"5·12"汶川大地震人员伤亡的时空分布特点

根据现场调查、新闻发布会和政府部门报表等相关数据,分析了"5·12"汶川大地震人员伤亡的空间分布和时间变化特点,阐述了总人口、总面积、设防烈度和地震实际烈度等因素对死亡人数的影响,定量描述了报道死亡人数随时间的变化情况,给出了部分地区因不同原因造成的人员死亡比例.     

2011—2020年中国大陆地震人员伤亡基本特征分析

系统收集、整理了中国大陆2011—2020年地震人员伤亡资料,分析了中国大陆地震人员伤亡的时空分布特征,探讨了伤亡与震级、烈度的关系。结果显示,2013、2017年人员伤亡地震频次较高,但人员伤亡主要集中在2013、2014年。区域上人员伤亡地震主要集中在西南地区的云南、四川两省,死亡、受伤人数分别占死亡、受伤总数的90.57%、86.32%。地震人员伤亡数、单次地震伤亡数与震级、极震区烈度呈正相关关系,且不同区域各烈度档优势伤亡分布区间基本一致,但不同区域相同震级伤亡成灾概率差异较大。     

影响地震救灾效率的因素分析——以汶川8.0级地震和玉树7.1级地震为例

从地震报告死亡人数与震后时间关系的角度来定义救灾效率;研究了近20年发生在世界各地的震级大、伤亡严重、破坏性极大的34个地震。采用多元素分析法,探讨了地震救灾效率与死亡人数、地震震级、烈度、人均GDP、人口密度以及最大救灾效率发生的时刻等之间的关系。研究发现:死亡人数是影响救灾效率的最主要的因素,随着死亡人数的增加,救灾效率会越低;震级以及最大救灾效率发生时刻与救灾效率之间也存在显著的负相关;而震区的经济水平和人口密度对救灾效率的影响并不显著。比较了2008年汶川8.0级地震和2010年玉树7.1级地震,发现玉树地震的人均救灾效率较汶川地震有大幅度提升。     

关于地震人员伤亡因素的探讨

地震灾害对人类生命安全的威胁十分巨大，本文对地震造成人员伤亡的因素进行了探讨。首先，分析了地震造成人员伤亡的原因及人员死亡的主要形式；接着，详细研究了影响人员伤亡数量的因素；最后，提出了减少人员伤亡应当采取的几种措施，为减轻地震灾害损失提供了依据。     

基于震中烈度的地震人员伤亡评估方法研究

系统总结了地震造成的人员伤亡的估算方法,以我国1990-2006年间造成人员伤亡的破坏性地震为数据样本,结合国内几次大地震的震害资料,找出了影响人员伤亡的主要因素,经过函数拟合与回归分析,提出了一个以震中烈度为主要参数,以震级和人口密度作为辅助参数进行修正的人员伤亡预测模型,并利用已有的地震实例进行了模型检验,证明其具有较好的精确性和可靠性。     

城乡承灾体差异对地震灾情的影响——以包头地震和姚安地震为例

通过内蒙包头和云南姚安2次典型城乡地震案例的灾情对比,分析了自然灾害系统中承灾体的脆弱性对于灾情的放大缩小影响.由于城乡承灾体的差异,虽然致灾因子强度--地震震级大致相当,两次地震的灾情存在较大差异;农村地震的经济损失绝对值小于城市地震,但是地震灾害对农村居民的影响要大于城市居民;地震灾害造成的居民住房损失占经济损失比例最大,城乡都在50%以上;农村地震造成的无家可归人口、死亡人口少,但受伤人数较多,城市地震则相反,受伤人数少,无家可归人口、死亡人口多.因此,农村地震、城市地震的救援工作以及抗震减灾措施都应有所不同.     

