袁海紅　高曉路　戚　偉

1)寧波大學(xué)城市科學(xué)系、寧波　315211　2)中國科學(xué)院區(qū)域可持續(xù)發(fā)展分析與模擬重點實驗室，中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所、北京　100101　3)中國科學(xué)院大學(xué)、北京　100049

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城市地震風(fēng)險精細化評估
——以北京海淀區(qū)為例

袁海紅1，2，3)高曉路2)*戚偉2，3)

1)寧波大學(xué)城市科學(xué)系、寧波3152112)中國科學(xué)院區(qū)域可持續(xù)發(fā)展分析與模擬重點實驗室，中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所、北京1001013)中國科學(xué)院大學(xué)、北京100049

地震風(fēng)險評估需充分考慮到地震風(fēng)險的時空差異、選擇合理的時空間尺度進行研究、才能給政府防災(zāi)減災(zāi)規(guī)劃、政策的落實和應(yīng)急救援等提供具有可操作性、切實有效的信息。為此、基于辨識城市地震風(fēng)險時空格局差異以及抗震救災(zāi)組織2個方面的綜合考慮、本研究選擇在500m×500m格網(wǎng)尺度上進行晝夜2個不同時段的地震風(fēng)險評估研究、建立了晝夜人口分布與土地利用的對應(yīng)關(guān)系、以及建筑物損毀與人員傷亡之間的關(guān)系、提出了晝夜地震風(fēng)險精細化評估的方法。 并以北京市海淀區(qū)為例、在500m×500m格網(wǎng)尺度上進行了地震風(fēng)險的模擬評估、估算了海淀區(qū)總體及格網(wǎng)在相應(yīng)的地震烈度下可能的建筑物損毀面積、房屋損失以及人員傷亡數(shù)。結(jié)果表明、海淀區(qū)年期望建筑物損毀總面積為18.5萬 m2、房屋總損失為3.25億元(不包括屋內(nèi)財產(chǎn))、白天死亡總?cè)藬?shù)3,158人、受傷總?cè)藬?shù)12,071人、夜晚死亡總?cè)藬?shù)2,037人、受傷總?cè)藬?shù)7,790人；空間上、建筑物損毀面積和房屋損失比較大的地區(qū)集中在南部城市中心區(qū)和東部產(chǎn)業(yè)園區(qū)、白天和夜晚傷亡人數(shù)自東南向西北呈現(xiàn)出顯著的 “城市核心區(qū)—城市邊緣區(qū)—城市影響區(qū)—鄉(xiāng)村腹地”的衰減模式、白天傷亡人口有幾個顯著的高值區(qū)、夜晚傷亡人口則分布相對分散。文中的分析結(jié)果識別了晝夜精細化尺度地震風(fēng)險的高值區(qū)域、為進一步確定防震減災(zāi)、震后應(yīng)急救援以及各種救災(zāi)物資分配的重點地區(qū)提供了決策依據(jù)。

精細化尺度地震風(fēng)險評估建筑物損毀損失人員傷亡海淀區(qū)

0　引言

中國地震危險性大、地震烈度Ⅶ度以上的區(qū)域占全國總面積的40%以上、有一半以上的大中城市、包括許多特大城市、如北京等處于地震烈度Ⅶ度以上地區(qū)(徐偉等、2004)。 快速城市化時期、大城市功能復(fù)合性強、結(jié)構(gòu)高度復(fù)雜、系統(tǒng)安全系數(shù)下降、需要精細化的風(fēng)險評估和空間管控。 減輕地震災(zāi)害需要進行災(zāi)前地震災(zāi)害風(fēng)險評估和災(zāi)后快速震害預(yù)測。一個優(yōu)秀的地震風(fēng)險評估模型、一方面能對地震災(zāi)害造成的損失提供科學(xué)的分析及評估預(yù)測、另一方面能對承災(zāi)體風(fēng)險的空間格局和區(qū)域分異規(guī)律做出正確的評價(吳凡等、2012)、準確計算地震損失和傷亡人數(shù)、并辨識出地震損失大和傷亡人數(shù)多的重點地區(qū)、是震前建筑物抗震設(shè)防加固和幫助政府制定具有針對性的防災(zāi)減災(zāi)規(guī)劃和應(yīng)急對策的重要依據(jù)、也是震后政府快速救援和有效配置救災(zāi)資源的重要指導(dǎo)、從而將地震造成的損失盡可能降低。

建筑物地震風(fēng)險評估的核心是建筑物易損性評估。若干年來建筑物易損性的研究方法主要分為經(jīng)驗法、解析/力學(xué)方法等7類(周奎、2011)。 能力頻譜法(吳凡、2012)等工程力學(xué)方法雖然精確性高、但需要單體建筑物詳盡的結(jié)構(gòu)特性參數(shù)、現(xiàn)場調(diào)查工作量很大、計算復(fù)雜且耗時、不適用于大面積的震害或地震風(fēng)險評估。基于震害資料調(diào)查統(tǒng)計的易損性評估方法、如震害矩陣(尹之潛、1995、2004；胡少卿、2010)、易損性曲線(Sabetta、1998；溫增平、1999；方偉華等、2011)快速簡捷、適用于大規(guī)模的群體建筑震害估計、但準確度較工程力學(xué)方法低。 隨著易損性分析的不斷深入以及震害資料的不斷分類整理、震害矩陣、易損性曲線得到了不斷修正、例如胡少卿等(2010)根據(jù)大樣本震害預(yù)測數(shù)據(jù)、給出了不同易損性影響因素分類下的易損性矩陣。此外、國內(nèi)學(xué)者也提出了一些能夠較為便捷地進行群體震害預(yù)測(陳健云、2009；馬東輝、2014)和單體震害預(yù)測(孫得璋、2008)的方法。大多震害矩陣和易損性曲線是某類型建筑的平均震害指數(shù)、在具體到單體建筑物時需用震害影響因子來進行修正(張風(fēng)華、2004；孫得璋、2008)。

