關(guān)中西部地區(qū)地震災(zāi)害人口脆弱性評(píng)估

宋海龍，萬紅蓮*，朱嬋嬋，張　咪，王　靜，劉東玥

(1.寶雞文理學(xué)院災(zāi)害監(jiān)測(cè)與機(jī)理模擬陜西省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，陜西 寶雞　721013；2.湖州師范學(xué)院文學(xué)院，浙江 湖州　313000；3.寶雞文理學(xué)院地理與環(huán)境學(xué)院，陜西 寶雞　721013)

關(guān)中西部地區(qū)地震災(zāi)害人口脆弱性評(píng)估

宋海龍1,3，萬紅蓮1,3*，朱嬋嬋1,3，張咪1,3，王靜1,3，劉東玥2

(1.寶雞文理學(xué)院災(zāi)害監(jiān)測(cè)與機(jī)理模擬陜西省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，陜西 寶雞721013；2.湖州師范學(xué)院文學(xué)院，浙江 湖州313000；3.寶雞文理學(xué)院地理與環(huán)境學(xué)院，陜西 寶雞721013)

摘要：利用層次分析法，以關(guān)中西部的寶雞市為例，選取11項(xiàng)主要人口指標(biāo)作為研究對(duì)象，對(duì)其進(jìn)行計(jì)算和分析。結(jié)果表明：人口總數(shù)是影響寶雞地區(qū)地震災(zāi)害人口脆弱性的主要因素；人口結(jié)構(gòu)決定了區(qū)域?qū)Φ卣馂?zāi)害反應(yīng)的敏感程度；區(qū)域的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在一定程度上制約著當(dāng)?shù)氐膽?yīng)災(zāi)恢復(fù)能力；人口脆弱性在空間分布上具有明顯的差異性。通過對(duì)人口脆弱性進(jìn)行分析評(píng)價(jià)，可以有效地為關(guān)中西部地區(qū)開展防震減災(zāi)活動(dòng)提供定量化依據(jù)。

關(guān)鍵詞：寶雞；地震災(zāi)害；人口脆弱性；層次分析法；ArcGIS

0引言

地震災(zāi)害是指由于地震所引發(fā)的，造成生命、財(cái)產(chǎn)及人類生存環(huán)境等發(fā)生惡化的一系列災(zāi)難事件，它是一種隨機(jī)的突發(fā)性自然災(zāi)害。地震災(zāi)害的發(fā)生給人類的生存、發(fā)展帶來了極大的挑戰(zhàn)，1976年7月28日唐山7.8級(jí)地震造成24萬余人死亡，16萬余人受傷，成為20世紀(jì)世界上人員傷亡最大的一次地震；2008年春季中國(guó)遭遇特大冰雪災(zāi)害，致使南方數(shù)省遭遇了幾十年不遇的特大冰雪災(zāi)害，之后的5·12四川汶川大地震，造成了443 207人死亡，直接和間接經(jīng)濟(jì)損失不計(jì)其數(shù)；2010年青海玉樹發(fā)生7.1級(jí)地震，使2 700人多死亡。為了減輕地震災(zāi)害給人類帶來的損失，1988年10月“國(guó)際減災(zāi)十年”委員會(huì)成立，自20世紀(jì)90年代以來，實(shí)施了一系列的防災(zāi)減災(zāi)戰(zhàn)略，如“國(guó)際戰(zhàn)略減災(zāi)計(jì)劃(ISDR)”、“國(guó)科聯(lián)綜合風(fēng)險(xiǎn)研究計(jì)劃(ICSU—IRDR)”，在四川汶川大地震后的2009年3月2日，經(jīng)中華人民共和國(guó)國(guó)務(wù)院批準(zhǔn)成立“全國(guó)防災(zāi)減災(zāi)日”，以及2011年11月26日國(guó)務(wù)院印發(fā)的《國(guó)家綜合防災(zāi)減災(zāi)規(guī)劃(2011—2015年)》等[1]，這都足以說明人類對(duì)地震災(zāi)害的發(fā)生及危害越來越重視。目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)脆弱性的研究取得了一定的進(jìn)展。如陳磊等[2]基于投影尋蹤聚類模型，對(duì)上海市進(jìn)行了自然災(zāi)害的社會(huì)脆弱性評(píng)估的嘗試；張國(guó)培等[3]以云南祿勸縣為例，對(duì)自然災(zāi)害與農(nóng)戶貧困脆弱性進(jìn)行因子分析，得出抵御旱情風(fēng)險(xiǎn)、緩解貧困的有效措施是保持水土、增加綠化面積和提高低保戶的比重；商彥蕊[4]綜述了自然災(zāi)害的脆弱性，并討論了從災(zāi)害孕育發(fā)生的各個(gè)環(huán)節(jié)降低脆弱性；Hewitt[5]認(rèn)為災(zāi)害是社會(huì)易損性的實(shí)現(xiàn)，是一種或多種致災(zāi)因子對(duì)社會(huì)環(huán)境脆弱性打擊的結(jié)果，而且后果超過了當(dāng)?shù)厣鐣?huì)的應(yīng)對(duì)能力。這些脆弱性的研究，為人類在自然災(zāi)害面前得以利用有效的方法措施來減輕其對(duì)人類所帶來的災(zāi)難性損失。本文采用系統(tǒng)和整體的理念，分析了關(guān)中西部地區(qū)地震災(zāi)害人口脆弱性的發(fā)展變化，可以有效地為關(guān)中西部地區(qū)開展防震減災(zāi)活動(dòng)提供定量化依據(jù)。

