摘要
洪水影响的人数超过了任何其他环境灾害，并阻碍了可持续发展。投资于洪水适应策略可能会减少洪水造成的生命和生计损失。由于快速城市化、洪水缓解基础设施的建设以及洪泛区定居点的增加，洪水发生的地点、方式以及受影响人群的情况正在发生变化。此前对全球洪水暴露人口的估计由于缺乏观测数据而受到限制，通常依赖于具有高不确定性的模型。在此研究中，我们使用250米分辨率的每日卫星图像，对2000年至2018年期间的913次大型洪水事件的洪水范围和人口暴露情况进行了估算。我们确定了223万平方公里的总淹没面积，约2.55亿至2.9亿人直接受到洪水影响。我们估计，从2000年到2015年，卫星观测到淹没地点的总人口增长了5800万至8600万，这意味着全球暴露于洪水的人口比例增加了20%至24%，是之前估计的十倍。2030年的气候变化预测表明，暴露于洪水的人口比例将进一步增加。卫星观测的高空间和时间分辨率将有助于我们更好地理解洪水变化的地点及如何最佳地进行适应。这些观测生成的全球洪水数据库将有助于提高脆弱性评估、全球和地方洪水模型的准确性、适应性干预措施的有效性，以及我们对土地覆盖变化、气候和洪水相互作用的理解。
背景
由于气候变化、土地利用、基础设施和人口结构的变化，洪水的破坏性在严重程度、持续时间和频率上不断增加，2000 年至 2019 年间全球洪水损失估计达 6510 亿美元。然而，仅 13%的灾害资金用于应急准备、减缓和适应，而量化洪水灾害、暴露和脆弱性变化对于优先开展灾害缓解工作至关重要。尽管以往的全球洪水暴露和脆弱性研究主要依赖于模型化的洪水灾害，但这些模型受限于快速的人为变化、校准数据不足和地形数据质量差等因素，导致估计结果存在较大不确定性。相比之下，基于卫星的遥感技术能够直接观测淹没情况，更准确地反映气候、土地利用和基础设施的变化。这些变化在撒哈拉以南非洲等地区尤为明显，近年来该地区的洪水死亡率不断上升，城市洪水问题日益加剧。
内容简述
在本研究中，我们利用地球观测卫星测量了全球洪水暴露情况，并开发了全球洪水数据库，系统绘制了 2000 至 2018 年间记录的 913 次大型洪水事件的最大地表水范围。该数据库通过提供地理空间事件目录，辅助模型校准和对比，补充了现有的地表水观测产品。我们使用 NASA 的 MODIS 卫星数据（250 米分辨率）解析了大型、缓慢移动的洪水事件，并通过比较 2015 年与 2000 年各国的洪水暴露人口比例来估算趋势。为应对人口数据的不确定性，我们采用了两个数据集（全球人类定居层和高分辨率定居层）进行估算，并使用全球洪水风险图像模型（GLOFRIS）预测 2030 年洪水暴露的变化。将 2000-2015 年的观测结果与 2030 年的模型估计进行比较以识别出洪水暴露轨迹的变化趋势。
结果
卫星观测到的淹没情况
在达特茅斯洪水观测站（DFO）目录中记录的 3054 个洪水事件中，我们通过分析2000年至2018年间的12,719张MODIS图像，生成了913张洪水地图（图1a）。全球洪水数据库中的大部分事件发生在亚洲（398个事件；中国52个，印度85个），其次是美洲（223个事件；美国98个），非洲（143个事件），欧洲（92个事件）和大洋洲（57个事件；图1a）。许多洪水事件发生在多个国家，导致MODIS观测到的单个国家事件总数为2,617个。我们估计，自2000年以来，大约2.55亿至2.9亿人（约占全球人口的3%）至少暴露于一次观测到的事件中，平均暴露于三次洪水事件（735亿至892亿总暴露；图1c）。与洪水模型估计一致，90%的暴露集中在南亚和东南亚。大多数洪水事件是由暴雨引起的（751个事件），其次是热带风暴或风暴潮（97个事件）、雪或冰融化（52个事件）或大坝破裂（13个事件）。全球最大的累计淹没面积发生在2003年和2007年，人口暴露最高的年份是2007年和2010年。我们在图2a–d中重点介绍了具有重大人类和社会经济损失的事件。
2000–2015年洪水暴露人口
从2000年到2015年，全球总人口增长了18.6%，而在观测到的淹没区域内，人口增长了34.1%。在2000年至2015年间，约5800万至8600万人，即23%至30%的总暴露人口，是新居住在至少曾发生过一次淹没的地区。暴露于大型洪水事件的人口比例变化代表了119个国家中的全球平均增长20%至24%（图4a）。洪水暴露的增加集中在低收入和中等收入国家。由于全球洪水数据库中的城市洪水代表性不足，在快速城市化的国家中，洪水暴露趋势可能被低估了。在所有类型的洪水中，暴露人口比例均有所增加，但在因大坝破裂导致的洪水区域增加幅度最大，达到177%。在防洪基础设施（如大坝）附近的暴露增加可能是由于堤坝效应。
