本文来自微信公众号：单读（ID：dandureading），作者：tca、刘汀溪、韩文雁、殷佳琦，头图来自：视觉中国
7月17日至20日，河南遭遇了罕见的强降雨，20日当天16~17时，河南郑州的降水量更是达到了201.9毫米。而前不久，西欧也因暴雨引发的洪灾，多人遇难，经济损失惨重。
最近的这两次水灾并非特例，与气候相关的灾害频率和强度在增加。上周，俄勒冈州立大学生态学教授威廉·J·里普尔参与撰写的一篇论文发表了，该篇论文跟踪了一系列与气候变化有关的指标，数据显示，海陆表面温度异常地高，冰川正在高速融化。全球变暖会导致气旋紊乱，进而打破降水规律。
今天，单读整理了近两年出现的一些气象灾害，我们能更直观地看到气候变化带来的影响。虽然如今的局面多大程度由人类活动造成，日后是否有逆转的可能，还需要更严谨的科学论证，但目前的现象也足以让我们提高警惕。灾害离日常生活如此之近，我们除了要学习应对灾害的措施，更重要的是，改变工业革命以来对待自然的态度：自然不是人类可征服、可利用的对象。
近两年的全球气象灾害
2021年河南洪灾
北京时间2021年7月17日至20日，河南省遭受特大暴雨，48小时内达到年降水量。7月20日，每小时降雨量最高达到201.9毫米。据郑州气象统计，本次暴雨小时降水、日降水、重现期均为千年一遇。截至8月2日12时，河南全省受灾人口1453.16万人，302人因灾遇难，50人失踪，直接经济损失达1142.69亿人民币。
图片来源：CFP
2021年西欧洪灾
当地时间2021年7月14日至15日，比利时、德国、卢森堡、瑞士、法国及荷兰遭遇暴雨。48小时内，降水量已达正常月降水量的两倍，导致多条河流决堤。截至7月29日，西欧地区遇难200余人。仅德国西部地区，经济损失已达59亿美元。反常的洪水暴发被认为是全球变暖的后果之一。据欧盟委员会联合研究中心预测，如不加干预，到2100年，洪水将造成西欧地区每年多达560亿美元的财产损失，35万民众受灾。
图片来源：Rhein-Erft-Kreis
2021年印度气旋
在疫情肆虐的2021年的印度，北印度洋气旋季产生了灾难性的极强气旋风暴“陶克塔伊”（Tauktae）以及特强气旋风暴“亚斯”（Yaas）。“陶克塔伊”是有记录以来从印度西海岸登陆的最强热带气旋，截至5月20日，共造成至少122人死亡，36人失踪，数十万人被疏散，以及数十亿美元的直接经济损失。
图片来源：National Disaster Response Force / AFP
2021年澳大利亚洪灾
当地时间2021年3月16日至23日，澳大利亚悉尼所在的新南威尔士州遭受自1961年以来，60年不遇的洪灾。连日来，悉尼降水量达到400~600毫米，是年降水量的40%。暴雨导致瓦拉甘巴水坝漫顶，约500千兆升、相当于整个悉尼港的蓄水量从水坝泄出。澳大利亚全国三分之一的人口受灾情影响，确认遇难人数4人，1人失踪。据澳大利亚保险理事会统计，经济损失至少达4亿澳元。
图片来源：Lee Hartshorne
2021年美国冬季风暴
2021年2月初，冬季风暴“乌里”（Uri）和“维奥拉”（Viola）接连侵扰北美大部分地区，造成82人死亡，约1.7亿人受到冻雨和积雪的影响，这是自1993年以来北美最致命的冬季风暴。其中，德克萨斯州近990万户家庭面临停电、停水和燃料短缺的危机，经济损失高达1950亿美元。
这场冬季风暴使原本温暖湿润的中南部地区连续多天遭受了低温和暴雪天气，以美国阿肯色州中部的小石城为例，仅2月16日，当地夜间气温低至 -18°C，创下自1989年以来的历史最低温度。当天降雪量高达11.8英寸（约29.9厘米），这是该市有记录以来第二大日降雪量，仅次于1875年3月6日的12英寸。
图片来源：Houston Chronicle / AP
2020年太平洋台风季
2020年的太平洋台风季几乎持续了一整年，最灾难性的三场台风集中在了十月和十一月。超强台风“天鹅”（Goni）于11月1日凌晨登陆菲律宾，造成至少20人罹难，近百万人撤离，为全球有记录以来登陆时每分钟平均风速最高的热带气旋。
同季的强台风“莫拉菲”（Molave）和“环高”（Vamco）先后于菲律宾登陆，造成东南亚等国逾百人死亡，超十亿美元的经济损失。由于造成损失巨大，超强台风“天鹅”、强台风“莫拉菲”“环高”均被台风委员会从命名表中除名，以后将不再使用。
图片来源：Philippine Red Cross
2020年越南/柬埔寨洪灾
当地时间2020年10月至11月，越南与柬埔寨连续遭受13次热带风暴袭击，造成历史性的特大洪灾10月10日至13日，莲花台风带来累计98.5英尺（约27米）的降水量，随后又与其他台风接连累加。11月起，热带风暴“天鹅”“艾涛”（Etau）与“环高”相继造成两国大规模滑坡。
