2) 中国北京 100029 中国地震灾害防御中心;
3) 中国沈阳 110034 辽宁省地震局
2) China Earthquake Disaster Prevention Center, Beijing 100029, China;
3) Liaoning Earthquake Agency, Shenyang 110034, China
据统计,过去20年全球自然灾害造成人类死亡逾123万,超过39亿人次受到影响(受伤、失去家园或者需要紧急援助)。同时,灾难导致约2.97万亿美元的经济损失(Mizutori et al,2020;ADREM et al,2021)。在诸多自然灾害中,地震灾害发生频次占比约7.8%,但人员死亡和经济损失占比却达到约56%和23%,可见地震灾害具有发生频次低、灾害死亡率高和经济损失大等特征。
强烈地震可能会造成一系列对生命、财产产生威胁的次生灾害,给自然环境和社会带来多方面破坏和损失。具体而言,在山地、丘陵等地区发生地震,一般会伴随不同程度的崩塌、滑坡和泥石流;受地震影响,电器发生短路会引发火灾(引燃煤气、汽油等);水库大坝、江河堤岸倒塌或震裂会引起水灾;地震所引发的海啸、核泄漏、有毒物质泄漏、蔓延、卫生环境恶化等,更可能带来国际风险。这些地震引发的灾害链甚至比地震本身造成的破坏更严重。
地震巨灾给人类社会带来严重威胁,其对重大工程设施的高破坏力,甚至对全球产业链产生深远影响。而当前对于全球地震事件的速报主要关注地震事件本身(如震级、位置),灾情信息获取则相对滞后,且缺乏对震灾影响的全方位分析。本文通过统计分析全球自然灾害损失,明确了地震巨灾造成的重要全球性影响,由此提出建设全球地震灾害信息综合服务平台的设计构想,初步确定平台的建设目标、技术路线和建设内容,并提出在平台中发展全球地震灾情预评估业务。建设该平台,有助于实现全球地震事件的快速跟踪响应,为国际地震灾害应急决策提供技术支撑,为逐步构建服务全球的地震灾害综合信息业务奠定基础。
1 全球自然灾害损失统计根据灾害流行病学研究中心(Centre for Research on the Epidemiology of Disasters,CRED)、红十字会与红新月会国际联合会(International Federation of Red Cross and Red Crescent Societies,IFRC)全球自然灾害统计结果,在2001—2020年,全球受灾国共报告7 281次自然灾害,因灾死亡人数达123.6万,受灾人数累计39.3亿,直接经济损失高达29 701亿美元。其中,地震灾害539次,造成人类死亡72.4万,受灾人数累计1.19亿,直接经济损失达5 566亿美元。据Hoyois等(2007)、Scheuren等(2008)、Rodrigue(2009,2010)、Guha-Sapir等(2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017)、Mizutori等(2018,2020)的报告,绘制2001—2020年间全球各类自然灾害统计及地震灾害年度人员伤亡和经济损失占比结果,见图 1、图 2。可见,20年中占比仅7%的地震灾害造成了59.3%的人员伤亡和18.9%的经济损失。
据统计结果,单次地震伤亡万人以上的7次地震,共造成67.6万人死亡,占比93.4%,经济损失3 205亿美元,占比57.6%(表 1)。可见,在自然灾害中地震灾害具有发生频次低、灾害死亡率高和经济损失大等特征。
基于地震灾害的发生频次、死亡人数、受影响人数和经济损失,分析2001—2020年全球各大洲(亚洲、欧洲、美洲、非洲、大洋洲)地震灾情,见图 3,可见亚洲和美洲地区震灾人员伤亡占比高达99%,受影响人数达98%,经济损失88%,而地震发生频次则有81%。结合表 1可知,2004年印度洋地震及海啸、2010年海地、2008年汶川等7次特大地震均发生在亚洲和美洲,且受灾国多属发展中国家,建筑抗震设防标准偏低、监管不严是导致人员伤亡严重的主要原因。
据调查,2010年智利8.8级地震造成562人死亡,经济损失300亿美元,同年发生的海地7.0级地震造成逾22万人死亡,经济损失80亿美元,相当于海地国内生产总值的123.5%。可见,在经济全球化、产业链网络化的时代,地震灾害对发展中国家的不利影响更为深远和广泛。
在全球经济一体化进程中,地震巨灾的国际影响更为显著。2011年东日本9.0级大地震引发的海啸对当地核电站设施造成破坏,改变了核工业进程,甚至对全球能源发展产生了深远影响。同时,由于日本在全球产业链中的特殊地位,震区内能源、汽车和电子等产业受地震影响被迫停产,造成合作国家相关企业受到不同程度的影响。据孟永昌等(2015)对此次地震对全球经济影响的评估,发现对中国的经济影响量达到近35亿美元。因此,必须重视地震巨灾影响的全球性问题,并开展全球尺度上的巨灾风险评估管理,以保障我国国际投资稳定发展,尽可能降低全球地震巨灾对我国的影响,减少灾害损失。
