基于歷史災情數理統計的災害快速評估模型構建研究

斯琴塔娜，孟祥龍，高宏巍，邱鳳萍

（黑龍江依蘭地震臺，黑龍江 哈爾濱 150000）

引言

地震，是最具有威脅性的自然災害之一，其無法準確預測性和突發性，對人民安全以及經濟等造成的損失是巨大的。地震勘探始于19 世紀中葉，至今取得了很多突破性成果。據不完全統計，地震災害造成的人員死亡數量占據各大災害造成人員死亡數量的50%以上，所以說，在地震勘探領域，除了地震監測和地震預測，對于震后死亡人數的快速評估方面的研究已經刻不容緩。

在我國已積累和記錄了很多震后災害的資料，并且詳盡記錄了震后的地震三要素，死亡人數，經濟損失，影響范圍等等。建立震后快速評估死亡人數模型，滿足震后快速評估損失程度的需要，第一時間進行速報以及給接下來的應急預案提供數據支持，給政府部門提交一份直觀的快速評估死亡人數的報告作為輔助決策文件。地震發生已經是一場毀滅性的打擊，作為地震部門更應該在震后黑箱期，不僅做到宏觀定位地震準確位置，也應該以最快的速度對于震后災害做出評估，并且提升對精度的要求，為震后救援以及善后工作提供強有力的輔助。

綜上所述，本文研究根據現有可收集到的歷史地震數據，可以直接獲取震區信息，比如：地震時刻、震級、震源深度、發生地區、人口傷亡、建筑物損壞程度、地震區域歷史地震等。為滿足震后快速評估死亡人數程度，可以第一時間進行速報以及給救援部隊提供較為準確的建議，人口傷亡以及建筑物損壞程度成了必不可少的關注因素。本文研究的內容基于歷史地震中可獲得的人口死亡數量，將可獲取的數據（包括地震災害區人口密度、歷史地震發生情況、建筑物結構等）進行統計。此項目研究根據歷史地震所能獲得的數據信息進行數理統計分析，為未來發生地震能快速且相對誤差較小的進行死亡人數快速評估。

1 地震造成人員死亡的因素

1.1 致死因素

（1）發震時刻：地震發震時刻直接影響震后死亡人數。前提是主要研究人口密度較為聚集的城市地震，不同時刻發生地震，對其造成的災害是大為不同的。比如說：比較痛心的1972 年7 月28 日7.8 級唐山大地震，發震時刻在凌晨三點四十二分，24 萬余人員死亡；同樣遼寧海城7.3 級地震，發震時刻在19 時36 分，死亡人數1328人。這兩次地震的震后死亡人數相差懸殊原因雖有很多，但是發震時刻的不同造成的災害程度不同，同樣不可否認。

（2）震中位置及建筑物結構。震中位置直接影響震后死亡人數。地震發生位置不同，人口密度、建筑物結構等都有較大差異性。比如：地震發生在人煙稀少的荒涼地帶與發生在城市所造成的震后損失必然大有差異；地震發生在南北方的差異也不能忽略，北方的天氣嚴寒，其建筑物結構和建筑物所用材料必然考慮抗寒因素，所以建筑物材料造成的差異性直接影響震后死亡人數。

（3）震級。震級的不同必然直接影響震后死亡人數。

（4）人口密度：正如震中位置不同，直接影響人口密度的差異性，所造成的災害也是不同程度的。

1.2 其他因素

地震造成的人口死亡因素有很多。除了直接致死因素，也有一些間接致死因素。比如說：當地人口對于地震知識的宣教程度不同，間接影響百姓在遭遇突發性地震時的處理方式是否妥當；個人心理素質也是間接影響結果的因素之一，當突發性災難發生時，像類似于由于心理素質較弱選擇錯誤逃生方式導致死亡的案例也是存在的。

2 歷史災情數理統計模型

基于震后災情數理統計的快速評估死亡人數這種評估方法，首先，匯總東北三省近十年的地震以及震后災情報告，提取發震時刻（具體到分秒），發震位置，烈度，震源深度，死亡人數等這幾種重要因素，形成震例表。震區盲估人口傷亡及損失通過篩選可用歷史地震數據形成震例庫。