震害統(tǒng)計資料表明、建筑物發(fā)生倒塌或嚴重破壞是造成人員傷亡的主要原因、國內(nèi)外地震人員傷亡評估方法主要包括不考慮建筑物易損性、破壞程度/破壞率和考慮易損性、破壞程度/破壞率的方法、馬玉宏等(2000)對人員傷亡的計算方法進行了系統(tǒng)的總結(jié)和評價、指出不考慮建筑物易損性、破壞程度/破壞率的方法多是基于多個實際的震例統(tǒng)計回歸、考慮幾個主要影響因素與人員死亡率之間的統(tǒng)計關(guān)系、傷亡估計結(jié)果通常有較大的偏差；陳洪富(2012)綜合評估了各種方法的準確性后、推薦使用尹之潛(1995)、馬玉宏等(2000)等提出的方法。以往的研究中、不考慮建筑物易損性、破壞程度/破壞率的方法使用較多、而考慮建筑物破壞與人員傷亡之間關(guān)系的研究較少(楊杰、2011)?？臻g尺度上、以往的研究基本都是較大尺度的震害或地震風(fēng)險評估(王曉青等、2009；徐國棟等、2011)、但城市或地區(qū)的精細化震害或地震風(fēng)險評估研究很少、主要原因是缺乏在精細化尺度進行地震風(fēng)險評估的科學(xué)方法、另外也存在數(shù)據(jù)獲取方面的一些困難、例如、人口數(shù)據(jù)一般在行政區(qū)級尺度進行統(tǒng)計、建筑物數(shù)據(jù)不易獲取、一些地下基礎(chǔ)設(shè)施的數(shù)據(jù)有保密要求等。另一方面、已有研究中絕大多數(shù)是震后震害預(yù)測、只有少數(shù)區(qū)域做過大尺度的地震風(fēng)險評估(方偉華等、2011)。 震害預(yù)測對于快速把握地震災(zāi)情等非常重要、災(zāi)前地震風(fēng)險評估對于防震減災(zāi)、震后應(yīng)急救援等也必不可少?？傮w而言、縣域或者城市大尺度的震害預(yù)測及地震風(fēng)險評估有利于從宏觀上認識區(qū)域震害和地震風(fēng)險狀況、卻不能反映建筑物破壞或傷亡人員的細化空間分布、難以為城市的防震減災(zāi)、抗震改造、震后應(yīng)急救援、資源調(diào)配等提供有效信息。 因此震前風(fēng)險評估、包括對建筑物破壞程度及其導(dǎo)致的人員傷亡的空間分布進行精細化的科學(xué)評估具有重要意義。

1　地震風(fēng)險評估的尺度和方法

建筑物地震風(fēng)險評估目前有確定性法和概率法2種(Lantadaetal.、2010)。前者視建筑物的破壞和地震的發(fā)生為確定性事件、按地震強度預(yù)測建筑物破壞和損失、給出的結(jié)果不含時間概念; 概率法按某一確定時期預(yù)測建筑物的破壞和損失、給出的結(jié)果含有時間概念。本文使用概率法。地震風(fēng)險評估是利用某一地區(qū)的地震危險性、承災(zāi)體易損性的評價結(jié)果、對該地區(qū)承災(zāi)體在一定年限內(nèi)可能遭受的地震損失進行評估(方偉華等、2011)。地震風(fēng)險評估的關(guān)鍵步驟就是確定承災(zāi)體數(shù)量、空間分布以及承災(zāi)體易損性。 因此、本文研究的重點就是在合理的時空尺度上估算建筑物損毀與人口分布、建立精細化尺度的地震風(fēng)險評估模型、據(jù)此估算建筑物可能遭受的損失和人口傷亡。

1.1合理尺度的選擇

基本評估單元的大小直接決定了評估結(jié)果的空間精度；縣域或市域尺度過大、就會忽略城鄉(xiāng)之間以及城市內(nèi)部的差異。 袁海紅等(2014)對北京市海淀區(qū)經(jīng)濟脆弱性的研究表明、鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道尺度、甚至居委會尺度仍不能反應(yīng)城市內(nèi)部差異、難以為政府防災(zāi)減災(zāi)和應(yīng)急管理的落實提供有效依據(jù)。

