基于夜間燈光遙感數(shù)據(jù)的汶川地震重災(zāi)區(qū)恢復(fù)狀態(tài)評估

吳 翰，汪 明，劉 凱

（1.北京師范大學(xué)地表過程與資源生態(tài)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100875；2.北京師范大學(xué)環(huán)境演變與自然災(zāi)害教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100875；3.應(yīng)急管理部教育部減災(zāi)與應(yīng)急管理研究院，北京 100875）

引言

地震災(zāi)害及其誘發(fā)出的災(zāi)害鏈所帶來的破壞對人類社會將是巨大的，震后災(zāi)區(qū)恢復(fù)重建規(guī)劃顯得尤為重要。因此，開展地震后災(zāi)區(qū)恢復(fù)狀況動態(tài)跟蹤評估，對調(diào)整部署的災(zāi)區(qū)重建規(guī)劃及掌握區(qū)域社會經(jīng)濟(jì)恢復(fù)情況具有積極意義。目前的研究針對地震災(zāi)區(qū)恢復(fù)狀態(tài)的定義不盡相同，通常表述為“將災(zāi)后情況提升至可接受的程度，可能與受影響前的程度相同，也可能不同”［1］，恢復(fù)、復(fù)原或重建都認(rèn)定為恢復(fù)過程中的一部分。Reddy［2］等認(rèn)為，讓一個城市社區(qū)恢復(fù)到災(zāi)前水平有利于重建災(zāi)后脆弱的環(huán)境，而Wisner 等［3］認(rèn)為災(zāi)害恢復(fù)沒有明確的終點(diǎn)，災(zāi)害恢復(fù)所要完成的不是恢復(fù)災(zāi)前的脆弱性，而是應(yīng)該提高社區(qū)的抗災(zāi)能力。但都沒有明確一個指標(biāo)對災(zāi)害恢復(fù)狀態(tài)進(jìn)行評價，本文將借助城市規(guī)模與遙感數(shù)據(jù)等與災(zāi)害高相關(guān)的變量，以對災(zāi)前災(zāi)后水平是否相同對恢復(fù)狀態(tài)進(jìn)行評估。

過去的幾十年中，自然災(zāi)害造成的社會經(jīng)濟(jì)損失急劇上升［4］，因?yàn)?zāi)害導(dǎo)致建筑不同等級受損所帶來的經(jīng)濟(jì)損失是巨大的，2005年臺風(fēng)“麥莎”淹沒上海大量房屋及道路，造成的直接經(jīng)濟(jì)損失約為人民幣1.38億元。2013 年4 月雅安地震，造成大量人員受傷死亡，預(yù)計(jì)經(jīng)濟(jì)損失超百億元［5］。因此獲取關(guān)于城市擴(kuò)張態(tài)的準(zhǔn)確和及時的信息對于闡明城市化的驅(qū)動力、估計(jì)其影響和促進(jìn)中國有效的城市化進(jìn)行至關(guān)重要［6-7］，尤其是監(jiān)測城市建筑規(guī)模、災(zāi)后損失評定及狀況恢復(fù)等。楊孟禹通過建立刻畫城市規(guī)模變動空間競爭的空間計(jì)量模型，構(gòu)架城市規(guī)模指數(shù)，以詮釋對以人口、土地等指標(biāo)衡量的城市規(guī)模的城市化說明，并驗(yàn)證其合理性［8］，以此為輔佐進(jìn)行災(zāi)害評定研究，對中國未來地震災(zāi)害管理工作的開展和綜合災(zāi)害風(fēng)險管理體系的完善都有著重要意義［9］。

