1900—2020年全球融雪洪水災害及其影響

崔曼儀， 周 剛， 張大弘， 張世強

（1.西北大學 陜西省地表系統與環境承載力重點實驗室，陜西 西安 710127；2.西北大學 城市與環境學院，陜西 西安 710127）

0 引言

冰雪融水是人類生活和生態系統的主要淡水資源之一［1］，為世界六分之一以上的人口提供了水資源［2］，其中融雪地表水資源支撐了全球國內生產總值（GDP）的四分之一。在中高緯度地區，地表年徑流量的50%來源于融雪［3］；在中國西北干旱和半干旱區，積雪融水是重要的水資源，對河川徑流的貢獻率達20%～50%［4］；在北美，積雪融水量可占到河流總徑流量的50%～95%［5］。

雖然積雪融水對于河川徑流補給、國民經濟建設和可持續發展具有重要意義［6-7］，但豐富的積雪快速融化也可能引發洪水災害。當冬季積雪累積量大，春季升溫迅速，會使積雪快速消融，形成融雪洪水，多發于春夏季的中高緯度地區和中高海拔山區。與常見洪水不同，融雪洪水當中往往夾雜著大量的冰凌和融冰［8］，并可能伴隨泥石流、滑坡等次生災害，帶來的破壞極大，對道路、橋梁等基礎設施及生命財產安全構成威脅。如1997 年4 月美國紅河流域春季升溫造成創紀錄的冬季積雪融化，發生的災難性融雪洪水造成美國7.5 萬人受災，8 000 頭（只）牲畜死亡，1 300 間房屋倒塌，經濟損失達40 億美元［9］；1999 年7 月，我國新疆發生極端升溫過程致使高山積雪和冰川大量消融，加上部分山區連降暴雨，全疆發生了嚴重的雨雪冰混合洪水，導致118萬人受災，112 人死亡，道路、水利、通訊設施嚴重受損，直接經濟損失28 億元［10］；2011 年2 月上旬，阿富汗高山積雪融化導致國家西部地區洪水泛濫，數百座房屋和數千英畝農田被毀，逾2 000 戶居民受到影響，6 人喪生［11］；2012 年2 月，大雨疊加融雪徑流使突尼斯西北部發生洪水和山體滑坡，至少2 人死亡、1 人失蹤、1 000 多名居民疏散［12］；2013 年6 月下旬，暴雨和迅速融化的高山積雪導致加拿大阿爾伯塔省發生洪水，十幾個城市宣布進入緊急狀態，超過105名居民撤離家園，5 人死亡，經濟損失達60 億加元［13］；2016 年7 月，冰雪融化及強降雨引起澳大利亞休恩河洪水泛濫，導致塔斯馬尼亞州的部分道路關閉、房屋受損、居民疏散［14］；2018 年3 月，俄羅斯阿爾泰地區融雪洪水造成1 000 余人撤離，1 200多棟建筑被毀，4座橋梁被沖走［15］。

在氣候變暖背景下，極端升溫和強降雪事件的頻率呈增加趨勢［3］，積雪消融期提前［16］，融雪洪水的強度、頻率增加［17-18］，雪面雨事件增多［19］，對以冰雪融水為主要水資源的區域的經濟和社會發展已產生重大影響［8］。據統計，北美和歐洲在過去70 年里融雪洪水的頻次明顯增加［19］，中國新疆2010—2019年年均洪水發生次數是1949—2009年年均值的3.8倍［20］。政府間氣候變化專門委員會（IPCC）最近發布的《氣候變化中的海洋和冰凍圈特別報告》指出，未來氣候變化引發高山和北極地區洪水災害加劇［21］，將使居住在該區域的世界約10%的人口的生存生計承受巨大風險［22］。隨著經濟發展以及河流、湖泊附近的快速城市化，人口和經濟暴露度顯著增加［23］，洪災影響進一步擴大，加強融雪洪水災害的風險防御和損失評估顯得尤為重要，其中建立完善、可靠的融水災害數據庫為其重要組成。