在越南，超过七百万民众受灾。截止到2020年11月底，235人遇难或失踪，超40万座房屋被毁，经济损失达13亿美元。在柬埔寨，跨16省的80万民众受灾，至少42人遇难，16余万座房屋被毁。
图片来源：AFP
2020年北美野火
2020年的野火季对加利福尼亚州和整个美国而言都是创下历史记录的。截至2020年11月27日，该年度北美共发生52113场野火，累计燃烧面积为8889297英亩（约360万公顷）。这一数据比十年来的平均面积多出约230万英亩，几乎是2019年燃烧面积的两倍。
其中，对当地居民产生重大影响的火灾超过5万英亩。美国加利福尼亚州在此次野火季受灾严重，截至2020年12月3日，加州发生9279起火灾，累计燃烧面积为4197628英亩。火灾造成10488座建筑物受损或毁坏，至少31人死亡。
2020年的燃烧面积是加州森林及防火局（California Department of Forestry and Fire Protection）有记录以来最大的一年，超过了过去三年的总和。加州自1932年以来最大的6场火灾中，有5场发生在2020年。
图片来源：AP Photo
2019年亚马逊森林野火
2019年，亚马逊热带森林在旱季发生数千起独立野火。山火波及范围主要在巴西和玻利维亚，大多数野火集中在7月至10月的旱季，但仍有数百场野火一直持续到11月下旬。野火造成11088公顷的森林被毁，损失约6.26亿棵树，并释放超过8.13亿吨温室气体。
根据巴西国家太空院数据，2019年1月至8月，亚马逊森林区域发生火灾7.2万余起，是自2013年开始采集相关数据以来最多的一次。根据美国国家空间研究所数据，巴西的火灾数量相较2018年增加了83%。
图片来源：Victor Moriyama / Greenpeace
2019年加利福尼亚野火
2019年野火季，美国加利福尼亚州共发生6872起野火，时间上大多集中在10月。野火的燃烧面积超过253321英亩（约102515公顷），造成732座建筑物受损或毁坏，3人死亡。根据加利福尼亚州政府发布的火情报告，近年的加州野火季每一年都更早开始，更晚结束。2019年，加州山区的野火季较往年增加了75天。
图片来源：AP Photo / Noah Berger, File
2019~2020澳大利亚山火
2019年6月，在南半球春天正式到来之前，第一次山火就在澳大利亚爆发，并在9月初出现了失控的大规模山火。11月初，火情显著恶化，直到次年3月才被控制住。长达数月、上千起的山火烧毁了超过4600万英亩（约186万公顷）土地，造成3500余所房屋和数千座其他建筑物被毁，34人死亡。同时，山火也造成了13亿美元的经济损失，并使得超过10亿只动物丧生。新南威尔士州农村消防局（New South Wales Rural Fire Service）称这场山火为新南威尔士州有史以来最严重的山火。
图片来源：Matthew Abbott
2019年美国龙卷风灾害
2019年3月3日，EF-4级（极端损害程度）龙卷风重创美国东南部多州，造成至少23人死亡，逾百人受伤。同年5月，美国全境在13天内共报告超500次龙卷风（确认295次），为有记载以来发生在5月龙卷风次数的最高纪录，其中包括50次EF-2级，18次EF-3级，以及2次EF-4级，造成数十人伤亡，数百万人受到影响。
图片来源：Julie Bennett
参考文献：
Artemis, 2021-03-29, Australia flood loss hits A$438m, to drive higher reinsurance costs, https://www.artemis.bm/news/australia-flood-loss-hits-a438m-to-drive-higher-reinsurance-costs/
BBC News Online (BBC Online), 2017-09-21, In pictures: Maria aftermath on Puerto Rico, https://www.bbc.com/news/world-us-canada-41352620
BBC News Online (BBC Online), 2019-08-21, 'Record number of fires' in Brazilian rainforest. https://www.bbc.com/news/world-latin-america-49415973
Center for Disaster Philanthropy, https://disasterphilanthropy.org/
CNN, 2021-2-16, These US cities had the coldest morning in decades-with some reaching all-time record lows, https://edition.cnn.com/2021/02/16/us/record-cold-weather-us-trnd/index.html
