A METHOD FOR RAPID ASSESSMENT OF DEATH TOLL FROM EARTHQUAKE-INDUCED LANDSLIDE BASED ON GIS AND THE LOGISTIC MODEL

doi:10.3969/j.issn.0253-4967.2021.05.013

Abstract

Abstract:

The scientific assessment is one of the cornerstones for improving the earthquake disaster loss assessment system and the accuracy of the assessment of casualties caused by seismogeological hazards. However, this question has long been plaguing scientists engaged in the earthquake disaster risk assessment. So far there is no better solution yet. To solve this problem, the authors develop a new method for rapid assessment of the death toll caused by the earthquake-induced landslide based on GIS techniques and the logistic regression model. The method mainly consists of three procedures: 1)On GIS platform, the study area is divided into 1km×1km grid cells, and the number of the people in each cell is assigned to the cell as its population attribute; 2)based on the cell’s earthquake risk attribute, the landslide death rate in each cell is calculated by using the logistic regression model, and 3)by adding the death number in each cell, the total death toll in the study area are got.
To test our new model, we select four earthquake events for case study: the 2014 Ludian, Yunnan M_S6.5 earthquake; the 2008 Wenchuan, Sichuan M_S8.0 earthquake, and the 2012 Yiliang, Yunnan M_S5.6 & 5.7 double earthquakes. Here, the Ludian earthquake case is for testing the effectiveness of our new model. The other two cases serve for testing the practicability of our model for the future earthquake disasters in other places in China.
Our logistic model of the landslide death-rate in the kilometer grid shows that the absolute values of the coefficients of the 2 impact factors are relatively large. These 2 factors, which indicate respectively the highest landslide-hazard grade and the lowest one, are playing critical roles in deciding the death toll from earthquake-induced landslide.
In each kilometer grid, when the impact factors of the landslide-hazard grade are 5, 4, and 3, their corresponding coefficients are respectively 0.040 77, 0.031 30, and 0.013 65. If the number of the sub-grids corresponding to these 3 impact factors rise, the death rate will accordingly rise. The more the sub-grids with high impact factors, the higher the death-rate will be. When the impact factors of the landslide-hazard grade are 2 and 1, their corresponding coefficients are respectively -0.016 66 and -0.09652. If the number of the sub-grids corresponding to these 2 impact factors rise, the death rate will accordingly fall. The more the sub-grids with low impact factors, the lower the death-rate will be.
For the Ludian earthquake, we estimate 233 deaths according to our model, with an error rate of 6.80%compared with 250 dead and missing people in reality, and Kappa coefficient is 0.912, indicating the feasibility of our model. In the 2008 Wenchuan earthquake event, a total of about 20 000 people died and went missing due to earthquake-induced landslides, while our evaluation is 18732, with an error rate about 6.5%. For the Yiliang double earthquake event, we get 48 deaths by our model, 11 less than the actual number. The error rate is 18.64%, and Kappa coefficient is 0.899. The results suggest that on the premise of the allowable error, our method is practical and can be applied to assessing the landslide death toll for other earthquake events in future.

Key words: earthquake-induced landslides, death toll, evaluation model, one-square-kilometer grid

摘要：

科学评估地震地质灾害可能造成的人员伤亡数量, 是提高地震人员伤亡评估准确性和完善地震灾害损失评估体系的重要因素之一, 然而, 这一问题却至今没有完善的解决方案。文中提出了一种基于GIS和logistic模型的地震滑坡致死人数快速评估方法, 尝试在此方面开展研究。该方法包括3个步骤: 1)在GIS中将评估区划分为1km×1km的网格单元, 把网格范围内的人口数量赋值给网格单元作为其人口属性信息; 2)基于回归的logistic模型, 根据网格单元的地震滑坡危险性属性计算各网格单元的地震滑坡致死率; 3)计算各公里网格单元的地震滑坡致死人数, 然后进行整个研究区的地震滑坡致死总人数评估。利用本方法, 以2014年“8·3”鲁甸M_S6.5地震, 2012年“9·7”彝良M_S5.6、 M_S5.7地震和2008年“5·12”汶川M_S8.0地震的3个地震灾区为研究区, 进行了地震滑坡致死人数测试。其中, 基于鲁甸震例构建地震滑坡致死人数快速评估方法并评价其有效性, 利用彝良和汶川震例测试该方法在更广范围内开展地震滑坡致死人数快速评估时的外延性和适用性。基于文中提出的模型评估得到鲁甸地震灾区因地震滑坡导致的死亡人数为233人, 与实际因地震滑坡导致的死亡和失踪共250人相比少17人, 死亡总数评估误差率为6.80%; 公里网格单元死亡人数评估结果的Kappa检验值为0.912, 表明用所建模型计算的死亡人数与实际死亡情况的一致性较好, 模型具有很好的统计学意义。而外延适用性分析结果显示: 汶川地震时滑坡导致的死亡和失踪合计约20 000人, 模型评估的结果为18 732人, 死亡总数评估的误差率约为6.5%; 模型评估的彝良地震灾区地震滑坡致死人数为48人, 比实际死亡人数少11人, 死亡总人数评估误差率为18.64%, 公里网格单元死亡人数评估结果的Kappa检验值为0.889。实例研究结果表明: 在允许存在一定误差的前提下, 文中所提出的地震滑坡致死人数快速评估方法可推广应用到其他区域地震滑坡灾害导致的人员死亡数量的估计中, 该方法具有一定的外延适用性。

