Basic characteristics of co-seismic geological hazards induced by Jishishan Ms 6.2 earthquake and suggestions for their risk control
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摘要:
2023年12月18日甘肃省临夏州积石山县发生Ms 6.2级地震,引发了大量地质灾害,威胁人民生命与基础设施的安全。地震后,甘肃、青海两省迅速开展地质灾害隐患核查,文章基于这次地震地质灾害调查成果,对积石山地震诱发地质灾害的特征、控制因素、发展趋势进行了分析,提出防灾减灾措施建议。截至12月23日,共核查隐患点2044处,包括78处新增地质灾害隐患、88处地震加剧变形的在库隐患点和1878处无明显变形的在库隐患点。新增和变形加剧的隐患点数量以崩塌居多,占67.5%,滑坡次之,占31.9%;规模等级以小型居多,占84.9%,中型次之,占10.8%;成灾模式多为小型崩塌威胁房屋和道路。同震地质灾害密集分布于发震断层附近,发育密度随地震烈度增强而增大。国家地质安全监测台网震中50 km范围内206组加速度计数据显示,震区峰值加速度为30.4~1969.7 mg,并随与震中距离的增大呈对数衰减。此外,地表变形监测设备也记录了典型滑坡的同震位移曲线。分析认为,积石山地震地质灾害后效应与链式致灾效应将增强,建议尽快更新震区地质灾害隐患点数据库,有针对性地实施风险防控措施,深入开展综合遥感监测与同震地质灾害机理研究,完善气象预警模型及阈值,有效降低地质灾害风险。
Abstract:On December 18, 2023, an Ms 6.2earthquake occurred in Jishishan County, Linxia Prefecture, Gansu Province, causing a large number of geological disasters and threatening people's lives and the safety of infrastructure. After the earthquake, Gansu and Qinghai provincial governments quickly deployed hundreds of geology professionals to carried out the investigation and verification geological disasters in the earthquake area. Based on the results of the earthquake geohazard investigation and verification, this paper analyses the characteristics, control factors and development trend of the earthquake-induced geohazards, and puts forward suggestions on disaster prevention and risk mitigation measures. Till December 23, a total of 2044 geohazards have been checked, including 78 new geohazards, 88 existing geohazards with intensified deformation due to earthquake, and 1 878 existing geohazards without obvious different from before. Most of new and intensified deforming geohazards are collapse, accounting for 67.5%, followed by landslide, accounting for 31.9%. Most of new and intensified deforming geohazards are small in scale, accounting for 84.9%, followed by medium, accounting for 10.8%. Disaster mode of new and intensified deforming geohazards are mostly small collapse threatening houses and roads. The co-seismic geohazards are densely distributed along the seismic fault, and the spatial density increases with the enhancement of earthquake intensity. Data from 206 groups of accelerate-meters within 50 km from the epicenter of the National Geological Safety Monitoring Network showed that the peak acceleration of the earthquake area was 30.4~1969.7 mg. and decayed logarithm with the increase of the distance from the epicenter. In addition, the surface deformation monitoring equipment also recorded the co-seismic displacement curve of a typical landslide. Analysis shows, earthquake put a deteriorate effect to rock and soil, which decreased their integration and strength. There is a magnificent geohazard after-effect of earthquake; collapse, landslide and debris flow will be much often than before. So the authors suggest: (1) update earthquake geohazard database as soon as possible, (2) work out targeted prevention and control measures for the geohazards with large potential danger, (3) conduct comprehensive remote sensing monitoring and research of earthquake-induced geohazard mechanism, (4) improve the meteorological early warning model and threshold. By all this efforts the risk of geohazards after earthquake will be reduced and controlled.