2 全球地震灾害信息综合服务平台设计随着“一带一路”倡议的推进,我国在境外投资逐年增加,因此尽可能准确评估投资区域的地震灾害风险以及大震巨灾可能带来的影响,是国家安全发展对全球地震灾情服务的客观需求。由此提出建设全球地震灾害信息综合服务平台的设计构想,建立全球灾害性地震震例与灾情信息数据库,研制基于GIS的全球历史地震灾害事件信息查询与分析系统,利用网络爬虫技术和AI算法,实现全球地震灾情大数据的采集与整理,开展全球大震巨灾灾情与影响预评估,搭建国际合作平台并提供全球化服务。针对功能需求和建设目标,拟从6个方面进行平台设计。
(1)全球历史地震灾害事件基础数据库建设:基于通用数据库平台,完成数据库结构设计。编制数据收集标准,收集整理全球历史地震灾害事件相关的数据信息,包括破坏性地震目录、死亡人数、受灾人数、灾区范围、经济损失、次生灾害情况、震区基本的地理环境信息、人口信息、民族特征、房屋特征,等等,并按照格式要求进行数据处理和入库。
(2)全球地震灾害信息综合服务系统:基于GIS,实现全球历史地震灾害事件信息的空间展布与快速查询检索、可视化统计分析;基于网络爬虫技术,实现对世界主要网站,如USGS、联合国减灾署、主要地震国家官方新闻门户网站等平台地震灾害信息的智能抓取(图 4);实现英汉信息的自动翻译和关键信息提取;实现灾情快报(根据抓取的信息,震后每隔几小时更新一次)、灾情周报(每周汇总全球地震灾情信息)和灾情月报(每月汇总全球地震灾情信息)的半自动化生成;实现对基础数据库、数据可视化模板、灾情报告模板的编辑和管理。
(3)全球地震灾害信息综合服务平台集成及部署:建设平台运行基础软硬件环境(数据库平台、GIS平台、硬件设施);建立全球地震灾害信息服务业务工作的技术流程和产品清单,形成常态化业务工作,不断开展数据库和信息系统的更新和运维。
(4)全球历史地震灾害事件基础数据库升级:对信息自动获取和分析功能进行升级,重点基于AI算法,实现更高效、精准的信息提取;逐步增加灾情信息分析、防灾减灾辅助决策等功能模块。
(5)全球地震灾害信息综合服务系统扩展:对全球地震灾害信息综合服务系统进行扩展,逐步增加对日语、法语、意大利语、波斯语、西班牙语、葡萄牙语等地震灾情信息的抓取、识别和翻译功能,实现对全球主要地震带语种的全覆盖。
(6)全球地震灾害信息服务业务体系深化和完善:对全球地震灾害信息服务业务体系进行深化和完善,建立日常运维、管理体系和业务标准化体系。
可以预期,建设全球地震灾害信息管理系统,将在提升我国参与全球地震灾害风险管理与治理能力,进一步深化“一带一路”地震减灾合作方面发挥作用,实现对全球地震事件的快速响应、灾情研判及信息管理,为管理全球地震灾害风险和地震灾害影响评估提供支持,以实现减轻地震灾害损失、保障经济社会可持续发展和地震安全的目标。
3 全球地震灾情预评估为了满足对全球地震灾情快速响应和准确评估的需求,避免灾情信息间接获取导致的灾情评估滞后,考虑在全球地震灾害信息综合服务平台建设中加强对预评估技术的应用。预评估是一种针对地震情景的评估手段,通过对设定的大震巨灾情景下可能的人员伤亡、经济损失和后续影响的事前估计,完成对全球大震巨灾灾情的事前评价。通过预评估和灾情信息校正,实现对全球地震灾情的快速、准确获取,对于全面深化“一带一路”建设,共同构建人类命运共同体具有现实意义。
由于全球防震减灾科技与事业发展的不均衡,在全球灾情预评估中,可考虑因地制宜地采用易损性方法或简易方法(图 5)。
(1)易损性分析。易损性方法适用于基础资料丰富地区,利用较为详实的社会财富分类系统及其数据资料库,通过评估设定地震影响下各类建筑结构和设施的预期损失,并将分类损失叠加获得,公式如下
$ \text { 损失 }=\sum\limits_{\text {all } j} L_{j}\left[A=x_{j}\right]=\sum\limits_{\text {all } j} \sum\limits_{\operatorname{allDS}_{i}} P_{j}\left[\mathrm{DS}_{i} \mid A=x_{i}\right] R_{j}\left[\mathrm{DS}_{i}\right] \mathrm{ESW}_{j} $ | (1) |
式中,Lj [A = xj]是在地震动参数A = xj作用下j类结构的损失值;Pj [DSi|A = xi]是在地震动参数A = xi作用下j类结构出于破坏状态DSi的概率;Rj [DSi]是j类结构在破坏状态DSi的损失比;ESWj是j类结构的暴露存量财富值(Exposure of stock wealth)。
(2)简易分析。对于资料不易获取地区,陈棋福等(1999)、刘杰等(1999)提出一种评估地震灾害损失的简易方法。该方法被借鉴并修改为利用震级—烈度衰减关系,通过历史地震灾情资料回归获得的烈度、宏观指标(如经济指标、抗震能力指数等)与地震损失率之间的经验关系,对目标地区展开评估,公式如下
$ \text { 损失 }=\sum\limits_{I} F(I, \mathrm{MI}, S) S $ | (2) |
式中,S表示可能受到地震损坏的社会财富;F(I, MI, S)表示社会财富受地震破坏的程度,由地震烈度I和宏观指标MI(Macro Indicators)决定,其中宏观指标MI与当地的经济发展情况和建筑抗震能力情况相关。
