Analysis on Characteristics and Countermeasures of Qiaojia MS5.0 Earthquake in Yunnan Province
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摘要: 2020年5月18日21时47分云南省巧家县小河镇发生MS5.0地震，本文结合震区背景信息和现场调查结果，详细阐述了此次地震人员伤亡、房屋震害、地质灾害情况及致灾原因。分析认为，震区易发生小震致灾现象，与当地民居抗震性能较差、次生地质灾害严重、人口密集且居住地多位于山坡及山底等因素有关。为避免小震致灾，应提高震区及周边地区建筑物抗震能力，进行合理规划，迁移高风险区居民点。Abstract: At 21:47 on May 18th, 2020, an Ms5.0 earthquake struck Qiaojia County, in Yunnan Province. Based on the seismotectonic information and on-site investigations , this paper elaborates on the casualties, housing damages, geological disasters and the causes of the earthquake disasters clearly. The result shows that this area is prone to small earthquakes lead to major disasters, which are related to the poor seismic performance of local residential buildings, severe secondary geological disasters, dense population and mostly located on hillsides and mountain bottoms. In order to prevent this phenomenon, it is necessary to improve the earthquake resistance of buildings in the earthquake zone and surrounding areas, make rationally planning and relocate settlements in high-risk areas.
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引言
我国是自然灾害多发国家，也是旅游资源大国，一旦发生自然灾害将对旅游业造成严重影响。2008年汶川地震对旅游业的影响体现了旅游业自身的高敏感性，该次地震使四川省旅游业遭受了前所未有的冲击。据统计，四川省旅游业损失达500多亿元，其中景区经济损失278.40亿元，旅游城镇接待设施损失99.14亿元，宾馆、饭店损失95.35亿元，道路损毁2563.3km，累计损失63.45亿元，旅行社损失2.83亿元。
地震灾害对旅游业的影响涉及游客、旅游服务、旅游交通、旅游基础设施、旅游组织及旅游经济等方面，已有研究一方面从定性角度出发，探讨灾害对旅游业的影响（于志远，2010；王占华等，2007；刘佳等，2017），另一方面从定量角度出发，定量评价灾害对旅游业的影响程度（赵豫西，2010；袁一凡，2008；李向农等，2014；Vergori，2012）。定量评价是利用统计数据分析地震灾害对旅游业的影响程度，或是将历史资料与综合评价指数结合，评价灾害与危机事件对旅游业的影响（菊春燕等，2013；崔凤军，2001；李锋等，2006）。由于地震灾害对旅游业的影响较复杂，采用单一的指数方法难以真实描述影响程度，而利用历史资料与统计数据无法描述各指标的影响程度。因此，本文以汶川地震灾害为研究对象，通过分析各指标的影响，计算旅游经济、游客、旅游服务、旅游交通、旅游组织影响因子值及影响程度，并在此基础上研究了四川省地震灾害对旅游业影响评价区划。
1. 研究区概况
