和仕芳，于 江，余慶坤，張方浩，鄧樹(shù)榮，杜浩國(guó)

（云南省地震局，昆明 650224）

0 引言

破壞性地震發(fā)生后第一時(shí)間做出的人員傷亡評(píng)估，對(duì)應(yīng)急主管部門(mén)迅速啟動(dòng)應(yīng)急預(yù)案和組織開(kāi)展救援具有重要的指導(dǎo)意義[1]。前人對(duì)地震人員傷亡做了廣泛的研究，但是以往的地震傷亡快速評(píng)估模型主要是對(duì)地震死亡人數(shù)進(jìn)行快速評(píng)估，專(zhuān)門(mén)針對(duì)地震受傷人數(shù)快速評(píng)估的研究相對(duì)較少。而災(zāi)區(qū)的受傷人數(shù)是影響地震應(yīng)急物資需求量的一個(gè)關(guān)鍵因素，震后對(duì)地震受傷人數(shù)的快速估計(jì)，可為地震應(yīng)急物資和醫(yī)療救援人力安排提供重要參考[2]。

目前國(guó)內(nèi)外對(duì)地震受傷人數(shù)的評(píng)估研究，主要有兩大類(lèi)，一類(lèi)是基于地震受傷人數(shù)與死亡人數(shù)比的經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)關(guān)系，通過(guò)評(píng)估的死亡人數(shù)對(duì)受傷人數(shù)間接評(píng)估。比如，20世紀(jì)80年代，美國(guó)聯(lián)邦緊急事務(wù)管理局推出的ATC-13震害矩陣中，重傷、輕傷人數(shù)和死亡人數(shù)的比值為30∶4∶1；美國(guó)推出的HAZUS（2003）地震損失軟件，將具有死亡危險(xiǎn)的受傷和需要就醫(yī)的重傷與死亡人數(shù)的比值設(shè)置為0.5∶2∶1[3]；肖光先提出了關(guān)于烈度、房屋破壞數(shù)和人口密度的經(jīng)驗(yàn)法評(píng)估死亡人數(shù)模型，受傷人數(shù)按照死亡人數(shù)的3倍估算[4]；1991年尹之潛提出以房屋破壞比為參數(shù)的死亡模型，受傷人數(shù)取死亡人數(shù)的3～5倍[5]；張麗軍等給出關(guān)于烈度、發(fā)震時(shí)間和建筑物損壞率的死亡評(píng)估模型，重傷人數(shù)取死亡人數(shù)的4倍[6]；施偉華等給出了不同烈度死亡人數(shù)與重傷和輕傷的比例[7]；劉金龍等給出基于震中烈度的人員死亡評(píng)估模型，重傷人數(shù)采用重傷人數(shù)與死亡人數(shù)比值估算，其比值與烈度成線(xiàn)性函數(shù)關(guān)系[8]；另一類(lèi)是直接給出受傷人數(shù)評(píng)估模型，主要是以經(jīng)驗(yàn)回歸或基于建筑物易損性的模型為主。例如，尹之潛以烈度、建筑物破壞率為參數(shù)分別建立了白天和夜間的受傷人數(shù)評(píng)估模型[9]；高惠瑛等、張潔等利用線(xiàn)性回歸方法分震級(jí)檔建立了關(guān)于房屋破壞面積、人口密度和發(fā)震時(shí)間的地震受傷人數(shù)評(píng)估模型[10-11]；陳洪富等根據(jù)2010年玉樹(shù)7.1級(jí)地震得到受傷率與烈度關(guān)系的模型[12]；任寧寧等利用粗糙集約簡(jiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)、建立最小二乘支持向量回歸機(jī)預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)死亡人數(shù)和重傷人數(shù)[13]；李媛媛等通過(guò)假設(shè)條件對(duì)HAZUS模型進(jìn)行簡(jiǎn)化，以汶川地震為案例對(duì)人員傷亡進(jìn)行了預(yù)測(cè)[1]；李夢(mèng)欣根據(jù)1995—2017年云南5.0級(jí)以上地震，通過(guò)SPSS進(jìn)行多元非線(xiàn)性回歸得到地震受傷人數(shù)關(guān)于烈度、人口密度、六度區(qū)以上面積的模型[2]；鄭山鎖等給出不同時(shí)段人員在室率和不同結(jié)構(gòu)破壞狀態(tài)下的傷亡率模型[14]。

