• ISSN 1673-5722
  • CN 11-5429/P

地震巨灾对产业链的冲击影响风险评估

丛鹏里 曹井泉 姚新强 林逸 刘红艳 纪静 李芳芳

马宁, 林均岐, 刘金龙, 贾晗曦. 基于AdaBoost算法的多层砖房震害影响因素评估[J]. 震灾防御技术, 2020, 15(2): 235-242. doi: 10.11899/zzfy20200201
引用本文: 丛鹏里,曹井泉,姚新强,林逸,刘红艳,纪静,李芳芳,2024. 地震巨灾对产业链的冲击影响风险评估. 震灾防御技术,19(1):37−51. doi:10.11899/zzfy20240104. doi: 10.11899/zzfy20240104
Ma Ning, Lin Junqi, Liu Jinlong, Jia Hanxi. Evaluation of Influencing Factors of Earthquake Damage of Multi-storey Brick Building Based on AdaBoost Algorithm[J]. Technology for Earthquake Disaster Prevention, 2020, 15(2): 235-242. doi: 10.11899/zzfy20200201
Citation: Cong Pengli, Cao Jingquan, Yao Xinqiang, Lin Yi, Liu Hongyan, Ji jing, Li Fangfang. Risk Assessment of Earthquake Disaster Impact on Industrial Chain[J]. Technology for Earthquake Disaster Prevention, 2024, 19(1): 37-51. doi: 10.11899/zzfy20240104

地震巨灾对产业链的冲击影响风险评估

doi: 10.11899/zzfy20240104
基金项目: 国家重点研发计划(2023YFC3082100);地震科技星火计划(XH23004YA);天津市科技计划(23JCQNJC00910)
详细信息
    作者简介:

    丛鹏里,男,生于1993年。博士,工程师。主要从事建筑结构多灾害防护工作。E-mail:791772626@qq.com

    通讯作者:

    曹井泉,男,生于1964年。博士,研究员。主要从事地震活动性研究。E-mail:cao.jingquan@163.com

Risk Assessment of Earthquake Disaster Impact on Industrial Chain

  • 摘要: 保障产业链安全稳定、具备抗灾韧性,成为我国经济高质量发展的重要基础,因此基于已收集整理的全球大震巨灾对产业链冲击影响资料,梳理分析地震灾害对不同行业及产业链的影响,尤其是针对地震巨灾对产业链影响的特征及要素进行研究。基于全球地震巨灾对产业链的冲击影响研究,通过量化方式给出产业链地震灾害风险评估水平及不同产业链震后恢复能力,并提出产业链地震安全保障举措建议,为研究我国产业链地震敏感性提供参考。
  • 建筑结构震害预测是地震工程学科的重要内容之一(于天洋等,2018贾晗曦等,2019),其研究方法主要分为专家经验法、模糊类比法和基于机器学习相关算法组成的方法。其中,多层砖房作为国内量大面广的结构形式之一,许多学者对其进行震害预测研究,如尹之潜等(1991)基于易损性概率分析方法得到震害等级与平均折算抗剪强度的关系;欧盛(2011)基于最小二乘法对尹之潜方法中的修正系数进行修正;刘章军等(2007)使用模糊数学理论对多层砖房进行震害预测;部分学者基于反向传播神经网络(刘本玉等,2002姜伟等,2011)和蚁群聚类径向基网络模型(杨秀萍等,2013)对多层砖房进行震害评估。

    通过不同方法均可进行震害预测,但机器学习算法模型无需进行任何假设,适合内部因素错综复杂的问题,因此机器学习算法更适用于震害预测。而机器学习模型中,最关键的问题是选择合适的输入参数,即多层砖房震害影响因素。汤皓等(2006)使用灰色关联分析法对不同因素进行分析,但仅对内部关系进行分析,并未得到因素的重要性排序。集成学习算法被证明在因素重要度评估中具有良好表现(Jia等,2019)。因此,本文使用集成学习中的AdaBoost算法(Asim等,2018)对多层砖房震害影响因素进行重要度分析,以期弥补灰色关联分析的不足。

