Construction of System of Geophysical Data Management for Field Mobile Surveying
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摘要: 本文主要介绍了地球物理场流动观测数据管理系统的主要功能和关键技术。本系统主要功能包括流动地磁观测基础信息管理、数据入库、数据目录总览、数据浏览及备份、备份数据入库、数据库检查等。通过本系统的数据备份和备份数据入库功能,可按观测任务期次进行数据备份,并较好地解决了单位间的数据交换问题。数据目录让用户和管理者能够一目了然地了解库里的数据内容。数据库检查则可以定期对数据的正确性和一致性进行检查,以清除数据垃圾,保持数据库的健康性。Abstract: In this paper, we introduce the main functions and key aspects of the System for Geophysical Field Surveying Data Management, including the management of basic information of mobile geomagnetic surveying, data loading, data catalogue, data browsing and backup, importing of backup data, and database consistency checking. This system achieves the goal of data backup and exchange by episode, thus is capable of solving the problem of data exchange from one data node to another. The data catalogue function in the system can help users in database consistency checking, which can be used to maintain the health condition of the database.
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Key words:
- Geophysical field /
- Mobile survey /
- Information system
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引言
低海拔沿海地区也称沿海低地,是指沿海地带海拔高度低于10 m的陆地连续区域(McGranahan等,2007;Lichter等,2011;Liu等,2015;潘顺等,2016)。全球沿海低地仅占土地面积的2%,却拥有世界约10%的总人口和13%的城市人口( McGranahan等,2007;Vafeidis等,2011)。沿海低地往往人口稠密,经济发达,而生态环境脆弱,自然灾害多发,抵御风险能力不足(Nicholls等,2010;Brown等,2013)。中国沿海低地总面积为19.4×104 km2,约占中国国土总面积的2.0%,沿海低地人口总数达1.64亿,约占中国人口总数的12.3%(Liu等,2015),是全球沿海低地人口数量最大的国家。中国沿海低地分布着人口稠密、经济发达的长三角、珠三角和环渤海城市群及上海、天津、深圳、广州、宁波等大量大型城市。
中国近海及邻区位于太平洋板块与欧亚板块之间的洋-陆过渡带上,地理位置特殊,地震活动频繁,一旦发生地震,会造成沿海地区严重的经济损失和社会冲击(刘光鼎,1992;彭艳菊等,2008;高战武等,2021)。影响我国沿海低地的地震灾害主要来自于海域地震和近岸陆地地震,渤海、台湾海峡、南海北部地震活动性较强,黄海地震活动性次之,东海地震活动性最弱(彭艳菊等,2008)。中国许多沿海低地城市和地区遭受过严重的地震破坏,如1918年广东南澳7.3级地震极震区为南澳、汕头、诏安,南澳极震区绝大部分房屋倒塌为平地(潘建雄等,1994);1975年辽宁海城7.3级地震极震区面积达769 km2;1976年唐山大地震造成的死亡人数超过24万人(Shi,2016);江苏溧阳1974年和1979年地震造成10多万间房屋倒塌,3 000多人伤亡,直接经济损失近3亿元(段光贤等,1980);1990年常熟太仓5.1级地震造成1.3亿元的直接经济损失(赵琳等,1990)。近几十年来,中国沿海低地经济持续快速增长,城市化进程不断加快,导致人口大规模向沿海低地迁移(Liu等,2015;Neumann等,2015;Yang等,2019)。随着中国经济的飞速发展,海洋资源开发、利用及海域和滨海地区大规模工程建设,一旦发生地震,将对沿海低地及滨海建设工程造成巨大破坏和损失(梁亚婷等,2015;谢卓娟等,2020;李小军等,2021)。在快速城市化背景下,沿海低地和沿海城市面临的地震威胁越来越严重。然而,以往对沿海低地的研究主要关注气候变化下台风、风暴潮、洪水和海平面上升的脆弱性、风险与适应性(温家洪等,2018;Micheal等,2019;Edmonds等,2020),缺乏对地震灾害风险的研究。
