畢曉佳，汪寶存，徐華全，張 寧

（1.成都理工大學(xué)，四川 成都 610059；2.成都市防震減災(zāi)局，四川 成都 610042；

3.河南省地質(zhì)測(cè)繪總院，河南 鄭州 450006；4.天水市地震局，甘肅 天水741000）

0 引言

地震災(zāi)害是群災(zāi)之首，它具有突發(fā)性和不可預(yù)測(cè)性，中國(guó)又是地震多發(fā)國(guó)家之一，由地震造成的經(jīng)濟(jì)損失和人員傷亡制約了社會(huì)的發(fā)展。因此，地震發(fā)生后，對(duì)震害情況進(jìn)行快速、有效的監(jiān)測(cè)評(píng)估可以提高政府對(duì)破壞性地震的應(yīng)急響應(yīng)能力，為應(yīng)急求援節(jié)約寶貴時(shí)間，大大減輕因?yàn)?zāi)害造成的傷亡、損失?？臻g信息技術(shù)于20世紀(jì)60年代興起，70年代中期以后在我國(guó)得到迅速發(fā)展，是一門(mén)包括地理信息系統(tǒng)GIS、遙感 RS、全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng) GNSS以及數(shù)字地球在內(nèi)的地球空間信息科學(xué)。隨著計(jì)算機(jī)和空間對(duì)地觀測(cè)技術(shù)的發(fā)展，空間信息技術(shù)已逐漸應(yīng)用于防震減災(zāi)領(lǐng)域。本文通過(guò)實(shí)際震例分析說(shuō)明了空間信息技術(shù)在震害監(jiān)測(cè)評(píng)估中的作用和應(yīng)用前景，并結(jié)合數(shù)字地球平臺(tái)可視化展示了監(jiān)測(cè)評(píng)估結(jié)果。

1 基于GIS的地震災(zāi)害監(jiān)測(cè)評(píng)估

隨著GIS技術(shù)的發(fā)展，空間數(shù)據(jù)在防震減災(zāi)領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，我國(guó)有幾十座城市和大型企業(yè)都建立了專(zhuān)門(mén)的基于GIS的防震減災(zāi)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了地震后的震害快速預(yù)估，應(yīng)急輔助決策信息的及時(shí)生成，各種災(zāi)情、救災(zāi)方案等信息的展示、查詢和匯總［2］。成都市地震災(zāi)害評(píng)估系統(tǒng)是一個(gè)具有應(yīng)急指揮、災(zāi)害快速評(píng)估、輔助決策、震情實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)傳遞等功能較完善的專(zhuān)業(yè)系統(tǒng)?；A(chǔ)GIS數(shù)據(jù)庫(kù)包括了42類(lèi)71項(xiàng)數(shù)據(jù)。一旦獲得地震臺(tái)網(wǎng)觸發(fā)的破壞性地震基本參數(shù)，系統(tǒng)將根據(jù)四川西部烈度衰減公式生成烈度影響場(chǎng)，依據(jù)易損性震害矩陣評(píng)估建筑物等的震害等級(jí)及其分布，進(jìn)而根據(jù)損失比和相應(yīng)的財(cái)產(chǎn)估算總的經(jīng)濟(jì)損失，評(píng)估人員傷亡，生成災(zāi)害報(bào)告和各種震后應(yīng)急輔助決策方案等［1-2］。2010年5月25日，四川都江堰、彭州交界發(fā)生M5.0級(jí)地震，根據(jù)成都市地震烈度速報(bào)臺(tái)網(wǎng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)到的烈度值繪制烈度分布圖如圖1b所示。我國(guó)的地震烈度等震線特別是高烈度等震線一般表現(xiàn)為近似橢圓形，因此目前我國(guó)的地震烈度衰減關(guān)系多使用橢圓模型。橢圓型烈度衰減關(guān)系函數(shù)表示：

