Comprehensive Evaluation of Urban Earthquake Disaster Vulnerability in Sichuan Province
-
摘要: 城市化进程的不断推进使得城市的地震灾害脆弱性日益加剧,而城市承灾体的脆弱性受复杂因素影响。本文针对评价指标受主观性影响较大的问题,基于人口、工程、经济及社会4个方面,构建了城市震害综合脆弱性评价指标体系;并构建基于实码加速遗传算法优化投影寻踪(RAGA-PP)的城市震害脆弱性评价模型;最后,对四川省21个市、州进行了震害脆弱性评价。结果表明:巴中、南充等地脆弱性较高,成都、攀枝花等地脆弱性较低;经济因素对城市震害脆弱性影响较大;该评价模型能够克服人为主观性,有效可行。Abstract: With the continuous advancement of urbanization, the vulnerability of the city to earthquake disasters is increasing. The vulnerability of cities under earthquake disasters is affected by complex factors. In view of the subjective impact of the evaluation index, we construct a comprehensive vulnerability evaluation index system for urban earthquake disaster based on the four aspects of population, engineering, economy, and society. Then we develop an urban seismic vulnerability evaluation model based on the real-code accelerating genetic algorithm to optimize the projection pursuit(RAGA-PP). Finally, we evaluate the earthquake disaster vulnerability for 21 cities of Sichuan Province. The results show that the vulnerability of Bazhong and Nanchong is relatively high, and the vulnerability of Chengdu and Panzhihua is relatively low. We find that economic factors have a greater impact on the vulnerability of urban earthquake disasters. Our evaluation model can overcome human subjectivity and is effective and feasible.
-
表 1 城市地震灾害综合脆弱性评价指标体系
Table 1. Comprehensive vulnerability evaluation index system for urban earthquake disaster
目标层 准则层 要素层 属性 城市地震灾害综合脆弱性A 人口脆弱性B1 14—65岁人口C1(万人) - 高中以上学历占比C2(%) - 男性比例C3(%) - 人口密度C4(人/km2) + 工程脆弱性B2 建成区供水管道密度C5(km/km2) + 平均建筑层数C6(层) + 平均建筑年限C7(年) + 建筑密度C8(%) + 经济脆弱性B3 人均可支配收入C9(元) - 人均GDP C10(元) - 经济密度C11(万元/km2) + 经济多样性C12(%) + 城市地震灾害综合脆弱性A 社会脆弱性B4 万人病床数C13(个) - 人均固定资产投资C14(元/人) - 人均城市道路面积C15(m2) - 人均公园绿地面积C16(m2) - 注:属性中,“+”代表越大越优(正向)指标,“-”代表越小越优(逆向)指标。 表 2 地震灾害综合脆弱性评价结果
Table 2. Comprehensive vulnerability evaluation results of earthquake disasters
地区 人口脆弱性评价B1 工程脆弱性评价B2 经济脆弱性评价B3 社会脆弱性评价B4 城市地震灾害综合脆弱性评价A z1 排序 z2 排序 z3 排序 z4 排序 zA 排序 成都 0.2977 21 1.1227 3 0.0064 21 0.1304 21 0.0028 21 自贡 1.2967 4 1.1293 2 0.6318 19 1.0946 9 1.4702 16 攀枝花 0.4552 20 1.2142 1 0.1335 20 0.1312 20 0.3485 20 泸州 1.1009 11 0.3810 12 0.8402 13 1.0975 8 1.9161 10 德阳 0.9407 17 0.5000 7 0.6433 18 1.0281 10 1.4639 17 绵阳 0.9218 18 0.9959 4 0.7413 16 0.9361 15 1.3129 19 广元 1.1067 9 0.5178 6 1.0997 6 0.9425 14 1.8190 11 遂宁 1.1157 6 0.3087 13 0.9694 9 0.9426 13 1.9220 8 内江 1.1079 7 0.2513 15 0.8443 12 1.3024 3 1.9239 7 乐山 1.0187 13 0.8884 5 0.8791 11 0.9360 16 1.5213 14 南充 1.0493 12 0.4414 8 0.9702 7 1.2770 5 1.9371 2 眉山 1.3087 3 0.2475 