遙感觀測技術(shù)可快速、同步且有效獲取大時間大尺度區(qū)域數(shù)據(jù)，以協(xié)助研究人員掌握研究區(qū)的多維信息。其中美國國防氣象衛(wèi)星計(jì)劃（Defense Meteorological Satellite Program，DMSP）搭載的線性掃描業(yè)務(wù)系統(tǒng)（Operational Linescan System，OLS）與美國新一代Suomi NPP 衛(wèi)星搭載的VIIRS傳感器（National Polar-Orbiting Partnership's Visible Infrared Imaging Radiometer Suite，NPP-VIIRS）生產(chǎn)的燈光數(shù)據(jù)（Night Time Light，NTL）被運(yùn)用到大部分夜光遙感研究領(lǐng)域。燈光遙感與夜間輻射屬性相互關(guān)聯(lián)，能有效地反映人類活動，被廣泛應(yīng)用于資源環(huán)境、水文、氣象、地質(zhì)科學(xué)與地理等領(lǐng)域中［10-11］。有研究表明經(jīng)濟(jì)活動與NTL水平具有較高相關(guān)性，并指出NTL 數(shù)據(jù)在社會經(jīng)濟(jì)空間化領(lǐng)域的巨大潛力［12-13］。然而DMSP-OLS 因數(shù)據(jù)過飽和、數(shù)據(jù)可用性（具體數(shù)據(jù)可用性參照表1）、傳感器差異等限制，無法與新一代高靈敏度和高空間分辨NPP-VIIRS同時使用，而進(jìn)行長時間序列燈光遙感研究，故如何有效整合2 種數(shù)據(jù)成為近年來的燈光遙感研究領(lǐng)域熱點(diǎn)。Li等根據(jù)DMSP-OLS 與NPP-VIIRS 重合期內(nèi)兩類數(shù)據(jù)高冪數(shù)相關(guān)性的特點(diǎn)，利用NPP-VIIRS 月合成數(shù)據(jù)模擬DMSP-OLS 月合成數(shù)據(jù)取得了較好的驗(yàn)證效果［14］，實(shí)現(xiàn)兩種數(shù)據(jù)的整合研究，但未實(shí)現(xiàn)兩種年合成數(shù)據(jù)之間的整合。

文中基于DMSP-OLS 與NPP-VIIRS 之間存在的冪數(shù)關(guān)系完成年合成數(shù)據(jù)整合模擬，形成長時間NTL數(shù)據(jù)序列，后結(jié)合第二、三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值評價整合結(jié)果；利用城市規(guī)模指數(shù)提取研究區(qū)內(nèi)NTL，完成信息轉(zhuǎn)換，對2008年汶川地震災(zāi)前災(zāi)后各10年（1998～2018年）的災(zāi)區(qū)恢復(fù)情況評價，并利用增長率對結(jié)果佐證說明，以此評估汶川災(zāi)區(qū)城市恢復(fù)與災(zāi)后發(fā)展情況。

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

文中選取中國地震局2008 年8 月29 日公布的汶川地震烈度分布圖中的Ⅶ度及以上區(qū)域?yàn)檠芯繀^(qū)（圖1），其面積為84 449 km2，東北向呈不規(guī)則橢圓形狀展布，東南向受地形影響有不規(guī)則衰減，西南較東北端窄，長軸約566 km，短軸約267 km，內(nèi)含15 個重災(zāi)縣（市、區(qū)；按照中國行政區(qū)域矢量ID 順序進(jìn)行編號，作為本文制圖編號）：都江堰市（a）、彭州市（b）、綿竹市（c）、什邡市（d）、廣漢市（e）、安縣（f）、北川縣（g）、平武縣（h）、江油市（i）、青川縣（j）、汶川縣（k）、理縣（l）、茂縣（m）、武都縣（n）和文縣（o），本文重點(diǎn)關(guān)注上述15 個縣（市、區(qū)）。

圖1 研究區(qū)Fig.1 Study area

1.2 數(shù)據(jù)來源

本文使用的原始DMSP-OLS為夜間穩(wěn)定燈光（NSL），已經(jīng)過輻射校正和無云合成等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理，空間分辨率為30弧秒，時間可用序列與可選衛(wèi)星情況如表1所示；NPP-VIIRS原始數(shù)據(jù)空間分辨率為15弧秒，可使用時間序列為情況如表1所示。數(shù)據(jù)預(yù)處理后，DMSP-OLS與NPP-VIIRS數(shù)據(jù)分辨率為0.008 993 220 3°，參考坐標(biāo)系統(tǒng)均為WGS-84。

表1 數(shù)據(jù)可用性Table 1 Data visualization

社會經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)：1992～2019 年《四川統(tǒng)計(jì)年鑒》，主要使用汶川地震15 個重災(zāi)縣（市、區(qū)）的第二、三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)。

