不止河南！Nature封面预测：未来8年，7.58亿人将经历百年一遇洪水
时间：2021-09-22 14:28:22
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[导读]一场特大洪涝灾害给河南省造成了严重损失，引起了全球的关注。本周的nature封面刊登了关于全球洪水灾害事件的最新研究。预计未来全球将有119个国家受到更加严重的洪灾威胁，我国受洪灾影响的人口也将增加6%。7月17日以来，河南省遭遇历史罕见的极端强降雨天气，全省有近800个气象站出...
一场特大洪涝灾害给河南省造成了严重损失，引起了全球的关注。本周的nature封面刊登了关于全球洪水灾害事件的最新研究。预计未来全球将有119个国家受到更加严重的洪灾威胁，我国受洪灾影响的人口也将增加6%。
7月17日以来，河南省遭遇历史罕见的极端强降雨天气，全省有近800个气象站出现100毫米以上的大暴雨。 原本还在网络上吵吵闹闹的网友们纷纷自发建立各类互助群组，发布应急消息和寻人启事。 再一次体现了我们国家面对灾害万众一心、众志成城的精神。 洪水退去，雨过天晴，但洪水却河南民众留下了深远的影响。 光是河南省保险业的初步估损就高达98亿元。 还有因洪水而失去的302条鲜活生命，目前还有50人失联…… 前事不忘后事之师，在为遇难者哀悼的同时，我们更应该加强对洪水灾害的防范。
本期nature封面文章上刊登了关于全球洪水灾害分析的最新研究。
亚利桑那大学助理教授Elizabeth Tellman和博士后研究员Jonathan A. Sullivan带领研究团队，用卫星直接观测2000年以来发生的洪水灾害事件，绘制出913张洪水事件图。 论文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-021-03695-w#code-availability 研究结果显示，自本世纪之交，全球遭受洪水灾害影响的人口比例增加了24%。 比科学家们之前估计的多了10倍。 而由于受到气候变化和未来城市人口变动等不确定因素的影响，该增长趋势会被低估。 预计在未来，我国将会遭遇更多的洪水灾害，受影响的人口比例将增加6%。
NASA的Terra和Aqua卫星上安装有多光谱光学仪器，简称MODIS。 MODIS是空间分辨率为250米的中等分辨率成像光谱仪，每天都会对地球成像，解析大型、缓慢移动的洪水事件。 在2000年至2018年间，MODIS生成了12719张图像，生成了913张洪水事件图。 全球洪水数据库中每个国家的洪水事件 其中，不同的颜色代表数量，圆圈大小表示每个洪水事件的质心位置和面积，没有数据的国家则用灰色阴影表示。 2000-2015年间，每个国家受到洪水影响的总人口（圆圈）和受到洪水影响的面积（色标）
红线表示全球年度人口估计值，蓝线表示洪水淹没的区域 研究人员对这12719张卫星遥感图像进行分析，发现许多洪水事件都集中发生在多个国家。往年洪水的影响
在2000年到2015年间，全球总人口增加了18.6%，而在观察到的洪水淹没地区，人口增加了34.1%。 卫星监测到至少发生过一次洪水泛滥的地区中，新增了5800万至8600万人口，占受影响总人口的23%至30%。 全球平均经历大型洪水灾害事件的人口比例增长了20%-24%。 70个国家受洪水影响的人口比例增加了2%以上。 其中有40个国家增加了20%以上，例如下图c和d代表的印度的古瓦哈提和孟加拉国的达卡。
a. 美国新奥尔良，经历卡特里娜飓风后人口减少b. 巴西马瑙斯，人口没有变化。c. 孟加拉国达卡，城市周边受洪水影响的区域，人口不断增加d. 印度古瓦哈提，城市在过去20年中多次受到洪水侵袭，人口还在增加 不过，有21个国家受影响的人口比例变化不大（增长在-3%和2%之间），特别是东欧和俄罗斯人口数量减少的地方。 另外还有28个国家，受洪水影响的人口比例下降了3%以上。
极端事件的观测淹没量和洪水持续时间 在所有洪水类型中，经历洪水灾害的人口比例都在增加。 但因水坝溃堤而引起的洪水事件，人口增加的比例最高，增加了177%。 在快速城市化的国家，发生洪水的趋势可能被低估，研究推测其中至少有8个国家受洪水影响的风险在增加。 受影响的国家主要集中在亚洲和撒哈拉以南非洲的国家。 其中，南亚和东南亚（印度河、恒河和湄公河流域）受影响的绝对人数最多，分别为1700-1990万、1.078-1.349亿和2020-3280万，人口比例分别增加36%、26%和11%。 而我国的长江流域，在2000-2015年间，受洪水灾害影响人口的人口比例降低了17%。预计到2030年的洪水风险