    影响多层砖房地震破坏的因素较多,主要源于以下3个方面:地震、场地和结构本身。本文选取汤皓等(2006)姜伟等(2011)研究中的影响因素作为模型输入参数,包括房屋高度、施工质量、砂浆等级、结构合理性、砖墙面积率、房屋整体性、场地条件和地震峰值加速度(PGA)。在地震方面未选择震级和烈度是因为其与PGA具有一定关系,三者仅选择其一避免重复,且震级和烈度变化小、分级少,1次地震只出现1个震级(余震不计),不同地区烈度基本从Ⅵ度到Ⅹ度变化,仅有5个分级。

    震害对应的破坏状态分为以下5个等级:基本完好、轻微破坏、中等破坏、严重破坏和倒塌,各影响因素具体分类及特征和取值见表 1,多层砖房影响因素部分数据集见表 2

    表 1  多层砖房震害影响因素特征及取值
    Table 1.  Characteristics and influencing factors of seismic damage of multi-storey brick buildings
    影响因素 特征 取值
    房屋高度
    施工质量 其他条件相同时,施工质量越好,破坏程度越低 10
    8
    6
    砂浆等级 按实际等级取值
    结构合理性 结构合理度越大,破坏程度越低 取结构抗震性能良好隶属度的值(谭克艰等,1997
    砖墙面积率 $砖墙面积率= \frac{砖墙净面积}{建筑面积}$ 按实际计算取值
    房屋整体性 整体性越好,破坏程度越低 楼盖 现浇 5
    预制 4
    木制 3
    屋盖 现浇 5
    预制 4
    木制 3
    圈梁 1
    构造柱 1
    是否有地下室和筏板基础 1
    0
    房屋是否开裂 -1
    0
    场地条件 场地条件越好,破坏程度越低 Ⅰ类 10
    Ⅱ类 8
    Ⅲ类 6
    场地条件 场地条件越好,破坏程度越低 Ⅳ类 4
    地形地貌是否不利 -1
    0
    地下水位是否较高 -1
    0
    PGA PGA越大,破坏程度越高 按实际值取值
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    表 2  数据集
    Table 2.  Data set
    序号 房屋层数 施工质量 砂浆等级/MPa 结构合理性 砖墙面积率/% 房屋整体性 场地条件 PGA/g 破坏程度
    1 2 10 25 0.50 8.20 8.00 6 0.20 中等破坏
    2 2 10 10 0.40 10.00 8.00 7 0.25 严重破坏
    3 3 10 10 0.30 11.50 9.00 8 0.25 中等破坏
    4 2 10 35 0.45 9.70 9.50 7 0.15 轻微破坏
    5 4 10 25 0.36 7.60 7.50 10 0.20 中等破坏
    6 2 10 25 0.55 4.30 10.00 9 0.10 轻微破坏
    7 3 10 25 0.43 6.87 8.00 3 0.25 严重破坏
    8 3 10 10 0.40 7.52 9.50 7 0.30 中等破坏
    9 2 10 35 0.38 8.32 8.50 6 0.20 轻微破坏
    10 5 10 10 0.46 11.50 8.00 8 0.25 基本完好
    11 2 10 25 0.41 4.65 7.50 9 0.05 轻微破坏
    12 3 10 10 0.50 9.42 12.00 8 0.20 基本完好
    13 3 10 10 0.47 13.60 9.00 5 0.25 轻微破坏
    14 2 10 25 0.52 10.70 8.50 7 0.20 轻微破坏
    15 4 10 25 0.48 3.60 7.50 4 0.15 倒塌
    16 3 10 25 0.54 6.69 8.00 8 0.25 轻微破坏
    17 3 10 10 0.40 8.40 9.50 8 0.20 轻微破坏
    18 4 10 25 0.45 8.50 9.46 8 0.30 严重破坏
    19 2 10 25 0.47 10.30 7.00 7 0.25 中等破坏
    20 4 10 25 0.47 3.23 8.00 8 0.15 轻微破坏
    21 2 10 10 0.48 3.50 9.00 8 0.10 轻微破坏
    22 3 10 5 0.35 8.64 8.00 7 0.20 严重破坏
    23 3 10 10 0.37 6.00 8.00 7 0.20 严重破坏
    24 3 10 10 0.34 9.00 10.00 7 0.25 严重破坏
    25 3 10 10 0.40 9.00 7.00 7 0.30 倒塌
    26 3 10 10 0.44 6.00 9.00 7 0.15 中等破坏
    27 3 10 25 0.40 10.00 10.00 8 0.30 倒塌
    28 3 10 25 0.40 9.00 10.00 7 0.25 倒塌
    29 2 10 10 0.50 9.00 12.00 10 0.20 基本完好
    30 4 10 10 0.50 9.00 9.00 9 0.15 轻微破坏
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    AdaBoost算法是集成学习中具有代表性的一种算法,其原理是将若干个弱分类器训练集合成一个强分类器(Shin等,2009)。该算法具有强自适应性,排在前位的弱分类器算错的数据被重新计算,用于训练下个弱分类器,在这个过程中加入新的弱分类器。整个AdaBoost算法结束的标志为达到期望的错误率或达到自设的最大迭代次数,达到二者其一,迭代终止。AdaBoost算法具体迭代步骤如下:

