Данные об экспонированных активах для глобальной оценки физических рисков

Одной из проблем при проведении согласованных глобальных оценок физических климатических рисков является то, что данные об экспонированных активах либо отсутствуют, либо доступны только для отдельных стран или регионов. Для решения этой проблемы мы представляем глобальный набор данных о подверженности активов воздействию рисков с высоким пространственным разрешением. Данные получены с использованием метода «светящегося населения» (LitPop) — глобально согласованной методологии дезагрегации данных о стоимости активов пропорционально сочетанию интенсивности ночного освещения и географических данных о численности населения. Объединение данных о ночном освещении и численности населения позволяет уменьшить нежелательные артефакты, такие как размывание, насыщение и недостаток детализации. Таким образом, сочетание обоих типов данных улучшает пространственное распределение макроэкономических показателей. Из-за отсутствия опубликованных данных об активах на субнациональном уровне методологию дезагрегации невозможно валидировать непосредственно по значениям активов. Поэтому для оценки мы сравниваем дезагрегированный валовой внутренний продукт (ВВП) по субнациональным административным регионам с опубликованными значениями валового регионального продукта (ВРП). Сравнение для 14 индустриализированных и новых индустриальных стран показывает, что точность дезагрегации ВВП при использовании только данных о ночном освещении или только данных о численности населения ниже, чем при использовании их сочетания. Преимуществами LitPop являются глобальная согласованность, масштабируемость, открытость, воспроизводимость и низкий порог входа. Методология LitPop с открытым исходным кодом и общедоступные данные о подверженности активов могут использоваться во множестве задач, включая глобально согласованные оценки экономических рисков от стихийных бедствий и исследования по адаптации к изменению климата, особенно для крупных регионов при этом с достаточно высоким пространственным разрешением. Код опубликован на GitHub как часть программного обеспечения с открытым исходным кодом CLIMADA (CLIMate ADAptation) и архивирован в ETH Data Archive по ссылке https://doi.org/10.5905/ethz-1007-226 (Bresch et al., 2019b). Полученный набор данных о подверженности активов для 224 стран архивирован в ETH Research Repository по ссылке https://doi.org/10.3929/ethz-b-000331316 (Eberenz et al., 2019).