[논문 리뷰] Flood risk map from hydrological and mobility data: a case study in S\~ao Paulo (Brazil)

Lívia Rodrigues Tomás, Giovanni G. Soares외 4명|arXiv (Cornell University)|2022. 04. 10.

Flood Risk Assessment and Management참고 문헌 44인용 수 18

한 줄 요약

이 연구는 브라질 상우아우주에 도시 홍수 위험도 지도를 개발하기 위해 수문학적( HAND 기반 홍수 취약도) 및 이동성 데이터(노출 및 취약도)를 통합하여 통합된 격자 기반 프레임워크를 구축한다. 주요 발견은 수문학적 취약도—물길에 가까운 거리에 의해 영향을 받는 것—이 고위험 지역의 위치에 강력한 영향을 미친다는 것으로, 매우 높음 수준의 취약도로 분류된 셀의 48.1%가 수문학적 취약도에 기인해 있으며, 전체 위험은 매우 높음 범주에서 낮은 노출 및 취약도로 제한되어 있어 중심부의 불透수 도시 지역에서의 표적적 조기 경고 및 자원 배분의 필요성을 부각시킨다.

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.

연구 동기 및 목표

• 브라질 상우아우주에 다학제적 도시 홍수 위험도 지도를 개발하기 위해 수문학적 및 이동성 데이터를 통합한다.
• 공통 공간 격자에 홍수 취약도, 노출, 취약도 구성 요소를 통합하여 홍수 위험을 평가한다.
• 홍수 취약도와 잠재적 영향이 겹치는 고위험 지역, 특히 중심 도시 지역을 특정한다.
• 도시 계획가, 비상 관리자 및 정책 입안자에게 복원력 및 자원 배분을 위한 실행 가능한 홍수 위험도 시각화를 지원한다.
• 다양한 데이터 유형(점, 선, 행렬)을 통합된 격자 시스템에 통합하여 도시 위험 모델링을 탐색한다.

제안 방법

• 홍수 취약도(FS)는 수문학적 유사도를 평가하기 위해 HAND(가 ближайшему стоку) 알고리즘을 사용하여, 유역 채널에 대한 고도에 따라 셀을 분류한다.
• 노출(E)은 연구 지역 내 거주하는 인구 수와 일하거나 공부하는 사람 수의 합으로 계산되며, 격자 셀 단위로 집계된다.
• 취약도(V)는 지역 취약도(LV)와 네트워크 취약도(NV)로 구성되며, NV는 도로 네트워크의 정지 위험을 평가한다.
• 잠재적 영향(PI)은 노출 및 취약도 구성 요소의 곱으로 유도되며, 중간, 높음, 매우 높음으로 분류된다.
• 홍수 위험도(R)는 홍수 취약도(FS)와 잠재적 영향(PI)의 곱으로 계산되며, 최종 위험 수준은 세 가지 범주로 분류된다.
• 모든 변수는 서로 다른 자료원과 공간 단위를 통합하기 위해 정규 100m x 100m 격자로 집계된다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 수문학적 및 이동성 데이터는 어떻게 단일이고 공간적으로 일관된 프레임워크에 통합될 수 있는가?
• RQ2 상우아우주에서 홍수 취약도의 공간 분포는 어떻게 되며, 물길에 가까운 거리와 어떤 관련이 있는가?
• RQ3 노출 및 취약도 구성 요소가 특히 매우 높음 위험 범주에서 최종 홍수 위험도 분류에 얼마나 기여하는가?
• RQ4 홍수 취약도와 잠재적 영향의 상대적 기여가 초도시 환경에서 최종 홍수 위험도 지도에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ5 동적 이동 패턴의 통합은 정적 노출 모델에 비해 홍수 위험 평가의 정확도를 향상시킬 수 있는가?

주요 결과

• 홍수 취약도(FS)는 주요 구성 요소로, 격자 셀의 48.1%가 매우 높음 수준으로 분류되며, 주로 물길에 가까운 거리에 기인한다.
• FS 구성 요소는 HAND 값과 강한 역관계를 보이며, HAND < 15 m인 셀은 매우 높음 취약도로 분류된다.
• 노출 및 취약도 구성 요소에서 매우 높음 수준으로 분류된 셀은 각각 0.5%에서 2.3%에 불과하여 고위험 지역에서의 전체 노출 및 취약도가 낮음을 시사한다.
• 최종 홍수 위험도(R) 지도에서 매우 높음 범주에 속하는 셀은 전체의 1.2%이며, 주로 역사 중심부, 즉 세 구아르와 시장 주변에 집중되어 있다.
• 매우 높음 위험도 분류는 높은 FS와 적어도 높은 PI가 동시에 요구되며, 이는 취약도 자체만으로는 극단적 위험을 초래하지 못함을 보여준다.
• 위험도가 가장 높은 중심 지역은 고밀도 상업 및 서비스 기능을 지닌 건축된 불투수 지역으로, 매일의 이동성에 강력한 유인력을 지닌다.