NASA, 2019-08-23, Uptick in Amazon Fire Activity in 2019. https://www.earthobservatory.nasa.gov/images/145498/uptick-in-amazon-fire-activity-in-2019
NPR, 2017-09-07, Hurricane Irma Leaves Devastation Of 'Epic Proportions' In Caribbean, https://www.npr.org/sections/thetwo-way/2017/09/07/549136781/devastation-of-epic-proportions-in-caribbean-wake-of-hurricane-irma
The Weather Channel，2021-2-20，Winter Storm Viola Smashed Records in the South and Brought Snow, Ice Into Northeast，https://weather.com/safety/winter/news/2021-02-14-cross-country-winter-storm-northwest-south-midwest-east
UStornadoes, 2019-05-30, The tornado outbreak sequence of May 2019, https://www.ustornadoes.com/2019/05/30/the-tornado-outbreak-sequence-of-may-2019/
VOX, 2020-10-26, Typhoon Molave battered the Philippines. Vietnam is next, https://www.vox.com/2020/10/26/21534754/typhoon-molave-philippines-vietnam
Science, 2021-07-20, Europe’s deadly floods leave scientists stunned, https://www.sciencemag.org/news/2021/07/europe-s-deadly-floods-leave-scientists-stunned
FT 中文网，2021-08-02，行星生命跡象指標凸顯氣候「壓力值」，https://big5.ftchinese.com/story/001093416
全球灾难事件簿，https://den.ncdr.nat.gov.tw/
人民网，2018-06-04，美属波多黎各飓风“玛利亚”灾损严重低估，http://world.people.com.cn/n1/2018/0604/c1002-30032222.html
人民网， 2019-11-11， 澳大利亚新州山火肆虐 已进入紧急状态，http://australia.people.com.cn/n1/2019/1111/c408038-31448938.html
腾讯网，2021-7-29，河南省暴雨遇难人数增至99人!, https://new.qq.com/omn/20210729/20210729A0AKR700.html
澎湃新闻，2021-07-22，我国有气象记录才70多年，“千年一遇”暴雨，怎么算的？， https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_13690909
腾讯网，2021-07-17，西欧遇百年大洪水, 德国比利时荷兰等国受灾，超过150人遇难，https://new.qq.com/omn/20210718/20210718A00A9Z00.html
新浪网，2019-05-29，美国5月记录到超500次龙卷风，多州发布警报，https://news.sina.com.cn/w/2019-05-29/doc-ihvhiqay2161725.shtml
新浪网，2021-08-02，河南特大洪涝灾害造成302人遇难，其中郑州292人，http://news.sina.com.cn/c/2021-08-02/doc-ikqciyzk9087126.shtml
中国新闻网，2021-03-22，澳大利亚洪灾持续 部分地区紧急疏散过万居民, https://baijiahao.baidu.com/s?id=1694918953950951191&wfr=spider&for=pc
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