17 0.7880 15 0.9564 12 1.7465 13 宜宾 0.9825 14 0.1506 21 0.7067 17 1.1216 7 1.8186 12 广安 1.5140 1 0.4359 10 0.9696 8 1.2771 4 1.9270 5 达州 1.1013 10 0.4384 9 1.1559 4 1.3909 1 1.9276 4 雅安 0.9560 15 0.2484 16 0.9690 10 0.8826 17 1.4706 15 巴中 1.1161 5 0.2237 19 1.3014 2 1.3539 2 2.2370 1 资阳 1.3616 2 0.4357 11 0.8392 14 1.0097 11 1.9314 3 阿坝州 0.6417 19 0.2389 18 1.2842 3 0.5128 19 1.3411 18 甘孜州 0.9441 16 0.2635 14 1.4963 1 0.8375 18 1.9258 6 凉山州 1.1075 8 0.1507 20 1.1085 5 1.2770 6 1.9214 9 表 3 地震灾害综合脆弱性等级划分结果
Table 3. Results of comprehensive vulnerability classification of earthquake disasters
等级 综合脆弱性 评价值z 城市、州 Ⅰ 高 >1.9371 巴中 Ⅱ 较高 1.8191—1.9371 南充、资阳、达州、广安、甘孜州、内江、遂宁、凉山州、泸州 Ⅲ 中等 1.5214—1.8190 广元、宜宾、眉山 Ⅳ 较低 0.3486—1.5213 乐山、雅安、自贡、德阳、阿坝州、绵阳 Ⅴ 低 ≤0.3485 攀枝花、成都 -
安瓦尔·买买提明, 戴锐, 2013.新疆阿克苏地区城市自然灾害脆弱性评价研究.冰川冻土, 35(5):1301-1307. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Thesis/D342468 冯领香, 冯振环, 2013.京津冀都市圈地震灾害脆弱性评价及城际差异分析.自然灾害学报, 22(3):160-167. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZRZH201303022.htm 付强, 赵小勇, 2006.投影寻踪模型原理及其应用.北京:科学出版社. 黄勇辉, 朱金福, 2009.基于加速遗传算法的投影寻踪聚类评价模型研究与应用.系统工程, 27(11):107-110. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GCXT200911018.htm 金菊良, 杨晓华, 丁晶, 2000.基于实数编码的加速遗传算法.四川大学学报(工程科学版), 32(4):20-24. doi: 10.3969/j.issn.1009-3087.2000.04.006 石勇, 孙蕾, 石纯等, 2010.上海沿海六区县自然灾害脆弱性评价.自然灾害学报, 19(3):156-161. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Thesis/Y1073174 四川省统计局, 国家统计局四川调查总队, 2014.四川统计年鉴.北京:中国统计出版社. 苏桂武, 朱林, 马宗晋等, 2007.京津唐地区地震灾害区域宏观脆弱性变化的初步研究——空间变化.地震地质, 29(1):15-33. doi: 10.3969/j.issn.0253-4967.2007.01.002 苏桂武, 马宗晋, 朱林等, 2010.京津唐地区地震灾害区域宏观脆弱性变化研究.灾害学, 25(2):1-12. doi: 10.3969/j.issn.1000-811X.2010.02.001 徐选华, 张威威, 2016.基于改进突变级数法的地震灾害社会脆弱性风险评价研究——基于四川地震灾害案例.灾害学, 31(3):125-132. doi: 10.3969/j.issn.1000-811X.2016.03.021 张永领, 游温娇, 2014.基于TOPSIS的城市自然灾害社会脆弱性评价研究——以上海市为例.灾害学, 29(1):109-114. http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=zhx201401020 中国地震台网, 2018.历史查询.http://www.ceic.ac.cn/history. Inter-American Development Bank, 2010. Indicators for disaster risk and risk management: program for Latin America and the Caribbean: Trinidad and Tobago. (2018-11-08) https://publications.iadb.org/handle/11319/6982?locale-attribute=en. Martins V. N., E Silva D. S., Cabral P., 2012. Social vulnerability assessment to seismic risk using multicriteria analysis:the case study of Vila Franca do Campo (São Miguel Island, Azores, Portugal). Natural Hazards, 62 (2):385-404. doi: 10.1007/s11069-012-0084-x UN/ISDR, 2004. Living with risk:A global review of disaster reduction initiatives. Geneva, Switzerland:United Nations Publication.