除了统计过去发生的洪水灾害情况，研究团队还预计了未来的洪水灾害。 利用世界资源研究所的洪水风险分析仪Aqueduct，根据大量的MODIS观测数据，研究人员计算出了119个国家在不久的将来（2010-2030）将面临洪水威胁的人口。 根据洪水模型（GLOFRIS）的估算，到2030年，多达7.58亿人将经历百年一遇的洪水灾害。 在那时，预计全球受洪水影响的人口比例将有所增加，但各国情况不同。 在57个国家中，洪水风险的增加预计将超过未来的人口增长，尤其是亚洲和非洲。 由于气候变化以及未来人口变动，在城市化迅速发展的地区，未来洪水的风险可能会被低估。 a. 2000-2015观察到受洪水影响的人口比例变化；b. 2010-2030预计的受洪水影响的人口比例变化c. 暴露在洪水中的人口比例变化：粉红色：预计在2010-2030下降（a>1.02，b≤0.97）蓝色：预计在2010-2030增长（a≤0.97，b>1.02）紫色：预计在2010-2030持续增长（a>1.02，b>1.02）橙色：预计在2010-2030保持不变或减少（a≤1.02，b≤1.02）灰色：数据不足 9个地区和32个国家有「持续增加」的洪水风险，遍布四个大洲。 其中有4个非洲国家和印度暴露在洪水灾害中的人口比例增长超过20%，呈现出高度持续增长。 5个地区和25个国家将有新增的洪水灾害，主要集中在欧洲和北美地区。 根据研究团队的模型预测，未来我国将经历更多的洪水事件，而受洪水灾害影响的人口比例将增加6%。 结论
卫星观测出的数据表明，经历洪水灾害的地区有所增加，在2000-2015年为20%-24%，高于1970-2010年2.6%的估值。
另外，在各大洲的70个国家中，受到洪水灾害影响的人口比例也增加了。
现在的估值比以前的要高，可能是因为现在能够捕捉到全球模型中没有涵盖在内的水坝断裂、河流事件和融雪引起的洪水事件。
除了过去这段时间洪灾风险有所增加以外，研究团队还确定了未来57个国家的洪灾风险会增加。 在洪水灾害面前，人们的生计和生命都将受到威胁。 但万幸的是，现在有望预测全球洪水灾害影响范围及受影响的人口数量，提前做好应对方案，防患于未然。模型代码
模块代码编写语言使用了Python、Javascript和R语言。 Javascript的代码被存储为一个.txt文件，可以直接粘贴到谷歌地球的代码编辑器中运行。 而Python脚本则基于谷歌地球引擎的Python API。 项目地址：https://github.com/cloudtostreet/MODIS_GlobalFloodDatabase
作者介绍
亚利桑那州立大学地理发展与环境学院助理教授 人类环境地理学家，在亚利桑那大学获得地理学博士学位，重点研究方向是洪水风险和土地使用变化，并致力于为城市开发基于卫星的参数化洪水保障指数。
参考资料：https://www.nature.com/articles/s41586-021-03695-w#code-availabilityhttps://github.com/cloudtostreet/MODIS_GlobalFloodDatabase
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7月17日以来，河南省遭遇历史罕见的极端强降雨天气，全省有近800个气象站出现100毫米以上的大暴雨。 原本还在网络上吵吵闹闹的网友们纷纷自发建立各类互助群组，发布应急消息和寻人启事。 再一次体现了我们国家面对灾害万众一心、众志成城的精神。 洪水退去，雨过天晴，但洪水却河南民众留下了深远的影响。 光是河南省保险业的初步估损就高达98亿元。 还有因洪水而失去的302条鲜活生命，目前还有50人失联…… 前事不忘后事之师，在为遇难者哀悼的同时，我们更应该加强对洪水灾害的防范。
本期nature封面文章上刊登了关于全球洪水灾害分析的最新研究。
亚利桑那大学助理教授Elizabeth Tellman和博士后研究员Jonathan A. Sullivan带领研究团队，用卫星直接观测2000年以来发生的洪水灾害事件，绘制出913张洪水事件图。 论文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-021-03695-w#code-availability 研究结果显示，自本世纪之交，全球遭受洪水灾害影响的人口比例增加了24%。 比科学家们之前估计的多了10倍。 而由于受到气候变化和未来城市人口变动等不确定因素的影响，该增长趋势会被低估。 预计在未来，我国将会遭遇更多的洪水灾害，受影响的人口比例将增加6%。
卫星观测
NASA的Terra和Aqua卫星上安装有多光谱光学仪器，简称MODIS。 MODIS是空间分辨率为250米的中等分辨率成像光谱仪，每天都会对地球成像，解析大型、缓慢移动的洪水事件。 在2000年至2018年间，MODIS生成了12719张图像，生成了913张洪水事件图。 全球洪水数据库中每个国家的洪水事件 其中，不同的颜色代表数量，圆圈大小表示每个洪水事件的质心位置和面积，没有数据的国家则用灰色阴影表示。 2000-2015年间，每个国家受到洪水影响的总人口（圆圈）和受到洪水影响的面积（色标）红线表示全球年度人口估计值，蓝线表示洪水淹没的区域 研究人员对这12719张卫星遥感图像进行分析，发现许多洪水事件都集中发生在多个国家。
