地震人员伤亡易损性研究

地震造成的人员伤亡与房屋破坏状况有关。本文利用唐山地震人员伤亡及房屋破坏的资料，运用最小二乘拟合方法和迭代计算的方法，建立了地震人员伤亡易损性模型，并与现有其它几种地震人员伤亡预测方法作了比较，该模型在相同的误差条件下预测的准确率更高。     

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。     

地震人员伤亡预测研究——以鲁南地区为例

讨论了地震造成人员伤亡的相关因素,分析了地震强度、建筑物抗震性能、人口密度、发震时间、地震引起次生灾害及地震预报与地震人员伤亡的相关性。按照确定性方法和概率性方法阐述了国内外地震人员伤亡预测方法,分析了它们的适用条件。并用确定性方法中的建筑物破坏程度与人员伤亡关系法对鲁南地区进行了地震人员伤亡预测。     

地震对城市人员伤亡的预测研究

本文 在总结各种地震人员死亡方法的基础上，对城市地震时人员伤亡的预测进行了研究，并以百万人口的城市为例，研究了在不同条件下发生人员伤亡的概率。由于资料和认识的不完备，本文的结果，只是一种估计和探讨。     

地震应急救灾与人员伤亡

讨论了近十年来城市型地震顺应急救灾和减少人员伤亡方面的新经验与新启示;和者们给出的地震人员伤亡旨烤和伤亡状态函数的概念,研究了应急救灾害行动与伤亡的关系。     

地震人员伤亡研究的回顾与进展

回顾了国内外在地震人员伤亡评估方面的主要研究工作，介绍了近年来该领域的主要进展， 给出了动态评估地震人员伤亡的方法。     

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。     

震害防御——房屋结构；生命的保险

地震专家对历次地震的分析显示，地震中人员伤亡总数的95％以上是由房屋及建筑体倒塌造成的，仅有不足5％的人员伤亡是直接由地震及地震引发的水灾、山体滑坡等次生灾害导致的。     

社会可接受的地震人员死亡率研究

确定最佳或最合理的设防标准时,应在保证地震安全和谋求最佳经济效益二者之间进行权衡、既要保证地震人员伤亡降低一个社会可接受的水平之下,又要使所获得的经济效益最大。本文根据我国几次大地震的资料,建立了地震人员死亡率与房屋倒塌率之间的经验关系。在分析设防后地震人员伤亡水平与其它灾害和事故造成的人员伤亡水平的基础上,对确定社会可接受的地震人员死亡率作了探讨。     

地震人员伤亡指数与人员伤亡状态函数

定义了地震人员伤亡指数和初始人员伤亡指数,构筑了人员伤亡状态函数,并进行了参数分析。     

城市小区域防灾对策与紧急避难区的设置

鉴于地震等自然灾害的突发性和巨大破坏作用,在现代大都市的不同区域按照人口密度设置应急避难场所和躲避设施可以有效减小地震等灾害伤亡和经济损失。结合对城市震害特点的分析,提出按社区、楼宇设置小区域防灾避难场所的防灾对策和就近分散、应急维生、多功能防御、功能复用等防灾原则,以期减少地震次生灾害发生,为灾后生产恢复和重建创造有利条件,最大程度减低灾害损失。     

灾害造成人员伤亡价值损失的评估

根据灾害造成的人员伤亡的特点和灾害损失评估的目的 ,提出了评估灾害造成人员伤亡价值损失的基本原则 ,即系统化评估原则、从整个国家和社会的角度出发进行评估的原则、基于灾害后果的评估原则、“有无对比”的原则、货币计量与非货币计量相结合以货币计量为主的原则、不考虑沉没成本的原则和基于未来获利能力的原则。在给出灾害造成的人员伤亡的数量及其分布状况的假设后 ,应用人力资源价值理论 ,提出了评估灾害造成的人员伤亡价值损失的方法和模型。为采用统一价值尺度评估灾害损失提供了基础 ,也使得灾害损失评估理论与方法体系更趋于完善。     

Future disaster planning in the United kingdom*

1 An ideal integrated national disaster plan would include the following points: 2 First aid training for the general population. 3 Advanced training in critical care for ambulance men. 4 Principles of triage for all emergency services. 5 Application of triage by trained ambulance men. 6 Spreading the casualty load (where possible) to a number of receiving hospitals. 7 The setting up of local disaster co-ordinating committees. 8 The more widespread dissemination of disaster information and reports.     