关键词: 地震滑坡, 致死人数, 评估模型, 公里网格

CLC Number:

P315.9

BAI Xian-fu, NIE Gao-zhong, YE Liao-yuan, DAI Yu-qian, YU Qing-kun. A METHOD FOR RAPID ASSESSMENT OF DEATH TOLL FROM EARTHQUAKE-INDUCED LANDSLIDE BASED ON GIS AND THE LOGISTIC MODEL[J]. SEISMOLOGY AND EGOLOGY, 2021, 43(5): 1250-1268.

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Figures/Tables 13

Table1 Death toll from the historical earthquake-induced landslides disasters in China

发震时间	地点	震级	简单描述	地震滑坡致死人数
公元前26年3月26日	四川犍为	5½	柏江和捐江两侧发生滑坡	13人
1733年8月2日	云南东川	7¾	境内碧谷、阿旺、小江等处山崩石裂	40人
1789年6月7日	云南华宁	7	矣渎村倾入湖中	不计其数
1833年9月6日	云南嵩明	8	震区多地发生大面积滑坡	至少数十人
1844年8月	云南大关北	≥5	大关永善交界处山与屋皆下	30人
1911年10月17日	云南巧家	5¾	巧家蒙古山崖崩垮, 会泽白雾街山石滚落	10人
1917年7月31日	云南大关北	6¾	震时云南靖国军人入川, 至利物浦, 逢地震, 山忽崩塌, 全行淹没。	1 850人
1920年12月16日	宁夏海原	8½	滑坡覆埋大量房屋、窑洞	具体不详
1932年6月7日	云南个旧	5	老厂峰子洞一带地质坍塌	9人
1933年8月25日	四川叠溪	7½	引起大量滑坡, 叠溪镇被两座崩塌的山体掩埋	500余人
1941年5月13日	云南泸水	未考定	卯照镇夷地罗山岩崩	3人
1941年5月16日	云南耿马	7.0	巨石滚落	2人
1948年10月10日	云南大关	5¾	贵州威宁猴子岩十数丈岩石崩垮	3人
1952年8月15日	西藏墨脱	8.5	山川移易, 地形改变, 多处山峰崩塌堵塞雅鲁藏布江, 山体滑坡将5处村落和寺庙推入江中	500人
1973年4月22日	云南彝良	5.1	彝良东南岩口、野古、小河一带震时山石岩泵滚	2人
1973年8月2日	云南彝良	5.4	出现大量滚石、滑坡	12人
1974年5月11日	云南大关	7.1	永善二坪子、手扒岩、苏田坝等处发生严重山体滑坡, 手扒岩村全村被埋, 居民无一幸免	73人
1976年11月7日	云南盐源	6.7	宁蒗磨房沟上游岩石崩塌	2人
1996年9月25日	云南丽江	5.7	地震滑坡造成1人失踪	1人
2006年7月22日和8月25日	云南盐津	5.1	连续发生2次5.1级地震, 前次地震共死亡22人, 其中18人被地震滑坡引起的石块滚落砸死, 后一次地震造成2人死亡, 均系地震滑坡所致	20人
2008年5月12日	四川汶川	8.0	地震诱发的大规模滑坡导致大约2万人死亡和失踪	约20 000人
2010年4月14日	青海玉树	7.1	总死亡人数超过 $3$ 000人, 其中震后出现大量滑坡, 直接冲击居民点	270人
2012年9月7日	云南彝良	5.7	总死亡人数81人, 其中大部分是因滚石滑坡致死	59人
2013年4月20日	四川芦山	7.0	震后, 山区出现部分滑坡, 冲击了村庄	24人
2014年8月3日	四川鲁甸	6.5	出现大量滑坡, 部分山坡上建立的村庄随滑坡滑落, 导致大量人员伤亡	250人
2017年8月8日	四川九寨沟	7.0	因建筑物破坏导致的人员死亡不多, 大多数是因次生地质灾害而死	约20人
2020年5月18日	云南巧家	5.0	地震引发局部山体崩塌, 有2人被落石砸中, 最终死亡	2人

