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数据周报之南方洪水

发布时间: 2020-09-19点击量:

原创 服老思和同学们 P话 来自专辑数据周报
今年 5 月下旬起,持续强降水引发长江中下游地区、淮河流域、西南、华南及东南沿海等地区发生严重洪灾,根据官方通报,27 个省级地区告急。虽然自七月下旬以来,全国性紧急防汛态势趋于缓和,但部分地区的洪涝依然未能完全消退,本周洪水再次席卷四川重庆,多地水灾严重。本期数据周报,我们整理数十篇来自国内外主流媒体关于洪灾的数据新闻作品,20 个与洪水相关的数据源或信息源。当洪水来临时,从数据能看到些什么?
国内主流媒体新闻报道

以下我们选择 10 篇来自国内主流媒体的数据报道,从 2020 到 1998 按照时间倒叙排列,带大家从数据新闻报道中回顾近二十年来中国的几次重大洪灾。
中国近几十年来最严重的洪灾
(SCMP, 2020)
SCMP 的这篇图文作品主要展示 2020 年长江流域的洪灾情况。作者使用信息图表将三峡大坝的蓄水原理进行简化,直观呈现三峡大坝在防涝中起到的作用、以及全球季风气候如何影响今年长江范围内的降雨,从而进一步影响洪涝灾害。

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https://multimedia.scmp.com/infographics/news/china/article/3094790/china-floods/index.html
中国历史性的汛期
(SixthTone, 2020)
SixthTone 使用来自 Sentinel Hub 的卫星图,通过卫星图上人员分布变化,结合数字对比展示今年 6 月以来,长江沿岸各地受灾人数、范围的变化。

数据周报之南方洪水

https://www.sixthtone.com/news/1005939/chinas-historic-flood-season%2C-in-numbers-and-photos
从水位看 2020 年南方洪水
(搜狐四象工作室, 2020)
每年夏天,南方往往面临强降雨的威胁,今年 7 月,新一轮强降雨再次袭击长江流域,不少河湖出现洪涝灾害,不少河道不断涨水逼近或达到警戒水位线,四象工作室以长江流域各水文站的水位高度为切点,探讨今年南方洪水到底有多严重。

数据周报之南方洪水

https://www.sohu.com/a/407798229_157078
厄尔尼诺是 2020 年南方洪灾的背后推手?
(搜狐四象工作室, 2020)
今年 5 月以来,南方洪灾共造成 27 个省市受灾,国家水利部表示今年汛期我国气候状况总体偏差、极端事件偏多、区域性暴雨洪涝重于常年。为何近年每到夏天就会出现江河沿岸雨水泛滥的新闻?为何今年洪灾如此严重?这背后是否有气候变化的影子?四象工作室从全球气候数据出发,探讨极端天气背后的极端厄尔尼诺现象。

数据周报之南方洪水

��洪灾致经济损失超千亿 背后“黑手”竟是它?
数据还原 2020 年南方洪水发展过程
(澎湃美数课, 2020)
澎湃美术课从数据出发,从降雨量、水位高度等角度还原今年夏天水灾的发展过程。
��南方暴雨是如何成灾的?
“超级暴力梅”刷新多项纪录
(中国气象报, 2020)
中国气象报的数据新闻作品,主要从分析长江流域“超长期”梅雨背后的气候变化因素。今年梅雨期气候总体特征为:入梅时间早,出梅时间晚,梅雨期持续时间长,梅雨量大,极端降水事件频发,也因此被网友称作“超级暴力梅”。

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2018 年寿光洪灾
(澎湃新闻, 2018)
寿光市是中国重要的蔬菜产地,主要的农产品有蔬菜、粮食、海产品。2018 年寿光发生洪灾,明显影响了当地农产品价格。

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寿光(部分)蔬菜批发价格
https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_2373612
洪水暴至
(财新数据可视化实验室, 2016)
来自财新数据可视化实验室报道团队 2016 年的作品,获得2017 年亚洲出版业协会(SOPA)“2017年度卓越新闻奖”新闻报道创新奖银奖。2016年是中国建国有记录以来雨最大的一年,这场洪灾造成了大量人员伤亡和财产损失,灾情严重。报道综合 VR 视频、图集、航拍对比图等视觉元素,提高视觉冲击力,增强读者代入感,着重讲述灾后四个多月,灾区的当地人在冲击后如何回到生活正轨和救灾工作的后续。
2016 年全国各地雨量地图
报道手记:��https://mp.weixin.qq.com/s/lDC9hOJ57eIt8W-XnAYD5Q

1998 年南方洪水
(搜狐四象工作室, 2016)
1998 年,长江流域发生严重洪灾,程度仅次于1954年长江洪水,是长江在20世纪的第二次大洪水,造成大量人员伤亡和财产损失。四象工作室根据历史资料收集整理,带大家回顾 1998 年的洪灾情况,对比 1998 年和 2016 年的天气状况,发现 2016 年天气数据与 1998 年的高度重合,由此推断再次发生大洪水概率很高。

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