基础设施地震易损性的评估研究综述

　　【摘要】为了加强基础设施系统地震易损性的研究，最大限度减少地震灾害带来的损失，本文通过对基础设施地震易损性研究文献的回顾，分析总结了基础设施地震易损性的相关概念、研究框架与定量评估方法，研究了基础设施地震易损性主要评估方法的适用范围和优缺点。研究结果表明，现有研究集中于对基础设施系统中部分子系统的评估，且地域性强，许多模型和方法无法扩展到其他地区。大部分对基础设施地震易损性的研究还停留在定性层面，易受主观因素影响，需要加强量化和规范化分析。

　　【关键词】地震;基础设施系统;易损性;相互依赖性

　　0引言

　　基础设施是社会的生命线，也是社会最重要、最基础的要素。地震对人造成的伤害和经济损失多是由于建筑物、管线等基础设施损坏导致的。地震易损性分析是评定基础设施的安全性，提高抗震能力的有效途径。国内外均有开展基础设施地震易损性方面的研究。从现有研究内容来看，定量方面的评估研究较少，很多研究没有完整的指出所有不确定性的来源;使用大量数据和先进的数学方法能够增强定量评估结果的科学性和完整性，但部分研究所需数据量和结果置信度之间的平衡点不清晰，因此对受损区的建模也不明确。本研究以基础设施系统为研究对象，对国内外基础设施地震易损性的评估方法进行了梳理和总结。

　　1基础设施的地震易损性

　　1.1基础设施地震易损性的内涵

　　针对基础设施地震风险的评估主要包括两个方面:危险性分析和易损性分析。危险性分析的最终目的就是分析研究区潜在的地震危险性，即依据其所处地区的地质条件、地形地貌及条件判定地震灾害的危险性[1]。基础设施地震易损性研究则主要包括[2]:(1)地震风险区的确定，即研究发生一定等级地震时造成的受灾范围。(2)地震风险区特性评价，对地震风险区内的主要基础设施，如建筑物、管线系统、内部财产等进行分析和评价。(3)抗灾性能分析，对地震风险区内的大量基础设施进行抗灾性能的综合分析。

　　1.2基础设施地震风险和一般风险的区别

　　基础设施系统具有以下特征:开放性、涌现性、系统规模大、结构复杂、模块/层次性、关联特性、非线性[3]。因此基础设施系统的风险既有与一般承灾体的灾害风险相同的特征，又有下列几个特点:(1)面临的风险因素多，由于基础设施设备数量庞大，涉及的人、事、物均较复杂，项目建成后服役年限较长，因此不确定因素较多。(2)风险因素之间互相影响，因为重大基础设施项目，本身系统就比较复杂，各个系统之间有很多联系，因此风险因素之间也存在复杂的关系，系统之间相互影响会同时造成次生灾害多发等问题。(3)风险后果危害大。重大基础设施项目对经济发展有着重要的影响，若是无法控制其风险，既会影响项目的建设，又会危害社会的稳定。(4)风险演化过程的不确定性高，基础设施系统的风险既会受到内外部环境的影响，又会被多元主体左右，不确定性较高。

　　2基础设施地震易损性影响因素分析

　　2.1基础设施地震易损性的构成

　　基础设施地震易损性是指基础设施系统易于受到地震灾害破坏或损害的程度，是衡量地震灾害对基础设施影响程度的指标。城市中各承灾体与城市组成要素是相对应的，地震时基础设施系统的各组成要素便会成为承灾体。在对基础设施地震易损性进行全面评价的过程中，必然会涉及到基础设施系统的众多组成要素，1997年美国总统关键基础设施委员会(PCCIP)划分的8类基础设施系统包括:政府、通信、运输、电力、金融、热力、供水、应急服务[4]，这也决定了相关易损性评价指标体系必然会十分庞大且难分析。现有研究主要从以下两方面展开:基础建筑地震易损性和管线系统地震易损性。

　　基础建筑是基础设施系统重要的组成要素之一，是人类生产和生活的物质载体。由地震导致的建筑倒塌或损坏是造成人员伤亡和经济损失的重要原因之一，建筑中的薄弱点，将直接关系到抗震防灾工作能否落到实处。由此可知，建筑地震易损性的研究和评价是相关课题研究中必不可少的一部分。管线系统是现代城市维持高效运行的重要基础，是人类在城市中正常活动的必要条件。但当地震发生时，生命线系统不仅是城市的物资保障和能源供应系统，而且还是应急避难疏散、消防救援和灾后安置的重要支撑。因此，对基础设施系统的地震易损性进行研究和评价具有重要的意义。

　　2.2基础设施地震易损性的主要影响因素

　　不同的研究者分别从各自的学科角度出发，构建了不同的易损性概念模型和理论框架。但研究的目的均是要分析表述与地震易损性有关的多层次因素。易损性通常定义为:“在一定灾害强度下承灾体损失的程度”[5]。

