Research and Application of Evaluation Method of Earthquake Emergency Preparedness Ability in Counties of Yunnan Province
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摘要: 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。Abstract: The earthquake emergency preparedness (EEP) before the earthquake is important for dealing with the earthquake disaster risk and reducing the disaster loss. In this paper, based on earthquake damage background and regional seismic characteristics in Yunnan Province, we constructed a hierarchical model of so called "Earthquake Emergency Preparedness Assessment Index System" which includes 1 target layer, 4 benchmark layers and 23 index layers by the analytic hierarchy process. Then we took 129 counties in Yunnan Province as an example to evaluate and classify the comprehensive EEP capability. The single index results show that the difference between the perfect earthquake emergency organization and basic support capability of earthquake emergency resources is small and the spatial distribution of them is even. The comprehensive ability regions are located in Kunming in central Yunnan and Dali in western Yunnan. The counties with high ability in obtaining and evaluating earthquake emergency disaster are distributed in Kunming, Yuxi, Dali, and Chuxiong etc. in eastern and western Yunnan Province. Dali and Kunming are relatively higher in the earthquake emergency rescue capacity. From the point view of the comprehensive ability of EEP, the ability of 17 counties in Yunnan province are relatively high, which are mainly distributed in Kunming, Yuxi, Pu'er etc. in central Yunnan, western Yunnan, such as Kunming, Yuxi, Pu'er etc. However, 8 counties are relatively weak in comprehensive ability, which are around the Nujiang River in northwest Yunnan and Wenshan mountain in southeast Yunnan.