目前，已有諸多研究機構、新聞媒體和政府相關部門對歷史洪水災害進行過匯編。然而，當將多數據庫對比時也發現存在諸多問題，如聯合國開發計劃署自然災害數據庫（https：//db.desinventar.org/）缺乏洪水類型的描述，難以區分融雪洪水災害事件；全球災害數據平臺（https：//www.gddat.cn/newGlobalWeb/#/DisasBrowse）對洪水的類型劃分包括融雪洪水，但其數據庫中相關數據匱乏；比利時魯汶大學災害流行病學研究中心的全球緊急災害數據庫（https：//www.emdat.be/）中，中國新疆符合其入庫標準的多次災害事件均不包含在其中；干旱區融雪洪水災害數據庫（http：//39.107.248.157：3030/html/index.html）的空間覆蓋范圍僅限于中國西北地區，且其他數據庫中的部分數據在其中也沒有記錄。在氣候變化與社會經濟快速發展背景下，建立系統且規范的全球融雪洪水災害數據庫對于災害風險管理和應對具有重要意義。因此，收集了多種不同來源的融雪洪水災害信息，并對其進行歸納整合、交叉驗證，擬在此基礎上探究融雪洪災的時空分布特征，以期為防災減災提供科學依據。

1 融雪洪水災害數據匯編

1.1 災害數據來源

全面收集了來自自然災害數據庫、書籍、政府機構、新聞媒體、文獻、網站等多種來源的自然災害數據（表1），以“融雪洪水”“融雪”“snowmelt”等為關鍵詞進行搜索，篩選出1900—2020年全球升溫融雪型洪水和雨雪混合型洪水災害的相關資料，處理方法見本文的數據匯編部分（1.3節）。

表1 融雪洪水災害主要數據來源Table 1 Main data sources of snowmelt flood disasters

1.2 指標選取原則

融雪洪水災害的形成及致災強度受積雪量、氣溫、降水、土壤濕度［24］等自然因素和暴露度、脆弱性［25］等社會經濟因素的影響，災害損失通常可以分為兩種：直接損失和間接損失。直接損失是指由于洪水與人、財產及其他物體直接接觸而造成的損失；間接損失則為由直接損失引起的、在洪水發生的時空范圍之外產生的損失，例如供應鏈破壞造成商業活動中斷［26］。由于間接損失受時空尺度影響，往往難以量化［27］，參考《自然災害災情統計（第1 部分：基本指標）》［28］，僅對融雪洪水災害的直接損失進行評估。考慮到獲取的融雪洪水災害的災情信息及不同數據源的統計指標差異，為提高數據的完整性和可比性，選取直接經濟損失（用居民消費價格指數將災害發生年的損失統一換算為2020 年損失）、死亡人口、受災人口3 項指標來反映融雪洪水災害對社會經濟和人口造成的影響程度。另外，以洪災的發生時間、受災地點、類型來描述特定的融雪洪水災害，并賦予唯一ID。

1.3 數據匯編

1.3.1 融雪洪水災害事件甄別

融雪洪水的形成受冬季積雪量和春季升溫幅度影響，從起漲至衰退需要一定時間［29］，導致不同數據源對于同一融雪洪水災害事件記錄的時間存在偏差，需根據時間、地點等關鍵信息來確定是否為同一災害事件。此外，由于數據來源于不同研究機構或管理部門，其收錄標準、程序方法、統計指標等方面的差異可能導致災情數據存在不一致。因此，提出了甄別融雪洪水災害事件的處理原則，即首先將獲取到的融雪洪水災害事件以時間順序整理排列，然后根據時間、地點、災情信息等來判定是否為同一災害，最后對災害的影響進行匯總整編（圖1）。

圖1 融雪洪水災害數據集匯編的技術路線圖Fig.1 Technical roadmap for compilation of snowmelt flood disaster datasets

1.3.2 數據集匯編

在全球融雪洪水災害數據庫中，使用如下主要信息來描述災害事件：

（1）洪水事件識別碼：每個洪水事件有獨一無二的ID

（2）發生時間：洪水起止時間

（3）受災地點：除DFO 給出了大部分洪水的經緯度位置之外，其他資料中對融雪洪水災害發生地點的記錄通常是某個行政區受災，本研究以DFO 坐標或地點信息中最低一級行政區劃的中心來表示一次災害事件。

