0 引言

据中国地震台网历史记录数据，上海市及周边2000年至2014年5月31日共发生3.0级以上地震9次。上海作为国际化大都市，任何一个有感地震均会对人民生产、生活造成巨大影响。灾害发生后，通过模拟灾害场景构建，动态评估灾情损失、人员伤亡，提供疏散场地信息（赵士达等，2015）等辅助决策建议开展地震应急工作，使各级政府和社会公众及时准确地了解并把握地震灾情，使政府更为高效、有序地开展地震应急救援，减轻地震带来的影响和损失（姜立新等，2003）。

灾害情景构建、损失评估模型计算、辅助决策方案制定等，均需一整套较为完备的基础数据作为支撑，即地震应急指挥离不开基础数据库支持（聂高众等，2002）。上海使用“十五”地震应急基础数据库和“十一五”联动协同灾情数据库作为应急数据库。2个数据库较为全面，但仍存在不少问题，如：数据最新以2010年为准，现时性比较差；数据库精度1:2 000，精度较低；数据种类大众化，未展现上海大城市的特点。

为此，建设一套更加全面、数据量更大、精度更高的上海市地震灾害情景构建数据库。该数据库以2015年数据为准，最高精度达1:500，包含丰富的生命线数据、轨道交通数据、超高层建筑数据、高危棚户区等上海特色数据。本文从上海市地震灾害情景构建数据库的作用、数据收集方式及来源、数据处理、数据要求等方面，阐述该数据库的不同与特色。

1 数据库内容

灾害情景构建数据库以应急基础数据库为基础，结合联动协同灾情数据库，收集上海市2014年、2015年最新数据，增加灾害情景构建特需的单体建筑物、生命线等数据，形成符合大城市需求的高精度（最高精度达1:500）、多数据的特色数据库。

（1）建筑物数据。应急基础数据库的建筑物为统计数据，统计到各区县各类型的建筑物面积；联动协同灾情数据库的建筑物为千米格网数据，难以满足灾害情景构建数据库对数据的需求。灾害情景构建数据库要求详细到各类型建筑物的千米格网数据，收集上海超高层建筑物，棚户区等建筑数据，细致到单体建筑数据，包括平面形状、层高、抗震设防等级、照片、建筑年代等属性。

（2）生命线工程。地震发生后，生命线工程的破坏数据对于灾害情景构建必不可少。上海市“十五”“十一五”数据库生命线工程比较欠缺，只有道路、桥梁等数据，上海市地震灾害情景构建数据库新增水厂、水池、供水管网等水利数据及电缆线路、变电站等电力数据，也包括燃气管网等燃气数据，更有地铁线路、地铁站、出入口等地铁数据，数据全面。

2 数据库功能

灾害情景构建、损失评估模型计算、灾情分析、辅助决策方案制定等，均必需一整套较为完备的基础数据作为支撑，即地震应急指挥离不开基础数据库支持，上海市地震灾害情景构建数据库与其他应急数据库同样具有以下功能：①模型计算的数据支撑。地震应急数据库给地震应急评估系统、应急辅助决策系统计算模型提供了强有力的数据支持；②图件展示的数据基础。地震发生后，直观的灾情信息载体是应急专题图件，是决策层关心的产出物之一。而数据是图件的基础，图件是以直观展示方式显示的数据；③指挥命令的数据传输。指挥命令等系统，是命令的下达和回复。从计算机角度而言，就是通过数据传输实现指挥长的命令下达和下级的回复。

此外，上海市地震灾害情景构建数据库具有以下功能：①建筑物3D展示。单体建筑物数据详细，可以通过建模，以3D方式直观展示；②灾害情景构建。灾害情景构建数据库，依靠强有力的数据支持，将地震后的建筑物、生命线等数据通过计算将可能的受灾情况构建展现出来，直观有效地帮助应急救援工作有效开展；③上海重点关注区域。上海发生重大破坏地震的可能性不大，但是有感地震、轻微破坏地震可能性不小，需要重点关注轨道交通、超高层建筑、棚户区。

