地震人员伤亡评估理论及应用研究

地震是造成我国巨大人员伤亡的主要灾害之一,震后人员伤亡的快速评估对于应急抗震救援工作具有重要指导意义。通过分析影响地震灾害人员伤亡的主要因素,调查统计不同使用功能建筑物中人员密度、不同时间段人员在室率及不同结构破坏状态下的伤亡率,建立地震人员伤亡计算模型。基于实验数据所得的地震易损性曲线数据库对建筑物进行结构易损性分析,用研发的中国地震灾害损失评估系统软件（CEDLAS）,对西安市灞桥区进行震后人员伤亡评估,并与汶川地震实际震害数据和其他经验模型对比,验证了该理论方法的可行性及合理性,为震后政府启动地震应急预案和组织开展抗震救灾工作提供参考。     

2006年甘肃文县5.0级地震灾害损失评估

2006年6月21日在甘肃省文县发生MS5.0地震,造成了建筑物破坏及人员伤亡。在震后开展的地震现场考察与震害评估工作中,将灾区分为2个评估子区,完成了29个点的震害抽样调查工作,根据地震灾害损失评估系统EDLES2.5的要求建立了有关数据库,做出了经济损失评估,并针对灾害特点给出了灾区恢复重建的建议。     

地震人员伤亡的动态评估

引入了初始人员伤亡矩阵的概念,并借助于几个概念分布函数确定了砖砌体系结构的初始人员伤亡矩阵,建立了地震人员伤亡动态量化以在方法,并以唐山地震为例使用该方法进行再评估,得到了一些应用结果。     

唐山地震人员伤亡数值模拟与评估

应用作者提出的地震人员伤亡指数和状态函数的概念,进一步给出初始人员伤亡矩阵,并借助于几个概率分布函数确定了砖砌体结构的初始人员伤亡矩阵,建立了地震人员伤亡动态量化评估方法,以此方法对唐山地震进行了人员伤亡数量的模拟与评估。     

云南地震应急快速评估模型本地化集成研究

通过评估模型库建立,对策建议模板设计,利用COM技术将模型库与GIS系统进行无缝集成,研发了云南地震应急快速评估软件系统,实现震后地震影响场速判,人员伤亡、经济损失评估、专题图输出、对策建议生成等功能。经过2012~2014年云南6次5.0级以上破坏性地震检验,系统评估结果满足灾情速判和应急辅助决策需求。     

地震人员伤亡估算方法研究

本文将目前国内外地震人员伤亡的评估方法区分为将生命损失用货币单位来衡量和单独估算人员伤亡数量两大类,并对评估方法进行了系统归纳总结,在此基础上,利用以倒塌率为主要影响因素的6种估算方法对1976年唐山地震,1996年云南丽江7．0级地震及内蒙古包头西6．4级地震的人员伤亡进行了评估,并与三次地震人员伤亡的实际统计结构进行了比较,最后,提出了一种较精确,适用的伤亡评估方法。     

基于地区差异性修正因素的川滇地区地震人员伤亡动态评估方法研究

基于建筑物破坏的地震人员伤亡快速评估方法是一种静态评估方法,具有较大的局限性,因此迫切需要建立地震人员伤亡动态评估方法以提高评估结果的有效性。以川滇地区为例,基于历史震例人员伤亡资料和相关科研成果,利用统计分析、案例对比法以及大数据分析等方法,从影响人员易损性因素的地区差异性角度研究地震人员伤亡动态修正方法。为此提出了人口动态分布、建筑物抗震能力及其致死率、地震地质灾害致死率等3类地区差异性因子,并建立了川滇地区的人员伤亡动态评估修正因子表。通过对川滇地区2008—2019年发生的6次强震进行动态评估试算,结果表明,通过动态评估模型评估的人员伤亡数量能够与实际伤亡人数保持数量级一致,评估结果准确性优于传统评估方法。     

基于WebGIS的城市抗震防灾信息系统研究

应用WebGIS技术建立城市抗震防灾信息系统是提高城市综合防灾能力的有效途径。阐述了城市抗震防灾信息系统的组成部分及其功能,介绍了该系统地理数据库的建立,分析了地震危险性分析、震害预测、经济损失与人员伤亡预测及应急反应等系统专业模型。     

