者共同作用的函數(shù)。其中，對于暴露性，本文假設(shè)在地震災(zāi)害突發(fā)時，未考慮人為因素的干擾，所以將其定義為村鎮(zhèn)地震災(zāi)害影響區(qū)域內(nèi)暴露于地震災(zāi)害中心位置的距離，以其空間地理位置表示，即某一單位區(qū)域與地震災(zāi)害震中的距離越近，該區(qū)域的暴露性程度越高。而對于敏感性，本文將其描述為地震災(zāi)害影響區(qū)域內(nèi)各單位區(qū)域?qū)τ跒?zāi)害所造成持續(xù)損害的敏感程度。該敏感程度的高低主要取決于人口的傷亡情況，即人口傷亡情況越嚴重，該單位區(qū)域的敏感性越高。

1.2村鎮(zhèn)易損性量化模型構(gòu)建

基于易損性的構(gòu)成原理，本文通過分別構(gòu)建災(zāi)害暴露性和敏感性的量化模型，并最終對其進行耦合，以形成易損性量化模型。

（1）暴露性量化模型。本文對于暴露性的量化模型的確定，將村鎮(zhèn)地震災(zāi)害影響區(qū)域內(nèi)，各單位區(qū)域與地震災(zāi)害震中的距離作為量化某一單位區(qū)域暴露性程度的關(guān)鍵要素，其量化模型表示為：

式中，Eq為村鎮(zhèn)地震災(zāi)害影響區(qū)域內(nèi)q區(qū)域的暴露性得分；Dq為村鎮(zhèn)地震災(zāi)害影響區(qū)域內(nèi)q區(qū)域與地震災(zāi)害爆發(fā)中心的距離。

（2）敏感性量化模型。敏感性可以理解為震后初期的村鎮(zhèn)人口傷亡情況。通過量化構(gòu)成敏感性的每項地震災(zāi)害因素指標對人口傷亡率的影響，予以確定各項指標的權(quán)重，建立敏感性量化模型：

式中，Sq為村鎮(zhèn)地震災(zāi)害影響區(qū)域內(nèi)q區(qū)域的敏感性得分；xi為第i個地震災(zāi)害因素指標的量化數(shù)值；ai為第i個地震災(zāi)害因素指標的權(quán)重。

其中對于地震災(zāi)害因素指標的選取，通過結(jié)合村鎮(zhèn)地震災(zāi)害實際發(fā)生時的致災(zāi)因子因素，綜合考慮與村鎮(zhèn)地震災(zāi)害敏感性相關(guān)的全部要素，并采用科學(xué)方法對指標進行分析、篩選，選擇出相關(guān)性和關(guān)聯(lián)度高的指標，使之能夠較為準確地應(yīng)用在人口傷亡相關(guān)的應(yīng)急救援決策中，以此形成構(gòu)成敏感性的地震災(zāi)害因素指標，如圖1所示。

圖1　地震災(zāi)害因素指標

根據(jù)易損性的構(gòu)成原理，以及所構(gòu)建暴露性和敏感性的量化模型，其量化模型可表示為：

式中，Vq為村鎮(zhèn)地震災(zāi)害影響區(qū)域內(nèi)q區(qū)域的易損性得分。

2　震后初期村鎮(zhèn)應(yīng)急救援決策分布圖

2.1村鎮(zhèn)易損性等級劃分原則

由于所計算的村鎮(zhèn)地震災(zāi)害影響區(qū)域內(nèi)各區(qū)域易損性數(shù)值量十分龐大且分布較為分散，因此本文選用張向榮［6］提出的改進的基于免疫譜聚類Nystr?m免疫算法模型，對各區(qū)域的易損性數(shù)值進行聚類分析。該算法的具體步驟為：

（1）計算樣本的相似性矩陣W。樣本的相似性矩陣中的相似度可表示為：

式中，si和sj分別是第i和第j個像素點的特征向量；wij是點i和j間的相似度；σ為尺度參數(shù)；W為n×n的相似性矩陣。

通過從所有n個樣本中隨機選擇出一小部分樣本（m個，m＜＜n）作為代表點，以Nystr?m逼近方法將相似性矩陣表示為：

式中，子塊H為隨機采樣m個像素之間的權(quán)重；子塊B為隨機采樣的m個像素到剩余像素（n-m）之間的權(quán)重；C為隨機采樣后剩余的樣本點（n-m）之間的權(quán)重。對H進行對角化為H =UΛUT，U為相似矩陣W的特征向量的逼近，以Nystr?m得到：

