Study on the Impact of Rural Population Flow in Zhangjiakou on the Casualty Assessment of Earthquake Disasters
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摘要: 通过对农村人口流动的数据统计,利用Pearson相关分析法,分析不同因素下张家口地区村镇人口流动情况,发现流动人口率与人均水浇地面积和地理位置存在显著的相关性,并建立该区域村镇人口流动关系模型。通过实地调研张家口地区村镇人口数据,验证了村镇人口流动关系模型的适用性。基于公里格网人口、建筑物等基础数据,进行张家口地区设定地震灾害人员伤亡评估,结果表明,基于村镇人口流动关系模型修正后的人员伤亡评估结果与专家修正后的结果更接近。村镇人口流动关系模型可给出合理修正后的地震灾害人员伤亡评估结果,且更适用于6.0级以上有人员伤亡的地震评估。
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关键词:
- 张家口地区 /
- 人口流动 /
- Pearson相关分析法 /
- 地震灾害 /
- 现场调查
Abstract: Based on the data statistics of rural population flow, pearson correlation analysis method is used to analyze the population flow of villages and towns in Zhangjiakou area under different factors. It is found that the floating population rate has significant correlation with the per capita irrigated land area and geographical location, and a relationship model of population flow in villages and towns in this area is established. Through the field survey of the population data of Zhangjiakou area, the applicability of the population flow relationship model of villages and towns is verified. Based on the basic data such as population and buildings in the kilometer grid, the casualty assessment of the earthquake disaster in Zhangjiakou area is conducted, and the result of the casualty assessment based on the population flow relationship model of villages and towns is closer to the result corrected by experts. The results show that the relationship model of population flow in villages and towns can give the reasonable revised evaluation results of casualties in earthquake disasters, and it is more suitable for the evaluation of earthquakes with casualties above M ≥ 6.0. -
引言
随着我国城镇化进程的不断推进,不可避免的面临流动人口增多问题,出现农村及城郊人口向城市集聚的趋势,第六次全国人口普查数据表明,我国城乡流动人口总量达1.9亿。我国是世界上遭受地震灾害最严重的国家之一,农村发生地震的概率远远高于大中城市,我国80%的5级以上地震发生在农村地区,农村民居因未采取抗震设防设施而导致人员伤亡较大的情况尤为突出。地震灾害人员伤亡评估对于震前抗震防灾规划和震后应急救援具有重要意义。
人口流动一直是专家学者们关注的热点问题,大量的研究成果不断涌现,“推-拉理论”认为人口流动的目的是为了寻求更好的自然环境和经济条件(Ravenstein,1885)。美国发展经济学家Todaro(1969)创立的预期收入差异理论认为,城乡间的预期收入差异是决定农村劳动力变动的经济因素。Fan(2011)通过对北京城中村的流动人口实证研究发现,流入地的经济发展水平是流动人口长期在家乡和城市之间流动的主要原因。目前,中国人口流动的主要原因为外出打工和学生求学。
国内学者以地带、省、城市等为分析单元,围绕中国流动人口的变动流向、空间格局、影响因素及其城镇化效应展开了大量研究(刘涛等,2015;刘颖等,2017;王新贤,2017)。廖顺宝等(2004)运用多元回归分析计算得出人口密度与土地利用之间具有非常密切的关系,其中人口分布与耕地、居民点-工矿用地之间的关系最密切,这论证了土地利用的方式在很大程度上决定了区域人口分布。张茂发(2014)利用复合指标法流动人口地域类型划分模型得到河北省人口发展功能亚区图,开展有效的流动人口地域类型划分工作。陈振拓等(2012)推导了城乡人口-面积统一模型,探讨了人口数据空间化在防震减灾中的应用。
学者们从多个角度、多个方面对人口流动因素进行了研究,按照经济、地理位置、年龄、农业因素等,归纳了人口流动的客观规律(梁亚婷等,2015;贾召亮等,2020)。但基于地震灾害学的我国农村人口流动研究较少,地震灾害人员伤亡评估中考虑人口流动因素的研究不足。
当破坏性地震来临时,了解农村劳动力外出打工的人口流动规律,可为地震应急处置和开展针对性的救援等提供有效的辅助决策。本文通过对张家口市尚义县村镇实地调研获得的农村人口流动数据进行分析,建立精细化尺度的人口关系模型,提出地震灾害损失评估中人员伤亡估算的修正方法,为地震灾害研究提供数据支持。
1. 研究区域概况与数据来源
1.1 研究区域概况
张家口位于内蒙古高原和华北平原交界区域,地貌特征分异明显,平均海拔为1 300~1 600 m,北部尚义县、康保县、张北县和沽源县为坝上地区,地势相对平坦;东部与南部区县多分布山地。张家口地区主要以农业为主,无重工业,土地利用类型主要为林地、草地和耕地,分别占土地总面积的21.0%、24.6%、46.5%(2015年统计结果)。
