全球灾害 EM-DAT 数据集

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全球灾害 EM-DAT 数据集

一、基础概况

数据编号:2401

原始数据源:比利时鲁汶大学 CRED 中心 EM-DAT 国际灾害数据库,人工标准化清洗整理

时间跨度:1900—2026

覆盖范围:全球 231 个国家 / 地区,收录超 26000 起达标大型灾害 入库标准(满足其一即收录):死亡≥10 人;受灾≥100 人;国家宣布紧急状态;国际援助申请

二、灾害分层分类体系

采用四级编码(分类键 - 灾害组 - 子组 - 类型 - 子类型),分为两大总类

  1. 自然灾害 生物类:各类流行病(细菌 / 病毒 / 寄生虫)、蝗灾、虫害、动物灾害 气象水文:洪水、台风、寒潮、高温干旱、泥石流、风暴 地质类:地震、火山、滑坡、地面塌陷 气候复合极端灾害
  2. 技术人为灾害 工业爆炸、化学品泄漏、建筑坍塌、重大交通意外等

三、完整核心字段

1. 时空与识别字段

灾害唯一代码、事件名称、ISO 国家代码、国家 / 子区域 / 行政区、经纬度、江河流域、灾害起止年月日、记录更新时间、分层分类编码

2. 人员损失指标

总死亡人数、受伤人数、受灾总人口、流离失所人口

3. 经济损失(单位:千美元,含 CPI 通胀调整值)

重建成本(名义 / 调整后)、承保损失(名义 / 调整后)、总经济损失(名义 / 调整后)、配套 CPI 系数

4. 政策与人道援助

是否宣布紧急状态、国际援助资金、OFDA/BHA 救援响应、国际援助呼吁标识

四、数据质控规则

  1. 多源交叉核验:联合国、NGO、再保险、学术机构、媒体多方数据比对;
  2. 统一通胀平减:提供调整后损失数值,消除跨年份物价干扰;
  3. 每条灾害附带地理坐标,可匹配城市、企业区位;
  4. 区分单场独立灾害,支持按年份、国家、灾害类型聚合。

五、适配实证研究方向

  1. 企业冲击准自然实验(顶刊主流) 将地震、流行病、洪水作为外生冲击,匹配供应链长鞭效应、工业互联网 / AI 专利、大数据数据,检验数字技术对冲灾害、提升企业经营韧性。
  2. 全球价值链、国际贸易研究 重大灾害作为冲击,分析跨境供应链中断、进出口收缩、进口替代行为。
  3. 气候经济、区域发展 分地区统计灾害频次与经济损失,评估极端灾害对 GDP、财政、城乡差距长期影响。
  4. 金融、风险定价研究 检验巨灾对信贷成本、股价波动、地方债务、保险赔付的传导机制。
  5. 公共卫生与宏观需求 流行病子样本用于研究劳动供给、居民消费、企业投资短期脉冲效应。
  6. 空间计量溢出分析 依托经纬度构建空间权重矩阵,识别灾害跨区域经济连锁冲击。
  7. 政策 DID 交互检验 搭配央行沟通文本、产业集群政策,对比灾害冲击下产业扶持、货币沟通的缓冲效果。

六、数据核心优势

  1. EM-DAT 是全球灾害领域国际通用权威数据库,期刊审稿认可度极高;
  2. 126 年长时序,覆盖战争、流行病、多轮气候极端事件,事件研究窗口期充足;
  3. 区分自然 / 人为、细分四级灾害,可单独提取流行病、地震、洪水分样本回归;
  4. 自带通胀调整经济损失、精确地理坐标,方便匹配县域、城市、上市公司区位面板;
  5. 配套人道政策变量,可同步研究救灾援助、应急政策调节效应;
  6. 标准化面板,无缝对接数字专利、供应链、城市 DID、央行文本全套数据集。
时间跨度1900-2026
区域跨度全球
数据格式数据格式为Excel形式

