CC BY
23Сейсмическая уязвимость и сейсмический риск в Германии
С.А. Тягунов, Л. Штемпниевски, Г. Грюнталь, Р. Вальстрём, Й. Шау
Центр по управлению катастрофами и уменьшению риска, Германия
Аннотация
Центр по управлению катастрофами и уменьшению риска (Center for Disaster Management and Risk Reduction Technology — CEDIM), основанный совместно Университетом Карлсруэ и Потсдамским Центром Наук о Земле, в рамках проекта «Карта риска Германии» проводит комплексные исследования по оценке различных природных и техногенных рисков на территории ФРГ. В данной статье представлены результаты анализа сейсмической уязвимости и сейсмического риска.
Значительная часть территории Федеральной Республики Германии (общая площадь страны с населением свыше 80 миллионов человек составляет примерно 357 тысяч квадратных километров) подвержена сейсмической опасности. Согласно историческим данным, максимальная интенсивность прошлых землетрясений в регионе достигала 8 баллов (по шкале EMS-98). В будущем не исключено возникновение и более сильных землетрясений. Учитывая, что сейсмоопасные районы застроены жилыми, гражданскими и промышленными объектами, проблема оценки и уменьшения сейсмического риска является весьма актуальной.
Концепция анализа сейсмического риска использует возможности ГИС, послойно комбинируя данные о пространственном распределении сейсмической опасности, уязвимости застройки, а также ценностей, подверженных риску повреждения и потерь. Анализ сейсмической уязвимости проводится с использованием классификации Европейской Макросей-смической Шкалы (EMS-98). Модели уязвимости построены для жилой застройки всех 13 490 общин Германии, которые рассматриваются в качестве расчетных ячеек. Для оценки величины потенциального ущерба в денежном выражении используются стоимостные показатели строительства и восстановления жилых зданий. Что касается сейсмических воздействий, в рамках проекта они рассматриваются, во-первых, в виде вероятностной карты сейсмической опасности, а во-вторых, — в виде детерминистически заданных сценарных землетрясений. Первый подход дает возможность провести сравнительный анализ распределения риска на территории всей страны, второй подход позволяет оценить ущерб в случае отдельных землетрясений.
Полученные результаты представлены в виде карт, показывающих пространственное распределение вероятных повреждений жилой застройки и прямых экономических потерь, вызванных этими повреждениями, во всех общинах Германии. Кроме этого получены оценки экономических потерь для нескольких сценарных землетрясений. Сравнение расчетных данных с данными наблюдений об ущербе, причиненном реальными прошлыми землетрясениями, показывает их хорошее соответствие, что говорит о корректности разработанных моделей и эффективности расчетного алгоритма, который, в сочетании с оперативной сейсмологической информацией, также может быть использован для оценки потерь от произошедших землетрясений в режиме реального времени.
Ключевые слова:
риск, анализ риска, сейсмический риск, сейсмическая уязвимость, землетрясения, модели уязвимости застройки, функции уязвимости
П
ПР______
Seismic Vulnerability and Seismic Risk in Germany
S. Tyagunov, L. Stempniewski, G. Griinthal, R. Wahlstrom, J. Zschau
Center for Disaster Management and Risk Reduction Technology — CEDIM, Germany
Abstract
The Center for Disaster Management and Risk Reduction Technology (CEDIM), founded jointly by the University of Karlsruhe and the GeoForschungsZentrum Potsdam, conducts a complex study “Risk Map Germany”, which is devoted to assessing and mapping of different kinds of risks for the territory of the country. The paper presents the methodology and results obtained in the frame of the earthquake subproject.
Considerable part of the area of the Federal Republic of Germany (the total area of the country is about 357 thousand square kilometres with population over 80 million) coincides with earthquake prone zones. The strongest documented earthquakes in the region produced ground shaking intensities up to VIII (EMS-98). Future stronger seismic events cannot be ruled out. Combining with the fact that some of the earthquake prone areas are densely populated and highly industrialized the problem of seismic risk management in the region is a topical issue.
The conceptual framework of the GIS-based methodology of seismic risk analysis takes into consideration the main contributing factors to the risk level: seismic hazard, vulnerability of the building stock and exposed assets. The vulnerability analysis is conducted in terms of the vulnerability classification of the European Macroseismic Scale - EMS-98. Vulnerability composition models are constructed for the residential building stock of all 13490 communities of the country, which are considered as cells of the computational grid. The exposed assets are quantified as replacement costs for residential buildings in the communities. With regard to the hazard input both probabilistic-hazard-map-based zonation and deterministic-single-event-based scenarios are used for analyses of damage and losses. The former provides a possibility of comparative analysis of seismic risk distribution in the whole country; the latter makes it possible to estimate the level of probable damage and losses from single earthquakes.
