风险管理中前所未有的洪水和干旱的挑战

　　配对事件的概念旨在比较在同一区域中发生的相同危险类型的两个事件21中的差异和相似之处 。这个概念类似于配对的集水研究 ，该研究将两个邻近的流域与水产量不同
。39。我们的研究遵循理论风险框架
，该框架考虑了三个风险成分或驱动因素的影响3：危害，暴露和脆弱性（扩展数据图4） 。危险反映了事件的强度 ，例如洪水泛滥的区域或干旱赤字，例如
，以标准化降水指数来衡量。曝光反映了该事件影响的地区人数和资产的数量
。因此，事件之间暴露的变化受到人口密度的变化和受影响区域的资产的变化（社会经济发展） ，以及受影响区域大小的变化（危险的变化）。脆弱性是一个复杂的概念
，来自不同学科的广泛文献，以定义 ，衡量和量化IT13,40,41,42 。例如
，weichselgartner43列出了20多个脆弱性定义，框架有很大的不同 ，例如
，就将暴露量集成到脆弱性或分开的方面而言3
。评论和尝试汇总了各种脆弱性概念强调，脆弱性是动态的 ，并且应针对特定地点的定义人与环境系统进行评估12,44,45。每个脆弱性分析都需要一种适合其特定目标和规模的方法46 。配对事件方法允许详细的上下文和基于位置的漏洞评估
，这些评估在配对事件报告中介绍， 以及基于变化指标对配对事件进行比较
。对脆弱性表征的子指导者的选择是在同一位置特别关注时间变化的。所有三个驾驶员（抢劫 ，暴露和脆弱性）都可以通过风险管理措施来减少 。可以通过结构性措施（例如堤防或水库19），风险感知的区域规划20以及通过非结构性措施（例如预警）等结构措施减少危害
。21。 　　我们的比较分析基于一个新的数据集
，该数据集来自世界各地的45个配对事件，其中26个事件对是洪水 ，19个是干旱 。这些事件发生在1947年至2019年之间
，一对两个事件之间的平均周期为16年
。配对事件的数量足够大，可以涵盖世界各地的广泛的氢化气候和社会经济环境 ，并允许根据详细的现场观察结果进行区分
，特定于上下文的评估。洪水事件包括河流，普鲁维亚尔 ，地下水和沿海洪水47,48,49,50 。干旱事件包括气象
，土壤水分和水文（水流，地下水）干旱51。分析洪水和干旱在一起的基本原理是基于它们在相同水文周期的两个极端的位置 ，某些管理策略的相似性（例如
，警告系统，水库基础设施）的潜在权衡 ，在同一基础结构的运作中进行相同的基础架构52的运作52以及这两种风险之间的一般性相互作用（例如，这些风险供应量）（因此
，水供应范围（因此），因此可能会爆发与水的供应 ，可能会爆发与水供应量
。因此
，管理社区从彼此学习中可能有价值18。 　　数据集包括：（1）有关事件之间事件和关键过程的详细审查风格报告，例如风险管理的变化（开放访问数据；数据可用性声明）；（2）一个关键数据表 ，其中包含数据（定性和定量）
，该数据表征了配对事件的指标，从单个报告（开放访问数据）中提取；（3）概述表提供了第一事件和第二个事件之间的变化指标（补充表3） 。为了最大程度地减少分析中的主观性和不确定性元素 ，我们（1）使用变化指标
，而不是绝对值的指标，（2）从一组子指示器中计算出的指标（补充表1）和（3）实现了质量保证方案
。通常 ，每个子指示器评估了多个变量（例如
，在一个以上的流量计上洪水排放，或在几个气象站的极端降雨）。基于最相关信息的水文推理使用了变量的组合或选择 。在质量保证过程中 ，特别关注了这一步骤，借鉴了一个或多个合着者事件的深入专业知识
。包括质量保证在内的变化指标的价值分配的灵感来自Delphi Method53
，该方法是基于专家之间结构化讨论和共识建立的。该过程是由核心组（H.K.，A.F.V.L. ，K.Schröter