BP神经网络模型在地震应急人员伤亡评估中的应用

讨论了利用BP神经网络,对震后的死亡人数进行较为准确的评估,进而指导后续的地震应急工作。选取地震震级、震源深度、震中烈度、抗震设防烈度、震中烈度与抗震设防烈度之差、发震地人口密度和时间(白天、晚上或凌晨)等7项数据作为输入因子,以死亡人数作为输出因子,建立了BP神经网络模型,再以阳江、炉霍、鲁甸和景谷4次地震的该7项数据作为检测因子检测建立的神经网络。可以得出:由网络训练得到的结果与真实的死亡人数相差很小,结果对比比较理想。     

聚焦四川省芦山“4·20"7.0级强烈地震

据中国地震台网测定,北京时间2013年4月20日08时02分,在四川省雅安市芦山县(北纬30.3度,东经103.0度)发生7.0级地震,震中距离雅安市约35千米,距成都市约110千米,震源深度约13千米。四川、贵州、云南、重庆等省(区、市)普遍有震感。此次地震最大烈度达Ⅺ度,地震造成部分山体滑坡、大量房屋倒塌使当地人民群众生命财产遭受严重损失。截至24日14时30分,地震已造成196人死亡,失踪21人,11470人受伤。截至2013年4月24日10时,共发生余震4045次,3级以     

我国地震人员损失评估经验概率模型

对地震人员伤亡的准确预测是震后救灾资源调度和救援人员分配的重要依据。基于PAGER系统中的双参数累积对数正态分布模型，分别讨论了3种建立我国地震人员损失预测模型的方法，并通过历史地震的受灾情况对其预测效果进行验证。其中，直接采用PAGER系统中提供的我国参数和以极震区烈度为变量建立的预测模型的准确性均不理想。考虑到多数震害调查资料中各烈度区受灾数据的缺失，选取数据较为详实的2008年四川汶川8.0级地震，根据已知受地震影响的25个市县的人员损失总数，综合考虑烈度区面积、人口数和烈度对地震人员损失数的影响，将每个市县的人员损失总数进行分配，最终得到不同烈度区的人员死亡率和受灾人数，回归得到模型参数后，建立我国地震人员损失评估经验概率模型。经验证分析，该模型预测结果与震例结果十分接近，远好于前2种方法得到的预测模型。同时，该模型的残差频率的正态性较好，根据预测结果建议的地震应急响应级别均与震例的实际情况相符。     

地震人员伤亡快速评估模型研究

每年地震都会给社会造成巨大人员伤亡,如果震后能迅速预知地震人员伤亡数量,这对挽救生命损失是十分有意义的。统计了近10年来中国大陆数10次强震、中强震灾害损失,根据影响伤亡的主要因素,用线性回归分析法,建立地震人员伤亡快速评估模型,并对模型进行验证,使之可用于地震预警。     

汶川地震与唐山地震损失与救助之对比

1976年发生的唐山7.8级地震与2008年发生的汶川8.0级地震,是近年来破坏程度深、影响范围广的两次特大地震灾害,造成的人员伤亡与经济损失都是惨重与巨大的。但是,不同时代背景下,参数相近的两次地震在灾后救援与救助方面却相差甚远,表现在军队人数调动、受伤人口抢救、恢复重建资金投入、国内外援助、保险再保险分担等方面。着重对比了以上几方面后得出结论:在各项应急预案颁布并实施后,我国灾害救援工作更加有序,提高了救援效率;同时,保险与再保险的参与也减轻了政府负担,为灾民自主开展家园的恢复重建提供了便捷与保障。     

云南鲁甸5.1、5.0级地震震害分析

通过对鲁甸5.1、5.0级两次地震后112个居民点的震害调查,分别给出了5.1级地震等烈度分布图及5.1、5.0级地震等烈度综合分布图;分析了场地条件及其震害、各类房屋的震害特征、典型结构房屋的震害原因以及生命线工程震害。结果表明,两次地震形成较大范围的7度破坏区和少数调查点有8度破坏现象的主要原因是:震源浅,地表振动强烈;盆地区广泛分布有煤层、膨胀土、淤泥土和松散的粉砂、粉土等不良影响地层,且埋藏浅;震区建筑结构简易,抗震能力极差;两次地震震害叠加。最后对灾区恢复重建提出了4条建议。     