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Key words:
- Earthquake emergency preparedness capability /
- Assessment /
- Index system /
- Application
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引言
地震灾害发生后, 快速获取现场或灾区震害信息对后续现场救援、灾害评估、灾后重建等工作至关重要。传统获取震害的方式主要以地面调查为主, 此方法虽简单, 但存在明显局限, 不仅费时费力, 且对调查人员的要求较高。此外, 地震发生后还可能出现通讯中断、道路受阻, 严重影响调查工作的开展。
遥感技术以其平台高、视角宽阔、速度快、时效性、非接触等特点, 已广泛应用于地震灾害调查及评估中。王晓青等(2003)利用震后获取的卫星影像资料对2003年发生的伽师地震进行震害提取研究；王晓青等(2008)利用震后获取的遥感影像对震区大量建筑物进行定量震害评估, 并建立遥感综合震害指数与地面调查震害指数之间的定量关系；李玮玮等(2016)利用倾斜摄影建立建筑物三维影像, 进行震害特征分析；李金香等(2017)利用无人机采集的影像数据, 结合现场资料对2015年发生的皮山地震进行房屋震害解译, 为后期开展的灾后重建等工作提供参考；袁小祥等(2017)利用无人机影像对九寨沟地震建筑物震害进行定量评估。
地震引发的灾害类型繁多, 包括崩塌、滑坡、砂土液化、地表破裂、房屋受损等, 其中房屋破坏及倒塌是造成财产损失和人员伤亡的主要原因之一(付博, 2018)。本文利用2017年8月9日精河6.6级地震后获取的一系列高分辨率无人机影像, 对房屋震害严重的叶里斯南也肯村开展房屋震害信息提取与评估, 计算每类房屋的平均震害指数及对应的烈度, 并将解译结果与实地调查资料进行对比, 分析该方法的优势和不足, 以期为今后地震现场房屋震害信息获取提供参考。
1. 无人机影像数据收集
目前大多遥感平台的影像数据是通过对目标区进行垂直摄影获取的, 这种方法仅能获取目标区顶部信息, 难以获取全方位的信息, 将其应用于房屋识别及震害信息提取中存在一定局限性(李玮玮等, 2016)。许建华等(2017)使用无人机倾斜摄影技术直观、立体地展示九寨沟地震的部分震害信息, 甚至对裂缝、滑坡等几何信息进行了测量；帅向华(2017)利用倾斜摄影技术对2014年鲁甸地震房屋震害及地质灾害场景进行精确表达；2017年8月9日精河6.6级地震发生后, 中国地震局等相关单位迅速赶赴地震现场, 第一时间使用无人机进行灾情影像的获取, 震中及研究区位置如图 1所示。本文以受灾最严重的叶里斯南也肯村为研究对象, 主要使用中国地震局地球物理研究所提供的无人机影像数据(见图 2), 采集数据过程中从多个不同视角对研究区进行摄影, 获取了丰富的房屋顶面及侧面纹理信息, 极大地方便了房屋震害信息的提取。
2. 无人机影像数据解译
利用遥感影像进行灾害信息的提取与评估, 不同学者已开展了大量研究, 提出了一系列震害信息提取和评估模型(王晓青等, 2009；魏成阶等, 2008；李金香等, 2018)。对灾区房屋进行震害评估时, 获取房屋的结构类型和相应的破坏等级至关重要, 因此本次工作从实际应用角度出发, 首先依据影像数据中房屋纹理、色彩、结构等特征及现场调查的实际结果, 通过目视判读, 对研究区内153栋房屋进行分类；然后依据房屋破环情况逐栋解译, 划分震害等级, 建立房屋震害解译标志。
2.1 房屋分类
通过无人机影像解译并结合现场调查结果, 发现叶里斯南也肯村内房屋类型主要为土木结构、砖木结构、砖混结构、框架结构。土木结构房屋屋顶以平顶为主, 屋顶覆盖房泥, 如图 3(a)所示, 外墙表面刷1层石灰浆, 受后期雨水冲刷等影响, 部分房屋墙体表面较残旧, 如图 3(b)所示, 此类房屋易辨识, 但少量土木结构房屋在墙体外侧加砌粘土砖块, 即“砖包皮”, 并在前墙表面贴1层瓷砖, 此类房屋易与砖木结构房屋混淆, 但从塌落的屋檐处仍可分辨出土块墙体和木质房梁, 如图 3(c)所示。砖木结构房屋在研究区内相对较少, 多为居民自建房, 此类房屋在影像中形状规则, 屋顶覆盖房泥, 房顶边缘齐整, 外墙表面多为裸露的红砖或用混凝土抹面, 如图 3(d)所示, 少数房屋前墙表面贴有瓷砖, 如图 3(e)所示。砖混结构房屋在研究区内极少, 主要为清真寺、村委会等公用房屋, 在影像中此类房屋的特点十分显著, 单体房屋多呈长方形, 整齐美观, 屋顶多呈深灰色或彩钢的红色, 如图 3(f)、3(g)、3(h)所示。研究区内仅有1栋在建的多层框架结构房屋, 房屋整体呈灰色调, 框架主体已基本完成, 如图 3(i)所示。
