基于历史灾情数理统计的灾害快速评估模型构建研究
2021年11期
科技创新与应用
Technology Innovation and Application
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研究视界
基于历史灾情数理统计的灾害快速评估模型构建研究
斯琴塔娜，孟祥龙，高宏巍，邱凤萍
（黑龙江依兰地震台，黑龙江哈尔滨150000）
引言
地震，是最具有威胁性的自然灾害之一，其无法准确预测性和突发性，对人民安全以及经济等造成的损失是巨大的。地震勘探始于19世纪中叶，至今取得了很多突破性成果。据不完全统计，地震灾害造成的人员死亡数量占据各大灾害造成人员死亡数量的50豫以上，所以说，在地震勘探领域，除了地震监测和地震预测，对于震后死亡人数的快速评估方面的研究已经刻不容缓。
在我国已积累和记录了很多震后灾害的资料，并且详尽记录了震后的地震三要素，死亡人数，经济损失，影响范围等等。建立震后快速评估死亡人数模型，满足震后快速评估损失程度的需要，第一时间进行速报以及给接下来的应急预案提供数据支持，给政府部门提交一份直观的快速评估死亡人数的报告作为辅助决策文件。地震发生已经是一场毁灭性的打击，作为地震部门更应该在震后黑箱期，不仅做到宏观定位地震准确位置，也应该以最快的速度对于震后灾害做出评估，并且提升对精度的要求，为震后救援以及善后工作提供强有力的辅助。
综上所述，本文研究根据现有可收集到的历史地震数据，可以直接获取震区信息，比如：地震时刻、震级、震源深度、发生地区、人口伤亡、建筑物损坏程度、地震区域历史地震等。为满足震后快速评估死亡人数程度，可以第一时间进行速报以及给救援部队提供较为准确的建议，人口伤亡以及建筑物损坏程度成了必不可少的关注因素。本文研究的内容基于历史地震中可获得的人口死亡
数量，将可获取的数据（包括地震灾害区人口密度、历史地震发生情况、建筑物结构等）进行统计。此项目研究根据历史地震所能获得的数据信息进行数理统计分析，为未来发生地震能快速且相对误差较小的进行死亡人数快速评估。
1地震造成人员死亡的因素1.1致死因素
（1）发震时刻：地震发震时刻直接影响震后死亡人数。前提是主要研究人口密度较为聚集的城市地
震，不同时刻发生地震，对其造成的灾害是大为不同的。比如说：比较痛心的1972年7月28日7.8级唐山大地震，发震时刻在凌晨三点四十二分，24万余人员死亡；同样辽宁海城7.3级地震，发震时刻在19时36分，死亡人数1328人。这两次地震的震后死亡人数相差悬殊原因虽有很多，但是发震时刻的不同造成的灾害程度不同，同样不可否认。
（2）震中位置及建筑物结构。震中位置直接影响震后死亡人数。地震发生位置不同，人口密度、建筑物结构等都有较大差异性。比如：地震发生在人烟稀少的荒凉地带与发生在城市所造成的震后损失必然大有差异；地震发生在南北方的差异也不能忽略，北方的天气严寒，其建筑物结构和建筑物所用材料必然考虑抗寒因素，所以建筑
物材料造成的差异性直接影响震后死亡人数。
（3）震级。震级的不同必然直接影响震后死亡人数。（4）人口密度：正如震中位置不同，直接影响人口密
摘要：文章研究内容以对历史地震数据进行数理统计，构建评估震后死亡人数模型，快速对震后死亡人数进行快速评
估，在黑箱期内较为准确的预估出死亡人数，作为政府应急决策的提供参考。
关键词：数理统计；历史地震统计；快速评估伤亡人数中图分类号:P315.9
文献标志码:A
文章编号:2095-2945(2021)11-0068-03
Abstract :The research objective of this paper is to make mathematical statistics on the historical earthquake data,construct a model to evaluate the death toll after the earthquake,quickly evaluate the death toll after the earthquake,and estimate the death toll more accurately in the black box period,so as to provide a reference for the government's emergency
decision-making.
