MIGRATE：年度人口迁移新数据集

上周五，康奈尔大学和伯克利大学的研究人员在《自然》杂志上发表了一项非常出色的研究。

长期以来，研究人员一直只能使用美国县与县之间的数据，这种粒度非常粗糙。而专有数据集往往对研究人员不开放，或存在较高的偏差。这篇论文介绍了MIGRATE，这是一个覆盖2010-2019年的新数据集，通过将专有/商业数据锚定到人口普查数据，捕捉了474亿对人口普查区块组(CBG)之间的人口流动。

为了理解这个新数据集所达到的规模，了解美国人口普查局的测量层级会很有帮助：

县：迁移数据的标准单位。县可能非常大（洛杉矶县约有1000万人）。

人口普查区：县的细分单位。

人口普查区块组(CBG)：本研究使用的单位。它是由多个区块组成的集群，通常包含600到3000人。美国约有21.7万个这样的区块组。

人口普查区块：最小单位（相当于由街道围成的城市街区）。

研究人员声称，他们的MIGRATE数据集比公开可用的5年县级数据精细约4600倍，比州级数据精细1800万倍。这太疯狂了。

这使研究人员能够看到以前不可见的超本地化模式。他们提到的一个完美例子是2017年和2018年加州野火（Tubbs和Camp火灾）引发的"气候撤退"。如果只看标准的县级数据，你会看到几乎持平的外迁率。你可能会得出结论，这些大规模火灾没有导致任何人流离失所。

但Tubbs火灾中77%的搬迁者和Camp火灾中54%的搬迁者搬到了同一县内的其他CBG。人口下降"Tubbs火灾的幅度比5年ACS水平可见的高260%，Camp火灾高40%"。

这篇论文应该对很多美国研究人员有很大帮助，特别是那些研究气候导致的人口流离失所的人。例如，我们之前报道过一篇Redfin的文章，关于洪水易发地区的净流出，他们使用的是县际数据。像这样的报告可能大大低估了气候导致的人口流离失所，因为它掩盖了短距离的撤退。