一份详细的脆弱性评估报告显示，在美国大陆最易受自然灾害影响的街区中，五分之一的街区占较低的48个州的四分之一。
阿拉巴马大学的研究人员是数据驱动风险建模的领导者，他们对美国人口普查局约1100万个街区的100多个影响自然灾害脆弱性的因素进行了先进的数据分析和机器学习，发现相邻街区之间可能存在显著差异。
发表在《自然通讯》杂志上的研究结果是美国大陆的第一张地图该研究克服了以往在更大尺度上定义和评估脆弱性的局限性，这些局限性可能会隐藏当地的可变性。
这些被称为“社会、经济、基础设施脆弱性指数”的详细数据有可能在有效的风险管理中发挥关键作用，并为加强风险知情决策提供关键信息。
Alton N. Scott土木与环境工程教授兼UA复杂水文系统研究中心主任Hamid Moradkhani博士说:“SEIV指数定位了迫切需要考虑实施风险缓解措施和自下而上适应方法的社区和社区。”“这种精细的决议评估有助于确定行动和资源分配的相对紧迫性，以提高弹性。”
随着自然灾害变得越来越频繁和强烈，UA的研究小组希望对全国范围内的脆弱性进行全面评估，考虑到影响风险的各种因素。研究人员还希望在评估脆弱性时减少主观性。
通过对报告的财产损失成本进行分析，UA的研究人员使用机器学习来权衡导致一个地区易受自然灾害影响的变量。将社会经济因素与社区的基础设施特征相结合，如与最近的应急设施的距离和建筑物数量。这种方法克服了广泛的、国家层面的努力来理解类似的问题，但却忽略了相邻地区对同一灾难的不平等脆弱性。
莫拉德哈尼说:“自然灾害对美国周边社区的影响尤为严重。
在易受自然灾害影响地区比例最高的前10个州中，有两个州在国内生产总值(gdp)排名前10位。gdp是衡量一个州经济产出的指标。明尼苏达州82%的人口普查区SEIV指数高或非常高，在48个州中排名第二，俄亥俄州76%的人口普查区高度脆弱，排名第三，这两个州的GDP都排在前10位。
莫拉德哈尼说，这两个例子表明，汇总的信息可以掩盖不平等，并掩盖当地对自然灾害的脆弱性。
他说:“我们的主要动机是开发一种覆盖整个美国大陆的新的脆弱性指数，并在考虑到社会经济和基础设施脆弱性指标的情况下，提供区块级别的高分辨率信息。”“这提供了一种客观的方法，告知公众、应急管理人员和利益攸关方在其管辖范围内发展适应能力，并为更具复原力的社区做好准备。”
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