式中下標(biāo)a和b分別表示長(zhǎng)、短軸方向。當(dāng)R采用震中距時(shí)，Ra0和Rb0不得取為0，否則在R=0時(shí)，震中烈度將趨向無(wú)窮大。Ra0和 Rb0的物理意義是考慮震源體尺度的，其作用是使地震烈度在震中區(qū)變化緩慢，客觀上起到了近場(chǎng)烈度飽和的作用。根據(jù)四川地區(qū)34次地震82條等震線回歸，充分考慮了斷裂帶方向、不同地區(qū)地震烈度衰減關(guān)系的差異、C4R項(xiàng)的取舍，R0值的篩選和長(zhǎng)短軸方向衰減關(guān)系的匹配得出適合四川地區(qū)的烈度衰減公式：

其中：M是震級(jí)，R是震中距（km），I是烈度。

對(duì)此次地震的評(píng)估結(jié)果：極震區(qū)烈度為Ⅵ度。根據(jù)得到的烈度值，依次計(jì)算烈度圈與各區(qū)域的相交面積，即為各區(qū)域的受災(zāi)面積。通過(guò)將各烈度圈下各區(qū)域受災(zāi)面積與當(dāng)前區(qū)域的總面積的比得到當(dāng)前區(qū)域的受災(zāi)面積比；通過(guò)各區(qū)域的受災(zāi)面積比與基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)提供的各區(qū)域下的具體數(shù)值，得到各區(qū)域的具體受災(zāi)數(shù)值。評(píng)估得出此次地震影響面積約為2629km2，直接經(jīng)濟(jì)損失約13×104余元。如圖1a所示，圖中橢圓弧線為Ⅵ度影響場(chǎng)輪廓線。

圖1 烈度分布圖Fig.1 Intensity distribution

地震現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查，震中烈度為V度，地震未造成人員傷亡，沒(méi)有明顯的房屋破壞，僅有個(gè)別舊房出現(xiàn)輕微梭瓦和細(xì)微裂縫。系統(tǒng)快速評(píng)估結(jié)果與實(shí)際情況存在一定的差異，主要有如下原因：

（1）基于四川西部烈度衰減模型，由于評(píng)估得到的影響場(chǎng)取決于系統(tǒng)內(nèi)部的經(jīng)驗(yàn)性衰減關(guān)系，造成評(píng)估結(jié)果比實(shí)際損失情況偏大，但總體的災(zāi)害分布位置還是可靠的。對(duì)于中等強(qiáng)震評(píng)估結(jié)果的隨機(jī)性較大，主要取決于影響場(chǎng)的精度。

（2）數(shù)據(jù)是GIS的支撐也是地震災(zāi)害評(píng)估的主要依據(jù)，評(píng)估結(jié)果的價(jià)值，是由數(shù)據(jù)的飽滿度和顆粒度體現(xiàn)的，所有的分析都離不開(kāi)數(shù)據(jù)的支撐。目前基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)還存在不完善以及數(shù)據(jù)更新緩慢等問(wèn)題，造成人員傷亡、經(jīng)濟(jì)損失、建筑物損失等評(píng)估統(tǒng)計(jì)結(jié)果與實(shí)際情況有一定的差異。

上述震例說(shuō)明，目前基于GIS的地震災(zāi)害評(píng)估系統(tǒng)對(duì)震害的評(píng)估結(jié)果可作為輔助決策，系統(tǒng)需要通過(guò)各級(jí)對(duì)實(shí)際情況的實(shí)時(shí)反饋不斷修正評(píng)估結(jié)果。對(duì)于采用的評(píng)估模型需要通過(guò)更多的震例不斷修正完善，以提高公式的精度。基礎(chǔ)空間數(shù)據(jù)庫(kù)不健全，區(qū)域性和全國(guó)性的實(shí)用化數(shù)據(jù)采集建設(shè)仍然有大量的基礎(chǔ)工作等待完善。