研究区域位于尚义县,尚义县位于河北省西北部,处于晋冀蒙三省交界处,东经113°49'~114°26',北纬40°44'~41°32'。利用复合指标法得出的河北省流动人口地域类型分布如图1所示(张茂发,2014),由图1可知,尚义县大部分地区属于净流出活跃区,流入人口相对较少,故可不考虑流入人口数据。全县分坝上和坝下地貌单元,坝上以草原地貌为主,坝下属丘陵浅山区,平均海拔1 300 m,全县辖7镇7乡,172个行政村,6个居委会,622个自然村,总人口约20万(其中农业人口16.4万),总面积约2 632.47 km2(其中耕地面积116万亩),包括退耕地面积52万亩,水浇地17万亩,如图2所示。
1.2 数据来源
流动人口最初泛指常住户籍人口之外的所有人口,包括在非户籍地长期居住的人口及短期逗留人口,后来学术界对流动人口的界定统一为户口登记地与现居住地分离、在现居住地长期居住(半年以上)的人口。本文对流动人口的界定为居住地和户口登记地所在县市不同,且离开户口登记地时间超过一个月的人口(不含市区内人户分离人口),户口迁入迁出的情况暂不考虑。因张家口市属于净流出活跃区(张茂发,2014),故本研究的流动人口指流出人口。
通过张家口统计局获取了尚义县14个乡镇、172个行政村户籍人口和常住人口数据。通过分析可知农村外出打工人口与户籍人口呈线性关系,但线性拟合值R2仅为0.53,如图3所示。为此,需通过影响因素将数据进行分类,得到村镇人口流动关系模型。
2. 影响因素相关性验证
通过梳理文献和实际调研发现,可根据经济、地理位置、年龄、农业因素等,确定尚义县人口流动的影响因素,最终确定的影响因素包括大于65岁人口数、小于14岁人口数、人均水浇地面积(人均可正常灌溉的耕地面积)、地理位置(坝上坝下)、GDP、农业生产总值、第三产业总值、财政收入、财政支出、固定资产投资总额、外贸进出口总额。本研究的经济数据主要来源于《张家口经济年鉴》(张家口市人民政府办公室等,2018),大部分数据可直接引用(如GDP、农业生产总值、第三产业总值、财政收入等),部分数据需根据张家口应急管理局、张家口统计局提供的数据进行统计分析后获得(如大于65岁人口数、小于14岁人口数、人均水浇地面积、坝上坝下)。在选取的影响因素中,大于65岁人口数、小于14岁人口数反映当地人口年龄结构,人均水浇地面积反映当地土地利用情况,坝上坝下反映当地地理地貌情况,所在地GDP、农业生产总值和第三产业总值反映当地经济水平和产业结构,财政收入、财政支出、固定资产投资总额、外贸进出口总额反映当地经济运行情况。
2.1 数据标准化
按式(1)对原数据进行标准化处理,计算结果如表1所示。
表 1 张家口地区影响因素标准化值Table 1. Standardized value of influencing factor index in Zhangjiakou area影响因素 乡镇 大青沟镇 小蒜沟镇 红土梁镇 满井镇 八道沟镇 三工地镇 石井乡 大苏计乡 套里庄乡 七甲乡 甲石河乡 下马圈乡 大于65岁人口数 2.04 0.72 0.68 0.33 0.71 −0.60 0.36 −0.20 −0.55 −1.22 −0.74 −1.54 小于14岁人口数 2.75 0.16 0.10 −0.18 0.50 −0.33 −0.33 0.36 −0.82 −0.53 −0.39 −1.29 人均水浇地面积 −0.09 −0.54 −0.60 −0.64 0.00 1.09 −0.65 1.09 −0.43 2.38 −0.76 −0.84 坝上坝下 2.52 −0.03 −0.14 1.21 0.54 −0.34 −0.41 −0.20 −0.64 −0.81 −0.68 −1.02 GDP 2.73 0.03 −0.09 0.61 0.64 −0.30 −0.38 −0.17 −0.62 −0.80 −0.66 −1.02 农业生产总值 2.64 0.00 −0.11 0.91 0.59 −0.32 −0.40 −0.18 −0.63 −0.81 −0.67 −1.02 第三产业总值 2.43 −0.05 −0.16 1.39 0.51 −0.35 −0.42 −0.22 −0.64 −0.80 −0.68 −1.01 财政收入 2.42 −0.05 −0.16 1.41 0.50 −0.35 −0.42 −0.22 −0.64 −0.80 −0.68 −1.01 财政支出 2.75 0.04 −0.08 0.53 0.65 −0.30 −0.37 −0.15 −0.61 −0.79 −0.65 −1.02 固定资产投资总额 2.04 0.72 0.68 0.33 0.71 −0.60 0.36 −0.20 −0.55 −1.22 −0.74 −1.54 外贸进出口总额 2.75 0.16 0.10 −0.18 0.50 −0.33 −0.33 0.36 −0.82 −0.53 −0.39 −1.29 $$ {{X}}_{{i}}=({x-}\bar{{x}})/\sigma $$ (1) 2.2 Pearson相关分析
部分学者利用Pearson相关分析法反映变量间联系的紧密程度(周燕萍,2011;黄金侠,2020;回德宇,2020)。该方法不仅可较好的反映相关程度的强弱,且分析结果的正负反映了相关方向,便于应用。Pearson相关分析法得出的相关性系数为−1~1之间的实数,相关性系数具有以下特点:
(1)当−1<相关性系数<0时,表明变量之间存在负相关关系;当0<相关性系数<1时,表明变量之间存在正相关关系;当相关性系数=0时,二者之间不存在相关性。
(2)相关性系数越接近于1,表明变量之间的相关性越强,相关性系数越接近于0,表明变量之间的相关性越弱。
(3)当0.1<相关性系数的绝对值<0.3时,一般认为变量间存在弱相关关系;当0.3<相关性系数的绝对值<0.5时,一般认为变量间存在中度相关关系;当相关性系数的绝对值>0.5时,一般认为变量间存在强相关关系。
本文利用SPSS 19.0软件对流动人口率与各项影响因素数据进行Pearson相关分析,得到大于65岁人口数、小于14岁人口数、人均水浇地面积、坝上坝下、GDP、农业生产总值、第三产业总值、财政收入、财政支出、固定资产投资总额、外贸进出口总额与流动人口率的相关性系数分别为0.283、−0.035、−0.919、−0.570、0.152、0.159、0.130、0.145、0.167、0.168、0.126。人均水浇地面积与坝上坝下的相关性系数的绝对值>0.5,说明与流动人口率存在显著的相关性,其他指标的相关性系数的绝对值均<0.3,说明与流动人口率的相关性较小。因此,可从人均水浇地面积与坝上坝下确定尚义县人口流动的影响因素,其他因素因相关性较小暂不考虑。
3. 模型建立与验证
3.1 村镇人口流动关系模型建立
