International Journal of Disaster Risk Science近日发表了中国地震局工程力学研究所马健助理研究员为第一作者，北京师范大学汪明教授为通讯作者的研究文章，建立了京津冀区域的概率地震风险模型，基于随机情景的方法评估了京津冀区域的城市、省（市）和区域尺度的地震损失风险，该研究考虑了场地条件以及地震危险性模型不确定性对地震分析评估结果的影响。
结果表明：（1）京津冀地区年均期望损失为37.15亿元（仅包含住宅建设成本），占该地区GDP高达0.08%。在重现期为50年、100年、1000年对应的期望损失分别为366亿元人民币（6.3%的重置成本）、627亿元人民币（10.79%的重置成本）和2048亿元人民币（35.25%的重置成本）；（2）唐山、北京、天津和廊坊等是京津冀地区风险最高的城市，从GDP占比来看廊坊最为脆弱，廊坊年均期望损失占年均 GDP 的比例高达 1.5‰，表明在破坏性地震事件发生之后，廊坊可能没有足够的资源来应对灾害以及在灾后实现快速恢复；（3）损失超越概率曲线随着重现期的增长，不确定性不断增大，通过对比15%和85%分位数的损失超越概率曲线最大差异最大差距高达1300亿元人民币，占平均损失值的37.3%，可见仅采用均值作为风险决策和巨灾保险设计的依据，将会造成严重偏差，因此，合理有效的估计不确定性对分析结果造成影响十分必要。
研究背景、数据、方法
图1 京津冀区Ms5.0 级以上地震事件及活动断层分布
在本研究针对京津冀地区建立了概率地震风险模型，其中包括乡镇街道尺度住宅建筑暴露模型、脆弱性模型和两个地震危险性模型，其中一个是全国第五代地震动参数区划图模型，另一个是由作者建立的基于点源和面源的混合模型。本研究基于概率地震风险分析理论采用了基于随机事件的地震风险分析方法对京津冀地区进行概率地震风险分析，并在分析过程中考虑了包括场地条件的影响和地震危险性模型相关的不确定性。为了考虑地震活动性模型和地震动预测方程（GMPEs）的不确定性，我们通过逻辑树将其影响传递到风险分析结果中，并通过蒙特卡洛抽样来生成地震活动性模型和GMPE的组合进行地震危险性计算，进一步，结合局部场地条件影响生成地震强度的空间分布，最后，通过叠加暴露模型和易损性模型来计算损失超越概率曲线和损失分布图，分析过程如图2所示。
图2 基于随机事件的地震风险分析流程图
结论
本文统计了京津冀地区主要城市的住宅重置成本（建设成本），GDP以及年均期望损失AAL和年均期望损失比AALR(年均期望损失/重置成本)。就AAL而言，损失最高的分别是北京、天津和唐山，同时这三个城市也是京津冀地区经济最发达的三个城市。然而当我们采用AALR进行排序时，损失比最大的城市分别为唐山（1.2‰）、北京（0.9‰）、天津（0.8‰）和廊坊（0.8‰），可见这四个城市为京津冀地区相对于住宅暴露而言风险最高的城市，从区域总体来看京津冀地区AAL为37.15亿元，占该地区GDP高达6.3 ‰，可见该地区的地震风险之高。
京津冀地区AALR的空间分布如图 3 所示，用以表示各个地区相对的住宅重置成本的地震风险等级。从整个分布格局来看，能够发现明显的成带状分布，与区域内唐山断裂、夏垫断裂和新河断裂等主要活动断裂相关。从中可以看出唐山、北京、天津、廊坊、邢台等地的风险相对较高。
图3 京津冀区域年均期望损失比空间分布图
京津冀区域的损失超越概率曲线如图 4所示。50年、100年和1000年的重现期的期望损失分别为366亿元人民币（6.3%的重置成本）、627亿元人民币（10.79%的重置成本）和2048亿元人民币（35.25%的重置成本）。这仅仅是住宅建筑的建设成本并不包括室内设备和装修，可见如果一次罕遇地震发生后将会对地区的经济系统造成严重打击。同时，图中也分别给出了15%和85%分位数的损失超越概率曲线，从中可以发现随着重现期的增长两条曲线的差异越来越大，最大差距达到了1300亿元人民币，占平均损失值的37.3%。可见采用均值作为风险决策和保险方案设计的依据必然造成显著影响，因此，合理估计不确定性的影响十分必要。
图4 京津冀地区损失超越概率曲线均值85%和15%分位数
文章链接：
https://link.springer.com/article/10.1007/s13753-024-00568-4
