灾害数据基础不稳，削弱了救援工作

这个数字仅反映了飓风直接造成的死亡人数——即第二天早上或之后不久被发现的遇难者——并不包括灾后数周和数月内死亡的数千人。玛丽亚飓风对波多黎各的基础设施造成了沉重打击：大面积停电导致医院关闭，医疗物资短缺，岛上其他关键基础设施也相继崩溃。 一年后，波多黎各政府委托进行了一项特别评估，研究团队对灾后死亡人数进行了修正。最终死亡总数上升至2975人，是最初估计的46倍。

飓风玛丽亚的例子并非个例。在许多国家，用于追踪灾害影响的数据库可能存在严重误差。

他们主要依赖政府和新闻报道——但这些报道受到政府何时发布信息以及政府如何定义灾害影响的影响。这些数据并非仅用于学术研究；灾害数据在当今世界举足轻重。它们会影响哪些国家获得资金以及灾害资金的用途。

尽管这些决策通常被视为技术性的，但灾害报告也存在政治层面。数据往往决定了哪些人的苦难会被记录和优先考虑。我们把这些数据当作事实，但它们并非如此。它们是由系统生成的，而系统本身与其他任何政策领域一样脆弱。灾害数据的可靠性远低于用户通常的预期。

优质数据的标准并无争议。数据应当反映实际发生的情况，呈现全貌，在不同时间和地域上保持可比性，并且不重复统计同一事件。遗憾的是，我们距离实现这些目标还很遥远。

灾难数据库的实际工作原理

我们需要灾害数据。灾后重建工作必须制定计划，人道主义援助必须到位，复原力计划也必须制定。紧急事件数据库（EM-DAT）是全球使用最广泛的免费灾害数据来源，涵盖技术灾害和自然灾害。该数据库记录了自1900年以来超过27,000起事件。要将某起事件纳入数据库，必须满足以下三个主要标准中的至少一项：10人或以上死亡；100人或以上受影响；或宣布进入紧急状态或呼吁国际援助。

虽然这些标准合理，但也意味着该数据集存在盲点。例如，一场造成九人死亡的干旱通常不会被纳入数据库，除非它引发了紧急状态声明或国际援助呼吁。同样，一场影响95人的洪水也不会被纳入数据库。这里还有一个重要的注意事项：该数据库仅关注报告的受灾或死亡人数。如果报告不准确，数据库也就不准确。EM -DAT要求至少从两个独立来源对每个事件进行交叉核实，这些来源通常是国际机构、通讯社和英文媒体。

鉴于此，媒体报道中的地域偏见很可能会蔓延到EM-DAT数据库本身，导致其记录的灾害事件中，发达经济体多于欠发达经济体。这也使得政府可以操纵数据。如果政府只承认9人死亡，即使实际死亡人数远超9人，该事件也不会被纳入数据库。这使得政府可以逃避对其行为的责任。

以2008年中国四川地震为例。受灾最严重的几个地区都是该地区较为贫困的县，许多建筑物倒塌。官方公布的死亡人数约为7万人，另有1.8万人至今下落不明。试图追究责任、调查建筑规范和建筑物倒塌原因的家长、活动人士和记者遭到审查、拘留和监视；特别是学校倒塌事故造成的全部伤亡和责任归属，至今仍难以独立核实。

即使事件达到阈值，其他信息也可能不完整。经济损失信息是信息缺失的主要原因；在2000年至2020年记录的事件中， 80%的事件缺乏此类信息。经济损失难以计算，而且在低收入和中等收入国家很少提供。在EM-DAT记录的非洲灾害中，只有4%有经济损失估算。

但这并没有阻止人们直接使用这些数据。越来越多的极具影响力和被广泛引用的出版物使用这些数据进行实证研究，却很少提及这些数据存在的问题。

对比不同的灾害数据库，就能更清楚地看到这些局限性。1971年至2002年间，EM-DAT数据库记录了哥伦比亚发生的97起灾害。而另一个数据库DesInventar在同一时期记录了超过19000起灾害。DesInventar数据库中只有一小部分本地事件符合EM-DAT对灾害的定义，但这些“小”事件加起来，在哥伦比亚造成的损失却超过16.5亿美元。这大约是哥伦比亚历史上最致命的灾害之一——内瓦多·德·鲁伊斯火山爆发——所造成经济损失的七倍。这些“小”事件加起来，威力巨大。

DesInventar 代表了一种不同类型的灾害数据库。它不设定具体的收录标准，而是允许各国自由构建自己的灾害清单。一般来说，这意味着它会涵盖规模较小的灾害事件，但也意味着数据库中数据的质量取决于各国政府收集和维护记录的能力。这方面的差异可能很大。秘鲁就是一个典型的例子。其数据仅来自单一来源——因此，利马附近的灾害事件比该国偏远地区的灾害事件记录得更完整。

这并非唯一的差异。“受灾人群”的统计数字可能存在显著差异。EM-DAT 将受灾人群定义为需要立即援助的人，但各国对“援助”的定义标准不尽相同。有些国家将所有灾区居民都包括在内；有些国家仅包括失去住房的人；还有一些国家则将援助请求作为衡量标准。各国甚至可能出于策略考虑，选择性地将某些人纳入受灾人群的统计范围，因为这些数据有助于判断一个国家是否符合气候适应融资的资格。

其他类别的数据则更加模糊不清。如前所述，经济损失估算数据往往缺失，即使有，也充其量只能算是粗略估计。一些研究对比了EM-DAT和DesInventar数据库中的灾害事件数据，发现大多数情况下损失数字相差超过20%。