    (1)对数据集中的每个数据权值进行初始化处理。样本总数为N,将1/N的权重赋予每个数据,这些权重组成向量S

    (2)训练基本分类器。在每轮训练中,数据分为以下2种情况:当被正确分类时,加入下个训练集中时权重被自动减小;未被正确分类时,权重增加。被更新过的训练集用于训练新增的基本分类器,不断重复这个过程。AdaBoost算法为每个分类器都分配1个权重$\partial $。

    (3)把每次训练后得到的基本分类器集成为1个强分类器。每轮迭代结束后,误差率$\varepsilon $低的基本分类器权重被增加,在集成的强分类器中占比更大,重要度也更高;误差率$\varepsilon $高的基本分类器权重被减小,在集成的强分类器中占比更小,重要度也更低。

    具体计算公式如下:

    $$ \varepsilon \rm{=}\frac{未正确分类的样本数目}{N}$$ (1)
    $$\partial = \frac{1}{2}\left({\frac{{1 - \varepsilon }}{\varepsilon }} \right)$$ (2)

    数据被正确分类后的权重向量值为:

    $${\boldsymbol{S}}_i^{(t + 1)} = \frac{{{\boldsymbol{S}}_i^{(t)}{e^\partial }}}{{sum({\boldsymbol{S}})}}$$ (3)

    数据未被正确分类后的权重向量值为:

    $${\boldsymbol{S}}_i^{(t + 1)} = \frac{{{\boldsymbol{S}}_i^{(t)}{e^{(- \partial)}}}}{{sum({\boldsymbol{S}})}}$$ (4)

    式中,i是弱分类器,t是迭代次数。

    本模型直接调用sklearn库中的AdaBoostClassifier分类器,默认使用CART决策树。分类算法选择基于类别概率、效果更好的SAMME.R算法,具体参数选择为:max_depth=2,min_samples_split=20,min_samples_leaf=5,n_estimators=300,learning_rate=0.5。

    n_estimators表示采用的最大弱分类器个数,分类器过多模型易出现过拟合情况,但太少会出现欠拟合情况。learning_rate表示学习率,即整个模型迭代速度,学习率越小,迭代次数越多,该值下降会影响模型精度。n_estimators和learning_rate对整个模型的影响最大,因此进行重点调整,其取值不同时的系统分类精度如图 1。由图 1可知,当n_estimators和learning_rate分别为300和0.5时,模型精度最高。同时也可看出AdaBoost算法精度较高。选用的模型算法除须保证精度外,还须确保模型的稳定性,每次计算结果不能相差太大。模型3次计算结果如图 2,由图 2可知,每次计算不同参数的重要度虽不相同,但排序基本一致。这证明AdaBoost算法精度和稳定性均较好,适用于多层砖房震害影响因素评估。

    图 1  不同参数下的模型精度
    Figure 1.  Model accuracy under different parameters importance of influencing factors of seismic fatality
    图 2  AdaBoost模型3次计算结果
    Figure 2.  The results of three tests of the AdaBoost model

    模型计算结果即为每个因素的重要度,AdaBoost算法训练结果见表 3,并列出灰色关联分析法中的排序。由表 3可知,多层砖房结构合理性的重要度最高,约占1/4;PGA的重要度仅次于结构合理性,约占1/5;砖墙面积率与场地条件的重要度相近;结构合理性、PGA、砖墙面积率与场地条件的重要度占比超过80%,远超其他因素,可见房屋整体性、砂浆等级、房屋高度、施工质量的重要性较低。以上分析仅针对AdaBoost算法训练结果,并未分析数据本身。