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Keywords:
- geohazard /
- earthquake /
- Jishishan County of Gansu Province /
- loess /
- risk prevention and control
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0. 引言
地质灾害是指地球动力活动和环境变化异常引起的自然灾害,通常地质灾害包括:滑坡、崩塌、泥石流、地裂缝、地面塌陷、地面沉降等[1]。根据国家市场监督管理总局、中国国家标准化管理委员会2021年发布的《地质灾害危险性评估规范》,我国的地质灾害可以按照造成的伤亡和经济损失大小划分为:大型、中型和小型。多种类型的地形地貌与气候为地质灾害的发生孕育了条件。大部分地质灾害具有隐蔽性、突发性、多成因性、巨大破坏性和预测难度大等特点[2 − 3]。
云南省复杂的地质构造与地质环境条件致使滑坡、泥石流、崩塌等地质灾害多发易发[4]。整体上地质灾害的分布密度呈现出西部大于东部,北部大于南部的特点[5]。位于云南省西部边陲的施甸县,由于其具备广泛分布的西南山区独特的中高山峡谷地形地貌条件,其垂直高差悬殊,各类地质灾害频发,对该地区人民的生命和财产造成严重威胁,制约着当地社会经济的快速发展。如何不断提升地质灾害隐患识别能力是当前地质灾害防治的一项重要工作。
易发性评价是预测和防治地质灾害发生的有效方法,易发区是指满足地质灾害发生的地质构造和地形地貌等条件,易于发生地质灾害的区域,主要依据地质环境条件,参考地质灾害现状,进行易发风险等级的划定[6]。目前,地质灾害易发性分析的主要手段有:经验模型、统计分析模型和模式识别模型。经验模型主要运用的方法为模糊分析和层次分析法(AHP)[7 − 8]。这类方法基于专家经验,能够较好地反映地质灾害发生的实际机理,操作简单直观。但是由于依赖于主观判断,结果存在一定的不确定性和局限性,难以量化各因素的相对重要性。通常用于数据缺乏或难以获取的地区,可利用有经验的专家知识开展定性分析。统计分析模型主要运用的方法为频率比法[9]、确定性系数法[10]、信息量法[11 − 12]和证据权法[13 − 14]。统计分析模型基于大量实测数据,能够客观反映各因素对地质灾害发生的影响程度,结果可量化。但是该类模型需要大量可靠的历史数据作为样本,对数据质量和分布特征要求较高,难以体现复杂的发生机理。因此这类方法通常用在有充足历史灾害数据的地区,进行地质灾害的定量评估。模式识别模型主要运用到神经网络和随机森林模型等各种集成方法[15 − 20]。这类方法能够挖掘复杂的灾害发生规律,多种集成算法可以提高预测准确性。同样,这类方法的前提就是需要大量高质量训练数据,模型“黑箱”特性使结果解释性较差,对参数调优要求高。在有丰富地质灾害数据支撑的情况下,可应用此方法对地质灾害进行精细化分析。
在地质灾害易发性评价中,模型本身并无优劣之别,关键在于针对不同地区特征选择不同的模型和方法。由于施甸县地形地貌类型复杂,涉及的致灾因子较多,单一信息量模型的应用不能够表现出不同评价因子之间的权重大小,因此本文采用了随机森林模型客观赋权的方法,能够很大程度上更加客观地反映出不同评价因子对地质灾害发生的促进作用,提高滑坡易发性分区结果的准确性,便于决策者对不同易发性分区实施针对性防治措施。
1. 研究区概况
施甸县隶属云南省保山市,位于怒江东岸,南北走向的横断山脉中,东与昌宁县隔枯柯河而望,南与临沧市以勐波罗为界,西与龙陵县隔怒江相对,北与隆阳区相连,区内河流众多,植被类型丰富。该县三面江河环绕,以山地为主,总的地势为南北走向,北高南低,地质构造复杂,受到多个构造体系的影响,有多条主要断裂。研究区属中亚热带气候,以低纬度高原季风气候为主,且具有山势高峻、河谷深切等特点,垂直气候分异显著。施甸县的气候和水文特征,为该县的农业、林业、水利、旅游等产业提供了有利的条件,也带来了一些灾害风险,如干旱、洪涝、泥石流等。由于人类长期生产生活活动,大部分原生植被已遭破坏,除高远山区保存部分较好森林外,其余大部分属次生云南松林、灌丛等自然植被类型,还存在部分人工植被类型。施甸县地质构造极为复杂,其处于青藏滇缅印尼巨型“歹”字型构造体系和经向构造体系的交叉区,其中以断裂构造占居主要地位,由之构成了区内的基本构造格架,总体构造形迹特征是由一系列近南北向的高角度压性、压扭性断裂及其派生的次一级近东西向、北西向、北东向的横张断裂和紧密褶皱所组成。区内主要断裂有蚌冬断裂、姚关断裂、摆榔断裂、大海子—施甸断裂、胡家山—乌木龙断裂及金鸣—大庄断裂等,施甸县工程地质条件简图如图1所示。
