新研究显示，自2000年以来，面临洪水风险的人口比例增长了四分之一。
这比之前的估计显著增加，意味着在2000年至2015年间，多达8600万人可能迁入易受洪水影响的地区。
洪水增多和人口变化是这一增长的主要驱动因素。
研究人员发现，自本世纪初以来，全球受洪水影响的人口比例增长了24%。
这比科学家此前的估计高出10倍，原因在于洪水增多和人口迁移。受洪水影响地区内的人口增至多达8600万人。
该研究发表在Nature上，采用了卫星对洪水的直接观测数据，而非标准的模型估算。
“利用时空分辨率更高的洪水卫星观测数据，将有助于政策制定者了解洪水影响的变化地点及最佳应对方式，”研究负责人、亚利桑那大学社会与行为科学学院地理、发展与环境学院助理教授伊丽莎白·特尔曼（Elizabeth Tellman）表示。
特尔曼研究全球环境变化对弱势人群的成因与后果，同时也是Cloud to Street的首席科学官兼联合创始人，该公司是一个全球洪水追踪与风险分析平台，服务于灾害管理者和保险公司。
Cloud to Street托管全球洪水数据库，即Nature论文所依据的数据库，也是迄今产生的规模最大、最准确的已观测洪水数据集，为洪水的真实规模提供了新视角。依托每日两次的全球卫星成像，全球洪水数据库自2000年以来已绘制并分析了169个国家的913起洪水事件。
世界经济论坛在自然气候解决方案方面开展了哪些工作？
世界正面临相互交织的环境危机：自然遭受加速破坏，以及气候变化。
自然气候解决方案（NCS）——即投资于保护和土地管理项目，以增加碳储存并减少碳排放——是应对这两场危机的重要途径，同时还能带来额外的环境和社会效益。
为论坛的《自然与净零》报告所做的研究证实，自然气候解决方案在2030年前可提供实现1.5°和2°路径所需气候减缓的三分之一，且成本低于其他形式的二氧化碳去除方式。本报告基于《自愿碳市场规模化工作组》的建议，并确定了六项行动，以加快高质量自然气候解决方案的规模化推广，并通过企业领袖、政策制定者和民间社会的共同努力打开市场。
为促进合作，2019年，论坛与世界可持续发展工商理事会共同设立了自然气候解决方案联盟，旨在召集公共和私营部门利益相关方，以确定自然气候解决方案投资的机遇与障碍。
自然气候解决方案联盟成员组织提供了专家意见，共同编制了《企业自然气候解决方案》，这是一份关于企业如何可靠使用自然气候解决方案信用额度的高层指南。
请与我们联系，共同致力于释放自然的力量。
洪水地图与卫星观测
大多数洪水地图，包括美国联邦紧急事务管理署（FEMA）所使用的地图，依赖于根据现有地面数据（如海拔、降雨量和地面传感器）模拟洪水的模型。这些模型耗时较长，且存在较大局限，可能完全遗漏在历来不易发生洪水的地区发生的洪水事件，特尔曼表示。
全球洪水数据库则依赖于过去二十年间实际洪水的卫星观测。这使得我们能够对近期洪水的范围、影响和趋势进行更多分析。
“全球洪水数据库可以提高全球和局部洪水模型及脆弱性评估的准确性，提升适应措施的效力，并加深我们对气候、土地覆被变化与洪水如何相互作用的理解，”特尔曼表示。
大多数洪水事件的主要原因是强降雨。其他主要原因包括热带风暴或风暴潮、积雪或冰融，以及水坝溃决，这说明基础设施失效的代价正变得越来越致命。
高水位中的弱势人群
其他主要发现包括：
2000年至2015年间，介于5800万至8600万人迁入了已观测到的洪水地区，使受洪水影响的人口比例增加了20%至24%。
2000年至2018年间，全球共有223万平方千米（约合86.1万平方英里）的土地在某些时候遭到洪水淹没，影响了2.55亿至2.9亿人。
研究人员估计，到2030年，气候和人口变化将使已面临洪水增加的32个国家再增加25个国家。
尽管水坝溃决造成的洪水不到2%，但其在受洪水影响人口比例方面的增幅最高（177%）。
洪水区人口增长的驱动因素是人们迁入易受洪水影响的地区，以及这些地区的经济发展。
近90%的洪水事件发生在南亚和东南亚。
卫星数据发现，南亚、南美洲南部和中东地区此前未被识别的洪水暴露增幅。
“我们发现，经济发展以及人们迁入易受洪水影响的地区，正在显著增加这些地区受洪水影响的人口数量，”沙利文表示。“此外，洪水暴露增加根植于一些根本性条件，这些条件使弱势群体别无选择，只能定居在洪泛区。”
Cloud to Street首席执行官兼联合创始人贝西·施瓦茨表示，全球洪水数据库中的数据可为政策制定者提供可行的经验教训，并使洪水幸存者更快获得赔付。
“在重大洪水事件发生后，社区恢复所需时间及未来韧性的最大决定因素，是他们获得资金的速度，”施瓦茨表示。“与其他气候驱动的灾害相比，洪水影响的人口和资产更多，这反过来使贫穷国家持续贫困，并推高各地的粮食和住房价格。”
《Nature》论文的其他合著者来自美国国家航空航天局（NASA）、谷歌地球外展项目、哥伦比亚大学、密歇根大学、科罗拉多大学、德克萨斯大学奥斯汀分校和华盛顿大学。
该研究的资金来源于谷歌的地球引擎研究奖项，以及NASA的“集成全球遥感与建模系统用于局地洪水预测与影响评估”项目。