當(dāng)前云南省地震應(yīng)急指揮技術(shù)系統(tǒng)采用的是施偉華關(guān)于烈度的死亡與受傷比矩陣[7,15]和尹之潛基于建筑物易損性的模型[9]來(lái)評(píng)估地震受傷人數(shù)。施偉華模型通過(guò)死亡人數(shù)和烈度間接評(píng)估受傷人數(shù)，尹之潛模型評(píng)估則需要詳細(xì)的建筑物數(shù)據(jù)。本文基于云南歷史地震人員受傷資料，分析地震中人員受傷影響因素，利用重分類(lèi)、層次分析法和GIS空間分析方法對(duì)云南地區(qū)地震人員受傷風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估分區(qū)，并通過(guò)最小二乘法擬合建立各分區(qū)的地震受傷人數(shù)評(píng)估模型，旨在探索一種快速、簡(jiǎn)單又較為準(zhǔn)確的地震受傷人數(shù)快速評(píng)估方法。

1 歷史震害數(shù)據(jù)

早期地震的記錄資料較少，云南地區(qū)自1992年開(kāi)始正式開(kāi)展地震災(zāi)害損失評(píng)估，積累的震例資料較為豐富[16]。本文收集了1900—2018年云南地區(qū)有人員傷亡記錄的地震資料共134次，其中1992年以前的震例資料包括震級(jí)、震中烈度、死亡人數(shù)、受傷人數(shù)信息；1992年以來(lái)的震例資料包括震級(jí)、震中烈度、死亡人數(shù)、受傷人數(shù)、受災(zāi)人口、各烈度區(qū)面積、經(jīng)濟(jì)損失和建筑物經(jīng)濟(jì)損失等信息。由表1可知，1900年以來(lái)有傷亡記錄的地震包括4.0～4.9級(jí)地震2次，5.0～5.9級(jí)地震85次，6.0～6.9級(jí)地震34次，7.0～7.9級(jí)地震12次，8.0級(jí)地震1次（汶川地震）。受傷人數(shù)方面，1900年以來(lái)造成受傷人數(shù)最多的1970年通海7.0級(jí)地震造成19 845人受傷，其次是1996年麗江7.0級(jí)地震造成17 057人受傷，近期人員受傷最多的是2014年魯?shù)?.5級(jí)地震造成3 143人受傷，總體上地震造成的受傷人數(shù)有降低的趨勢(shì)。排除雙震、震群或震中在云南省境外的特殊震例，本文選取了1900年以來(lái)110次有傷亡記錄的地震為研究樣本。文中涉及的人口密度和人均GDP數(shù)據(jù)來(lái)自云南省2018年統(tǒng)計(jì)年鑒。

2 地震災(zāi)害人員受傷主要影響因素

2.1 受傷人數(shù)與震級(jí)

地震震級(jí)是表征地震強(qiáng)弱的量度，震級(jí)越高地震釋放能量越大，由此引發(fā)的地震破壞力越強(qiáng)[17]。一般情況下，震級(jí)越大造成的受傷人數(shù)越多。剔除部分異常值后，根據(jù)不同震級(jí)受傷人數(shù)均值，按照0.5分級(jí)統(tǒng)計(jì)得到1900年以來(lái)云南地區(qū)不同震級(jí)檔受傷人數(shù)均值統(tǒng)計(jì)表（表2）。