街區(qū)是由城市道路劃分的建筑地塊、是城市功能、管理、環(huán)境和居民生活的基本單元。 街區(qū)的分析結(jié)果對災(zāi)害應(yīng)急救援具有重要意義、但街區(qū)大小不一；以北京市海淀區(qū)為例、街區(qū)從8739m2到1,188.39萬m2不等、面積相差很大、要在地震損失總量上具有可比性、最好選擇面積大小基本相同的評價單元、格網(wǎng)能較好地滿足這一要求。如何確定合理的格網(wǎng)大?。咳绻窬W(wǎng)過小、會出現(xiàn)1個格網(wǎng)內(nèi)都是開敞空間導(dǎo)致風(fēng)險損失估計為0或因?qū)儆?個建筑物而導(dǎo)致風(fēng)險損失估計過大的情況、這種極值點在城市和地區(qū)的整體評價中會構(gòu)成較大的噪聲。如果格網(wǎng)太大則影響評估精度。 考慮到應(yīng)急管理、格網(wǎng)大小應(yīng)盡量與街區(qū)大小保持相近。 一般北京城市建成區(qū)的道路間隔主要分布在200～600m之間、這也決定了街區(qū)范圍。 綜合考慮評估精度、絕大部分街區(qū)大小以及常用的格網(wǎng)大小、本文選擇500m×500m的格網(wǎng)進行地震風(fēng)險評估。在ArcGIS的環(huán)境中、生成500m×500m的格網(wǎng)、共計1,876個、作為本研究的基本評價單元。

1.2白天和夜間的人口分布分析

城市人口時空的行為軌跡具有相似性：在工作日白天會產(chǎn)生通勤、通學(xué)等多樣化行為、在夜晚主要以居家行為為主；在休息日或者節(jié)假日、晝夜均以居家行為為主。人們的各種行為與各類城市功能區(qū)的聯(lián)系、可以通過城市土地利用的類型反映出來。因此、對人口分布格局的分析一定要考慮時間、空間和土地利用3個方面的因素。基于以上原理、本文確定如下研究方法：

首先、尋找 “人口-晝夜-土地利用”的匹配關(guān)系、按照行為特征對人口類型進行劃分、構(gòu)建 “人口-晝夜”關(guān)系模型、分別估算區(qū)域白天、夜晚的總?cè)丝?、并按照人口類型與土地利用類型的匹配關(guān)系、分別對白天、夜晚構(gòu)建人口類型和土地利用類型的關(guān)系模型。第2步、將人口空間化到單位格網(wǎng)上、以格網(wǎng)作為基本評價單元、能克服土地利用斑塊大小不一、有些過于粗糙的問題。第3步、將人口數(shù)據(jù)、土地利用空間數(shù)據(jù)、建筑物空間數(shù)據(jù)、格網(wǎng)數(shù)據(jù)之間通過尺度轉(zhuǎn)換和空間拓撲計算實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)融合。

1.2.1“人口-晝夜”關(guān)系模型

城市人口有大量的輸入和流出、內(nèi)部區(qū)間人流通勤更活躍。 按照人們?nèi)粘；顒拥目臻g位移規(guī)律、本文將人口分為居家人口、鐘擺人口、隨機人口3種類型：1)居家人口、主要包括老人、嬰兒、失業(yè)人口等、這類人群的晝夜活動都是在居住地；2)鐘擺人口、是指有規(guī)律地往返于工作地(或?qū)W校等)和居住地之間的人口、包括通勤的從業(yè)人口、通學(xué)的學(xué)生等、這類人白天在工作地或者學(xué)校、夜晚則在居住地；3)隨機人口(Random Population)、是指隨機地在空間上出現(xiàn)的人、例如白天的門診和住院人口、旅游休閑人口、購物消費人口、夜晚住院人口、外來住宿人口等。

因此、對任意局域可以建立以下模型：

PD=H+L+E+RD=H+W+S+RD

(1)

PN=H+L+O+RN=PR+RN

(2)

式(1)、(2)中、PD、PN分別表示白天人口數(shù)和夜晚人口數(shù)、H表示居家人口數(shù)、L、O、E分別表示本地鐘擺人口、外出鐘擺人口、外來鐘擺人口、RD、RN分別表示白天隨機人口、夜晚隨機人口、W、S、PR分別表示局域內(nèi)的從業(yè)人口、學(xué)生、常住人口。對于城市內(nèi)部的1個次級行政區(qū)或者其他局域單元、人口數(shù)量、結(jié)構(gòu)在晝夜這2個時間以及空間上存在很大差異。

1.2.2“人口-晝夜-土地利用”的關(guān)系模型

由于土地利用類型的差異、城市單元可以分為不同的空間塊體、對于每類土地利用類型都服從如下的求和模型：

(3)

(4)

式(3)、(4)中、PD、PN、H、W、S、PR、RD、RN的含義與式(1)、(2)相同、i表示第i類土地利用類型。 式(3)、(4)表示不同土地利用類型上各類人口之和分別等于白天、夜晚的總?cè)丝?。為了辨識城市土地利用的晝夜結(jié)構(gòu)、本研究結(jié)合《城市用地分類與規(guī)劃建設(shè)用地標準》(GB50137-2011)對全國第2次土地調(diào)查中的部分用地進行細化和歸并、最終將土地利用類型歸并為14種類型(表1)：I1至I3 為3類產(chǎn)業(yè)的通勤用地；I4至I7為通學(xué)用地；I9至I11為居住類用地；I12至I13為隨機人口高頻率出現(xiàn)的用地；I14為無人區(qū)。根據(jù)人們的空間活動、分別提取白天和夜晚各類用地上的居家人口(老人、嬰兒、失業(yè)人口等)、從業(yè)人口、學(xué)生、常住人口、隨機人口(病人、外來住宿人口、游客等)、按照式(3)、(4)求得其組合形式、如表1 所示。

