姜鹏飞，张桂欣，陈相兆，孙柏涛
（1.中国地震局工程力学研究所中国地震局地震工程与工程振动重点实验室，黑龙江哈尔滨 150080；
2.地震灾害防治应急管理部重点实验室，哈尔滨 150080）
京津冀地区位于我国华北中部地区，地震地质构造环境复杂，区域内有顺义-良乡断裂、南苑—通县断裂、大兴凸起东缘断裂、海河断裂和廊坊-武清断裂等多条活动的断裂带，是我国历史上地震活动较为活跃的地区之一。京津冀地区历史上曾发生多次强烈地震，造成了严重的人员伤亡和社会经济影响，其中1679年的三河-平谷8.0级地震和1976年唐山7.8级地震影响尤为显著，分别造成4.5万和24.2万人死亡。唐山地震以后，京津冀地区暂未再发生强烈地震，但该地区仍是潜在的地震危险区，具有较高的地震风险。同时，京津冀地区政治、经济和文化高度发达，人口异常密集。据统计，京津冀地区共有人口近1.2亿，约占全国人口的7.5%，生产值总量达到9.6万亿元，约占国内生产总值的8.4%，并且维持着持续增长的趋势。因此，京津冀协同发展、“一带一路”建设和长江经济带发展是我国新时期的三大国家战略，对我国具有重大的战略意义。
在社会财富如此密集的地区如果再次遭受8.0级地震，会造成怎样的人员伤亡对摸清京津冀地区的地震灾害风险底数具有重要意义。自1954年建筑设计规范颁布以来，提高和完善了建筑物抗震设防要求，因此不同年代的房屋的抗震能力差异较大。京津冀地区房屋建筑结构具有新老结构并存，结构种类丰富，城镇和农村建筑抗震性能差异大等特点［1］。人口数量及时空分布对地震人员伤亡评估结果具有重要影响。京津冀地区的人口具有季节、月份和每日不同时段流动性大的特征，因此，本文引入人口热力图数据来预测该地区人口时空分布。基于最新的建筑物竣工面积统计资料，对建筑物公里网格数据进行更新，得到符合实际情况的建筑数据。采用普查数据更新人口公里网格数据，并采用热力图对人口的时空流动进行了预测，得到了符合当地人口流动特征的人口分布。基于以上数据，设定三河-平谷8.0级地震原地再现，开展基于当前经济和社会发展水平下造成人员伤亡分析，分析预测结果可为京津冀地区的应急备灾，预案编制以及风险防治提供参考。
三河-平谷8.0级地震发生于1679年9月2日（清康熙18年7月28日），震中位于今北京平谷与河北三河一带（东经117°，北纬40°）。据地震学家推算，此次地震主震震级为里氏震级约8.0级，震中烈度达Ⅺ（11度），三河-平谷8.0级主震发生之后一个月内发生强余震10余次。
据史料记载，此次地震是北京周边有记载以来的最大震级地震，从通县到三河，城墙全部倒塌，死尸堆成山丘，幸存者寥寥无几。地震造成房屋倒塌无数，死亡约4.55万人，按照当时地震影响区域内的受灾总人口估算（700余万人），死亡人数占比高达0.65%。地震影响所及范围至河北、山西、陕西、辽宁、山东以及河南等省，共计200多个县市。
为了确定地震影响范围，通过县志记载和衰减关系分别计算其地震烈度影响场。地震烈度影响场是指某次地震的影响范围，一般是指地震造成建筑物破坏的区域；
地震烈度一般分为12个等级，按照国家标准《中国地震烈度表》规定，一般将VI（6度）及以上区域作为某次地震的受灾区域［2］。以往地震烈度影响场是该领域有关专家根据地震现场建筑物震害调查结果绘制而成的，而对于古地震由于缺乏详实的现场调查资料，往往根据县志等古文献资料记载推断而得到。三河-平谷8.0级地震影响场分布情况见图1，图中不同深浅的红色区域表示通过烈度衰减关系获得的各烈度范围［3］，灰色虚线代表现代地震考古学者根据县志和地震史料等文献推演得到的各烈度范围［4］。地震衰减关系和县志统计的各烈度区面积见表1。根据图1对比可得，衰减关系得到的Ⅵ（6度）区面积稍大，Ⅶ（7度）区面积大致相当，Ⅷ（8度）～Ⅺ（11度）区面积稍小。
