《自然》：卫星显示全球受洪水威胁人口比例是此前预估十倍
2021-08-10 13:41:30 作者：佚名
一项最新研究显示，由于洪水发生频率增加以及人口迁徙，新世纪以来，暴露在洪水威胁中的全球人口比例增加了近四分之一，这是此前科学家估算的10倍。这一增长趋势预计会持续到2030年。
该研究于北京时间8月4日23时发表在国际顶尖学术期刊《Nature》上，并成为封面论文。该研究通讯作者为来自Cloud to Street（一个面向灾害管理者和保险公司的全球洪水跟踪和风险分析平台）的Beth Tellman，其他作者来自美国宇航局、谷歌、亚利桑那大学、哥伦比亚大学等单位。
经过这项研究，Beth Tellman提出5项具体的政策建议。她向澎湃新闻（www.thepaper.cn）记者介绍道，“第一，制定更好的分区法，这样就不会发生洪泛区的开发，也不会将人们和基础设施置于风险之中。第二，投资支持（财政上，特别是通过公共住房计划）让人们搬迁到洪泛区以外的地方。我们需要确保造成气候变化的国家帮助那些将遭受最大影响的国家提供洪水适应资金。第三，如果撤离洪水区是不可取或不可能的，请确保为暴露人群提供预警系统、疏散协议或洪水保险。来自卫星的历史洪水数据可以帮助保险更准确地为他们的模型定价。第四，修复大坝和防洪设施，确保它们不会倒塌，运转良好的大坝可以保护数百万人。第五，投资于洪泛区的保护，保护河流周围的土地，让河流有容灾空间。”
论文中，“洪水灾害”指洪水的频率和强度，“暴露”指已经或可能发生灾害的人员、资产等，“脆弱性”指生命和财产损失等受到不利影响的倾向。
由于城市化、防洪基础设施的发展，以及洪泛区居民点的增加，洪水发生的地点、程度以及受灾人群正在发生变化。虽然此前研究已经估算过洪水暴露的威胁，但许多这类研究完全依赖于洪水灾害模型。由于快速的人为变化、校准数据不足和地形数据质量差，这些模型具有较大不确定性。
本次研究则使用了卫星观测数据。卫星可直接观测洪水，解释未能反映在洪水模型中的气候、土地利用和基础设施的变化。具体而言，研究人员利用空间分辨率为250米的成像光谱仪解析大型、移动缓慢的洪水事件（但其对城市洪水的解析能力有限）。研究人员通过比较各国2015年和2000年观察到的洪水暴露人口比例来估计暴露趋势。由于人口数据的不确定性，用两个数据集估计：全球人类住区层 （global human settlement layer）和高分辨率定居层（high-resolution settlement layer）。然后，研究者使用全球洪水风险与图像情景（Global Flood Risk with Image Scenarios）模型中的洪水灾害范围估计未来（2030年）洪水风险的变化。
利用卫星观测数据，研究人员估算了2000年至2018年发生在169个国家的913次特大水灾的洪水规模和人口暴露程度。此期间的洪水总淹没面积为223万平方公里，有2.55亿至2.9亿人直接受到洪水影响。大多数洪水事件由强降雨（751次）引起，其次为热带风暴或潮汐，然后是冰雪融化、大坝溃决。
在913次洪水事件中，398次发生在亚洲（其中，印度85次，中国52次），223次发生在美洲（美国98次），发生在非洲、欧洲、大洋洲的次数分别是143次、92次、57次。
2000年至2015年，易发洪水地区的人口增长加快。这15年里，全球总人口增加了18.6%，而洪水地区的人口增加了34.1%；洪水地区的人口数量增加了5800万-8600万（20%-24%），是洪水模型估算的1970年至2010年增加人数的10倍。
研究估计，到2030年，气候和人口变化将使遭受洪水侵袭的国家和地区从32个增至57个，预计将有更多人口暴露在洪水威胁中。出现“新”洪水风险的地方集中在欧洲和北美，其中阿曼和苏丹的洪水风险增长幅度最大。
论文称，洪水地区的人口增长主要是由于经济发展以及人们向洪泛区的迁移。由于不透水地面的增加和气候变化，洪泛区可能正在扩大。洪水风险的增加也源于历史和政治，这些过程可能使在洪泛区定居成为弱势群体的唯一选择。