2.2 震害解译
依据《建(构)筑物地震破坏等级划分》(GB/T 24335—2009)(中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局等, 2009), 将建(构)筑物破坏等级分为以下5级:基本完好、轻微破坏、中等破坏、严重破坏、毁坏。目前常用的遥感手段由于受空间分辨率的限制及摄影角度的影响, 识别建筑物破坏等级有限, 仅能将房屋破坏等级分为倒塌、局部倒塌、未倒塌3级(李金香等, 2017；袁小祥等, 2017)。本文使用从多个拍摄角度获取的高分辨率房屋影像数据, 尝试按照《建(构)筑物地震破坏等级划分》将研究区房屋破坏分为5级。此外考虑部分房屋自身老旧等原因, 震前可能存在破坏, 因此在本次解译工作中格外注意存在震害的房屋四周是否有掉落的瓷砖、土块、砖块等建筑材料, 如果房屋存在自身缺陷或老旧破坏, 房屋周边一般不会出现掉落的建筑材料, 结合现场详细的调查资料, 建立不同破坏等级的无人机影像解译标志。
(1) 基本完好:此类房屋多为砖混结构或框架结构, 无人机影像中房屋排列整齐, 整体结构完好, 轮廓清晰, 几何形态完整。图 3(f)所示为村委会办公用房, 该建筑物四周棱角分明, 色调规则, 建筑物周围无明显纹理或色调突变, 放大数倍观察时未发现房屋外墙存在明显裂缝, 房屋四周地面未发现掉落的建筑材料。
(2) 轻微破坏:依据国家标准, 此破坏级别的房屋特征为:承重墙体无破坏或个别有轻微裂缝；部分非承重构件有轻微破坏或个别有明显破坏, 不加修理或稍加修理可继续使用。通过解译无人机影像, 发现少量砖木结构房屋仅存在外墙表面瓷砖掉落, 在墙体表面形成灰色区域, 掉落地上的瓷砖块体则为相对较亮的白斑, 如图 4(a)所示；部分土木结构房屋整体结构完整, 女儿墙及房檐存在少量塌落, 如图 4(b)、4(c)所示, 将此类房屋的破坏等级判定为轻微破坏。
(3) 中等破坏:此破坏级别的房屋特征为多数承重墙出现轻微裂缝, 多数非承重构件有明显破坏, 结构基本使用功能受到一定影响, 修理后可使用。无人机影像中部分土木结构房屋整体轮廓依旧完整, 但由于房檐及女儿墙的塌落, 屋顶边缘形态残缺不全, 房屋四周地面上堆积土块、砖块等建筑材料, 造成影像色调不规则变化, 如图 4(d)、4(e)所示, 将此类房屋的破坏等级判定为中等破坏。
(4) 严重破坏:无人机影像中此类房屋总体形态能够辨识, 但部分房屋纵墙严重外闪, 与屋顶之间产生巨大缝隙, 缝隙呈纵向条带状暗色调, 与周围环境形成鲜明对比, 如图 4(f)所示, 此外部分土木结构房屋屋顶出现部分塌落, 墙体出现倒塌, 如图 4(g)所示, 将此类承重构件出现明显破坏的房屋判定为严重破坏。
(5) 毁坏:此类房屋在无人机影像中特点鲜明, 部分墙体倒塌的房屋在其局部形成废墟, 造成色调明显不均匀, 如图 4(h)所示；完全倒塌的房屋轮廓大部分已消失, 土块、木材等建筑材料混乱堆积, 部分碎片呈白色亮斑, 如图 4(i)所示。
2.3 建筑物震害评估
依据上述建立的房屋类型及震害标志, 对研究区153栋房屋按照4种结构类型和5个震害等级逐栋进行目视解译。其中框架结构房屋仅1栋, 整体结构基本完好；砖混结构房屋共5栋, 影像解译中未发现震害现象, 破坏等级属于基本完好；砖木结构房屋共8栋, 无人机影像显示绝大多数房屋基本完好, 仅发现1栋房屋外墙瓷砖掉落, 属轻微破坏；土木结构房屋共139栋, 毁坏35栋, 严重破坏17栋, 中等破坏39栋, 轻微破坏45栋, 基本完好3栋(见表 1)。房屋破坏抽样调查结果如表 2所示。