3 震后死亡人數快速評估模型構建

3.1 發震時刻、震級模型構建

根據城市內人口密度流動情況，將發震時刻分為以下四種，目的是全覆蓋地震發生時刻。震級這一因素，根據歷史發生地震的規模統計，匯總了M4 級以上地震。

（1）工作日上班。（2）工作日下班。（3）休息日白天。（4）休息日晚上。

表1 出現死亡人數震級臨界值

圖1 發震時刻與死亡人數對應圖

圖2 震級與死亡人數對應圖

通過東北三省近十年震例，可以大概得出一個經驗型結果：

（1）5 級以下地震基本不導致人員死亡。

（2）6 級以上地震開始出現人員死亡，并隨著震級的增大，死亡人數呈指數量增加。

3.2 震后死亡人數評估理論模型

若出現6M 以上地震，通過對現有經驗模型的研究的基礎上，以及東北三省震后快速評估死亡人數的考慮因素，提出以下人員傷亡估算公式：

DE=ft×f籽×DR×M

注：DE：地區震后人員死亡數估值；

ft：地震發震時間修正系數；

f籽：人口密度修正系數；

M：地區總人口數；

DR：人口死亡率。

3.2.1 人口死亡率（DR）

人口死亡率經驗模型：

log10DR=9.0·RB0.1-10.07*

圖3 房屋倒塌率與人員死亡率指數圖

將房屋倒塌率分為三種程度：一般，中等，嚴重

（1）倒塌0-30% 一般

（2）倒塌30-60% 中等

（3）倒塌60-100% 嚴重

圖4 房屋倒塌程度

通過震中位置距離有人員生活區域的公里數，大致判斷地震影響范圍，粗略估算房屋倒塌率等級。

3.2.2 地震發震時間修正系數

在震級為6 級以上，烈度為6 度區以上時，夜晚發生地震的人員死亡率與發生在晚間的死亡率之比分別為0.06，0.13，0.25，0.43，0.74，0.98，因此，以白天的死亡人數為基準，修正夜晚系數。

3.2.3 人口密度修正系數

參考值來源于2016 年人口普查年鑒全省各區縣人數。

4 地震死亡人數快速評估實例計算

4.1 內蒙包頭西

內蒙古包頭西地震。發震時刻：1996 年5 月3 日03：32：46。震中位置：北緯 40.75° 東經 109.72。震源深度：21公里。震級：M6.3。

根據構建模型，信息如下：

（1）發震時間修正系數：4；

（2）人口密度修正系數：1.0；

（3）總人數 M：168 萬；

（4）RD：倒塌房屋數中等0.0008%-0.003%。

結果：

模型估計：53-160 人；

實際：26 人。

4.2 黑龍江省雙鴨山市友誼縣

黑龍江雙鴨山友誼縣，發震時刻：2010 年3 月10 日18：54：00。震中位置：黑龍江省雙鴨山市友誼縣，北緯46°7′ ，東經 131°7′。震源深度：7 公里。震級：M4.2。

根據構建模型，信息如下：

（1）發震時間修正系數：17；

（2）人口密度修正系數：0.8；

（3）總人數 M：10 萬；

（4）RD：倒塌房屋數中等0%-0.0008%。

結果：

模型估計：0-8 人；

實際：0 人。

5 結論

根據實例計算，雖仍然存在誤差，但是基本能保證數量級的誤差性較小。最終成果為各項因素所形成的二維表與經驗模型相結合，較為直觀的快速產出震后死亡人口預評估，為地震應急做出快速反應。

6 展望

震后死亡人口快速評估模型是由真實發生的數據作為理論基礎，結合經驗模型，根據各地實際情況修正系數，配合現有地震災害評估軟件進行全方位考量。若此模型在經過長期驗證與動態修正的情況下，誤差在允許的范圍內都具有時效性與操作性。

圖5 時間修正系數表

圖6 人口密度修正表