数据简介

本数据为全球灾害数据库,来源于EM-DAT国际灾害数据库(Emergency Events Database)。该数据库由比利时鲁汶大学灾害流行病学研究中心(CRED)维护,系统记录了自1900年至今,全球231个国家和地区超过26,000起大型灾害事件的发生情况及其造成的影响。
EM-DAT数据库的数据来源广泛,涵盖了联合国机构、非政府组织(NGOs)、再保险公司、研究机构以及新闻机构等多个渠道。所有数据均基于公开披露的信息,经过系统采集、整理和标准化,以保证数据的一致性和可比性。

灾害事件按照性质被划分为两大主要类别:自然灾害(如地震、洪水、风暴、旱灾、流行病等)和技术灾害(如工业事故、交通事故、结构倒塌等)。每条记录包含灾害发生的时间、地点、类别、造成的人员伤亡、经济损失、基础设施破坏情况及人道援助需求等详细信息。

为了方便用户理解和使用数据,本项目特别从数据源中引入了对应的变量解释表,系统梳理了各字段的定义及编码规则,帮助研究人员、政策制定者及公众更高效地使用本数据库进行灾害相关分析、风险评估与决策支持。

本数据库具有以下特点:

· 覆盖范围广泛,涵盖全球主要国家和地区;

· 记录时间跨度长,自1900年至今;

· 分类细致,涵盖自然灾害和技术灾害;

· 数据来源多元,确保信息权威性和可靠性;

· 附带详细变量解释,便于用户快速上手。

希望本数据资源能够为各领域的科研工作、政策制定与灾害管理提供有力支持。

数据指标

灾害分类体系(部分)

分类键

灾害组

灾害子组

灾害类型

灾害子类型

nat-bio-ani-ani

Natural

Biological

Animal incident

Animal incident

nat-bio-epi-bac

Natural

Biological

Epidemic

Bacterial disease

nat-bio-epi-dis

Natural

Biological

Epidemic

Infectious disease (General)

nat-bio-epi-fun

Natural

Biological

Epidemic

Fungal disease

nat-bio-epi-par

Natural

Biological

Epidemic

Parasitic disease

nat-bio-epi-pri

Natural

Biological

Epidemic

Prion disease

nat-bio-epi-vir

Natural

Biological

Epidemic

Viral disease

nat-bio-inf-gra

Natural

Biological

Infestation

Grasshopper infestation

nat-bio-inf-inf

Natural

Biological

Infestation

Infestation (General)

nat-bio-inf-loc

Natural

Biological

Infestation

Locust infestation

nat-bio-inf-wor

Natural

Biological

Infestation

Worms infestation

变量:

灾害代码

OFDA/BHA 响应

总死亡数

历史记录

吁请援助

受伤人数

分类键

紧急状态宣布

受灾人数

灾害组

AID 支援('000 US$)

流离失所人数

灾害子组

灾害量级

总受灾人数

灾害类型

灾害量级单位

重建成本 ('000 US$)

灾害子类型

纬度

重建成本, 调整 ('000 US$)

外部资源标识

经度

承保损失 ('000 US$)

事件名称

江河流域

承保损失, 调整 ('000 US$)

ISO代码

开始年份

总经济损失 ('000 US$)

国家/地区

开始月份

总经济损失, 调整 ('000 US$)

子区域

开始日

CPI

区域

结束年份

行政单位

位置

结束月份

记录输入日期

灾害源头

结束日

最近更新

数据展示

参考文献

[1] Miaozhe Han; , Hongchuan Shen; , Jing Wu, Xiaoquan (Michael) Zhang (2025) Artificial Intelligence and Firm Resilience: Empirical Evidence from Natural Disaster Shocks.Information Systems Research0(0). https://doi.org/10.1287/isre.2022.0440

[2] Lu, F., Li, Z., & Cai, X. (2025). Supply Chain Disruption and Import Strategy: Evidence from the Great East Japan Earthquake.China & World Economy,33(1), 132–161. https://doi.org/10.1111/cwe.12569

[3] Okolo, C.V., Wen, J. Economics of natural disasters and technological innovations in Africa: an empirical evidence.Environ Sci Pollut Res30, 12362–12384 (2023). https://doi.org/10.1007/s11356-022-22989-8