過去幾年，海平面上升的問題已成爲媒體、科研機構和環保組織的高頻話題，關於氣候變化引發的海岸線後退等一系列生態危機討論，甚至讓人覺得有些“老生常談”。在這種信息疲勞之下，許多人傾向於認爲這不過是科學界的大驚小怪，或是媒體爲了博取關注而進行的過度渲染。
但你是否想過，真實情況可能比描述的還要更糟？
這並不是危言聳聽，而是一項真實持續近 20 年的研究疏漏。3 月 4 日， Nature 刊登了一篇題爲《Sea level much higher than assumed in most coastal hazard assessments》的研究論文。由荷蘭瓦赫寧根大學 Katharina Seeger 和 Philip S. J. Minderhoud 領銜的團隊通過系統回溯與測算，揭示了一個隱藏在氣候預測模型底層的系統性誤差：過去二十年中，研究者們在評估海水漫陸風險時，連一開始的基準都沒找對。
圖 | 團隊論文：《海平面比大多數沿海災害評估中假設的要高得多》（來源：Nature）
"零海拔"的誤解：當物理模型遇到真實世界
要預測海水何時淹沒沿海城市或農田，研究者需掌握兩個核心數據：陸地海拔高度與海平面的絕對位置。其中，陸地高度通常依賴數字高程模型（DEM）獲取。隨着衛星遙感技術普及，各類全球高程數據集被廣泛用於風險評估。
但關鍵問題在於：這些模型中的"海拔高度"並非孤立數字，它們必須有一個起點：垂直基準面。
目前多數公開的高精度 DEM，默認將基於全球重力場模型構建的"大地水準面"（如 EGM96 或 EGM2008）設爲"零海拔"。大地水準面是一個純物理概念：它假設地球海洋處於完全靜止狀態，僅受地球自轉與重力場影響。
然而現實中的海洋並非死水一潭。洋流沖刷、海洋環流、風向切變、潮汐引力，以及海水溫鹽差異，都會讓實際海面產生明顯起伏。這種真實海平面與理論大地水準面之間的垂直差值，在專業領域被稱爲"平均動態地形"（Mean Dynamic Topography, MDT）。
但在跨學科實踐中，它極其容易被忽視。大多數研究者將高程數據與海平面數據結合時，都直接忽略了 MDT 的存在。他們將重力模型中的"零點"當作真實海平面使用，卻未曾意識到，這一看似微小的技術誤差，正在悄然扭曲全球海岸風險的全貌。
這一點誤差，已經造成了多大範圍影響呢？
爲摸清影響範圍，研究團隊採用系統綜述流程，對 2009 至 2025 年間發表的 385 篇海平面上升與沿海災害風險文獻進行深度篩查。這些文獻超半數發表於近五年，代表當前氣候科學的前沿認知。
結果令人大跌眼鏡：超過 99%的災害評估研究在處理海平面與陸地高程數據時存在方法論缺失。其中，高達 90%的研究直接將大地水準面"零點"等同於局部平均海平面；73%的研究對垂直基準面的技術記錄殘缺或完全缺失。在浩如煙海的文獻中，僅有 0.3%——也就是隻有一篇，做到了完整記錄數據源、正確執行基準面轉換，並使用包含動態地形的最新海平面觀測數據。
（來源：論文）
這種近乎集體性的疏漏，並不僅僅源於研究者的主觀疏忽，而更多折射出跨學科協作中的知識斷層。當氣候科學家調用地理數據時，往往默認數據庫提供的數值已是"即插即用"的知識，卻難以察覺背後複雜的座標轉換邏輯。
誤差雖小，影響卻遠
將重力模型誤認爲真實海平面，在全球平均層面導致 0.24 至 0.27 米的高程系統性低估。粗略一聽，二十幾釐米似乎微不足道；但在坡度極緩的海岸平原與人口密集的三角洲地帶，垂直方向幾十釐米的縮水，往往意味着海水在水平面上可向內陸多推進數公里。
這種誤差還呈現顯著的區域不平衡。在觀測網絡發達的"全球北方"，如北美東海岸、西歐等地，大地水準面與真實海平面貼合較好，誤差僅幾釐米；而在數據匱乏的"全球南方"，如印太地區、拉美、非洲沿海，二者偏差可達數米。
以東南亞爲例，因複雜洋流與局部重力異常交織，實際平均海平面比主流高程模型假設的基準面普遍高出 1 米以上。這意味着，同一套模型在不同區域產生的偏差，可能從"可接受"直接躍升至"災難性"。
研究團隊選取當前性能最優的四個全球數字高程模型，在設定"1 米相對海平面上升"情景下，對比糾正基準面錯誤前後的淹沒結果，並交叉使用多源高精度人口數據集確保估算準確。
根據校準後的圖景，結果遠比預期嚴峻。全球受到 1 米相對海平面上升威脅的陸地面積，從原本錯誤基準估計的 29.45 萬至 43.11 萬平方公里，驟增至 46.01 萬至 67.00 萬平方公里，實際暴露面積比過往認定多出 31%至 37%。