表 1 研究区各类房屋破坏程度影像解译结果Table 1. Image interpretation results of building damage in the study area结构类型 基本完好/栋 轻微破坏/栋 中等破坏/栋 严重破坏/栋 毁坏/栋 合计/栋 土木结构 3 45 39 17 35 139 砖木结构 7 1 0 0 0 8 砖混结构 5 0 0 0 0 5 框架结构 1 0 0 0 0 1 表 2 叶里斯南也肯村房屋破坏抽样调查结果Table 2. Results of sampling survey of building damage in Yerisnan Yeken Village结构类型 基本完好/m2 轻微破坏/m2 中等破坏/m2 严重破坏/m2 毁坏/m2 合计/m2 土木结构 160 800 1920 640 480 4000 砖木结构 880 880 5280 880 880 8800 砖混结构 320 320 640 0 0 1280 目前, 地震现场调查常采用震害指数表征震害程度, 房屋破坏等级分为5级, 依据《中国地震烈度表》(GB/T 17742—2008)(中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局等, 2009), 每级对应的震害指数用0—1之间的适当数字表示, 震害指数0表示完好无损, 1表示全部毁坏, 平均震害指数指一个建筑物群或一定地区范围内所有建筑的震害指数平均值, 即为各级震害建筑物所占的比率与其相应的震害指数的乘积之和。
在同一地震烈度下, 不同结构类型建筑物的震害程度不同, 可表示为与结构相关的震害指数, 某一调查点结构类型为i的房屋平均震害指数由下式计算:
$$ {\bar d_i} = \frac{{\sum {{d_{ij}}} {n_{ij}}}}{{\sum {{n_{ij}}} }} $$ (1) 式中, dij表示i类房屋破坏等级为j(j=1、2、3、4、5)的震害指数, nij表示i类房屋破坏等级为j的房屋栋数或建筑面积。
为定量评估研究区内房屋震害程度, 对研究区内房屋平均震害指数进行计算, 由于砖木、砖混、框架结构房屋数量过少, 本次研究仅计算土木结构房屋平均震害指数。将5个等级的震害指数分别取值为基本完好(0.05)、轻微破坏(0.2)、中等破坏(0.4)、严重破坏(0.7)、毁坏(1), 根据影像解译结果(见表 1), 并利用式(1)进行统计计算, 得到土木结构房屋平均震害指数为0.51。此外依据现场调查数据(见表 2)计算叶里斯南也肯村不同类型房屋平均震害指数, 其中土木结构房屋为0.47, 砖木结构房屋为0.44, 砖混结构房屋为0.26。通过对比发现, 依据影像解译结果计算得到的土木结构房屋平均震害指数与依据现场调查数据计算得到的土木结构房屋平均震害指数基本一致。
3. 讨论
利用精河6.6级地震后获取的多角度无人机影像数据, 对受灾严重的叶里斯南也肯村153栋房屋进行震害提取。在房屋分类过程中, 框架、砖混结构房屋特征显著, 在无人机影像中易识别, 个别“砖包皮”的土木结构房屋与砖木结构房屋在外形上较相似, 但从掉落的屋檐处仍可分辨出土块墙体和木质房梁, 因此无人机影像中的房屋结构分类与实际情况具有良好的一致性。
根据表 1计算得到研究区内各类房屋平均震害指数, 其中土木结构房屋平均震害指数为0.51, 对应《中国地震烈度表》中的地震烈度为Ⅷ度, 根据现场调查数据(见表 2)计算出的叶里斯南也肯村3种类型房屋平均震害指数对应《中国地震烈度表》中的地震烈度均为Ⅷ度, 此外根据地震现场调查结果, 最终确定叶里斯南也肯村属Ⅷ度区, 通过无人机影像解译结果计算得到的土木结构房屋平均震害指数及所对应的地震烈度与现场调查结果基本一致, 但对比表 1、表 2可以发现砖木、砖混、框架结构房屋震害解译结果较现场调查结果轻, 主要因为本次研究主要通过无人机影像中房屋外部损毁程度进行震害判断, 叶里斯南也肯村土木结构房屋震害主要表现为屋顶塌落、墙体倒塌及屋檐塌落, 此类震害在无人机影像中较易识别, 因此土木结构房屋震害解译结果及平均震害指数与现场调查结果基本一致, 而部分砖木、砖混、框架结构房屋震害多为门窗角裂缝、纵横墙连接处贯穿裂缝、填充墙与框架间结合处裂缝(常想德等, 2017), 仅依靠无人机影像难以对此类房屋震害进行观测, 使其震害解译结果偏轻, 因此使用无人机影像进行房屋震害解译时还需结合一定量的实地调查数据进行校验, 此外研究区内砖木、砖混、框架结构房屋样本数量太少, 砖木结构8栋, 砖混结构5栋, 框架结构仅1栋, 使得解译结果存在较大的随机性, 研究区内土木结构房屋共139栋, 样本数量相对较多, 且土木结构房屋震害解译结果与现场调查结果基本一致, 表明从不同角度获取的高清无人机影像可为房屋震害定量评估提供重要参考。
4. 结论