The results are presented in the form of maps showing distribution of probable damage (in terms of mean damage ratio) and probable direct losses (in monetary terms) due to the damage to residential building stock of communities. In parallel, a few damaging earthquake scenarios are generated. The obtained results are validated by comparing them with the observational data from real past earthquakes. The calibration proves the robustness of the developed models and efficiency of the tool, which, in combination with on-line seismological information, can also be applicable for near-real-time estimation of earthquake damage and losses.
Key words:
risk, risk analysis, seismic risk, seismic vulnerability, earthquakes, vulnerability composition models, vulnerability functions
Содержание
Введение
1. Сейсмическая уязвимость
2. Сейсмический риск Заключение Литература
Введение
Федеративная Республика Германии является одной из наиболее густонаселенных стран Европы. Общая площадь страны составляет примерно 357 тысяч квадратных километров, где проживают свыше 82 миллионов человек. Значительная часть территории Германии подвержена сейсмической опасности, где в соответствии с картой сейсмического районирования (Grünthal et al, 1998), построенной для 90 % вероятности непревышения за период 50 лет, интенсивность сейсмических сотрясений может достигать 7—8 баллов (здесь и далее оценки сейсмической опасности представлены в терминах Европейской Макросейсмической Шкалы, EMS-98). В сейсмических районах, выделенных в национальных строительных нормах в виде зон с различным уровнем опасности (DIN 4149, 2005), проживает свыше одной трети населения Германии.
Согласно историческим данным, максимальная интенсивность прошлых землетрясений на территории Германии достигала 8 баллов. В то же время современные исследования показывают, что в регионе не исключено возникновение и более сильных землетрясений. Учитывая, что сейсмоопасные районы застроены жилыми, гражданскими и промышленными объектами, проблема оценки и уменьшения сейсмического риска является весьма актуальной.
Алгоритм анализа сейсмического риска использует возможности ГИС, послойно комбинируя данные о пространственном распределении сейсмической опасности, уязвимости застройки, а также ценностей, подверженных риску повреждения и потерь. Анализ сейсмической уязвимости проводится с использованием классификации уязвимости EMS-98. Для оценки величины потенциального ущерба в денежном выражении используются стоимостные показатели строительства и восстановления жилых зданий (Kleist et al, 2006). Что касается сейсмических воздействий, в рамках проекта они рассматриваются, во-первых, в виде вероятностной карты сейсмической опасности, а во-вторых, — в виде детерминистически заданных сценарных землетрясений. Первый подход дает возможность провести сравнительный анализ распределения риска на территории всей страны для идентификации территорий и объектов, отличающихся наиболее высоким уровнем риска, второй подход позволяет оценить ущерб в случае возникновения отдельных землетрясений и, кроме того, может служить для оперативной оценки происшедших событий в режиме реального времени.
1. Сейсмическая уязвимость
Сейсмическая уязвимость в данном исследовании рассматривается только в конструктивном смысле, имея в виду сейсмостойкость зданий и сооружений, то есть их способность сопротивляться сейсмическим воздействиям. В качестве объекта исследования рассматривается жилая застройка городов и населенных пунктов. Поскольку жилые дома преобладают в общей застройке городов Германии, их уязвимость может служить подходящим критерием для сравнительной оценки сейсмической уязвимости и анализа риска.
В Европейской Макросейсмической Шкале — БМ8-98, в зависимости от материала несущих конструкций и конструктивной схемы зданий и сооружений, определены шесть классов уязвимости — от А (наиболее уязвимый класс) до Б (наименее уязвимый класс зданий). Учитывая, что поведение зданий при сейсмических воздействиях зависит также от многих других показателей, в числе которых конструктивные и объемно-планировочные особенности, качество строительства, возраст и эксплуатационное состояние зданий, локальные грунтовые условия и другие факторы, в таблице уязвимости (табл. 1) представлен не только наиболее вероятный класс уязвимости, но также и диапазон возможных вариаций для разных типов зданий.