表1　“人口-晝夜-土地利用”關(guān)系匹配表

Table1　The relationship among urban population、time(daytime or nighttime)and types of land-use

土地利用類型(Ⅰ)時間尺度 白天(D) 夜晚(N)I1耕地、園地PD1第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人口PN1無I2工礦倉儲用地PD2制造業(yè)、采礦業(yè)、倉儲業(yè)從業(yè)人口PN2無I3商服用地、公共管理與公共服務(wù)用地PD3第二、三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人口-制造業(yè)、采礦業(yè)、倉儲業(yè)從業(yè)人口-高校教職工-醫(yī)院福利院從業(yè)人口-旅游業(yè)從業(yè)人口-住宿業(yè)從業(yè)人口PN3無I4科教用地(幼兒園)PD4幼兒園學(xué)生+幼教職工PN4無I5科教用地(小學(xué))PD5小學(xué)生+小學(xué)教職工PN5無I6科教用地(中學(xué)、中職)PD6中學(xué)中職學(xué)生+中學(xué)中職教職工PN6無I7科教用地(高校科教區(qū))PD7高校學(xué)生+高校教師PN7無I8城鎮(zhèn)住宅用地PD8城鎮(zhèn)老人+城鎮(zhèn)嬰兒+城鎮(zhèn)失業(yè)人口PN8城鎮(zhèn)常住人口-高校學(xué)生-醫(yī)院住院人口I9農(nóng)村宅基地PD9農(nóng)村老人+農(nóng)村嬰兒+農(nóng)村失業(yè)人口PN9農(nóng)村常住人口I10科教用地(高校住宿區(qū))PD10無PN10高校學(xué)生I11住宿用地PD11住宿業(yè)從業(yè)人口PN11住宿人口I12醫(yī)衛(wèi)慈善用地PD12醫(yī)護人員+門診病人+住院病人PN12住院病人I13風(fēng)景名勝用地PD13旅游業(yè)從業(yè)人口+游客PN13無I14其他用地PD14無PN14無

注I3不含公園與綠地、醫(yī)衛(wèi)慈善用地、風(fēng)景名勝設(shè)施用地、科教用地中的教育用地、餐飲住宿用地中的住宿用地；I8包含科教用地中的高校家屬區(qū)；I13包含風(fēng)景名勝內(nèi)的設(shè)施用地和林地。

1.2.3基于差異化面積權(quán)重的城市人口空間化模型

該模型將表1 中的各類人口細化到單元一致的格網(wǎng)中、實現(xiàn)人口數(shù)據(jù)的尺度收縮。本文在已有研究的基礎(chǔ)上、對 “面積權(quán)重內(nèi)插法”的 “面積”進一步修正完善、采用差異化的面積權(quán)重、基本模型如下：

(5)

1.3地震風(fēng)險評估

根據(jù)方偉華等(2011)、年期望地震風(fēng)險用每年可能遭受的住房經(jīng)濟損失以及人員傷亡數(shù)來度量、住房總經(jīng)濟損失的計算公式為

(6)

式(6)中、R為區(qū)域每年可能遭受的住房總經(jīng)濟損失；k為格網(wǎng)編號；P為住房類型、不同研究中考慮的建筑物結(jié)構(gòu)類型有所差異、根據(jù)海淀區(qū)建筑物數(shù)據(jù)、本文選擇了尹之潛(2004)、方偉華等(2011)使用的分類方法、按抗震性能分為A類(鋼筋混凝土結(jié)構(gòu))、B類(磚混結(jié)構(gòu))、C類(磚木結(jié)構(gòu))和D類(生土結(jié)構(gòu)和塊石干砌結(jié)構(gòu))；Cp為p類房屋的單位造價(表2)；Ap為格網(wǎng)內(nèi)p類房屋的面積；I為設(shè)計基本設(shè)防烈度、I-1、I、I+1分別為小震、中震、大震對應(yīng)的3個烈度等級；Yj為烈度等級j的重現(xiàn)期、可根據(jù)50a大震(I+1)、中震(I)、小震(I-1)的超越概率進行計算*烈度與地震峰值加速度的轉(zhuǎn)換關(guān)系參考了方偉華等(2011)提供的資料數(shù)據(jù)。；Lpj為烈度等級j下p類住房的損失率、計算公式為

(7)

式(7)中、ds為房屋破壞等級(ds=1、2、3、4、5分別為基本完好、輕微破壞、中等破壞、嚴重破壞和毀壞)；LR(ds)為房屋發(fā)生ds級破壞時的損失比；P[ds|j]是各類建筑的震害矩陣、是j級烈度下破壞程度為ds的比例、本文采用尹之潛等(2004)提出的華北地區(qū)各類型房屋的震害矩陣；β為修正因子；本文根據(jù)各棟建筑物的建設(shè)年代、層數(shù)、用途這些震害影響因子*由于本研究中單棟建筑物的屬性數(shù)據(jù)有限、有些抗震能力影響因子、如場地類型等暫無法獲取、綜合考慮已有相關(guān)研究中各震害影響因子的重要程度及數(shù)據(jù)可得性、本文選擇了以上幾個要素。來修正平均震害矩陣得到單體建筑的震害指數(shù)。 孫得璋(2008)比較詳細地分析了不同區(qū)域各震害影響因子對不同類型建筑抗震性能的影響、并進行了應(yīng)用及驗證。 本文中的修正因子沿用他提出的震害影響因子系數(shù)、計算了每棟建筑物的損毀面積、并統(tǒng)計到格網(wǎng)尺度以及區(qū)域尺度。