基于GIS的防震減災(zāi)系統(tǒng)除了在震后快速評(píng)估方面可以在第一響應(yīng)時(shí)間內(nèi)預(yù)估災(zāi)害損失情況還具有快速觸發(fā)、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的功能，通過(guò)與地震臺(tái)網(wǎng)中心系統(tǒng)對(duì)接，利用臺(tái)網(wǎng)的監(jiān)測(cè)粒度，以高密度周期輪循，依據(jù)系統(tǒng)設(shè)定震級(jí)閥值觸發(fā)后臺(tái)服務(wù)，實(shí)時(shí)獲取地震事件信息，并以震中閃爍的方式在地圖上顯示，標(biāo)繪地震基本信息（發(fā)震時(shí)間、發(fā)震地點(diǎn)、震級(jí)）等，使監(jiān)測(cè)人員能夠快速定位到震中區(qū)域。另外GIS強(qiáng)大的空間分析、網(wǎng)絡(luò)分析、路徑分析、緩沖區(qū)分析等可以對(duì)地震震情、災(zāi)情進(jìn)行全面分析、統(tǒng)計(jì)，對(duì)應(yīng)急救援物資裝備進(jìn)行合理調(diào)配，輔助決策，對(duì)重大危險(xiǎn)源，山體崩塌、滑坡、泥石流等次生災(zāi)害的發(fā)生，采取有效的救援計(jì)劃。

2 基于遙感技術(shù)地震災(zāi)害監(jiān)測(cè)評(píng)估

2008年5月12日汶川8.0級(jí)地震是我國(guó)建國(guó)以來(lái)出現(xiàn)的最大的一次破壞性地震，給人民生命財(cái)產(chǎn)造成了嚴(yán)重的損失。由于這次地震位于青藏高原和四川盆地的交界地區(qū)，災(zāi)區(qū)內(nèi)高差巨大，地質(zhì)環(huán)境惡劣。地震引發(fā)了大量的次生地質(zhì)災(zāi)害，在相當(dāng)程度上加重了災(zāi)害的程度。在所有的地質(zhì)災(zāi)害當(dāng)中以滑坡造成的危害和損失最為嚴(yán)重。滑坡造成的地質(zhì)災(zāi)害主要體現(xiàn)在滑坡移動(dòng)過(guò)程中摧毀道路、房屋、橋梁、農(nóng)田、森林等位于地表的地物。在山區(qū)滑坡停止后形成的堆積物會(huì)阻塞河流，將河流阻斷形成天然的大壩。大壩形成后在大壩的后面形成一個(gè)堰塞湖，堰塞湖的形成產(chǎn)生雙重危害，其一：大壩的產(chǎn)生阻斷了河流，使大壩的上游形成了一個(gè)巨大的堰塞湖，隨著水位的上升，將淹沒(méi)河流兩側(cè)的村莊、道路、農(nóng)田等。其二：在河流的下游，因?yàn)榛滦纬傻拇髩尉哂胁环€(wěn)定性。另外一次地震或者是上游堰塞湖的壓力就極有可能使大壩決堤。決堤后大量的水體下瀉，很容易在下游產(chǎn)生嚴(yán)重的洪水。在交通堵塞、通信中斷的大震過(guò)后傳統(tǒng)的監(jiān)測(cè)手段很難對(duì)地震災(zāi)區(qū)進(jìn)行有效的監(jiān)測(cè)和評(píng)估，遙感技術(shù)大面積同步感測(cè)，覆蓋范圍廣，獲取信息速度快，可以動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，對(duì)地震災(zāi)害進(jìn)行快速監(jiān)測(cè)評(píng)估，彌補(bǔ)地面調(diào)查的不足為地震應(yīng)急指揮和救援決策提供重要依據(jù)。

汶川地震使北川縣城附近元河壩以南的山體出現(xiàn)巨大的山體滑坡，滑坡在湔江上形成了一個(gè)巨大的堰塞湖，即唐家山堰塞湖，它距離北川縣城6km，臺(tái)灣福衛(wèi)-2衛(wèi)星多光譜影像在震前和震后的遙感圖像清楚的顯示了這一巨大變化。從圖2（B）震后的遙感圖像上可以看出震后A處出現(xiàn)了一個(gè)巨大的滑坡體，大量的碎石從山上滑到湔江中將湔江堵塞，形成一個(gè)巨大的壩體，據(jù)現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)，壩體順河長(zhǎng)約803m，橫河最大寬約611m，頂部面積約30×104m2，由石頭和山坡風(fēng)化土組成，壩頂高程750.2m，壩高82.8m。在壩體的后面圖2（B）C處形成了一個(gè)巨大的堰塞湖。從圖2（B）還可以看出A處的滑坡造成了省道302的徹底中斷，同時(shí)造成了滑坡形成的堆積物將元河壩徹底掩埋。