四川省位于我国西南地区、长江上游。地貌以山地为主，具有山地、丘陵、平原和高原4种地貌类型。旅游资源丰富，拥有1项世界文化遗产、3项世界自然遗产，1项世界文化与自然双重遗产，1项世界灌溉工程遗产；拥有12处国家5A级旅游景区，185处4A级旅游景区；拥有1座中国最佳旅游城市、21座中国优秀旅游城市、8座中国历史文化名城；拥有230处全国重点文物保护单位。
2008年5月12日，四川省汶川县突发8.0级强烈地震。据统计，地震造成的旅游业直接经济损失达2017年四川省旅游总收入（1217.31亿元）的一半，并造成当地及附近区域交通、通信等公共设施损毁，使进入四川省旅游变的更困难。
2. 数据来源与研究方法
2.1 数据来源
本研究数据分为两部分，一部分为旅游相关数据，另一部分为矢量数据。其中，旅游相关数据源自四川省文旅厅（旅游局）、四川省旅游政务网及四川省旅游统计年鉴，矢量数据（四川省行政图）是利用ArcGIS10.0软件数字化得到的。地震相关信息源自中国地震网、四川省地震网。
2.2 研究方法
2.2.1 熵组合权法
（1）层次分析法（AHP）
层次分析法是由美国萨泰教授于20世纪70年代提出的一种定性与定量结合的指标权重计算方法，该方法在计算指标权重时主观性较大，计算步骤为：
① 建立层次结构模型。在深入分析实际问题的基础上，将有关因素按不同属性自上而下地分解成若干层次，同层因素从属于上层因素或对上层因素有影响，同时又支配下层因素或受下层因素作用。最上层为目标层，通常只有一个因素，最下层通常为方案或对象层，中间可有一个或几个层次，通常为准则或指标层。当准则过多时（如多于9个），应进一步分解出子准则层。
② 构造成对比较阵。从层次结构模型的第2层开始，对于从属于或影响上层每个因素的同层诸因素，用成对比较法和1-9比较尺度构造成对比较矩阵，直到最下层。
③ 计算权向量并做一致性检验。对于每个成对比较矩阵，计算最大特征根及对应特征向量，利用一致性指标、随机一致性指标和一致性比率进行一致性检验。若检验通过，特征向量（归一化后）即为权向量，若不通过，需重新构造成对比较矩阵。
④ 计算组合权向量并进行组合一致性检验。计算最下层对目标的组合权向量，并根据公式进行组合一致性检验，若检验通过，则可按组合权向量表示的结果进行决策，否则需重新考虑模型或重新构造一致性比率较大的成对比较矩阵。
（2）熵值法
熵值法是一种客观赋权法，通过计算指标的信息熵，结合指标相对变化程度对系统整体的影响决定指标权重，相对变化程度较大的指标具有较大的权重，该方法在统计学及其他领域已广泛应用（李旭辉，2016；张继权等，2007a），计算步骤为：
① 选取n个样本、m个指标，则xij为第i个样本第j个指标的值（i=1，2，…，n；j=1，2，…，m）。
② 指标标准化处理。由于参评各因子系数、量纲不同，需对各指标进行标准化处理，以消除指标间单位不同带来的计算不便，计算公式为：
$$x' = \frac{{{x_{ij}} - {\text{min}}({x_{ij}})}}{{{\text{max}}({x_{ij}}) - {\text{min}}({x_{ij}})}}$$ (1) 式中，x′为标准化后指标值，xij为第i个样本第j个评价因子指标值，max(xij)为第i个样本第j个指标最大值，min(xij)为第i个样本第j个指标最小值。
③ 计算第j项指标下第i个样本占该指标的比重：
$$ {p_{ij}} = \frac{{{x_{ij}}}}{{\sum\limits_{i = 1}^n {{x_{ij}}} }}\ \ \ \ \ \ \ \ \ \left({i = 1, 2, \ldots, n;j = 1, 2, \ldots, {\text{m}}} \right) $$ (2) ④ 计算第j个指标熵值：
$$ {e}_{j}=-k{\displaystyle \sum _{i=1}^{n}{p}_{ij}}\text{ln}({p}_{ij})\ \ \ \ \ \ \ k>0，k=1/\text{ln}(n)，{e}_{j}\ge 0$$ (3) ⑤ 计算第j个指标差异系数。对于第j个指标而言，指标值的差异越大，对方案评价的作用越大，熵值越小，定义差异系数为：