（4）洪水類型：以積雪融水為主要補給來源的為升溫融雪型洪水，由積雪和降水混合形成的洪水為雨雪混合型洪水［8］。

（5）災情信息指標：

①直接經濟損失：為消除通貨膨脹造成的經濟損失值變化及不同國家貨幣值的差異，便于比較災害對全球經濟造成的影響程度，采用居民消費價格指數（CPI）和匯率將經濟損失統一換算為2020年美元價格，各國的CPI 和世界匯率均來自世界銀行（https：//data.worldbank.org.cn/）。計算公式為［28，30］：

式中：E為換算后的2020 年美元計價的直接經濟損失，Ei*為折算后的第i年的直接經濟損失；Ri為第i年某國貨幣對美元匯率；Ei為第i年的直接經濟損失；CPIi為第i年以2020年為基期的CPI。

②死亡人口：參考《中國統計年鑒》及EM-DAT的統計方法，死亡人口包括因災死亡和失蹤人口。

③受災人口：該指標被納入絕大多數的災情報告或數據庫中，然而不同數據源間關于“受災人口”的定義差別巨大。例如，EM-DAT 中包括受傷人口、影響人口、無家可歸人口；CDD 包括受傷人口和疏散人口；DFO 指無家可歸或疏散人口；而新聞報道一般提及“受影響人口”。本文將受災人口定義為緊急轉移安置人口、受傷人口和無家可歸人口的總和，單位統一為受災人口·人-1。若僅有倒塌房屋的數據，假設每幢房居住5 人［31］，每個房間居住1 人；若僅有受災戶數的數據，假設發達國家每戶3 人，發展中國家每戶5 人［31］；若數據為估計的約數，將“幾千人”定義為2 000 人［31］，“超過1 000人”定義為1 100 人［32］，處理依據是當無法獲取準確數據用于評估災害時，估計值應偏向保守估計［31-32］。

1.4 本數據集優勢

收集了多源災害數據并對其進行整理融合，相比單一數據源而言，提升了同一災害事件的災情信息的完整性，基于多源數據的交叉驗證避免了數據的重復統計，在對融雪洪災進行甄別的基礎上，為各災害事件提供了資料允許范圍內高精度的地理坐標，建立了統一的損失評估指標，從而構建了1900—2020 年的全球融雪洪水災害數據庫。因此該數據庫具有一定的優勢，后續的相關分析均基于此數據。

2 融雪洪水災害時空特征

2.1 融雪洪水災害空間分布

1900—2020年全球共發生融雪洪水災害579次（圖2），包括升溫融雪型洪水260次，雨雪混合型洪水319次，分別占總頻次的44.9%和55.1%。其中有31次洪水影響多個國家，基于國家單元統計有615次（圖3），融雪洪災涉及亞洲、歐洲、非洲、北美洲、大洋洲的49個國家，主要分布于30°～60° N 之間，最北端到挪威的特羅姆斯郡和芬馬克郡（約70° N），最南端是澳大利亞的塔斯馬尼亞州（約42° S）。除中國、烏茲別克斯坦、羅馬尼亞、俄羅斯、白俄羅斯、烏克蘭、立陶宛、拉脫維亞、瑞典、芬蘭、冰島11個國家之外，其他國家雨雪混合型洪水次數均多于升溫融雪型洪水（表2）。

圖2 全球融雪洪水災害點空間分布Fig.2 Spatial distribution of global snowmelt flood disaster points

圖3 基于國家單元的全球融雪洪水災害空間分布Fig.3 Spatial distribution of global snowmelt flood disasters based on country units

