Assessment of Earthquake Disaster Risk in Gansu Province Wenkai Chen 1, Huijuan Pei 2, Congwang Xi 1, Yanping Sun 1, Wen Li 1 1 Lanzhou Institute of S

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福辈俞
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1 Assessment of Earthquake Disaster Risk in Gansu Province Wenkai Chen, Huijuan Pei, Congwang Xi, Yanping Sun, Wen Li Lanzhou Institute of Seismology, China Earthquake Administration, Lanzhou , China Lanzhou Library of Chinese Academy of Sciences, Lanzhou , China 甘肃省地震灾害风险评估陈文凯裴惠娟习聪望孙艳萍李雯中国地震局兰州地震研究所, 兰州 , 中国中国科学院兰州文献情报中心, 兰州 , 中国 Abstract This paper established the earthquake disaster risk assessment index system for Gansu Province firstly, determined weights of index factor, and then calculated the earthquake disaster risk, exposure, vulnerability and disaster prevention and mitigation capacity based on GIS software platform, finally mapped the earthquake disaster risk of Gansu Province. The results show that: () In macroscopic view, the occurring frequency of earthquake disasters in Gansu was relatively high. The high risk region of earthquake disaster mainly concentrated in three areas of Liangzhou District of Wuwei - Gulang, Tianshui - Dingxi, Longnan - Gnana and presented high spatial agglomeration. () Highest risk, higher risk, medium risk, lower risk and lowest risk areas accounted for 4.65% (0.3 thousands), 6.67% (7.8 thousands kilometers),.3% (9.3 thousands kilometers) and 6.4% (5.4 thousands kilometers) of total area, respectively. Keywords: Gansu Province; Earthquake Disaster; Risk Assessment 摘要本文建立甘肃省地震灾害风险评估指标体系, 采用层次分析方法确定指标因子权重, 在 GIS 软件平台下对甘肃省地震灾害危险性暴露性脆弱性和防灾减灾能力进行计算, 得到了甘肃省地震灾害风险评估图研究结果表明 : 甘肃省地震灾害风险程度整体较高, 在空间上地震灾害高风险区主要分布在 3 个区域 ( 武威市凉州区 - 古浪县天水 - 定西陇南 - 甘南 ) 且呈现片状分布, 呈现较高的空间集聚形态 ; 全省高风险区域面积为.03 万 Km, 占全省面积的百分比为 4.65%; 较高风险区域的面积为 7.8 万 Km, 占全省面积的 6.67%; 中等和较低风险区域相差不大, 面积分别为 9.3 万 Km 和.54 万 Km, 面积百分比为.3%,6.4%; 低风险区域面积为 3.60 万 Km, 占全省总面积的 3.4% 关键词 : 甘肃省 ; 地震灾害 ; 风险评估. 