設(shè)?W表示對W的逼近，計算相似度矩陣W的拉普拉斯矩陣L：

（2）計算樣本的親和度。樣本親和度的度量可表示為：

式中，n表示樣本數(shù)目；k表示類型數(shù)目；Dij表示第i個樣本點到第j個聚類中心的歐式距離；m∈［1，∞］，本文定義m為2。

2.2應(yīng)急救援決策分布圖的繪制

基于已構(gòu)建的村鎮(zhèn)易損性量化模型，通過運用ArcGIS軟件強大的空間數(shù)據(jù)分析處理能力和制圖功能，采用村鎮(zhèn)人屋密度和人口密度空間分布圖作為工作底圖，劃定震后初期村鎮(zhèn)影響區(qū)域并對其進行屏幕數(shù)字化及格柵化，以獲得震后初期村鎮(zhèn)易損性分布圖。通過繪制基于不同空間分布的村鎮(zhèn)易損性分布圖，以明確地震災(zāi)害量級與村鎮(zhèn)易損性程度之間的耦合程度，從而準確掌握震后初期村鎮(zhèn)各區(qū)域內(nèi)災(zāi)情特征的空間分布規(guī)律，據(jù)此作為村鎮(zhèn)應(yīng)急救援決策分布圖。

3　應(yīng)用實例

3.1研究區(qū)域

本文選取2014年8月3日16時30分發(fā)生的云南魯?shù)榇蟮卣鹱鳛檠芯繉ο?，將地震的震中——云南省昭通市魯?shù)榭h龍頭山鎮(zhèn)，也是本次大地震中受地震災(zāi)害破壞最嚴重的村鎮(zhèn)作為研究區(qū)域中心。龍頭山鎮(zhèn)位于云南省昭通市的西南部，位置處于昭通、魯?shù)閿嗔褞?，即中國地震活動頻繁的地震帶，全鎮(zhèn)轄11個行政村56個自然村、246個村民小組，11708戶，51214人。由于這些村鎮(zhèn)區(qū)域具有我國村鎮(zhèn)的典型特點，且位于地震活躍帶上，多次發(fā)生災(zāi)難性的地震災(zāi)害，因此十分適合用于驗證震后初期村鎮(zhèn)應(yīng)急救援決策模型的有效性。

3.2數(shù)據(jù)源

對于本文研究中所使用的龍頭山鎮(zhèn)空間格局數(shù)字化模型底圖，來自于國家測繪地理信息局，以及“地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)共享機構(gòu)”的多時相Landsat TM遙感影像。而龍頭山鎮(zhèn)的房屋、人口空間數(shù)據(jù)，則來源于國家地震局地質(zhì)研究所2013年統(tǒng)計數(shù)據(jù)。通過對云南省內(nèi)所有行政區(qū)劃進行實地調(diào)查，排除無人網(wǎng)格的干擾，獲得研究區(qū)域的樣本數(shù)據(jù)（見表1）、房屋密度和人口密度空間分布圖（見圖2）。

3.3龍頭山鎮(zhèn)及所轄村易損性分析

運用ArcGIS軟件，將龍頭山鎮(zhèn)土地空間格局圖予以格柵化，將其分割成1km×1km網(wǎng)格單元格，形成龍頭山鎮(zhèn)2013年土地空間格局數(shù)字化模型圖。

表1　樣本數(shù)據(jù)

圖2　昭通市房屋密度和人口密度空間分布圖（數(shù)據(jù)來源：中國地震局地質(zhì)研究所）

（1）龍頭山鎮(zhèn)及所轄村暴露性分析?；诒疚囊褬?gòu)建的暴露性量化模型，龍頭山鎮(zhèn)各區(qū)域的暴露性僅與距離震中的距離相關(guān)，而在地震發(fā)生瞬間才能得知震中位置，所以本文假設(shè)震源位置處于區(qū)域中心位置。實際情況中，當(dāng)震災(zāi)發(fā)生后即能確定震中位置，從而快速計算出暴露性數(shù)值。

（2）龍頭山鎮(zhèn)及所轄村敏感性分析?；谝褬?gòu)建的敏感性量化模型，首先確定構(gòu)成敏感性的地震災(zāi)害因素指標，針對龍頭山鎮(zhèn)的地理環(huán)境、人文環(huán)境、房屋結(jié)構(gòu)情況、孕災(zāi)環(huán)境等特點，本文確立9個地震災(zāi)害因素指標，并采用投影尋蹤法確定各指標的客觀權(quán)重，以此計算龍頭山鎮(zhèn)及所轄村各區(qū)域的敏感性得分（見表2）。

（3）龍頭山鎮(zhèn)及所轄村震災(zāi)易損性分析。通過運用龍頭山鎮(zhèn)及所轄村各區(qū)域暴露性和敏感性得分，計算獲得各區(qū)域易損性得分。由于龍頭山鎮(zhèn)及所轄村各區(qū)域易損性量化分值均集中于［0-7］，本文運用所提出的改進的基于免疫譜聚類Nystr?m算法，對龍頭山鎮(zhèn)及所轄村各區(qū)域易損性得分進行聚類，并最終劃分為8個等級，即0、0-1、1-2、2-3、3-4、4-5、5-6、6-7，其中易損性等級越大，表示該區(qū)域易損性越高，即地震災(zāi)害對于該區(qū)域所產(chǎn)生的不利影響越嚴重，反之則正好相反。借助ArcGIS軟件對聚類后的龍頭山鎮(zhèn)及所轄村各區(qū)域易損性劃分等級進行展布，獲得龍頭山鎮(zhèn)及所轄村易損性分布圖，作為龍頭山鎮(zhèn)及所轄村應(yīng)急救援決策分布圖，如圖3所示。