Table1 Death toll from the historical earthquake-induced landslides disasters in China

发震时间	地点	震级	简单描述	地震滑坡致死人数
公元前26年3月26日	四川犍为	5½	柏江和捐江两侧发生滑坡	13人
1733年8月2日	云南东川	7¾	境内碧谷、阿旺、小江等处山崩石裂	40人
1789年6月7日	云南华宁	7	矣渎村倾入湖中	不计其数
1833年9月6日	云南嵩明	8	震区多地发生大面积滑坡	至少数十人
1844年8月	云南大关北	≥5	大关永善交界处山与屋皆下	30人
1911年10月17日	云南巧家	5¾	巧家蒙古山崖崩垮, 会泽白雾街山石滚落	10人
1917年7月31日	云南大关北	6¾	震时云南靖国军人入川, 至利物浦, 逢地震, 山忽崩塌, 全行淹没。	1 850人
1920年12月16日	宁夏海原	8½	滑坡覆埋大量房屋、窑洞	具体不详
1932年6月7日	云南个旧	5	老厂峰子洞一带地质坍塌	9人
1933年8月25日	四川叠溪	7½	引起大量滑坡, 叠溪镇被两座崩塌的山体掩埋	500余人
1941年5月13日	云南泸水	未考定	卯照镇夷地罗山岩崩	3人
1941年5月16日	云南耿马	7.0	巨石滚落	2人
1948年10月10日	云南大关	5¾	贵州威宁猴子岩十数丈岩石崩垮	3人
1952年8月15日	西藏墨脱	8.5	山川移易, 地形改变, 多处山峰崩塌堵塞雅鲁藏布江, 山体滑坡将5处村落和寺庙推入江中	500人
1973年4月22日	云南彝良	5.1	彝良东南岩口、野古、小河一带震时山石岩泵滚	2人
1973年8月2日	云南彝良	5.4	出现大量滚石、滑坡	12人
1974年5月11日	云南大关	7.1	永善二坪子、手扒岩、苏田坝等处发生严重山体滑坡, 手扒岩村全村被埋, 居民无一幸免	73人
1976年11月7日	云南盐源	6.7	宁蒗磨房沟上游岩石崩塌	2人
1996年9月25日	云南丽江	5.7	地震滑坡造成1人失踪	1人
2006年7月22日和8月25日	云南盐津	5.1	连续发生2次5.1级地震, 前次地震共死亡22人, 其中18人被地震滑坡引起的石块滚落砸死, 后一次地震造成2人死亡, 均系地震滑坡所致	20人
2008年5月12日	四川汶川	8.0	地震诱发的大规模滑坡导致大约2万人死亡和失踪	约20 000人
2010年4月14日	青海玉树	7.1	总死亡人数超过 $3$ 000人, 其中震后出现大量滑坡, 直接冲击居民点	270人
2012年9月7日	云南彝良	5.7	总死亡人数81人, 其中大部分是因滚石滑坡致死	59人
2013年4月20日	四川芦山	7.0	震后, 山区出现部分滑坡, 冲击了村庄	24人
2014年8月3日	四川鲁甸	6.5	出现大量滑坡, 部分山坡上建立的村庄随滑坡滑落, 导致大量人员伤亡	250人
2017年8月8日	四川九寨沟	7.0	因建筑物破坏导致的人员死亡不多, 大多数是因次生地质灾害而死	约20人
2020年5月18日	云南巧家	5.0	地震引发局部山体崩塌, 有2人被落石砸中, 最终死亡	2人

Fig. 1 A sketchmap showing the demographic information in the whole region and the sub-regions.

Fig. 2 Basic ideas of the evaluation of the death toll from earthquake-induced landslides.

Fig. 3 Procedure of the rapid assessment of death toll from earthquake-induced landslides.

Fig. 4 Landslide susceptibility distribution assuming different seismic intensities, panels Ⅵ~Ⅺ show the landslide susceptibility according to intensity Ⅵ~Ⅺ(90m grid), respectively.