(1) 研究区内不同结构类型房屋特征较显著, 依据无人机影像的房屋结构分类与实际情况具有良好的一致性。
(2) 由于无人机影像无法观测房屋内部的震害, 且研究区内砖混、砖木、框架结构房屋样本数量偏少, 使得这3类房屋的震害解译结果与现场调查结果存在较大差异。
(3) 研究区内土木结构房屋样本数量相对较多, 震害较易识别, 震害解译结果与现场调查结果基本一致, 表明无人机影像可为房屋震害定量评估提供重要参考。
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图 2 云南省129个县（市）区应急备震能力准则单项指标空间分布
（a）地震应急组织机构健全度；（b）地震应急资源基础保障能力；（c）地震应急灾情获取与评估能力；（d）地震紧急救援能力
Figure 2. Maps showing the evaluating results from the single factor index of earthquake emergency preparedness capability of 129 counties in Yunnan Province
图 3 云南省129个县（市）区应急备震综合能力空间分布
Figure 3. Map of the capability about earthquake emergency comprehensive preparedness for 129 counties in Yunnan Provinc
表 1 应急备震能力评估层次模型
Table 1. A hierarchical model of evaluating preparedness capability for earthquake emergency
目标层 准则层 指标层 地震应急备震能力 地震应急组织机构健全度 防震减灾工作管理机构、抗震救灾指挥部、地震应急预案、专职应急人员、宣传教育培训演练机制 地震应急资源基础保障能力 地震应急救援物资储备、应急避难场所、自然灾害专项应急储备资金、生命线工程抢通大型机械、直升机起降停机坪 地震应急灾情获取与评估能力 群测群防“三网一员”、地震应急指挥场所、地震应急指挥技术系统、视频会议系统、卫星电话、对外提供服务和发布平台、地震应急专用车辆、地震预警与烈度速报台 地震紧急救援能力 专业救援队伍、行业救援队伍、灾害救援志愿者队伍、救援队伍培训与考核、救援资源调度机制 
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表 2 地震紧急救援能力判定矩阵专家打分示例
Table 2. An example of expert scoring for judging matrix of earthquake emergency rescue ability
B4 C19 C20 C21 C22 C23 C19 1 3 5 1 2 C20 1/3 1 3 1 2 C21 1/5 1/3 1 1/3 1/2 C22 1 1 3 1 1 C23 1/2 1/2 2 1 1
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表 3 应急备震能力指标权重值
Table 3. The weight index of earthquake emergency preparedness capability
目标层（A） 准则层（B） 权重值W1 指标层（C） 权重值W2 应急备震能力（A） 地震应急组织机构健全度（B1） 0.1943 防震减灾工作管理机构（C1） 0.3883 抗震救灾指挥部（C2） 0.1883 地震应急预案（C3） 0.1701 专职应急人员（C4） 0.1683 宣传教育培训演练机制（C5） 0.0850 地震应急资源基础保障能力（B2） 0.0881 地震应急救援物资储备（C6） 0.3883 应急避难场所（C7） 0.1883 自然灾害专项应急储备资金（C8） 0.1701 生命线工程抢通大型机械（C9） 0.1683 直升机起降停机坪（C10） 0.0850 地震应急灾情获取与评估能力（B3） 0.2433 群测群防“三网一员”（C11） 0.1008 地震应急指挥场所（C12） 0.0573 地震应急指挥技术系统（C13） 0.2438 地震应急视频会议系统（C14） 0.0646 地震应急专用卫星电话（C15） 0.0481 对外提供专业的地震应急信息服务和发布平台（C16） 0.1588 地震应急专用车辆（C17） 0.0515 地震预警与烈度速报台（C18） 0.2751 地震紧急救援能力（B4） 0.4743 专业救援队伍（C19） 0.3548 行业救援队伍（C20） 0.2037 灾害救援志愿者队伍（C21） 0.0691 救援队伍培训与考核（C22） 0.2199 救援资源调度机制（C23） 0.1526