$${g_j} = \frac{{1 - {e_j}}}{{m - {E_e}}}$$ (4) 式中，${E}_{e}={\displaystyle \sum _{j=1}^{n}{e}_{j}}，0\le {g}_{j}\le 1，{\displaystyle \sum _{j=1}^{n}{g}_{j}}\text{=}1$。
⑥ 求权值：
$${w_j} = \frac{{{g_j}}}{{\sum\limits_{j = 1}^m {{g_j}} }}\;\;\;\;\;\;(1 \leqslant j \leqslant m)$$ (5) （3）熵组合权重计算方法
本研究运用最小相对信息熵原理，将层次分析法主观赋权与熵值法客观赋权方法相结合，形成熵组合权重法，以减少主客观赋权的影响，计算公式为：
$${w}_{j}=\frac{{({w}_{1i}·{w}_{2i})}^{1/2}}{\sum {({w}_{1i}·{w}_{2i})}^{1/2}} $$ (6) 式中，${w_j}$为指标i综合权重，${w_{1i}}$为指标i主观权重，${w_{2i}}$为指标i客观权重。
2.2.2 加权综合评价法
加权综合评价法是多指标综合评价过程中常用方法，该方法通过构建评价指标体系及计算各指标权重，并进行无量纲标准化处理，综合构建待评价综合加权模型（张继权等，2007b；董振华等，2016），计算公式为：
$$ C={\displaystyle \sum _{i=1}^{n}{x}_{i}·{w}_{i}}$$ (7) 式中，C为评价因子总值，xi为第i个评价指标标准值；wi为指标权重，n为评价指标个数。
3. 地震灾害对旅游业影响评价模型构建
3.1 指标体系构建
地震灾害对旅游业影响指标体系构建需结合灾害学与旅游学相关理论，并借鉴已有相关研究成果（黄崇福，2009；邵冬梅等，2006；赵黎明等，2010；谢朝武等，2013；许冲等，2009），遵循评价指标选取的广泛性、针对性、关联性与层次性原则。采用AHP方法计算主观权重，再利用熵值法计算客观权重，最后利用熵组合权法计算各因子综合权重。一级指标分为两大类，一类是采用地震烈度表征地震灾害的危险性；一类是受影响因子，包括旅游经济、游客、旅游服务、旅游组织及旅游交通在内的5个一级指标和13个二级指标（表 1）。
表 1 地震灾害对旅游业影响评价指标体系及权重Table 1. The index system and weight of the impact assessment of natural disasters on tourism industry目标层 一级指标 序号 二级指标 综合权重 地震灾害对旅游业影响评价 地震烈度（y1）
（权重0.218）x1 地震烈度（等级） 0.085 旅游经济（y2）
（权重0.192）x2 灾前与灾后旅游收入比/% 0.058 游客（y3）
（权重0.171）x3 灾前与灾后游客数量比/% 0.064 x4 伤亡人数/万人 0.066 旅游服务（y4）
（权重0.156）x5 餐饮业损毁率/% 0.076 x6 酒店损毁率/% 0.067 x7 景点损毁率/% 0.062 x8 景区基础设施损毁率/% 0.069 旅游组织（y5）
（权重0.142）x9 旅游公司损毁率/% 0.064 x10 旅行社损毁率/% 0.088 x11 旅游集散中心损毁率/% 0.065 旅游交通（y6）
（权重0.121）x12 道路损毁长度/km 0.069 x13 基础设施损毁率/% 0.068 地震灾害发生时对旅游业带来的影响主要表现为：①对旅游经济产生影响。因灾害发生后一段时间内前往四川省旅游的人数大幅下降，经济损失较重，因此，本文选择灾前与灾后旅游收入比、游客数量比和伤亡人数指标作为衡量指标；②对旅游服务相关产业产生影响。如某些酒店、景点、基础设施损毁等，由于不同区域范围内旅游服务相关产业数量不同，单一通过数量衡量难以比较不同区域的影响程度，因此，本文按地区服务产业中的餐饮业、酒店、景点、基础设施损毁率作为衡量指标；③对道路交通造成影响。部分通往景区的道路无法通行，因此，选择道路损毁长度和道路基础设施损毁率表示影响程度。
3.2 评价模型构建
以上述构建评价指标体系为基础，采用加权综合法构建地震灾害对旅游业影响评价模型：