“我们建议将人们从洪水泛滥的高风险的地方转移出去，并确保维护水坝和堤坝等基础设施。虽然我们的数据库中只有13次洪水事件是由溃坝引起的，但溃坝直接暴露了 1300 万人。此外，由于无处可去，脆弱或边缘化的社区往往最终处于边缘或高风险地区，创建公共住房或计划以防止这些弱势群体不得不在脆弱的土地上定居可能会有所帮助。”论文的作者之一Colin Doyle向澎湃新闻（www.thepaper.cn）记者表示。
谈起这项研究的主要困难和局限性，Colin Doyle表示，“这项研究的一些挑战是用卫星绘制洪水图。我们使用了位于Aqua和Terra卫星上的NASA MODIS传感器，由于这是光学传感器，它无法穿透云层。所以，由于许多洪水事件没有明确卫星数据，我们无法绘制一些洪水观测站大型事件档案记录在案的地图。此外，我们使用的传感器具有250 米的像素分辨率，这意味着我们在人口稠密的城市地区观察洪水的能力非常有限。”
“云层、市区和山洪暴发是主要难题。在山洪中，水流的速度太快，我们无法看到——在岛国，情况常常如此。如果山洪暴发只持续几个小时，我们就无法通过MODIS传感器捕捉到它。”Beth Tellman介绍道，“其次，人口数据仍然非常不确定。我们不得不从分析中删除15个国家，由于其人口数据的潜在误差高于我们测量的洪水趋势。包括阿根廷、孟加拉国、厄瓜多尔、匈牙利、缅甸、尼泊尔、荷兰、新西兰、泰国、越南和卢森堡等。不幸的是，这也是洪灾数量最多的一些国家，尤其是孟加拉国、越南、缅甸和泰国。然而，可用的人口数据太不确定，无法很好地衡量暴露趋势。”
“未来的工作将包括使用其他传感器来填补我们无法使用光学传感器绘制的洪水事件。” Colin Doyle表示。(本文来自澎湃新闻，更多原创资讯请下载“澎湃新闻”APP)
该研究于北京时间8月4日23时发表在国际顶尖学术期刊《Nature》上，并成为封面论文。该研究通讯作者为来自Cloud to Street（一个面向灾害管理者和保险公司的全球洪水跟踪和风险分析平台）的Beth Tellman，其他作者来自美国宇航局、谷歌、亚利桑那大学、哥伦比亚大学等单位。
Nature封面
论文表示，与其他环境灾害相比，洪水影响的人数更多。由于气候、土地利用、基础设施和人口结构的变化，破坏性洪水的严重程度、持续时间和频率都在增加。2000 年至2019 年，全球洪水损失估计为 6510 亿美元。随着洪水发生频率和强度的增加，人们需要准确度量全球洪水暴露威胁，以此改进洪水适应政策，减少生命和经济损失。经过这项研究，Beth Tellman提出5项具体的政策建议。她向澎湃新闻（www.thepaper.cn）记者介绍道，“第一，制定更好的分区法，这样就不会发生洪泛区的开发，也不会将人们和基础设施置于风险之中。第二，投资支持（财政上，特别是通过公共住房计划）让人们搬迁到洪泛区以外的地方。我们需要确保造成气候变化的国家帮助那些将遭受最大影响的国家提供洪水适应资金。第三，如果撤离洪水区是不可取或不可能的，请确保为暴露人群提供预警系统、疏散协议或洪水保险。来自卫星的历史洪水数据可以帮助保险更准确地为他们的模型定价。第四，修复大坝和防洪设施，确保它们不会倒塌，运转良好的大坝可以保护数百万人。第五，投资于洪泛区的保护，保护河流周围的土地，让河流有容灾空间。”
论文中，“洪水灾害”指洪水的频率和强度，“暴露”指已经或可能发生灾害的人员、资产等，“脆弱性”指生命和财产损失等受到不利影响的倾向。
由于城市化、防洪基础设施的发展，以及洪泛区居民点的增加，洪水发生的地点、程度以及受灾人群正在发生变化。虽然此前研究已经估算过洪水暴露的威胁，但许多这类研究完全依赖于洪水灾害模型。由于快速的人为变化、校准数据不足和地形数据质量差，这些模型具有较大不确定性。