不同建筑物類型在不同破壞程度下有相應(yīng)的損失比、研究區(qū)絕大部分建筑物類型是鋼筋混凝土和砌體房屋、因此采用《地震現(xiàn)場工作第 4部分：災(zāi)害直接損失評估》(GB/T18208. 4-2011)中鋼筋混凝土和砌體房屋的損失比。

表2　不同房屋類型的單位造價成本

Table2　Construction cost for different building types per m2

房屋類型A類B類C類D類單位造價/元·m-2220016001000600

注資料來源：方偉華等、2011。

表3　房屋不同破壞程度損失比的平均值

Table3　The mean loss ratio corresponding to different damage levels of buildings

建筑物的破壞程度基本完好輕微破壞中等破壞嚴重破壞完全破壞損失比平均值0.030.130.310.730.91

人員傷亡的計算公式為

(8)

式(8)中、R1為區(qū)域每年可能的(晝夜)人員傷亡總數(shù)、C為格網(wǎng)內(nèi)(晝夜)總?cè)丝?、除Lkj外其余字母的含義與式(6)相同；Lkj為格網(wǎng)k內(nèi)烈度等級j下的人員傷亡率、計算公式*本文參考了多個學(xué)者的評價、選擇考慮易損性參數(shù)、破壞率的評價方法、主要參照尹之潛(1995)提出的方法、結(jié)合本文計算的晝夜人口分布數(shù)據(jù)、加以修改變成了上述表達式。為

(9)

表4　不同房屋破壞狀態(tài)下的人員傷亡率

Table4　The injury and death rates corresponding to different damage levels of buildings

房屋破壞狀態(tài)死亡率受傷率基本完好00輕微破壞01/10000中等破壞1/1000001/1000嚴重破壞1/10001/200毀壞1/301/8

2　海淀區(qū)地震風(fēng)險評估

2.1研究區(qū)域、數(shù)據(jù)來源及處理

2012年、北京市常住人口為2,114.8萬人、GDP 19,500.6億元、城市功能核心區(qū)以及擴展區(qū)都處于地震烈度Ⅶ度以上(圖1)。 本文選擇北京市海淀區(qū)作為實例、進行了2010年地震風(fēng)險損失評估。 海淀區(qū)地處北京市中心城區(qū)和遠郊生態(tài)涵養(yǎng)區(qū)之間、是城市功能拓展區(qū)、也是高校和高新產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)。全區(qū)土地面積430.8km2、六普總?cè)丝?28.1萬、城鎮(zhèn)化率達97.8%、鄉(xiāng)村人口分布在西北山區(qū)和農(nóng)區(qū)。

本文使用的數(shù)據(jù)包括海淀區(qū)1︰500第2次全國土地調(diào)查土地利用數(shù)據(jù)；1︰2,000的建筑物矢量數(shù)據(jù)(2011年)、包含每棟建筑物的結(jié)構(gòu)類型、建造時間、層數(shù)、總面積等屬性、通過與土地利用的疊加分析得到建筑物的用途；1︰10,000的醫(yī)院和學(xué)校矢量數(shù)據(jù)(2010)；常住人口數(shù)據(jù)來源于《海淀區(qū)第6次全國人口普查主要數(shù)據(jù)公報》及《北京市2010年第6次全國人口普查主要數(shù)據(jù)資料》。計算 2010年從業(yè)人口時，假設(shè)2008年限額以上企業(yè)從業(yè)人口與當(dāng)年經(jīng)濟普查中全區(qū)從業(yè)人口的比值與2010年的對應(yīng)比值相等、最后根據(jù)2010年限額以上企業(yè)從業(yè)人口求得全區(qū)從業(yè)人口。 采用的學(xué)校、醫(yī)院、旅游業(yè)等相關(guān)人口數(shù)據(jù)來自《北京海淀統(tǒng)計年鑒2011》；部分數(shù)據(jù)來自《北京統(tǒng)計年鑒2011》、《北京區(qū)域統(tǒng)計年鑒2011》。

本文采用格網(wǎng)內(nèi)該棟建筑的占地面積占此棟建筑(在多個格網(wǎng)內(nèi))總占地面積的比例作為格網(wǎng)內(nèi)該棟建筑物損毀的面積占此棟建筑(在多個格網(wǎng)內(nèi))總損毀面積的比例、而每棟建筑物的總損毀面積可以預(yù)先求得、據(jù)此來計算格網(wǎng)內(nèi)被分割建筑物的損毀面積。

2.2海淀區(qū)建筑物地震風(fēng)險評估

海淀區(qū)建筑主要是鋼筋混凝土結(jié)構(gòu)和磚混結(jié)構(gòu)、其中鋼筋混凝土結(jié)構(gòu)所占比例為43.9%(含鋼+砼結(jié)構(gòu)3.77%和鋼結(jié)構(gòu)0.08%)、磚混結(jié)構(gòu)(混合結(jié)構(gòu))所占比例為49.53%、磚木結(jié)構(gòu)占4.9%、其他結(jié)構(gòu)占1.66%(圖2、圖中陰影部分為山區(qū))。

圖1　北京地震動峰值加速度分區(qū)圖Fig. 1　Peak ground acceleration zoning map of Beijing.

