地球上人类或比我们知道的还多数十亿

摘要：要说现在全世界有多少人，很多人会脱口而出：80亿左右。主流新闻媒体、政府官方和科学文献中，貌似都把这个数据当作了常识。然而，80亿这个庞大的数字，到底是怎样数出来的，它又是否准确呢？

图片来源：unsplash

世界的犄角旮旯，都藏着人类。

撰文 | 冬鸢

审校 | 王昱

要说现在全世界有多少人，很多人会脱口而出：80亿左右。主流新闻媒体、政府官方和科学文献中，貌似都把这个数据当作了常识。然而，80亿这个庞大的数字，到底是怎样数出来的，它又是否准确呢？

最近发表于《自然·通讯》（Nature Communications）的一项新研究则发现：人口统计可能很不准确，在某些情况下甚至误差大得离谱！

这项研究揭示了关于全世界人口数据的一个惊人盲点：全球人口数据集系统性地低估了农村乡郊地区（rural areas）的人口，在某些极端情况下，高达85%的农村乡郊地区人口都没有被统计在内。

如今，全世界人口数据集的主要人口数据来源，一方面是各个国家或地区的人口普查数据。

不同国家和地区采用着不同的人口统计方法。例如，我国每十年一次的人口普查工作就做得十分全面，几乎会把全国所有人口的信息都过一遍。但许多国家能力和资源有限，难以每隔一段时间就花众多人力和物力去详尽统计全国人口，所以数据准确度可能很低。此前就有研究指出，2012年巴拉圭的人口普查可能漏掉了四分之一的人口。

这些国家在统计人口时可能面临诸多问题，尤其是在统计偏远农村乡郊地区时，有些地方难以触达，信息封闭，甚至调查人员都不懂当地的语言。还有一些地方还存在地区冲突，甚至战争，根本无法统计这些地方的人口数量。

对于这些官方人口数据不精确或者缺乏的国家和地区，建立世界人口数据集的科学家就会结合一些辅助数据，比如通过卫星数据，观察特定地区夜间灯光的数量，或是日间卫星图下道路和房屋的分布数量，再结合相关模型，估算该地区的具体人口数量。

这类方法的统计误差就会更大，偏远农村乡郊地区的房屋或道路可能会被树木遮挡，卫星图下不可见，且夜间也没有灯光。这导致科学家通过卫星数据和模型来估算时，会严重低估这些地方的人口数量。

图片来源：pixabay

因此，这些人口分布数据集的数据准确度，可能存在很大的问题，尤其是农村乡郊地区的人口数据。然而，政府、机构或科学家在处理涉及全世界或特定地区人口数据的分析时，都十分依赖这些数据集，最常见的包括WorldPop，GWP，GRUMP，LandScan和GHS-POP。这些数据集会将全世界的地图划分为许多同等大小的小方格，使用者可以查看每个小方格对应的人口数量。小方格的尺寸有很多种，比如100m*100m，或1km*1km；而小方格的尺寸越小，就意味着地图被划分得更细，也意味着数据集精度更高。

WorldPop数据示例（Tatem 2017, scientific data）

利用这些数据集，相关机构或科学家就可以进行许多人口相关的重要计算和分析，比如在疫情期间通过模型预测疫情在人群中的传播方式；或是评估洪水、地震等自然灾害可能危害的人口数量；以及如何根据人口需求规划医疗资源的分配方式等等。

而在这项新研究中，研究者就试图探究这些常用的数据集中，农村乡郊地区的人口数据与真实数据，到底有多少偏差。至于如何来验证这些数据的准确度，他们想到了一个巧妙的办法——对比大坝建造过程中的移民数据。

“大坝建成后，大片地区会被淹没，因此原本居住在此的居民需要搬迁。由于建造大坝的公司需要向所有受大坝影响的人支付补偿，因此对需要搬迁的人口数量通常会有更准确的记录。不同于全球人口数据集，这类数据提供了全面且准确的当地人口统计数据，不会受行政边界的影响。”论文作者之一，芬兰阿尔托大学的博士后研究员Josias Láng-Ritter说道。

于是，研究者收集了35个国家的307个大坝项目的相关数据，这些数据中均包括了在大坝建造过程中，需要搬迁的人口数量。有了这些数据，研究者就可以对比数据集中，对应区域在修建大坝前的人口数据。结果他们发现，几乎在所有情况下，研究涉及的5个主要人口数据集中，相应区域所记录的人数，都远少于大坝建设项目中记录的实际居住人数——甚至有时在这些区域竟然完全没有人口记录。

例如，在越南北部，一个大坝修建过程中记录的搬迁居民数为4000人，而研究所参考的5个数据集均严重低估了这一区域的人口数量，有数据集只记录了不到1000人，甚至有数据集在这个区域的人口数据记录接近于0。

越南北部的Na Hang大坝建造过程中搬迁居民数位4000人，但5个数据集都低估了该数据（来源：原论文）

总体来说，研究者探究的5个数据集中，在研究区域均出现了严重的人口低估。就算是表现最好的数据集（WorldPop），也低估了53%的人口。此外，GWP低估了65%，GRUMP低估了67%，LandScan低估了68%，最差的是GHS-POP，低估了84%！

这种低估是全球性的，不管是高收入国家还是低收入国家，都存在这种差异现象。并且，就算是人口普查做的非常详细，数据质量非常好的国家（如巴西）也存在这种现象。奥地利、柬埔寨、越南等少数几个国家的数据虽然在这项分析中看起来还算准确，但研究者指出，这些国家的数据点太少了，没法以此确定数据的准确性。

“许多国家可能没有足够的国家级人口数据，因此他们十分依赖这些全球性人口分布数据来做决策。”Láng-Ritter表示。然而，这些数据集对农村乡郊地区人口的低估，可能会严重影响政府或其他机构的决策。比如在规划医疗资源或基础设施资源时，他们会误以为本来有人口的地方没有多少人，所以导致这里的人没有被分配到足够多的资源。此外，在评估灾害的威胁时，也可能因为数据的错误而低估自然灾害可能影响的人口数量。

那么，我们目前所统计的全世界约80亿人口的数据，又到底有多不准确呢？这项研究并未给出答案，但如果我们假设这项研究基于大坝建造数据数据差异，可以推广到全世界所有农村乡郊地区。那我们可以试算一下，目前世界人口43%都是农村乡郊人口，就算按照表现最好的WorldPop数据集（低估了53%的农村乡郊人口）来计算，那全世界没有被统计到的人口也已经达到了10亿级别！