地震灾害对中国农村居民的影响研究--以云南省大姚县为例

通过对2003年7月21日和10月16日分别发生6.2和6.1级地震的云南省大姚县居民的问卷调查,分析了地震灾害对中困农村居民的影响,了解了我国农村居民尤其是地震多发区农村居民对地震灾害的风险意识以及在地震灾害中的反应.调查结果表明:中国农村居民是地震灾害的最大受害者和风险承担者.虽然他们会在地震灾害中汲取经验教训,增强风险防范意识,但是由于经济水平、自然环境等客观条件的影响,他们只能被动地承受地震灾害,而不能从根本上改变承灾体的脆弱性.中国农村地震减灾、防灾能力的加强需要政府管理部门的积极参与.     

农村家庭认知与响应地震灾害的特点及其家庭际差异——以2007年云南宁洱6.4级地震灾区为例

以2007年云南宁洱6.4级地震灾区为例,通过现场访谈和问卷调查,分析了该地区农村家庭认知与响应地震灾害的特点及其家庭际的差异性。结果表明:当地农村家庭认知与响应地震灾害的水平尚不理想,综合防震减灾能力较弱;家庭对地震灾害知识和防震减灾技能的掌握程度,显著地影响着其在震时及震后的响应行为和态度,其中防震减灾技能的影响更显著;经济收入和教育背景不同的家庭,其地震灾害的认知水平和响应能力也呈现出明显的差异性,其中受教育程度的影响更明显,且可能是最根本的影响因素;家庭人口总数与家庭地震灾害认知与响应的综合能力呈显著的负相关关系,但这种影响也叠加了家庭经济文化因素的影响;对研究区而言,加强防震减灾实用技能和震时如何有效应对地震影响方面的教育,具有更重要的现实意义。     

云南普洱6.4级地震震害分析

2007年6月3日云南普洱发生6.4级地震,震源深度仅5km。地震对当地各类建筑物和构筑物造成不同程度的破坏。本文根据此次地震现场调研,介绍了地震烈度分布与震区破坏等级划分,归纳了土木、砖木、砖混、框架结构房屋等建筑结构的震害情况,同时对供排水、交通、电力、通讯系统及水利工程等基础设施的破坏状况加以概括,并对各类结构的破坏原因进行了分类分析。总结了此次地震的震害特点,提出了未来村镇防震减灾工作的若干建议。     

强震群地震灾害损失评估方法及有关问题的讨论

就伽师强震群地震灾害损失评估工作中遇到的房屋震害叠加,烈度判定,房屋重建等总是及其解决办法进行了介绍,并对相关问题进行了讨论,为解决好今后震害评估工作中的类似问题提出了初步想法。     

Casualty treatment after earthquake disasters: development of a regional simulation model

This paper presents a new approach to the casualty treatment problem following a large-scale disaster, based on a mathematical model of how a regional health-care system responds to an earthquake event. The numbers and locations of casualties rescued alive, the scale of pre-hospital care, the post-earthquake hospital capacity, and the transport system are inputs to the model. The model simulates the movement of casualties from the stricken areas to hospitals. It predicts the number of casualties that die as well as other statistics about the health-care system response, such as waiting time before treatment. The model can be run with varying input assumptions to simulate alternative disaster response strategies. Preliminary runs demonstrate the potential of the model as a tool for planning and training.     

用历史地震影响烈度进行安徽烈度区划研究

建立了安徽79个市、县历史地震影响烈度目录,并利用其统计特征进行烈度区划研究．结果表明：在中等强度地震区及所利用的烈度资料分布区间相对较窄的情况下,仍可用历史地震影响烈度分析方法进行烈度区划。与“中国地震烈度区划图（1990）”安徽部分对比,两者概貌大致相同,但也有所差异,都从不同角度反映了未来地震危险性的区域特征。