從不同國家的融雪洪水災害頻次空間分布格局來看（圖3），中國是世界上融雪洪水災害發生次數記錄最多的國家，共計166 次，占總數的26.99%，主要分布于北疆沿天山一帶，其原因在于天山北坡冬季積雪量大，春季氣溫回升時，中低山帶的積雪快速消融，在山麓和山前平原匯集，極易形成洪水，而在其他省份的融雪洪水災害較少，甘肅2 次（1972 年8 月和2013 年6 月）、青海1 次（2015 年6月）、內蒙古3 次（2013 年4—5 月）、黑龍江1 次（2010 年4 月）、河北1 次（2016 年3 月）；其次是美國，共發生145 次，占總數的23.58%，以密西西比河流域最為普遍，是因為密西西比河上游流經落基山脈，高山融雪是徑流重要組成，導致洪災頻發，美國東北部地處阿巴拉契亞山脈的迎風坡，西北部屬于落基山區，高緯度高海拔的地理環境使得這兩處也常常出現融雪洪水，相比之下，美國南部遭受的融雪洪災較少；再次是加拿大，發生88 次，占總數的14.31%，相對較多的洪災出現在國家南部多山地區；第四是俄羅斯，發生44 次，占總數的7.15%，其西南部的大高加索山脈冰雪資源豐富，融雪洪水災害比東部多；阿富汗和中亞國家（哈薩克斯坦、塔吉克斯坦、吉爾吉斯斯坦、烏茲別克斯坦）共發生46次，占總數的7.48%，其境內的天山、帕米爾高原、興都庫什山脈等發育有眾多的冰川，而且中亞地區夏季氣溫較高，容易引發融雪洪水災害。其他國家發生的融雪洪災較少，各國的洪水次數如表2 所示。綜上所述，融雪洪災在北半球分布廣泛，南半球僅有澳大利亞發生過一次，這是因為全球積雪面積的98%分布在北半球，因此以融雪為主要徑流來源的區域幾乎位于北半球，而在南半球除南極洲外很少有覆蓋大面積積雪的陸地［2，8］，不易形成融雪洪水災害。

表2 各國融雪洪水發生頻次Table 2 Frequency of snowmelt floods by country

2.2 融雪洪水災害損失分布

1900—2020 年，全球融雪洪水災害造成直接經濟損失約7 300億美元［圖4（a）］，經濟損失最高的前五個國家為俄羅斯、土耳其、美國、哈薩克斯坦和加拿大，達1 000億美元以上，其中俄羅斯、土耳其和哈薩克斯坦由于CPI年際變化巨大（數百至數千倍）而導致調整后的值偏高，如不考慮這三個國家，則損失較高的國家依次是法國、德國和中國，其原因在于這些地區經濟發達，融雪洪水暴發突然性強，洪災來臨時大部分財產無法轉移到安全地帶，即使有完善的災害防御體系也難以避免巨大的經濟損失。由于經濟損失數據缺失嚴重，無法統計各國全部融雪洪災的總損失，從單次事件來分析，經濟損失最高的34次災害也同樣發生在發達國家和中國、俄羅斯。

圖4 全球融雪洪水災害損失分布Fig.4 Spatial distribution of economic losses（a），dead population（b），disaster-affected population（c）of global snowmelt flood disasters

1900—2020年，全球融雪洪災導致2 804人死亡［圖4（b）］，阿富汗是死亡人口最多的國家（711人），其他死亡人口超過100人的國家有美國、印度、俄羅斯、中國、塔吉克斯坦、土耳其、哈薩克斯坦和埃及，結合全球融雪洪水災害空間分布結果，可知除美國、俄羅斯和中國融雪洪水頻次高之外，其他的發展中國家都以較低的頻次而導致了較多的人死亡，這與其災害預警機制、救援能力和醫療水平較低有關。

1900—2020 年，全球融雪洪災導致超520 萬人受災［圖4（c）］，中國、美國、加拿大和俄羅斯是受災人口最多的四個國家，除墨西哥僅發生一次洪水致使1.3 萬人受災以外，其他國家的受災人口數量與災害頻次分布格局較為吻合，是由于洪水來臨之時必然會引發災區的人口轉移和安置。