本次研究则使用了卫星观测数据。卫星可直接观测洪水，解释未能反映在洪水模型中的气候、土地利用和基础设施的变化。具体而言，研究人员利用空间分辨率为250米的成像光谱仪解析大型、移动缓慢的洪水事件（但其对城市洪水的解析能力有限）。研究人员通过比较各国2015年和2000年观察到的洪水暴露人口比例来估计暴露趋势。由于人口数据的不确定性，用两个数据集估计：全球人类住区层 （global human settlement layer）和高分辨率定居层（high-resolution settlement layer）。然后，研究者使用全球洪水风险与图像情景（Global Flood Risk with Image Scenarios）模型中的洪水灾害范围估计未来（2030年）洪水风险的变化。
a，各国的洪水事件数量（色标），每个洪水事件的质心位置和面积（圆圈）。无数据的国家用灰色阴影表示。
b，2000年-2015年，各国累计总暴露人口（圆圈）和暴露面积（色标）。
c，年度全球暴露人口估值（右轴，红色阴影）和淹没区域（左轴，蓝线）。
利用卫星观测数据，研究人员估算了2000年至2018年发生在169个国家的913次特大水灾的洪水规模和人口暴露程度。此期间的洪水总淹没面积为223万平方公里，有2.55亿至2.9亿人直接受到洪水影响。大多数洪水事件由强降雨（751次）引起，其次为热带风暴或潮汐，然后是冰雪融化、大坝溃决。
在913次洪水事件中，398次发生在亚洲（其中，印度85次，中国52次），223次发生在美洲（美国98次），发生在非洲、欧洲、大洋洲的次数分别是143次、92次、57次。
2000年至2015年，易发洪水地区的人口增长加快。这15年里，全球总人口增加了18.6%，而洪水地区的人口增加了34.1%；洪水地区的人口数量增加了5800万-8600万（20%-24%），是洪水模型估算的1970年至2010年增加人数的10倍。
暴露于洪水的人口比例
洪水风险增加的国家集中在亚洲和撒哈拉以南非洲。不过，数据表明斯里兰卡受洪水影响的人口减少；长江流域受洪水影响的人口比例下降了7%。研究估计，到2030年，气候和人口变化将使遭受洪水侵袭的国家和地区从32个增至57个，预计将有更多人口暴露在洪水威胁中。出现“新”洪水风险的地方集中在欧洲和北美，其中阿曼和苏丹的洪水风险增长幅度最大。
论文称，洪水地区的人口增长主要是由于经济发展以及人们向洪泛区的迁移。由于不透水地面的增加和气候变化，洪泛区可能正在扩大。洪水风险的增加也源于历史和政治，这些过程可能使在洪泛区定居成为弱势群体的唯一选择。
“我们建议将人们从洪水泛滥的高风险的地方转移出去，并确保维护水坝和堤坝等基础设施。虽然我们的数据库中只有13次洪水事件是由溃坝引起的，但溃坝直接暴露了 1300 万人。此外，由于无处可去，脆弱或边缘化的社区往往最终处于边缘或高风险地区，创建公共住房或计划以防止这些弱势群体不得不在脆弱的土地上定居可能会有所帮助。”论文的作者之一Colin Doyle向澎湃新闻（www.thepaper.cn）记者表示。
谈起这项研究的主要困难和局限性，Colin Doyle表示，“这项研究的一些挑战是用卫星绘制洪水图。我们使用了位于Aqua和Terra卫星上的NASA MODIS传感器，由于这是光学传感器，它无法穿透云层。所以，由于许多洪水事件没有明确卫星数据，我们无法绘制一些洪水观测站大型事件档案记录在案的地图。此外，我们使用的传感器具有250 米的像素分辨率，这意味着我们在人口稠密的城市地区观察洪水的能力非常有限。”
“云层、市区和山洪暴发是主要难题。在山洪中，水流的速度太快，我们无法看到——在岛国，情况常常如此。如果山洪暴发只持续几个小时，我们就无法通过MODIS传感器捕捉到它。”Beth Tellman介绍道，“其次，人口数据仍然非常不确定。我们不得不从分析中删除15个国家，由于其人口数据的潜在误差高于我们测量的洪水趋势。包括阿根廷、孟加拉国、厄瓜多尔、匈牙利、缅甸、尼泊尔、荷兰、新西兰、泰国、越南和卢森堡等。不幸的是，这也是洪灾数量最多的一些国家，尤其是孟加拉国、越南、缅甸和泰国。然而，可用的人口数据太不确定，无法很好地衡量暴露趋势。”
“未来的工作将包括使用其他传感器来填补我们无法使用光学传感器绘制的洪水事件。” Colin Doyle表示。(本文来自澎湃新闻，更多原创资讯请下载“澎湃新闻”APP)
