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2019年11月25日9时18分广西百色市靖西市湖润镇(22.89°N,106.65°E)发生MS5.2地震,震源深度10 km;11月28日7时49分靖西市湖润镇(22.90°N,106.66°E)再次发生4.3级余震,震源深度9 km。
据统计,地震造成百色、崇左、南宁等市震感明显,其中百色市靖西市湖润镇和岳圩镇、崇左市大新县下雷镇和硕龙镇等4个乡镇受灾,造成1死5伤,受灾人口1.57万余人[1]。震中区出现砖混结构房屋墙体的水平/竖向/斜向轻微裂缝、砖混结构房屋装修层小范围脱落、水泥地面裂缝、女儿墙栏杆破裂剥落、掉瓦等破坏现象。此外,地震还引发多处岩石崩塌、山石滚落、冒浑水等次生地质灾害,造成局部路段交通中断,供电线杆被砸断,引发线路中断,行驶中车辆被砸坏及矿渣回填区下陷、开裂等。
无人机遥感技术具有分辨率高、探测范围大、信息量大、获取速度快等空间遥感技术优势,且不受地形或由于地震破坏造成无法通达的影响,是一种较为快速、准确、全面获取地震灾害情信息的重要手段,多次应用于汶川、玉树、鲁甸等地震灾害调查中。此次广西靖西MS5.2地震发生后,作者第一时间随地震现场应急队赶赴震中区开展无人机遥感应急航拍工作,快速获取震中区华利村福利屯的高分辨率遥感影像,即时报送后方地震应急指挥部,为应急救援、应急物资等工作部署提供重要参考依据。因此,本文基于无人机遥感影像及后期数据处理得到的影像图件,对震中区华利村福利屯的建筑物等震害特征进行解译,结合地震现场调查结果,采用“震害指数”定量评估方法快速确定震中区地震烈度,以此讨论基于无人机遥感技术在地震灾害快速调查与评估的可行性,为抗震救灾科学决策服务。
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华利村位于湖润镇南部,正北与新兴街相邻,西北与岳圩镇相接,正东与大新县相连,西南、东南、正南与越南接壤,边境线长13.5 km。下辖4个自然屯,即怀堂屯、布替屯、福利屯、弄意屯[2]。其中福利屯与此次5.2级地震微观震中距离约500 m,与越南边境线直线距离约1 km(图1a),全屯总户数约100户,常住人口约400人,福利屯通四级公路、通电、通广播电视,安装自来水,人畜饮水和农业灌溉用水主要靠地下抽水。由于湖润镇蕴藏锰矿资源储量大、品位高,是广西“锰三角”中重要的一角,其中华利村等8个村(街)藏储锰矿资源。
震区大地构造位置位于华南褶皱系右江褶皱带,岩性主要为古生代碳酸盐岩和中生代碎屑岩[3-5],震中区华利村福利屯周边属岩溶峰丛(林)、深切河谷丘陵等山区,孤峰和体积不大的非岩溶土山、峰林、峰丛广泛发育,河谷平均海拔约400 m,相对高差约100~200 m。震区发育多条NE和NW向区域性断裂,此次靖西地震震中位于NW向黑水河断裂、归春河断裂与NE向下雷-上映断裂交汇处。
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区域无人机遥感影像数据以华利村福利屯为主(图1b),通过无人机低空飞行获取高分辨率的遥感影像(平均像元分辨率为0.025 m),有效影像150张,覆盖面积约16万m2。
本次遥感航拍采用的无人机为PHANTOM 4 PRO V2.0 大疆无人机,具体参数为:有效载荷1.375 ㎏,俯仰角−90°~+35°,飞行时间约30 min,配备红外感知系统(障碍物感知范围0.2~7.0 m),影像传感器:1英寸CMOS;有效像素2 000万,工作环境温度0~40 ℃。运用无人机数据处理系统软件,导入航拍影像后完成空三解算、正射影像拼接等任务,生成点云数据和数字高程、正射、地形等成果影像图。基于遥感技术人工目视解译提取地震灾害信息的方法,对生成的区域正射影像图中建筑物的形状、大小、色彩、阴影、纹理等震害信息进行快速提取,以此解译出华利村福利屯在此次地震中的震害情况。
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在开展地震现场房屋震害调查时,按《GB/T18208.3—2011 地震现场工作第3部分:调查规范》[6],将房屋破坏程度划分为基本完好、轻微破坏、中等破坏、严重破坏和毁坏5个等级进行评定,但由于受遥感图像拍摄视角、空间分辨率等因素的影响,因此,应用无人机遥感技术进行震害信息提取时,其结果与地面调查的结果存在一定的差异[7-8]。在此次地震遥感震害信息提取时,主要采用高分辨率遥感影像进行震害识别,将华利村福利屯单体建筑物按照“倒塌、局部倒塌、未倒塌”3个破坏等级进行震害程度的遥感解译,建立对应转换模型。根据遥感解译震害特征,倒塌对应地震现场调查规范中的毁坏,局部倒塌对应地震现场调查规范中的严重或中等破坏,未倒塌对应地震现场调查规范中轻微破坏或基本完好[9]。
因此,从无人机正射影像可以看出,华利村福利屯绝大多数房屋均为直立景象,几何形状规则,轮廓完整清晰,可准确目视计算房屋数量、无倒塌或局部倒塌现象;仅从正射影像图上房顶信息、屋旁堆积物等情况清晰分辨出少数砖(石)木结构瓦房的主体结构未倒塌,但屋顶瓦片纹理不均匀,有明显局部损坏和落瓦现象。在华利村福利屯研究区域范围内,通过正射影像统计:砖(石)木结构房屋共有明显损坏10处(图2a、2b),主要震害特征为掉瓦、滑瓦等(图2①、2⑤、2⑧);经地面调查,除遥感影像提取到的震害信息外,在华利村福利屯还有多处房屋内部结构损坏:砖混砌体结构房屋轻微破坏15栋,中等破坏11栋,无严重破坏,主要震害特征为墙体剪切斜裂隙、水平裂隙、窗边墙体开裂等(图3a、3b、3c)。