隨之而來的是人口暴露數據的急劇攀升：原本被模型判定爲安全地帶的 7,700 萬至 1.322 億人，實際上已經站在了未來海平面的喫水線之下。
換言之，在過往被廣泛引用的各類權威預警報告中，受災人口的預估值被大幅低估了 48%至 68%。
（來源：論文）
若將視角擴大到低海拔沿海地區，即海拔 10 米以下的廣闊地帶。引入真實平均海平面基準後，全球居住在該風險區域的總人口規模被修正爲 9.66 億至10.7 億，佔 2020 年全球總人口的 12.3%至 13.7%。這一數字的躍升，不僅改變了風險分佈的統計描述，更重塑了我們對氣候脆弱性的基本認知。
以越南湄公河三角洲爲例，全球最大、最平坦的三角洲之一，也是亞洲重要糧倉，極易受上游建壩、地面沉降與海水倒灌多重夾擊。
（來源：論文）
過去評估因未納入局部真實海平面參考，結論往往偏樂觀。當研究團隊用基於衛星測高與浮標觀測構建的 MDT 模型重新校準後，1 米海平面上升情景下，淹沒面積從不足 6,000 平方公里激增至 1.84 萬至 2.48 萬平方公里，增幅最高達 95%；受影響人口從不足 240 萬飆升至 540 萬到 1,000 萬之間。一個千萬人口級別的生存區，因底層座標系的默認省略，其迫在眉睫的風險被長期低估，直接關聯到農田、家園與生計。
誤差已滲入全球氣候決策
這一方法論缺陷不僅停留於學術論文，更已影響全球氣候治理。研究團隊藉助大語言模型輔助檢索發現：至少 46 篇存在基準面處理缺陷的文獻，被直接引用至聯合國政府間氣候變化專門委員會（IPCC）第六次評估報告（AR6）。尤其在"沿海城市與定居點"章節，25 篇基礎研究中潛藏基準轉換缺失。
例如，IPCC 曾援引相關文獻評估：全球低海拔沿海脆弱人口約 8.96 億。經嚴格校準後，這一數字實際少算近 1 億人。數以千萬計的人口，在最高級別的氣候風險地圖上，享受着由數據誤差構築的"虛幻安全感"。當政策制定者依據這些報告分配氣候資金、規劃適應工程時，偏差便可能從紙面蔓延至現實。
海岸線風險評估需地理學、海洋動力學、氣候科學與人口學的深度融合。但現實中，擅長氣候算法與人口模型的學者，往往非大地測量學專家。他們從開源數據庫下載 DEM 時，易將高程柵格數值視爲"絕對真理"，卻沒有識別"大地水準面→實際平均海平面"所需的複雜數學平差與插值運算。
此外，部分區域算法全球推廣時亦出現"水土不服"。如早期某些數字高程模型依賴美國激光雷達數據訓練，在東南亞等地因過度糾偏，反而製造了離譜的高估。這也給盲目迷信單一全球化人工智能地理模型的風潮敲響警鐘：技術可以遷移，但地理特徵無法複製。
破局之道：從數據源頭到決策鏈條的系統升級
在這種情況下，我們需要怎麼做？
論文指出，按目前的條件，要求每位氣候分析師深研大地測量轉換公式並不現實，提升行業標準需多管齊下。
首先，數據供應鏈的最上游應當承擔起技術預處理的責任：各類數字高程模型的數據提供商完全可以跨越學科壁壘，直接發佈已經經過海平面動態地形校準、無縫對接當地真實海平面的"即食型"複合高程產品，從源頭上切斷基準面錯誤在非專業使用者手中的傳播鏈條。
主流學術期刊的審稿機制也需同步升級，引入針對空間參考框架和海平面基準處理的強制性技術審查清單，要求所有涉及海平面影響的論文在發表前明確披露其垂直數據對齊的完整技術路線。同時，類似 IPCC 這樣的國際權威評估機構，在未來的報告編制週期中需要增加一個專門的方法論驗證環節，過濾掉那些底層座標系存在明顯硬傷的參考研究。
在現實世界中，沿海國家正依據現有風險評估，投入鉅額預算修建海堤、規劃人口遷移、設計抗浮港口。若這些影響百年的適應性工程，其核心防禦參數仍錨定在比實際海面低數十釐米的錯誤基準面上，當真實海平面上升、風暴潮來襲時，預設防線可能提前失效。
現有的海岸災害評估結論，迫切需要基於真實的動態海平面數據進行一次全球複覈。這不僅關乎學術嚴謹，更關乎未來幾十年的氣候適應時間表，能否經受住真實海水的考驗。
科學的價值，不在於構建完美的模型，而在於持續校準模型與現實之間的距離。當基準面被重新找準，我們面對的或許是一個更嚴峻的世界，但唯有如此，應對之策才能真正落地生根。
參考鏈接：
1.https://www.nature.com/articles/s41586-026-10196-1