    表 3  影响因素重要度排序及与灰色关联分析法结果的对比
    Table 3.  Ranking of factors of influence factors and comparison with results of grey correlation analysis method
    影响因素 重要度(AdaBoost结果) 灰色关联分析法中的排名
    结构合理性 0.266878512 4
    PGA 0.196731755 1
    砖墙面积率 0.170314083 2
    场地条件 0.168439716 5
    房屋整体性 0.089834515 8
    砂浆等级 0.067375887 6
    房屋高度 0.040425532 7
    施工质量 0.000000000 3
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    从算法原理和数据本身来看,分级越多的影响因素重要度越高。在本模型中,施工质量全部为优,因此默认分级只有一级,数据无变化,算法默认重要度为0。但在实际工程中,施工质量对震害程度的影响很大,因此灰色关联分析法中其排名为第3。随着数据量的增加,此类问题逐渐减少。

    AdaBoost算法训练结果与灰色关联分析法的结果相差较小,只有结构合理性和房屋整体性的排名出入较大。结构合理性在本模型中至关重要,但在灰色关联分析法结果中仅排在中等位置。灰色关联分析法中,如果某影响因素和破坏程度呈正相关性或负相关性,则模型自动认为此因素较重要,模型结果反映各影响因素对震害相关性强弱的顺序。2种算法内部机理不同,灰色关联分析法更注重影响因素与破坏程度的趋势关系,而AdaBoost算法更注重影响因素本身对破坏程度的贡献度及整个模型的自适应性,通过不断迭代筛选最优解。因此,对于重要度排序而言,AdaBoost算法更有优势。综上所述,多层砖房结构合理性更应被重视,而房屋整体性可排在次要位置。

    通过以上对比分析可知,AdaBoost算法在处理高度非线性问题上更有优势,训练结果更接近震害经验,调节合适的参数后,其精度高达96%,且稳定性较高。因此,AdaBoost算法在多层砖房震害评估中具有适用性。灰色关联分析法作为特征重要度评估的经典方法,有其可取之处,在特征之间的关系较明晰、数据量较少的情况下同样适用。

    本文基于AdaBoost算法对多层砖房震害影响因素重要度进行评估,得到不同影响因素的重要度排序,并将结果与灰色关联分析法进行比较。其中,结构合理性、PGA、砖墙面积率和场地条件最重要,在震害预测影响因素选择中应着重考虑。具体结论如下:

    (1)AdaBoost算法具有良好的稳定性和精度,适用于多层砖房震害影响因素重要度评估。

    (2)房屋结构合理性在诸多影响因素中排名第1,重要度约占1/4,可见其重要性,设计建造时应着重考虑;地震峰值加速度排名第2,重要度约占1/5,设计阶段应予以高度重视。

    (3)砖墙面积率与场地条件的重要度相对较高,而房屋整体性、砂浆等级、房屋高度与施工质量的重要度较低,其中施工质量重要度排序与灰色关联分析法差异最大,这是数据有限的原因。

    此外,多层砖房震害影响因素远不止文中所列,由于时间和数据限制,本文仅提出探索性模型,仍需进一步拓展影响因素、补充数据,将数据质量较差的例子删除,以期提升模型准确度和适用性,以便推广使用。

  • 图  1  全球地震巨灾对国民经济行业的冲击影响玫瑰图

    Figure  1.  Rose diagram of the impact of global earthquake catastrophes on the national economic industries

    图  2  全球地震巨灾对产业链的冲击影响玫瑰图

    Figure  2.  Rose diagram of the impact of global earthquake catastrophes on industrial chains

    图  3  地震灾害对行业的冲击影响变化曲线

    Figure  3.  Plot of the impact of earthquake disasters on the industry

    图  4  地震灾害对产业链的冲击影响变化曲线

    Figure  4.  Plot of the impact of earthquake disasters on the industrial chain

    图  5  产业链地震灾害风险评估玫瑰图

    Figure  5.  Rose diagram of industrial chain earthquake disaster risk assessment

    图  6  产业链震灾恢复能力评估玫瑰图

    Figure  6.  Rose diagram for evaluating the disaster recovery capability of the industrial chains