Основываясь на данных БМ8-98, для всех шести классов уязвимости нами были построены матрицы повреждаемости, представляющие условные вероятности различных степеней повреждений зданий для различных уровней сейсмической интенсивности, а также функции уязвимости, которые показывают зависимость величины удельного ущерба, определяемого отношением стоимости ремонта поврежденного здания к стоимости нового строительства, от интенсивности сейсмических колебаний.
Функции уязвимости для классов А,В,Си О, которые, как показывают проведенные исследования, являются представительными для жилой застройки городов и населенных пунктов Германии, представлены на рис. 1.
В рамках крупномасштабных исследований регионального или национального уровня объектом исследования являются не отдельные здания и сооружения, а целые города и населенные пункты, которые и служат ячейками расчетной сетки. Поэтому одной из основных задач настоящего исследования является оценка и моделирование уязвимости застройки городов и населенных пунктов, имея в виду количественное определение композиции уязвимости застройки, а именно процентного содержания зданий, соответствующих различным классам уязвимости,
Таблица 1
Классификация уязвимости зданий (EMS-98)
Типы зданий Класс уязвимости
A B C D E F
Каменная кладка Бутовый камень, полевой камень 1
Саман (кирпич-сырец) 1 3
Простой камень 3 1
Массивный камень 2 1 3
Неармированная кладка (кирпич, блоки) 3 1 3
Неармированная кладка с ж/б перекрытиями 2 1 3
Усиленная кладка 3 1 2
Железо- бетон Каркасные конструкции без АСМ 3 2 1 3
Каркасные конструкции с умеренным уровнем АСМ 3 2 1 2
Каркасные конструкции с высоким уровнем АСМ 3 2 1 2
Стеновые конструкции без АСМ 3 1 2
Стеновые конструкции с умеренным уровнем АСМ 3 1 2
Стеновые конструкции с высоким уровнем АСМ 3 1 2
Стальные сооружения 3 2 1 2
Деревянные здания 3 2 1 2
1 — наиболее вероятный класс уязвимости; 2 — вероятный диапазон; 3 — менее вероятные (исключительные) случаи
Полученные результаты в сочетании с базой данных INFAS (INFAS Database, 2001) послужили основой для моделирования уязвимости застройки. База данных INFAS содержит информацию о структуре застройки всех административных единиц (коммун), а также почтовых зон Германии. В частности, представлена информация о типах зданий (дома сельского типа, одно- и двухсемейные дома, многосемейные дома, рядовые дома, дома террасного типа, многоквартирные дома, многоэтажные дома, административные здания, производственные здания), их качестве и эксплуатационном состоянии, а также времени постройки. На данном этапе исследований для моделирования уязвимости застройки используется только информация о типах зданий; информация о качестве зданий и времени их строительства может быть использована в последующем для уточнения разработанных моделей.
Поскольку база данных INFAS не содержит прямой информации о сейсмической уязвимости зданий, которая необходима для расчетов возможного ущерба, существующая типология зданий должна быть преобразована в соответствии с классификацией уязвимости. Для этого проведен анализ существующих типов зданий в рамках вышеуказанной типологии INFAS с учетом их архитектурных, объемно-планировочных и конструктивных особенностей. Принимая во внимание эти факторы и используя классификацию уязвимости EMS-98, для всех вышеперечисленных типов жилых зданий построены диа-
Интенсивность в баллах EMS-98
Рис. 1. Функции уязвимости для классов уязвимости А, В, С, Б
в общей застройке каждой расчетной ячейки (административной единицы).
Для анализа и построения моделей уязвимости застройки использовалась информация, полученная по результатам полевых исследований, а также из доступных баз данных и литературных источников. Полевые исследования, представляющие собой визуальное обследование зданий и сооружений, были проведены в различных городах и населенных пунктах Германии, которые расположены в сейсмоопасных районах страны. Целью этих исследований являлось, с одной стороны, выявление архитектурно-планировочных и конструктивных особенностей различных типов зданий и их классификация в соответствии с таблицей уязвимости БМ8-98, а с другой стороны, — определение композиции застройки в различных населенных пунктах.
П
HP
граммы распределения уязвимости (Tyagunov et al, 2006). Комбинируя эти диаграммы с данными о количественном содержании различных типов зданий в различных коммунах, можно определить, соответственно, композицию уязвимости застройки для всех расчетных ячеек, то есть всех коммун.