對(duì)各個(gè)震級(jí)受傷人數(shù)的均值進(jìn)行回歸分析，由圖1可得到震級(jí)與受傷人數(shù)呈指數(shù)增長(zhǎng)關(guān)系。

2.2 受傷人數(shù)與烈度

地震烈度是指地震引起的地面震動(dòng)及其影響的強(qiáng)弱程度[18]，通常烈度越高，地震破壞性越強(qiáng)，造成的人員傷亡越嚴(yán)重。統(tǒng)計(jì)1900年以來(lái)云南地區(qū)不同極震區(qū)烈度的地震受傷人數(shù)（表3），可知極震區(qū)烈度越大地震受傷人數(shù)均值越大，但是相同烈度的地震造成的受傷人數(shù)離散性很大。

表 1 云南地區(qū)1900年以來(lái)有受傷記錄的地震統(tǒng)計(jì)

表 2 云南地區(qū)不同震級(jí)檔受傷人數(shù)均值統(tǒng)計(jì)表

圖 1 云南地區(qū)震級(jí)與地震受傷人數(shù)關(guān)系圖

表 3 不同極震區(qū)烈度地震受傷人數(shù)統(tǒng)計(jì)表

對(duì)各極震區(qū)烈度的受傷人數(shù)均值進(jìn)行回歸分析，由圖2可得極震區(qū)烈度與地震受傷人數(shù)呈指數(shù)增長(zhǎng)關(guān)系。

圖 2 云南地區(qū)極震區(qū)烈度與地震受傷人數(shù)關(guān)系圖

2.3 受傷人數(shù)與發(fā)震時(shí)間

一般情況，晚上地震比白天地震導(dǎo)致的傷亡大，因?yàn)橥砩先藗兌鄶?shù)在室內(nèi)休息，人員在室率較高，而且處于睡眠狀態(tài)的人行動(dòng)不敏捷，震后可能無(wú)法采取及時(shí)有效的保護(hù)和避震措施[19]。按照白天（08:00—20:00）和晚上（20:00—08:00）分類(lèi)[20]，選取震中在相同州市、極震區(qū)烈度相同的地震，對(duì)比分析其白天和夜間的受傷人數(shù)（表4）可知，極震區(qū)烈度為6度的地震，發(fā)生在夜間造成的受傷人數(shù)是白天的1.5～2.5倍，極震區(qū)烈度為7度的地震，發(fā)生在夜間造成的受傷人數(shù)是白天的1.1～3.8倍，極震區(qū)烈度為8度的地震，發(fā)生在夜間造成的受傷人數(shù)是白天的1.4～9.4倍。

2.4 受傷人數(shù)與人口密度

在地震強(qiáng)度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、地理環(huán)境等條件相同的情況下，災(zāi)區(qū)人口密度越高，人員傷亡越大。選取1992年以來(lái)具有受傷人數(shù)、受災(zāi)人口和災(zāi)區(qū)面積記錄，且震中在云南境內(nèi)的單次破壞性震例47個(gè)，人口密度由受災(zāi)人口和災(zāi)區(qū)面積來(lái)計(jì)算。然后，按照同一極震區(qū)烈度的震例樣本數(shù)的50%的原則，將同烈度的樣本分為低人口密度樣本和高人口密度樣本，分別對(duì)地震受傷人數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析（表5）。另外，由于1992年以來(lái)極震區(qū)烈度為9度的震例極少，不具統(tǒng)計(jì)意義，因此暫不做分析。結(jié)果表明，同一極震區(qū)烈度的地震，發(fā)生在人口高密度區(qū)的地震受傷累計(jì)人數(shù)和受傷人數(shù)均值都高于低人口密度區(qū)的地震受傷人數(shù)。