将数据按照坝上坝下地理位置分类,坝上海拔为1 200~2 000 m,尚义县坝上地区共122个村,坝下地区共50个村。坝下地区外出打工人口与户籍人口呈显著的线性关系,线性拟合值R2约为0.78,这是因为坝下地区人均水浇地面积差值较小,跨度为0.000 01~0.63亩/人。坝上地区外出打工人口与户籍人口拟合效果较差,线性拟合值R2仅为0.58(图4),这是因为坝上地区人均水浇地面积差值较大,跨度为0.3~5.3亩/人,如表2所示。
表 2 人均水浇地面积与坝上坝下关系Table 2. Per capita irrigated land area of towns for above and under dam乡镇 人均水浇地面积/亩 地理位置 大青沟镇 1.16 坝上 小蒜沟镇 0.48 坝上 红土梁镇 0.38 坝下 满井镇 0.31 坝下 八道沟镇 1.31 坝上 三工地镇 3.07 坝上 石井乡 0.30 坝上 大苏计乡 3.31 坝上 套里庄乡 0.64 坝下 七甲乡 5.35 坝上 甲石河乡 0.13 坝下 下马圈乡 0.00 坝下 经过多次反复试验,将坝下人均水浇地面积≥2亩的10个村、坝下人均水浇地面积<2亩的55个村、坝上人均水浇地面积≥2亩的44个村、坝上人均水浇地面积<2亩的63个村户籍人口与打工人口进行线性分析,得到较好的拟合效果(图5)。
最终得到村镇人口流动关系模型为:
$$ \left\{\begin{array}{l}{y = 0}{.5139x - 81}{.099,\qquad h}\leqslant {1\;200\;}且{L}\geqslant {2 }\\ {y = 0}{.6924x - 3}{.1967,\qquad h}\leqslant {1\;200\;}且{L}<{2}\\ {y = 0}{.3994x - 82}{.369,\qquad h}>{1\;200\;}且{L}\geqslant {2}\\ {y = 0}{.686x + 57}{.843,\qquad \;\;h}>{1\;200\;}且{L}<{2}\end{array}\right. $$ (2) 式中,x为户籍人口;y为外出打工人口;h为海拔高度(m);L为人均水浇地面积(亩)。
3.2 关系模型适用性验证
为验证上述模型合理性,本文通过实地调研,采取向村委会问询和入户调查2种方式了解农村基本情况,包括外出打工人口、家庭结构、外出打工去向、外出时间等。采用随机均匀分布原则,共确定61个调查点(图6),其中坝上22个调查点,坝下39个调查点,调研数据如表3所示。
表 3 调研数据Table 3. Survey data list调查点 户籍人口/人 外出打工人口/人 调查点 户籍人口/人 外出打工人口/人 涿鹿县大堡镇下虎盆村 637 387 赤城县东卯镇小西沟村 860 560 涿鹿县大堡镇贾儿岭村 184 134 赤城县镇宁堡镇葵花村 625 415 涿鹿县卧佛寺乡王家窑村 220 120 赤城县镇宁堡镇二堡子村 977 667 涿鹿县黑山寺乡口前村 1 485 885 赤城县三道川乡黑龙山村 815 510 涿鹿县矾山镇燕王沟村 603 403 赤城县东万口乡西万口村 1 100 720 涿鹿县五堡镇代家沟村 800 600 康保县满德堂乡六段村 1 034 766 涿鹿县温泉屯乡吉家营村 2 317 1 280 康保县屯垦镇卧虎石村 946 722 涿鹿县保岱镇下葫芦村 1 530 1 030 康保县屯垦镇西井子村 679 509 涿鹿县涿鹿镇沈庄村 860 560 康保县二号卜乡二十号地村 609 434 涿鹿县矾山镇柳树庄村 364 179 康保县二号卜乡徐五林村 504 398 怀来县北辛堡镇李官屯村 1 800 1 200 康保县土城子乡小庙洼村 936 616 怀来县孙庄子乡孙庄子村 700 420 康保县照阳河镇乡照阳河村 766 524 怀来县官厅镇何家寨村 435 235 康保县满德堂乡张油坊村 624 533 怀来县小南辛堡镇水头村 200 100 康保县闫油坊乡大土城村 974 667 怀来县小南辛堡镇化庄村 860 560 沽源县高山堡乡盐淖村 1 051 261 怀来县存瑞镇永安村 1 400 1 100 沽源县高山堡乡西壕堑村 869 335 怀来县新保安镇东黄庄村 889 589 高山堡乡北滩村 604 204 怀来县鸡鸣驿乡西黄庄村 869 569 高山堡乡大西洼村 623 125 怀来县大黄庄镇谈家房村 429 279 沽源县小河子乡脑包山村 693 484 怀来县新保安镇盘道底村 130 80 沽源县西辛营乡东辛营村 750 550 下花园区定方水乡定方水村 1 080 680 沽源县闪电河乡蝈蝈山村 947 647 下花园区定方水乡王罗庄村 271 151 尚义县大营盘乡十二号村 2 008 1 288 下花园区定方水乡慢梁村 100 45 尚义县大清沟镇大清沟镇 1 528 514 下花园区定方水乡梁家庄村 570 370 尚义县大清沟镇白彦堡村 1 840 1 197 下花园区定方水乡红崖沟村 786 522 尚义县七甲子乡北营子村 1 081 234 下花园区花园乡夏家沟村 300 150 尚义县小蒜沟镇下纳岭村 480 354 下花园区辛庄子乡响水铺村 826 498 尚义县下马圈乡白家窑村 1 221 759 下花园区段家堡乡新建村 592 392 尚义县套里庄乡西城窑村 897 620 赤城县马营乡二对沟村 267 197 尚义县套里庄乡元卜洞村 750 624 赤城县田家窑镇郭庄子村 862 561 尚义县红土梁镇永胜地村 710 473 赤城县龙门所镇小堡子村 360 253 对尚义县9个调查点数据与张家口统计局数据进行对比,发现张家口统计局数据基本符合实际调研情况。对其他县的52个调查点利用村镇外出打工比例模型进行计算,与调研结果进行对比,得到的拟合值R2>0.8,表明该模型的可靠度较高(图7)。
3.3 实地调查分析
调研数据结合了张家口市预评估的调研资料,共获得调查问卷194份。整理调查问卷可知,受访者多为男性,年龄多为40~60岁,家庭人数多为4、5人,家庭打工人数多为2、3人,外出打工时间多为1年,外出打工去向以张家口市、北京市、天津市、石家庄市为主,累计打工时间多为4年以上(图8),且约60%的外出打工人口会返乡过年,国庆节、清明节等流动人口数量远少于春节。流动人口的普遍化与流动时间的长期化是当前从农村到城镇人口流动的特点。这反映了城镇化对乡村人口的影响将在相当长一段时间内存在,表明本研究得到的村镇人口流动关系模型可在近5年内适用。
4. 设定地震灾害人员伤亡评估
采用基于公里格网的人口、建筑物等基础数据进行张家口地区设定地震灾害人员伤亡评估。
首先,按照一定的规则将人口、建筑物、经济等基础数据分配到每个1 km×1 km的公里格网中,形成公里格网基础数据层;然后,通过将烈度按照VI~X度进行分烈度计算,得到不同烈度下的公里格网人员伤亡评估结果;最后,通过设定地震参数进行地震影响场计算,将地震影响场计算得到的不同烈度圈与烈度的公里格网人员伤亡数据相对应,整合得到各烈度圈的人员伤亡评估结果。
4.1 设定地震选取
