MIT新研究: 联邦洪灾救济不公平地惠及较大、较富裕的社区

摘要:

美国每年因洪水造成的损失约为 50 亿美元,最近发生的飓风海伦(Helene)等事件说明了这些与天气有关的灾害的严重性。 这些损失超过了任何其他类型的与天气相关的极端事件。

针对这一问题,联邦政府于 1990 年制定了一项计划,帮助那些采取措施更好地应对洪水的社区降低洪水保险费用。 比如说,如果一个城镇保留了空地作为抵御沿海洪水的缓冲区,或者发展了更好的雨水管理,那么该地区的保单所有者就可以在保费上获得折扣。 研究表明,该计划运行良好: 该计划减少了参与社区的总体洪灾损失。

然而,由麻省理工学院研究人员领导的一项新研究表明,该计划在不同地方的效果大相径庭。 例如,人口较多的社区可能有更多的财力采取洪水防御措施,它们比人口较少的社区受益更多,每个投保家庭受益约 4000 美元。

研究报告的合著者、麻省理工学院城市研究与规划系博士生莉迪亚-卡诺-佩查罗曼(Lidia Cano Pecharromán)说:"当我们进行评估时,同一政策的效果在不同类型的社区中差别很大。"

在谈到气候和环境正义问题时,她补充道:"重要的是,不仅要了解政策是否有效,还要了解谁从中受益,这样我们才能做出必要的调整,实现我们想要达到的所有目标。"

这篇题为"揭示美国洪水适应中的差异,促进未来的公平干预"的论文于9月27日发表在Nature Communications上。 作者是卡诺-佩查罗曼和普林斯顿大学副研究员ChangHoon Hahn。

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美国的一项计划提供了重要的洪水保险救济,但它更多地用于那些有能力保护自己的社区。

该项目由联邦紧急事务管理局 (FEMA) 制定,该机构下设一个部门,即洪水保险缓解管理局,专门负责这一问题。1990 年,FEMA 启动了国家洪水保险计划的社区评级系统,该系统鼓励社区制定有助于预防或减少洪水的措施。 社区可以参与一系列相关活动,包括洪泛区测绘、开放空间保护、雨水管理活动、建立洪水预警系统,甚至开发公共信息和参与计划。作为交换,当地居民可以享受洪水保险费率折扣。

 为了进行这项研究,研究人员审查了自那时以来向 FEMA 提交的 250 万份洪水保险索赔。他们还研究了美国人口普查局的数据,以分析有关社区的人口和经济数据,并纳入了第一街基金会的洪水风险数据。 通过比较联邦紧急事务管理局 (FEMA) 项目中的 1500 多个社区,研究人员能够量化其不同的相对影响——取决于社区特征,例如人口、种族、收入或洪水风险。例如,收入较高的社区似乎更有能力进行更多的防洪和减灾投资,获得更好的联邦紧急事务管理局评级,并最终实施更有效的措施。

卡诺-佩查罗曼说:"我们可以看到低收入社区的一些积极影响,但随着风险的增加,这些影响就会消失,只有高收入社区才能继续看到这些积极影响。他们很可能有能力负担处理洪水风险指数较高的措施。"

同样,研究人员发现,总体教育水平较高的社区从洪水保险计划中受益更多,每份保单比教育水平较低的社区多节省约 2000 美元。 无论如何,首先拥有更多资产--规模、财富、教育的社区更有能力部署或聘请必要的公民和技术专家,以制定更多最佳做法来应对洪水灾害。

即使在该计划中的低收入社区,人口多样性较少的社区也能从洪水计划活动中获得更大的效益,与少数种族和民族占多数的社区相比,每个家庭可获得约6000美元的收益。

这些都是实质性的效果,在决策和审查气候适应政策是否有效时应该考虑这些因素。还有更多的社区根本没有加入联邦紧急事务管理局的计划。 研究发现,美国有 14729 个社区存在洪水问题。 其中许多社区很可能没有能力解决洪水问题,即使是联邦紧急事务管理局计划中排名较低的社区,到目前为止也至少采取了一些行动。

卡诺-佩查罗曼说:"如果我们能够考虑到所有因无力承担基本工作而未加入该计划的社区,我们就会发现不同社区之间的影响甚至更大。"

为了让该计划对更多人更有效,卡诺-佩查罗曼建议联邦政府首先考虑如何帮助社区制定防洪减灾措施,她说:"当我们制定这类政策时,我们需要考虑某些类型的社区在实施过程中可能需要怎样的帮助。"

在方法论上,研究人员采用了一种先进的统计方法得出结论,哈恩是一名天体物理学家,曾将这种方法应用于暗能量和星系的研究。 他们没有在所有参与社区中找到联邦紧急事务管理局计划的"平均治疗效果",而是根据参与社区的特点对其进行了细分,从而量化了该计划的影响。

"我们能够计算出[该计划]的因果效应,而不是平均效应,因为平均效应可能会掩盖这些不平等现象,但我们能够计算出我们所关注的社区具体特征的每个给定水平,如不同的收入水平、不同的教育水平等。"

政府官员在会议上看到 Cano Pecharromán 介绍了初步研究结果,并对这些结果表示了兴趣。 目前,她还在开展一项后续研究,旨在确定哪些类型的地方防洪计划能为当地社区带来最大利益。

编译自/SciTechDaily

DOI: 10.1038/s41467-024-52111-0.

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