大城市的气候适应能力如何？

全球城市的气候风险与适应 1. 执行摘要 本报告通过 AlphaGeo 的气候风险与复原力指数 (CRRI) 分析了世界上 72 个最大的城市。它将原始物理暴露与弹性调整风险（RAJ）（我们称之为适应增量）分开，以揭示哪些城市受到真正的保护，以及哪些城市的风险状况和适应能力之间存在危险差距。要点 地理不是命运。根据所采取的适应措施，物理风险评分几乎相同的城市相差多达 33 个 RAJ 点，这表明风险不是固定的，复原力是政策和投资的函数，而不仅仅是地理因素。南亚大城市面临着复杂的危机。艾哈迈达巴德（RAJ 41）、巴基斯坦海得拉巴（41）、木尔坦（38）、达卡（36）、加尔各答（35）和拉合尔（35）将极端的身体暴露与中等的适应表现结合在一起。欧洲、非洲和拉丁美洲的首都表现优于大市。芝加哥、亚的斯亚贝巴、墨尔本、巴塞罗那、布宜诺斯艾利斯、巴黎和内罗毕的 RAJ 评分均低于 14 分，使其跻身全球最具弹性的主要城市之列。中国的特大城市正在缩小这一差距。北京（50%）、天津（49%）、深圳（49%）和上海（46%）在适应效率方面处于全球领先地位——持续将高物理暴露转化为大幅降低的残余风险。错误定价的风险集中在南亚。南亚城市占大多数，其残余 RAJ 分数仍然很高，而且相对于物理暴露的规模而言，适应率仍然相对较低。一个重要的警告：本报告中的分数反映了城市级别的平均水平 - 城市内部的风险可能会有所不同，直至社区或街道级别。要更详细地探索任何城市，您可以通过我们平台的免费、零承诺试用获取地址级分数：app.alphageo.ai/Trial_setup 2. 方法论 2.1 数据源 本报告中的所有气候风险分数均来自 AlphaGeo 的气候风险与复原力指数 (CRRI)，这是一个全球专有数据集。该报告通过关于位置适应能力的独特专有数据集，对每个城市的六个自然气候风险危害层（包括内陆和沿海洪水、热应激、干旱、野火和飓风）进行评分，以产生：物理风险评分（即未缓解的风险）；和b。弹性调整风险评分（RAJ，即减轻风险）有关 AlphaGeo 弹性调整风险方法的更多信息，请参见此处：了解更多。 2.2 分数定义 一个重要的警告：本报告中的分数反映了城市级别的平均水平——城市内的风险可能会有所不同，直至社区或街道级别。要更详细地探索任何城市，您可以通过我们平台的免费、零承诺试用获取地址级分数：app.alphageo.ai/Trial_setup 2.3 分数类别 下图显示了 CRRI 分数如何映射到每种危险类型的风险等级。分数以相对于 AlphaGeo 完整全球数据集的全球百分位数 (0-100) 表示。 3. 全球概览：全球最大城市的风险和复原力 下面的散点图绘制了每个城市的自然风险评分与其复原力调整风险 (RAJ) 的对比。对角线以下的城市已通过适应措施成功降低了风险。越低于该线，适应越有效。接近该线的城市相对于其实际风险，基线暴露程度的降低幅度有限。图 4. 分析的主要城市的物理风险与 RAJ 评分。气泡大小反映了城市人口。对角线下方的点代表适应进度；风险和 RAJ 之间的差距就是适应增量。 （来源：AlphaGeo CRRI，2025）立即出现三个集群。首先，一组欧洲、非洲和拉丁美洲城市的物理风险和 RAJ 分数均较低，这些城市受益于有利的地理位置和 CRRI 的强大适应表现。其次，亚洲和中东城市密集的中间集群，具有中度到高度的自然风险，但适应表现程度不同。第三，南亚城市群——特别是艾哈迈达巴德、巴基斯坦海得拉巴、加尔各答、拉合尔和达卡——这些城市的身体暴露程度极高，RAJ 得分在 32-41 之间。 4. 最具弹性的主要城市 世界上最大城市的弹性由两个独立因素驱动：低基线物理暴露（主要是地理和气候带的函数）和高适应投资（治理、财富和政策的函数）。排名靠前的城市都受益于两者。图 1. 按 RAJ 分数划分的 20 个最具复原力的主要城市（较低 = 复原力更强）。青色金条显示弹性调整后的风险；粉色条表示物理风险。 （来源：AlphaGeo CRRI，2025） 4.1 北美和欧洲领先城市 芝加哥（RAJ：8）是本次分析中最具弹性的主要城市，受益于低沿海城市