2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

2.1 DMSP-OLS數(shù)據(jù)處理

DMSP-OLS 搭載的多個傳感器具有較大差異，同時未做星上輻射校正，導(dǎo)致該數(shù)據(jù)集出現(xiàn)：（1）影像DN值飽和效應(yīng)（DMSP-OLS 影響DN 值范圍只有0～63，實(shí)際亮度值大于63 只顯現(xiàn)為63）；（2）影像非連續(xù)性。文中使用相互校正與連續(xù)校正分別解決影像DN值飽和現(xiàn)象和非連續(xù)性等問題。

圖2 數(shù)據(jù)處理過程Fig.2 Data processing

2.1.1 相互校正

Hall和Lenney等［15-16］提出連續(xù)時相遙感影像中的穩(wěn)定像元可作為目標(biāo)參考點(diǎn)來校正數(shù)據(jù)集，以此完成DMSP-OLS 數(shù)據(jù)集的相互校正。Elvidge 等［17］使用不變目標(biāo)區(qū)域法對全球范圍內(nèi)的天燃?xì)馊紵吭u估，證明了該方法的有效性。曹子陽［18］同樣使用不變目標(biāo)區(qū)域法，以鶴崗市市轄區(qū)作為目標(biāo)參考區(qū)域?qū)艄鈹?shù)據(jù)進(jìn)行指數(shù)、線性、對數(shù)、二次多項(xiàng)式與冪函數(shù)等5 種形式的回歸，最后使用最高相關(guān)性的冪數(shù)回歸完成數(shù)據(jù)整合。本文同樣使用冪函數(shù)回歸模型式（1）以鶴崗市市轄區(qū)為不變區(qū)域完成數(shù)據(jù)校正。

式中，DN為待校正影像中的像元DN值；DNim為校正后的像元DN值；a和b為冪函數(shù)回歸模型的不同參數(shù)，具體參數(shù)見表2。

表2 回歸模型參數(shù)Table 2 Regression model parameter

續(xù)表2

2.1.2 連續(xù)校正

傳感器參數(shù)與狀態(tài)等原因?qū)е峦荒攴軳TL 有較大的差異，雖相互校正模型可一定程度上減小差異，但總體效果欠佳［19］。為最大程度上提高精度，文中采用連續(xù)校正對相互校正后結(jié)果進(jìn)行處理，具體公式如下：

2.2 NPP-VIIRS數(shù)據(jù)處理

NPP-VIIRS數(shù)據(jù)較DMSP-OLS數(shù)據(jù)具有更高空間與輻射量分辨率，但未經(jīng)去光處理，導(dǎo)致VIIRS輻射儀錯將無人區(qū)域存在的較弱輻射認(rèn)定為有效光源，即噪聲點(diǎn)［20］。VIIRS不僅能夠探測到植被、水和沙漠等自然土地覆蓋反射的月光，且能探測低于DMSP/OLS光照水平的區(qū)域，故以DMSP-OLS最低探測信號值為閾值過濾NPP-VIIRS數(shù)據(jù)噪聲。遵照Xi等的經(jīng)驗(yàn)，以0.3 nW cm-2 sr-1 為基準(zhǔn)去除NPP-VIIRS背景噪聲［21］。

2.3 DMSP-OLS與NPP-VIIRS數(shù)據(jù)整合

NTL 數(shù)據(jù)可以廣泛應(yīng)用與經(jīng)濟(jì)學(xué)研究領(lǐng)域［22］，如何有效整合2 種數(shù)據(jù)集，擴(kuò)寬研究領(lǐng)域顯得尤為重要。Zhang等發(fā)現(xiàn)DMSP-OLS與NPP-VIIRS數(shù)據(jù)集之間存在較好的類似于山脊線的曲線關(guān)系［23］。

式中，x為DMSP-OLS值；a，b為系數(shù)；y為NPP-VIIRS值。

鑒于上述Xi 等通過冪數(shù)模型回歸擬合2 種數(shù)據(jù)集，以評價2011 至2017 年間敘利亞主要人類定居點(diǎn)的城市［21］。本文基于式（4）完成2 種數(shù)據(jù)集的長時間序列整合處理。通過最小化絕對殘差與Levenberg-Marquardt算法對預(yù)處理后的2012年DMSP-OLS與2012年NPP-VIIRS整合，整合公式與參數(shù)如下：