将灾害数据转化为政策

这或许看似学术性的问题，实则不然。这些数据库被应用于实际的政策决策中。

联合国减少灾害风险办公室在其《全球评估报告》中使用了EM-DAT和DesInventar两个数据库，该报告是指导国际灾害政策的主要出版物之一。联合国会员国也通过《仙台框架监测报告》报告其进展情况，该报告以灾害数据库为输入数据。这些数据随后用于跟踪进展、确定灾害风险优先事项、指导资源分配以减少风险，并帮助制定气候适应战略。

气候融资领域在2023年就投入了1.9万亿美元，该领域也利用灾害数据库来评估与气候相关的灾害风险。各国经常使用德国观察组织（Germanwatch）的全球气候风险指数来讨论是否需要资金支持以应对适应气候变化或损失。德国观察组织目前的指数使用EM-DAT数据库，但对其局限性有一些说明。例如，这份损失和损害分析报告使用了该指数，但并未讨论其数据局限性。

对EM-DAT的依赖不仅限于全球气候风险指数，还渗透到决定人道主义资金流动的运作机制中。INFORM风险指数在其部分灾害指标中使用了EM-DAT，联合国人道主义事务协调厅、欧盟委员会民防和人道主义援助行动、世界粮食计划署、美国国际开发署、联合国中央应急基金等机构也曾利用EM-DAT来帮助确定人道主义资源的优先顺序并进行分配。EM-DAT中的错误可能导致灾害资金不足。例如，如果死亡人数远高于EM-DAT报告的死亡人数（因为死亡信息未以英文报告），就可能出现这种情况。

2015年，马拉维政府通过非洲风险能力公司（ARC）支付了500万美元购买干旱保险。该公司的模型会在预测干旱程度超过特定阈值时进行赔付。2016年厄尔尼诺现象引发的干旱导致650万人需要援助，但该模型最初基于对农民种植的玉米品种的错误假设，认为无需赔付。最终，在2017年进行了赔付，此时应对干旱的总成本已达约3.95亿美元。

夯实基础：五项改进措施

我们显然需要灾害数据。如果没有像EM-DAT和DesInventar这样的数据库，我们将无法了解和应对灾害。应对气候变化和制定适应策略以预防未来灾害也会更加困难。但这些数据库远非完美。

不过，改进是可能的。事实上，随着全球变暖和气候相关灾害日益频繁，改进势在必行。

首先，我们必须开始将灾害数据库视为系统的一部分，而不是单一的权威来源。每个灾害数据库都是一种测量工具，都存在已知的局限性，但将它们结合起来考虑可以减少误差。资源分配应在不同的灾害数据库和本地灾害清单之间进行三角验证。这将有助于减少数据缺失——鉴于规模较小、反复发生的灾害事件在灾害影响中占有相当大的比例，这一点尤为重要。

其次，灾害影响的报告应采用范围形式，而非仅以单一数字呈现。政策制定者很容易只关注单一数字，而忽略其背后的不确定性。2015年，灾害风险综合研究项目建议，灾害数据应包含可靠性信息，例如质量评分或不确定性等级。最初公布的玛丽亚飓风死亡人数比超额死亡率分析得出的结果低46倍。虽然采用范围报告形式并不能消除这种差异，但可以向政策制定者表明，该数字是暂定的，而非最终确定的。

第三，我们必须独立核实官方统计数据。政府并非总有动力说真话，即便他们试图这样做，不同的标准也可能导致对损失的估算结果大相径庭。我们不应依赖受灾地区的人口数量，而应将超额死亡率作为灾后评估的标准指标。这将提供一个独立的参考数据，用于评估官方数据；如果政府公布的数字远低于超额死亡人数，就应该追究其责任。

我们还可以利用卫星图像来验证数据。2010年海地地震后以及2023年土耳其地震后，卫星图像的运用都取得了显著成效。这些技术无法取代实地数据收集，因为它们无法统计个体人数。然而，它们提供了一种独立的分析方法，可用于与灾害数据库中的其他数据进行比较。这在数据收集或报告基础设施薄弱的地区尤为重要；在像海地这样的国家，挨家挨户收集数据几乎是不可能的。

第四个改进措施与此密切相关。我们还必须加大对本地数据系统的投入。一些国家已经采用基于DesInventar的系统进行灾害损失统计，但维护这些系统的动力却很弱。各国政府每年都需要培训人员、验证数据并确认互联系统能够协同运作。这些都需要资金，而且都不是自动完成的；国际组织应尽可能为此提供支持。

第五，要明确数据的局限性。任何政策文件都不应在未加说明的情况下使用灾害数据。每个灾害数据库都存在自身的偏差；没有哪个数据库是完美的。如果不加以说明，政策制定者可能会直接采用现成的数据，而忽略这些偏差。所有引用灾害数据的报告都应包含诸如可持续发展目标监测元数据、 INFORM的可靠性评分以及气候分析机构的损失和损害简报等材料，以便为读者提供数据可靠性的背景信息。

任何系统都不可能完美无缺，旨在评估灾害影响（包括受灾人群、人员伤亡规模和经济损失）的系统，始终都存在固有的假设、政治压力和制度局限性。但我们可以做得更好，尤其是在气候变化导致自然灾害频发的情况下。可避免的错误会造成人员伤亡，而目前的灾害数据库存在将现有报告误认为真正重要信息的风险。

马修斯·德·索萨是特拉华大学灾害科学与管理专业的博士生，曾与联合国难民署和挪威难民理事会等不同的人道主义组织合作。他研究灾害的多个方面，重点是组织间的协调。

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