圖2 震前震后對(duì)比圖Fig.2 Comparision chart before the earthquake and earthquake

圖3 數(shù)字地球平臺(tái)下的烈度分布展示Fig.3 In tensity distribution show s on the digital earth p lat form

震后在唐家山堰塞湖的下游，距北川縣城以北約1km湔江北面的山體也出現(xiàn)一處大型的山體滑坡，滑坡將湔江阻塞形成了另一個(gè)堰塞湖即苦竹壩堰塞湖。

從獲取的震前圖2（C），震后圖2（D）可以清楚的反映出這一變化。

3 基于數(shù)字地球平臺(tái)的多源數(shù)據(jù)整合

數(shù)字地球平臺(tái)是集地球空間數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、傳輸、轉(zhuǎn)換、處理、分析、檢索、表達(dá)、輸出為一體的應(yīng)用、服務(wù)和決策支持系統(tǒng)。它以多分辨率空間影像數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以統(tǒng)一的坐標(biāo)投影系統(tǒng)為框架，以開(kāi)放的XML為數(shù)據(jù)交換標(biāo)準(zhǔn)，以空間數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施為支撐，以三維可視化技術(shù)為手段，以分布式網(wǎng)絡(luò)為紐帶，為人類(lèi)提供全新的觀察地球、分析和研究地球、建立基于空間信息的各類(lèi)應(yīng)用和提供不同服務(wù)的有力工具［3］。利用數(shù)字地球平臺(tái)，既可開(kāi)展宏觀研究，也可開(kāi)展微觀研究，更是一個(gè)適合開(kāi)展信息資源整合研究應(yīng)用的平臺(tái)，它是空間信息技術(shù)發(fā)展的重要成果。

圖3以三維地形遙感數(shù)據(jù)作為底圖，矢量化活斷層分布數(shù)據(jù)通過(guò)GIS數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，實(shí)現(xiàn)空間數(shù)據(jù)的共享，疊加實(shí)際影響場(chǎng)烈度分布圖，以Google Earth為代表的三維數(shù)字地球環(huán)境作為整合平臺(tái)，可視化展示了空間信息技術(shù)融合地震、遙感、GIS等多源數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)、組織、管理、發(fā)布、共享的強(qiáng)大功能，簡(jiǎn)單直觀的將專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)展示出來(lái)。在無(wú)需了解具體地震災(zāi)情的情況下，從圖中就可以得到此次地震發(fā)生在四川都江堰、彭州交界處，龍門(mén)山前山斷裂帶上，震中區(qū)烈度為黃色Ⅴ度，監(jiān)測(cè)范圍大成都市域范圍內(nèi)離震中區(qū)最近的都江堰市影響烈度Ⅳ度強(qiáng)，汶川縣Ⅳ度強(qiáng)，成都市主城區(qū)及鄰區(qū)主要城市Ⅰ度基本無(wú)感。監(jiān)測(cè)范圍內(nèi)的震后災(zāi)情情況詳細(xì)直觀，根據(jù)監(jiān)測(cè)評(píng)估結(jié)果直觀的反映出震中區(qū)位置以及受災(zāi)極重區(qū)的影響范圍，為應(yīng)急救援、輔助決策提供依據(jù)。