图1 三河-平谷8.0级地震烈度分布图Fig.1 Sanhe-Pinggu MS8.0 earthquake intensity distribution map
表1 三河-平谷8.0级地震烈度区范围Table 1 Sanhe-Pinggu MS8.0 earthquake intensity zone range
2.1 建筑物基础数据
建筑物数据是地震灾害损失评估最为重要的基础数据。陈相兆［5］以谷歌高分辨遥感影像为基础，基于遥感识别技术提取建筑物轮廓，获取建筑物的空间分布的基础上，根据《地震灾害预测及其信息管理系统技术规范》（GB/T 19428-2014）［6］，按照易损性差异将建筑物划分为五种结构类型，即高层建筑、混凝土框架房屋、砌体房屋、单层民宅和其他房屋，最后进行公里网格化处理，建立了地震灾害应急数据库。本文以该数据为基础，结合统计局发布的历年建筑物竣工面积数据，更新了建筑物公里网格。
基于专家经验和房屋抽样调查数据，在确定不同结构类型房屋面积的占比的基础上，根据统计局公布的京津冀地区各区县2010年后历年的建筑物竣工面积以及2010年以前的总竣工面积，重新计算不同结构类型的建筑面积，记为A竣工。基于GIS软件平台，作如下处理以更新建筑物公里网格：
（1）以京津冀区县行政边界为统计单元，统计以公里网格为单元的五种结构类型的面积，记为A网格。
（2）对同一行政区内，计算当前五种结构类型的建筑面积增长率，即r=A竣工/A网格。
（3）将基于行政边界的建筑物面积增长率转化为公里网格数据，并和已有的建筑物公里网格数据相乘。
更新后京津冀地区不同结构类型建筑物面积及占比见表2。
表2 京津冀不同结构类型的房屋面积及占比Table 2 Area and proportion of different structures in the Beijing-Tianjin-Hebei region
不同结构类型房屋的抗震能力差别明显，其中高层建筑的抗震能力最好，其他房屋（一般指土石木结构的房屋）抗震能力最差。高层建筑通常是指10层及10层以上或房屋高度大于28 m的住宅建筑和房屋高度大于24 m的其他高层民用建筑，这类结构均严格按照我国各类设计规范进行设计，部分结构进行了超限设计，因此这类结构具有很强的抗震冗余度。其次是框架结构，从我国近些年来发生的地震灾害来看：经过合理设计的框架结构在地震中表现比较好，抗震能力较强，多数框架结构没有发生完全倒塌的震害现象。砌体结构次之，对砌体结构的抗震能力调查分析表明：只要经过正规的设计、施工和采取必要的抗震措施，砌体结构的抗震能力是不错的。单层民宅和其他房屋抗震能力较差，该类房屋大量分布在农村地区，遭遇地震时震害一般较重。从表2可以看出：北京天津建筑物以高层和框架结构为主，占比超过50%，河北省单层民宅的数量较多。
2.2 人口基础数据
人口空间数据作为重要的社会基础数据，在资源配置、城市规划、灾害伤亡评估以及防灾救灾等方面具有重要的应用价值［7-8］。传统人口数据主要通过统计年鉴或人口普查等方式获取，存在更新时效慢、获取成本高和空间分辨率低等缺陷。随着互联网和计算机等技术的发展，以手机信令数据为代表的多源时空大数据以其时效性高和人力成本低等优势弥补了传统人口数据的缺陷，为制作高精度的人口空间数据提供了可靠的数据来源［9］。腾讯人口热力图是实时反应人群聚集情况的大数据可视化产品，其以腾讯位置大数据为基础，用不同的颜色来表示像素范围内的活动人口，可以较为准确地反应人口的流动特征［10］。根据人口热力图生成原理，活动人口是在一定空间范围一段时间内使用腾讯位置服务的人次数，用户每使用一次位置服务则产生一次记录。