1研究區(qū)的區(qū)域背景

寶雞地處關(guān)中西部，東西長(zhǎng)156.6 km，南北寬160.6 km。東與咸陽(yáng)、南與漢中相連，西北與甘肅天水、平?jīng)鼋尤?，是?guó)家規(guī)劃建設(shè)的關(guān)中—天水經(jīng)濟(jì)區(qū)副中心城市，也是陜西省第二大城市。目前轄3區(qū)9縣總面積18 200 km2，常住人口3 727 000人。寶雞區(qū)位置優(yōu)勢(shì)明顯，隴海線、寶成線、寶中線在此交匯，是新歐亞大陸橋上通向我國(guó)西北、西南和東西方向的重要交通樞紐。寶雞工業(yè)基礎(chǔ)雄厚，是西部工業(yè)重鎮(zhèn)，是國(guó)家重點(diǎn)建設(shè)的老工業(yè)基地。寶雞地質(zhì)構(gòu)造復(fù)雜，南、西、北三面環(huán)山，山、川、原兼?zhèn)?，以山地、丘陵為主，呈“六山一水三分田”格局。特定的地理位置和地理環(huán)境決定了寶雞成為地震災(zāi)害多發(fā)區(qū)之一。由于寶雞的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)落后，抵御地震災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的能力也較弱，頻繁的地震災(zāi)害是制約寶雞地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重要因素之一。

2人口脆弱性與指標(biāo)的選取

2.1人口脆弱性的內(nèi)涵

脆弱性主要是指影響個(gè)人或群體在受到災(zāi)害時(shí)的抵抗能力及災(zāi)后的應(yīng)對(duì)和恢復(fù)能力[6-7]，它反映自然要素和社會(huì)要素之間的相互承載能力，但主要側(cè)重于社會(huì)經(jīng)濟(jì)、政治、文化背景下人類這一承災(zāi)體對(duì)自然災(zāi)害的抵抗能力。就災(zāi)害脆弱性而言，承災(zāi)體人群的年齡、性別、職業(yè)、身體狀況及受教育程度等都是影響脆弱性的因素，也決定著災(zāi)害發(fā)生時(shí)受災(zāi)程度的大小。目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)脆弱性研究并無成熟的體系，但主要觀點(diǎn)是承災(zāi)體與致災(zāi)因子之間的相互關(guān)系及承災(zāi)體對(duì)致災(zāi)因子具有一定的選擇性[8]。眾多學(xué)者將災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的暴露性要素歸結(jié)到脆弱性內(nèi)部，認(rèn)為脆弱性就是暴露性、敏感性及恢復(fù)能力的組合[9-15]；也有學(xué)者認(rèn)為，暴露性是暴露于災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)下的這一承災(zāi)體，它是致災(zāi)因子與承災(zāi)體相互作用下的結(jié)果，災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)該從暴露性和脆弱性2個(gè)方面考慮，因此對(duì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的分析也應(yīng)該從致災(zāi)因子、暴露性要素及脆弱性3方面進(jìn)行分析[16]。