式中，Radiance為NPP-VIIRS數(shù)據(jù)輻射亮度值；DNcon為整合后NTL值，即DMSP-OLS模擬值。

3 研究方法

3.1 城市規(guī)模指數(shù)

提取整合后燈光灰度大小為6 以上的區(qū)域，可最大限度避免燈光影像背景噪聲。本文以新城市規(guī)模指數(shù)為基礎(chǔ)，提取1998～2018 年中國區(qū)域城市規(guī)模分布情況，來分析災(zāi)區(qū)恢復(fù)重建境況。具體指數(shù)公示如下式（6）。

式中，UREi為城市規(guī)模指數(shù)；Hi為大于全國各地級及以上城市燈光亮度中位數(shù)的光斑所代表的實(shí)際面積；Si為小于全國各地級以上城市燈光亮度中位數(shù)的光斑所代表的實(shí)際面積。

城市規(guī)模指數(shù)彌補(bǔ)了僅考慮人口、土地、經(jīng)濟(jì)的單一指標(biāo)所固有的缺陷，綜合城市擴(kuò)張中上述因素的空間特征，采用全國城市中位數(shù)防止了燈光亮度異常區(qū)域?qū)Y(jié)果的干擾，反映了高密度區(qū)面積變動的趨勢，同時也避免與“城市蔓延”（低密度區(qū)擴(kuò)張）相混淆，能較好地度量城市擴(kuò)張［24］。

3.2 增長率

增長率是指一定時期內(nèi)某一數(shù)據(jù)指標(biāo)的觀察值與基期觀測值的比值，根據(jù)采用的基值不同可有不同的表示方式：同比增長率、環(huán)比增長率與定基增長率。本文借助統(tǒng)計(jì)學(xué)中常見的定基增長率輔助說明NTL 水平變化以及城市規(guī)模指數(shù)變動，具體如下式：

式中，Gn為第n年NTL 的增長率；NTLi為第i年的研究區(qū)燈光數(shù)據(jù)總值；NTL0為第1997 年燈光數(shù)據(jù)研究區(qū)總值為基準(zhǔn)；n=1，2，3，···20。

統(tǒng)計(jì)學(xué)中通常將增長率用在經(jīng)濟(jì)上，即經(jīng)濟(jì)增長率，反映一定時期經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平變化程度的動態(tài)指標(biāo)，能反應(yīng)一個地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展活動。本文用在燈光數(shù)據(jù)上，以表示該地區(qū)發(fā)展與恢復(fù)活力。

4 結(jié)果與分析

4.1 數(shù)據(jù)處理結(jié)果分析

燈光數(shù)據(jù)的像元均值與亮像元數(shù)都能較好的表征數(shù)據(jù)處理前后的變化情況。1992～2008 年中國區(qū)域原始NSL的像元均值與亮像元數(shù)如圖3（a）與圖3（b）所示。經(jīng)相互校正與連續(xù)校正后如圖3（c）所示，連續(xù)性和可比性得到了較大的改善，并且同載異星傳感器獲取的數(shù)據(jù)差異也得到減少。

圖3 中國區(qū)域DMSP-OLS校正對比Fig.3 Comparison of DMSP-OLS correction in China

圖4（a）為2017年NPP-VIIRS 未去噪研究區(qū)燈光影像圖，圖4（b）為去噪后圖，圖4（c）為研究區(qū)同年份樣本點(diǎn)高分2號影像圖，圖4（c）為隨機(jī)一處無人區(qū)域，與圖4a對應(yīng)紅色區(qū)域存在輻射，即認(rèn)定為有經(jīng)濟(jì)活動現(xiàn)象。經(jīng)去噪后，如圖4（b）所示，已為0值，經(jīng)多點(diǎn)抽樣驗(yàn)證符合實(shí)際情況。

圖4 2017年研究區(qū)去噪對比Fig.4 Denoising comparison of the research area in 2017

整合數(shù)據(jù)后，研究區(qū)內(nèi)燈光指數(shù)總值與15個重災(zāi)市縣的第二、三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值擬合結(jié)果如圖5所示，呈現(xiàn)指數(shù)關(guān)系，其調(diào)整后擬合優(yōu)度R2高達(dá)0.883 51，文中數(shù)據(jù)校正及整合精度較高。