引言地震灾害是对人类威胁最大的自然灾害之一, 全球每年有超过 00 万次的地震发生, 这相当于大约每分钟两次地震 [] 据历史资料统计, 甘肃省是我国地震活动频繁的少数几个省份之一, 地震活动水平位居我国前列, 历史上发生过多次破坏性地震, 这些地震导致甘肃省遭受严重的人员伤亡和经济损失 [] 甘肃省主要分布有祁连山地震带天水地震带阿尔金地震带等, 历史上的多次破坏性地震也集中在这些断裂带上, 如 90 年海原 8.5 级地震 97 年古浪 8.0 级地震 93 年昌马 7.6 级地震 954 年山丹 7.5 级地震等近几年甘肃省及周边地震 (008 年汶川 8.0 级地震 03 年岷县漳县 6.6 级地震 05 年门源 6.4 级地震 ) 发生频率明显提高, 且随着地区经济的快速发展, 地震灾害对我省社会经济的影响会越来 Atlantis Press, RA039.indd 343 9/09/6 0:56 AM

2 Risk Analysis and Crisis Response in Big Data Era (RAC-6) 越大 [] 地震灾害风险是指未来地震损失的不确定性, 通度, 合理安排各地的工程建设和产业分工, 从防灾减灾角度确定各地未来最合理的城市发展方向 [3], 从而最大程度上减轻地震灾害导致的损失地震灾害风险研究开展较早, 在 0 世纪 50 年代初前苏联戈尔克夫采用烈度最大值风险评估方法编制了全苏地震区域划分图, 将历史上已发生地震中烈度最大的视为该区将来地震发生的烈度, 但这样往往把重现期比较长的大地震作为依据, 从而高估了危险性 [4] 概率风险分析方法在地震灾害风险分析中被广泛应用 [5-9] 我国地震灾害风险研究目前有许多学者作了非常有意义的探讨 [9-6], 既有从中国大尺度上研究地震灾害风险 [3,,5], 也有从我国部分区域研究地震灾害风险 [3-4] 但是对于地震多发区域如甘肃省地震灾害风险研究较少, 目前无公开发表的论文本文通过建立甘肃省地震灾害风险评估指标体系, 研究未来甘肃省地震灾害风险, 以期得到我省未来地震灾害损失的空间分布, 对高风险区域进行针对性的预防, 从而降低地震灾害对我省人民生命和财产安全的威胁. 数据来源与处理综合风险评估的各个指标数据的准确性直接影响风险评估的结果精度在本文中基于 ArcGIS 软件平台采用统一的投影方式 ( 高斯克吕格 ) 与坐标系统 ( 西安 980) 对各个指标进行了空间化处理其中地形数据来源为 Aster DEM 数据 ( 日本 ASTER 卫星 ), 人口数据为甘肃省人口和计划生育委员会提供的甘肃省乡镇统计数据 ( 统计数据截止日期为 03 年月 ), 经济医疗卫生财政收入储蓄数据来源于 04 年甘肃省统计年鉴 ( 数据为 03 年数据 ), 过对未来地震风险的研究, 确定区域未来地震灾害高风险区, 可以有效提高防震减灾投入的局部资金密耕地植被覆盖度地貌类型来源于中科院资源科学数据中心, 地震烈度数据采用 05 年中国地震局发布的第五代地震动峰值加速度区划图 3. 地震灾害风险评估 3.. 地震灾害风险评估方法区域灾害风险评估是对某一区域内出现灾害损失及其概率大小的评估 ( 风险是某一事件发生的概率和其后果的组合 ), 评估结果是具体的灾情指标损失值及出现的概率地震灾害风险评估一般采用的模型为 : 地震灾害风险度 = 危险性 + 暴露性 + 脆弱性 + 防灾减灾能力 () 地震灾害危险性主要指未来地震发生的可能性和发生地震的强度, 一般通过地震部门确定的地震综合烈度区划图得到 ; 暴露性是指区域承载体如人口经济为主要关注对象, 人口密度越高, 其暴露性指标越高 ; 环境脆弱性方面人类活动越强, 植被覆盖度越低, 其脆弱性越高 ; 防灾减灾能力与当地经济人民生活水平息息相关, 当地经济和人民生活水平越高, 居住的建筑物质量也越高, 其防灾减灾能力越高本文根据自然灾害风险评估理论, 从灾害发生的危险性承载体的暴露性和脆弱性以及社会的防灾减灾能力 4 个方面分别选取评估因子, 构建甘肃省地震灾害风险评估指标体系评估指标权重的确定采用层次分析方法 (analytic hierarchy process,ahp), 根据各个指标的相对重要性, 从因子层开始, 采用两两比较的方法建立判断矩阵, 采用方根方法求出各指标因子的权重并归一, 通过一致性检验后得到因子层对准则层的权重集 ( 如表所示 ) [7] 表. 甘肃省地震灾害综合风险评估指标体系目标层准则层指标层因子层地震灾害综合风险危险性 (0.478) 暴露性 (0.49) 脆弱性 (0.44) 防灾减灾能力 (0.9) 烈度 (0.79) 烈度 (0.79) 地形 (0.) 