4 結(jié)論

基于空間信息技術(shù)的地震災(zāi)害監(jiān)測(cè)評(píng)估是集合GIS、遙感以及數(shù)字地球平臺(tái)等多種方法進(jìn)行多源數(shù)據(jù)整合，互相支撐補(bǔ)充，趨利避害，真實(shí)、客觀、快速、有效的對(duì)地震災(zāi)害及其引發(fā)的次生災(zāi)害提取信息，進(jìn)行監(jiān)測(cè)評(píng)估，以確定震害程度及其分布范圍。與傳統(tǒng)的地面調(diào)查相比大大節(jié)約了災(zāi)后救援寶貴時(shí)間，在地質(zhì)環(huán)境復(fù)雜，災(zāi)害發(fā)生后交通堵塞、通信中斷的情況下為抗震救災(zāi)、輔助決策提供快速有效的科學(xué)依據(jù)。

［1］Xie L，Tao X，et al.A GIS based earthquake losses assessment and emergency response system for Daqing oilfield［c］//12th World Conference on earthquake engineering.Auckland：2000：0091.

［2］李萍，陶夏新，顏世菊.基于3S技術(shù)的震害快速評(píng)估［J］.自然災(zāi)害學(xué)報(bào)，2007，16（3）：109-113.LI Ping，TAO Xiaxin，YAN Shiju.3S-based quick evaluation of earthquake damage［J］.Journal of Natueal Disasters，2007，16（3）：109-113.

［3］苗放，葉成名，劉瑞，等.新一代數(shù)字地球平臺(tái)與數(shù)字中國(guó)技術(shù)體系架構(gòu)探討［J］.測(cè)繪科學(xué)，2007，32（6）：157-158.MIAO Fang，YE Chengming，LIU Rui，et al.New generation of digital earth platform and digital China technology system structure discussing［J］.Science of Surveying and Mapping，2007，32（6）：157-158.

［4］王福濤，周藝，王世新，等.基于多光譜遙感的青海玉樹(shù)地震震害監(jiān)測(cè)與評(píng)估［J］.光譜學(xué)與光譜分析，2011，31（4）：1047-1051.WANG Futao，ZHOU Yi，WANG Shixin，et al.Based on the spectral remote sensing in Qinghai Yushu earthquake damage monitoring and evaluation［J］.Spectroscopy and Spectral Analysis，2011，31（4）：1047-1051.

［5］陳文凱，何少林，周中紅.基于多源數(shù)據(jù)的震害快速評(píng)估方法探討［J］.西北地震學(xué)報(bào)，2010，32（1）：76-81.CHEN Wenkai，HE Shaolin，ZHOU Zhonghong.Study on rapid evaluation method of earthquake damage based on multi-source data［J］.Northwestern Seismological Journal，2010，32（1）：76-81.

［6］閆世勇.遙感在汶川地震地質(zhì)災(zāi)害評(píng)估中的應(yīng)用［J］.河北工程大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2009，26（1）：76-80.YAN Shiyong.Remote sensing application in the geologic disaster evaluation of Wenchuan earthquake［J］.Journal of Hebei University of Engineerning（Natural Science Edition），2009，26（1）：76-80.

［7］王曉青，丁香.基于 GIS的地震現(xiàn)場(chǎng)災(zāi)害損失評(píng)估系統(tǒng)［J］.自然災(zāi)害學(xué)報(bào)，2004，13（1）：118-125.WANG Xiaoqing，DING Xiang.Estimation system of disastrous losses in seismic site based on GIS［J］.Journal of Natural Disasters，2004，13（1）：118-125.

［8］王志一，甘甫平，李賢慶，等.CBERS-02B星數(shù)據(jù)在5.12地震災(zāi)害監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用［J］.國(guó)土資源遙感，2009，1（1）P89-92.WANG Zhiyi，GAN Fuping，LIXianqing，et al.CBERS-02 B data application in the 5.12 earthquake disaster monitoring［J］.Remote Sensing for Land＆Resources，2009，1（1）：89-92.

［9］張景發(fā)，謝禮立，陶夏新.建筑物震害遙感圖像的變化檢測(cè)與震害評(píng)估［J］.自然災(zāi)害學(xué)報(bào)，2002，11（2）：59-64.ZHANG Jingfa，XIE Lili，TAO Xiaxin.Change detection of remote sensing image for earthquake-damaged buildings and its application in seismic disaster assessment［J］.Journal of Natural Disasters，2002，11（2）：59-64.