基于熵权法的我国西部地区历史地震灾害等级划分

选取1990—2019年我国西部地区258次破坏性地震事件的灾害损失资料进行空间化处理,以每次地震烈度区的面积、死亡人数、受伤人数、直接经济损失等 4 个灾害损失量为指标,运用熵权法确定各指标的权重系数,划分我国西部地区各市（州）的5个历史地震灾害等级。结果表明,历史地震灾害极重的区域是四川省阿坝藏族羌族自治州、青海省玉树藏族自治州、云南省昭通市、新疆维吾尔自治区和田地区、云南省丽江市、新疆维吾尔自治区喀什地区、新疆维吾尔自治区巴音郭楞蒙古自治州、四川省雅安市、云南省楚雄彝族自治州;历史地震灾害严重的区域是青海省海南藏族自治州、新疆维吾尔自治区克孜勒苏柯尔克孜自治州、青海省甘孜藏族自治州、甘肃省定西市、内蒙古自治区巴彦淖尔市。     

以乡镇为单元评估云南省建水县地震灾害风险

基于云南省建水县的建筑物、人口数量、生命线工程、地形地貌等数据,选取地震灾害损失风险评估因子,利用评估模型对设定烈度下可能造成的人员死亡、房屋破坏、滑坡密度等进行计算,给出地震灾害损失定量评估结果。在传统风险评估方法基础上,对无法建立灾害损失关系的承灾体用风险暴露量来代替灾害损失量进行风险评估。最后应用极差变换法对地震灾害损失的不同因子进行标准化,通过综合赋权划分地震灾害风险等级。结果表明:建水县地震灾害高风险的乡镇有5个,主要分布在建水北部的曲江,南部的南庄、西庄、临安、官厅一带;中风险乡镇有6个,低风险乡镇有3个。     

基于熵权法的我国西部地区历史地震灾害等级划分

选取1990—2019年我国西部地区258次破坏性地震事件的灾害损失资料进行空间化处理,以每次地震烈度区的面积、死亡人数、受伤人数、直接经济损失等4个灾害损失量为指标,运用熵权法确定各指标的权重系数,划分我国西部地区各市(州)的5个历史地震灾害等级.结果表明,历史地震灾害极重的区域是四川省阿坝藏族羌族自治州、青海省玉树...     

1992～2005年云南地震灾害损失与主要经济指标研究

自1992年开展灾害损失评估以来,到2005年云南省共完成了56次破坏性地震的灾害损失评估。为分析地震灾害对云南国民经济发展的影响,统计了这56次地震的灾害、人员伤亡、经济损失、房屋破坏面积与失去住所人数,查阅了云南省人口、国土面积及1992-2004年云南省内生产总值、财政收入等资料。分析结果显示,云南地震频次高、涉及面广、受灾地区分布不均匀;1992-2004年间的震害损失（88．7亿元）,占云南GDP的0．4％、财政收入的4％,严重制约了云南经济的发展。     

多维损失指标的灾度计算模型

科学合理的灾害等级定量评定模型,有利于合理划分地震等自然灾害的影响程度等级和灾害分级管理。采用“直接经济损失/年人均GDP”处理方法对直接经济损失进行无量纲化,简化和统一不同年代、不同地区的直接经济损失相对值。在已有灾度计算模型的基础上,以地震灾害为例,定义了灾害等级及相应的灾度值下限,考虑直接经济损失相对值、死亡人数、受伤人数等三个损失指标,以椭球面为灾度等值面,构建了三维灾度计算模型。本模型通过严格的数学推导得出,模型本身对所用的各损失指标进行了无量纲化处理,能定量比较不同发生时间和地点的地震灾害损失程度,可推广到其他灾害的灾度值计算及等级评定。三维灾度模型能方便地扩展到更高维度的灾度模型上去,而灾害分级与灾度分级值D_i保持不变。通过部分中国实际地震灾例的灾度计算和灾害分级,检验了模型的科学性和适用性。初步讨论和分析了一维退化灾度计算模型：将人口损失粗略折算为当量经济损失,计算结果表明,即使采用较高的赔偿标准,地震灾害导致人口损失的折算经济当量占总经济损失当量的份额是比较小的。     

世界地震灾害损失的统计

有关全世界地震灾害损失的统计，能较全面提供实数者尚不多见，该文章介绍了世界地震灾害损失的统计情况，内容包括：世界地震灾害损失总计，年代阶段地震灾害损失的统计，统计方法，地震死亡人数的统计，经济损失的统计，中国地震灾害损失在全世界范围的比重。     

