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震级比鲁甸高 为何伤亡人数反而更少

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震级比鲁甸高 为何伤亡人数反而更少
  10月8日,景谷县永平镇芒费村村民叶晓(右一)和家人在清理被地震摧毁的房屋。新华社 图

死亡人数少三大原因

震中房屋多为木架土坯房,抗震性能比较好,当地还实施了地震安居工程。

当地森林覆盖率超过70%,人口密度比较小(为每平方公里40人左右)。

震源比较浅,震中面积相对不大。

早报记者 刘兴旺

普洱市景谷地震目前造成1人遇难。与今年8月3日的鲁甸地震相比, 此次景谷地震的震级比鲁甸地震还大,震源深度也相对较浅,但死亡人数却差别巨大。

一个震级相对较高、震中最大烈度与鲁甸地震相同的景谷地震,为何造成的人员死亡数量比鲁甸地震还少?10月8日中午,云南省地震局办公室主任毛玉平告诉早报记者,10月7日晚发生的景谷6.6级地震人员伤亡较少的主要原因是当地的房屋采用木质结构、人口密度较小等。

鲁甸6.5级地震617人死

据云南省民政厅公布的数据,截至10月8日8时30分,地震造成1人死亡,324人受伤。景谷县委书记介绍,景谷全部村组已排查,人员伤亡数字不会出现太大的变化。

早报记者查询发现,而同样是6.6级地震,去年发生在甘肃省定西市岷县、漳县交界处的地震则造成近百人死亡。

2013年7月22日7时45分,在甘肃省定西市岷县、漳县交界(北纬34.5度、东经104.2度)发生6.6级地震,震源深度约20公里。此次地震,共造成甘肃省6个市州的95人死亡,1001人受伤,58万多人受灾。

发生在两个多月前的云南鲁甸6.5级地震,震级比景谷地震震级还小,却造成了数百人死亡。

8月3日16时30分,云南省昭通市鲁甸县(北纬27.1度,东经103.3度)发生6.5级地震,震源深度12千米,截至2014年8月8日15时,地震共造成617人死亡。

中国地震局和云南省地震局的有关专家分析指出,鲁甸地震之所以造成了重大伤亡,是因为这次地震震源深度为12千米,是典型的浅源地震,地表震动强烈;加之灾区人口密度达到每平方千米265人,比全省平均值高1倍。

与景谷地震相比,较小等级地震造成的死亡人数反而越多,这样的事例比比皆是。2011年3月10日12时58分在云南盈江发生5.8级地震,地震造成25人死亡,250人受伤。

2012年9月7日11时19分,云南省昭通市彝良县与贵州省毕节地区威宁彝族回族苗族自治县交界发生5.7级地震,死亡的人数80人。

专家分析伤亡较小原因

10月8日中午,云南省地震局办公室主任毛玉平解释称,发生在10月7日晚的景谷6.6级地震人员伤亡较小,主要是因为当地房屋采用木质结构、人口密度较小。

毛玉平告诉早报记者,景谷当地的少数民族居民比较多,这些居民的住房基本上都是木质结构,采用的是穿斗梁结构,抗震性能比较强;另外一个原因是,当地生态的森林覆盖率超过70%,所以地震给当地带来的影响较小;此外,当地人口密度比较小(为每平方公里40人左右),所以伤亡相对同等级地震来说比较少。

据新华社报道,景谷县住房和城乡建设局局长王天寿认为,当地群众近年来十分重视居住安全,抗震设防意识强,大部分按有关标准和要求建盖住房。当地民居大部分为传统的土木穿斗房,本身抗震性能好。据王天寿介绍,近年来当地实施了农村民房地震安居工程,也促进了农村住房抗震建设。

中国地震台网中心研究员孙士鈜在接受媒体采访时表示,这次6.6级地震需要关注的主要是两点,第一点就是震源很浅,只有5公里。第二点,这次地震离景谷县城很近,大约在20公里。在这个地区,农村房屋都属于传统的木架土坯房,框架是木头做的,抗震性能比较好,所以房子一旦倒塌,由于墙是土坯的,对人的伤害不是很严重。

孙士鈜称,这次6.6级地震由于震级比较大,震源比较浅,震中面积相对不会很大。

千里外1小时内预判损害

景谷地震后,新华社播发的一则消息中提到了“民政部国家减灾中心经验模型”。民政部国家减灾中心正是根据这一经验模型,得出估算的初步判断。

民政部国家减灾中心评估与应急部主任袁艺告诉记者,对地震造成的烈度及其影响的人口和区域面积进行估算的这套经验模型,实际上是一套国际通行的对地震灾害进行数据评估的数理模型。它的基本原理就是通过对地震震中位置、震源深度、震级、周边地质环境、人居环境等大量数据的搜集和运算,通过地震易损性矩阵的分析,综合得出地震可能造成的人员和财产损失情况。

袁艺告诉记者,在景谷地震发生后,国家减灾中心第一时间从国家地震局获得了地震的核心信息,包括震级、震中位置及震源深浅。将这一系列信息直接录入经验模型的软件系统,半个小时到一个小时之内,就能估算出地震可能对当地造成的损害。

据介绍,这一经验模型能够根据震级、震中、震源深浅,结合当地的断裂带走向,自动形成地震烈度等级和区域的判断,并根据在这一区域中所搜集的人口分布、房屋分布、房屋结构等基础数据,形成较为精确的损害分析与判断。而支撑这一分析的易损性矩阵则是建立在大量历史数据基础上的,具有相当的精确度和可信度。

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