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房屋结构不仅反映了城乡经济发展水平，也是各地区灾害脆弱性大小的重要影响因素，对制定区域防灾政策和宏观尺度的城乡统筹发展规划具有重要的参考意义。近年来地震灾害频发，对社会的发展和人们的生命财产安全构成了很大威胁。众多震例表明，破坏性地震发生后，人员的伤亡和地震直接经济损失主要是由房屋倒塌造成的。同时房屋数据又是地震应急基础数据库的重要组成部分，因此获得准确的房屋数据，对于震前御灾、震中救灾和震后重建具有重要意义。在多次地震的实际应用中，房屋数据都发挥了很大的作用，同时也暴露出一些亟待解决的问题：1）数据时效性差，更新困难，现有的统计年鉴中房屋的统计指标和地震部门所使用的指标不一致。2）数据尺度过大，现有的数据大都是以行政区为单元的统计数据，这种数据把单元内部看作是均匀的，忽略了房屋的分布细节，这也是导致地震灾害损失评估出现严重偏差的原因之一。数据格网化是近年来学者们研究的热点，同时也是解决上述问题的最好的方法之一。目前在人口数据的格网化研究方面已形成了较为成熟的理论和方法，而房屋数据的格网化研究才刚刚起步，目前还没有相关的论文或报告。鉴于此，本研究在基础地理数据和GIS软件的支持下，提出分城乡，分地貌类型的方法建立人口数据格网化模型，以乡镇人口统计数据为控制总量，实现了人口数据的格网化；然后通过公里格网抽样调查的方法获取足够的房屋样本数据，建立公里格网尺度房屋数据格网化模型，结合前面得到的人口格网数据实现了南北地震带5省的房屋数据的格网化。1）进行了人口数据的格网化研究，该研究解决了模型尺度转换、建模因子选取、城乡划分的难题。研究采用基于居民地的格网人口估算方法，在公里格网尺度上获取样本，经过统计分析，建立人口密度权重模型。在建模因子的选取上，选取与人口分布密切相关的耕地、城乡居民用地、道路和居民点数据，共4大类，6个因子；地貌划分是在乡镇单元上进行，以高程、地形起伏度和地质构造图作为依据，在不同的省份根据其自身特点进行地貌类型划分；在城乡的处理上，利用遥感数据，以人工的方式进行划分，并在城市和乡村部分分别建立相对应的人口密度权重模型。2）完成了房屋数据的格网化研究，该研究是在人口数据格网化实现的基础上进行，在技术层面上解决了人均住房及不同住房类型的比例的难题。本研究通过公里格网实地调查的方法，获取足够的样本数据集，在公里格网尺度上建立房屋数据格网化模型。本研究给出了两套房屋数据格网化模型，分别是基于格网人口密度分级的房屋数据格网化模型和基于分区的格网房屋数据格网化模型。然后利用公里格网的人口密度和房屋数据格网化模型，实现云南省、四川省、青海省、甘肃省以及宁夏回族自治区的房屋数据格网化。3）本研究以彝良地震和芦山地震为例，利用GIS软件空间分析功能，叠加地震烈度分布和格网数据，分别计算受灾人口和受灾房屋数量，并对两次地震的人员伤亡和经济损失情况分别做了评估，检验所得数据的科学性与可靠性。结果显示：彝良地震云南灾区的地震直接经济损失的估算结果与实际调查数据相比误差为-6%；在芦山地震中，利用两套模型分别计算人员死亡人数的评估结果与实际调查结果相比，误差分别为69.9%和63.8%，经济损失的评估结果与实际调查的结果相比，误差分别为11.7%和16.8%。该验证结果表明以公里格网为基础的房屋密度分布图合理反映了统计单元内部的实际情况，具有较高的精度；以格网数据为基础进行震害快速评估，可以快速获得可靠的地震灾情信息，包括受灾人口、受灾房屋的数量及分布、地震直接经济损失和人员伤亡等。