將一個(gè)區(qū)域的人口系統(tǒng)作為地震災(zāi)害的承災(zāi)體，并且依據(jù)人口系統(tǒng)內(nèi)部自身不同的屬性，對(duì)人口的綜合指標(biāo)進(jìn)行劃分，同時(shí)通過人口系統(tǒng)的這一承載體對(duì)致災(zāi)因子的選擇性，將脆弱性劃分為敏感性或彈性和恢復(fù)能力。根據(jù)以上對(duì)脆弱性概念的陳述，可以歸納為，人口脆弱性是指在特定的社會(huì)條件下，個(gè)人、群體或國(guó)家所能夠承受的風(fēng)險(xiǎn)程度及災(zāi)后的恢復(fù)能力[17]，它受自身屬性、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)等多方面因素的影響。由此認(rèn)為，一個(gè)區(qū)域的地震災(zāi)害人口脆弱性應(yīng)主要考慮該區(qū)域的人口暴露性、對(duì)致災(zāi)因子的敏感性及災(zāi)后的恢復(fù)能力。人口暴露性是指人類在面臨災(zāi)害的打擊時(shí)，暴露于災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)下人口數(shù)量的多少，包括人口總量和人口密度；人口敏感性則強(qiáng)調(diào)人口自身的屬性，指不同的人口結(jié)構(gòu)面對(duì)災(zāi)害打擊的敏感程度不同，如年齡、性別及職業(yè)等，它在災(zāi)害發(fā)生前就已存在；恢復(fù)能力是災(zāi)害發(fā)生以后，人口承載體表現(xiàn)出來的脆弱性屬性，但此時(shí)更側(cè)重于自我恢復(fù)能力的大小。對(duì)一定的區(qū)域而言，人口脆弱性的強(qiáng)弱很大程度上與社會(huì)的發(fā)展程度相關(guān)，社會(huì)越是發(fā)達(dá)，其抵御和應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的能力就越強(qiáng)，人口脆弱性就越??；反之，人口脆弱性就越大。

2.2指標(biāo)數(shù)據(jù)的選取

從地震災(zāi)害發(fā)生過程的機(jī)理出發(fā)，一般認(rèn)為，影響區(qū)域地震災(zāi)害人口脆弱性的因素包括區(qū)域人口的暴露性、敏感性及應(yīng)災(zāi)恢復(fù)能力3個(gè)方面。結(jié)合寶雞市的實(shí)際情況，選取了寶雞市3區(qū)9縣的地震災(zāi)害人口脆弱性評(píng)估指標(biāo)及數(shù)據(jù)。

2.2.1人口暴露性指標(biāo)

根據(jù)上述對(duì)人口脆弱性內(nèi)涵的陳述，一般認(rèn)為，人口暴露性是指在一定區(qū)域范圍內(nèi)，無論災(zāi)害發(fā)生與否，暴露于災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)下的人口數(shù)量。根據(jù)《2010年第六次全國(guó)人口普查主要數(shù)據(jù)》及《寶雞年鑒(2011)》中的數(shù)據(jù)，通過選取并計(jì)算出總?cè)丝跀?shù)及人口密度(人口密度=區(qū)域總?cè)丝?區(qū)域土地面積)2項(xiàng)指標(biāo)作為人口暴露性指標(biāo)。從選取的指標(biāo)來看，總?cè)丝跀?shù)越多，人口密度越大，區(qū)域人口的暴露性越大，地震災(zāi)害人口脆弱性越大。

2.2.2人口敏感性指標(biāo)

人口敏感性是指區(qū)域的人口結(jié)構(gòu)對(duì)災(zāi)害打擊表現(xiàn)出的敏感程度，主要強(qiáng)調(diào)人口自身的屬性，包括年齡、性別、職業(yè)及受教育程度等。根據(jù)統(tǒng)計(jì)資料及年鑒，選取了農(nóng)業(yè)人口比例、女性人口比重、兒童人口比重、老年人口比例、文盲人口及本科以上人數(shù)6項(xiàng)指標(biāo)作為敏感性的因素，其中前5項(xiàng)指標(biāo)與災(zāi)害脆弱性呈正相關(guān)，這些指標(biāo)值越大，人口脆弱性越大；后面1項(xiàng)則與敏感性呈負(fù)相關(guān)，受教育程度越高，人數(shù)越多，防震避災(zāi)的意識(shí)越高，人口脆弱性就越低。