　　2.3基础设施地震易损性的主要分析方法

　　过去提出的易损性评估可分为两个主要类别:经验法、分析法[9]。每种易损性评估方法都会对离散损伤等级的损伤进行建模。主要方法可分为4类:①概率矩阵方法，它以离散的形式表达由于强度i的地面运动，引发的损伤等级j的概率。概率矩阵方法对地震风险的评估很多基于过去的地震数据，使用统计到的损失数据进行未来地震的影响预测，在应用于具有相似特征的区域时有优势。但是，这种方法的应用中存在的许多不确定因素会带来很多缺陷。

　　②易损性函数，它表示的是依据给定地震强度的函数计算出的超出给定概率的损失情况，使用现场调查表来收集有关的信息，然后对基础类型、结构和非结构元素、保护状态等多个参数进行计算。③能力—需求谱法的理论基础是Push-over分析方法，通过能力曲线体现评估对象在地震中的反应。④可靠度计算方法主要是在计算出系统关键节点所在的基础上，考虑节点的实时可靠性水平，将可靠性加权得到最终评估结果。能够有效确定系统的薄弱环节，可在规划阶段提供辅助决策。

　　3基础设施地震易损性评估

　　3.1单一基础设施系统地震易损性评估

　　在基础设施易损性研究初期，信息和数据较少，多采用概率风险方法进行评估。有学者使用统计回归模型进行量化研究;工程领域的学者通过分析物理连接计算系统的可靠性[11-13]，例如，管线系统的易损性评估中首先要将管网等效为含有节点和边的网络模型，其中涉及两个主要的结构特征参数:节点度和介数[14]，节点度指与该节点连接的边数，介数反应边或点的影响力和作用力，常利用管线的等效图模型来确保系统拓扑模型的有效性[15]。

　　有研究曾在此方法的基础上给出判别系统脆弱节点的方法，并据此分析管网在连锁故障反应下的易损性[16]。此类方法的分析主要针对管线系统中的节点(主要设备)进行易损性分析，无法对边(线路)的受损情况进行分析，但实际地震中，传输线路和设备都有可能会受损失效[17]。欧盟资助的SYNER-G项目中多数与基础设施组件相关的数据是使用离散损坏状态进行处理，这种离散的受损数据会对模型的结果产生影响。SYNER-G项目的多数研究都集中于一个系统中的各个组件而不是系统整体，这意味着对于拥有不同组件的基础设施子系统而言，可能会有多个易损性曲线，在实际应用中需要根据地区特点进行调整[18]。

　　3.2基于相互依赖性的基础设施地震易损性评估方法

　　重要的城市地区基础设施系统之间可能存在相互依赖关系，例如能源和运输等关键基础设施的破坏会带来其他公用事业以及破坏其功能的连锁效应。这意味着损害了一个系统可能会导致其他关联基础设施子系统中断。因此，不仅需要考虑单个系统的地震易损性，还要考虑基础设施系统的性能(例如供应网络)以及系统之间的相互依赖性(例如电力故障造成供水中断)。依赖性描述了一个基础结构网络依赖的单向关系在另一个网络的表现。例如交通系统的运行需要电力系统支撑[19]。相互依赖性实际上描述的是基础设施关系中的双向性[20]。基础设施之间的相互依赖性大致分为4个类别:物理、网络、地理和逻辑[21]。

　　物理指的是两个网络之间的实际物理链接;网络是指通过信息连接的网络链接;地理是指逻辑操作中会产生相互影响的链接;逻辑指的是所有其他关系，例如设施受到冲击对投资产生的影响。在分析中，逻辑关系可能尤为重要，由于人的因素，研究分析不仅仅是定性地考虑相互依赖性，基础设施之间的交叉系数也是易损性分析时的重要参数。现有的用于评估基础设施相互依赖性的框架中，多数框架的主要工作在于确定整体的输入和计算流程。这些模型并非特定于地震，而是用于评估由于一些小的干扰而引起的波动。目前，基础设施系统之间的关联关系研究主要集中在以下3个方面[3]:(1)系统的定性分析，对关键基础设施及其关联关系相关概念进行定义和分类，确定主要影响因素[22]。

　　(2)基于经验和知识的方法，对实际案例中统计到的事件和数据进行分析，找到故障的原因和表现形式[23]，但不容易得出故障产生的机理。(3)构建模型并进行模拟，利用系数矩阵确定各子系统之间的相关性[24]，然后运用数学分析方法从定量的角度研究关联关系，是比较常用的研究方法[25]。确定关联关系后，进一步研究干扰事件在不同系统间的传递方式。此类研究主要从拓扑的角度研究相互依存的基础设施系统的地震脆弱性，首先评估每个独立网络的地震响应，然后借助模型分析由于它们的相互依赖性而对易损性产生的影响[26]。常用的模型包括概率可靠性模型，利用互连的耦合强度以及各部分的地震响应来表征网络的相互依赖性[27]。