承灾体的暴露是灾害风险决定性因素之一(Poljanšek等,2017)。对于许多灾害事件,尤其是致灾因子超过一定强度时,暴露是造成人员伤亡和损失的关键因素(UNISDR,2015;Lang等,2019)。通过监测和了解暴露随时间的变化,有助于理解灾害风险并减少其带来的损失(Yang等,2019)。人口是重要的暴露要素,人口的时间变化和空间差异是其重要属性(梁亚婷等,2015)。地震灾害的人口暴露及其时空变化得到国内外学者的广泛关注(Freire等,2012;He等,2016,2021;Pesaresi等,2017;Dou等,2018;Huang等,2019),及时了解中国沿海低地地震的暴露人口时空变化,对沿海低地地震风险分析及城市减灾规划等风险管理策略制定至关重要。因此,本文以我国沿海低地为研究区,探究1990年以来快速城市化背景下,该地区地震高危险性地区人口暴露时空变化,为沿海低地地震风险评估与管理提供科学依据。
1. 研究数据与方法
1.1 研究数据
本文使用的主要数据包括CoastalDEM、人口数据、地震动峰值加速度区划数据、全球城市边界数据。
1.1.1 CoastalDEM数据
CoastalDEM数据用于确定中国沿海低地范围。该数据是利用神经网络执行23维垂直误差回归分析,以减小航天飞机雷达地形测绘任务(SRTM)误差,生成的最新数字高程模型(DEM),并实现全球覆盖(Kulp等,2018)。该数据的空间分辨率为100 m×100 m,可在Climate Central网站①获取。
1.1.2 人口分布数据
人口分布数据采用由Worldpop发布的1990—2015年人口栅格数据②,本文选用1990年、2000年、2010年、2015年数据。该数据基于土地利用、路网等卫星遥感数据,使用随机森林方法生成,在赤道地区的空间分辨率为100 m(Stevens等,2015)。该数据在国内已得到广泛使用,具有较高精度(Fang等,2018;Lv等,2021)。
1.1.3 地震动峰值加速度区划数据
地震动峰值加速度区划数据来源于《中国地震动参数区划图》(GB 18306—2015)(中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局等,2016)。该区划图标示了50年超越概率10%的地震动参数,包括地震动峰值加速度和地震动反应谱特征周期,同时规定了不同场地四级地震作用及其具体参数,给出了全国4万余个乡镇政府和街道办事处所在地的地震动参数(李巧萍等,2020)。
1.1.4 全球城市边界数据
1990—2015年城市边界数据包括1990年、2000年、2010年和2015年4个年份,来源于清华大学地球系统科学系宫鹏团队对外发布的全球城市边界数据(Li等,2020)。该数据集使用30 m人工不透水区域数据生成,通过填充城市内部非城市区域划定初始城市边界,然后利用形态学方法,改进城市边缘区域周围的城市边界,该数据格式为shapefile。
1.2 研究方法
1.2.1 确定中国沿海低地
基于中国行政区划数据及CoastalDEM数据,利用地理信息系统软件ArcGIS提取中国沿海高程≤10 m的区域,并剔除不连续的零散斑块,得到中国沿海低地及其分布。本文利用最新的CoastalDEM数据得出中国沿海低地的总面积为21.4×104 km2,较Liu等(2015)的研究结果大2×104 km2。
1.2.2 确定沿海低地的地震高危险性地区
根据《中国地震动参数区划图》(GB 18306—2015)说明文件,Ⅱ类场地地震动峰值加速度0.1 g相当于地震烈度为Ⅶ度,在该地震动峰值加速度划分区域内场址可能遭受Ⅶ度甚至Ⅶ度以上的地震影响,造成一定损失。因此,本文提取地震动峰值加速度区划数据中地震动峰值加速度≥0.1 g的区域,定义为地震高危险性地区。地震动峰值加速度与地震烈度的对比如表1所示。
表 1 地震动峰值加速度与地震烈度的对比Table 1. Comparison table between peak acceleration of ground motion and seismic intensity地震烈度/度 地震动峰值加速度/g Ⅶ 0.1、0.15 Ⅷ 0.2、0.3 Ⅸ 0.4 1.2.3 人口暴露变化分析
