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新しい洪水マップにより、住宅所有者が直面するリスクが明確に(New flood maps clarify the risk homeowners face)

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より少ない労力と低いコストで、より現実的な浸水域を地図に表示 Maps more realistically depict flood zones with less effort, lower costs

2022-06-30 ジョージア大学 (UGA)

新しい研究により、洪水予測の不確実性を反映した洪水マップを作成するための簡便で費用対効果の高い方法の概要が明らかになりました。
この研究は、2つの都市流域の洪水をモデル化することで、研究者が「洪水ハザード推定値の不確実性を定量化するための実用的で簡便なアプローチ」と説明するものである。アトランタのプロクター・クリークとアリゾナ州ツーソンのブロンクス・ウォッシュである。
従来の洪水ハザードマップは、地図上に氾濫域を示す一本の線を引く傾向があり、一般市民や政治家は、線の外側にいれば浸水することはない」と解釈することが多い。現実には、その線は非常に不確かであいまいで、洪水被害の大部分はその外側で発生している。
新しいアプローチは、信頼区間という概念を用いて、特定の予測値の周りの偏差の標準を示し、住宅所有者が任意の場所で直面する洪水リスクを明確にするのに役立ちます。この手法は、従来の洪水マップとは異なり、マップ内の任意の地点における潜在的な洪水シナリオのばらつきを把握するものである。

<関連情報>

簡易不確実性バウンディング。洪水ハザードの不確実性を推定するためのアプローチ Simplified Uncertainty Bounding: An Approach for Estimating Flood Hazard Uncertainty

Tim Stephens and Brian Bledsoe
Water  Published: 18 May 2022
DOI:https://doi.org/10.3390/w14101618

Abstract

Deterministic flood hazard estimates neglect the inherent uncertainty associated with model estimates and can substantially underestimate flood risk. Monte Carlo simulation (MCS) has been a valuable tool for conducting uncertainty analysis. However, its application has primarily been limited to a single research setting. Recent development of a point approximation method, simplified uncertainty bounding (SUB), simulated the uncertainty from MCS with high accuracy (e.g., a critical success index of 0.75). However, an evaluation of additional flood hazard metrics and hydro-climate settings that impact the distribution of uncertainty is required. We evaluated SUB at two contrasting study sites by comparing their results with MCS and identified scenarios where performance increased and decreased. The SUB method accurately matched aerial inundation metrics, but performance was reduced for relative errors in flood depth and top width. Hydraulic structures had a heterogeneous impact on accuracy, and the confinement ratio had a positive relationship with the top width error. While SUB generally performed well with relative errors of approximately ±10% for a 90% confidence interval, some outliers did exist. The acceptability of the approach will depend on the specific application. Though SUB overestimated uncertainty, it provides a conservative estimate and is a cost-effective alternative to MCS.

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