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目 录
第一章 绪 论 1
§1-1 地震灾害脆弱性分析研究进展 1
1. 地震脆弱性分析 1
1.1 建筑设施脆弱性评估 1
1.2 人员伤亡脆弱性评估 6
1.3 地震损失预测研究 8
§1-2 研究展望 9
第二章 地震灾害系统的脆弱性与恢复性理论 11
§2-1 地震灾害复杂系统 11
1. 地震灾害系统 11
2. 地震灾害系统的综合分析方法 13
§2-2 自然灾害系统脆弱性理论 13
§2-3 地震灾害系统的脆弱性与恢复性理论 17
1. 地震灾害系统的脆弱性与恢复性 17
2. 地震灾害系统脆弱性分析 19
2.1 结构子系统脆弱性 19
2.2 人类子系统脆弱性 19
3. 地震灾害系统恢复性分析 20
小 结 22
第三章 中国农村地震灾害系统 23
§3-1 中国农村地震致灾因素 23
1. 中国农村乡镇范围的界定 23
2. 中国地震灾害数据库 24
2.1 数据来源 24
2.2 数据处理 24
2.3 数据特点 25
2.4 中国地震灾害数据库的建立 25
2.5 余震的处理 26
3. 中国农村地震致灾因素 27
§3-2 中国农村地震灾害承灾体 30
1. 中国农村人类承灾体子系统 30
1.1 乡村人口 30
1.2 农村居民收入与支出 31
1.3 农村居民财产情况 32
1.4 农村居民医疗设施 34
2. 中国农村结构承灾体子系统 34
§3-3 中国农村结构承灾体脆弱性模型 37
1. 两次城乡地震案例的对比 37
1.1 地震基本参数及烈度分布 37
1.2 震区概况和地震地质背景 38
1.3 经济损失对比 39
1.4 人员伤亡对比 42
2. 中国农村结构承灾体脆弱性模型 42
小 结 47
第四章 中国农村地震灾害系统脆弱性与恢复性分析 ——以云南省为例 48
§4-1 云南省地震灾害系统分析 48
1. 云南省地震致灾因素 48
1.1 云南与中国其他多震省区地震活动水平的对比 49
1.2 云南地震空间分布特点 50
1.3 云南地震时间分布特点 51
2. 云南省地震灾害灾情 52
§4-2 云南省设定地震灾害损失模拟 53
1. 设定地震灾害损失模拟模型 53
2. 云南省设定地震灾害损失模拟 55
2.1 数据库建立 55
2.2 财产估算 (Portfolio) 55
2.3 脆弱性模型 (Vulnerabilty) 59
2.4 设定地震烈度模拟 60
2.5 设定地震损失模拟 (Scenario Earthquake) 结果分析 61
§4-3 云南省农村结构承灾体脆弱性分析 63
小 结 72
第五章 中国农村地震灾害减灾对策 74
§5-1 中国农村设定地震灾害损失模拟 74
1. 数据库建立 74
2. 房屋价值估算 74
3. 脆弱性模型 75
4. 设定地震模拟结果分析 77
§5-2 中国农村地震风险管理现状 79
1. 地震风险管理中的政府部门 80
1.1 灾前阶段 80
1.2 灾中和灾后阶段 81
2. 地震风险管理中的保险公司 82
3. 地震风险管理中的农户 83
3.1 调查点选择 83
3.2 调查结果分析 84
4. 农村地震风险管理的现状 86
§5-3 中国农村地震减灾策略 87
1. 开展农村低息住房贷款 87
2. 加强农村建房的监督管理 89
3. 开展农村住房地震保险 89
小 结 91
第六章 结论与讨论 92
第一章 绪 论
§1-1 地震灾害脆弱性分析研究进展
1. 地震脆弱性分析
根据区域灾害系统论，灾情是由孕灾环境、致灾因子、承灾体之间相互作用而形成的，灾情大小的三个决定因素是：孕灾环境的稳定性、致灾因子的风险性、承灾体的脆弱性（史培军，1996）。脆弱性分析主要讨论因地震而可能受到损坏的结构物等社会财富，在不同的地震发生时受到破坏的程度。在地震脆弱性分析中，通常采用双指标体系，一个指标是人口伤亡，另一个是人口伤亡以外的建筑设施损失，以恢复重建标准统一折合为钱来表示（陈颙，1995）。
1.1 建筑设施脆弱性评估
地震灾害的建筑设施脆弱性研究与保险公司密不可分，最早起始于1930s，John Freeman在其经典著作《地震灾害与地震保险》（Freeman, 1932）中开始讨论有关地震损失估算的方法。此后40年来，一直由保险公司进行地震损失评估及地震灾害承灾体脆弱性研究，但是基于保险的特殊目的，对震后各种修复费用的估算才是其主要目标，而对地震引起的建筑物本身的具体损坏情况并没有较好的分析研究（Steinbrugge，1982）。