本文基于北京市人口统计数据和2019年1月至6月的夜间2时的人口热力图数据，建立目标区域不同月份人口的数学模型，用于更新现有的人口公里网格数据。主要的研究和计算步骤为：
（1）基于GIS软件平台，将热力图和统计单元投影到统一坐标系，应用空间分析工具统计单元内活动人口。常用的统计单元有基于行政区划的市、区县和乡镇街道边界数据，或不同大小的空间格网数据，如1km×1 km，500 m×500 m。以北京市为例，采用区县一级行政边界作为统计单元，北京市活动人口变化见图2，图中空白部分表示人口热力图数据缺失。从图中可以看出：不同月份人口变化明显，随机选取某一天的活动人口作为当月的代表值离散性太大，故以月平均活动人口作为代表值。
图2 北京市活动人口变化Fig.2 Change of activesin Beijing
（2）假设单元内总人口与活动人口的比值不变，则不同月份的人口可由下式计算：
式中：i表示区域内第i个统计单元；
Pk表示k月的人口；
Pij表示单元i在j月的人口；
Aik表示单元i在k月的活动人口；
Aij表示单元i在j月的活动人口。
从公式（1）可以看出：计算各月份人口的关键是确定各单元在j月的人口。北京市各城区常住人口及1-6月活动人口占比见图3，从图中可以看出1月份活动人口的占比与常住人口的占比最为接近，故将常住人口作为1月的人口。为更详细地描述区域内人口的空间分布及变化，采用乡镇街道的边界为统计单元。在统计街道活动人口的基础上，经过以下处理步骤，即可获得2月至6月的人口公里网格：
图3 北京市各区活动人口及常住人口占比Fig.3 Proportion of actives and permanent residential in each district of Beijing
（1）以1月各街道活动人口为基准，计算各街道2月至6月人口变化率；
（2）利用GIS软件中“要素转栅格”工具，将街道矢量数据转为街道人口变化率公里网格数据；
（3）借助“栅格代数”工具，将人口公里网格数据和街道人口变化率公里网格数据相乘，即可得各月份的人口公里网格。京津冀地区不同月份人口见表3。
表3 京津冀地区1月至6月人口Table 3 Population of the Beijing-Tianjin-Hebei region
图4分别是北京市2月份和5月份的人口分布，从图中可以看出同一区域不同月份的人口分布差异显著，说明采用人口热力图对常住人口进行修正更能反应真实的人口时空分布。
图4 北京2月和5月人口分布Fig.4 Population distribution of Beijing in Feb and in May
3.1 人员评估方法
建筑物倒塌是造成人员死亡的主要影响因素，但是建筑物倒塌不一定都造成人员大量伤亡，地震造成的人员伤亡与人的空间位置和地震发生的时间有关［11］。因白天和夜晚人们的活动状态不同，夜晚的伤亡率要比白天高；
城市和农村居民因生活和工作活动的空间不同，也有很大差异；
不同的结构类型其在地震作用下的破坏状态不同，造成的人员伤亡情况也不同［12］。本文采用张桂欣等［1］和孙柏涛等［13］提出的分区分类的地震人员死亡分析模型对三河-平谷8.0级地震再现人员伤亡进行分析，具体公式见式（2）。
式中：PL为地震人员伤亡数量；
r为不同分级区域；
s为结构类型；
j为破坏等级；
Dj为建筑结构在破坏等级j下的人员伤亡率；
Cr为区域r分级修正系数；
Bs为第s类建筑结构的修正系数；
I为地震烈度；
Ps[]Dj|I为结构破坏比；