根据张家口地区空间分布、活动构造和强震复发原则,结合人口分布情况,设定地震位于张家口市尚义县内,与尚义-平泉断裂较近,该区域附近历史上曾发生过1998年6.2级地震。根据当地历史地震情况和构造情况(周月玲等,2018;茅远哲等,2019),确定震级设定原则,按照5.5、6.0、6.5级进行计算,震源深度设定为10 km。地震参数如表4所示,震中分布如图9所示。
表 4 地震参数Table 4. Table of setting seismic parameters经度/° 纬度/° 震中附近地名 发震断裂名称 114.16 40.99 尚义县红土梁镇 尚义-平泉断裂 114.24 40.89 尚义县小蒜沟村 尚义-平泉断裂 114.27 41.09 尚义县张北县交界 尚义-平泉断裂 4.2 影响场预评估
本文采用河北省地震局使用的地震应急快速评估系统进行影响场预评估,该系统采用高娜等(2012)通过河北省及周边地区地震烈度数据得到的烈度衰减系数,影响场参数设置为:
$$ 长轴方向:{I}_{\text{a}}=2.996+{1}.37 M{-1}\text{.358 ln}(R+12)\sigma =0.432$$ (3) $$ 短轴方向: {I}_{\text{b}}=1.836+1.353 M{-1}\text{.182 ln}(R+6)\sigma =0.418$$ (4) 式中,Ia、Ib分别为长轴、短轴方向烈度;M为震级;σ为标准差;R为震中距。
从河北省地震应急基础数据库中获取计算所需的人口、各类房屋建筑面积等数据,系统内的数据库更新于2020年,包含以县级行政区为单位的2020年末最新的人口、建筑物、GDP等数据(郭秋娜等,2020;刘龙等,2019;刘晓丹等,2019;李姜,2021 a,2021 b)。震害矩阵采用河北省依据本身震例建立的本地震害矩阵。为确定计算方法的可靠性,对于人员伤亡模型,本文采用了陶谋立模型、尹之潜模型(尹之潜,1991)、马玉宏模型(马玉宏等,2000),模型公式分别如下:
$$ 陶谋立模型: {d=}0.000971{\rm{e}}^{0.5({I-7}){{D}}_{\rm{p}}} $$ (5) $$ 尹之潜模型:\lg {{d = 12}}{{.479 C}}_{\rm{p}}^{0.1} - 13.3 $$ (6) $$ 马玉宏模型: {\lg}{{RD = }}9.0{{R}}{{{B}}^{0.1}} - 10.07{{ND = }}{{{f}}_{\rm{t}}}{{{f}}_{\rm{p}}}{{RD}} \cdot {{M}} $$ (7) 式中,d为死亡率;I为地震烈度;Dp为建筑破坏率;Cp为房屋毁坏率;RD为人员死亡率;ND为人员死亡数估计值;RB为房屋倒塌率;M为该地区总人数;fp为该地区人口密度修正系数;ft为地震发生时间的修正系数。
3种模型计算结果如表5所示,通过村镇人口流动关系模型对系统内的张家口地区人口数据库进行修改,再利用地震应急快速评估系统进行计算,得到变动关系模型修正的死亡人数和受伤人数。专家修正的死亡人数和受伤人数通过收集相关省局及研究所专家们意见,实地调研得出。
表 5 设定地震评估结果Table 5. Set earthquake assessment results震级/级 震中
经度/°震中
纬度/°宏观
位置模型 灾区
总面积
/km2预估
死亡人数
/人死亡人数(变
动关系模型
修正)/人死亡人数
(专家修正)
/人预估
受伤人数
/人受伤人数
(变动关系模型
修正)/人受伤人数
(专家修正)
/人5.5 114.16 40.99 尚义县红土梁镇 陶谋立模型 504 0 0 0~5 3 1 0~10 尹之潜模型 504 0 0 0~5 2 1 0~10 马玉宏模型 504 0 0 0~5 2 1 0~10 114.24 40.89 尚义县小蒜沟村 陶谋立模型 505 0 0 0~10 7 5 10~20 尹之潜模型 505 0 0 0~10 4 3 10~20 马玉宏模型 505 0 0 0~10 12 8 10~20 114.27 41.09 尚义县满井镇 陶谋立模型 505 0 0 0~10 30 18 30~60 尹之潜模型 505 0 0 0~10 25 15 30~60 马玉宏模型 505 3 1 0~10 19 11 30~60 6.0 114.16 40.99 尚义县红土梁镇 陶谋立模型 1 769 9 5 0~10 45 24 10~100 尹之潜模型 1 769 8 4 0~10 41 21 10~100 马玉宏模型 1 769 8 4 0~10 80 43 10~100 114.24 40.89 尚义县小蒜沟村 陶谋立模型 1 772 9 6 0~10 70 56 10~100 尹之潜模型 1 772 8 5 0~10 66 53 10~100 马玉宏模型 1 772 9 6 0~10 89 71 10~100 114.27 41.09 尚义县满井镇 陶谋立模型 2 155 22 10 0~20 420 273 250~300 尹之潜模型 2155 17 8 0~20 414 269 250~300 马玉宏模型 2 155 72 33 0~20 580 377 250~300 6.5 114.16 40.99 尚义县红土梁镇 陶谋立模型 4940 62 26 10~100 300 159 100~1 000 尹之潜模型 4 940 38 16 10~100 211 112 100~1 000 马玉宏模型 4940 79 33 10~100 955 508 100~1 000 114.24 40.89 尚义县小蒜沟村 陶谋立模型 5 211 71 55 10~100 700 378 200~1 000 尹之潜模型 5 211 66 51 10~100 684 369 200~1 000 马玉宏模型 5 211 105 82 10~100 1 248 674 200~1 000 114.27 41.09 尚义县满井镇 陶谋立模型 5 769 111 57 10~100 2 178 1 446 1 300~1 500 尹之潜模型 5769 108 55 10~100 2 101 1 395 1 300~1 500 马玉宏模型 5 769 182 93 10~100 2 165 1 443 1 300~1 500 由表5可知,6.0、6.5级设定地震的原数据计算得到的结果均大于专家修正的死亡、受伤人数,而基于村镇人口流动关系模型修正后的人员伤亡评估结果与专家修正后的结果更接近。5.5级设定地震的原数据计算得到的结果接近专家修正后的结果,基于村镇人口流动关系模型修正后的结果略偏小,所以村镇人口流动关系模型修正后的人员伤亡评估结果更适用于6.0级以上有人员伤亡的地震评估,对大震人员伤亡评估的准确性更高。
5. 结论
通过农村人口流动数据可获得精准的人口常住数据,进而有效提高地震灾区受灾人口估算精度。本文以张家口地区为例,结合数理统计分析和实际调研,得出以下主要结论:
(1)人均水浇地面积、地理位置与流动人口存在显著的相关性。依据影响因素,建立研究区村镇人口流动关系模型。应用该模型得到的村镇常住人口修正系数,可直观反映人口常住数据,具有较高的精度,可满足地震应急工作需要。
(2)村镇人口流动关系模型仅适用于净流出活跃区域的村镇地区,并不考虑流入人口、节假日、某一时刻特殊情况等因素。通过实际调研验证了模型的适用性,也反映了城镇化对乡村人口的影响将在相当长的一段时间内存在,表明本文得出的模型可在近5年内适用。
(3)利用公里格网人口、建筑物等基础数据,对张家口地区进行设定地震灾害人员伤亡评估。结果表明,应用村镇人口流动关系模型得到的地震灾害人员伤亡评估结果明显优于原始的地震灾害人员伤亡评估结果,且村镇人口流动关系模型更适合于6.0级以上有人员伤亡的地震评估。
(4)本研究还存在一定的局限性和有待进一步研究的地方,如本文考虑的人口流动影响因素仅为海拔和耕地,不同地区、不同因素的影响存在差别。另外,本文未考虑时空差异等因素对人口流动的影响,应在后续研究中构建综合性多因素模型,以满足不同地区的地震应急评估需求。
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表 1 张家口地区影响因素标准化值
Table 1. Standardized value of influencing factor index in Zhangjiakou area
影响因素 乡镇 大青沟镇 小蒜沟镇 红土梁镇 满井镇 八道沟镇 三工地镇 石井乡 大苏计乡 套里庄乡 七甲乡 甲石河乡 下马圈乡 大于65岁人口数 2.04 0.72 0.68 0.33 0.71 −0.60 0.36 −0.20 −0.55 −1.22 −0.74 −1.54 小于14岁人口数 2.75 0.16 0.10 −0.18 0.50 −0.33 −0.33 0.36 −0.82 −0.53 −0.39 −1.29 人均水浇地面积 −0.09 −0.54 −0.60 −0.64 0.00 1.09 −0.65 1.09 −0.43 2.38 −0.76 −0.84 坝上坝下 2.52 −0.03 −0.14 1.21 0.54 −0.34 −0.41 −0.20 −0.64 −0.81 −0.68 −1.02 GDP 2.73 0.03 −0.09 0.61 0.64 −0.30 −0.38 −0.17 −0.62 −0.80 −0.66 −1.02 农业生产总值 2.64 0.00 −0.11 0.91 0.59 −0.32 −0.40 −0.18 −0.63 −0.81 −0.67 −1.02 第三产业总值 2.43 −0.05 −0.16 1.39 0.51 −0.35 −0.42 −0.22 −0.64 −0.80 −0.68 −1.01 财政收入 2.42 −0.05 −0.16 1.41 0.50 −0.35 −0.42 −0.22 −0.64 −0.80 −0.68 −1.01 财政支出 2.75 0.04 −0.08 0.53 0.65 −0.30 −0.37 −0.15 −0.61 −0.79 −0.65 −1.02 固定资产投资总额 2.04 0.72 0.68 0.33 0.71 −0.60 0.36 −0.20 −0.55 −1.22 −0.74 −1.54 外贸进出口总额 2.75 0.16 0.10 −0.18 0.50 −0.33 −0.33 0.36 −0.82 −0.53 −0.39 −1.29 表 2 人均水浇地面积与坝上坝下关系
Table 2. Per capita irrigated land area of towns for above and under dam
乡镇 人均水浇地面积/亩 地理位置 大青沟镇 1.16 坝上 小蒜沟镇 0.48 坝上 红土梁镇 0.38 坝下 满井镇 0.31 坝下 八道沟镇 1.31 坝上 三工地镇 3.07 坝上 石井乡 0.30 坝上 大苏计乡 3.31 坝上 套里庄乡 0.64 坝下 七甲乡 5.35 坝上 甲石河乡 0.13 坝下 下马圈乡 0.00 坝下 表 3 调研数据
Table 3. Survey data list
调查点 户籍人口/人 外出打工人口/人 调查点 户籍人口/人 外出打工人口/人 涿鹿县大堡镇下虎盆村 637 387 赤城县东卯镇小西沟村 860 560 涿鹿县大堡镇贾儿岭村 184 134 赤城县镇宁堡镇葵花村 625 415 涿鹿县卧佛寺乡王家窑村 220 120 赤城县镇宁堡镇二堡子村 977 667 涿鹿县黑山寺乡口前村 1 485 885 赤城县三道川乡黑龙山村 815 510 涿鹿县矾山镇燕王沟村 603 403 赤城县东万口乡西万口村 1 100 720 涿鹿县五堡镇代家沟村 800 600 康保县满德堂乡六段村 1 034 766 涿鹿县温泉屯乡吉家营村 2 317 1 280 康保县屯垦镇卧虎石村 946 722 涿鹿县保岱镇下葫芦村 1 530 1 030 康保县屯垦镇西井子村 679 509 涿鹿县涿鹿镇沈庄村 860 560 康保县二号卜乡二十号地村 609 434 涿鹿县矾山镇柳树庄村 364 179 康保县二号卜乡徐五林村 504 398 怀来县北辛堡镇李官屯村 1 800 1 200 康保县土城子乡小庙洼村 936 616 怀来县孙庄子乡孙庄子村 700 420 康保县照阳河镇乡照阳河村 766 524 怀来县官厅镇何家寨村 435 235 康保县满德堂乡张油坊村 624 533 怀来县小南辛堡镇水头村 200 100 康保县闫油坊乡大土城村 974 667 怀来县小南辛堡镇化庄村 860 560 沽源县高山堡乡盐淖村 1 051 261 怀来县存瑞镇永安村 1 400 1 100 沽源县高山堡乡西壕堑村 869 335 怀来县新保安镇东黄庄村 889 589 高山堡乡北滩村 604 204 怀来县鸡鸣驿乡西黄庄村 869 569 高山堡乡大西洼村 623 125 怀来县大黄庄镇谈家房村 429 279 沽源县小河子乡脑包山村 693 484 怀来县新保安镇盘道底村 130 80 沽源县西辛营乡东辛营村 750 550 下花园区定方水乡定方水村 1 080 680 沽源县闪电河乡蝈蝈山村 947 647 下花园区定方水乡王罗庄村 271 151 尚义县大营盘乡十二号村 2 008 1 288 下花园区定方水乡慢梁村 100 45 尚义县大清沟镇大清沟镇 1 528 514 下花园区定方水乡梁家庄村 570 370 尚义县大清沟镇白彦堡村 1 840 1 197 下花园区定方水乡红崖沟村 786 522 尚义县七甲子乡北营子村 1 081 234 下花园区花园乡夏家沟村 300 150 尚义县小蒜沟镇下纳岭村 480 354 下花园区辛庄子乡响水铺村 826 498 尚义县下马圈乡白家窑村 1 221 759 下花园区段家堡乡新建村 592 392 尚义县套里庄乡西城窑村 897 620 赤城县马营乡二对沟村 267 197 尚义县套里庄乡元卜洞村 750 624 赤城县田家窑镇郭庄子村 862 561 尚义县红土梁镇永胜地村 710 473 赤城县龙门所镇小堡子村 360 253 表 4 地震参数