根據(jù)圖3可知，易損性等級越大的區(qū)域，表明地震災(zāi)害發(fā)生后，人口傷亡數(shù)量越高、受災(zāi)情況越嚴重，對于震后初期村鎮(zhèn)應(yīng)急救援決策者來說，在制定應(yīng)急救援決策時，應(yīng)加大對易損性等級較高地區(qū)的應(yīng)急救援人員、應(yīng)急救援設(shè)備的配備。該分布圖對于村鎮(zhèn)政府一級決策者而言，通過將村鎮(zhèn)地震災(zāi)害影響區(qū)域內(nèi)易損性分布情況予以展布，可以直觀、精確獲得所轄村鎮(zhèn)在震后初期受災(zāi)特征分布狀況，進行應(yīng)急救援物資的需求預(yù)測，從而在震后初期災(zāi)情信息稀缺狀況下制定科學(xué)合理的應(yīng)急救援物資調(diào)配和供給決策，以此從整體上減輕村鎮(zhèn)地震災(zāi)害影響區(qū)域內(nèi)所可能造成的傷亡情況，為地震災(zāi)害預(yù)防工作的開展和部署提供科學(xué)參考和指導(dǎo)。

表2　敏感性量化指標體系

圖3　龍頭山鎮(zhèn)及所轄村應(yīng)急救援決策分布圖

4　結(jié)語

本文以我國受地震災(zāi)害影響最為嚴重的村鎮(zhèn)為研究對象，通過構(gòu)建應(yīng)急救援決策模型，量化村鎮(zhèn)受地震災(zāi)害影響區(qū)域易損性，并以改進的基于免疫譜聚類Nystr?m算法對易損性數(shù)值進行等級劃分，借助ArcGIS軟件對易損性進行空間展布，繪制應(yīng)急救援決策分布圖。據(jù)此準確掌握震后初期村鎮(zhèn)易損性的空間分布規(guī)律，使決策者在應(yīng)急救援生命搶救黃金期（72h）內(nèi)快速、及時、有效地獲取村鎮(zhèn)受災(zāi)特征空間分布信息，制定有針對性的應(yīng)急救援疏散決策，實施有效的應(yīng)急救援和應(yīng)急管理措施，為提升我國村鎮(zhèn)的地震防御機制和防震減災(zāi)措施提供技術(shù)支撐。

［1］Ibidun O.A.Vulnerability assessment of an urban flood in Nigeria：Abeokuta flood 2011［J］.Natural Hazards，2011（56）：215-231.

［2］Bogardi J，Birkmann J.Vulnerability Assessment：The First Step Towards Sustainable Risk Reduction［M］. Disaster and Society：From Hazard.

［3］Cutter S L，Mitchell J T，Scott M S.Revealing the vulnerability of people and places：A case study of georgetown county，south carolina，Ann［J］.Assoc. Am.Geogr.，2000（90）：713-737.

［4］Aleksandra K，Gina C.Surface water flooding risk to urban communities：Analysis of vulnerability，hazard and exposure［J］.Landscape and Urban Planning，2011（103）：185-197.

［5］Turner BL，Kasperson RE，Matsone PA，James JM，Robert W.Corellg CL，Eckley N，Kasperson JX，Luerse A，Martellog ML，Polsky C，Pulsipher A，Schiller A.A framework for vulnerability analysis in sustainability science［J］.National Acad.Sci.，2003（100）：8074-8079.

［6］張向榮，騫曉雪，焦李成.基于免疫譜聚類的圖像分割［J］.軟件學(xué)報，2010，21（9）：2196-2205.

Emergency Rescue Decision Model of Towns and Villages in the Initial Stage of Post-earthquake

LU Di1，SHEN Qi-ping2
（1. School of Management，Harbin Institute of Technology，Harbin 150001，China，E-mail:ludi_hit@163.com；2. Department of Building and Real Estate，Hong Kong Polytechnic University，HongKong 999077，China）

In order to quickly and accurately identify and locate the "vulnerable area" of towns and villages after earthquake disaster，we build the emergency rescue decision model of towns and villages from the spatial distribution of disaster characteristics of towns and villages in the initial stage of post-earthquake observing the principle of the gold emergency rescue and life rescue（72h）in accordance with the composition principle of vulnerability. We quantize，cluster and divide level of vulnerability based on the improved immunized Nystrom spectral clustering algorithm，and combine with ArcGIS software to map its spatial distribution，draw the emergency rescue decision grid chart of towns and villages in the initial stage of post-earthquake. The results can improve the accuracy of emergency rescue decision-making and command of towns and villages after the earthquake and provide scientific and valid theory and method guidance to the decision-makers.

towns and villages；earthquake disaster；emergency rescue；vulnerability；decision model

P315.9

A

1674-8859（2016）05-039-05

10.13991/j.cnki.jem.2016.05.008

2016-06-13.

盧頔（1987-），女，博士研究生，研究方向：管理科學(xué)與工程，應(yīng)急決策方法模型；

沈岐平（1963-），男，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：管理科學(xué)與工程，應(yīng)急管理及價值管理方面的研究。