Tools and Methods for Estimating Populations at Risk from Natural Disasters and Complex Humanitarian pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Natl Academy Pr

作者:National Research Council (U. S.)

出品人:

页数:264

译者:

出版时间:2007-5

价格:$ 55.37

装帧:Pap

isbn号码:9780309103541

丛书系列:

图书标签:

• 自然灾害
• 人道主义危机
• 人口评估
• 风险评估
• 灾害管理
• 公共卫生
• 流行病学
• 统计学
• 建模
• 危机应对

复杂人道主义危机与自然灾害背景下人口风险评估的工具与方法 本书聚焦于在自然灾害和复杂人道主义危机情境下，对受影响人口进行准确、及时和伦理评估的理论框架、实践工具与具体方法。 我们的目标是为应急响应人员、政策制定者、人道主义工作者以及人口统计学家提供一套全面、可操作的指南，以应对数据稀疏、环境受限和动态变化的人口统计学挑战。 在全球化和气候变化加剧的背景下，自然灾害（如地震、洪水、飓风）与长期的人为冲突或社会经济崩溃（复杂人道主义危机）的交织现象日益普遍。这些事件往往导致大规模的人口流动、社区解体以及关键基础设施的破坏，使得传统的普查和常规的人口监测系统完全失效。在危机发生后的最初几小时到几个月内，决策者迫切需要知道“谁在哪里？有多少人？他们最需要什么？”。本书正是为了填补这一知识与实践的鸿沟而撰写。 第一部分：理论基础与挑战识别 本书首先深入探讨了在非常规环境下进行人口估计所面临的根本性挑战。这包括数据的不可及性（如基础设施破坏导致记录丢失）、人口的异质性和动态性（如不同群体以不同方式迁移和躲避）、伦理考量（如保护弱势群体隐私与数据透明度之间的平衡），以及统计推断的局限性（如何在极度不确定性下量化误差）。 我们详细分析了“风险人口”（Population at Risk）的定义在危机背景下的演变。它不再仅仅是地理上的暴露（如位于洪泛区），更扩展到社会脆弱性（Socio-economic Vulnerability）和吸收能力（Absorptive Capacity）的综合考量。本部分将引介灾害社会学、冲突人口统计学和人道主义行动的交叉学科理论，为后续的方法论讨论奠定坚实的理论基础。 第二部分：非常规数据源的开发与应用 鉴于传统的人口普查数据在危机时往往过时或不可用，本书将大量篇幅用于介绍和评估替代性数据源（Alternative Data Sources, ADS）的潜力与局限。 1. 遥感与地理空间分析（Remote Sensing and Geospatial Analysis）： 我们详细探讨了如何利用高分辨率卫星图像、无人机（UAS）数据，结合地理信息系统（GIS）技术来识别和量化临时定居点（如难民营、流离失所者聚集地）的人口密度。具体方法包括： 栖息地识别与特征提取： 使用机器学习算法自动识别临时庇护所的形状、大小和密度。 阴影分析与高度估计： 评估建筑物或帐篷的垂直维度，以推算内部居住密度。 夜间灯光分析（Nighttime Light Analysis）： 在灾后电力中断的情况下，该技术如何通过恢复程度来间接评估社区的初步恢复速度和人口回流迹象。 2. 移动通信数据（Mobile Phone Data, MPD）： 我们提供了使用匿名化和聚合的移动网络数据（Call Detail Records, CDRs）来追踪人口流动和密度变化的实践指南。重点讨论了数据清洗、偏差校正（如考虑设备拥有率差异）以及在保护个人隐私前提下进行区域性人口密度估计的技术路径。 3. 社交媒体与众包数据（Crowdsourcing and Social Media）： 本书评估了Twitter、Facebook、Reddit等平台上的地理标记信息、地标性建筑的提及频率，以及特定关键词的搜索热度如何作为早期预警和快速评估的补充指标。我们特别强调了验证和交叉核对众包信息来源可靠性的方法论。 4. 快速普查与抽样技术（Rapid Census and Sampling Techniques）： 即便在危机中，小规模、有针对性的数据收集仍至关重要。本部分介绍了“快闪普查”（Flash Surveys）的设计，如何利用集群抽样（Cluster Sampling）和基于时间/空间区块的系统性抽样（Systematic Sampling）来快速获得具有代表性的初步数据，尤其是在难以进入的地区。 第三部分：估计模型的构建与不确定性量化 人口估计不仅仅是收集数据，更关键的是如何将异构数据整合成一个一致的估计值，并清晰地传达其可靠性。 1. 贝叶斯推断框架（Bayesian Inference Frameworks）： 本书倡导采用贝叶斯方法来整合多源、不完整和有偏倚的数据。通过建立先验知识（如历史人口分布、灾害模型预测），结合观察到的替代数据，构建后验概率分布，从而提供一个更稳健的估计区间，而非单一的“点估计”。 2. 人口流动模型（Population Movement Modeling）： 针对复杂危机中持续的人口迁徙，我们引入了基于代理的模型（Agent-Based Models, ABM）和基于流动的回归模型，用于预测潜在的迁徙路径、目标地点的人口压力，以及关键时间点的人口规模变化。 3. 误差与不确定性评估（Error and Uncertainty Quantification）： 这是本书的核心贡献之一。我们提供了量化估计不确定性的具体指标，例如： 覆盖率误差（Coverage Error）： 估计方法漏算了多少真实人口。 采样误差（Sampling Error）： 抽样过程引入的随机误差。 模型误差（Model Error）： 基础假设或模型结构引入的系统性误差。 我们强调，在人道主义响应中，一个范围清晰的估计（如“人口规模在5万至7万之间，置信区间为90%”）比一个看似精确但缺乏误差支持的数字更有价值。 第四部分：应用场景与伦理实践 本书的最后一部分将理论和方法应用于具体的场景，并强调实践中的伦理责任。 1. 灾后基础设施需求评估： 如何基于初步的人口估计来分配水资源、卫生设施和临时住所。我们提供了从人口数量到具体需求单位（如每千人所需的医疗床位数）的转化系数表。 2. 冲突区域的“失踪人口”估计： 探讨在缺乏官方记录的情况下，如何利用家庭访谈、幸存者网络和社区领袖访谈，结合幸存者比例模型来估计死亡和失踪人口的规模。 3. 伦理指南与数据治理： 详细阐述了在处理敏感人口数据时，必须遵循的“不伤害”（Do No Harm）原则。包括数据匿名化的最佳实践、数据共享协议的建立，以及确保当地社区对数据使用的知情同意。 总结而言，本书旨在通过提供一套结合了前沿遥感技术、移动数据分析与稳健统计推断的综合方法论，赋能决策者在最严峻的危机条件下，实现对受影响人口的最快速、最准确的评估，从而优化人道主义资源的分配效率和有效性。 这是一本面向实践的指南，侧重于在数据匮乏、时间紧迫和环境极度不确定的情况下，如何做出“足够好”的决策。

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