往年洪水的影响
在2000年到2015年间，全球总人口增加了18.6%，而在观察到的洪水淹没地区，人口增加了34.1%。 卫星监测到至少发生过一次洪水泛滥的地区中，新增了5800万至8600万人口，占受影响总人口的23%至30%。 全球平均经历大型洪水灾害事件的人口比例增长了20%-24%。 70个国家受洪水影响的人口比例增加了2%以上。 其中有40个国家增加了20%以上，例如下图c和d代表的印度的古瓦哈提和孟加拉国的达卡。 a. 美国新奥尔良，经历卡特里娜飓风后人口减少b. 巴西马瑙斯，人口没有变化。c. 孟加拉国达卡，城市周边受洪水影响的区域，人口不断增加d. 印度古瓦哈提，城市在过去20年中多次受到洪水侵袭，人口还在增加 不过，有21个国家受影响的人口比例变化不大（增长在-3%和2%之间），特别是东欧和俄罗斯人口数量减少的地方。 另外还有28个国家，受洪水影响的人口比例下降了3%以上。
极端事件的观测淹没量和洪水持续时间 在所有洪水类型中，经历洪水灾害的人口比例都在增加。 但因水坝溃堤而引起的洪水事件，人口增加的比例最高，增加了177%。 在快速城市化的国家，发生洪水的趋势可能被低估，研究推测其中至少有8个国家受洪水影响的风险在增加。 受影响的国家主要集中在亚洲和撒哈拉以南非洲的国家。 其中，南亚和东南亚（印度河、恒河和湄公河流域）受影响的绝对人数最多，分别为1700-1990万、1.078-1.349亿和2020-3280万，人口比例分别增加36%、26%和11%。 而我国的长江流域，在2000-2015年间，受洪水灾害影响人口的人口比例降低了17%。
预计到2030年的洪水风险
除了统计过去发生的洪水灾害情况，研究团队还预计了未来的洪水灾害。 利用世界资源研究所的洪水风险分析仪Aqueduct，根据大量的MODIS观测数据，研究人员计算出了119个国家在不久的将来（2010-2030）将面临洪水威胁的人口。 根据洪水模型（GLOFRIS）的估算，到2030年，多达7.58亿人将经历百年一遇的洪水灾害。 在那时，预计全球受洪水影响的人口比例将有所增加，但各国情况不同。 在57个国家中，洪水风险的增加预计将超过未来的人口增长，尤其是亚洲和非洲。 由于气候变化以及未来人口变动，在城市化迅速发展的地区，未来洪水的风险可能会被低估。 a. 2000-2015观察到受洪水影响的人口比例变化；b. 2010-2030预计的受洪水影响的人口比例变化c. 暴露在洪水中的人口比例变化：粉红色：预计在2010-2030下降（a>1.02，b≤0.97）蓝色：预计在2010-2030增长（a≤0.97，b>1.02）紫色：预计在2010-2030持续增长（a>1.02，b>1.02）橙色：预计在2010-2030保持不变或减少（a≤1.02，b≤1.02）灰色：数据不足 9个地区和32个国家有「持续增加」的洪水风险，遍布四个大洲。 其中有4个非洲国家和印度暴露在洪水灾害中的人口比例增长超过20%，呈现出高度持续增长。 5个地区和25个国家将有新增的洪水灾害，主要集中在欧洲和北美地区。 根据研究团队的模型预测，未来我国将经历更多的洪水事件，而受洪水灾害影响的人口比例将增加6%。 结论
卫星观测出的数据表明，经历洪水灾害的地区有所增加，在2000-2015年为20%-24%，高于1970-2010年2.6%的估值。另外，在各大洲的70个国家中，受到洪水灾害影响的人口比例也增加了。
现在的估值比以前的要高，可能是因为现在能够捕捉到全球模型中没有涵盖在内的水坝断裂、河流事件和融雪引起的洪水事件。
除了过去这段时间洪灾风险有所增加以外，研究团队还确定了未来57个国家的洪灾风险会增加。 在洪水灾害面前，人们的生计和生命都将受到威胁。 但万幸的是，现在有望预测全球洪水灾害影响范围及受影响的人口数量，提前做好应对方案，防患于未然。
模型代码
模块代码编写语言使用了Python、Javascript和R语言。 Javascript的代码被存储为一个.txt文件，可以直接粘贴到谷歌地球的代码编辑器中运行。 而Python脚本则基于谷歌地球引擎的Python API。 项目地址：https://github.com/cloudtostreet/MODIS_GlobalFloodDatabase作者介绍
Elizabeth Tellman
亚利桑那州立大学地理发展与环境学院助理教授 人类环境地理学家，在亚利桑那大学获得地理学博士学位，重点研究方向是洪水风险和土地使用变化，并致力于为城市开发基于卫星的参数化洪水保障指数。参考资料：https://www.nature.com/articles/s41586-021-03695-w#code-availabilityhttps://github.com/cloudtostreet/MODIS_GlobalFloodDatabase
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