$$ {y}_{2}={x}_{1}·{x}_{2}·{w}_{2}$$ (8) $$ {y}_{3}={x}_{1}·{x}_{3}·{w}_{2}+{x}_{1}·{x}_{4}·{w}_{4}$$ (9) $$ {y}_{4}={x}_{1}·{x}_{5}·{w}_{5}+{x}_{1}·{x}_{6}·{w}_{6}+{x}_{1}·{x}_{7}·{w}_{7}+{x}_{1}·{x}_{8}·{w}_{8}$$ (10) $$ {y}_{5}={x}_{1}·{x}_{9}·{w}_{9}+{x}_{1}·{x}_{10}·{w}_{10}+{x}_{1}·{x}_{11}·{w}_{11}$$ (11) $$ {y}_{6}={x}_{1}·{x}_{12}·{w}_{12}+{x}_{1}·{x}_{13}·{w}_{13}$$ (12) $$ \text{TIA}={\displaystyle \sum _{i=2}^{n}{y}_{i}·{w}_{i}}$$ (13) 式中，TIA为地震灾害对旅游业影响指数，表示地震灾害对旅游业的影响程度，其值越大表明，该区所受影响越大，反之越小；xi为二级指标标准化值，yi为一级指标，wi为各指标权重系数。
4. 实例研究
4.1 地震烈度及影响范围分析
参考汶川地震烈度分布图（图 1）可知，本次地震震中烈度达Ⅺ度，以汶川县映秀镇和北川县县城为中心。Ⅺ度以上区域破坏程度极严重，分布区域紧靠地震断层，沿断层走向呈长条形。Ⅹ度和Ⅺ度区域边界受龙门山中央与前山断裂错动控制，在绵竹和什坊向盆地方向突变，都江堰区域也略有突出。Ⅷ度和Ⅶ度区域在北部范围扩大。Ⅵ度区域在四川盆地和丘陵区域分布较广。
图 1 汶川地震烈度及影响范围（数据源自中国地震局）Figure 1. Wenchuan earthquake intensity and influence range (The figures come from the China Earthquake Administration)4.2 地震灾害对旅游业影响评价与区划
基于地震灾害对旅游业影响评价模型，计算四川省21个市（州）旅游业影响综合值（表 2），在参考实际地震烈度及影响范围分析的基础上，结合四川省社会、经济、旅游等相关数据，并征求相关专家意见，采用最佳自然断裂法，将地震灾害对旅游业影响综合值由高到低分为高影响区、较高影响区、中影响区、较低影响区及低影响区（表 3）。为更清晰地表达评价结果，利用ArcGIS空间分析技术，绘制21个市（州）地震灾害对旅游业影响程度区划图（图 2）。
表 2 地震灾害对旅游业影响评价综合指数Table 2. The comprehensive index of impact of earthquake disasters on tourism industry市（州）名称 影响评价值（TIA） 达州市 0.0198 乐山市 0.0770 宜宾市 0.0450 广安市 0.0595 遂宁市 0.0598 眉山市 0.0773 攀枝花市 0.0223 资阳市 0.0780 内江市 0.0595 自贡市 0.0406 泸州市 0.0129 德阳市 0.0964 成都市 0.0786 雅安市 0.0980 凉山彝族自治州 0.0510 南充市 0.0595 巴中市 0.0235 广元市 0.0622 绵阳市 0.0850 阿坝藏族羌族自治州 0.0790 甘孜藏族自治州 0.0650 表 3 地震灾害对旅游业影响程度区划界限阈值Table 3. The threshold of the influence degree of earthquake disaster on tourism industry影响评价值（TIA） 影响程度 ≤0.0230 低影响 ≤0.0450 较低影响 ≤0.0595 中影响 ≤0.0743 较高影响 ≤0.0980 高影响 
图 2 地震灾害对旅游业影响程度区划图Figure 2. Tourism industry impact assessment zonation under earthquake disaster由图 2可知，汶川地震灾害对旅游业影响程度与地震烈度有直接关系，其中，阿坝藏族羌族自治州、绵阳市、德阳市、成都市、雅安市、眉山市、资阳市、乐山市8个市（州）受地震灾害影响最大；广元市、南充市、遂宁市、内江市、甘孜藏族自治州5个市（州）受地震灾害影响次之；凉山彝族自治州、广安市2个市（州）处于中等影响程度；巴中市、宜宾市、自贡市3个市受地震灾害影响较低；达州市、泸州市及攀枝花市3个市受地震灾害影响最低。
