211service.com
Nowa mapa globalna pokazuje, że populacje rosną szybciej na obszarach podatnych na powodzie
Według nowego globalnego projektu mapowania powodzi, Dhaka w Bangladeszu doświadczyła jednego z największych wzrostów ekspozycji na powódź. Mamunur Rashid / Alamy na żywo
Nawet jeśli zmiany klimatyczne i urbanizacja powodują, że powodzie są częstsze, a ich konsekwencje bardziej dotkliwe, większy odsetek ludzi mieszka na obszarach, które ich doświadczają.
w nowe badanie Opublikowane dziś w Nature, naukowcy wykorzystali zdjęcia satelitarne do zmapowania ponad 900 powodzi, które miały miejsce w latach 2000-2018, dotykając od 255 do 290 milionów ludzi.
Powiązana historia
Powodzie wywołane zmianami klimatu mogą zagrozić 200 milionom ludzi — w ciągu 30 latI podczas gdy globalna populacja wzrosła o 18,6% od 2000 do 2015 roku, populacja na tych obszarach przekroczyła ten wzrost, zwiększając się o 34,1% w tym samym okresie. Oznacza to, że w ciągu 15 lat w tych miejscach od 58 do 86 milionów osób było narażonych na powodzie.
Nie jest szczególnie zaskakujące, że powodzie będą się nasilać, mówi Beth Tellman , współzałożyciel startupu mapowania powodzi Chmura na ulicę oraz główny autor badania. Uderzyło mnie jednak to, że ludzie przenosili się do miejsc, w których w przeszłości obserwowaliśmy powodzie.
Naukowcy przyjrzeli się ponad 3000 wydarzeniom w Obserwatorium Powodziowe w Dartmouth baza danych, w której rejestrowane są powodzie zgłaszane w mediach. Dopasowali zdarzenia, które zawierały dane o lokalizacji, do zdjęć satelitarnych z MODA , instrument zamontowany na dwóch satelitach NASA, z których każdy rejestruje codzienne obrazy Ziemi od 2000 roku.
Naukowcy wykorzystali algorytm do mapowania, gdzie wystąpiła powódź, sortując, które piksele zostały pokryte wodą, a które nie. Następnie dodali dane dotyczące populacji, aby zobaczyć, jak trendy na zalanych obszarach zmieniały się w czasie.
Kraje o niskich i średnich dochodach odnotowały najszybszy wzrost liczby ludności na obszarach podatnych na powodzie w ciągu ostatnich dwóch dekad, z najwyższymi wskaźnikami wzrostu w Afryce Subsaharyjskiej i Azji Południowej.
Czynniki społeczno-ekonomiczne mogą wyjaśniać część ruchu, mówi Tellman. Grupy narażone mogą nie mieć innego wyjścia, jak osiedlić się w strefach powodziowych, gdzie ziemia może być tańsza i bardziej dostępna.
Wykorzystując zdjęcia satelitarne, naukowcy byli w stanie opisać skutki rzeczywistych powodzi dokładniej niż tradycyjne modele. Modele mogą uchwycić niektóre rodzaje powodzi, na przykład te, które występują wokół rzek i na wybrzeżach. Ale w przypadku innych spowodowanych ulewnymi opadami lub zdarzeniami losowymi — takimi jak pęknięcie tam lub przypływ sztormowy — obrazy satelitarne zapewniają wyraźniejszy obraz.
Mapy ze zdjęć satelitarnych pokazują powodzie spowodowane przez tropikalny cyklon Nargis w Birmie w 2008 roku.
913 zmapowanych powodzi to wciąż tylko ułamek z dziesiątek tysięcy, które zdarzają się co roku na całym świecie. To tylko wierzchołek góry lodowej, mówi Tellman.
MODIS wykonuje zdjęcia w rozdzielczości 250 metrów, mniej więcej długości dwóch boisk piłkarskich. Oznacza to, że badacze nie mogli zmapować mniejszych powodzi ani tych w większości miast. Chmury zakłócały również algorytm przetwarzania obrazu, a ponieważ satelity przelatywały nad określonym miejscem na Ziemi tylko raz lub dwa razy dziennie, przeoczyły również krótkotrwałe powodzie.
Nowsze instrumenty mają znacznie wyższą rozdzielczość i widzą przez chmury, mówi Bessy Czarny , współzałożyciel i dyrektor generalny Cloud to Street. Te narzędzia, wraz ze sztuczną inteligencją, mogą dziś jeszcze dokładniej mapować powodzie. Aby jednak systematycznie mapować powodzie w czasie, naukowcy musieli trzymać się obrazów z jednego źródła, korzystając z technologii, która istnieje od dłuższego czasu.
Wysiłek ten daje naukowcom wyraźniejszy obraz skali i wpływu ostatnich powodzi niż jakiekolwiek inne źródło. A wyniki będą szczególnie przydatne dla modelarzy, którzy próbują przewidzieć ryzyko, mówi Filip Ward , który studiuje ocenę ryzyka powodziowego na Vrije Universiteit Amsterdam i nie był zaangażowany w badanie.
Zwykle, gdy badacze budują model do przewidywania ryzyka powodziowego, testują go na mapach minionych powodzi. Chociaż wiele powodzi jest mapowanych przez lokalnych badaczy lub rządy, często korzystają one z różnych metod, a niektóre dane nie są publicznie dostępne. Posiadanie dużego zestawu danych, który wykorzystuje tę samą metodę do mapowania wielu powodzi, pozwoli naukowcom opracować dokładniejsze modele. Teraz porównujesz jabłka do jabłek, mówi Ward. To jest naprawdę cenne.
Patrzeć w przyszłość
Jak mówi Tellman, uzyskanie dokładniejszego obrazu globalnego zagrożenia powodziowego może pomóc w skierowaniu funduszy na adaptację do klimatu do miejsc, które tego najbardziej potrzebują. Wskazuje na Republikę Środkowoafrykańską, kraj, który według tego badania odnotowuje znaczny wzrost narażenia na powodzie, ale nie otrzymuje zbyt wiele adaptacja klimatyczna finansowanie od zagranicznych rządów i organizacji międzynarodowych.
Ryzyko powodzi odzwierciedla kilka czynników: zagrożenie, narażenie i podatność, mówi Brenden Jongman , specjalista ds. zarządzania ryzykiem katastrof w Banku Światowym i jeden z recenzentów badania. Chociaż niektóre powodzie są nieuniknione, rządy mogą zająć się niektórymi czynnikami ryzyka, aby zmniejszyć szkody.
Niektóre środki mogą zmniejszyć narażenie: wyprowadzanie ludzi z obszarów podatnych na powodzie poprzez zmianę przepisów dotyczących zagospodarowania przestrzennego lub znajdowanie nowych miejsc do osiedlenia się. Inne mogą zmniejszyć podatność na zagrożenia: budując bardziej odporne na powódź budynki lub wprowadzając systemy wczesnego ostrzegania.
I chociaż więcej ludzi żyje na terenach zalewowych, Jongman twierdzi, że niektóre badania sugerują, że podatność faktycznie maleje ponieważ ludzie przystosowują się do powodzi i budują bardziej odporne systemy.
Najlepszym sposobem na reakcję na powódź jest tak naprawdę kilka tygodni, miesięcy, a czasem nawet lat przed powodzią” – mówi Schwarz. Musimy zainwestować w przygotowania.