圖2　海淀區(qū)建筑物類型分布Fig. 2　Spatial distribution of different building types in Haidian district.

圖3　格網(wǎng)建筑物損毀面積(單位：m2)Fig. 3　Floor area of buildings destroyed(unit: m2).

表5　不同等級建筑物地震損毀/損失統(tǒng)計

Table5　The floor area of building destroyed and economic loss at different risk levels

風(fēng)險等級建筑物損毀/m2房屋損失/萬元低17197.24(73.5%)2088.65(70.54%)中70684.39(16.79%)6984.38(12.91%)高82344.69(8.96%)12969.95(11.22%)很高14892.21(0.76%)10451.51(5.33%)

注括弧中為對應(yīng)格網(wǎng)的面積占海淀區(qū)總面積的比例。

根據(jù)式(6)、(7)計算了海淀區(qū)在不同烈度下建筑物發(fā)生地震造成的總損毀面積及房屋損失。 其中、海淀區(qū)建筑物損毀總面積為18.5萬 m2、房屋總損失為3.25億元(不包括屋內(nèi)財產(chǎn))。本文把各建筑物的損毀面積及房屋損失統(tǒng)計到格網(wǎng)尺度、并進行分級展示、單項指標的分級需根據(jù)數(shù)據(jù)的分布特征選擇適宜的分級方法(黃會平等、2007)。 依據(jù)數(shù)據(jù)分布情況、本文選擇自然裂點法、將損毀面積和損失按自然裂點法分為4個等級：低、中、高、很高(圖3、4)。 表5 對建筑物不同等級損毀的面積、損失及相應(yīng)格網(wǎng)面積所占比例進行了統(tǒng)計、處于低等級、中等級、高等級、很高等級水平格網(wǎng)內(nèi)的建筑物損毀總面積分別為1.72萬m2、7.07萬m2、8.23萬 m2、1.49萬m2；處于高等級、很高等級水平格網(wǎng)面積占海淀區(qū)總面積的比例為9.72%。處于低等級、中等級、高等級、很高等級水平格網(wǎng)內(nèi)的房屋總損失分別為2,088.65萬元、6,984.38萬元、12,969.95萬元、10,451.51萬元、由于鋼筋混凝土和磚混結(jié)構(gòu)所占的比例較大、兩者造價相差較大、所以各等級損失格網(wǎng)的面積比與建筑損毀面積比有所差異、損失較高的格網(wǎng)占總面積的16.55%。

如圖3 和圖4 所示、總體而言、建筑物損毀面積和房屋損失比較大的是南部城市生活服務(wù)區(qū)和東部高科技園區(qū)、原因是這些地區(qū)建筑物比較密集。從街道看、房屋損毀面積與房屋損失較大的格網(wǎng)集中分布的街道基本一致、主要集中在海淀、中關(guān)村、北太平莊、北下關(guān)、甘家口、紫竹院、花園路街道。 上地、西三旗等街道存在格網(wǎng)損失極大值。

圖4　格網(wǎng)房屋損失(單位：萬元)Fig. 4　Housing loss(unit: ten thousand Yuan).

2.3海淀區(qū)地震人員傷亡風(fēng)險評估

根據(jù)式(8)、(9)、本文計算了海淀區(qū)總體及格網(wǎng)在不同烈度下的地震人員傷亡數(shù)。 從總量上看、白天可能死亡3,158人、受傷12,071人；夜晚可能死亡人數(shù)2,037人、受傷7,790人、夜晚死亡人數(shù)比白天少、主要是因為北京住宅的抗震能力較好。如表6 所示、海淀區(qū)近94%的格網(wǎng)內(nèi)白天和黑夜死亡人數(shù)<5人；1.28%的格網(wǎng)內(nèi)白天死亡人數(shù)較大、超過10人。 格網(wǎng)內(nèi)黑夜死亡人數(shù)超過10人的數(shù)量比例增加到2.4%、主要原因是夜晚人口居住空間更加集中、一些格網(wǎng)內(nèi)人口數(shù)量增加。 93%左右的格網(wǎng)內(nèi)白天和黑夜受傷人員<20人、格網(wǎng)內(nèi)白天受傷人數(shù)>50的比例為1.28%、夜晚格網(wǎng)受傷人數(shù)>50人的比例則增加到2.45%。