在 70 个国家中，淹没区域内的人口比例增加了 2%以上，在 40 个国家中增加了 20%以上。在观测到的淹没地区，人口增长较快的地区包括印度的古瓦哈提和孟加拉国的达卡（图 3c，d）。南亚和东南亚的大型流域（印度河、恒河-布拉马普特拉河和湄公河）有最多的暴露人口（分别为 1700 万至 1990 万、1.078 亿至 1.349 亿和 2020 万至 3280 万），并且暴露于淹没的人口比例有所增加（分别为 36%、26%和 11%）。在 21 个国家中，洪水暴露人口比例几乎没有变化（增长在−3%到 2%之间），特别是在东欧和俄罗斯，人口数量有所下降。在各国的洪泛区，人口增长存在异质性。例如，在巴西，洪水暴露平均增加，但在马瑙斯市记录的淹没区域内几乎没有人口增长（图 3b）。在 28 个国家中，洪水暴露人口比例减少了 3%以上。例如，在美国，卡特里娜飓风后新奥尔良的洪水暴露人口减少了（图 3a）。
2010–2030年估算的洪水暴露
在这些国家中，洪水模型（GLOFRIS）估计2010年暴露于百年一遇洪水的580万人口。到2030年，世界资源研究所估计将有多达7.58亿人暴露于百年一遇的洪水区，其中1.792亿人因人口变化（1.165亿人）或气候变化（5030万人；假设RCP 8.5）以及气候与土地利用的协同作用（1240万人）而受到影响。预计到2030年，全球洪水暴露人口比例将增加，但各国之间有所不同（图4b），并且对回归期没有敏感性。在57个国家中，洪水暴露的增加预计将超过未来的人口增长，尤其是在亚洲和非洲。由于预测迁移模式变化和特定国家城市发展的难度，在城市化迅速增加的地区，未来洪水暴露的增加可能会被低估。
我们比较了2000至2015年间观测到的暴露于大型洪水事件的人口比例变化与2010至2030年间预测的洪水暴露变化。在106个国家中，我们识别出洪水暴露变化超过人口增长的新情况或持续增加的情况，以及洪水暴露相对于人口增长减少或相同的情况（图4c）。九个地区和32个国家（分布在四大洲）有“持续增加”的洪水暴露（图4c）。其中五个国家（非洲的四个国家和印度）表现出洪水暴露人口比例持续增加（超过20%）。五个地区和25个国家将有“新”的洪水暴露，主要集中在欧洲和北美，阿曼和苏丹的洪水暴露比例增幅最大（超过50%）。尽管有三个地区和29个国家的洪水暴露减少，模型仍然估计到2030年这些国家将有额外220万人暴露于百年一遇的洪水中。三个地区（美拉尼西亚、中亚和西亚）和20个国家的洪水暴露“从未增加或变化不大”。
讨论
我们的研究基于卫星观测数据，表明2000年至2015年间洪水暴露增加了20%至24%，这一增幅高于之前的估计。我们发现，在70个国家中，暴露于洪水的人口比例有所增加，覆盖了南亚、南美洲和中东等地区，这与之前研究仅报告22或55个国家洪水暴露增加的结果相反。此外，我们确定了57个预计未来洪水暴露将增加的国家，这表明这些国家的发展模式易受洪水影响。
尽管如此，我们的分析存在局限性，包括事件记录不完整、MODIS在绘制城市洪水地图方面的能力有限、空间人口分布的不确定性以及极端气候预测的不确定性。未来的研究可以通过整合更多数据、更长时间或更高分辨率的卫星观测，以及改进全球人口的空间估算来提升洪水暴露的估算精度。全球洪水数据库为公众提供250米分辨率的洪水事件数据，有助于校准和改进洪水模型化估算，并为洪水适应策略和金融工具定价提供信息。最终，洪水暴露的增加与历史、政治过程密切相关，这些过程往往使脆弱人群只能选择在洪泛区定居，因此，脆弱性分析与洪水暴露估算的结合应当推动对这些人群和地区的适应投资。
方法概述
本研究通过分析NASA Terra和Aqua卫星上的MODIS数据，结合DFO洪水事件目录，系统地评估了2000年至2018年间全球重大洪水事件的影响。研究使用了固定阈值和自适应阈值算法来识别和绘制洪水淹没区域。随后，结合全球人类住区图层（GHSL）等数据，估算了各国在不同年份洪水暴露的人口比例变化。通过与更高分辨率的数据集和全球洪水模型进行比较，研究进一步探讨了未来洪水暴露的趋势，特别是2030年的预测。整个研究强调了严谨的数据处理和质量控制，以确保结果的准确性和可靠性。