Как показывают исследования, жилая застройка городов и населенных пунктов Германии представлена классами уязвимости A, B, C, D. При этом в существующей застройке наблюдается преобладание классов B и C, однако ее композиция в разных коммунах различна. Для сравнительного анализа уязвимости застройки различных населенных пунктов, в которых могут присутствовать здания различных классов уязвимости в различной пропорции, мы вводим в расчет средний показатель уязвимости (Mean Vulnerability Ratio, MVR). Численное значение этого вспомогательного параметра определяется следующим образом. Каждому из шести классов уязвимости EMS-98 мы присваиваем численное значение от 1 (класс F) до 6 (класс A), что имеет смысловое соответствие с возрастанием уязвимости зданий от наименее уязвимого класса F до наиболее уязвимого класса A. (Отметим, что, пользуясь классификацией EMS-98, в то же время мы допускаем существование зданий более уязвимых, чем класс A, и менее уязвимых, чем класс F.) Итак, если смешанная застройка представлена в виде диаграммы распределения различных классов уязвимости зданий (рис. 2), показатель уязвимости MVR вычисляется как соответствующее среднее значение для данной совокупности зданий. Этот параметр может оказаться полезным для количественного сравнения уязвимости различных групп зданий или застройки целых населенных пунктов, особенно при ее относительной однородности.
EMS-98 MVR
А 6
В 5
С 4
D 3
Е 2
F 1
MVR = Z(ni*MVRi)/Znj
Рис. 2. Определение средней уязвимости застройки
Оценки уязвимости застройки (включая как процентное содержание классов уязвимости, так и среднее значение) получены для всех расчетных ячеек, представляющих 13 490 коммун Германии. Расчеты показывают, что среднее значение уязвимости для жилой застройки всех
населенных пунктов страны находится в интервале значений, соответствующих классам уязвимости В и С. Поэтому следует ожидать, что интегральные оценки удельного ущерба для совокупной застройки расчетных ячеек попадут в соответствующий интервал значений между функциями уязвимости для классов В и С (рис. 1). Для получения численных оценок ущерба необходимы обобщенные функции уязвимости застройки, которые в процессе выполнения разработанного алгоритма анализа риска генерируются для всех расчетных ячеек в зависимости от композиции уязвимости застройки каждого из населенных пунктов.
Проведенный анализ уязвимости жилой застройки для всей совокупности городов и населенных пунктов Германии показывает ее относительную однородность. Как было сказано выше, среднее значение уязвимости жилой застройки для всех коммун страны находится в интервале значений, соответствующих классам уязвимости В и С. Вместе с тем выявлена закономерность, связывающая уязвимость застройки и размер коммун (выраженный в показателях численности населения), а именно среднее значение уязвимости застройки увеличивается для малых населенных пунктов по сравнению с большими. Это объясняется тем, что в малых городах и в сельской местности преобладают типы зданий, которые являются более уязвимыми в сейсмическом отношении, в то время как застройка крупных городов в целом отличается большим содержанием зданий меньшей уязвимости. С учетом этой закономерности (помимо вышеописанных дифференцированных оценок уязвимости, полученных для каждой из коммун) дополнительно разработаны обобщенные модели уязвимости застройки, основанные на классификации коммун в зависимости от численности населения, которые представлены на рис. 3 и показывают процентное содержание зданий различных классов уязвимости в жилой застройке различных коммун.
Далее, комбинируя матрицы повреждаемости и функции уязвимости для различных классов уязвимости с данными о распределении этих классов уязвимости в различных коммунах, строятся соответственно матрицы повреждаемости и функции уязвимости для совокупной жилой застройки различных коммун.
2. Сейсмический риск
Для определения возможного ущерба полученные оценки уязвимости объединяются с данными о сейсмической опасности. Соответственно, в зависимости от того используется ли в качестве исходных данных вероятностная карта
Рис. 3. Обобщенные модели уязвимости застройки
сейсмической опасности или детерминированное поле сейсмических воздействий от единичного землетрясения, полученные результаты могут быть представлены либо в виде распределения сейсмического риска, либо в виде ущерба от заданного сценарного события.
Совместный анализ опасности и уязвимости застройки позволяет получить оценки повреждений зданий и сооружений, которые могут быть представлены либо в виде степеней повреждения, либо в виде удельного ущерба, который понимается как отношение стоимости ремонта поврежденных зданий к стоимости нового строительства. Далее, вводя в расчет абсолютное значение ценностей, подверженных риску потерь, соответственно можно определить абсолютную величину ущерба, причиненного сценарным землетрясением или потенциального ущерба (риска) для существующего уровня опасности. Схема анализа и районирования риска на основе вероятностной карты сейсмической опасности показана на рис. 4.