4 结束语通过对近20年全球自然灾害损失分析得出,地震灾害尤其是大震巨灾具有高致死性、高破坏性和广泛国际影响等特点。随着我国境外投资的逐年增加,有必要通过技术平台建设,加强对全球地震灾害风险的管理能力,最大程度地保障国际投资安全。文中提出了建设全球地震灾害信息综合服务平台的设计构想,给出了平台的建设目标、技术路线和建设内容,提出在平台中实现全球地震灾情预评估业务,并探讨了预评估工作可采用的技术方法。建设该平台,有助于实现全球地震事件的快速跟踪响应,为国际地震灾害应急决策提供技术支撑,为逐步构建服务全球的地震灾害综合信息业务奠定基础。
陈棋福, 陈颙, 陈凌, 等. 全球地震灾害预测[J]. 科学通报, 1999, 44(1): 21-25. |
刘杰, 陈颙, 陈凌, 等. 全球地震危险性评估的简化方法[J]. 科学通报, 1999, 44(1): 92-96. |
孟永昌, 杨赛霓, 史培军, 等. 巨灾对全球贸易的影响评估[J]. 灾害学, 2016, 31(4): 49-53. |
Guha-Sapir D, Femke Vos, BelowR, et al. Annual Disaster Statistical Review 2010— Numbers and Trends[R]. CRED, Brussels, 2011.
|
Guha-Sapir D, Femke Vos, BelowR, et al. Annual Disaster Statistical Review 2011— Numbers and Trends[R]. CRED, Brussels, 2012.
|
Guha-Sapir D, Hoyois P, BelowR, et al. Annual Disaster Statistical Review 2012 — Numbers and Trends[R]. CRED, Brussels, 2013.
|
Guha-Sapir D, Hoyois P, BelowR, et al. Annual Disaster Statistical Review 2013 — Numbers and Trends[R]. CRED, Brussels, 2014.
|
Guha-Sapir D, Hoyois P, BelowR, et al. Annual Disaster Statistical Review 2014 — Numbers and Trends[R]. CRED, Brussels, 2015.
|
Guha-Sapir D, Hoyois P, BelowR, et al. Annual Disaster Statistical Review 2015 — Numbers and Trends[R]. CRED, Brussels, 2016.
|
Guha-Sapir D, Hoyois P, BelowR, et al. Annual Disaster Statistical Review 2016 — Numbers and Trends[R]. CRED, Brussels, 2017.
|
Hong TK, Lee J, Houng SE. Long-term evolution of intraplate seismicity in stress shadows after a megathrust[J]. Physics of the Earth and Planetary Interiors, 2015, 245: 59-70. DOI:10.1016/j.pepi.2015.05.009 |
Hoyois P, Below R, Scheuren J-M, et al. Annual Disaster Statistical Review: Numbers and Trends 2006[R]. CRED, 2007.
|
Mizutori M, Guha-Sapir D. The human cost of disasters: an overview of the last 20 years (2000-2019)[R]. CRED & UNDRR, 2020.
|
Mizutori M, Guha-Sapir D. Economic Losses, Poverty and Disasters 1998—2017[R]. CRED & UNISDR, 2018.
|
Rodrigue J, Below R, Guha-Sapir D, et al. Annual Disaster Statistical Review 2008 — Numbers and Trends[R]. CRED, Brussels, 2009.
|
Rodrigue J, Below R, Guha-Sapir D, et al. Annual Disaster Statistical Review 2009 — Numbers and Trends[R]. CRED, Brussels, 2010.
|
Scheuren J-M, lePolain Ode Waroux, Below R, et al. Annual Disaster Statistical Review: Numbers and Trends 2007[R]. CRED, Brussels, 2008.
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