OpenAlex·10月6日 · 周二论文农业遥感与作物表型阅读 2

Agricultural Flood Damage Assessment: A Systematic Review of Methods, Coverage, and Integration Gaps

Shokhrukh–Mirzo Jalilov · Haluk Gedikoğlu · Robert Maltsbarger

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系统综述65项农业洪水损失评估研究,揭示方法仅覆盖直接即时损失的结构性偏差。

方法

系统综述1984-2025年65篇文献,构建方法-损失类别矩阵。

发现

所有研究仅测直接即时损失,间接、诱导及无形损失严重缺失,致损失估计系统性偏低。

机会点

可开发融合遥感与经济学估值的方法,量化长期土地退化、供应链金融与农户心理健康等新兴损失类别。

影响力18
信息增量22
专业深度18
信源权威13
时效性8

系统综述揭示农业洪灾损失评估长期偏低估的方法学缺口,提出方法-损失类别矩阵,对灾害补偿与成本收益分析有实质参考价值。

原文摘要

摘要:农业洪水每年在全球造成数百亿美元损失,然而用于系统评估这些损失的方法仅能捕捉其真实经济影响的一小部分。本系统综述综合了1984年至2025年间发表的65项同行评审研究,评估农业洪水损失如何被测量、涵盖了哪些损失类别,以及关键方法论空白存在于何处。我们发现,所综述文献中存在结构性不对称——全部65项研究均涉及直接即时损失,主要是通过深度-损失函数或遥感估算的作物产量损失——而直接诱发效应仅出现在8项研究中,间接损失出现在9项研究中,无形损失则不足5项。这种不对称已持续四十年,历经遥感技术的重大革命,因为主流方法在结构上无法测量直接即时损失之外的损失类别。我们引入“方法-损失类别矩阵”,将八种评估方法与五类损失类别进行对应,使覆盖缺口清晰可见,并为方法选择提供诊断框架。2013年后的三个损失前沿——长期土地生产力退化、供应链金融中断和农民心理健康——被识别为值得专门方法论开发的新兴类别。现有用于成本效益分析和灾害补偿的农业洪水损失估算存在系统性低估;弥合这一偏差需要将基于遥感的物理检测与能够捕捉完整损失分类的经济估值方法相结合。

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