Table 4. Table of setting seismic parameters
经度/° 纬度/° 震中附近地名 发震断裂名称 114.16 40.99 尚义县红土梁镇 尚义-平泉断裂 114.24 40.89 尚义县小蒜沟村 尚义-平泉断裂 114.27 41.09 尚义县张北县交界 尚义-平泉断裂 表 5 设定地震评估结果
Table 5. Set earthquake assessment results
震级/级 震中
经度/°震中
纬度/°宏观
位置模型 灾区
总面积
/km2预估
死亡人数
/人死亡人数(变
动关系模型
修正)/人死亡人数
(专家修正)
/人预估
受伤人数
/人受伤人数
(变动关系模型
修正)/人受伤人数
(专家修正)
/人5.5 114.16 40.99 尚义县红土梁镇 陶谋立模型 504 0 0 0~5 3 1 0~10 尹之潜模型 504 0 0 0~5 2 1 0~10 马玉宏模型 504 0 0 0~5 2 1 0~10 114.24 40.89 尚义县小蒜沟村 陶谋立模型 505 0 0 0~10 7 5 10~20 尹之潜模型 505 0 0 0~10 4 3 10~20 马玉宏模型 505 0 0 0~10 12 8 10~20 114.27 41.09 尚义县满井镇 陶谋立模型 505 0 0 0~10 30 18 30~60 尹之潜模型 505 0 0 0~10 25 15 30~60 马玉宏模型 505 3 1 0~10 19 11 30~60 6.0 114.16 40.99 尚义县红土梁镇 陶谋立模型 1 769 9 5 0~10 45 24 10~100 尹之潜模型 1 769 8 4 0~10 41 21 10~100 马玉宏模型 1 769 8 4 0~10 80 43 10~100 114.24 40.89 尚义县小蒜沟村 陶谋立模型 1 772 9 6 0~10 70 56 10~100 尹之潜模型 1 772 8 5 0~10 66 53 10~100 马玉宏模型 1 772 9 6 0~10 89 71 10~100 114.27 41.09 尚义县满井镇 陶谋立模型 2 155 22 10 0~20 420 273 250~300 尹之潜模型 2155 17 8 0~20 414 269 250~300 马玉宏模型 2 155 72 33 0~20 580 377 250~300 6.5 114.16 40.99 尚义县红土梁镇 陶谋立模型 4940 62 26 10~100 300 159 100~1 000 尹之潜模型 4 940 38 16 10~100 211 112 100~1 000 马玉宏模型 4940 79 33 10~100 955 508 100~1 000 114.24 40.89 尚义县小蒜沟村 陶谋立模型 5 211 71 55 10~100 700 378 200~1 000 尹之潜模型 5 211 66 51 10~100 684 369 200~1 000 马玉宏模型 5 211 105 82 10~100 1 248 674 200~1 000 114.27 41.09 尚义县满井镇 陶谋立模型 5 769 111 57 10~100 2 178 1 446 1 300~1 500 尹之潜模型 5769 108 55 10~100 2 101 1 395 1 300~1 500 马玉宏模型 5 769 182 93 10~100 2 165 1 443 1 300~1 500 -
陈振拓, 李志强, 丁文秀等, 2012. 面向防震减灾的人口数据空间化研究——以2007年宁洱地震灾区为例. 震灾防御技术, 7(3): 273—284 doi: 10.3969/j.issn.1673-5722.2012.03.006Chen Z. T. , Li Z. Q. , Ding W. X. , et al. , 2012. Study of spatial population distribution in earthquake disaster reduction——a case study of 2007 Ning'er Earthquake. Technology for Earthquake Disaster Prevention, 7(3): 273—284. (in Chinese) doi: 10.3969/j.issn.1673-5722.2012.03.006 高娜, 贾军鹏, 魏艳旭等, 2012. 地震灾害评估软件烈度衰减系数研究. 华北地震科学, 30(1): 6—11 doi: 10.3969/j.issn.1003-1375.2012.01.002Gao N. , Jia J. P. , Wei Y. X. , et al. , 2012. Study on the intensity attenuation coefficient of seismic disaster assessment software. North China Earthquake Sciences, 30(1): 6—11. (in Chinese) doi: 10.3969/j.issn.1003-1375.2012.01.002 郭秋娜, 温超, 周月玲等, 2020.2018年2月12日河北永清4.3级地震强震动记录分析. 震灾防御技术, 15(2): 329—338Guo Qiuna, Wen Chao, Zhou Yueling, et al., 2020. Analysis of strong motion records of Hebei Yongqing m4.3 earthquake on February 12, 2018 Earthquake disaster prevention technology, 15 (2): 329-338 (in Chinese) 黄金侠, 2020. 基于多源数据的长沙市人口多尺度空间化建模. 长沙: 湖南师范大学.Huang J. X., 2020. Multi-scale modeling of population spatialization in Changsha based on multi-source data. Changsha: Hunan Normal University. (in Chinese) 回德宇, 2020. 辽宁省流动人口收入状况及其影响因素研究. 