Fig. 5 A flow chart showing the susceptibility dataset of the earthquake-induced landslide.

Table2 A sample table of kilometer-grids’ properties

FID	P	X₁	X₂	X₃	X₄	X₅
0	P₁	X_1,1	X_1,2	X_1,3	X_1,4	X_1,5
1	P₂	X_2,1	X_2,2	X_2,3	X_2,4	X_2,5
……	……	……	……	……	……	……
N-1	P_N	X_N_,1	X_N_,2	X_N_,3	X_N_,4	X_N_,5

Fig. 6 The case study areas.

Fig. 7 The kilometer-grid population distribution in the study areas.

Fig. 8 Inversion of the distributions of the landslide susceptibility in the study areas(assessed results).

Table3 Property of the kilometer-grids in Ludian study area

P	D	M	X₅	X₄	X₃	X₂	X₁	P	D	M	X₅	X₄	X₃	X₂	X₁
90	24	0.266 667	10	108	16	1	0	28	1	0.035 714	5	58	56	9	0
134	13	0.097 015	0	82	51	0	0	129	4	0.031 008	3	113	17	0	0
94	9	0.095 745	24	81	25	0	0	343	9	0.026 239	0	71	61	0	0
14	1	0.071 429	0	72	51	0	0	98	2	0.020 408	0	90	38	1	0
65	4	0.061 538	0	32	107	0	0	50	1	0.020 000	8	116	6	1	0
163	8	0.049 080	0	85	50	0	0	62	1	0.016 129	0	16	96	12	0
45	2	0.044 444	0	5	116	13	0	198	3	0.015 152	0	1	62	63	2
25	1	0.040 000	0	37	88	0	0	192	2	0.010 417	0	83	56	1	0
26	1	0.038 462	0	10	125	1	0	492	5	0.010 163	9	107	17	1	0
587	5	0.008 518	0	55	71	8	0	199	2	0.010 050	0	4	123	3	0
122	1	0.008 197	0	0	88	45	0	199	2	0.010 050	0	1	111	27	0
492	3	0.006 098	7	82	39	4	0	110	1	0.009 091	0	13	105	11	1
165	1	0.006 061	0	0	22	95	22	224	1	0.004 464	0	8	117	1	0
360	2	0.005 556	0	21	73	42	0	241	1	0.004 149	0	12	58	58	3
182	1	0.005 495	0	2	111	20	0	492	2	0.004 065	0	23	101	10	0
186	1	0.005 376	0	24	104	7	0	246	1	0.004 065	0	3	106	28	0
574	3	0.005 226	0	0	63	69	0	504	2	0.003 968	0	0	52	71	0
582	3	0.005 155	3	102	22	0	0	523	2	0.003 824	0	43	80	2	1
295	1	0.003 390	0	25	97	11	0	544	1	0.001 838	0	0	4	104	19
297	1	0.003 367	0	45	80	8	0	586	1	0.001 706	0	74	62	1	0
606	2	0.003 300	0	66	64	1	0	621	1	0.001 610	0	15	107	9	0
371	1	0.002 695	0	77	47	6	0	738	1	0.001 355	0	24	58	49	1

Table4 Contingency table about X and M

X		M		合计
		0	>0
X₅	0	10 323	37	10 360
	>0	24	11	35
	合计	10 347	48	10 395
$X 4$	0	10 107	8	10 115
	>0	240	40	280
	合计	10 347	48	10 395
$X 3$	0	8 893	1	8 894
	>0	1 454	47	1 501
	合计	10 347	48	10 395
$X 2$	0	1 103	11	1 114
	>0	9 244	37	9 281
	合计	10 347	48	10 395
$X 1$	0	1 100	41	1 141
	>0	9 247	7	9 254
	合计	10 347	48	10 395

Table4 Contingency table about X and M

X		M		合计
		0	>0
X₅	0	10 323	37	10 360
	>0	24	11	35
	合计	10 347	48	10 395
$X 4$	0	10 107	8	10 115
	>0	240	40	280
	合计	10 347	48	10 395
$X 3$	0	8 893	1	8 894
	>0	1 454	47	1 501
	合计	10 347	48	10 395
$X 2$	0	1 103	11	1 114
	>0	9 244	37	9 281
	合计	10 347	48	10 395
$X 1$	0	1 100	41	1 141
	>0	9 247	7	9 254
	合计	10 347	48	10 395

Fig. 9 Inversion of earthquake-induced landslides casualties using GIS and the logistic method.

References 26

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