    表  1  国民经济行业分类及代码

    Table  1.   Classification and codes of the national economic industries

    代码行业简称
    A农、林、牧、渔业农林牧渔
    B采矿业采矿
    C制造业制造
    D电力、燃气及水的生产和供应业水电气暖
    E建筑业建筑
    F交通运输、仓储和邮政业运输仓储
    G信息传输、计算机服务和软件业信息服务
    H批发和零售业批发零售
    I住宿和餐饮业住宿餐饮
    J金融业金融
    K房地产业房地产
    L租赁和商务服务业租赁商务
    M科学研究、技术服务和地质勘查业科技服务
    N水利、环境和公共设施管理业公共设施
    O居民服务和其他服务其他服务
    P教育教育
    Q卫生、社会保障和社会福利业卫生社保
    R文化、体育和娱乐业文体娱乐
    S公共管理和社会组织公共管理
    T国际组织国际组织
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    表  2  国民经济行业产业链分类及代码

    Table  2.   Classification and codes of the national economic industry chain

    代码 名称 代码 名称 代码 名称
    a 农业 i 造纸 q IT
    b 林业 j 煤炭 r Internet
    c 畜牧渔 k 机械制造 s 教育
    d 农工贸 l 汽车 t 文体娱乐
    e 肉类 m 钢铁 u 旅游
    f 蔬菜 n 电信 v 金融
    g 医药 o 服装 w 媒介
    h 化工 p 高新技术
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    表  3  全球地震巨灾研究震例

    Table  3.   Some case examples of global earthquake catastrophe

    编号 地震日期/(年-月-日) 纬度 经度 震中地名 深度/km 震级M/级 震中烈度 海啸/m 死亡人数/万人 损失/亿美元
    1 1868-08-13 18.60ºS 71.00ºW 智利阿里卡近海 25 11 18.0 2.50 3.0
    2 1908-12-28 38.15ºN 15.68ºE 意大利西西里岛 10 11 13.0 8.22 1.2
    3 1923-09-01 35.10ºN 139.50ºE 日本横滨 35 7.9 13.0 14.28 6.00
    4 1939-01-25 36.20ºS 72.20ºW 智利奇廉 60 7.7 10 3.00 9.2
    5 1960-02-29 30.50ºN 9.50ºW 摩洛哥阿加迪尔 6.8 10 1.31 1.2
    6 1970-05-31 9.25ºS 78.84ºW 秘鲁卡斯马近海 73 7.9 10 0.4 6.68 5.3
    7 1972-12-23 12.35ºN 86.13ºW 尼加拉瓜马拉瓜 7 6.2 1.00 8.0
    8 1976-02-04 15.30ºN 89.15ºW 危地马拉城 12 7.5 9 0.1 2.30 21.5
    9 1976-07-27 39.61ºN 117.89ºE 中国河北唐山 16 7.8 11 24.20 122.3
    10 1988-12-07 40.93ºN 44.11ºE 亚美尼亚斯皮塔克 5 6.8 10 2.50 162.0
    11 1990-06-20 37.00ºN 49.19ºE 伊朗加兹温 19 7.9 7 4.00 80.0
    12 1999-08-17 40.77ºN 30.00ºE 土耳其伊斯坦布尔 13 7.6 10 2.5 1.71 200.0
    13 2001-01-26 23.39ºN 70.23ºE 印度普杰 16 7.7 10 2.00 26.2
    14 2004-12-26 3.30ºN 95.98ºE 印尼锡默卢岛 30 9.1 10 50.9 22.79 100.0
    15 2008-05-12 30.95ºN 103.40ºE 中国四川汶川 19 8.0 11 8.77 1 207.3
    16 2010-01-12 18.44ºN 72.57ºW 海地太子港 13 7.3 10 3.0 22.26 80.0
    17 2011-03-11 38.32ºN 142.37ºE 日本宫城海域 32 9.0 12 24.0 2.78 1234.0
    18 2023/02/06 37.15ºN 36.95ºE 土耳其南部 20 7.8 11 4.50 841.0
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    表  4  全球地震巨灾对行业的冲击影响统计结果