如圖5—8所示、總體而言、海淀區(qū)格網(wǎng)和街區(qū)晝夜人口傷亡數(shù)在空間上自東南向西北呈現(xiàn)出 “核心區(qū)—邊緣區(qū)—城市影響區(qū)—鄉(xiāng)村腹地”的衰減模式、西北部白天和黑夜傷亡人數(shù)均較低、主要原因是西北鄉(xiāng)鎮(zhèn)地區(qū)大片區(qū)域為山地、農(nóng)地和風(fēng)景園林用地、建筑物和人口分布較為稀疏；南部城市生活服務(wù)區(qū)和東部高科技園區(qū)人口傷亡數(shù)較多。 空間分布上、白天傷亡人數(shù)比夜晚傷亡人數(shù)分布廣泛。白天傷亡人數(shù)有幾個顯著的高值區(qū)、如 “中關(guān)村地區(qū)”、它是北京市級乃至華北地區(qū)主要的信息產(chǎn)業(yè)集聚中心、是高密度的就業(yè)中心和商圈。白天傷亡人口的次高值區(qū)主要分布在中關(guān)村以東和以南、以南主要是一些商貿(mào)中心、文體中心(如世紀城、公主墳、五棵松、魏公村等)、亦有一些就業(yè)中心(如甘家口等)；以東主要是海淀的高校密集區(qū)、此外、在五環(huán)外還有1個高值區(qū)域、即“上地信息產(chǎn)業(yè)園”。

表6　格網(wǎng)傷亡人數(shù)統(tǒng)計

Table6　Casualty statistics of grid

死亡人數(shù)/人格網(wǎng)數(shù)量比例/%受傷人數(shù)/人格網(wǎng)數(shù)量比例/%白天死亡黑夜死亡白天受傷黑夜受傷<593.5593.76<2093.592.755～105.173.8420～505.224.810～401.122.1950～1501.122.24>400.160.21>1500.160.21

圖5　格網(wǎng)白天人口死亡數(shù)Fig. 5　The distribution of deaths at daytime.

圖6　格網(wǎng)白天人口受傷數(shù)Fig. 6　The distribution of the injured at daytime.

圖7　格網(wǎng)黑夜人口死亡數(shù)Fig. 7　The distribution of deaths at night.

圖8　格網(wǎng)黑夜人口受傷數(shù)Fig. 8　The distribution of the injured at night.

與白天傷亡人口布局模式相比、夜晚傷亡人口沒有太多的極高值區(qū)、高值分布相對較均勻、這與夜晚的人口分布在居住空間密切相關(guān)。 海淀區(qū)住宅空間分布集中、且住宅抗震性能較好。此外、一些在白天傷亡人口集聚分布的區(qū)域亦是夜晚傷亡人口的高值區(qū)、這種現(xiàn)象一方面是由于存在大量的高校家屬區(qū)、另一方面是由于 “舊住宅區(qū)”的存在。

從街道分布上看、海淀區(qū)白天死亡和受傷人數(shù)有相同的分布格局、集中的街道主要為海淀、中關(guān)村、上地等。黑夜死亡和受傷人口有相同的分布格局、黑夜傷亡人口比較集中的地區(qū)為北太平莊、學(xué)院路、中關(guān)村、海淀、上地等。白天傷亡人數(shù)與黑夜傷亡人數(shù)的布局差異主要是由晝夜人口分布格局的差異造成的。

南部城市生活服務(wù)區(qū)和東部高科技園區(qū)人口傷亡人數(shù)較多、地震房屋損失大、同時這些地區(qū)是高科技產(chǎn)業(yè)、商業(yè)服務(wù)、會展服務(wù)、醫(yī)療服務(wù)以及政務(wù)服務(wù)業(yè)的集聚區(qū)、一旦發(fā)生地震、產(chǎn)生的直接和間接經(jīng)濟損失程度也很高(袁海紅、2014)；海淀區(qū)避難場所相關(guān)研究(Jietal.、2012)表明這些地區(qū)仍有許多地方是有限疏散時間內(nèi)的不可達地區(qū)、在今后的日常風(fēng)險管理和應(yīng)急管理中應(yīng)該對這些風(fēng)險高值區(qū)給予重點關(guān)注。

3　結(jié)論與討論

本文提出了面向城市地震災(zāi)害的地震風(fēng)險精細化評估方法、在更為合理的空間和時間尺度上建立人口和土地利用的對應(yīng)關(guān)系以及建筑物損毀與人員傷亡的關(guān)系。與以往研究相比、在以下幾個方面取得了改進：1)空間尺度的精細化?；谟行П孀R城市地震風(fēng)險時空格局差異以及抗震救災(zāi)的有效組織的綜合考慮、本文提出以500m單元網(wǎng)格作為地震災(zāi)害風(fēng)險評估的基本單元。細化尺度的地震災(zāi)害風(fēng)險評估在很大程度上受到數(shù)據(jù)的制約、本文以建筑物數(shù)據(jù)以及土地利用數(shù)據(jù)等為基礎(chǔ)、構(gòu)建了細化尺度的人口空間分布模型以及地震風(fēng)險評估模型、估計了500m×500m格網(wǎng)尺度在相應(yīng)地震烈度下可能的建筑物損毀面積、房屋損失以及人員傷亡、與其他一些大尺度的地震預(yù)測以及地震風(fēng)險評估相比、對抗震減災(zāi)規(guī)劃、應(yīng)急救援措施的落實具有重要意義。2)時間尺度的細化。過去研究中基本都是分析靜態(tài)人口分布、沒有考慮到人口的流動、晝夜的差別等。但實際上城市人口的活動存在很大的晝夜間差異、而且在不同人群之間也存在顯著差別、本研究提出的人口空間化模型為在時間尺度上細化地震風(fēng)險評估提供了數(shù)據(jù)支撐。