圖5 燈光指數(shù)與第二、三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值擬合Fig.5 The lighting index is fitted with the GDP of the secondary and tertiary industries

以上是對數(shù)據(jù)處理過程的分析描述。以下對比分析中NTL 水平代表當(dāng)?shù)睾暧^經(jīng)濟(jì)水平、城市規(guī)模水平描述當(dāng)?shù)亟ㄖ秶?，增長率水平輔助NTL 水平與城市規(guī)模水平進(jìn)行對比分析。NTL 數(shù)值與增長率結(jié)合直觀表述汶川地震前后重災(zāi)縣宏觀經(jīng)濟(jì)水平變化，以評判恢復(fù)程度。而城市規(guī)模與增長率可從經(jīng)濟(jì)高發(fā)展區(qū)域?qū)?zāi)區(qū)恢復(fù)進(jìn)行評價。

4.2 對比分析

NPP-VIIRS 去除噪聲后與改善后的DMSP-OLS 數(shù)據(jù)集整合，形成1992 年至2019 年的長時間序列，后選用1998 至2018 年間NTL 數(shù)據(jù)集，以增長率為輔統(tǒng)計(jì)分析，總體趨勢見下圖6。

圖6 研究區(qū)NTL總值趨勢圖Fig.6 Total value trend chart of NTL in study area

研究區(qū)內(nèi)大量建筑設(shè)施等能提供有效光源的輻射源因地震遭到毀壞，從圖6 中可得出，2008 年研究區(qū)夜間燈光輻射量較2007 年下降較大，2009 年小幅度減少。2009 至2011 年為汶川災(zāi)區(qū)規(guī)劃重建期，3 年后災(zāi)區(qū)整體NTL 水平趨近震前，與恢復(fù)重建過程中災(zāi)區(qū)外部援助幫扶使得災(zāi)區(qū)內(nèi)社會經(jīng)濟(jì)活動一定程度上出現(xiàn)短期的回升，GDP 水平表現(xiàn)為汶川重災(zāi)市縣2011 年（1 349.9 億元）高于2007 年（911.9 億元），具體如圖7所示。

圖7 重災(zāi)縣GDP總和趨勢圖Fig.7 GDP trend chart of disaster-stricken counties

至2012 年3 年規(guī)劃重建期結(jié)束，災(zāi)區(qū)開始自我恢復(fù)重建，與一直上升的GDP 變化趨勢相反的是NTL 總值趨勢下滑，直至2015年開始回升，2017年才恢復(fù)到震前水平，大致符合恢復(fù)重建目標(biāo)，本文的宏觀經(jīng)濟(jì)角度結(jié)論與WU等人使用ARIO模型從微觀經(jīng)濟(jì)角度預(yù)測的汶川地震重建期為8年相吻合［25］。

圖8 重災(zāi)市縣NTL總值與增長率Fig.8 Total value and growth rate of NTL in severely affected cities and counties

從15 個重災(zāi)市縣NTL 與增長率趨勢圖中，2008 年汶川地震后各市縣的NTL 水平與NTL 增長率同步下降，至2010 年時各市縣的NTL 增長率開始處于較為平穩(wěn)狀態(tài)，總體水平低于震前。災(zāi)區(qū)外部援助幫扶措施所帶來的經(jīng)濟(jì)提升促使各市縣NTL 水平有一定回升。3年重建結(jié)束后，各重災(zāi)市縣NTL 水平均在2011年左右后急劇下降，下降周期短則3年，長則6年。

震前10 年內(nèi)，大部分重災(zāi)市縣NTL 水平均以較為穩(wěn)定的增長速率上升。震后第10 年：2018 年市縣NTL 水平恢復(fù)到震前：都江堰（a）、彭州市（b）、綿竹市（c）、什邡市（d）、安縣（f）、平武縣（h）、江油市（i）、青川縣（j）、汶川縣（k）、理縣（l）、茂縣（m）與武都縣（n），其中彭州市（b）、安縣（f）、青川縣（j）、汶川縣（k）、茂縣（m）與武都縣（n）NTL水平遠(yuǎn)超震前。而廣漢市（e）、北川縣（g）與文縣（o）NTL 水平未恢復(fù)到震前?？傮w上重災(zāi)市縣NTL水平均恢復(fù)到震前比例達(dá)80%。

