巴西灾害风险预警服务创新：CEMADEN在2024年5月南里奥格兰德州洪灾中的多灾种预警系统评估

本研究针对巴西频发的极端洪灾事件，系统评估了国家自然灾害监测预警中心(CEMADEN)的多灾种早期预警系统(MHEWS)在2024年南里奥格兰德州历史性洪灾中的表现。通过分析气象预报、水文风险预警及应急响应机制，揭示了现有预警系统在精准预测与社区响应间的关键缺口，为全球气候脆弱地区优化灾害风险管理提供了实证范本。

　　

在全球气候变化加剧的背景下，极端气象事件正以超乎历史记录的速度和强度冲击着人类社会。2024年4-5月，巴西南部的南里奥格兰德州遭遇了史无前例的洪灾——持续暴雨导致Guaíba湖水位飙升至5.35米，突破1941年历史极值，造成183人死亡、90%州域受灾。这场灾难再次将早期预警系统(EWS)的有效性置于聚光灯下。尽管巴西国家自然灾害监测预警中心(CEMADEN)作为拉丁美洲独特的跨部门多灾种早期预警系统(MHEWS)运营机构，已构建起覆盖1,133个高风险城市的监测网络，但灾害造成的巨大损失仍暴露出预警信息转化实际减灾行动的瓶颈。

为破解这一难题，由巴西国家气候变化科学技术研究院领衔的研究团队在《International Journal of Disaster Risk Reduction》发表重要成果。研究采用法证分析方法，系统追溯CEMADEN在灾前72小时至灾中关键时段的气象预报精度、水文风险预警等级划分逻辑，以及预警信息传递链条。通过整合CPC NOAA、ERA5等多源气象数据，结合CEMADEN自主建设的雨量监测站网（含45个南里奥格兰德州站点），团队构建了"观测-建模-预警"三位一体的评估框架。

数据与方法
研究依托CEMADEN官方平台获取实时水文风险预警数据，其预警模型整合了国家水务局(ANA)、国家气象研究所(INMET)等机构的观测网络。核心算法通过机器学习分析降雨强度-历时阈值，结合区域脆弱性地图（含建成环境特征、人口密度等参数）生成 municipality-level（市级）风险等级。特别值得注意的是，系统对Porto Alegre大都市区采用动态水位预测模型，该模型成功预测了Guaíba湖5.35米的峰值水位，但社区级响应滞后问题仍显著。

历史洪灾对比
纵向分析揭示，1941年洪灾虽造成更广淹没范围（持续40天），但2024年事件因城市化扩张导致暴露人口激增。研究通过地理空间叠加显示，Porto Alegre高风险区面积较20世纪扩大近3倍，且60%新增聚居区缺乏防洪基础设施。这种发展与风险错配现象在拉美快速城市化地区具有典型性。

讨论
预警系统效能呈现"剪刀差"现象：在"极高风险"等级（准确率89%）显著优于"中度风险"（仅52%）。这种差异源于监测站网密度不足——当前平均每100km²
仅1.2个雨量站，远低于世界气象组织建议的丘陵地区标准。更关键的是，MHEWS的"最后一公里"问题突出：基层应急部门接收预警后平均需要8小时完成信息本地化解读，错过黄金响应窗口。

结论与建议
该研究开创性地提出"智能预警-韧性响应"耦合模型：1）建议将CEMADEN风险等级细化为五级制，增加"极端风险"类别；2）构建基于5G的社区直通预警通道，目标将信息传递耗时压缩至30分钟内；3）建立流域尺度的动态脆弱性图谱，每季度更新暴露资产数据库。这些发现不仅为巴西2024-2030年国家减灾计划提供科学依据，更对全球南方国家应对复合型气候灾害具有范式意义——正如作者Marengo强调的："在气候新常态下，早期预警必须进化为早期行动"。