摘要：在未来的几十年里，一场看似遥远却真实逼近的风暴正在悄然积蓄力量。科学家最新警告指出，到本世纪末，由飓风带来的经济损失可能会翻倍增长，美国东南部沿海地区的居民将面临前所未有的生存挑战。我们不得不问：在气候不断变暖的未来，我们的房屋、城市甚至整个社会系统，真的准备
本文来源于“海洋与湿地”（OceanWetlands）：
文 | 唐嘉蔚
本文约2500字，阅读约4分钟
一场被科学家预见的“超级风暴”
在未来的几十年里，一场看似遥远却真实逼近的风暴正在悄然积蓄力量。科学家最新警告指出，到本世纪末，由飓风带来的经济损失可能会翻倍增长，美国东南部沿海地区的居民将面临前所未有的生存挑战。我们不得不问：在气候不断变暖的未来，我们的房屋、城市甚至整个社会系统，真的准备好了吗？
2025年5月21日，《Risk Analysis》期刊发表了一篇题为“评估气候变化对飓风风险的影响：一种机器学习方法”（Evaluating the impact of climate change on hurricane wind risk: A machine learning approach） 的重要研究。研究由中国台湾省阳明交通大学的Chi-Ying Lin教授与伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的Eun Jeong Cha教授合作完成，系统评估了气候变化对飓风风力风险的影响。他们采用机器学习方法，结合高分辨率模拟数据，预估了在不同气候情景下，美国东南部居民住宅可能面临的复合型破坏和经济损失。这项研究不仅是技术上的突破，更在警示我们当前的风险管理和基础设施建设可能远未跟上气候变化的步伐。
为使公众更清楚地理解风险的紧迫性，研究特别选择了RCP8.5情景作为分析依据。RCP（代表路径浓度情景，Representative Concentration Pathway）是气候科学中用来描述未来温室气体浓度变化的几种假设路线，其中的“8.5”代表到2100年全球辐射强迫（即因温室气体增加导致地球能量收支变化的程度）增加了8.5瓦/平方米。通俗来讲，RCP8.5是一个“高排放、不采取减缓措施”的情景，假设全球持续依赖化石燃料、碳排放不断上升，最终导致全球平均气温比工业化前上升约4.3°C。
虽然近年部分学者认为RCP8.5可能是一个较极端的情景，但它仍被广泛用于研究中，以评估在最坏情况下人类和生态系统将面临的最大风险。正因如此，它揭示了在最不利气候背景下，飓风对沿海居民、财产及基础设施可能造成的巨大破坏。从气候政策的角度来看，这一设想情景为政府和行业敲响了警钟，指出如果不尽快采取减排与适应措施，将面临灾难性后果。
这张地图展示了1851年至2019年间所有大西洋飓风的路径 图片来源：维基共享资源 Nilfanion
当前风暴评估体系存在巨大“盲区”
飓风一直是美国最具破坏性的自然灾害之一。据美国国会预算办公室统计，飓风风力每年为美国住宅部门带来约140亿美元的损失，占所有风暴损失的40%以上。然而，这些数据是基于历史气候条件下的“静态模型”测算出来的。在全球变暖背景下，这种模型已经越来越无法反映现实风险。
例如，目前大多数州的建筑规范未考虑未来风速可能提升的趋势，仍以平均最大风速作为设计基础。而在新一代飓风中，短时间内的风速峰值将更高，对建筑结构尤其是不规则建筑物构成重大挑战。另一个问题是数据滞后性，保险公司和地方政府常常依赖落后的历史数据，导致应对策略与实际气候威胁脱节。
如今许多城市和建筑依然以旧有的平均风速和风频为基础进行设计，而未充分考虑到气候变暖导致飓风强度和降雨量同步上升的趋势。这意味着，无论是建筑规范、保险估值，还是政府应急规划，可能都在低估未来的风暴破坏力。
模拟未来飓风：如何“预见”极端气候风险？
为了准确预测未来飓风的破坏性，研究团队将飓风属性划分为“常态参数”和“非常态参数”。常态参数包括飓风的年发生频率、移动速度和路径，这些属性在历史数据中表现出相对稳定性。而像中心气压差（CPD）这样的非常态参数，则受到气候变化影响较大，是决定飓风风速强度的关键变量。
模拟中采用的10,000年风暴数据是通过多种气候变量构建的综合结果，包括海表温度、相对湿度、纬度差异等。研究者还引入人工智能中的NARX神经网络模型来预测未来飓风的中心压力差变化轨迹，这种模型能更准确地捕捉气候变量间复杂的时间动态关系。与传统线性模型相比，NARX在处理非线性和时间序列数据方面表现更优，为气候风险模拟提供了强有力的技术支持。
在RCP8.5极端气候情景下，研究预测到2060年平均CPD将上升37%，到2100年将增长至49%。这将导致更高比例的强飓风出现，例如在佛罗里达大西洋沿岸，三级及以上飓风的发生率将从当前的9.6%上升到42.2%。为全面评估影响，研究划分了五大区域，对飓风影响进行细致模拟与分析，构成一幅清晰的“未来飓风风险地图”。
展示了研究者如何利用气候变量（如海表温度与湿度）和机器学习模型来预测飓风强度变化，构建未来气候场景下的飓风模拟参数。图片来源：Lin & Chan (2025)，Risk Analysis.