长春: 吉林大学.Hui D. Y., 2020. Research on income status and its influencing factors of floating population in Liaoning province. Changchun: Jilin University. (in Chinese) 贾召亮, 郑川, 李袁欣等, 2020. 面向地震应急的人口空间化方法研究——以云南省大理白族自治州为例. 地震研究, 43(4): 751—758 doi: 10.3969/j.issn.1000-0666.2020.04.019Jia Z. L. , Zheng C. , Li Y. X. , et al. , 2020. Study on Spatialization of demographic data for earthquake emergency: a case study in Dali Bai autonomous prefecture of Yunnan Province. Journal of Seismological Research, 43(4): 751—758. (in Chinese) doi: 10.3969/j.issn.1000-0666.2020.04.019 李姜, 张合, 刘志辉, 2021 a. 张家口地区精细化地震灾害风险评估. 震灾防御技术, 16(1): 134—145 doi: 10.11899/zzfy20210114Li J. , Zhang H. , Liu Z. H. , 2021. Refined risk assessment of earthquake disaster in Zhangjiakou Area. Technology for Earthquake Disaster Prevention, 16(1): 134—145. (in Chinese) doi: 10.11899/zzfy20210114 李姜, 张合, 刘志辉等, 2021 b. 基于遥感影像的建筑抗震能力分析——以张家口万全区为例. 震灾防御技术, 16(2): 371—380 doi: 10.11899/zzfy20210216Li J. , Zhang H. , Liu Z. H. , et al. , 2021. Analysis of seismic capacity of buildings based on remote sensing image——taking Zhangjiakou Wanquan district as an example. Technology for Earthquake Disaster Prevention, 16(2): 371—380. (in Chinese) doi: 10.11899/zzfy20210216 梁亚婷, 温家洪, 杜士强等, 2015. 人口的时空分布模拟及其在灾害与风险管理中的应用. 灾害学, 30(4): 220—228 doi: 10.3969/j.issn.1000-811X.2015.04.038Liang Y. T. , Wen J. H. , Du S. Q. , et al. , 2015. Spatial-temporal distribution modeling of population and its applications in disaster and risk management. Journal of Catastrophology, 30(4): 220—228. (in Chinese) doi: 10.3969/j.issn.1000-811X.2015.04.038 廖顺宝, 李泽辉, 2004. 四川省人口分布与土地利用的关系及人口数据空间化试验. 长江流域资源与环境, 13(6): 557—561 doi: 10.3969/j.issn.1004-8227.2004.06.009Liao S. B. , Li Z. H. , 2004. Relationship between population distribution and land use and spatialization of population census data. Resources and environment in the Yangtze Basin, 13(6): 557—561. (in Chinese) doi: 10.3969/j.issn.1004-8227.2004.06.009 刘龙, 刘志辉, 刘晓丹等, 2019. 张北地区农村房屋抗震性能分析. 华北地震科学, 37(2): 82—88 doi: 10.3969/j.issn.1003-1375.2019.02.013Liu L. , Liu Z. H. , Liu X. D. , et al. , 2019. Analysis of the seismic performance of rural houses in the areas of Zhangbei. North China Earthquake Sciences, 37(2): 82—88. (in Chinese) doi: 10.3969/j.issn.1003-1375.2019.02.013 刘涛, 齐元静, 曹广忠, 2015. 中国流动人口空间格局演变机制及城镇化效应——基于2000和2010年人口普查分县数据的分析. 地理学报, 70(4): 567—581 doi: 10.11821/dlxb201504005Liu T. , Qi Y. J. , Cao G. Z. , 2015. China's floating population in the 21 st century: uneven landscape, influencing factors, and effects on urbanization. Acta Geographica Sinica, 70(4): 567—581. (in Chinese) doi: 10.11821/dlxb201504005 刘晓丹, 刘志辉, 刘龙等, 2019. 张家口地区农村房屋建筑特征和抗震能力评价. 地震研究, 42(2): 158—165 doi: 10.3969/j.issn.1000-0666.2019.02.002Liu X. D. , Liu Z. H. , Liu L. , et al. , 2019. Features and seismic capacity evaluation of rural houses in Zhangjiakou Area. Journal of Seismological Research, 42(2): 158—165. (in Chinese) doi: 10.3969/j.issn.1000-0666.2019.02.002 刘颖, 邓伟, 宋雪茜等, 2017. 基于综合城镇化视角的省际人口迁移格局空间分析. 