基于下一代性能设计理论的全概率抗震性能评估

对建筑物灾变发生时经济损失和人员伤亡情况做出准确预估是未来建筑结构设计初期需要努力的方向。基于下一代性能化设计理论,通过精细化建模和动力时程分析对结构进行易损性分析,并以此得到抗震性能评估所需的各类地震响应参数,建立RC框架结构全概率抗震性能评估方法。以云南大学力行楼为例,通过地震损失预测得到了该栋建筑的经济损失、修复时间和人员伤亡情况。该方法直观清晰地展示了结果,便于业主及非本专业从业者理解。     

基于WebGIS的地震应急快速反应系统设计与实现

根据镇江地震地质情况及防震减灾工作实际,通过需求分析及系统整体设计,建立基于WebGIS的地震信息数据库管理系统。系统采用Oracle数据库、JavaScript语言、Tomcat网站服务器,开发了具有地方特色的地震应急处置快速反应系统,系统可实现震后快速评估、辅助决策、震后趋势分析、震后应急资料产出等功能。实际应用表明,该系统达到了低成本、高效率的预期目标。     

基于BP神经网络的地震伤亡人数评估体系研究

本文综合考察了地震中影响伤亡人数的各种因素,提出了一个地震伤亡人数的预测模型,可为地震应急工作提供指导与参考。该模型基于BP人工神经网络,需要结合利用地理信息系统（GIS）、人口数据、历史地震数据等,来完成预测每次地震中的伤亡人数。     

三层BP神经网络地震灾害人员伤亡预测模型

选择地震发生时刻、震级、震中烈度、建筑物倒塌和严重破坏率、抗震设防水准、人口密度、地震预报等7个评价指标,以20次严重地震灾害为示例（其中,17个作训练样本,3个作验证样本）,建立了三层BP神经网络地震灾害人员伤亡预测模型。基于MATLAB6,5BP神经网络训练,得出的预测结果与各个示例的实际数值比较吻合。验证样本的训练结果表明,该模型适用于地震灾害人员伤亡评估。通过对评价指标的权重计算,确认人口密度、建筑物倒塌与严重破坏率、震中烈度是影响地震灾害人员伤亡的主要因素,地震预报、抗震设防水准、地震发生时刻和震级次之。作为人为可控预测指标,减少人口密度特别是城市人口密度,提高建（构）筑物抗震能力及预测预报水平,对于减少地震灾害人员伤亡起更重要的作用。     

京津冀地区再现三河-平谷8.0级地震的人员伤亡分析

京津冀地区1679年曾发生三河－平谷8.0级大地震,造成了严重的人员伤亡,严重影响当时的社会经济。本文对三河－平谷8.0级地震进行原地再现,分析所造成的人员伤亡。首先,基于最新的建筑物竣工面积统计资料更新建筑物公里网格数据,基于普查数据对人口公里网格进行了更新,并采用热力图对人口的时空流动进行了预测,得到了符合当地特征的承灾体的数量和分布。在此基础上,采用分区分类地震易损性模型和人员伤亡评估模型,对京津冀地区遭受三河－平谷8.0级设定地震的人员伤亡进行了分析。分析结果表明:京津冀地区现今的人口数量相对于1679年成百倍增加,但人员伤亡率大幅降低     

初探1604年福建泉州海外71/2级大震的人员伤亡问题

通过查阅历史档案、资料等,研究了1604年(明万历三十二年)福建泉州海外71/2级大地震的生命损失问题,该历史地震造成了福建沿海地区大约1万人左右的伤亡,其中大约有8千人左右受伤,2千人左右死亡。     

A Simplified Approach to Earthquake Risk in Mainland China

There are limitations in conventional earthquake loss procedures if attempts are made to apply these to assess the social and economic impacts of recent disastrous earthquakes. This paper addresses the need to develop an applicable model for estimating the significant increases of earthquake loss in mainland China. The casualties of earthquakes were studied first. The casualties of earthquakes are strongly related to earthquake strength, occurrence time (day or night) and the distribution of population in the affected area. Using data on earthquake casualties in mainland China from 1980 to 2000, we suggest a relationship between average losses of life and the magnitude of earthquakes. Combined with information on population density and earthquake occurrence times, we use these data to give a further relationship between the loss of life and factors like population density, intensity and occurrence time of the earthquake. Earthquakes that occurred from 2001 to 2003 were tested for the given relationships. This paper also explores the possibility of using a macroeconomic indicator, here GDP (Gross Domestic Product), to roughly estimate earthquake exposure in situations where no detailed insurance or similar inventories exist, thus bypassing some problems of the conventional method.     