，P.J.W 。和G.D.B.）驱动的，并在以下步骤中进行：（1）根据详细报告 ，核心组成员建议对成对事件的所有变化指标提出的值；（2）核心小组的第二个成员审查了这些建议；如有疑问
，两个核心小组成员都重新检查了配对事件报告并提供了共同建议
。（3） 在核心组中讨论了所有成对事件的变更指标的所有建议，以提高对配对事件的一致性。（4）对事件报告的作者审查了变化指标的建议值；最后（5） ，所有作者都审查了变更指标的完整表（补充表3）
，以确保配对事件之间的一致性 。基于对一个或多个合着者的事件的专业知识，对复合事件进行了特殊考虑 ，并最佳尝试将洪水和干旱的直接影响与危险
，暴露和影响的干旱隔离
。例如，在这种迭代过程的过程中 ，很明显，干旱事件中的死亡事件不是由于缺乏水而导致的
，而是由并发的热浪引起的。因此，决定在干旱影响特征中省略次级探索者的“死亡 ” 。通过使用相似现象重要性的相似事件类型之间的相对变化指标 ，通过使用相对变化的相对指标进一步降低了复合事件引入的潜在偏差。 　　影响的指标由以下子指导者组成：死亡人数（仅针对洪水）
，直接经济影响，间接影响和无形影响（补充表1）
。洪水危害由子探索者的降水/天气严重程度 ，洪水严重程度
，先前条件（仅针对河流和河流洪水）组成。干旱危害由干旱的持续时间和严重程度组成 。暴露是由两个子探索者/地区/资产暴露和暴露热点组成的
。脆弱性由四个子指导者组成，缺乏意识和预防措施 ，缺乏准备
，不完美的官方紧急/危机管理以及不完善的应对能力。设计指标（包括子指标）的指标被设计为与影响变化的持续正相关（补充表1） 。例如，“缺乏意识
”的降低会导致脆弱性下降 ，因此有望与影响的减少正相关
。管理缺陷的特征是水管理基础设施和非结构性风险管理缺陷的问题
，这意味着非结构性措施并非最佳实施。这些子指标被汇总为变换指标，以实现影响 ，危害，暴露
，脆弱性和管理缺陷，以使洪水和干旱配对事件之间进行一致的比较 。这组指标的目的是尽可能互补 ，但是由于控制洪水和干旱风险的物理和社会经济过程之间的相互作用
，重叠很难避免
。尽管管理缺陷指标主要与风险管理措施的计划功能以及危害，暴露和脆弱性有关 ，主要反映了在特定事件期间措施的具体效应
，但 管理缺点指标和所有三个驱动程序之间都有一些重叠。补充表1提供了针对洪水和干旱配对事件的子指导者的描述或测量的定义和示例 。 　　变化用-2/2表示，以大大减少或增加 ，-1/1用于少量减少或增加
，而无需更改
。在定量比较的情况下（例如，降水强度和货币损害） ，通常将少于50％的变化视为很小的变化
，而大约50％的变化作为大变化，但始终考虑特定的措施和配对事件。补充表2提供了来自洪水和干旱配对事件的代表性示例 ，显示了一对的两个事件之间的定量变量和定性信息的差异，对应于次级指标的值
，范围从大减少（-2）到大增加（+2） 。我们假设事件是以主观的方式前所未有的 - 也就是说，如果第二对的第二事件比第一个事件更加危险（危险指标变化+2）。 　　Spearman的等级相关系数是针对撞击 ，驱动因素和管理缺陷计算的
，这些缺点分开用于洪水和干旱配对事件
。尽管采取了最大程度地降低指标分配的主观性和不确定性的措施，但总会有一个主观性的要素。为了解决这个问题 ，当随机选择80％的洪水和干旱配对事件时
，我们进行了蒙特卡洛分析（1,000次迭代），以测试结果的敏感性 。对于每个子样本相关 ，计算系数和P值以获得1,000个相关性和1,000个P值矩阵
。分别计算了相关系数和P值的第25个和第75个分位数（扩展数据图3）。