2.3 融雪洪水災害年內分配

從1900—2020 年全球融雪洪水災害季節與月份分布可以看出（圖5），春季是融雪洪水災害高發期，共385 次，占總頻次的66.5%，3 月和4 月最為顯著，隨著春季氣溫回升，低山區的積雪首先融化，高海拔地區的積雪也逐漸融化，升溫融雪型洪水次數逐月下降；其次是冬季，共103 次，包括北美洲54次、歐洲29 次、亞洲19 次（中國6 次）、非洲1 次，占17.8%，從12 月到次年2 月呈現出洪水頻次增加的趨勢，且各月的雨雪混合型洪水均多于升溫融雪型洪水，與其他季節相比，冬季的雨雪混合型洪水（70次）顯著多于升溫融雪型洪水（33 次），這是因為冬季一般沒有足夠的熱量使積雪大量融化，當日平均氣溫在0 ℃左右波動時，較多的雪面雨可能引發融雪洪水；再次是夏季，共83 次，占14.3%，雨雪混合型洪水（45次）略多于升溫融雪型洪水（38次），當夏季高溫使冰雪融化并伴隨暴雨時，可能會形成雨雪冰混合洪水，洪水峰值主要受降雨量影響；秋季最少，由于產生融雪洪水的積雪與熱量條件不足，僅發生8 次，占1.3%，9 月和10 月未出現過融雪洪水，11 月的2 次升溫融雪型洪水發生在中國和冰島，6次雨雪混合型洪水分別發生在美國（3 次）、加拿大、塞爾維亞和黑山。

圖5 1900—2020年全球融雪洪水災害季節與月份分布Fig.5 Seasonal and monthly distribution of global snowmelt flood disasters from 1900 to 2020

由表3可見，1900—2020年，全球融雪洪水災害主要發生在40°～50° N，共387 次，占總頻次的66.8%；30°～40° N 次之，共91 次，占總頻次的15.7%；50°～60° N 再次，共74 次，占總頻次的12.8%；60°～70° N 較少，共25 次，占總頻次的4.3%；而30° N 以下僅發生過兩次融雪洪水，占總頻次的0.3%，分別出現在1992 年1 月的墨西哥（約25° N）和2016 年7 月的澳大利亞（約42° S），均為冬季的雨雪混合型洪水。總體而言，50° N 以南雨雪混合型洪水較多，50° N 以北升溫融雪型洪水較多，從40° N 到70° N 存在緯度升高，洪水高發月份推遲的規律。從月分布來看，春季、秋季和冬季的融雪洪水主要發生于40°～50° N，夏季的融雪洪水主要發生于30°～40° N。

表3 1900—2020年全球各緯度帶融雪洪水災害月頻次Table 3 Monthly frequency of snowmelt flood disasters in various latitude belts from 1900 to 2020

2.4 融雪洪水災害年際變化特征

如圖6 所示，1900—2020 年全球融雪洪水災害頻次呈現穩定的上升趨勢，據1980年之前的已有資料統計，升溫融雪型洪水共35 次，雨雪混合型洪水共50 次；1980—2020 年，全球發生融雪洪水災害494 次，平均12 次·a-1。其中：升溫融雪型洪水225次，占比45.5%，年均5.5 次，2010 年最多（15 次），2015 年次之（12 次）；雨雪混合型洪水269 次，占比54.5%，年均6.6 次，2010 年最多（22 次），2018 年次之（19 次）。可以發現，升溫融雪型洪水和雨雪混合型洪水頻次最高的年份均為2010年，37次融雪洪水中有24 次發生在中國新疆，這是由于新疆在2009年10 月—2010 年3 月的累計降雪量較往年偏多［33］，從而形成了較厚的積雪，為融雪洪水形成提供了充足的物質基礎［34］。總體而言，1980—2020 年兩種類型的洪水頻次呈基本一致的波動上升趨勢，其原因在于隨著全球氣候變暖，融雪徑流增多易引發洪災［35］，導致融雪洪水頻次增加，整體上雨雪混合型洪水多于升溫融雪型洪水且增長趨勢更快，這與氣溫上升使更多的冷季降水中雪的比例相對下降，而降雨的比例增加，雪面雨事件增多有關［36］。