    Table  4.   Statistical results of the impact of some global earthquake catastrophes on the industry

    序号 地震日期/
    (年-月-日)
    震中地名 震级M/级 行业代码
    A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T
    1 1868-08-13 智利阿里卡近海
    2 1908-12-28 意大利西西里岛
    3 1923-09-01 日本横滨 7.9
    4 1939-01-25 智利奇廉 7.7
    5 1960-02-29 摩洛哥阿加迪尔 6.8
    6 1970-05-31 秘鲁卡斯马近海 7.9
    7 1972-12-23 尼加拉瓜马拉瓜 6.2
    8 1976-02-04 危地马拉城 7.5
    9 1976-07-27 中国河北唐山 7.8
    10 1988-12-07 亚美尼亚斯皮塔克 6.8
    11 1990-06-20 伊朗加兹温 7.9
    12 1999-08-17 土耳其伊斯坦布尔 7.6
    13 2001-01-26 印度普杰 7.7
    14 2004-12-26 印尼锡默卢岛 9.1
    15 2008-05-12 中国四川汶川 8.0
    16 2010-01-12 海地太子港 7.3
    17 2011-03-11 日本宫城海域 9.0
    18 2023-02-06 土耳其南部 7.8
    合计 15 3 9 14 18 17 7 18 18 18 18 10 9 12 11 18 16 14 18 9
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    表  5  影响等级划分

    Table  5.   Impact level classification

    严重影响中度影响轻度影响轻微影响基本无影响
    I>0.80.8≥I>0.60.6≥I>0.40.4≥I>0.20.2≥I
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    表  6  全球地震巨灾对产业链的冲击影响统计结果

    Table  6.   Statistical results of the impact of some global earthquake catastrophes on the industry chain

    序号 地震时间/
    (年-月)
    震中地名 震级M/级 产业链代码
    a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w
    1 1868-08 智利阿里卡近海
    2 1908-12 意大利西西里岛
    3 1923-09 日本横滨 7.9
    4 1939-01 智利奇廉 7.7
    5 1960-02 摩洛哥阿加迪尔 6.8
    6 1970-05 秘鲁卡斯马近海 7.9
    7 1972-12 尼加拉瓜马拉瓜 6.2
    8 1976-02 危地马拉城 7.5
    9 1976-07 中国河北唐山 7.8
    10 1988-12 亚美尼亚斯皮塔克 6.8
    11 1990-06 伊朗加兹温 7.9
    12 1999-08 土耳其伊斯坦布尔 7.6
    13 2001-01 印度普杰 7.7
    14 2004-12 印尼锡默卢岛 9.1
    15 2008-05 中国四川汶川 8.0
    16 2010-01 海地太子港 7.3
    17 2011-03 日本宫城海域 9.0
    18 2023-02 土耳其南部 7.8
    合计 17 2 11 18 18 18 15 4 1 2 9 3 4 15 8 6 7 7 18 14 7 18 7
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    表  7  全球地震巨灾对产业链结构的影响统计结果

    Table  7.   Statistical results of the impact of some global earthquake catastrophes on structure of industrial chain

    序号 地震日期/
    (年-月-日)
    震中地名 震级M/级 生产链 供应链 销售链 代理链 管理链
    1 1868-08-13 智利阿里卡近海
    2 1908-12-28 意大利西西里岛
    3 1923-09-01 日本横滨 7.9
    4 1939-01-25 智利奇廉 7.7
    5 1960-02-29 摩洛哥阿加迪尔 6.8
    6 1970-05-31 秘鲁卡斯马近海 7.9
    7 1972-12-23 尼加拉瓜马拉瓜 6.2
    8 1976-02-04 危地马拉城 7.5
    9 1976-07-27 中国河北唐山 7.8
    10 1988-12-07 亚美尼亚斯皮塔克 6.8
    11 1990-06-20 伊朗加兹温 7.9
    12 1999-08-17 土耳其伊斯坦布尔 7.6
    13 2001-01-26 印度普杰 7.7
    14 2004-12-26 印尼锡默卢岛 9.1
    15 2008-05-12 中国四川汶川 8.0
    16 2010-01-12 海地太子港 7.3
    17 2011-03-11 日本宫城海域 9.0
    18 2023-02-06 土耳其南部 7.8
    合计 18 18 16 8 10
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    表  8  全球地震巨灾对生产链的影响统计结果