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地震现场调查常采用震害指数来表征震害程度。震害指数将房屋震害程度用数字来表示,通常以“1.0”表示全部倒塌,以“0”表示完好无损,中间按需要划分若干震害等级,以0~1.0 之间的数字表示由轻到重的震害程度[10]。平均震害指数是指一个建筑物群或一定地区范围内所有建筑的震害指数的平均值,即为各级震害的建筑物所占的比率与其相应的震害指数的乘积之和。
因此,在同一地震烈度下,不同结构类型建筑物的震害程度是不同的,可表示为与结构相关的震害指数。按《GB/T 17742—2008 中国地震烈度表》和平均震害指数法[11-12],某一调查点结构类型的平均震害指数:
$$ {D_i} = \sum\limits_j {\left[ {{d_{ij}}\frac{{{n_{ij}}}}{{\displaystyle\sum\limits_j {{n_{ij}}} }}} \right]} $$ 式中:dij表示i类房屋破坏等级为j(j=1,2,3,4,5)的震害指数,nij表示i类房屋破坏等级为j的房屋幢数或建筑面积。参考尹之潜等提出的震害等级对应的震害指数[13],本文震害指数dij分别取值为:基本完好0.0,轻微破坏0.2,中等破坏0.4,严重破坏0.7,毁坏1.0。
根据表1和运算公式计算各类型房屋建筑的平均震害指数,得出:框架结构房屋平均震害指数为0,地震调查砖混砌体结构房屋平均震害指数为0.046,遥感影像解译砖(石)木结构房屋平均震害指数为0.068,钢结构简易棚为0。因此,通过无人机遥感影像解译和地面调查计算出的华利村福利屯不同建筑物类型的平均震害指数结果,符合《GB/T 17742—2008 中国地震烈度表》中地震烈度为Ⅵ度A类、B类房屋类型平均震害指数0~0.11的范围值,与实际地震烈度调查评定结果较为一致。
表 1 华利村福利屯地面调查和影像识别各类型建筑物破坏情况统计表
序号 结构类型 数量 基本完好(未倒塌) 轻微破坏(未倒塌) 中等破坏(局部倒塌) 严重破坏(局部倒塌) 毁坏(倒塌) 备注 1 框架结构 7 7 0 0 0 0 2 砖混砌体结构 79 53 15 11 0 0 地面调查 3 砖(石)木结构 29 19 10 0 0 0 遥感识别 4 钢结构简易棚 8 8 0 0 0 0 -
救灾帐篷是检测灾后安置工作的重要依据,也反映受灾情况及地方政府的应对能力。从震后第2天(即11月26日)获取的无人机正射影像图上可以看到,震后24 h内在华利村福利屯村边广场上搭建起10个蓝色救灾帐篷(每个帐篷:长4 m×宽3 m=12 m2),基本满足震区村屯群众的紧急临时安置。
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本文主要利用无人机遥感影像数据,结合地面现场调查,分析靖西MS5.2地震震中区华利村福利屯房屋建筑的震害信息,计算不同房屋结构类型的平均震害指数,根据《GB/T 17742—2008 中国地震烈度表》中平均震害指数计算结果与房屋震害关系,确定震中区华利村福利屯的地震烈度。得出以下主要结论:
1)无人机遥感技术具有低空飞行、分辨率高、避免干扰、获取速度快等特点,从遥感影像可识别出绝大多数建筑物的整体轮廓完整清晰地和砖(石)木结构房屋屋顶纹理不均匀或损坏等掉瓦、滑瓦震害现象,为应急救援、应急部署等提供了准确决策依据。
2)综合无人机遥感技术与地面调查估计方法确定华利村福利屯地震灾区的地震烈度为Ⅵ度,平均震害指数计算结果与地震现场调查结果符合《GB/T 17742—2008 中国地震烈度表》中地震烈度为Ⅵ度对应A类、B类房屋类型的平均震害指数范围值。可根据广西地区的遥感震害信息和地面调查震害信息进行模型定量转换或适当修正,为广西区域地震烈度遥感快速评估服务。
3)由于遥感震害评估的局限性,其遥感影像解译无法识别建筑物内部因地震造成明显或细微裂隙的损坏情况,结果不能完全代表地面真实震害情况,基于无人机遥感技术的地震灾害快速调查与评估,需结合地面调查震害信息作为补充,才能更准确地服务于地震灾害调查与烈度快速评估工作。
The Guangxi Jingxi MS5.2 Earthquake Disaster Characteristics based on Remote Sensing Aerial Images of UAV: Taking the Huali-fuli Village in Earthquake District as An Example
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摘要: 基于无人机遥感高分辨率正射影像和斜向航拍图,对广西靖西MS5.2级地震灾害特征进行遥感解译,通过影像数据处理、识别震害信息等方法,结合地面灾害调查对震中区华利村福利屯建筑物损坏情况,采用“震害指数”定量评估方法快速确定震中区地震烈度。结果表明:采用无人机遥感技术是提升地震灾害快速调查与评估的有效方法之一,从遥感影像图中可快速识别出建筑物震害信息10处,由于遥感技术的局限性,无法识别建筑物内部损坏情况,需结合地面现场调查进行综合分析与评估,确定遥感区域地震烈度为Ⅵ度。以此方法建立遥感震害与地面调查震害等信息进行定量转换模型或适当修正,为广西区域地震烈度遥感快速评估服务。