3 数据收集 3.1 数据要求

因为地震应急工作的特殊性，灾害情景构建数据库要求数据准确、精度高，并具有较强的现时性：①准确度。准确度是地震应急数据库重要要求。只有正确的数据，才能使得灾情评估系统、辅助决策系统产出合理、可用、正确的结果，服务于地震应急救援工作；②精度。精度大，可以更好地展示数据。上海灾害情景构建数据库部分数据达到1:500的精度，可以大幅提高地图展示效果，将灾情信息清晰展示给相关人员；③现时性。必须是最新版本数据，且要持续更新。最新数据，可能只是多一条道路、一个隧道，却可能使地震灾区多一条救援道路，进而提高救援效率。

3.2 数据来源

根据数据收集经验，总结各数据主要来源，统计结果见表 1。

3.3 数据收集方式

数据库建设的主要部分是数据收集。数据收集方式多种多样，可以自上而下、间接购买多渠道结合。

（1）自上而下收集数据。地震局单独发函给上海市各委办局请其协助收集数据比较困难，需要由上而下进行数据收集工作，具体流程见图 1。

（2）间接购买测绘院数据。地震应急数据库中矢量数据占一半以上，而行政区划、道路、桥梁、建筑物、重点目标等数据主要来源于测绘院，直接购买价格高昂。为此，通过政府控股有关单位购买，降低费用，节约经费资源。如上海城市地理信息系统发展有限公司（上海市住房和城乡建设管理委员会控股）的数据大部分来自权威部门，精度高，最高可达1:500，数据全面，准确性高。

（3）多渠道结合收集数据。属性数据需要向相关部门，如：市教委、卫计委、建交委等获取。只有多个渠道相结合，才能使数据库更加完善。

4 数据处理及入库 4.1 数据处理

数据收集后，需要根据不同的系统要求和使用方式进行处理，使之在表结构、坐标系等方面符合需求。

（1）电子化。购买的纸质年鉴和图件等，需要进行电子化。图件电子化比较繁琐，需进行扫描、配准、数字化等工序，才能将地图数据转化成空间数据，存储到应急数据库中。

（2）空间化。学校、医院等数据，需要搜索到经纬度进行空间化，使之成为点属性数据，以图层方式更好、更直观地显示出来。

（3）数据校准。查找数据收集或处理过程中产生的错误，提高数据的准确性。

4.2 数据入库

数据收集处理后，需要创建数据库、数据表，将数据入库。创建数据库JJGJ、数据表地铁线路表metro的语句如下。

create database JJGJ

on primary

(

name=' JJGJ_data',

filename='D:\ JJGJ_data.mdf ',

size=300mb,

maxsize=2000mb,

filegrowth=15%

)

log on

(

name=' JJGJ_log',

filename='D:\ JJGJ_log.ldf ',

size=20mb,

filegrowth=10mb

)

create table metro

 (

   ExamNo int identity(1, 1) primary key,

   metroNo char(6) not null,

   metroName char(20) not null,

   ......

)

5 数据应用 5.1 千米格网建筑物数据评估计算

灾害情景构建数据库为各模型计算提供数据基础，如：人员伤亡评估模型、经济损失评估模型等。灾害情景构建数据库的建筑物细分到各类型，根据各类型格网建筑数据计算地震影响范围内房屋破坏程度，以F(I)表示，则计算公式为

$ F\left(I \right) = \sum\limits_N {\sum\limits_S {\sum\limits_J P \left[ {{D_J}|I} \right] \cdot {B_S}} } $

式中，I表示地震烈度；N表示烈度圈I内的格网数；F(I)表示在烈度I区内各类建筑的破坏面积；P[D_J| I ]表示S类建筑在烈度I时J类破坏比率；B_S表示I烈度每个格网中S类建筑面积。

5.2 建筑物三维展示

除千米格网建筑物，灾害情景构建数据库还收集了上海市单体建筑物详细数据。建筑物详细数据可为三维建模及展示提供可靠的数据支持。数据建模后，建筑物三维展示见图 2。

6 结束语

从上海灾害情景构建数据库的作用、数据收集方式及来源、数据处理、数据要求等方面，简单介绍上海灾害情景构建数据库建设的特点及建设经验。上海灾害情景构建数据库更加丰富、精确，可为灾害情景构建提供可靠的数据支持，特别是建筑物数据、生命线数据，既提高了计算的可靠性，又能直观展示数据，可更好地服务于各地震应急系统，服务于地震应急工作，提高应急工作效率，加强地震应急工作能力，最大限度地减轻地震灾害带来的损失。