    Table  8.   Statistical results of the impact of some global earthquake catastrophes on the production chain

    序号 地震日期/
    (年-月-日)
    震中地名 震级M/级 开采捕捞 种植养殖 研发培育 制作加工 上市产品
    1 1868-08-13 智利阿里卡近海
    2 1908-12-28 意大利西西里岛
    3 1923-09-01 日本横滨 7.9
    4 1939-01-25 智利奇廉 7.7
    5 1960-02-29 摩洛哥阿加迪尔 6.8
    6 1970-05-31 秘鲁卡斯马近海 7.9
    7 1972-12-23 尼加拉瓜马拉瓜 6.2
    8 1976-02-04 危地马拉城 7.5
    9 1976-07-27 中国河北唐山 7.8
    10 1988-12-07 亚美尼亚斯皮塔克 6.8
    11 1990-06-20 伊朗加兹温 7.9
    12 1999-08-17 土耳其伊斯坦布尔 7.6
    13 2001-01-26 印度普杰 7.7
    14 2004-12-26 印尼锡默卢岛 9.1
    15 2008-05-12 中国四川汶川 8.0
    16 2010-01-12 海地太子港 7.3
    17 2011-03-11 日本宫城海域 9.0
    18 2023-02-06 土耳其南部 7.8
    合计 12 18 7 11 16
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    表  9  全球地震巨灾对供应链的影响统计结果

    Table  9.   Statistical results of the impact of some global earthquake catastrophes on the supply chain

    序号 地震日期/
    (年-月-日)
    震中地名 震级M/级 采购 运输 存储 配送
    1 1868-08-13 智利阿里卡近海
    2 1908-12-28 意大利西西里岛
    3 1923-09-01 日本横滨 7.9
    4 1939-01-25 智利奇廉 7.7
    5 1960-02-29 摩洛哥阿加迪尔 6.8
    6 1970-05-31 秘鲁卡斯马近海 7.9
    7 1972-12-23 尼加拉瓜马拉瓜 6.2
    8 1976-02-04 危地马拉城 7.5
    9 1976-07-27 中国河北唐山 7.8
    10 1988-12-07 亚美尼亚斯皮塔克 6.8
    11 1990-06-20 伊朗加兹温 7.9
    12 1999-08-17 土耳其伊斯坦布尔 7.6
    13 2001-01-26 印度普杰 7.7
    14 2004-12-26 印尼锡默卢岛 9.1
    15 2008-05-12 中国四川汶川 8.0
    16 2010-01-12 海地太子港 7.3
    17 2011-03-11 日本宫城海域 9.0
    18 2023-02-06 土耳其南部 7.8
    合计 11 18 13 10
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    表  10  全球地震巨灾对销售链的影响统计结果

    Table  10.   Statistical results of the impact of some global earthquake catastrophes on the sale chain

    序号 地震日期/
    (年-月-日)
    震中地名 震级M/级 总销 分销 批发 零售
    1 1868-08-13 智利阿里卡近海
    2 1908-12-28 意大利西西里岛
    3 1923-09-01 日本横滨 7.9
    4 1939-01-25 智利奇廉 7.7
    5 1960-02-29 摩洛哥阿加迪尔 6.8
    6 1970-05-31 秘鲁卡斯马近海 7.9
    7 1972-12-23 尼加拉瓜马拉瓜 6.2
    8 1976-02-04 危地马拉城 7.5
    9 1976-07-27 中国河北唐山 7.8
    10 1988-12-07 亚美尼亚斯皮塔克 6.8
    11 1990-06-20 伊朗加兹温 7.9
    12 1999-08-17 土耳其伊斯坦布尔 7.6
    13 2001-01-26 印度普杰 7.7
    14 2004-12-26 印尼锡默卢岛 9.1
    15 2008-05-12 中国四川汶川 8.0
    16 2010-01-12 海地太子港 7.3
    17 2011-03-11 日本宫城海域 9.0
    18 2023-02-06 土耳其南部 7.8
    合计 7 11 14 18
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    表  11  风险等级划分