福州市区地震灾害损失预测研究

基于福州市区地震危险性分析、地震地质灾害区划、建筑物和生命线易损性分析及防震减灾信息管理系统,本文介绍了在设定地震、历史地震、盲估地震和实时地震等4种不同地震参数输入下福州市区可能遭遇的地震灾害损失预测成果,提出了依据地面数据精度和设施类型划分的大城市地震灾害损失预测城市核心区、城乡结合部和乡村三个层次方案,并在此基础上确定了地震灾害损失的预测评估单元,即在城市核心区,地震灾害的损失评估单元可以是建筑物、居委会或区;在城乡结合部,地震灾害的损失评估以居委会或区为单元;在乡村地震灾害损失评估以乡镇和自然村为单元。根据系统模块,本文预测了8度地震烈度下福州市区地震灾害的总损失及其空间分布,其中全市区人员死亡约123人,重伤约654人,无家可归者约417100人,直接经济损失156.1亿元,并分析了地震灾害损失空间分布不均匀性的主要原因。     

地震伤员分类的方法和原则

结合军队战时伤员分类体制，探索地震时大批伤员的分类问题，论述了分类的组织，形式和内肉，分类的人员及训练，分类的标志和要求，分类的主要原则等问题，并强调了分类法和标志的统一性。     

中国地震灾害与人文要素的相关性分析

中国的地震灾害与人员伤亡为世界最严重的国家之一，这不仅由于地震多、震级大、烈度高，多数地方建筑物抗震性能较低，而且还与人文因素密切相关。本文着重讨论了人品密度与震害伤亡人数的相关性，并分析了作息时间、作业方式、地震预报、心理状态等人文要素与震害伤亡人数的相关性。     

地震灾区分级和灾害程度排序方法研究——以汶川8.0级地震为例

根据汶川8.0级地震震害评估工作的具体实践,探讨了地震灾区分级和灾害程度排序的方法。通过房屋震害系数、强震加速度观测记录、发震构造、地震地质灾害和场地条件、人口分布及伤亡情况等影响因素来确定受灾程度,以烈度区、统计学方法、速报灾情等来确定灾区分级。     

唐山地震中人员伤亡情况的分析及若干启示

唐山大地震对人的伤害是立体的,人员伤亡的主要原因是房屋建筑的倒塌．唐山市区被废墟埋压者中有约84％的人活了下来．唐山地震中人员伤亡情况的分析,对如何减少地震伤亡以及有效开展救灾活动,提供了有益经验。     

中、韩两国财产保险业风险管理比较研究

财产保险是经营风险的产业,风险管理能力是其核心竞争力.从保险监管机构、市场典型主体两方面比较了中、韩两国财产保险业风险管理体系,市场主体的比较从研究宣传、产品开发、业务经营、客户管理、信息技术等方面展开,并提出了建议和措施.     

Social vulnerability and the natural and built environment: a model of flood casualties in Texas

Studies on the impacts of hurricanes, tropical storms, and tornados indicate that poor communities of colour suffer disproportionately in human death and injury.(2) Few quantitative studies have been conducted on the degree to which flood events affect socially vulnerable populations. We address this research void by analysing 832 countywide flood events in Texas from 1997-2001. Specifically, we examine whether geographic localities characterised by high percentages of socially vulnerable populations experience significantly more casualties due to flood events, adjusting for characteristics of the natural and built environment. Zero-inflated negative binomial regression models indicate that the odds of a flood casualty increase with the level of precipitation on the day of a flood event, flood duration, property damage caused by the flood, population density, and the presence of socially vulnerable populations. Odds decrease with the number of dams, the level of precipitation on the day before a recorded flood event, and the extent to which localities have enacted flood mitigation strategies. The study concludes with comments on hazard-resilient communities and protection of casualty-prone populations.