施甸县主要地质灾害涉及崩塌、泥石流、滑坡、地裂缝及地面塌陷。其中以滑坡数量居多,其次为泥石流,其他类型的灾害点分布较少。2014以来,施甸县发生地质灾害灾险情共82起,造成直接经济损失405万元,间接经济损失
5117 万元。施甸县共有滑坡灾害238处,滑坡灾害在施甸县全县均有发生,怒江及支流沿岸和勐波罗河流域为滑坡最为发育和密集的地区。从数量上看,区内滑坡以小型和中型为主,小型滑坡214个、中型滑坡22个,大型滑坡2个,无巨型滑坡。区内滑坡的主要控滑面以松散层与基岩接触面为主,其次为层理面,节理裂隙面,片理或劈理、断层及老滑面。
施甸县崩塌不甚发育,且规模较小,均为中型和小型,中型1个、小型3个。但具一定的分布规律,均分布于县乡公路沿线及陡峭山坡地段,崩塌的发育程度与岩土体类型密切,主要发育于志留系、泥盆系、石炭系的灰岩、泥质灰岩、页岩岩组。
研究区内泥石流分布较少,小型泥石流10处、中型泥石流1处。主要分布于勐波罗河流域及姚关河流域,泥石流灾害主要发生在旧城乡、姚关镇和木老元乡,其中以旧城乡乡政府驻地芒梗沙河泥石流危害最为严重。由于区内地质构造复杂,新构造运动频繁,岩体破碎,滑坡、崩塌发育,加之区内分布大量易风化的软弱岩层及软硬相间的岩层,残坡积层较厚,为泥石流的形成提供了丰富的松散碎屑固体来源。区域内泥石流的发育程度与岩土体类型相关,寒武系板岩、变质砂岩岩组,奥陶系粉砂岩、页岩、粉砂岩夹页岩、泥灰岩岩组,志留系页岩、粉砂岩、泥岩岩组,泥盆系泥质灰岩、泥灰岩夹页岩岩组,石炭系泥质灰岩、玄武岩、页岩岩组及三迭系泥岩、粉砂岩、页岩夹粉砂岩岩组,是区内泥石流发育的岩组,泥石流松散固体物质主要来源于由此产生的崩积、坡积物和沟床堆积物,滑坡和崩塌是提供泥石流物源的主要方式。
2. 模型方法
2.1 信息量模型
信息量概念最早可以追溯到20世纪40年代,最初仅用于通信领域,在1985年左右晏同珍、殷坤龙逐渐将该理论应用于地质灾害的危险性评价中[21 − 23]。
信息量模型是利用统计的方法,对每个影响因子内的各个子类所对应的信息量值进行计算,从而反映出其对地质灾害发育的影响程度。这是一种客观高效的评价方法,在地灾评价中得到广泛应用。同时利用信息量值的总和可以表示某一评价单元发生地质灾害的可能性大小,从而进行易发性分区。其公式为:
(1) 式中:
——某一评价单元内总信息量; ——评价因子数量; ——各个评价因子的等级; ——各评价因子表征的信息量; ——存在地质灾害单元中分布有评价因子 的 数量; ——灾害点分布的单元总数; ——评价因子 的评价单元总数量; ——研究区的评价单元总数量。2.2 随机森林模型
随机森林是一种集成学习模型,它由多棵决策树
组成。参数集 是独立同分布的随机向量,在给定自变量 的情况下,最优预测结果由多棵决策树模型的结果整合投票得出。国内外有大量学者从理论和应用领域等方面,证实了随机森林模型在各个领域内的可靠性,该模型能兼容并清洗原数据中的噪声与离群点,也使得该模型成为目前受到普遍认可的机器学习模型之一[24 − 26]。随机森林具有一项特殊的优点:可以在依据基尼指数或信息增益等方法选择最优划分属性的同时计算各评价因子的相对权重。在决策树中最佳分割通过不纯度衡量,不纯度则由基尼指数法计算。计算评价因子(
)在分割节点时基尼指数损失( ),将整个森林模型中所有节点的损失( )求和后对每棵决策树求平均,所得即为因子( )的相对重要性。可按下式计算:(2) 式中:
——第 个评价因子相对权重; ——评价因子总数; ——分类树棵数; ——单棵树节点数; ——第 个因子在第 棵树的第 个节点的基 尼指数损失值。2.3 随机森林赋权信息量模型
传统的信息量模型存在一定缺陷:未区分不同评价因子的影响程度,影响易发性评价结果。因此将2种模型结合,引入随机森林模型计算出各因子的权重,将权重赋给各因子的信息量值。公式如下:
(3) 式中:
——综合信息量值; ——评价因子的总个数; ——评价因子 对应的权重。3. 评价指标选取
根据不同的影响因子建立地质灾害易发性评价体系,是进行科学合理的滑坡预测的先行条件。然而,地质灾害的发生与各种复杂的自然因素有关,并不可能把所有因素都考虑进去,高维特征会造成数据冗余,不利于评价的精度,也会增加模型计算成本。因此,选择少量适合的、具有代表性的因子参与模型评价非常关键。