坡度 (0.) 活动断裂 (0.9) 地震环境 (0.87) 地层岩性 (0.058) 人口 (0.8) 人口密度 (0.8) 经济 (0.067) 单位面积 GDP(0.067) 人口与耕地 (0.083) 土地利用中耕地面积 (0.083) 生态环境 (0.06) 植被覆盖度 (0.06) 医救能力 (0.056) 千人拥有卫生技术人员 (0.056) 自救能力 (0.09) 人均储蓄存款 (0.09) 财力支持能力 (0.044) 人均地方财政收入 (0.044) RA039.indd 344 9/09/6 0:56 AM

Risk Analysis and Crisis Response in Big Data Era (RAC-6) 根据建立的地震灾害综合风险评估指标体系, 根据每个指标的特点选取不同的分级标准, 得到甘肃省地震灾害风险评估的个分级图, 分为 -5 级然后根据模糊数学方法对各指标因子进行空间运算, 得到甘肃省地震灾害危险性暴露性脆弱性和防灾减灾能力图 (

3 Risk Analysis and Crisis Response in Big Data Era (RAC-6) 根据建立的地震灾害综合风险评估指标体系, 根据每个指标的特点选取不同的分级标准, 得到甘肃省地震灾害风险评估的个分级图, 分为 -5 级然后根据模糊数学方法对各指标因子进行空间运算, 得到甘肃省地震灾害危险性暴露性脆弱性和防灾减灾能力图 ( 其中防震减灾能力与地震灾害风险成反比关系 ), 计算得到的这四个方面的数据, 最后根据地震灾害风险评估模型得到地震灾害综合风险评估图人烟稀少, 人口密度多在人 /Km 以下 3.. 结果与分析 ⑴ 地震灾害危险性根据本文计算得到甘肃省地震灾害中高危险性区域主要有 4 个 ( 如图所示 ), 分别为酒泉市阿克塞县 - 肃北县一带武威市古浪县天水市一带和陇南市 - 舟曲县一带, 其余高危险区零散分布于张掖市民乐县和白银市周边 ; 高危险区面积为 4.03 万 Km, 占全省总面积的 9.% 较高危险性的区域面积为 4.66 万 Km, 占全省面积的百分比为 0.67% 较高危险性区域分布在河西沿祁连山一带和甘东南地区较低和低危险区主要分布在庆阳市平凉市兰州市民勤县张掖市和酒泉市瓜州县肃北县 ( 北面的飞地 ), 面积为 4.8 万 Km, 百分比为 55.38% 图. 甘肃省地震灾害暴露性分布图 ⑶ 地震灾害脆弱性地震灾害脆弱性表示主要的承载体人类活动程度和地理环境承载力本文以人类活动 ( 土地利用中的耕地面积百分比 ) 和地理环境 ( 植被覆盖度 ) 计算地震灾害脆弱性 ( 如图 3 所示 ), 结果表明 : 较高和高脆弱性地区面积为 9.38 万 Km, 面积百分比为.49 %, 主要分布在临夏州兰州市天水市定西市平凉市和武威市, 其他地区零星分布中低脆弱性区域占绝大多数, 面积为 34.9 万 Km, 百分比为 78.5%, 与人口分布大致相同, 主要分布在人口稀少的酒泉市张掖市武威市民勤县甘南州等地图. 甘肃省地震灾害危险性分布图 ⑵ 地震灾害暴露性地震灾害暴露性主要由承载体人口和经济决定的, 通过计算得到甘肃省地震灾害暴露性空间分布特征 ( 如图所示 ) 暴露性较高和高的区域面积为.95 万 Km, 占全省总面积的 4.47%, 说明甘肃省主要的人口和经济分布在 4.47% 的面积上, 人口和经济高度积聚, 从图中也可以看出主要分布在市州政府驻地及其周边地区, 空间上呈现片状分布, 但面积都非常小, 印证了甘肃省经济落后的事实低和较低暴露性区域面积为万 Km, 面积百分比为 8.40%, 主要分布在河西走廊的戈壁滩和沙漠甘南州, 这些地区图 3. 甘肃省地震灾害脆弱性分布图 ⑷ 地震灾害防灾减灾能力甘肃省经济发展落后, 人均 GDP 几乎每年都是全国倒数第一, 从本文计算结果 ( 如图 4 所示 ), 可知其防灾减灾能力整体水平较弱, 中低防灾减灾能力区域面积为 7.5 万 Km, 面积百分比为 6.40% 高防灾减灾能力的区域面积为 3.7 万 Km, 仅占全省总面积的 7.8%, 主要分布在兰州市辖区天水市辖区和庆阳市, 这个计算结果有些偏大, 因为防灾减灾能力收集数据最小行政单元为区县, 计算结果的最小单元也为区县实际中区县面积中多数地区为农村 RA039.indd 345 9/09/6 0:56 AM