地理科学, 37(8): 1151—1158 doi: 10.13249/j.cnki.sgs.2017.08.004Liu Y. , Deng W. , Song X. Q. , et al. , 2017. Spatial pattern of interprovincial population migration from the comprehensive urbanization perspective. Scientia Geographica Sinica, 37(8): 1151—1158. (in Chinese) doi: 10.13249/j.cnki.sgs.2017.08.004 马玉宏, 谢礼立, 2000. 地震灾害人员伤亡估算方法研究. 地震工程与工程振动, 20(4): 140—147 doi: 10.3969/j.issn.1000-1301.2000.04.021Ma Y. H. , Xie L. L. , 2000. Methodologies for assessment of earthquake casualty. Earthquake Engineering and Engineering Vibration, 20(4): 140—147. (in Chinese) doi: 10.3969/j.issn.1000-1301.2000.04.021 茅远哲, 曹筠, 高晨等, 2019. 京西北地区地应变观测与小震震源机制解一致性研究. 中国地震, 35(4): 709—717 doi: 10.3969/j.issn.1001-4683.2019.04.011Mao Y. Z. , Cao J. , Gao C. , et al. , 2019. Consistency of ground strain observation and source mechanism solution of small earthquakes in Northwest Beijing. Earthquake Research in China, 35(4): 709—717. (in Chinese) doi: 10.3969/j.issn.1001-4683.2019.04.011 王新贤, 2017. 中国流动人口空间格局演变及影响因素分析. 上海: 华东师范大学.Wang X. X., 2017. The Analysis of evolution of spatial pattern of China’s floating population and its influencing factors. Shanghai: East China Normal University. (in Chinese) 尹之潜, 1991. 地震灾害损失预测研究. 地震工程与工程振动, 11(4): 87—96 doi: 10.13197/j.eeev.1991.04.010Yin Z. Q. , 1991. A study for predicting earthquake disaster loss. Earthquake Engineering and Engineering Vibration, 11(4): 87—96. (in Chinese) doi: 10.13197/j.eeev.1991.04.010 张家口市人民政府办公室, 张家口市统计局, 2018. 张家口经济年鉴. 北京: 中国统计出版社.Zhangjiakou Municipal People's Government Office, Zhangjiakou Bureau of Statistics, 2018. Zhangjiakou economic yearbook. Beijing: China Statistics Press. (in Chinese) 张茂发, 2014. 河北省流动人口地域类型研究. 石家庄: 河北师范大学.Zhang M. F., 2014. Study on the regional types of Hebei province’s floating population. Shijiazhuang: Hebei Normal University. (in Chinese) 周月玲, 尤惠川, 杨歧焱, 2018. 洗马林断裂构造几何与变形转换作用. 地震地质, 40(1): 57—70 doi: 10.3969/j.issn.0253-4967.2018.01.005Zhou Y. L. , You H. C. , Yang Q. Y. , 2018. Geometry and deformation transformation of the Ximalin fault. Seismology and Geology, 40(1): 57—70. (in Chinese) doi: 10.3969/j.issn.0253-4967.2018.01.005 周燕萍, 2011. 我国省际人口流动的社会经济效应研究. 昆明: 云南大学.Zhou Y. P., 2011. A study of inter-provincial migration’s social and economy effects in China. Kunming: Yunnan University. (in Chinese) Fan C. C. , 2011. Settlement intention and split households: findings from a survey of migrants in Beijing's urban villages. China Review, 11(2): 11—41. Ravenstein E. G. , 1885. The laws of migration. Journal of the Statistical Society of London, 48(2): 167—235. doi: 10.2307/2979181 Todaro M. P. , 1969. A model of labor migration and urban unemployment in less developed countries. The American Economic Review, 59(1): 138—148. 期刊类型引用(2)
1. 王涛,李燕. 气象灾害预警信息发布服务效果评估实践研究——以山西2021年10月2日暴雨过程为例. 中国应急救援. 2023(02): 72-76 . 百度学术
2. 罗宾生,李延峰,白永祯. 基于层次分析法的地震灾害伤亡人员数量预测研究——以四川地震为例. 山西地震. 2023(02): 37-40 . 百度学术
其他类型引用(2)
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