首先,地形因素是最基本的影响因素。坡度决定了地表的稳定性,而地形起伏度反映了地表应力状态,二者直接决定了滑坡、崩塌等重力型灾害的易发性。
其次,不同的岩土体组合特征和构造活动是诱发地质灾害的内在动力机制。不同的岩性和构造环境会产生不同类型和强度的灾害,因此必须将其纳入评价指标体系。
再者,水文因素如河网密度也是重要考虑因素。丰富的河流网络会造成地表水文条件的复杂变化,从而加剧地质灾害的发生。
此外,人类活动也是不可忽视的影响因素。道路建设改变了地表形态,而植被覆盖的变化直接影响了地表的稳定性。这些人为因素都会对地质灾害的发生产生显著影响。
因此,本文选取坡度、地形起伏度、工程岩组、距断层距离、河网密度、路网密度、植被覆盖度7个因子进行易发性评价,这7个因子的选择立足于施甸县地质灾害的发生机理,兼顾了自然因素和人为因素,能较全面地反映研究区的地质灾害风险状况。各评价因子分布见图2。
坡度因子根据高程数据在ArcGIS中提取得来,见图2 (a)。地形起伏度用于表征地貌形态,利用相应区域内高程的最大值和最小值,计算差值即可得该区域内的地表起伏度值,见图2 (b)。工程岩组决定了岩石的力学强度,同时也影响着岩石的抗风化和侵蚀能力,见图2 (c)。地质构造和地质灾害的发育之间存在着密切的关系。断层发育使得当地应力集中,导致区域岩土体破碎和底层错动起伏,这将直接导致地质灾害的发生,见图2 (d)。水系对地质灾害的影响用河网密度反映,河网密度来源于高程数据,见图2 (e)。路网密度通过高程数据提取路网后计算得出,见图2(f)。植被覆盖度常用于衡量地表植被覆盖程度,采用Landsat8 OLI数据得出研究区的归一化植被指数,再根据归一化植被指数值进行波段运算得到研究区的植被覆盖度,见图2 (g)。具体数据来源见表1。
表 1 地质数据来源Table 1. Sources of geological data数据 数据来源及比例尺 数据格式 1 坡度 ASTER GDEM v3 30 m分辨率数字高程数据 GeoTIFF 2 地形起伏度 ASTER GDEM v3 30 m分辨率数字高程数据 GeoTIFF 3 工程岩组 云南省重点区域地质灾害精细化调查与风险评价(2022) MapGIS 4 断层 云南省重点区域地质灾害精细化调查与风险评价(2022) MapGIS 5 河网密度 ASTER GDEM v3 30 m分辨率数字高程数据 GeoTIFF 6 路网密度 ASTER GDEM v3 30 m分辨率数字高程数据 GeoTIFF 7 植被覆盖度 Landsat 8 OLI_TIRS遥感影像 Tif 8 地质灾害 云南省重点区域地质灾害精细化调查与风险评价(2022) MapGIS 4. 地质灾害易发性评价及精度检验
4.1 随机森林权重和加权信息量值计算
根据发生施甸县的地质灾害发育情况,选择施甸县253个地质灾害点作为正例样本。同时使用同等数量的1km外的随机点作为负例样本。在随机森林中使用80%的数据为训练集,剩下20%为测试集,并由此计算出各个评价因子的权重,权重分布图如图3所示。
在将经过随机森林模型计算后的权重与信息量值进行线性叠加后,分别对各评价因子的各个分级进行信息量值和加权信息量值统计,得到的信息量值分别如表2所示。
表 2 评价因子分级区间信息量值和加权信息量值Table 2. Information value and weighted information value for classification intervals of evaluation factors评价因子 分级区间 信息量值 权重 加权信息量 坡度/(°) [0,9) 0.1667 0.1028 0.0171 [9,17) 0.2674 0.0275 [17,24) − 1.5160 − 0.1558 [24,31) − 1.9337 − 0.1988 [31,40) − − [40,78] − − 地形起伏度/m [0,6) − 0.1311 0.1152 − 0.0151 [6,12) 0.6128 0.0706 [12,18) − 0.1752 − 0.0202 [18,25) − 0.6855 − 0.0790 [25,35) − 1.2903 − 0.1486 [35,147] − − 工程岩组 1 − 0.0905 0.1416 − 0.0128 2 − 0.9164 − 0.1298 3 0.1037 0.0147 4 