2.2.3應(yīng)災(zāi)恢復(fù)能力指標(biāo)

恢復(fù)能力是指災(zāi)害發(fā)生后，區(qū)域人口對(duì)于災(zāi)后的區(qū)域經(jīng)濟(jì)和社會(huì)做出的應(yīng)災(zāi)恢復(fù)能力，主要表現(xiàn)為區(qū)域的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平，故根據(jù)《寶雞年鑒(2011)》中的數(shù)據(jù)，指標(biāo)選取為人均GDP(人均GDP=區(qū)域生產(chǎn)總值/總?cè)丝?、農(nóng)民人均純收入及地方財(cái)政收入3個(gè)方面。這3項(xiàng)指標(biāo)與災(zāi)害脆弱性呈負(fù)相關(guān)趨勢(shì)，人均GDP、農(nóng)民人均純收入及地方財(cái)政收入越高，說明社會(huì)經(jīng)濟(jì)越是發(fā)達(dá)，其應(yīng)災(zāi)恢復(fù)能力就越強(qiáng)，脆弱性越低；反之則脆弱性越大。

3評(píng)估方法與過程

3.1數(shù)據(jù)指標(biāo)歸一化

在數(shù)據(jù)處理過程中，需要對(duì)各數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行無綱量處理，以消除原始數(shù)據(jù)在單位上的不同。根據(jù)分析的需要，采用極值標(biāo)準(zhǔn)化方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理[16]。由于受指標(biāo)性質(zhì)的影響，對(duì)正負(fù)向指標(biāo)分別處理。其具體方法如下：

(1)

(2)

式中：Xi為標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)；xi為原始數(shù)據(jù);xmax為該指標(biāo)的最大值；xmin為指標(biāo)的最小值。

3.2指標(biāo)權(quán)重的確定

運(yùn)用層次分析法對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重進(jìn)行確定。在確定權(quán)重時(shí)，需要參照各項(xiàng)指標(biāo)與自然災(zāi)害脆弱性之間的相互關(guān)聯(lián)程度及專家問卷調(diào)查的結(jié)果進(jìn)行相對(duì)重要性判斷，以確定單一指標(biāo)的權(quán)重值大小。任意2項(xiàng)指標(biāo)之間相對(duì)重要性的判斷，需采用九分位的標(biāo)度對(duì)各指標(biāo)的相對(duì)重要程度進(jìn)行打分，其后根據(jù)打分結(jié)果構(gòu)建判斷矩陣并進(jìn)行指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算。各項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重值[18-19]的計(jì)算如下：

(3)

其中:i為要素的第i項(xiàng)指標(biāo)，wi為各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重，Mi為第i行元素的幾何平均值,n為判斷矩陣的維數(shù)。

3.3脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)及綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)的計(jì)算

根據(jù)脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)的計(jì)算公式[18,20-22]，對(duì)歸一化后的各數(shù)據(jù)指標(biāo)與確定的各指標(biāo)權(quán)重值進(jìn)行計(jì)算，即可確定其脆弱性的評(píng)價(jià)指標(biāo)值，

(4)

其中，R為脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)值，Xi為數(shù)據(jù)指標(biāo)歸一化后的值，wi為第i個(gè)指標(biāo)的權(quán)重。綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)是在脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)的基礎(chǔ)上，利用上一層指標(biāo)的權(quán)重與脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)之積，求出脆弱性的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)[18]。

(5)

其中，T表示為綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)，Wj為第j個(gè)準(zhǔn)則層指標(biāo)的權(quán)重，Ri為第i個(gè)準(zhǔn)則層綜合指標(biāo)得分。

4寶雞地區(qū)地震災(zāi)害人口脆弱性評(píng)估與分析

4.1數(shù)據(jù)指標(biāo)歸一化

在資料獲取過程中，由于各原始數(shù)據(jù)變量在數(shù)量級(jí)和量綱上的不同，需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。其中，在所選的11項(xiàng)指標(biāo)中，人口總數(shù)、人口密度、農(nóng)業(yè)人口比例、女性人口比重、兒童人口比重、老年人口比例、文盲人口比例7項(xiàng)指標(biāo)與地震災(zāi)害人口脆弱性呈正相關(guān)，其余包括大學(xué)本科以上人數(shù)、人均GDP、農(nóng)民人均純收入及地方財(cái)政收入的4項(xiàng)指標(biāo)呈負(fù)相關(guān)，所以在計(jì)算時(shí)需要將這4項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行負(fù)向計(jì)算，使之與其他指標(biāo)同化。經(jīng)過計(jì)算得到的11項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的結(jié)果如表1。

