[논문 리뷰] Combination of Lidar Elevations, Bathymetric Data, and Urban Infrastructure in a Sub-Grid Model for Predicting Inundation in New York City during Hurricane Sandy

Jon Derek Loftis, Harry V. Wang외 2명|arXiv (Cornell University)|2014. 12. 02.

Tropical and Extratropical Cyclones Research참고 문헌 21인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 레이저 레벨링 고도 데이터, 수심 데이터, 그리고 도시 인프라(건물 및 고속도로 터널)를 통합하여 뉴욕 시티에서 허리케인 샌디 기간 동안 storm surge 및 침수 예측을 향상시키는 서그리드 모델링 접근법을 제시한다. 각 격자 셀 내에서 미세한 지형 및 구조적 특징을 해상도를 높여 처리함으로써, 모델은 FEMA의 침수 범위와 75%의 공간 일치도를 달성하였으며, 인프라 포함 시 80%로 향상되었고, 평균 절대 오차는 38 m에서 32 m로 감소하였다.

ABSTRACT

We present the geospatial methods in conjunction with results of a newly developed storm surge and sub-grid inundation model which was applied in New York City during Hurricane Sandy in 2012. Sub-grid modeling takes a novel approach for partial wetting and drying within grid cells, eschewing the conventional hydrodynamic modeling method by nesting a sub-grid containing high-resolution lidar topography and fine scale bathymetry within each computational grid cell. In doing so, the sub-grid modeling method is heavily dependent on building and street configuration provided by the DEM. The results of spatial comparisons between the sub-grid model and FEMA's maximum inundation extents in New York City yielded an unparalleled absolute mean distance difference of 38m and an average of 75% areal spatial match. An in-depth error analysis reveals that the modeled extent contour is well correlated with the FEMA extent contour in most areas, except in several distinct areas where differences in special features cause significant de-correlations between the two contours. Examples of these errors were found to be primarily attributed to lack of building representation in the New Jersey region of the model grid, occluded highway underpasses artificially blocking fluid flow, and DEM source differences between the model and FEMA. Accurate representation of these urban infrastructural features is critical in terms of sub-grid modeling, because it uniquely affects the fluid flux through each grid cell side, which ultimately determines the water depth and extent of flooding via distribution of water volume within each grid cell. Incorporation of buildings and highway underpasses allow for the model to improve overall absolute mean distance error metrics from 38m to 32m and area comparisons from 75% spatial match to 80% with minimal additional effort.

연구 동기 및 목표

• 복잡한 도시 환경인 뉴욕 시티와 같은 지역에서 홍수 침수 예측 정확도를 향상시키는 서그리드 모델링 프레임워크를 개발하는 것.
• 고해상도 지형 및 수심 데이터, 그리고 도시 인프라가 서그리드 내 수분 배분 및 홍수 범위에 미치는 영향을 조사하는 것.
• 허리케인 샌디 기간 동안 뉴욕 시티의 FEMA 관측 최대 침수 범위와 모델 성능을 평가하는 것.
• 특히 인프라 표현 및 데이터 소스의 불일치와 관련된 홍수 모델링의 주요 오류 원인을 규명하고 분석하는 것.

제안 방법

• 모델은 각 계산 격자 셀 내에 고해상도 내부 격자 구조를 갖춘 서그리드 접근법을 사용하며, 이 내부 격자에는 세밀한 레이저 지형과 미세한 수심 데이터가 포함된다.
• 건물 및 고속도로 터널과 같은 도시 인프라는 서그리드 내에서 명시적으로 표현되어 격자 셀 경계를 넘는 유체 유량과 수분 분포에 영향을 준다.
• 모델은 얕은 수류 방정정식을 해석하기 위해 유한체적 방법을 사용하며, 부분적 젖음 및 건조 현상은 전통적인 유체역학적 네스팅 방식이 아닌 서그리드 해상도를 통해 처리된다.
• 모델 결과는 공간 일치도 및 절대 평균 거리 지표를 사용하여 FEMA의 관측 최대 침수 범위와 비교하여 검증된다.
• 오차 분석을 통해 뉴저지 주의 빌딩 데이터 누락, 터널로 인한 인위적 유량 차단, 디지털 고도 모델(Digital Elevation Model, DEM) 소스의 차이로 인한 오차를 분리하여 분석한다.
• 모델 성능은 인프라 데이터를 통합하기 전과 이후를 정량적으로 비교하여 정확도 향상을 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 서그리드 모델에 세밀한 도시 인프라를 통합할 경우, 뉴욕 시티에서 태풍 시 투과 침수 예측 정확도에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 관측된 FEMA 침수 범위와 비교했을 때 서그리드 홍수 모델링의 주요 오류 원인은 무엇인가?
• RQ3 고해상도 레이저 및 수심 데이터는 복잡한 도시 환경에서 서그리드 모델 성능을 어느 정도 향상시키는가?
• RQ4 모델과 FEMA 데이터 간의 디지털 고도 모델(Digital Elevation Model, DEM) 소스의 불일치가 모의 및 관측된 홍수 범위 간의 공간 일치도에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 인프라 표현을 포함한 서그리드 모델링이 홍수 범위 예측의 평균 절대 오차를 감소시킬 수 있는가?

주요 결과

• 서그리드 모델은 허리케인 샌디 기간 동안 뉴욕 시티의 FEMA 관측 최대 침수 범위와 75%의 공간 일치도를 달성하였다.
• 건물 및 고속도로 터널을 통합함으로써 공간 일치도는 75%에서 80%로 향상되었고, 평균 절대 거리 오차는 38 m에서 32 m로 감소하였다.
• 주요 오류 원인은 뉴저지 지역의 빌딩 표현 누락, 터널로 인한 인위적 유량 차단, 모델과 FEMA 간의 디지털 고도 모델(Digital Elevation Model, DEM) 소스의 불일치로 규명되었다.
• 모델의 예측 침수 윤곽은 대부분의 지역에서 FEMA의 침수 범위와 잘 상관되어 있었지만, 터널이나 누락된 데이터로 인해 특수한 특징이 있는 지역에서는 상관성이 떨어졌다.
• 서그리드 접근법은 세밀한 지형 및 구조적 데이터를 활용하여 격자 셀 내의 부분적 젖음 및 건조 현상을 효과적으로 해결함으로써 현실성과 정확도를 향상시켰다.
• 결과적으로 정확한 도시 인프라 표현이 각 격자 셀 내에서 유체 유량 및 수심 분포에 영향을 주는 데 필수적임을 입증하였다.