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表 4 应急备震能力分级评价标准
Table 4. Evaluation standard of earthquake emergency preparedness capability
应急备震能力分级 综合指数（Ei） 优 Ei≥1.3 良 1.1≤Ei＜1.3 中 0.6≤Ei＜1.1 差 Ei＜0.6
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表 5 应急备震能力调查问卷
Table 5. Questionnaire of earthquake emergency preparedness capability
填报单位：_________ 职工人数：_______ 填写日期：__________ 调查项目 调查内容 按实际情况在“□”中打“√” 地震应急组织机构健全度 1.是否为政府独立设置的防震减灾工作管理机构？ 是□否□ 2.是否建立政府抗震救灾指挥机构？ 是□否□ 3.是否定期召开抗震救灾指挥部联席会议？ 是□否□ 4.是否制定了地震应急预案？ 是□否□ 5.地震应急预案是否覆盖至乡镇或街道？ 是□否□ 6.是否设置有独立的应急科室或股所？ 是□否□ 7.是否设置专职应急岗位及人员？ 是□否□ 8.是否建立定期的防震减灾科普宣传、教育、培训、检查、演练机制？ 是□否□ 地震应急资源基础保障能力 9.是否建立地震应急救援物资储备库（帐篷、棉被、彩条布、应急食品等）？ 是□否□ 10.地震应急救援物资储备库是否覆盖至乡镇或街道？ 是□否□ 11.是否建立自然灾害专项应急储备资金？ 是□否□ 12.是否按照国家标准建立地震应急避难场所？ 是□否□ 13.地震应急避难场所否覆盖至乡镇或街道？ 是□否□ 14.是否建立生命线工程抢通大型机械登记造册、震后紧急调用机制？ 是□否□ 15.是否建立用于地震灾害紧急救援直升机起降停机坪？ 是□否□ 地震应急灾情获取与评估能力 16.是否建立群测群防“三网一员”体系？ 是□否□ 17.是否建立地震预警与烈度速报台？ 是□否□ 18.是否实现视频会议互联互通（音频、视频、双流）？ 是□否□ 19.是否配备卫星电话（海事、亚星、欧星等）？ 是□否□ 20.是否配置地震应急专用车辆？ 是□否□ 21.是否建设有独立的地震应急指挥场所？ 是□否□ 22.是否建设有地震应急指挥技术系统（软件、硬件、数据库）？ 是□否□ 23.是否建设有对外提供服务的专业的地震官方门户网站？ 是□否□ 24.是否建设有地震应急专业APP应用？ 是□否□ 25.是否建设有对外地震官方微博？ 是□否□ 26.是否建设有对外地震官方微信平台？ 是□否□ 地震紧急救援能力 27.是否组建了配备有专业地震应急救援装备的队伍（省市地震灾害紧急救援队、矿山救援队伍等）？ 是□否□ 28.是否建立了行业应急救援队伍（地震、民政、医疗、交通、通信、电力、水利、住建等）？ 是□否□ 29.是否建立了救援志愿者队伍？ 是□否□ 30.是否定期开展对救援队伍的培训与考核？ 是□否□ 31.是否建立抗震救灾指挥部成员单位应急调度机制，相邻区域军、地救援队伍、救援物资调度机制 是□否□
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表 6 问卷统计
Table 6. Questionnaire statistics
调查项 问题序号 县（市）个数 地震应急组织
机构健全度1 117 2 127 3 114 4 128 5 123 6 62 7 72 8 119 地震应急资源
基础保障能力9 112 10 81 11 93 12 93 13 81 14 71 15 25 地震应急灾情获取