表1　標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)

4.2判斷矩陣與一致性檢驗(yàn)

對(duì)于各種災(zāi)害數(shù)據(jù)指標(biāo)所占的權(quán)重，在邀請(qǐng)專家對(duì)層次指標(biāo)打分的基礎(chǔ)上，通過構(gòu)建判斷矩陣，計(jì)算各項(xiàng)數(shù)據(jù)指標(biāo)所占權(quán)重[22]。由于AHP法是人們主觀判斷的一種表達(dá)和處理形式，為使各種指標(biāo)盡可能的轉(zhuǎn)變?yōu)榭陀^性描述，需要檢驗(yàn)判斷矩陣的一致性。在檢驗(yàn)之前，首先計(jì)算判斷矩陣的最大特征根λmax[18-19]。

1)一致性指標(biāo)的計(jì)算公式[18-22]：

(6)

2)引入隨機(jī)一致性指標(biāo)RI值[18-19,23](表2)：

表2　隨機(jī)一致性指標(biāo)RI的數(shù)值

3)計(jì)算一致性比例，其計(jì)算公式[18-21]為：

(7)

如果CR<0.1，表明判斷矩陣的一致性符合要求；如果CR>0.1，則需要重新調(diào)整判斷矩陣并進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，使其具有滿意的一致性[19-20]。一致性檢驗(yàn)通過之后，其計(jì)算的指標(biāo)權(quán)重結(jié)果有效。從計(jì)算的結(jié)果看，準(zhǔn)則層指標(biāo)即脆弱性指標(biāo)CR=CI/RI=0.026 8/0.52=0.051 6；在指標(biāo)層指標(biāo)中，暴露性指標(biāo)CR=CI/RI=0，敏感性指標(biāo)CR=CI/RI=0.032 4/1.26=0.025 7；應(yīng)災(zāi)恢復(fù)能力CR=CI/RI=0.026 8/0.52=0.051 6。4項(xiàng)指標(biāo)的一致性檢驗(yàn)CR<0.1，通過一致性檢驗(yàn)。表3為地震災(zāi)害人口脆弱性指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算結(jié)果。

表3　地震災(zāi)害人口脆弱性指標(biāo)權(quán)重

4.3綜合指標(biāo)結(jié)果

根據(jù)上述對(duì)各級(jí)單項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算及數(shù)據(jù)指標(biāo)歸一化的結(jié)果，運(yùn)用公式(4)～(5)計(jì)算，就可以得到二級(jí)指標(biāo)的脆弱性指標(biāo)值及地震災(zāi)害人口脆弱性的綜合指標(biāo)。計(jì)算結(jié)果如表4及圖1～圖4。

表4　寶雞地區(qū)地震災(zāi)害人口脆弱性綜合指標(biāo)

圖1　寶雞市人口暴露性指數(shù)

圖2　寶雞市人口敏感性指數(shù)

圖3　寶雞市應(yīng)災(zāi)恢復(fù)能力指數(shù)

圖4　寶雞市地震災(zāi)害人口脆弱性綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)

4.4討論

綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)分值的大小直接影響著寶雞市地震災(zāi)害人口脆弱性的大小。從綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)計(jì)算的結(jié)果與圖1～圖4的分布情況來看，對(duì)寶雞市地震災(zāi)害人口脆弱性的人口暴露性指數(shù)、人口敏感性指數(shù)、應(yīng)災(zāi)恢復(fù)能力指數(shù)及綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)的分析如下：

