(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211072606.7 (22)申请日 2022.09.02 (71)申请人 湖北省地震局 （中国地震局地震研 究所） 地址 430000 湖北省武汉市武昌区洪山区 侧路40号 (72)发明人 陈晓琳　李雪　刘珠妹　 (74)专利代理 机构 武汉红观 专利代理事务所 (普通合伙) 42247 专利代理师 管先翠 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/26(2012.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 一种地震灾害恢复力影响因素分析方法及 系统 (57)摘要 本发明公开一种地震灾害恢复力影响因素 分析方法及系统， 属于地震灾害分析技术领域， 所述方法包括： 获取地震发生前和地震发生后目 标地区的实际GDP数据； 基于地震发生前目标地 区的实际GDP数据计算假 设未发生地震的情况下 目标地区的GDP增长轨迹， 得到反事实GDP数据； 定义多个恢复力指标， 根据地震发生后目标地区 的实际GDP数据和反事实GDP数据计算各个恢复 力指标的值； 选择多个恢复力影响因素， 基于各 个恢复力指标的值， 利用随机森 林方法进行恢复 力影响因素重要性分析。 本发明从多个维度准 确、 可量化地对地震灾区灾后长期 恢复情况进行 评估， 根据不同地区灾害恢复的差异来分析影 响 灾害恢复力的社会经济和地质环 境因素， 提高灾 害恢复力影响因素分析的准确度。 权利要求书2页 说明书7页 附图3页 CN 115511266 A 2022.12.23 CN 115511266 A 1.一种地震灾害恢复力影响因素分析 方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取地震发生前和地震发生后目标地区的实际GD P数据； 基于地震发生前目标地区的实际GDP数据计算假设未发生地震的情况下目标地区的 GDP增长轨迹， 得到反事实GD P数据； 定义多个恢复力指标， 根据地震发生后目标地区的实际GDP数据和反事实GDP数据计算 各个恢复力指标的值； 选择多个恢复力影响因素， 基于各个恢复力指标的值进行恢复力影响因素重要性分 析， 得到影响地震灾害恢复力的关键影响因素。 2.根据权利要求1所述的地震灾害恢 复力影响因素分析方法， 其特征在于， 所述基于地 震发生前目标地区的实际GDP数据计算假设未发生地震的情况下目标地区的GDP增长轨迹， 得到反事实GD P数据具体包括： 以地震影响区的多个县域作为处理组， 以地震未影响区的多个县域作为对照组， 从对 照组中选取多个县域作为控制组， 通过合成控制法来模拟处理组在未遭受地震影响下的经 济增长情况。 3.根据权利要求2所述的地震灾害恢 复力影响因素分析方法， 其特征在于， 所述合成控 制法通过构造控制组的各个县域的经济增长情况组成的线性组合实现处理组经济增长情 况模拟； 其中， 每个县域的权重为ωj， 则权重向量为ω＝(ω1,ω2,…,ωj,…,ωn)′， j＝1, 2,…,n， 其中ωj非负， 基于影响县域人均GDP的协变量， 计算最优的权重向 量， 使得模拟合成的县域人均GDP增长轨迹与地震发生前的实际县域人均GDP增长轨迹的均 方误差小于预设阈值； 所述影响县域人均GDP的协变量为社会经济因子， 包括区域土地面积、 年末户籍总人 口、 就业人员总数、 地区生产总值、 第一产业地区生产总值、 第二产业地区生产总值、 第三产 业地区生产总值、 全社会固定资产投资额、 小学在校 学生总数、 普通中学在校 学生总数。 4.根据权利要求1所述的地震灾害恢 复力影响因素分析方法， 其特征在于， 所述恢 复力 指标包括： 瞬时损失、 恢复速率、 恢复时间和总损失量。 5.根据权利要求 4所述的地震灾害恢复力影响因素分析 方法， 其特 征在于， 瞬时损失D， 采用GDP下降值占其原GDP的比率来衡量， D＝(fpre(T0)‑freal(t0))/freal(T0‑ 1)， 其中， T0表示地震发生的年份， fpre(T0)为对应年份的反事实GDP数据， freal(T0)为对应年 份的实际GD P数据， freal(T0‑1)为地震发生前一 年的实际GD P数据； 恢复速率R， 采用地震发生后的实际GDP增长率r2与反事实GDP增长率r1的差值来衡量， R ＝r2‑r1； 恢复时间T， 采用地震发生后目标区域达到或超过地震发生前应有的经济水平所需的 时间来衡量， 其中， T0表示地震发生的年份， T1为目 标区域达 到或超过地震发生前应有的经济水平所需的时间， T2为整个研究时期结束年份； 总损失量L， 采用由于地震灾害GDP增长偏离正常轨道而造成的累积经济损失来衡量，权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115511266 A 2其中， T'为T1或T2， t∈(T0,T′)， fpre(t)、 freal (t)分别为对应年份的反事实GD P数据、 实际GD P数据。 6.根据权利要求3所述的地震灾害恢 复力影响因素分析方法， 其特征在于， 所述恢 复力 影响因素包括社会经济因子、 灾害因子和环境因子； 其中， 灾害因子包括： 烈度、 综合土液化 风险、 土壤松散度； 环境因子包括： 平均高程、 水系线密度、 地表改造程度； 社会经济因子与所述 合成控制法中的社会经济因子相同。 7.根据权利要求1所述的地震灾害恢 复力影响因素分析方法， 其特征在于， 所述基于各 个恢复力指标的值进 行恢复力影响因素重要性分析， 得到影响地震灾害恢复力的关键影响 因素采用随机森林算法实现， 具体包括： 构造多棵 决策树， 分别通过每棵决策树计算各个恢 复力影响因素对恢 复力指标的贡献 大小； 分别对各个恢 复力影响因素对恢 复力指标的贡献大小取均值， 按照恢 复力影响因素之 间的贡献 大小进行排序， 确定关键影响因素。 8.一种地震灾害恢复力影响因素分析系统， 其特 征在于， 所述系统包括： 数据获取模块： 用于获取地震发生前和地震发生后目标地区的实际GD P数据； 反事实计算模块： 用于基于地震发生前目标地区的实际GDP数据计算假设未发生地震 的情况下目标地区的GD P增长轨迹， 得到反事实GD P数据； 恢复力计算模块： 用于定义多个恢复力指标， 根据地震发生后目标地区的实际GDP数据 和反事实GD P数据计算各个恢复力指标的值； 影响因素分析模块： 用于选择多个恢复力影响因素， 基于各个恢复力指标的值进行恢 复力影响因素重要性分析， 得到影响地震灾害县域恢复力的关键影响因素。 9.一种电子设备， 其特征在于， 包括： 至少一个处理器、 至少一个存储器、 通信 接口和总 线； 其中， 所述处 理器、 存储器、 通信接口通过 所述总线完成相互间的通信； 所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令， 所述处理器调用所述程序指令， 以实现如权利要求1～7任一项所述的方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储计算机指 令， 所述计算机指令使计算机实现如权利要求1～7任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115511266 A 3