4 Risk Analysis and Crisis Response in Big Data Era (RAC-6) 地区 ( 经济医疗卫生和人民收入 ) 低于城镇区域, 高防灾减灾水平的区域实际面积小于本文计算结果图 4. 甘肃省地震灾害防灾减灾能力分布图 ⑸ 地震灾害综合风险根据地震灾害风险评估模型计算, 得到甘肃省地震灾害风险评估结果如图 5 所示从图中可知甘肃省地震灾害高风险区域在空间上主要分布在 3 个区域 : 武威市及其邻近区域天水 - 定西陇南 - 甘南, 其他地区则零星分布高风险区域面积为.03 万 Km, 面积百分比为 4.65% 较高风险区域的面积为 7.8 万 Km, 占全省面积的 6.67%, 中等和较低风险区域相差不大, 面积分别为 9.3 万 Km 和.54 Km, 面积百分比为.3%,6.4% 低风险区域面积为 3.60 万 Km, 占全省总面积的 3.4% 为天水市平凉市临夏州陇南市, 其中天水市 40.% 的区域处于较高地震灾害风险程度 ; 中等地震灾害风险面积比超过 30% 的市州有 6 个, 分别为白银市平凉市临夏州兰州市定西市张掖市, 其中白银市 47.9% 的区域处于地震灾害中等风险风 [] 险评估结果与甘肃省历史地震灾害相比有较好的一致性, 一定程度上说明本文评估结果较为可靠表甘肃省市州地震灾害综合风险评估等级面积百分比地震灾害风险评估等级市州高较高中等较低 (%) (%) (%) (%) 低 (%) 庆阳市酒泉市嘉峪关市张掖市白银市金昌市平凉市兰州市甘南州定西市临夏州武威市陇南市天水市结论图 5. 甘肃省地震灾害风险图对地震灾害综合风险评估结果分市州进行统计, 结果如表所示从表中可以看出甘肃省 4 个市州中地震灾害高风险的面积百分比最高的是天水市, 面积百分比为 8.56%, 其次为陇南市武威市临夏州定西市甘南州 4 个市州高风险区域涉及 3 个市州, 庆阳市没有地震灾害高风险和较高风险区域分布, 因此庆阳市地震灾害风险水平较低 ; 甘肃省较高地震灾害风险面积比超过 30% 的市州有 4 个, 分别本文建立了甘肃省地震灾害风险评估指标体系, 采用层次分析方法确定指标因子权重, 在 GIS 软件平台下对甘肃省地震灾害危险性暴露性脆弱性和防灾减灾能力进行计算, 并在此基础上得到了甘肃省地震灾害风险评估图研究结果表明 : 甘肃省地震灾害风险程度整体较高, 甘肃省高风险区域面积为.03 万 Km, 面积百分比为 4.65%; 较高风险区域的面积为 7.8 万 Km, 占全省面积的 6.67%, 中等和较低风险区域相差不大, 面积分别为 9.3 万 Km 和.54 万 Km, 面积百分比为.3%,6.4%; 低风险区域面积为 3.60 万 Km, 占全省总面积的 3.4% 在空间上主要分布在 3 个区域 ( 武威市凉州区 - 古浪县天水 - 定西陇南 - 甘南 ) 且呈现片状分布, 呈现较高的空间集聚形态, 与省内主要活断层分布一致, 这三个区域分布的活动断裂分别为 : 马雅雪山断裂带秦岭北缘断裂东昆仑断裂带阿尔金断裂带和疏勒南山断裂区域的地震灾害风险程度较高按照 RA039.indd 346 9/09/6 0:56 AM

5 Risk Analysis and Crisis Response in Big Data Era (RAC-6) 市州划分, 地震灾害风险程度最高的市州为天水市陇南市武威市临夏州定西市甘南州 ; 风险程度较高的市州为天水市平凉市临夏州陇南市这些市州在社会经济规划中应参考 05 年中国地震局发布的第五代地震动峰值加速度区划图做好防震减灾工作, 如根据第五代地震动峰值加速度区划图中当地烈度值对建筑物进行合适的抗震标准设计, 避免破坏性地震发生时因建筑物破坏发生人员伤亡和经济损失在活动断裂分布的地方因采取避让的方式建造重大工程项目, 从而减少社会经济损失 Acknowledgements This study was supported by the Fundamental Research Funds in Institute of Earthquake Science China Earthquake Administration(05IESLZ06),Science and Technology Support Program of Gansu (504FKCA065),West Light Foundation of The Chinese Academy of Sciences. 