As为第s类建筑结构的总面积（平方米）；
ρ MrAr室内人口密度（人/平方米），ρ为不同时段室内人员的影响系数，Mr为该区域的总人口数，Ar为该区域的总建筑面积。
3.2 人员伤亡评估结果
基于更新和修正后的建筑物公里网格数据和人口公里网格数据，采用分区分类的人员伤亡评估模型和衰减关系得到的地震烈度影响场，计算白天和夜晚的人员伤亡和需安置人数，并绘制人员伤亡分布图。
根据计算结果，三河-平谷8.0级地震原地重现预计造成5.0～9.0万人死亡，25.0～30.0万人受伤，1 500～2 000万人需要安置。死亡人口分布见图5，人口死亡数量统计见表4。与1679年地震相比，尽管灾区受灾人口由原来的700余万人上升为如今的9 500余万人，但是人员死亡率由原来的0.65%减小为0.10%。
表4 三河-平谷8.0级设定地震死亡人数Table 4 Death of the Sanhe-Pinggu Ms8.0 scenario earthquake
图5 三河-平谷8.0级设定地震死亡人口分布图Fig.5 Death distribution of Sanhe-Pinggu Ms8.0 scenario earthquake
3.3 结果分析
通过计算分析发现，三河-平谷8.0级地震如果原地重现，将会给北京市、天津市和河北省造成不同程度的巨大人员伤亡，分析其主要原因为：（1）河北省死亡人数在2.0～4.5万人之间，其主要原因为河北省受灾面积大，且灾区存在大量的农村自建民房，其建筑物抗震能力总体相较于北京市和天津市偏差，导致其人员伤亡巨大；
（2）北京市全市基本都落在了Ⅶ（7度）及以上灾区范围内，受灾面积大，其中朝阳区、西城区和东城区等经济和人口高度集中的区域都在Ⅷ（8度）及以上地区；
且北京市人口（常住人口+流动人口）高度集中，导致死亡人数较多；
（3）天津市主要在Ⅵ（6度）区和Ⅶ（7度）区，受灾面积和严重程度较北京市和河北省偏小，造成的死亡数量也偏小。
根据三河-平谷8.0级地震原地重现计算结果分析，尽管死亡人数有所增多，但人员死亡率显著降低，其主要原因为：（1）随着国家标准《建筑抗震设计规范》（GBJ 11-1989）的颁布实施，将城市建筑工程抗震设防全面纳入政府监管，我国城镇建筑工程抗震设防水平和能力得到极大的提升；
（2）随着我国人口稳步增长、经济持续快速发展且城镇化进程加速，城乡建筑物数目增多且不同结构类型分布比例发生了很大变化，北京和天津为高层结构和多层框架结构占比超过54%，多层砌体结构次之，整体上建筑工程抗震设防水平和抗震能力得到了很大的提升。
本文通过对京津冀地区原地再现8.0级地震的人员伤亡情况进行了分析，结果表明：
（1）本文提出的基于人口热力图、人口公里网格数据和人口统计数据计算区域不同时间人口的数学模型，为计算不同时刻发生的地震人员死亡数量和分布情况提供了更为准确的动态更新的人口数据资料；
采用建筑物竣工面积对建筑物分布进行更新和修正，得到更为合理的房屋数量和空间分布。
（2）原地再现8.0级地震预计造成京津冀地区数万人死亡，如果地震发生在白天预计造成5.01万人死亡，如果地震发生在夜晚预计造成8.73万人死亡，虽然死亡人数较1679年的三河-平谷地震有所增加，但死亡率大幅降低，由原先的0.65%减小为0.10%。
（3）分析人员伤亡率降低的主要原因是各类城镇建筑抗震设防水平和监管力度逐步提高以及城乡建筑抗震能力强的结构类型占比增大。
本文的分析结果可为京津冀地区抗震备灾和韧性城乡建设提供有意义的参考。
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