1)寶雞市各區(qū)縣人口暴露性指數(shù)主要集中分布在金臺(tái)區(qū)和陳倉(cāng)區(qū)。此外，岐山縣、鳳翔縣、渭濱區(qū)及扶風(fēng)縣也是人口易暴露的主要地區(qū)。對(duì)于一個(gè)地區(qū)來講，人口暴露性主要表現(xiàn)為區(qū)域總?cè)丝跀?shù)量的多少和人口密度的大小2個(gè)方面，而人口數(shù)量越多、人口密度越大的區(qū)域，其人口暴露性越大，地震災(zāi)害發(fā)生時(shí)暴露于災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)下的人數(shù)就越多，該區(qū)域的地震災(zāi)害人口脆弱性就越大。結(jié)合寶雞市地震災(zāi)害發(fā)生時(shí)受災(zāi)區(qū)域的范圍來看，金臺(tái)區(qū)、陳倉(cāng)區(qū)、岐山縣及鳳翔縣等區(qū)域是地震災(zāi)害的易發(fā)且多發(fā)區(qū)域。

2)從各區(qū)縣的人口敏感性指數(shù)來看，寶雞地區(qū)南北兩側(cè)各區(qū)縣的人口敏感性指數(shù)明顯高于中間渭河盆地地帶。人口敏感性通常表現(xiàn)為職業(yè)、性別、年齡及受教育程度等方面的差異。一般來說，特定的職業(yè)決定了人口在災(zāi)害面前的感知及預(yù)防能力，災(zāi)害發(fā)生時(shí)，由于職業(yè)方面的差異，導(dǎo)致其對(duì)災(zāi)害的敏感程度不同；而女性人口和老幼人口則受其自身屬性的限制，災(zāi)害發(fā)生時(shí)，在避災(zāi)過程中因其行動(dòng)緩慢及避災(zāi)方法不當(dāng)所導(dǎo)致的敏感性程度不同；受教育程度的高低直接影響著區(qū)域范圍內(nèi)人口的防震減災(zāi)意識(shí)及避災(zāi)措施的正確性，文化水平越高，其防震減災(zāi)意識(shí)越強(qiáng)，同時(shí)避災(zāi)方法越科學(xué)，受災(zāi)害的影響就越小，反之則越高。如在市轄區(qū)范圍內(nèi)，由于其農(nóng)業(yè)人口、兒童人口及文盲人口較少，本科學(xué)歷以上的人數(shù)較多，其在避災(zāi)過程中行動(dòng)較為迅速，避災(zāi)方法較為得當(dāng)，其地震災(zāi)害人口脆弱性較低。

3)由于應(yīng)災(zāi)恢復(fù)能力指數(shù)下的各項(xiàng)數(shù)據(jù)均為負(fù)向指標(biāo)，故其應(yīng)災(zāi)恢復(fù)能力指數(shù)越高，災(zāi)后的恢復(fù)能力越低，反之則越高。應(yīng)災(zāi)恢復(fù)能力主要表現(xiàn)為地震災(zāi)害發(fā)生后，區(qū)域的災(zāi)后恢復(fù)工作，其又與區(qū)域的人均GDP、地方財(cái)政收入、居民(包括城市居民及農(nóng)民)的人均收入等經(jīng)濟(jì)因素相關(guān)。從圖3中可以看出，渭濱區(qū)、金臺(tái)區(qū)和鳳翔縣的應(yīng)災(zāi)恢復(fù)能力最強(qiáng)，究其原因，主要是其人均GDP較高，且地方財(cái)政收入也較高，災(zāi)后有充足的資金可以用于重建工作；而千陽(yáng)縣、麟游縣及太白縣由于其所處區(qū)域較為偏僻，經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)，人均GDP較低，地方財(cái)政收入及農(nóng)民人均純收入也較低，其應(yīng)災(zāi)恢復(fù)能力較弱。

4)從圖4可以看出，在寶雞市3區(qū)9縣中，人口脆弱性主要集中分布在渭河盆地，而南北部地區(qū)則是地震災(zāi)害人口脆弱性的少發(fā)區(qū)。其中，陳倉(cāng)區(qū)、扶風(fēng)縣的綜合評(píng)價(jià)指數(shù)最高，其地震災(zāi)害人口脆弱性最高，其次為金臺(tái)區(qū)、岐山縣及鳳翔縣。綜合圖1～圖3來看，該區(qū)域的人口脆弱性主要受人口暴露性的影響，且該區(qū)域是人口密集分布的地區(qū)；其次，該區(qū)域的人口敏感性及抗災(zāi)恢復(fù)能力與人口脆弱性也有一定的關(guān)系，主要受當(dāng)?shù)厝丝诘穆殬I(yè)、性別、年齡、受教育程度及經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響。從地震災(zāi)害人口脆弱性評(píng)價(jià)的結(jié)果看，與寶雞市3區(qū)9縣的實(shí)際情況基本一致，為減輕地震災(zāi)害對(duì)寶雞市的影響，需要從各個(gè)區(qū)縣的實(shí)際情況出發(fā)，大力發(fā)展當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)，同時(shí)要加強(qiáng)區(qū)域范圍內(nèi)人口的防震減災(zāi)意識(shí)觀念教育及避災(zāi)措施宣傳，在災(zāi)害發(fā)生時(shí)，確保該區(qū)域以最小的損失來?yè)Q取區(qū)域內(nèi)人民的生命財(cái)產(chǎn)安全及社會(huì)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。