利用ArcGIS软件将1990—2015年人口栅格数据与沿海低地地震高危险性地区进行叠置分析,计算1990—2015年不同烈度区的暴露人口数量,再与城乡范围进行叠置分析,得到不同烈度区的城市暴露人口和农村暴露人口数量。使用ArcGIS分类区统计方法中的“Zonal statistics as table”工具,对暴露人口数据进行统计,以获得人口数量和平均人口密度,使用年均增长率公式计算沿海低地地震高危险性地区暴露人口年均增长率R(Lv等,2021):
$$ R=\left(\sqrt[\uproot{18}{\scriptstyle{\left(t_2-t_1\right)}}]{\frac{{x}_{t_2}}{{x}_{t_1}}}-1\right)\times 100 $$ (1) 式中,
$ x $ 为沿海低地人口数量;$ t_1 $ 、$ t_2 $ 分别为始末时间的年份。2. 研究结果
2.1 地震高危险性地区空间分布
我国沿海低地地震高危险性地区分布面积约为15.1×104 km2,占我国沿海低地总面积的70.6%。大部分为Ⅶ度区和Ⅷ度区,其中Ⅶ度区分布面积最大,为12.7×104 km2,占地震高危险性地区总面积的84.1%,主要分布在苏北平原中部、长江三角洲、珠江三角洲和环渤海(特别是渤海西岸)等地区(图1);Ⅷ度区面积为1.9×104 km2,占地震高危险性地区总面积的12.6%,主要分布在环渤海地区,包括天津的大部分地区。Ⅸ度区面积为0.5×104 km2,仅占地震高危险性地区总面积的3.3%,分布在台湾岛西部。
2.2 2015年沿海低地地震高危险性地区人口分布
2015年,沿海低地地震高危险性地区暴露人口为16869万人,占沿海低地总人口的76.7%。沿海低地地震高危险性地区暴露人口密度为1 155人/km2,约为地震高危险性地区以外人口密度的1.5倍(752人/km2)。
2015年,沿海低地地震高危险性地区暴露人口大部分位于Ⅶ度区,但Ⅷ度区人口密度最大。Ⅶ度区总人口达14 265万人,占沿海低地地震高危险性地区总人口的84.6%,人口密度为1 126人/km2;Ⅷ度区的总人口为2 557万人,占沿海低地地震高危险性地区总人口的15.2%,人口密度为1 353人/km2;Ⅸ度区的总人口为46.5万人,人口密度为93人/km2。
2015年,沿海低地地震高危险性地区城市暴露人口数量约为11 437万人,农村暴露人口数量约为5432万人,分别占2015年沿海低地地震高危险性地区总人口的67.8%和32.2%,城市暴露人口约为农村暴露人口的2倍。
2.3 1990—2015年沿海低地地震高危险性地区人口时空分布特征
2.3.1 人口时空变化
1990—2015年沿海低地的总人口、地震高危险性地区暴露人口及人口密度均呈上升趋势(图2)。沿海低地地震高危险性地区暴露人口人口年均增长率为2.4%(增长了254万人),人口密度增加了436人/km2。该区暴露人口从1990年的10 499万人增加到了2015年的16 869万人,人口增加了60.7%,远高于同期全国的人口增加量(增幅为20.79%)。
1990—2015年沿海低地地震高危险性地区暴露人口密度时空变化如图3所示。暴露人口高密度区主要集中在3个主要城市群:长三角、粤港澳大湾区、京津冀城市群。1990年沿海低地地震高危险性地区人口主要集中在特大型城市天津、上海、广州等。1990—2000年,珠三角核心区域(以广州为核心,包括佛山、中山和东莞等)人口增长迅速;长三角地区人口增长主要集中在苏锡常都市圈、上海、南京、宁波、连云港,此外潮州人口增长也很迅速。2000—2010年,长三角、珠三角、京津冀城市群人口增长速度进一步加快,尤以长三角、珠三角城市群更甚,此外,汕潮揭都市圈人口增速加快。2010—2015年,沿海低地地震高危险性地区人口仍呈快速增长趋势,除我国三大主要城市群人口增长迅猛以外,汕潮揭城市圈、汕尾、苏北地区、盘锦、鞍山、营口等人口增速加快。
2.3.2 不同地震烈度下的人口变化
沿海低地地震高危险性地区暴露人口变化主要发生在Ⅶ、Ⅷ度区。Ⅶ度区人口由1990年的8 838万人增至2015年的14 265万人,增加了5 427万人(增幅为61.4%),如表2所示;人口密度由1990年的698人/km2增至1 126人/km2,增加了428人/km2。Ⅷ度区人口由1990年的1 641万人增至2015年的2 557万人,增加了916万人(增幅为55.8%);人口密度由1990年的868人/km2增至1 353人/km2,增加了485人/km2。Ⅸ度区人口由1990年的 20.8万人增至2015年的46.5万人,增加了25.7万人(增幅为123.55%);人口密度由42人/km2增至93人/km2。