圖6 1900—2020年全球融雪洪水災害頻次年變化Fig.6 Annual change of global snowmelt flood disaster frequency from 1900 to 2020

如圖7 所示，1900—1979 年，融雪洪災導致341人死亡，逾17 萬人受災，最為嚴重的災害事件分別是1936 年3 月美國新英格蘭地區和1950 年5 月加拿大曼尼托巴省的雨雪混合洪水。1980—2020 年，因災死亡人口為2 463人，年均約60人，呈緩慢上升趨勢，有3 個較為顯著的年份，分別為2010 年、1992年和2005 年，其他年份的死亡人口均不超過200人；受災人口約為503 萬人，年均約12.3 萬人，呈緩慢下降趨勢，也有3 個高值年份，分別為1999 年、1996 年和1988 年，其他年份的受災人口在40 萬人以下。從年代變化來看，從1980 到2020 年死亡人口與受災人口數均呈現出“快速上升-下降-上升”的變化趨勢，于20 世紀90 年代達到歷史最高值，分別為1 007 人和2 788 891 人，各占總數的40.9%和55.4%，死亡人口與受災人口數量位列前三的災害事件如表4所示，均為雨雪混合型洪水，是因為雪面雨會攜帶較多熱量加速積雪消融速度并補充洪水形成的物質來源，增加融雪徑流［37］，而且混合洪水突發性強、陡漲緩落、峰高量大［38］，引發的洪水強度比升溫融雪型洪水更大［39］，往往會形成災害性洪水。

圖7 1900—2020年全球因融雪洪水死亡、受災人口年變化Fig.7 Annual change of deaths and affected population of global snowmelt flood disasters from 1900 to 2020

表4 20世紀90年代死亡人口和受災人口數排前三的災害事件Table 4 The top three disaster events in the 1990s by number of dead and affected

3 討論

3.1 數據不確定性

由于融雪洪水多發于高緯度和高海拔山區，某些災害事件如果未造成嚴重影響沒有被監測到，因此，本數據集無法涵蓋過去發生的所有融雪洪水災害。但是嚴重影響到居民生命財產安全，造成重大社會影響的融雪洪災往往會引起政府和社會的廣泛關注，被相關部門和新聞媒體報道，而且本研究數據量相比參考數據源而言已有較大增長，因此能夠基本反映融雪洪水災害的時空分布規律，為全球融雪洪水災害風險評估和政府決策提供數據參考。

融雪洪水災害數據的完整性和準確性受諸多因素限制，例如：（1）數據可用性，因政府限制某些數據無法獲取，引言所述的幾個數據庫中無法判別是否為融雪洪災，而災害的變化趨勢與其樣本和時段密切相關［40］，結論可能會存在一定偏差；（2）遙感技術、網絡、新聞媒體等的發展使得更多的自然災害能夠被監測和記錄［30］，因而數據統計更加全面，1980 年后災害頻次顯著增長可能受此影響；（3）發展中國家缺乏先進的災害監測技術和系統的數據編目體系［41］，某些災害可能沒有被發現或小規模災害不被報道［42］，比如中亞是冰雪洪水最為普遍的地區之一［8］，但本文獲取的中亞國家的災害記錄僅有24 條；（4）文本資料可能存在語言的不正確或表達上的殘缺［43］，產生歧義，降低數據的精度；（5）融雪洪水包括升溫融雪型洪水和雨雪混合型洪水，前者一般發生于春季氣溫升溫期，主要因極端升溫過程造成［19］，后者通常出現在春末夏初，是在積雪消融時疊加降雨徑流形成的，極端暴雨事件往往是觸發因素［8］。由于融雪洪水多發于高緯度和高海拔地區，地形復雜、人煙稀少、監測數據稀缺［44］，難以準確確定某次洪水事件是由升溫或是降雨造成。本研究的數據來源多為文字資料，其中大部分描述未提及降水事件的雨量或量級，所以將融雪時發生降雨現象的洪水均劃分為雨雪混合型洪水；另外，融雪洪水有時會引發滑坡、泥石流、雪崩等其他自然災害，并且河流上游洪水可能由高山區積雪融水與中低山區降雨徑流疊加形成，而下游洪水是因強降雨引發，在這種情況下，將僅由融雪洪水造成的損失分離出來十分困難，因此本研究中雨雪混合型洪水頻次和融雪洪災的損失可能存在一定高估。