致谢本研究得到了中国地震局地震预测研究所基本科研业务专项 (05IESLZ06) 甘肃省科技支撑计划 (504FKCA065) 和中国科学院西部之光博士项目的资助参考文献 [] L Dong,J Shan.A comprehensive review of earthquake-induced building damage detection with remote sensing techniques.isprs Journal of Photogrammetry and Remote Sensing.03,84: [] 裴惠娟, 周中红, 孙艳萍等. 甘肃省地震灾害时空分布特征研究. 自然灾害学报,05,4(3): [3] 聂高众, 高建国, 马宗晋等. 中国未来 0-5 年地震灾害的风险评估. 自然灾害学报,00, ():68-73 [4] 国家地震局. 中国地震烈度区划图概论. 北京 : 地震出版社,996 [5] Yamaguchi A. Bayesian methodology for generic seismic fragility evaluation of components in NPPS. Transactions of the eleventh SMIRT international Conf.99, M:97-0 [6] Ali M A. Utilizing fuzzy logic for the seismic assessment of Bridge Piers. //Balkema A A. Proc. of the eleventh European Cbnjerence on Earthquake Engineering. Paris, France, Rotterdam-Brooldield, 998:-9 [7] Fischer T. An integrated model for earthquake risk assessment of buildings. Engineering Structure, 00, 4: [8] Alexandru Carausu and Adrian Vtdpe. Updating fuzzy models for seismic risk assessment. Transaction of the sixteen SMIRT international Conf.,00: [9] 姚清林, 黄崇福. 地震灾害风险因素和风险评估指标的模糊算法. 自然灾害学报,00,():5-58 [0] 刘伟庆, 徐敬海, 邓民宪. 震害影响因子的多级模糊综合评判研究. 地震工程与工程振动. 003,3():3-7 [] 张俊香. 新一代自然灾害风险区划原理与方法研究以地震灾害为例. 北京 : 北京师范大学,005 [] 聂承静, 杨林生, 李海蓉. 中国地震灾害宏观人口脆弱性评估. 地理科学进展,0,3(3): [3] 刘毅, 吴绍洪, 徐中春, 戴尔阜. 自然灾害风险评估与分级方法论探研以山西省地震灾害风险为例. 地理研究, 0, 30(): [4] 苏桂武, 朱林, 马宗晋, 等. 京津唐地区地震灾害区域宏观脆弱性变化的初步研究 : 空间变化. 地震地质, 007,9():5-33. [5] 徐伟, 王静爱, 史培军等. 中国城市地震灾害危险度评价. 自然灾害学报,004,3():9-5 [6] 高庆华, 聂高众, 张业成等. 论地震风险. 北京 : 气象出版社,0:-38 [7] Y.Y. Tian, C. Xu, J J. Chen. Regional risk assessment of earthquake-triggered landslides. Journal of Risk Analysis and Crisis Response, 05, 5(4): RA039.indd 347 9/09/6 0:56 AM

% GIS / / Fig. 1 Characteristics of flood disaster variation in suburbs of Shang

% GIS / / Fig. 1 Characteristics of flood disaster variation in suburbs of Shang 20 6 2011 12 JOURNAL OF NATURAL DISASTERS Vol. 20 No. 6 Dec. 2011 1004-4574 2011 06-0094 - 05 200062 1949-1990 1949 1977 0. 8 0. 03345 0. 01243 30 100 P426. 616 A Risk analysis of flood disaster in Shanghai