[論文レビュー] Flood risk map from hydrological and mobility data: a case study in S\~ao Paulo (Brazil)

Lívia Rodrigues Tomás, Giovanni G. Soares+4 more|arXiv (Cornell University)|Apr 10, 2022

Flood Risk Assessment and Management参考文献 44被引用数 18

ひとこと要約

本研究は、水文的（HANDに基づく洪水感受性）および移動性データ（被災リスクと脆弱性）を統合し、統一されたグリッドベースのフレームワークを用いてブラジル・サンパウロの都市洪水リスクマップを構築した。主な発見は、洪水感受性—特に水路への近接性に起因する—が、高リスク地域の位置を強く決定しており、48.1%のセルが非常に高い感受性に分類されている。一方、全体のリスクは、非常に高いカテゴリーにおける低被災リスクと低脆弱性によって制限されており、中心部の不透水都市地域における標的型早期警戒と資源配分の必要性を浮き彫りにしている。

ABSTRACT

Cities increasingly face flood risk primarily due to extensive changes of the natural land cover to built-up areas with impervious surfaces. In urban areas, flood impacts come mainly from road interruption. This paper proposes an urban flood risk map from hydrological and mobility data, considering the megacity of S\~ao Paulo, Brazil, as a case study. We estimate the flood susceptibility through the Height Above the Nearest Drainage algorithm; and the potential impact through the exposure and vulnerability components. We aggregate all variables into a regular grid and then classify the cells of each component into three classes: Moderate, High, and Very High. All components, except the flood susceptibility, have few cells in the Very High class. The flood susceptibility component reflects the presence of watercourses, and it has a strong influence on the location of those cells classified as Very High.

研究の動機と目的

• ブラジル・サンパウロの都市洪水リスクマップを、水文的および移動性データを統合した多分野的枠組みで開発すること。
• 共通の空間グリッドに洪水感受性、被災リスク、脆弱性の各要素を統合して洪水リスクを評価すること。
• 洪水感受性と潜在的影響が重複する高リスク地域、特に中心都市部を特定すること。
• 都市計画者、緊急管理担当者、政策立案者に対して、レジリエンス強化と資源配分を支援するための実行可能な洪水リスク可視化を提供すること。
• 点データ、線形データ、マトリクスデータといった多様なデータタイプを、調和的なグリッドシステムに統合する手法を検討すること。

提案手法

• 洪水感受性（FS）は、近接排水路からの高さ（HAND）に基づくアルゴリズムを用いて推定され、排水路からの標高相対値に基づいてセルが分類される。
• 被災リスク（E）は、研究領域内に居住する住民数と勤務または通学する人の合計を、グリッドセル単位で集計して算出される。
• 脆弱性（V）は、地域脆弱性（LV）とネットワーク脆弱性（NV）の組み合わせで構成され、NVは道路網の遮断リスクを評価する。
• 潜在的影響（PI）は、被災リスクと脆弱性の積から導出され、中程度、高、非常に高いの3段階に分類される。
• 洪水リスク（R）は、洪水感受性（FS）と潜在的影響（PI）の積として計算され、最終的なリスクレベルは3段階に分類される。
• すべての変数が均一な100m × 100mグリッドに集約され、異なるデータソースと空間単位を調和させる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 水文的および移動性データを、都市洪水リスクマッピングのための単一で空間的に整合性のあるフレームワークに統合する方法は何か？
• RQ2 サンパウロにおける洪水感受性の空間的分布はどのようになっており、水路への近接性とどのように関係しているか？
• RQ3 被災リスクと脆弱性の各要素が、特に非常に高いリスクカテゴリーにおける最終的な洪水リスク分類にどの程度寄与しているか？
• RQ4 洪水感受性と潜在的影響の相対的寄与度が、メガシティの文脈における最終的な洪水リスクマップにどのように影響を与えているか？
• RQ5 動的移動パターンの統合は、静的被災リスクモデルに比べて、洪水リスク評価の正確性を向上させることができるか？

主な発見

• 洪水感受性（FS）が主な要因であり、グリッドセルの48.1%が非常に高いと分類されており、主に水路への近接性に起因する。
• FSの成分はHAND値と強く逆相関しており、HAND < 15 m のセルは非常に高い感受性に分類される。
• 被災リスクと脆弱性の各成分において、非常に高いと分類されるセルはそれぞれ0.5%～2.3%にとどまり、高リスク地域における全体的な被災リスクと脆弱性が低いことが示されている。
• 最終的な洪水リスク（R）マップでは、セルの1.2%が非常に高いクラスに分類されており、歴史的中心部、特にセ地区と市立市場周辺に集中している。
• 非常に高いリスク分類には、高いFSと少なくとも高いPIの両方が必要であることが示されており、感受性だけでは極端なリスクにはならないことを裏付けている。
• 最もリスクが集中している中心部は、商業・サービス施設が集中する建物が密集した不透水地域であり、日常的な移動の誘引力が強いことが示されている。