0.1512 0.0214 5 − 0.4600 − 0.0651 6 2.1236 0.3007 7 − − 8 − − 距断层距离/m 0~400 0.2333 0.1269 0.0296 400~800 0.0164 0.0021 800~ 1200 0.0320 0.0041 1200 ~1600 − 0.6435 − 0.0817 > 1600 − 0.2213 − 0.0281 河网密度 [0,48) − 0.1270 0.1275 − 0.0162 [48,111) 0.3167 0.0404 [111,184) − 0.2150 − 0.0274 [184,293) − 0.3227 − 0.0411 [293,618] − 0.9024 − 0.1151 路网密度 [0,158) − 1.4474 0.2101 − 0.3041 [158,222) − 0.0137 − 0.0029 [222,280) 0.0063 0.0013 [280,350) 0.1947 0.0409 [350,590] 0.3860 0.0811 植被覆盖度 [0,0.2) 0.5733 0.1759 0.1009 [0.2,0.4) 0.5212 0.0917 [0.4,0.6) 0.0344 0.0061 [0.6,0.8) − 0.1182 − 0.0208 [0.8,1.0) − 1.4406 − 0.2534 4.2 地质灾害易发性评价及分区
在ArcGIS中进行因子图层加权叠加后,得到研究区地质灾害易发风险概率图,再利用等间隔法将整个区域划分为4类易发区:极高易发区(0.75~1)、高易发区(0.5~0.75)、中易发区(0.25~0.5)和低易发区(0~0.25),最终获得施甸县地质灾害易发性评价分区(图4)。
利用2022年施甸县重点区域地质灾害精细化调查与风险评价成果的176个隐患点进行经度检验,分别统计信息量模型和随机森林赋权信息量模型分区结果中各类易发区的灾害点数量并计算灾害密度(表3—4)。
表 3 信息量模型各评价分区面积和地质灾害隐患点占比Table 3. Aera and proportion of geological hazard points in each evaluation zone using the information value model易发性分区 隐患点个数
/个分区面积
/km2隐患点比例
/%分区比例
/%隐患点
密度极高易发区 108 703.01 61.36 34.99 1.754 高易发区 36 634.70 20.45 31.59 0.647 中易发区 25 465.71 14.20 23.18 0.613 低易发区 7 205.59 3.98 10.23 0.389 表 4 随机森林赋权信息量模型各评价分区面积和地质灾害隐患点占比Table 4. Aera and proportion of geological hazard points in each evaluation zone using the random forest weighted information value model易发性分区 隐患点个数
/个分区面积
/km2隐患点比例
/%分区比例
/%隐患点
密度极高易发区 112 663.63 63.64 33.03 1.926 高易发区 40 668.09 22.73 33.25 0.683 中易发区 23 428.31 13.07 21.32 0.613 低易发区 1 248.98 0.57 12.39 0.046 在单一信息量模型得出的易发性分区中,极高易发区的灾害点密度(隐患点数量占比/易发性分区面积占比)为1.754,随机森林赋权信息量模型得出的极高易发区灾害点密度为1.926,后者更有利于地质灾害风险的精准防控。
4.3 精度检验
为了进一步对比两种评价方式的准确性和可靠性,可通过受试者特征曲线(ROC)来检验模型评价结果的精度。
ROC曲线,也被称作“敏感性曲线”或“受试者特征曲线”。由于其不受临界条件限制,能够反映出分析方法的特异性与敏感性的关系,且实验精度较高,故常被应用于地质灾害易发性评价中。ROC曲线的AUC值(曲线下的面积)越大,证明预测结果越准确。
单一信息量模型和随机森林赋权信息量模型易发性评价的ROC曲线图如图5所示。
由图5可知,研究区随机森林赋权信息量模型得到的易发性评价结果的ROC曲线下面积AUC值为0.847,高于单一信息量模型的0.809。由此可见,引入随机森林方法计算评价因子权重有利于提高施甸县地质灾害易发性评价的精度。