城市規(guī)模指數(shù)變化趨勢圖中（圖9），地震使整體災(zāi)區(qū)城市規(guī)模下降，2009年至2011年，災(zāi)區(qū)外部大力支持汶川災(zāi)區(qū)重建，城市規(guī)模水平逐漸回升，同樣當(dāng)災(zāi)區(qū)外部提供的恢復(fù)建設(shè)協(xié)助結(jié)束后，各市縣開始自我發(fā)展與重建時，汶川災(zāi)區(qū)城市規(guī)模水平與NTL 水平均在2012年有一定的下降，而城市規(guī)模水平從2013年后開始回升。

各市縣的城市規(guī)模指數(shù)與NTL 總值變化趨勢對比圖中，城市規(guī)模指數(shù)呈現(xiàn)出較NTL 更穩(wěn)定的變化趨勢。在汶川地震的破壞下，各市縣NTL總值的變化幅度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了常規(guī)浮動，表現(xiàn)出快速下降趨勢，而城市規(guī)模指數(shù)變動較小。

震前10 年內(nèi)，大部分重災(zāi)市縣城市規(guī)模水平以一定增長速率上升，震后第10 年，即到2018 年所有市縣城市規(guī)模水平均恢復(fù)到震前。震前10 年，部分城市規(guī)模未變化的低經(jīng)濟(jì)水平市縣：北川縣（g）、青川縣（j）、理縣（l）與文縣（o）等地震后得到一定發(fā)展，城市規(guī)模水平高速提升。與NTL 水平變化波動較大相反的是各市縣城市規(guī)模水平受地震影響波動較小，兩變量水平之差對應(yīng)的是一些發(fā)展較為落后的區(qū)域，即為未達(dá)到城市規(guī)模水平的區(qū)域，此次地震對該類區(qū)域的破壞性或者影響較大。

5 結(jié)論

本文使用的夜間燈光數(shù)據(jù)與第二、三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值具有較高的相關(guān)性，利用冪數(shù)將長時間序列的DMSP-OLS 數(shù)據(jù)與具有更高靈敏度、更為精確空間分布信息特點(diǎn)的NPP-VIIRS 數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，極大地擴(kuò)寬了NTL 應(yīng)用與研究領(lǐng)域，發(fā)揮多源數(shù)據(jù)優(yōu)勢。同時結(jié)合NTL 總值水平、城市規(guī)模指數(shù)與增長率等多指標(biāo)完成汶川地震前后社會經(jīng)濟(jì)活動變化描述。

研究表明，汶川地震3 年規(guī)劃重建期內(nèi)，當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)水平恢復(fù)效果明顯，社會經(jīng)濟(jì)活動能力與城市規(guī)模水平都有一定回升，但均未恢復(fù)到震前水平。3 年規(guī)劃重建期結(jié)束后，重災(zāi)市縣進(jìn)入經(jīng)濟(jì)恢復(fù)適應(yīng)期，NTL 水平與城市規(guī)模水平均有一定下降。重災(zāi)區(qū)市縣因自身產(chǎn)業(yè)布局與經(jīng)濟(jì)活動能力等限制，3～6 年的適應(yīng)期內(nèi)，NTL 水平呈現(xiàn)下滑再回升的趨勢。震前各市縣均已一定速度發(fā)展，經(jīng)濟(jì)活動水平同比增長，震后第十年，80%重災(zāi)市縣NTL 水平恢復(fù)到震前，其中部分市縣NTL 水平與城市規(guī)模水平遠(yuǎn)超震前。剩余20%重災(zāi)市縣未恢復(fù)到震前水平，且有一定下降?？傮w上完成了以NTL水平及相關(guān)指標(biāo)評價災(zāi)區(qū)社會經(jīng)濟(jì)活動能力的目標(biāo)，得出汶川地震重災(zāi)區(qū)在3年規(guī)劃重建期基礎(chǔ)上恢復(fù)期平均為八年的結(jié)論。