　　根据各种性能指标(连通性损失，人口等)计算独立网络和从属网络的网络脆弱性曲线。当发现子系统A比子系统B更具地震脆弱性。则相互依赖性引入了子系统A的额外脆弱性[28]，此类分析同时可以确定出整个基础设施系统中易损性最高的部分。有学者运用贝叶斯随机方法对城市灾害易损性进行分析:首先计算出易损性的单个指标，再由最大似然分类原则确定单个易损性的指标评价级别，所有指标都计算完成后，采用最大加权概率原则得出综合评价级别[29]。

　　物理基础设施系统通常由互连和相互依存的子系统组成，系统所有者和政策研究人员需要具体的工具来评估潜在的风险，以便制定有效的风险管理策略。因此需要设计准确高效的前兆监测系统和决策支持系统，用以确定并优先考虑系统故障演变风险的指标;评估分析中的不确定性，为合理的决策提供支持。这种综合前兆分析框架由3个过程组成:识别，优先排序和评估[30]。前兆分析框架工作是风险分析的重要组成部分，它研究了各种桥梁检查和维护方案的影响。它使政策研究人员和分析人员能够找出桥梁基础设施的风险所在，以制定更多风险应对政策，并制定指导方针，有效分配有限的风险管理资源，并减轻因桥梁故障导致的严重后果[31]。

　　3.3基于价值核算的基础设施地震易损性评估方法

　　这一类研究主要通过核算基础设施的灾前价值，进行易损性评价[32]。在灾害过程分析中常用高分辨率遥感影像作为数据源，统计完研究区内承灾体类型和数量后，使用多重标准评价方法对灾害易损性进行评价[33]。采用历史数据分析和建立指标体系的方法，无法模拟出灾害场景下基础设施系统各要素之间的相互影响和风险演化过程[34]。由于无法模拟灾害的不确定性和复杂性，因此评估结果也会发生偏差[22]。

　　由于GIS技术独特的可视化功能和地理空间信息处理能力，以GIS为平台的地震灾害研究已成为本领域研究的主要发展方向。地质灾害信息录入后，结合GIS技术可以从空间和时间尺度上分析地质灾害的发生与环境之间的统计关系、评估各种地质灾害发生的概率和可能的灾害后果，能实现对地震后的灾区受灾情况的快速评估[35]。美国地质调查局使用GIS技术，编制了美国城市灾害的数字地图。并在此基础上建立决策支持系统，便于将来城市发展在进行基础设施建设地点的选择时规避高风险地区[36]。国内学者在分析长春市建筑抗震能力时，就曾借助GIS技术评估不同区域的地震灾害损失[37]。也有研究从地震承灾体特征入手，实现了灾害发生时框架结构受损变形的三维动态展示[25]。

　　3.4基于可靠度计算方法的基础设施地震易损性计算

　　基础设施系统的各风险变量之间的相互影响，导致评估中不能准确得到变量间的分布关系与参数。学者提出用随机模拟的方法获取随机变化信息。通过大量独立的模拟确定整个系统的概率特征[38-39]。蒙特卡罗法(MCS)和验算点法(JC法)是比较常用的两种方法。MCS法对影响可靠度的基本随机变量进行随机抽样，然后把抽样值代入功能函数中来求解出结构的失效概率[40]。由美国Argonne实验室使用MCS方法设计了能够仿真灾后基础设施系统的恢复事件及恢复成本的Restore模型[41]。

　　MCS法更多用于对土木工程结构的易损性分析，KimSH等基于此方法进行了考虑空间效应地震动作用下的桥梁易损性分析，并与一致激励下的计算结果进行对比，结果显示在不考虑空间效应分析中，支撑结构的延性需求将被低估[10，42]。JC法可以通过将系统中的非正态随机变量进行当量正态化处理[43]，使之转变为正态随机变量，然后计算结构可靠度[44]，能够用计算量的少量增加换取计算精度的提高，缺点是验算点和变量平均值点会随地震的强度变化而产生偏离。

　　4结论

　　目前，我国处于城镇化快速发展阶段，社会基础设施的建设面临着巨大的压力。基础设施系统的可靠性面临着不断发生的地震灾害的考验，不断涌现的灾害损失问题引发了对基础设施安全性与可靠性的思考，从已有研究来看，相关方法需要在以下方面进行完善:由于地震的空间分布和各地区基础设施系统特点的不同，许多研究和模型可能无法扩展到其他地区;现有研究主要针对于单一的系统，将基础设施之间的相互依赖性纳入研究范围将是研究的重点;在计算时需要结合不同地域的人口、环境等特点进行计算。

　　但许多方法没有明确地模拟整个基础设施系统中各种不确定性的来源，模型的预测性不强;评价体系的适时性不强，尚未将次生灾害的评估纳入体系内。未来的理想模型应该是一个组合不同的易损性评估方法的综合模型。

　　参考文献

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　　地质方向论文投稿刊物：《地震研究》主要刊载地震学基础理论、地震预测预报、防震抗震、工程地震、地震地质，以及地球物理、地球化学、实验技术和仪器研制等方面的学术论文和研究成果。读者对象为从事地震研究的科技工作者和相关专业大专院校师生。

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