1978—2020年云南自然灾害损失程度评估

引入客观赋权的熵权法和几何平均模型,对综合灾情指数法的评估过程进行改进。基于改进的综合灾情指数法,利用1978—2020年云南省9种主要自然灾害灾情数据,以及社会经济统计数据,选取人员受灾、农作物受灾、房屋倒损、经济损失4个因子7个具体指标构建综合灾情的绝对和相对指数,对灾害损失程度进行分级评估。结果表明：从灾害损失总量来看,损失较重的区域分布在滇东的昭通—曲靖—文山一带,以及滇西的大理—楚雄—普洱地区。从社会经济受影响的程度来看,损失较重的区域分布在滇西的迪庆—怒江—丽江—楚雄—普洱一带,以及滇东的昭通、文山地区。改进的综合灾情指数在指标权重确定、指数计算和损失程度分级过程中避免了人为的主观任意性,评估结果与区域实际情况相符,表明该方法具有较好的实用性和有效性。     

云南地区地震受灾人口与经济损失评估

地震灾害损失评估标准实施以来,云南地区共发生过46次破坏性地震。以46次破坏性地震的灾害损失评估资料为基础,分析了受灾人口与地震灾害经济损失的相关性,结果为两者呈非线性关系。提出利用受灾人口数据进行地震灾害损失快速预估的简便方法,并应用所提的方法对2001年云南地区7组地震的灾害损失进行了分析研究。     

云南地震灾害受伤人数快速评估方法

利用1900年以来云南地区历史地震灾害人员受伤数据,初步分析了地震受伤人数与震级、烈度、发震时间、人口密度和次生灾害之间的关系;基于云南地震灾害的区域差异突出的特点,选取人口密度、地均GDP、地质灾害易发性作为风险评估指标,运用重分类、层次分析法和GIS空间分析法将云南地区地震灾害人员受伤风险分为地震灾害人员受伤高风险区、地震灾害人员受伤中风险区和地震灾害人员受伤低风险区;采用最小二乘法拟合建立了各风险区地震受伤人数关于震级和极震区烈度的评估模型,并通过2008年以来26次地震对模型进行了检验,结果表明两种地震受伤评估模型均具有一定可靠性,可用于震后1～2 h内快速评估地震受伤人数。     

灾评新技术在云龙5.0级地震烈度调查中的应用

通过介绍2016年5月18日云龙5.0级地震烈度调查与分布,分析了此次地震中云南地震现场灾害损失调查系统和无人机技术在地震现场调查与灾害损失计算、灾民安置与政府救灾决策中的应用情况。针对云南省地势高低起伏大、山区村落分散、交通通行条件较差以及地震灾害损失调查时间紧、任务重的情况,现场灾害损失调查系统以及无人机技术的应用在地震现场灾害损失调查工作中具有重要意义。     

新疆天山地震灾害的初步分析

利用新疆天山地区丰富的地震资料，通过天山地区灾害性地震的空间分布、历史地震烈度分布、地震地表破坏特征、地震灾害损失论述了新疆天山地震灾害特征，分析了灾害成因。     

辽宁省地震灾害损失主要影响因素探究

地震灾害损失影响因素反映了不同地区影响地震造成破坏的差异,影响地震灾害损失的因素众多,在确定地震震级、发震时间及地震烈度后,不同区域的不同特征都是造成地震伤亡的重要因素,本文从人口分布、经济水平、房屋建筑、交通情况及气候信息等五个方面的因素进行空间分析。通过对地震主要灾害损失影响因素进行阐述,以便更好的进行地震应急处置,大幅减少地震灾害所造成的损失。     

基于现场调查的地震灾害损失预评估——以云南省德宏傣族景颇族自治州为例

地震灾害损失预评估是地震应急领域做好地震应急准备工作和减轻地震灾害损失的一项行之有效的方法。目前,地震灾害损失预评估大多依托于灾害损失预评估集成软件,缺乏实际地震灾害现场调查和历史地震损失结果的验证。文中以地震应急灾情快速评估与动态可视化软件为集成平台,系统总结了研究区自然条件、人口数量及分布特征、经济特点、交通状况和历史地震损失等情况,以现场调查的建筑物类型和比例为修正依据,通过与实际历史地震造成的地震灾害损失对比,对德宏傣族景颇族自治州进行了地震灾害损失预评估。通过文中的分析得出,在可视化软件评估的基础上,根据现场调查建筑物的类型比例对软件预评估结果进行修正能够有效提高灾害损失的评估精度,该套评估方法具有一定的理论意义和实践价值,具有很强的推广潜力,不仅限于本研究区,对其他地区也有适用价值。     

地震灾害评估和灾害数据管理系统(EDMS)的开发——以丽江地震为例(英文)