与评估能力16 121 17 129 18 114 19 60 20 105 21 79 22 53 23 47 24 4 25 22 26 16 地震紧急救援能力 27 66 28 113 29 96 30 73 31 86
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表 7 应急备震能力计算结果（以云南省大理州县市为例）
Table 7. Calculation results of earthquake emergency preparedness capability(an example of Dali county, Yunnan Province)
区县 地震机构 准则层（B） 目标值计算值（A） 综合指数Ei 地震应急组织机构健全度（B1） 地震应急资源基础保障能力（B2） 地震应急灾情获取与评估能力（B3） 地震紧急救援能力（B4） 剑川县 剑川县地震局 0.1779 0.0798 0.1453 0.3061 0.7091 0.9956 永平县 永平县地震局 0.1943 0.0075 0.1197 0.0966 0.4181 0.5871 巍山县 巍山县地震局 0.1779 0.0881 0.1453 0.4743 0.8856 1.2435 鹤庆县 鹤庆县地震局 0.1779 0.0798 0.2004 0.3373 0.7954 1.1168 大理市 大理市地震局 0.1943 0.0806 0.1425 0.2018 0.6192 0.8694 漾濞县 漾濞县地震局 0.1943 0.0798 0.193 0.2977 0.7648 1.0739 洱源县 洱源县地震局 0.1779 0.0881 0.1453 0.1294 0.5407 0.7592 宾川县 宾川县地震局 0.176 0.0567 0.2047 0.169 0.6064 0.8514 云龙县 云龙县地震局 0.1779 0.0881 0.1197 0.3061 0.6918 0.9714 南涧县 南涧县地震局 0.1943 0.0798 0.1197 0.1294 0.5232 0.7346 弥渡县 弥渡县地震局 0.1943 0.0881 0.2047 0.4743 0.9614 1.3499 祥云县 祥云县地震局 0.1943 0.0635 0.2026 0.402 0.8624 1.2109
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表 8 云南省129个县（市）区应急综合备震能力等级划分
Table 8. Classification of the capability of earthquake emergency comprehensive preparedness for 129 counties in Yunnan Province
等级 综合指数 总数 县（市）区 优 Ei≥1.3 17 晋宁县、嵩明县、禄劝县、盘龙区、沾益区、大关县、龙陵县、牟定县、弥渡县、通海县、弥勒市、景谷县、元江县、江城县、临翔区、威信县、禄丰县 良 1.1≤Ei＜1.3 36 个旧市、双柏县、新平县、腾冲市、西山区、玉龙县、永胜县、宁蒗县、峨山县、巧家县、巍山县、官渡区、永善县、元谋县、祥云县、古城区、呈贡区、东川区、楚雄市、景洪市、砚山县、华坪县、安宁市、镇雄县、宜良县、南华县、姚安县、盈江县、蒙自市、鹤庆县、思茅区、昌宁县、易门县、武定县、澄江县、澜沧县 中 0.6≤Ei＜1.1 64 元阳县、宣威市、寻甸县、漾濞县、陆良县、丘北县、华宁县、师宗县、凤庆县、云县、屏边县、鲁甸县、富民县、大姚县、耿马县、镇康县、江川区、麒麟区、永德县、镇沅县、红塔区、剑川县、云龙县、双江县、瑞丽市、芒市、石林县、隆阳区、绥江县、孟连县、马龙县、梁河县、陇川县、富源县、景东县、勐海县、墨江县、泸西县、红河县、大理市、开远市、西盟县、宾川县、勐腊县、福贡县、石屏县、金平县、文山市、宁洱县、洱源县、绿春县、盐津县、贡山县、南涧县、昭阳区、沧源县、德钦县、兰坪县、西畴县、会泽县、香格里拉市、河口县、五华区、建水县 差 Ei＜0.6 12 马关县、泸水县、永平县、施甸县、永仁县、水富县、彝良县、广南县、富宁县、麻栗坡县、维西县、罗平县
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