以往多数研究以一个综合指数表征待评价结果，但仅能看出待评价区域综合值，无法得知每个指标的影响程度。因此，本文采用公式（8）—（12）分别计算地震灾害对各指标的影响程度，以此表征各区域地震灾害对旅游经济、游客、旅游服务、旅游组织及旅游交通的影响程度，并将结果进行统计汇总如图 3。由图 3可知，地震灾害对旅游经济的影响最大，其次依次为旅游服务、游客、旅游组织、旅游交通。
图 3 地震灾害对旅游业影响评价对比Figure 3. Comparison of the impact of earthquake disasters on tourism industry5. 结论与讨论
本文以四川省21个市（州）为评价地震灾害对旅游业影响的基本单元，选取2008年为典型案例年，利用熵组合权重法、加权综合评价法综合构建地震灾害对旅游业影响评价模型，从灾害学、旅游学角度出发，实现地震灾害对旅游业影响定量化分析与评价，在此基础上利用GIS技术绘制四川省地震灾害对旅游业影响评价区划图，主要结论如下：
（1）本文从定量化角度出发，实现研究区地震灾害对旅游业影响评价，由评价结果可知，受影响严重的区域位于震中或高烈度区，说明地震灾害对旅游业造成的影响与地震烈度有直接关系，越靠近震中或高烈度区域，旅游业受影响程度越大，反之越小。
（2）由地震灾害对旅游业各指标影响程度可知，四川省旅游经济与旅游服务总体上受影响最大，旅游组织与游客受影响次之，旅游交通受影响最小。
本文为地震灾害对旅游业影响评价初步研究，在评价指标选取、评价模型构建等方面仍属于初步探索阶段，今后将进行完善与补充，继续进行自然灾害对旅游业影响理论探索，并加强自然灾害对旅游业影响响应对策方面的研究。
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图 1 垭口村良子小组生产用房倒塌
Figure 1. The collapse of the production house of Liangzi group in Yakou village
图 2 普谷村至垭口村段滚石造成交通中断
Figure 2. Traffic interruption caused by rolling rocks from Pugu village to Yakou village
图 3 云南省巧家县小河镇MS5.0地震烈度图
注：地震烈度VI度，土木房屋个别倒塌，少数破坏；砖混房屋和框架房屋个别轻微破坏，多数基本完好。
Figure 3. Intensity distribution map of Qiaojia MS5.0 earthquake in Yunnan province
图 4 巧家县及周边县城震级相近的历史地震分布
Figure 4. Distribution map of historical earthquakes of similar magnitude in Qiaojia county and surrounding areas
表 1 巧家县及周边县城震级相近的历史地震比较
Table 1. Comparison of historical earthquakes of similar magnitude in Qiaojia county and surrounding areas
震例 死亡人数/人 受伤人数/人 地震灾害致死人数/人 2020年巧家5.0级地震 4 28 2 2003年鲁甸5.0级地震 0 24 — 2003年鲁甸5.1级地震 4 94 — 2004年鲁甸5.6级地震 4 597 — 2006年盐津5.1、4.7级地震 2 67 20 2006年盐津5.1级地震 23（含失踪1人） 114 2010年巧家4.8级地震 0 17 — 2012年彝良5.7级和5.6级地震 81 834 65 2014年鲁甸6.5级地震 729（含失踪112人） 3 143 250 2014年永善5.0级地震 0 20 — 2014年永善5.3级地震 0 5 — 
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