地震一旦发生,给出一个快速而合理的震害评估,对于减轻地震灾害和灾区重建具有极其重要的意义。最近几年,大量的研究工作试图在GIS平台上建立一个这样的系统以改善和加快震害评估的速度,有的已经得到了实际应用。然而,几乎所有这些研究和开发都是基于城市地区,特别是发达国家的城市地区。而对于发展中国家的乡村地区,由于不具备象发达城市地区那样的基础数据和基础设施,很难把适用于发达的城市地区的类似系统移植过来。此外,尽管同样强度的地震在发达的城市地区造成的损失远大于发展中国家的乡村地区,但地震灾害在乡村地区所造成的损失恢复起来要比在发达的城市地区困难得多。所以,有必要在GIS平台上建立一个适用于乡村地区,特别是发展中国家乡村地区的灾害评估和灾害数据管理系统。本研究的目的就是在GIS平台上建立一个适用于中国西南偏远乡村地区的地震灾害评估和灾害数据管理系统(EDMS)。建立本系统的依据是中国地震局1988年编的《地震现场工作大纲和技术指南》中的“现场地震灾害损失评估方法”。本系统由1)震后快速评估与2)震害数据管理和综合评估2部分组成。选择的范例研究区为丽江地区,使用的基础数据包括云南省特别是丽江专署和丽江县的家庭和人口分布、各     

云南省县（市）区应急备震能力评估方法研究及应用

震前做好应急备震工作是有效应对地震灾害风险、减轻灾害损失的重要手段。本文基于云南地区震害背景和区域特征,采用层次分析法构建了围绕1个目标层、4个准则层和23个指标层的应急备震能力评估指标体系的层次模型,对云南省129个县（市）区的应急综合备震能力进行了评估和分级。结果表明:从全省单项指标分析结果看,地震应急组织机构健全度和地震应急资源基础保障能力2项指标差距小,空间分布均匀,综合指数较高的区域集中在滇中的昆明和滇西的大理地区;地震应急灾情获取与评估能力2项指标综合指数较高的县分布于滇东和滇西地区的昆明、玉溪、大理、楚雄等地;昆明、大理地震紧急救援能力相对较高。从应急备震综合能力分析结果看,云南省17个县较高,8个县相对较弱,综合能力较强区域主要分布在滇中、滇西等地的昆明、玉溪、普洱等地,滇西北的怒江和滇东南的文山等地综合能力较低。     

城市抗震防灾综述

地震灾害是群灾之首,一次大的地震瞬时会给人类社会造成极大的损失.世界上地震造成人员伤亡最惨重的事例在中国,如1556年陕西华县8级地震共死亡83万人,1976年唐山7.8级地震死亡24万余人.据统计,从1970年至1981年的12年间,全世界死于各种灾害的人数是1131643人,其中死于地震灾害为441895人,占各种灾害死亡人数的39.1%,各     

关于开展震害损失评估工作的几点建议

地震灾害损失评估是地震部门的一项职责。科学、准确地进行地震灾害损失评估是震后抢险救灾、重建家园、争取国内国际援助的重要依据。本文从城震灾害评估队伍的建立、充分利用灾区掌握的灾情、应用多种评估技术和方法，开展震灾预测以及编制地震灾害损失评估标准图集等几个方面，对我国目前的地震灾害损失评估工作提出了几点建议。     

云南省地震生命损失的区域特征研究

通过分析云南省的历史地震灾害造成的生命损失数据,表明20世纪以来云南省的地震生命损失具有显著的区域性差异。以红河断裂为界,红河断裂带上及其以东的滇西北、滇中和滇东北地区,其地震生命损失的严重程度明显高于红河断裂以西的滇西和滇西南地区。同时,从云南省的人口密度、民居建筑区域特点和地质地貌条件等方面,分析了云南省地震生命损失区域性差异可能的自然环境和社会影响因素。     

基于双损失指标的地震灾度模型

将地震灾害等级划分为巨灾、大灾、中灾、小灾、微灾等5个等级,给出每个灾害等级的灾度下限D_i。选取地震灾害的死亡人数和直接经济损失相对值作为计算灾度的2个指标,采用“直接经济损失/年人均GDP”处理方法对直接经济损失进行无量纲化,为不同年代、不同地区的地震灾害灾度大小对比奠定基础。采用椭圆方程作为相邻灾害等级之间的分界线,给出相应参数以确定分界线方程表达式,在此基础上给出合理的地震灾度模型计算公式。利用假设值和中国部分实际地震灾例验证了本文给出的地震灾度模型的科学性、适用性和可比性,给出的地震灾害灾度计算模型可以推广到其他灾害。最后,比较唐山地震和汶川地震的计算灾度值,认为唐山地震的灾度大于汶川地震,并对这一结果的合理性进行了讨论。     

基于GIS的地震灾害损失预测

在地震危险性分析及建筑物和生命等的易损性分析的基础上，预测未来地震造成自然和人工建筑环境的灾害及其损失，这是地震灾害及其损失研究的基本思路。本文基于宏观经济指标的地震灾害损失预测模型，以2000年全国不变价格计算的人均GDP作为地震宏观易损性的分类指标，以某市（A、B县）为例进行未来15年地震灾害损失预测。其预测结果包括两大部分：县行政区预测结果和网格预测结果，其预测结果可以为确定地震重点监视防御区提供参考依据。