3.2 洪水與融雪洪水

Hu 等［45］基于EM-DAT 和DFO數據對1975—2016 年全球洪水災害及其導致的死亡、受災人口的時空格局進行分析，與本研究的融雪洪水災害相比：兩種災害發生頻次均呈顯著上升趨勢，因災死亡和受災影響人口的變化趨勢不明顯，其中，洪水導致的死亡和受災人數呈緩慢上升趨勢，融雪洪水造成的死亡人數緩慢增加、受影響人數緩慢下降；洪水在全球分布廣泛，高發區集中在中國東南部、亞洲東南部和南部、歐洲西南部、美國東部和美洲中部，融雪洪水主要分布于北半球，易發區在中國西北部、歐洲西南部和北美洲中部，南半球僅有一次。對比還發現，歐洲西南部和美國東部融雪型洪水較為頻繁；洪水和融雪洪水發生頻率隨海拔的變化趨勢相似，而死亡人口隨海拔變化的差異較大，洪水導致的死亡人口90%集中在500 m以下的平原和丘陵地區，融雪洪水在海拔1 000 m以下的死亡人口不到50%；人均GDP與洪水造成的經濟損失呈正相關、與死亡人數呈負相關，側面印證了本文的研究結果，即發達國家經濟損失高，發展中國家死亡人口多。

圖8 洪水、融雪洪水的發生頻率及因災死亡人口隨海拔變化的累計百分比Fig.8 Cumulative percentage change of frequency and deaths of flood and snowmelt flood with elevation

表5 洪水、融雪洪水的發生頻率及因災死亡人口隨海拔變化的累計百分比Table 5 Cumulative percentage change of frequency and deaths of flood and snowmelt flood with elevation

4 結論

通過收集自然災害數據庫、文獻、政府機構、新聞媒體等多源的融雪洪水災害數據并對其進行匯總整編，構建了在可靠性、時空尺度和數據量上均具有一定優勢的全球融雪洪水災害數據集，其中涵蓋1900—2020 年全球579 次融雪洪災的發生時間、受災地點、洪水類型和災情信息。然后基于該數據集初步分析了融雪洪水災害的時空分布特征，主要結論如下：

（1）全球融雪洪水災害主要分布于30°～60° N之間，中國、美國、加拿大的洪災較為頻繁，其中以天山（新疆）、落基山（蒙大拿州、華盛頓州、不列顛哥倫比亞省）、阿巴拉契亞山脈（新英格蘭地區、紐約州、魁北克省）和密西西比河流域（北達科他州、南達科他州、明尼蘇達州、艾奧瓦州等）最為普遍。發達國家的經濟損失高，發展中國家的死亡人口更多，受災人口數量與災害發生頻次的空間分布格局較為吻合。

（2）在1900—2020 年全球發生的579 次融雪洪水災害中，受全球變化影響，近40 年來（1980—2020）年發生頻率較高，共494 次，包括升溫融雪型洪水225 次（占比45.5%，年均5.5 次），雨雪混合型洪水269 次（占比54.5%，年均6.6 次）。相對于升溫融雪型洪水，雨雪混合型洪水的歷史頻次更高、上升速率更快、破壞力更強，50° N 以南雨雪混合型洪水較多，50° N以北升溫融雪型洪水較多。

（3）從季節分配來看，春季是融雪洪災高發期，冬季次之，夏季再次，秋季最少，春季、秋季和冬季的融雪洪水主要集中于40°～50° N，夏季的融雪洪水主要分布在30°～40° N。從各月分布來看，3 月和4月的融雪洪災頻次最高，9 月和10 月未發生過融雪洪災，從40° N 到70° N 存在緯度升高，洪水高發月份推遲的規律。