2.5 受傷人數(shù)與次生災(zāi)害

地震造成的傷亡包括建筑物毀壞造成的人員被砸等導(dǎo)致的直接傷亡，以及地震引發(fā)的崩塌、滑坡、泥石流、爆炸、火災(zāi)等次生災(zāi)害導(dǎo)致的間接傷亡[21]。云南山地面積占94%，山高谷深，地殼破碎，地震后容易誘發(fā)滑坡、滾石等地質(zhì)災(zāi)害加重地震傷亡數(shù)量。例如，2006年7月22日鹽津5.1級(jí)地震引發(fā)了大量的滾石、崩塌次生災(zāi)害造成了22人死亡，114人受傷，其受傷人數(shù)是同等級(jí)別地震造成的平均受傷人數(shù)的1.9倍；又如2012年9月7日彝良5.7、5.6級(jí)地震引發(fā)了大量的滾石、滑坡、崩塌導(dǎo)致81人死亡，832人受傷，相比同年6月寧蒗5.7級(jí)地震造成3人死亡，394人受傷，其受傷人數(shù)相差1倍。

2.6 受傷人數(shù)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平

地震當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展水平不僅直接反映了救災(zāi)物資儲(chǔ)備和供應(yīng)水平，而且間接反映了當(dāng)?shù)氐慕ㄖ|(zhì)量和防震應(yīng)急能力[22]。一般當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高地震災(zāi)害人員受傷風(fēng)險(xiǎn)越低。選取1992年以來(lái)極震區(qū)烈度為6度且震中在云南境內(nèi)的單次破壞性震例27次，按照不同發(fā)震年代統(tǒng)計(jì)震中區(qū)縣當(dāng)年人均GDP均值及地震受傷人數(shù)均值（表6），由表可見(jiàn)隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，人均GDP越高，地震受傷人數(shù)有減少的趨勢(shì)。

表 4 不同發(fā)震時(shí)間地震受傷人數(shù)對(duì)比表

表 5 1992年以來(lái)云南地震受傷人數(shù)與人口密度

表 6 1992年以來(lái)云南地震受傷人數(shù)與人均GDP（極震區(qū)烈度為6度）

3 云南地震災(zāi)害人員受傷風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

地震受傷人數(shù)的主要影響因素包括震級(jí)、烈度、發(fā)震時(shí)間、人口密度、次生災(zāi)害、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等，其中震級(jí)、烈度和發(fā)震時(shí)間屬于地震災(zāi)害事件影響因素，人口密度、次生災(zāi)害、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等屬于區(qū)域?yàn)?zāi)害背景影響因素。云南省土地面積較廣，各地區(qū)地理環(huán)境、人口和經(jīng)濟(jì)等具有一定的差異性，導(dǎo)致各地區(qū)的地震災(zāi)害人員受傷人數(shù)區(qū)域差異性較為突出。利用區(qū)域?yàn)?zāi)害背景影響因素對(duì)云南地區(qū)的地震災(zāi)害人員受傷風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行區(qū)化，將有助于提高地震災(zāi)害受傷人數(shù)評(píng)估的準(zhǔn)確性。本研究選取了數(shù)據(jù)比較容易獲取的人口密度、地均GDP（經(jīng)濟(jì)密度）、地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性作為區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)，其中人口密度、地均GDP基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來(lái)自2018年云南省統(tǒng)計(jì)年鑒和地震應(yīng)急基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)，地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性數(shù)據(jù)使用的是云南省國(guó)土資源廳編制的2018年云南地震災(zāi)害易發(fā)性分區(qū)圖[23]。再以縣為基本評(píng)價(jià)單元，運(yùn)用重分類(lèi)、層次分析法和GIS空間分析法對(duì)云南地區(qū)地震災(zāi)害人員受傷風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估。

3.1 評(píng)估指標(biāo)