運用以上理論和模型、本文預(yù)測了海淀區(qū)地震建筑物損毀、住房經(jīng)濟損失和人員傷亡的重點地區(qū)、結(jié)果顯示：建筑物損毀和房屋損失較大以及人員傷亡較多的地區(qū)集中在南部城市生活服務(wù)區(qū)和東部高科技園區(qū)、特別是海淀、中關(guān)村、北太平莊、學(xué)院路等地。 這些結(jié)果為未來海淀區(qū)確定災(zāi)前防震減災(zāi)、災(zāi)后應(yīng)急救援以及各種物質(zhì)分配的重點地區(qū)提供了依據(jù)、如對震害可能非常嚴重的地區(qū)、要提出抗震減災(zāi)策略、如抗震設(shè)防或加固措施等；對震害較嚴重的地區(qū)要制定中長期抗震減災(zāi)規(guī)劃；對老舊建筑且人密度較大的地區(qū)可考慮適當(dāng)拆遷或適當(dāng)開發(fā)地下空間；在城內(nèi)傷亡人口集中但應(yīng)急避難場所相對不足的地區(qū)、考慮新建或改建一定數(shù)量的防災(zāi)和疏散場地。

本研究還存在許多不足和有待深入的地方、如人口分布的時間和空間分異規(guī)律需進一步細化。人口空間分布模型中、工作時間和夜晚也不一定都在室內(nèi)、還有通勤狀態(tài)未納入考慮、未來可以根據(jù)人口行為軌跡細分為更多時段、如早上(7:00—9:00)是主要的出勤時段等。另外、本文使用的人口空間化模型假設(shè)各地區(qū)相同類型用地上的人均面積相同來推算人口、在較大尺度上問題不大、但在精細化尺度、同一用地類型人均面積可能有所差別、低檔住宅區(qū)的人均面積可能會低于高檔住宅區(qū)、如流動人口集聚的地方、一般人均面積較少、未來參數(shù)需要進一步優(yōu)化、可根據(jù)地區(qū)的一些其他特性來修正、如結(jié)合房價等來調(diào)整參數(shù)。

本文在研究單體建筑的損毀情況時、整合了單體建筑易損性和群體建筑易損性的一些研究、使得本文能在大范圍內(nèi)進行地震風(fēng)險評估、未來需要進一步提高模型的精確性。

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Abstract

In order to provide practical and useful information for the disaster prevention and relief actions、it is necessary to take into account spatial differences and temporal changes of seismic risk in evaluating seismic risk at a proper temporal and spatial scale. From the perspectives of identifying spatial difference of seismic risk within the city and performing disaster relief operations、the evaluation of urban seismic risk is done in this paper at the spatial scale of 500m*500m grids for day time and night time separately. For this purpose、this paper proposes the methods for the assessment of seismic risk、establishing the correspondence relations between the population and land use、and between the floor area of buildings destroyed and casualties at more reasonable spatial and temporal scales. Taking a case study of Haidian District in Beijing using these methods、we estimate the floor area and the value of buildings destroyed and the casualties at daytime and nighttime separately at the 500m grid scale. Results show that: a total of 185、000m2of areas is expected to be destroyed annually in Haidian District、and the total loss of the houses is 325 million Yuan(excluding properties within the houses). During the day(night)time、3,159(2,037)victims are expected to be killed and 12,071(7,790) injured. Destruction of buildings and loss of houses is spatially concentrated in the downtowns in the south and the industrial parks in the east. The casualties inflicted during the day and night descend from southeast to northwest、i.e. from urban core areas、urban fringes、urban outskirts、to village. Several regions suffer heavy casualties during the day、but nighttime casualties are scattered across different regions. The conclusions in this paper efficiently identify the spatial distribution of areas at the level of high and the very high seismic risk、which provides reliable decision support for identifying priority areas for pre-disaster prevention and mitigation、emergency rescue and the distribution of various relief supplies.

ASSESSING THE SEISMIC RISK OF CITIES AT FINE-SCALE: A CASE STUDY OF HAIDIAN DISTRICT IN BEIJING、CHINA

YUAN Hai-hong1，2，3)GAO Xiao-lu2)QI Wei2，3)

1)DepartmentofUrbanScience、NingboUniversity、Ningbo315211、China2)KeyLaboratoryofRegionalSustainableDevelopmentModeling、InstituteofGeographicSciencesandNaturalResourcesResearch、ChineseAcademyofSciences、Beijing100101、China3)UniversityofChineseAcademyofSciences、Beijing100049、China

fine-scale、seismic risk assessment、building destroyed、economic loss、casualties、Haidian District

10.3969/j.issn.0253-4967.2016.01.015

2015-01-07收稿、2015-10-14改回。

國家自然科學(xué)基金(41671138)、寧波市科技計劃項目(2015C110001)與寧波大學(xué)引進人才專項基金項目(421600440)共同資助。

高曉路、女、研究員、電話：010-64889075、E-mail: gaoxl@igsnrr.ac.cn。

P315.99

A

0253-4967(2016)01-0197-14

袁海紅、女、1986年生、2015年畢業(yè)于中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所人文地理專業(yè)、獲博士學(xué)位、講師、主要從事災(zāi)害風(fēng)險、城市地理方面的研究、電話：13958211731、E-mail：haihongyuan321@126.com。