Keywords :mathematical statistics;historical earthquake statistics;rapid assessment of the number of casualties
作者简介：斯琴塔娜（1994-），女，本科，助理工程师，地震监测，
研究方向：地震监测预报。68--
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度的差异性，所造成的灾害也是不同程度的。
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，也有一些间接致死因素。比如说：当地人口对于地震知识的宣教程度不同，间接影响百姓在遭遇突发性地震时的处理方式是否妥当；个人心理素质也是间接影响结果的因素之一，当突发性灾难发生时，像类似于由于心理素质较弱选择错误逃生方式导致死亡的案例也是存在的。
2历史灾情数理统计模型基于震后灾情数理统计的快速评估死亡人数这种评估方法，首先，汇总东北三省近十年的地震以及震后灾情报告，提取发震时刻（具体到分秒），发震位置，烈度，震源深度，死亡人数等这几种重要因素，形成震例表。震区盲估人口伤亡及损失通过筛选可用历史地震数据形成震例库。
3震后死亡人数快速评估模型构建
3.1发震时刻、震级模型构建
根据城市内人口密度流动情况，将发震时刻分为以下四种，目的是全覆盖地震发生时刻。震级这一因素，根据历史发生地震的规模统计，汇总了M4级以上地震。
（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出现死亡人数震级临界值图1发震时刻与死亡人数对应图
通过东北三省近十年震例，可以大概得出一个经验型结果：
（1）5级以下地震基本不导致人员死亡。
生活在树上作文（2）6级以上地震开始出现人员死亡，并随着震级的增大，死亡人数呈指数量增加。
3.2震后死亡人数评估理论模型
若出现6M 以上地震，通过对现有经验模型的研究的基础上，以及东北三省震后快速评估死亡人数的考虑因素，提出以下人员伤亡估算公式：就业推荐表 自我鉴定
DE=f t ×f ρ×DR ×M
注：DE ：地区震后人员死亡数估值；f t ：地震发震时间修正系数；
f ρ：人口密度修正系数；
M ：地区总人口数；DR ：人口死亡率。
绶怎么读3.2.1人口死亡率（DR ）人口死亡率经验模型：
log 10DR=9.0·RB 0.1-10.07*图3房屋倒塌率与人员死亡率指数图将房屋倒塌率分为三种程度：一般，中等，严重（1）倒塌0-30%一般（2）倒塌30-60%
中等本科一批省控
（3）倒塌60-100%严重
发震时刻
死亡人数
工作日上班    1 工作日下班 2069 休息日白天 0 休息日黑天
0 震级 死亡人数
4级-5级 0 5级-6级    1 6级-7级 28 7级以上
2041
图2震级与死亡人数对应图
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通过震中位置距离有人员生活区域的公里数，大致判断地震影响范围，粗略估算房屋倒塌率等级。
3.2.2地震发震时间修正系数
在震级为6级以上，烈度为6度区以上时，夜晚发生地震的人员死亡率与发生在晚间的死亡率之比分别为0.06，0.13，0.25，0.43，0.74，0.98，因此，以白天的死亡人数
为基准，修正夜晚系数。
3.2.3人口密度修正系数参考值来源于2016年人口普查年鉴全省各区县人数。
另有变动 打一字
4地震死亡人数快速评估实例计算4.1内蒙包头西
内蒙古包头西地震。发震时刻：1996年5月3日03：
32：46。震中位置：北纬40.75°东经109.72。震源深度：21
公里。震级：M6.3。
根据构建模型，信息如下：（1）发震时间修正系数：4；（2）人口密度修正系数：1.0；（3）总人数M ：168万；
（4）RD ：倒塌房屋数中等0.0008%-0.003%。结果：
模型估计：53-160人；实际：26人。
4.2黑龙江省双鸭山市友谊县
黑龙江双鸭山友谊县，发震时刻：2010年3月10日
18：54：00。震中位置：黑龙江省双鸭山市友谊县，北纬46°7′，东经131°7′。震源深度：7公里。震级：M4.2。
根据构建模型，信息如下：（1）发震时间修正系数：17；（2）人口密度修正系数：0.8；（3）总人数M ：10万；
（4）RD ：倒塌房屋数中等0%-0.0008%。结果：
模型估计：0-8人；实际：0人。5结论
根据实例计算，虽仍然存在误差，但是基本能保证数量级的误差性较小。最终成果为各项因素所形成的二维表与经验模型相结合，较为直观的快速产出震后死亡人口预评估，为地震应急做出快速反应。
6展望
震后死亡人口快速评估模型是由真实发生的数据作为理论基础，结合经验模型，根据各地实际情况修正系数，配合现有地震灾害评估软件进行全方位考量。若此模型在经过长期验证与动态修正的情况下，误差在允许的范围内都具有时效性与操作性。参考文献院
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图4房屋倒塌
程度
图5时间修正系数表
图6人口密度修正
表
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