5. 结论
(1)本文采用随机森林赋权信息量模型对云南省施甸县进行了地质灾害易发性评价,总体评价精度较高(AUC值为0.847),并且高于单一信息量模型(AUC值为0.809)。极高易发区分布较为分散,但相对集中在县域的西北部及中西部,高易发性区域地质灾害分布特征相似,多沿道路发育,受岩土体类型控制明显。
(2)通过将施甸县近3 a精细化调查的176个隐患点叠加到各分区进行对比分析,随机森林赋权后的极高易发区隐患点数量和隐患点密度更高,更有利于地质灾害风险的精准防控。
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表 1 距震中10,30,50 km范围地质灾害隐患统计简表
Table 1 Table of geological hazards 10, 30, 50 km from epicentre
距震中距离/km 隐患点数/处 崩塌/处 滑坡/处 泥石流/处 其他/处 威胁人数/人 威胁财产/万元 10 49 3 23 3 20 2639 14833.00 30 472 50 214 91 117 33257 127086.90 50 1296 101 609 241 345 87623 326215.13 表 2 积石山震区地质灾害隐患排查点数
Table 2 Geological hazard investigation in the Jishishan earthquake area
省份 排查地质
灾害数量/处无明显变形的
已有隐患点
数量/处地震加剧变形
的已有隐患点
数量/处地震新引发的
地质灾害
数量/处甘肃省 1142 1015 63 64 青海省 902 863 25 14 合计 2044 1878 88 78 表 3 积石山地震期间变形加剧的地质灾害类型和规模等级
Table 3 Type and scale of geological hazards accelerated by the earthquake
省份 加剧变形
隐患点
数量/处类型 规模 崩塌/处 滑坡/处 特大型/处 大型/处 中型/处 小型/处 甘肃省 63 39 24 1 2 10 50 青海省 25 11 14 0 4 3 18 合计 88 50 38 1 6 13 68 表 4 积石山地震期间变形加剧的地质灾害空间分布与地震烈度关系表
Table 4 Earthquake intensity of geological hazards accelerated by the earthquake
地震烈度 变形加剧灾害点数量/处 占比/% Ⅷ度(8度) 29 33.0 Ⅶ度(7度) 51 57.9 Ⅵ度(6度) 6 6.8 V度(5度) 2 2.3 合计 88 100.00 表 5 积石山地震新引发的地质灾害类型和规模等级
Table 5 Type and scale of geological hazards newly generated by the earthquake
省份 地震新引发地质
灾害数量/处类型 规模 崩塌/处 滑坡/处 泥石流/处 中型/处 小型/处 甘肃省 64 51 12 1 5 59 青海省 14 11 3 0 0 14 合计 78 62 15 1 5 73 表 6 积石山地震新引发的地质灾害与地震烈度关系表
Table 6 Earthquake intensity of newly-generated geological hazards by the earthquake
地震烈度 地震新引发地质灾害数量/处 占比/% Ⅷ度(8度) 15 19.3 Ⅶ度(7度) 54 69.2 Ⅵ度(6度) 9 11.5 合计 78 100.00 表 7 不同地震烈度区新发和变形加剧地质灾害隐患点数量及密度
Table 7 Geological hazard amount and density of different seismic intensity zones
地震烈度区 隐患点数量/个 烈度区面积/km2 隐患点密度/(个·km−2) Ⅷ度(8度) 44 331 0.1329 Ⅶ度(7度) 105 1514 0.0694 Ⅵ度(6度) 15 6519 0.0023 V度(5度) 2 − − -
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