神经网络助力飓风损失预测升级
传统的风暴损失预测模型如HAZUS-MH虽然精确，但需要手动输入大量参数、计算时间长，难以应对海量模拟。研究者因此采用人工神经网络（ANN）构建替代模型，通过训练大量历史样本实现高效预测。
该模型输入变量包括飓风风速、降雨率、地形粗糙度与建筑结构类型等35个要素，输出为房屋建筑与室内财产的损失比例。模型验证结果显示，其与HAZUS估值高度一致，训练集与测试集R²均在0.96以上，表现出了卓越的预测能力。
据模拟结果显示，在RCP8.5情景下，到2100年风雨联合造成的年损失将在大多数沿海县区显著增长。例如，达拉斯县的损失将增长94.3%，奥兰治县增长54.8%，查尔斯顿县甚至增长106.9%。这不仅意味着居民经济损失剧增，也给地方财政与灾后恢复带来巨大压力。
风、雨双重风险：我们低估了“雨水渗入”的破坏力
研究指出，飓风破坏并非只体现在风速的直接打击上，更重要的是“风-雨”联合作用所带来的隐性风险。例如，当风力破坏屋顶或墙体后，雨水便可顺势渗入室内，造成结构性破坏与二次财产损失。
雨水渗入不仅会造成地板、墙壁、家具等室内财物的损毁，更可能破坏电气线路，引发火灾或长期安全隐患。研究提到，一些看似“幸免于风”的住宅，在飓风后却因雨水渗入导致整体结构报废。更关键的是，这类损失目前在保险理赔中难以得到完整赔付，因为保险条款通常未明确定义“结构性雨水侵入”的赔付范围。
这张航拍照片展示了1992年飓风安德鲁对佛罗里达州戴德县造成的严重破坏，许多房屋被夷为平地，显示出飓风对基础设施的毁灭性影响。图片来源：维基共享资源 Bob Epstein, FEMA News Photo
风暴为何特别“偏爱”德州等南部州？
德克萨斯州及美国南部多个州的损失增幅普遍高于其他地区，既与其地理特征有关，也与城市扩张和基础设施差异密切相关。这些地区地势低洼、沿海线长，是飓风登陆频繁的区域。住宅类型多为木结构独栋建筑，抗风能力相对较弱。同时，快速城市化造成许多新建社区位于排水不畅或本属于滞洪带的区域，一旦暴雨与风暴叠加，更容易发生连锁性系统失效。
城市与保险体系做好准备了吗？给政策制定者与公众的警示
未来的城市必须建立动态风险管理机制。例如，要定期更新建筑规范，引入最新气候模型预测的飓风频度和强度数据，同时建立“风险地图”系统，与保险市场挂钩，实现区域风险差异化管理。
新兴的气候金融工具，如基于灾害触发点的参数化保险，也应更多被引入高风险社区，以在灾后第一时间提供恢复资金。此外，城市政府应支持社区基层培训，尤其是帮助低收入群体掌握避险知识和申请保险的能力，避免灾难发生后形成更严重的“复原不平等”。
这项研究不仅为科学界带来了突破，也为政策制定者敲响了警钟。如果我们继续沿用当前的设计规范、保险模式与城市规划体系，未来将面临无法承受之重。各级政府必须尽快更新风险评估工具，加大对“气候适应型基础设施”的投资，加强社区抗灾能力的建设。
对公众而言，飓风不再只是“电视上的灾难新闻”，而是日常生活中逐渐逼近的现实问题。从房屋选址、保险购买，到逃生预案的制定，每一个看似微小的决策，都可能在未来风暴中决定生死与损失的界限。
这张由美国海军研究实验室提供的卫星图像，展示了2005年8月29日卡特里娜飓风在美国新奥尔良登陆时的巨大气旋结构 图片来源：维基共享资源 美国海军研究实验室
结语：科学模型照见的，是我们共同的未来
这项研究的意义远超技术与模型本身。它不仅让我们看清了气候变化对飓风的具体影响，更提供了一种前所未有的“未来透视力”。它帮助我们提前预见、提前准备、提前减缓灾难，而不是在风暴来临后手忙脚乱。
问题不在于飓风是否会来，而在于我们是否愿意现在就开始行动。当科学已经给出如此清晰的答案，我们是否还要等到屋顶被掀、水漫进卧室时，才开始后悔没有及早防备？
也许，现在就是改变未来的最佳时机。
（注：本文仅代表资讯，不代表平台观点。欢迎留言、讨论。）
资讯源 | Risk Analysis
作者 | 唐嘉蔚
指导老师 | Samantha
排版 | 绿叶
关于作者
唐嘉蔚，目前就读于宾夕法尼亚大学社会政策硕士项目，拥有纽约大学经济学与心理学双学士学位。热衷于社会政策分析、数据研究以及金融经济领域，擅长跨学科研究和实证分析，关注社会公平、金融发展与公共政策的交汇点。中国生物多样性保护与绿色发展基金会国际部、"海洋与湿地"（OceanWetlands）志愿者。
引
用
本
文
唐嘉蔚. 飓风损失或将翻倍，你的房子能扛住未来的风暴吗？海洋与湿地. 2025-05-30
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OceanWetlands
斑海豹©摄影：王敏幹（John MK Wong） | 绿会融媒·“海洋与湿地”（OceanWetlands）
【参考资料】
Lin, C.-Y., & Chan, C. (2025). Evaluating the impact of climate change on hurricane wind risk: A machine learning approach. . https://doi.org/10.1111/risa.14182
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来源：中国绿发会