表 2 1990—2015年沿海低地地震高危险性地区不同烈度区的暴露人口Table 2. Population exposed to different intensity zones in the high seismic hazard area of low-elevation coastal zones in China from 1990 to 2015时间/年 烈度区 暴露人口/万人 占比/% 人口密度/(人·km−2) 1990 Ⅶ度区 8 838 84.2 698 Ⅷ度区 1 641 15.6 868 Ⅸ度区 20.8 0.2 42 2000 Ⅶ度区 10 990 83.4 867 Ⅷ度区 2 138 16.2 1 131 Ⅸ度区 47.3 0.4 95 2010 Ⅶ度区 13 543 84.7 1 069 Ⅷ度区 2 406 15.0 1 273 Ⅸ度区 47.3 0.3 95 2015 Ⅶ度区 14 265 84.6 1 126 Ⅷ度区 2 557 15.2 1 353 Ⅸ度区 46.5 0.3 93 1990—2015年,Ⅶ度区、Ⅷ度区和Ⅸ度区的暴露人口分别增长了5 427万人、916万人和25.7万人,增加的暴露人口主要集中在Ⅶ度区;Ⅶ度区、Ⅷ度区和Ⅸ度区暴露人口增长率分别为61.41%、55.82%和123.56%,增长率均高于同期中国的总人口增长率(20.79%)。
2.3.3 城乡人口变化
中国沿海低地地震高危险性地区不同烈度区城乡暴露人口变化如表3所示。1990—2015年,Ⅶ度区的城市人口增加了568%(达8 143万人),是地震高危险性地区人口增长率(60.7%)的9.4倍;Ⅷ度区的城市人口增加了259.8%(达1 320万人),是地震高危险性地区人口增长率的4.3倍;Ⅸ度区的城市人口增加了695.2%(达29.2万人)。1990—2015年,Ⅶ度区的农村人口减少了2 716万人,Ⅷ度区的农村人口减少了404万人,Ⅸ度区的农村人口减少了3.5万人。
表 3 1990—2015年中国沿海低地地震高危险性地区不同烈度区的城乡人口变化Table 3. Urban and rural population changes in different intensity zones of the high seismic hazard area in low-elevation coastal zones, China from 1990 to 2015烈度区 总人口变化量/万人 城市人口变化量/万人 农村人口变化量/万人 Ⅶ度区 5 427(增幅61.4%) 8 143(增幅568%) −2 716(减幅36.7%) Ⅷ度区 916(增幅55.8%) 1 320(增幅259.8%) −404(减幅35.7%) Ⅸ度区 25.7(增幅124.2%) 29.2(增幅695.2%) −3.5(减幅20.7%) 3. 结论与讨论
本文分析1990—2015年我国沿海低地地震高危险性地区暴露人口时空变化特征、不同地震烈度的暴露人口分布与变化及地震高危险性地区暴露人口的城乡人口结构,主要得出以下结论:
(1)中国沿海低地地震高危险性地区面积约15.1×104 km2,占我国沿海低地总面积的70.6%。1990—2015年,沿海低地地震高危险性地区暴露人口达16 869万人,占沿海低地总人口的70%以上,暴露在地震风险的人口数量巨大。
(2)1990—2015年,沿海低地地震高危险性地区暴露人口增长率约60.7%,是同期中国的总人口增长率的2倍以上。其中,Ⅶ度区的人口增长了61.41%,Ⅷ度区的人口增长了55.82%,Ⅸ度区的人口增长了123.56%。随着城市化的发展,沿海低地地震高危险性地区暴露人口快速增加。
(3)1990—2015年,沿海低地地震高危险性地区城市暴露人口增加了8 143万人,约增长了4.8倍,而农村暴露人口减少了1/3。人口在不断地由内地向沿海迁移的同时,也由农村地区向城市地区集中。随着城市化和经济的发展,东部沿海低地人口快速向城市集中,低洼地区的沿海城市面对的气候变化及极端事件压力不断增大,且地震风险的挑战不断增加,需进一步开展沿海低地城市地震灾害风险评估及地震灾害链和多灾种复合风险评估与治理。
本研究的不确定性在于CoastalDEM高程数据集是SRTM数据集的改进数据集,全局平均误差为1.88~−0.29 m。在城市和森林地区,雷达技术捕捉的是基础设施或树木高程,而不是地面高程,数据集的可靠性较低。同时,人口数据也存在一定不确定性,人口暴露估计的GPW网格数据集是使用分解方法从人口普查数据开发的,该数据集由人口普查单位提供,而每个单位内的人口位置未知。由于普查数据的粗略空间分辨率,人口的空间分布存在一定不确定性。
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薄万举, 2008.流动形变监测系统 (上册)-大地形变数据库.北京:地震出版社. 苏瑞, 程林, 陈文胜等, 2011.西部大地形变数据库设计与建设.大地测量与地球动力学, 31(s):142-145. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DKXB2011S1032.htm -