Полученная карта распределения сейсмического риска на территории Германии показана на рис. 5. Оценки вероятных экономических потерь в разных коммунах в зависимости от сочетания факторов опасности, уязвимости и концентрации ценностей варьируют от нуля до сотен миллионов евро. Важно подчеркнуть, что уровень сейсмической опасности, использованный в расчетах физического и экономического ущерба, соответствует 90 % вероятности непре-вышения за период 50 лет, что соответствует среднему периоду повторяемости 475 лет. Этот
уровень вероятности является общепринятым стандартом для оценки сейсмической опасности при проектировании и строительстве обычных зданий и сооружений. Разумеется, что для другой вероятности уровень опасности, а следовательно, оценки ущерба и потенциальных потерь могут отличаться от представленных данных.
Настоящие исследования охватывают только оценку прямых экономических потерь, которые могут быть вызваны конструктивным повреждением жилой застройки в результате сейсмических воздействий. Вместе с тем, учитывая, что жилые здания преобладают в застройке городов и населенных пунктов Германии, представленные результаты могут служить наглядным индикатором для сравнительного анализа сейсмического риска в различных коммунах.
Кроме этого, в рамках проекта получены оценки экономических потерь для нескольких сценарных землетрясений, в том числе для реальных сильных землетрясений, происшедших в прошлом на территории Германии и соседних стран. Сравнение результатов наших расчетов с данными наблюдений об ущербе, причиненном реальными землетрясениями, показывает их хорошее соответствие, что говорит о корректности разработанных моделей и эффективности расчетного алгоритма. Более подробное изложение результатов исследований, посвященных анализу сейсмического риска в рамках проекта CEDIM «Карта риска Германии», представлено в статье Tyagunov et al (2006), а также на вебсайте CEDIM — www.cedim.de.
П
HP
Рис. 4. Схема анализа сейсмического риска
Заключение
Территория Германии характеризуется, с одной стороны, относительно невысоким уровнем сейсмической опасности, с другой стороны, — довольно высокой концентрацией ценностей, в том числе в сейсмоопасных районах. Таким образом, возможные будущие сейсмические события в стране представляют собой типичную проблему малой вероятности, но с потенциально высоким уровнем потерь. Полученные результаты и карты сейсмического риска могут служить основой для разработки планов и мероприятий по уменьшению существующего уровня риска и предотвращению катастрофических последствий будущих землетрясений.
Настоящие исследования охватывают только оценку прямых экономических потерь. Вместе с тем, учитывая, что жилые здания преобладают в застройке городов и населенных пунктов Германии, представленные результаты сами по себе могут служить наглядным индикатором для сравнительного анализа риска на территории всей страны.
Литература
1. DIN 4149: Bauten in deutschen Erdbebengebieten. Lastannahmen, Bemessung und Ausführen üblicher Hochbauten. Normenausschuß im Bauwesen (NABau) im DIN Deutsches Institut für Normung e. V., Berlin, 2005.
2. EMS-98: European Macroseismic Scale 1998, (Editor G. Grünthal). Cahiers du Centre Européen de Géodynamique et de Séismologie, Vol. 15, Conseil de l’Europe, Luxembourg, 1998, 99 pp.
3. Grünthal, G., Mayer-Rosa, D. & Lenhardt, W. A.: Abschätzung der Erdbebengefährdung für die
D-A-CH-Staaten — Deutschland, Österreich, Schweiz. Bautechnik, 10, 1998, 753-767.
4. INFAS Database: Das DataWherehouse, Bonn, INFAS GEOdaten GmbH, 2001. (www.infas-geoda-ten.de).
5. Kleist, L., Thieken, A., Köhler, P., Seifert, I., Borst, D. & Werner, U.: Estimation of the regional stock of residential buildings as a basis for a comparative risk assessment in Germany, In Natural Hazards and Earth System Sciences. Special Issue: Methods for risk assessment and mapping in Germany, 6, 2006, 541-552.
6. Tyagunov, S., Grünthal, G., Wahlström, R., Stempni-ewski, L. & Zschau, J.: Seismic risk mapping for Germany, In Natural Hazards and Earth System Sciences. Special Issue: Methods for risk assessment and mapping in Germany, 6, 2006, 573-586.
П
HP
264
Рис. 5. Карта сейсмического риска Германии
П НР
265