汶川地震都江堰市人员伤亡研究

都江堰市在汶川地震中人员伤亡严重,文中主要研究了该市所辖地区人员伤亡的时空分布特征及影响人员伤亡数的各种因素,希望对城市防震减灾具有参考意义。根据都江堰地区各乡镇的烈度及人员伤亡数据,分析了地震烈度及人口密度对人员死亡率的影响,并给出了死亡率与烈度及人口密度的经验关系式,结果表明死亡率与烈度具有较明显的正相关性。研究了死亡率随断层距的变化规律,分析表明死亡率与断层距的相关性比与烈度的相关性更明显。采用断层距估计人口死亡率在一定程度上减小了烈度评定中人为等因素带来的不确定性,因而更具客观性。定量分析了报道死亡人数随时间的变化规律,定性讨论了救援效率与报道死亡人数的关系,报道死亡人数占总死亡人数的比例与救援效率成正比。总结了造成人员伤亡的几种因素,认为房屋破坏和倒塌是造成人员伤亡的主要原因,而且不同结构类型房屋破坏造成的人员伤亡率相差甚大,这是在人员伤亡评估中需要注意的问题。     

Comparative Analysis of Casualties between Lushan M6.1 Earthquake and Luxian M6.0 Earthquake

本文根据芦山6.1级地震及泸县6.0级地震现场调查资料,对比分析2次地震伤亡人员的空间分布及伤亡原因,得出避震不当是造成2次地震人员伤亡的重要因素之一。其中,芦山6.1级地震重伤及遇难人员多集中在Ⅶ度区,多数因次生地质灾害躲避不当致伤;泸县6.0级地震伤亡人员数量与地震烈度呈现正相关性,重伤及遇难人员均因房屋及其附属构件震损致伤。根据分析结果,从科普宣传、房屋及其附属构件抗震设防、次生地质灾害防治方面提出建议,为当地防震减灾提供参考。     

海城市南台镇地震经济损失预测与人员伤亡的估计

以各类房屋地震易损性分析结果为基础,结合各类房屋平均造价、室内固定资产和 室内停留人数的调查资料。用地震造成经济损失预测方法和人员伤亡经验公式,进行经济损 失预测和人员伤亡评估．最终给出在地震烈度ＶＩ至Ｘ度下的经济损失值和人员伤亡数．     

Estimating shaking-induced casualties and building damage for global earthquake events: a proposed modelling approach

Recent earthquakes such as the Haiti earthquake of 12 January 2010 and the Qinghai earthquake on 14 April 2010 have highlighted the importance of rapid estimation of casualties after the event for humanitarian response. Both of these events resulted in surprisingly high death tolls, casualties and survivors made homeless. In the Mw = 7.0 Haiti earthquake, over 200,000 people perished with more than 300,000 reported injuries and 2 million made homeless. The Mw = 6.9 earthquake in Qinghai resulted in over 2,000 deaths with a further 11,000 people with serious or moderate injuries and 100,000 people have been left homeless in this mountainous region of China. In such events relief efforts can be significantly benefitted by the availability of rapid estimation and mapping of expected casualties. This paper contributes to ongoing global efforts to estimate probable earthquake casualties very rapidly after an earthquake has taken place. The analysis uses the assembled empirical damage and casualty data in the Cambridge Earthquake Impacts Database (CEQID) and explores data by event and across events to test the relationships of building and fatality distributions to the main explanatory variables of building type, building damage level and earthquake intensity. The prototype global casualty estimation model described here uses a semi-empirical approach that estimates damage rates for different classes of buildings present in the local building stock, and then relates fatality rates to the damage rates of each class of buildings. This approach accounts for the effect of the very different types of buildings (by climatic zone, urban or rural location, culture, income level etc), on casualties. The resulting casualty parameters were tested against the overall casualty data from several historical earthquakes in CEQID; a reasonable fit was found.