    Table  11.   Risk level classification

    高度风险较高风险中度风险较低风险低度风险
    Ri>0.80.8≥Ri>0.60.6≥Ri>0.40.4≥Ri>0.20.2≥Ri
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    表  12  产业链地震灾害风险评估

    Table  12.   Earthquake disaster risk assessment of industrial chains


    受冲击的产业链I0相关行业I1相关行业I2相关行业I3风险
    指数
    风险
    评估
    名称数量影响因子名称影响因子名称影响因子名称影响因子
    1金融181.000金融1.000房地产1.000公共管理1.0001.000
    2教育181.000教育1.000建筑1.000水电气暖0.7780.944
    3农工贸181.000运输仓储0.944批发零售1.000水电气暖0.7780.919
    4蔬菜181.000农林牧渔0.833批发零售1.000运输仓储0.9440.911
    5肉类181.000农林牧渔0.833批发零售1.000运输仓储0.9440.911
    6农业170.944农林牧渔0.833运输仓储0.944水电气暖0.7780.805
    7医药150.833卫生社保0.889公共管理1.000批发零售1.0000.792较高
    8文体娱乐140.778文体娱乐0.778住宿餐饮1.000水电气暖0.7780.657较高
    9畜牧渔110.611农林牧渔0.833运输仓储0.944水电气暖0.7780.521
    10电信150.833信息服务0.389水电气暖0.778公共设施0.6670.479
    11旅游70.389住宿餐饮1.000建筑1.000公共管理1.0000.389较低
    12制造90.500制造0.500建筑1.000运输仓储0.9440.381较低
    13服装80.444制造0.500运输仓储0.944批发零售1.0000.337较低
    14媒介70.389信息服务0.389房地产1.000公共管理1.0000.282较低
    15Internet70.389信息服务0.389公共管理1.000水电气暖0.7780.260较低
    16IT70.389信息服务0.389科技服务0.500水电气暖0.7780.202较低
    17高新技术60.333科技服务0.500制造0.500水电气暖0.7780.190
    18化工40.222运输仓储0.944制造0.500批发零售1.0000.183
    19钢铁40.222采矿0.167运输仓储0.944批发零售1.0000.135
    20汽车30.167制造0.500运输仓储0.944批发零售1.0000.126
    21林业20.111农林牧渔0.833采矿0.167批发零售1.0000.075
    22煤炭20.111采矿0.167运输仓储0.944批发零售1.0000.068
    23造纸10.056制造0.500农林牧渔0.833批发零售1.0000.040
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    表  13  恢复等级划分

    Table  13.   Recovery level classification

    较强较弱
    CR>0.80.8≥CR>0.60.6≥CR>0.40.4≥CR>0.20.2≥CR
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    表  14  产业链震灾恢复能力评估

    Table  14.   Evaluation of the disaster recovery capability of the industrial chains

    排序产业链自主恢复
    比率S
    外部干预
    比率H
    恢复时间/d恢复指数综合
    指数
    恢复
    能力
    应急t正常T应急恢复正常恢复
    1Internet0.90.12151.0001.0001.000
    2电信0.80.22150.9660.9390.952
    3医药0.30.72150.7930.6360.715较强
    4肉类0.40.63200.5520.5230.537
    5蔬菜0.40.63200.5520.5230.537
    6服装0.30.73200.5290.4770.503
    7IT1.00.010200.2070.7950.501
    8农业0.90.110200.2000.7500.475
    9畜牧渔0.90.110200.2000.7500.475
    10林业1.00.010300.2070.5300.369较弱
    11造纸1.00.010300.2070.5300.369较弱
    12汽车1.00.010300.2070.5300.369较弱
    13高新技术0.90.110300.2000.5000.350较弱
    14机械制造0.90.110300.2000.5000.350较弱
    15钢铁0.90.110300.2000.5000.350较弱
    16煤炭1.00.015300.1380.5300.334较弱
    17化工0.80.210300.1930.4700.331较弱
    18农工贸0.90.115300.1330.5000.317较弱
    19媒介0.80.215300.1290.4700.299较弱
    20文体娱乐0.70.320450.0930.2930.193
    21金融0.30.710600.1590.1590.159
    22教育0.40.615600.1100.1740.142
    23旅游0.70.330900.0620.1460.104
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  • 收稿日期:  2023-11-08
  • 刊出日期:  2024-03-31

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