正文
会严重低估这些地方的人口数量
。
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因此，这些人口分布数据集的数据准确度，可能存在很大的问题，尤其是农村乡郊地区的人口数据。然而，政府、机构或科学家在处理涉及全世界或特定地区人口数据的分析时，
都十分依赖这些数据集
，最常见的包括WorldPop，GWP，GRUMP，LandScan和GHS-POP。这些数据集会将全世界的地图划分为许多同等大小的小方格，使用者可以查看每个小方格对应的人口数量。小方格的尺寸有很多种，比如100m*100m，或1km*1km；而小方格的尺寸越小，就意味着地图被划分得更细，也意味着数据集精度更高。
WorldPop数据示例（
Tatem
2017, scientific data）
利用这些数据集，相关机构或科学家就可以进行
许多人口相关的重要计算和分析
，比如在疫情期间通过模型预测疫情在人群中的传播方式；或是评估洪水、地震等自然灾害可能危害的人口数量；以及如何根据人口需求规划医疗资源的分配方式等等。
大坝迁走的人
而在这项新研究中，研究者就试图探究这些常用的数据集中，农村乡郊地区的人口数据与真实数据，到底有多少偏差。至于如何来验证这些数据的准确度，他们想到了一个巧妙的办法——
对比大坝建造过程中的移民数据
。
“大坝建成后，大片地区会被淹没，因此原本居住在此的居民需要搬迁。由于建造大坝的公司需要向所有受大坝影响的人支付补偿，
因此对需要搬迁的人口数量通常会有更准确的记录
。不同于全球人口数据集，这类数据提供了全面且准确的当地人口统计数据，不会受行政边界的影响。”论文作者之一，芬兰阿尔托大学的博士后研究员Josias Láng-Ritter说道。
于是，研究者收集了35个国家的307个大坝项目的相关数据，这些数据中均包括了在大坝建造过程中，需要搬迁的人口数量。有了这些数据，研究者就可以对比数据集中，对应区域在修建大坝前的人口数据。结果他们发现，几乎在所有情况下，研究涉及的5个主要人口数据集中，相应区域所记录的人数，都远少于大坝建设项目中记录的实际居住人数——
甚至有时在这些区域竟然完全没有人口记录
。
例如，在越南北部，一个大坝修建过程中记录的搬迁居民数为4000人
，而研究所参考的5个数据集均严重低估了这一区域的人口数量