人口密度：從圖3可知滇中昆明市城區(qū)和玉溪市部分地區(qū)、滇東曲靖市部分地區(qū)、滇東北昭通市部分地區(qū)以及大理州部分地區(qū)是人口高密度區(qū)，平均人口密度介于250～2 756人/km2之間；滇東和滇西部分地區(qū)是人口密度較高地區(qū)，包括昭通市、曲靖市、玉溪市、紅河州和文山一帶以及保山市和德宏州一帶，平均人口密度在90～250人/km2之間；滇西北迪慶州、麗江市、怒江州一帶和滇西南西雙版納州、普洱市一帶是人口低密度區(qū)，平均人口密度在9～90人/km2之間。

圖 3 云南省人口密度空間示意圖

從圖4可見(jiàn)，昆明市及其周邊地區(qū)、曲靖市、玉溪市和紅河州部分地區(qū)，還有部分城區(qū)的經(jīng)濟(jì)密度高，每平方公里GDP在500～33 217萬(wàn)元；滇西楚雄州、大理州、保山市一帶，滇東北昭通地區(qū)的經(jīng)濟(jì)密度較高，每平方公里GDP在200～500萬(wàn)元；滇西北迪慶州、麗江市、怒江州一帶、滇西南普洱市和西雙版納州一帶的經(jīng)濟(jì)密度最低，每平方公里GDP不到200萬(wàn)元。

圖 4 云南省GDP分布示意圖

圖 5 云南省地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性分區(qū)示意圖

地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性：由圖5可知滇西北“三江”流域高山峽谷區(qū)、滇南紅河流域哀牢山一帶、滇東北金沙江流域和小江斷裂沿線(xiàn)的山區(qū)地質(zhì)環(huán)境條件非常脆弱，屬于地質(zhì)災(zāi)害高易發(fā)區(qū)；滇中、滇西南等地區(qū)是地質(zhì)災(zāi)害中易發(fā)區(qū)；滇南西雙版納州和滇東南曲靖、文山一帶的丘陵地區(qū)是地質(zhì)災(zāi)害低易發(fā)區(qū)。

3.2 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

3.2.1 指標(biāo)重分類(lèi)

由于人口密度、經(jīng)濟(jì)密度和地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性3個(gè)指標(biāo)的單位不一致，不利于GIS空間分析。因此，以縣為評(píng)價(jià)單元對(duì)三級(jí)劃分后的指標(biāo)做重分類(lèi)。其中因?yàn)槿丝诿芏?、地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性與地震災(zāi)害人員受傷風(fēng)險(xiǎn)呈正相關(guān)，因此從低到高對(duì)指標(biāo)分別進(jìn)行評(píng)分賦值1、2、3。經(jīng)濟(jì)密度越高的地方其防震減災(zāi)能力越強(qiáng)，該指標(biāo)與地震災(zāi)害人員受傷風(fēng)險(xiǎn)呈負(fù)相關(guān)，因此從低到高對(duì)經(jīng)濟(jì)密度指標(biāo)分別進(jìn)行評(píng)分賦值 3、2、1。

3.2.2 利用層次分析法確定指標(biāo)權(quán)重

1）構(gòu)造判斷矩陣

首先請(qǐng)專(zhuān)家對(duì)3個(gè)指標(biāo)進(jìn)行重要性排序，根據(jù)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)，采取數(shù)字1～9標(biāo)度法（表7），構(gòu)造判斷矩陣（表 8）。

表 7 判斷矩陣標(biāo)度

表 8 地震災(zāi)害人員受傷風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)判斷矩陣

2）計(jì)算指標(biāo)權(quán)重值

采用方根法計(jì)算出判斷矩陣的最大特征根及其特征向量，即地震災(zāi)害人員受傷風(fēng)險(xiǎn)3個(gè)指標(biāo)的相對(duì)權(quán)重值。詳細(xì)計(jì)算步驟如下：

表 9 地震災(zāi)害人員受傷風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃評(píng)價(jià)指標(biāo)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)和權(quán)重值