5結(jié)論

通過上述對(duì)寶雞地區(qū)地震災(zāi)害人口脆弱性的分析，得出以下結(jié)論：

1)人口總數(shù)是影響寶雞地區(qū)地震災(zāi)害人口脆弱性的主要因素，并且同農(nóng)業(yè)人口、女性人口、老幼人口等因素共同影響地震災(zāi)害的人口脆弱性。

2)寶雞市各區(qū)縣的人口結(jié)構(gòu)決定了其對(duì)地震災(zāi)害的敏感性。

3)區(qū)域的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在一定程度上制約著寶雞地區(qū)的應(yīng)災(zāi)恢復(fù)能力。

4)寶雞地區(qū)的地震災(zāi)害人口脆弱性具有明顯的空間差異，渭河盆地的人口脆弱性明顯高于南北部區(qū)域。

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Assessment of Seismic Population Vulnerability of Western Guanzhong

SONG Hai-long1,3, WAN Hong-lian1,3*, ZHU Chan-chan1,3, ZHANG Mi1,3,WANG Jing1,3, LIU Dong-yue2

(1.The Key Laboratory of Disaster Monitoring and Mechanism Simulation of Shaanxi Province, Baoji University of Arts and Sciences, Baoji 721013, China; 2. School of Literature of Huzhou Teachers College, Huzhou 313000, China;3. College of Geography and Environment, Baoji University of Arts and Sciences, Baoji 721013, China)

Abstract:Take Baoji as an example, we select 11 main population indexes as the research objectsto study seismic population vulnerability of western Guanzhong using the Analytic Hierarchy Process (AHP) method. The results show that the population is the main factor which has influence on the vulnerability of earthquake in Baoji region; the sensitivity degree of response to earthquake is determined by population structure; social economic development level of the region restricts the recovery ability from disasters in a certain degree; the spatial population vulnerability distribution has obvious difference. Vulnerability analysis and evaluation can provide effective quantitative basis for earthquake disasters prevention and mitigation activities of western Guanzhong.

Key words:Baoji; earthquake disasters; population vulnerability; Analytic Hierarchy Process(AHP); ArcGIS

收稿日期:2015-08-26

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金(41071359)；陜西省教育廳重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室項(xiàng)目(15JS008)；陜西省教育科學(xué)“十二五”規(guī)劃課題(SGH140676)；寶雞市科技計(jì)劃項(xiàng)目(14SFGG-2)；寶雞文理學(xué)院自然地理學(xué)陜西省重點(diǎn)學(xué)科基金資助；寶雞文理學(xué)院重點(diǎn)教改項(xiàng)目(JGZD15017)；寶雞文理學(xué)院重點(diǎn)項(xiàng)目(ZK16031)；陜西省大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目(2015S2054)

作者簡(jiǎn)介：宋海龍(1989—)，男，陜西綏德人，碩士研究生，主要從事災(zāi)害學(xué)等方面的研究工作．E-mail：shlong1989@126.com *通訊作者：萬紅蓮(1969—)，女，陜西麟游人，教授，主要從事災(zāi)害感知等方面的研究和教學(xué)工作．E-mail：hyhm2006@163.com

中圖分類號(hào):P315.9；X43

文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

文章編號(hào):1003-1375(2016)02-0013-06

doi:10.3969/j.issn.1003-1375.2016.02.003

宋海龍，萬紅蓮，朱嬋嬋，等．關(guān)中西部地區(qū)地震災(zāi)害人口脆弱性評(píng)估[J]．華北地震科學(xué)，2016，34(2)：13-18,62.