1969年Steinbrugge通过对给定区域内的样本数据计算破坏率和平均损失率，得到地震动-破坏关系曲线来表征震动烈度与损失率的关系（Steinbrugge, 1969）。Robert Whitman在1971年旧金山大地震后，主持开展了“地震设计的决策分析”研究，提出了“破坏概率矩阵”（Damage Probability Matrix）（Whitman, Robert V. et al., 1973, 1974），它将地表运动参数与地震损失相联系，以表格形式描述平均损失率DF和破坏率DR。在此后的地震损失评估中“破坏概率矩阵”得到了非常广泛的应用。
1972年美国National Oceanic and Atmospheric Agency（NOAA）对旧金山海湾地区地震损失进行的研究（Algermissen, S.T. et al, 1972）是政府部门首次对城市地震综合评估研究，研究内容包括大地震所引起的直接经济损失、伤亡、各种关键设施的功能以及对一些生命线的影响等。其后一直到1980s中期，NOAA、USGS (United States Geological Survey) 先后对全美大约10多个大都市区都进行了地震损失评估研究（Federal Emergency Management Agency, 1974; National Research Council, 1989）
1985年美国Applied Technology Council（ATC）在FEMA（Federal Emergency Management Agency）资助下进行的“加利福尼亚地震损害评估”，是一项极具影响的研究（Applied Technology Council, 1985a）。它的中心框架就是Whitman的破坏概率矩阵。通过大量的地震损失资料分析表明：对地震直接经济损失产生影响的主要因素是设施的类型、工程特征、地震动的严重程度或地震烈度、次生灾害、设施的占用率、设施的使用情况等。
分析历史地震资料可以得到最常用的也最直接的各类设施的损失比率（损失率，Damage Factor，即DF）和被破坏的建筑物的比率（破坏率，Damage Ratio，即D）。
损失率（DF）= 地震损失/重置价值 （式1-1）
破坏率（D）= 破坏的建筑物数/建筑物总数 （式1-2）
在同一地震烈度下，一组类似的结构，其平均损失率定义为：
平均损失率（MDF）= （式1-3）
式中n为样本中建筑物的数目。
从给定的地理区域内的统计样本数据可以得到以表格形式描述平均损失率和破坏率的破坏概率矩阵（Damage Probability Matrix），如表1-1所示。
表1-1 ATC-13方法中使用的破坏概率矩阵的一般形式
ATC提出了ATC-13分类法，将各种设施按结构类型分为78种，其中40类是关于建筑物，38类是关于生命线工程或设备的，对各种类型的建筑进行结构脆弱性分析，给出各种建筑物在VI~XII 7个等级地震烈度下的相应损失比率DF和被破坏的建筑物的破坏率D，对区域内各种建筑物的地震损失累加，从而得到这次地震的损失。这种方法又称为分类清单法(Category-based Method)，如表1-2所示ATC-13分类清单中部分建筑设施分类。ATC-13被认为是地震破坏和损失研究最全面的一次。
表1-2 ATC-13的部分设施分类
此后， ATC-14、ATC-21等地震损失评估方法又被陆续推出（Applied Technology Council, 1985b）。1992年后ATC以盐湖县为实验区，对ATC-13进行了修正和更新，提出了ATC-36 （Christopher Rojahn, et al., 1997）。分类清单编制的越详细，地震损失预测评估的结果也就越精确，但也使清单资料的收集和破坏概率矩阵的建立带来经费、时间和资料等许多困难。
欧洲地震委员会在1964年推荐使用MSK-64地震烈度表，在经过多年修订和试用后，又于1998年发布了新的地震烈度表MSK-98（表1-3），它不仅考虑了不同类型建筑的破坏程度，而且还考虑了建筑物本身的脆弱性，对不同结构类型的建筑物给出了其相应的脆弱性等级（Grunthal G. European Macroseismic Scale, 1998）。
表1-3 MSK-98中不同建筑结构类型的脆弱性等级
1992~1997年，在FEMA资助下，NIBS（National Institute of Building Sciences）与RMS（Risk Management Solutions, Inc.）合作研究基于某一区域的地震损失预测评估方法。通过综合已有的较多地震损失评估方法，并于1995年、1996在Portland、Boston进行了2次实验研究。1997年提出了一套完善的损失评估方法，称为FEMA/NIBS…… 全科论文中心http://www.issncn.net
全科论文中心http://www.issncn.net
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