3.3 評(píng)估結(jié)果

利用Arcgis以縣為計(jì)算基本單元，對(duì)3個(gè)指標(biāo)進(jìn)行空間加權(quán)疊加，即地震災(zāi)害人員受傷風(fēng)險(xiǎn)度=0.539 6×人口密度+0.297×經(jīng)濟(jì)密度+0.1634×地震災(zāi)害易發(fā)性，并按照自然間斷分類(lèi)法分級(jí)，將云南省地震災(zāi)害人員受傷風(fēng)險(xiǎn)度分為3級(jí)，得到云南省地震災(zāi)害人員受傷風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果（圖6）。

4 地震受傷人數(shù)評(píng)估模型

云南的地震災(zāi)害人員受傷人數(shù)具有區(qū)域差異，且主要取決于地震強(qiáng)度（震級(jí)或烈度）的大小，還與發(fā)震時(shí)間有關(guān)。本模型數(shù)據(jù)樣本使用的是1992年以來(lái)云南歷史地震，考慮震例發(fā)生地震時(shí)間跨度大，為減少經(jīng)濟(jì)發(fā)展、建筑物抗震性能改善等引起的指標(biāo)偏差，首先按照不同發(fā)震年代對(duì)受傷人數(shù)進(jìn)行預(yù)處理，即乘以一個(gè)發(fā)震年代修正系數(shù)（表10），再通過(guò)最小二乘法回歸擬合得到不同風(fēng)險(xiǎn)區(qū)受傷比關(guān)于極震區(qū)烈度和震級(jí)的評(píng)估模型，并用發(fā)震時(shí)間加權(quán)系數(shù)對(duì)模型進(jìn)行修正。

4.1 基于震級(jí)評(píng)估模型

各風(fēng)險(xiǎn)區(qū)地震受傷人數(shù)震級(jí)評(píng)估模型為：

1）高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)

4.2 基于烈度評(píng)估模型

各風(fēng)險(xiǎn)區(qū)地震受傷人數(shù)烈度評(píng)估模型為：

1）高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)

圖 6 云南省區(qū)縣地震災(zāi)害人員受傷風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估圖

表 10 1992年以來(lái)云南地震受傷人數(shù)發(fā)震年代修正系數(shù)

2）中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)

4.3 發(fā)震時(shí)間修正系數(shù)

表 11 云南不同地震人員受傷風(fēng)險(xiǎn)區(qū)發(fā)震時(shí)間修正系數(shù)

表 11 云南不同地震人員受傷風(fēng)險(xiǎn)區(qū)發(fā)震時(shí)間修正系數(shù)

時(shí)段 08:00—20:00（白天） 20:00—08:00（夜間）地震人員受傷高風(fēng)險(xiǎn)區(qū) 1.0 1.5地震人員受傷中風(fēng)險(xiǎn)區(qū) 1.0 1.2地震人員受傷低風(fēng)險(xiǎn)區(qū) 1.0 1.0

5 震例檢驗(yàn)

地震發(fā)生后，通過(guò)云南地區(qū)地震烈度評(píng)估模型[24]可以快速獲取極震區(qū)烈度和災(zāi)區(qū)人口數(shù)，然后利用基于震級(jí)或基于烈度的地震受傷人數(shù)評(píng)估模型可快速預(yù)測(cè)地震人員受傷人數(shù)。筆者選取2008年以來(lái)26次云南破壞性歷史地震，對(duì)受傷人數(shù)進(jìn)行再評(píng)估，并與實(shí)際受傷人數(shù)進(jìn)行對(duì)比（表12）。