Abstract: Based on the UAV remote sensing high resolution orthophoto image and the oblique aerial photography, the disaster characteristics of the Guangxi Jingxi MS5.2 earthquake was analyzed using remote sensing interpretation. Through image data processing and identification of earthquake damage information, combined with the ground disaster investigation on the damage of buildings in the seismic center of FuliTun, Huali village, the quantitative evaluation method of “seismic damage index” is used to quickly determine the seismic intensity in the seismic center. The results show that the UAV remote sensing technology is one of the effective methods to improve the rapid investigation and assessment of earthquake disasters. 10 earthquake damage information of buildings can be quickly identified from remote sensing images. Due to the limitations of remote sensing technology, it is impossible to identify the damage inside the building. Therefore, a comprehensive analysis and assessment should be carried out in combination with the ground field investigation. The seismic intensity in the remote sensing is Ⅵ degrees. By this method, the quantitative transformation model or appropriate modification of remote sensing earthquake damage and ground survey earthquake damage information is established. The study may provide seismic intensity remote sensing rapid assessment services for the Guangxi region.
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表 1 华利村福利屯地面调查和影像识别各类型建筑物破坏情况统计表
序号 结构类型 数量 基本完好(未倒塌) 轻微破坏(未倒塌) 中等破坏(局部倒塌) 严重破坏(局部倒塌) 毁坏(倒塌) 备注 1 框架结构 7 7 0 0 0 0 2 砖混砌体结构 79 53 15 11 0 0 地面调查 3 砖(石)木结构 29 19 10 0 0 0 遥感识别 4 钢结构简易棚 8 8 0 0 0 0 -
[1] 广西靖西5.2级地震应急工作报告[R]. 广西壮族自治区应急厅, 广西壮族自治区地震局, 2019. [2] 百色市靖西市湖润镇地震背景资料[R]. 广西壮族自治区地震局, 2019. [3] 张继淹. 广西地质构造稳定性分析与评价[J]. 广西地质, 2002, 15(3): 1-7. [4] 聂冠军, 杨仕升, 张沛全, 等. 右江地区新生代走滑断裂活动特征及其构造意义[J]. 大地构造与成矿学, 2019, 43(6): 1094-1105. [5] 聂冠军, 于红梅, 何声, 等. 右江地区新生代断裂的活动及其构造变形机制的物理模拟分析[J]. 地质力学学报, 2020, 26(3): 316-328. doi: 10.12090/j.issn.1006-6616.2020.26.03.029 [6] GB/T 182083—2011. 地震现场工作: 第3部分: 调查规范[S]. 中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局, 中国国家标准化管理委员会, 2011. [7] 李云, 徐伟, 吴玮. 灾害监测无人机技术应用与研究[J]. 灾害学, 2011 , 26(1): 138-143. [8] 王晓青, 黄树松, 丁香, 等. 尼泊尔8.1级地震建筑物震害遥感提取与分析[J]. 震灾防御技术, 2015, 10(3): 481-490. doi: 10.11899/zzfy20150301 [9] 王晓青, 窦爱霞, 孙国清, 等. 基于综合震害指数的玉树地震烈度遥感评估研究[J]. 地震, 2013, 33(2): 1-10. [10] 胡聿贤. 地震工程学[M]. 北京: 地震出版社, 1988: 92. [11] GB/T 17742—2008. 中国地震烈度表[S]. 中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局, 中国国家标准化管理委员会, 2009. [12] 夏珊, 刘爱文. 抗震设防地区评定地震烈度的平均震害指数法[J]. 地震学报, 2009, 31(1): 92-99. doi: 10.3321/j.issn:0253-3782.2009.01.010 [13] 尹之潜, 李树桢, 杨淑文. 单层工业厂房震害估计方法[J]. 地震工程与工程振动, 1987, 7(4): 78-86. -