由表12可得，基于震級(jí)和基于烈度的26個(gè)預(yù)測(cè)結(jié)果中均有18個(gè)預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際地震受傷人數(shù)是同一個(gè)數(shù)量級(jí)別，約占全部預(yù)測(cè)結(jié)果的69%，說(shuō)明兩種預(yù)測(cè)方法具有一定可靠性。但預(yù)測(cè)結(jié)果總體比實(shí)際受傷人數(shù)偏大，原因主要是隨著經(jīng)濟(jì)水平不斷發(fā)展，房屋抗震能力不斷提高及群眾防震減災(zāi)意識(shí)的提高等。同等震級(jí)或烈度的地震，其受傷人數(shù)相對(duì)在減少，而統(tǒng)計(jì)擬合的樣本是1992年以來(lái)的歷史地震，其發(fā)震年份跨度大，所以造成了擬合預(yù)測(cè)的受傷人數(shù)偏大些。另外，地震災(zāi)害受傷人數(shù)受諸多因素的影響，造成同強(qiáng)度的地震受傷人數(shù)差異較大，且分區(qū)統(tǒng)計(jì)擬合的樣本數(shù)較少，特別是大地震和特大地震樣本很少，所以導(dǎo)致擬合預(yù)測(cè)結(jié)果產(chǎn)生了偏差。

表 12 評(píng)估模型預(yù)測(cè)地震受傷人數(shù)與實(shí)際受傷人數(shù)對(duì)比

6 結(jié)論

通過(guò)對(duì)云南歷史震害數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，定量分析了地震受傷人數(shù)主要影響因素，利用層次分析法和GIS空間分析方法評(píng)估云南地震災(zāi)害人員受傷風(fēng)險(xiǎn)，采用最小二乘法擬合構(gòu)建了基于震級(jí)和基于烈度的地震受傷人數(shù)評(píng)估模型，并通過(guò)震例檢驗(yàn)了該評(píng)估模型的可靠性。研究結(jié)果表明：

1）地震災(zāi)害人員受傷主要影響因素包括震級(jí)、烈度、發(fā)震時(shí)間、人口密度和次生災(zāi)害。地震受傷人數(shù)與震級(jí)、烈度呈指數(shù)增長(zhǎng)關(guān)系，同等條件下一般發(fā)生在夜間的地震相比白天造成的受傷人數(shù)偏多，人口越集中人員受傷概率會(huì)偏高，地震引發(fā)的滑坡、崩塌、泥石流等次生災(zāi)害會(huì)加重人員受傷情況。

2）選取人口密度、地均DGP、地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性作為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)，可將云南地區(qū)劃分為地震災(zāi)害人員受傷高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)、中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)、低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)3個(gè)分區(qū)?；诓煌L(fēng)險(xiǎn)區(qū)建立受傷人數(shù)評(píng)估模型符合云南地震災(zāi)害特點(diǎn)，有助于提高模型準(zhǔn)確性。

3）利用震級(jí)或烈度作為評(píng)估參數(shù)，發(fā)震時(shí)間作為修正系數(shù)，建立的評(píng)估模型相比易損性模型具有數(shù)據(jù)好獲取、可操作性好、速度快等特點(diǎn)。

4）考慮評(píng)估速度及可操作性，只選取了幾個(gè)震后便于獲取的地震受傷人數(shù)主要影響因素，可能對(duì)地震受傷人數(shù)影響因素分析得不夠全面，加之分區(qū)分析的歷史震害樣本少，導(dǎo)致回歸模型的評(píng)估結(jié)果與實(shí)際受傷人數(shù)有一定偏差。

5）基于歷史震害數(shù)據(jù)的地震受傷人數(shù)經(jīng)驗(yàn)評(píng)估模型可用于震后信息匱乏的1～2 h內(nèi)對(duì)地震可能造成的受傷人數(shù)做一個(gè)粗略的評(píng)估。在以后的研究中可嘗試?yán)靡苿?dòng)基站退服、人口熱力圖等大數(shù)據(jù)進(jìn)行地震受傷人數(shù)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)評(píng)估，或是基于更細(xì)致準(zhǔn)確的建筑物基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)、更廣泛及時(shí)的信息獲取上報(bào)渠道來(lái)進(jìn)行更精準(zhǔn)的評(píng)估。