Дебаты в округе Лос-Анджелес выявили неопределенность моделей, связанных с климатическими рисками. Эксперты советуют местным лидерам использовать лучшие практики.

In a sea of flood-risk data, how can cities know which information to use?

Бретт Сандерс (Brett Sanders) из Калифорнийского университета в Ирвайне, исследователь и автор недавней работы, в которой предупреждается, что национальные модели риска наводнений могут предоставлять неточные данные на местном уровне в городах. Разрешение предоставлено Стивом Зилиусом (Steve Zylius) из Калифорнийского университета в Ирвайне.

Данные о риске наводнений могут иметь большое значение в сообществах США. Информация о том, какие районы наиболее подвержены риску наводнений, может помочь в принятии решений на местном уровне, например, о том, где следует избегать застройки и куда инвестировать средства для смягчения последствий наводнений. Но что, если данные, на основе которых делается этот выбор, неверны?Этот вопрос лежит в основе июльской статьи, опубликованной исследователями из Калифорнийского университета в Ирвайне и Университета Майами. Исследователи предупреждают, что данные национальных моделей риска наводнений могут быть неточными на местном уровне в городах, что может привести к неадекватным контрмерам в условиях изменения климата. “Если вы региональный менеджер по борьбе с наводнениями и думаете о том, какой проект является наиболее приоритетным, изменения в информационном продукте могут повлиять на бюджет”, — сказал Бретт Сандерс, автор статьи и профессор гражданского и инженерия окружающей среды, городское планирование и государственная политика в Калифорнийском университете в Ирвайне.Сандерс и его команда пришли к своему выводу, сравнив две модели риска наводнений для округа Лос-Анджелес: одну от First Street, крупного игрока в области сбора данных о климатических рисках, и другую, разработанную самими исследователями. Сандерс объяснил, что в результате моделирования были составлены карты опасностей с различными точками зрения, показывающие, какие районы наиболее подвержены риску затопления как во время 100-летнего, так и 20-летнего наводнения. Он особо отметил, что модель его команды предсказывает большую зону затопления в неблагополучных общинах вдоль реки Лос-Анджелес. Хотя исследователи признают в своей статье, что они не уверены, какая модель является более точной, они аргументируют свою модель тем, что она использует методы, которые, как известно, повышают точность прогнозов риска наводнений в городах. Например, он включает в себя данные о рельефе местности в высоком разрешении, а также подробные сведения о водопропускных трубах, подземных коллекторах и уличных стоках. 

“Во многих случаях национальные наборы данных являются слишком грубыми”, — сказал Сандерс. “Они недостаточно совершенны, чтобы изобразить все особенности, влияющие на наводнения, такие как дамбы, насосные станции, водопропускные трубы”. Представители First Street говорят, что модель исследователей не обязательно более точна, она просто отличается от многих других моделей. “Если бы мы использовали третью модель, я ожидаю, что она отличалась бы от двух других”, — сказал Джереми Портер, руководитель отдела исследований последствий для климата First Street. Согласно статье исследователей, информация First Street используется во многих приложениях, в том числе для повышения осведомленности общественности, федеральных картографических инструментов, государственных программ выкупа акций, ценообразования на страхование и научных исследований. “Мы не хотим, чтобы наши модели рассматривались как уступающие другим моделям”, — сказал Портер. “Мы проводим много времени в процессе экспертной оценки, публикуя высококачественные данные, специально для того, чтобы иметь возможность подтвердить эффективность моделей. Тем не менее, это модель, и ее сравнивают с другой моделью”.

Портер добавил, что исследователи изучили версию модели First Street, разработанную несколько лет назад, которая может немного — хотя и “не сильно” — отличаться от предыдущей. текущая модель организации.

Измерение точности модели

Нелегко доказать, какая модель более точна для конкретного сообщества. По словам Сандерса, в идеале исследователи могли бы сравнить прогнозы с тем, что происходит во время реального экстремального наводнения. “Данные такого типа поступают только в случае… действительно серьезного экстремального явления, такого как ваш [ураган] Катринас”, — сказал он. “У нас в Лос-Анджелесе уже очень давно не было такого масштабного мероприятия”.

Теоретически, факторы, которые исследователи учли в своей модели, должны сделать ее более точной на местном уровне в городе, — сказала Антония Себастьян, доцент кафедры экологических наук и инженерии Университета Северной Каролины в Чапел-Хилле, который не принимал участия в исследовании. 

First Street сравнила прогнозы зон затопления по двум моделям с данными по историческим заявлениям Федерального агентства по чрезвычайным ситуациям, как для Национальной программы страхования от наводнений, так и для индивидуальной программы помощи, которая, по словам Портера, чаще используется для арендаторов и людей, у которых нет собственного жилья или которые пострадали от наводнения. страхование. По словам Портера, он обнаружил, что его модель немного лучше согласуется с данными о претензиях, которые он проанализировал для города Лос-Анджелес. Портер сказал, что, поскольку FEMA утверждает, что данные были получены всего за 40 лет, «вы не ожидали бы, что корреляция будет действительно высокой с какой-либо из моделей», показывающих зону затопления за 100 лет. “Но тот факт, что они были довольно похожи друг на друга, я думаю, указывает на то, что модели в целом повышают риск в районах, где мы наблюдаем исторические наводнения примерно с одинаковой скоростью», — сказал он.По словам Сандерса, заявления NFIP не являются идеальным показателем для тех, кто живет в зонах затопления. “В Калифорнии 99% сообществ имеют доступ к политике NFIP, поэтому многие подписчики NFIP даже не обязательно находятся в зонах затопления”, — сказал он. “Они пользуются этим, потому что у них есть опасность наводнения или попадания грязи, с которой они пытаются справиться с помощью страховки, потому что считают это выгодным”. Сильные штормы могут вызвать опасные оползни в холмистых районах округа Лос-Анджелес, в дополнение к наводнение.

По мере того, как появляется все больше моделей наводнений, для сообществ становится все более важным иметь “систематические, воспроизводимые” методы для сравнения их точности, пишут исследователи. “Насущная потребность в данных для подтверждения достоверности данных о наводнениях в городах подчеркивает важность новых усилий по систематическому мониторингу наводнений в городах в гиперлокальных масштабах”, — говорят они.

Что это значит для местных лидеров?

Сандерс из Калифорнийского университета в Ирвайне и Портер из First Street согласны с тем, что городские власти не должны полагаться только на один набор данных при принятии решений по управлению рисками наводнений.Портер советует городским властям спросить себя, какие выводы они могут извлечь из различий и сходств между моделями оценки риска наводнений. Сандерс предлагает задать такие вопросы, как “Есть ли в вашем районе средства борьбы с наводнениями … сравнили эти данные с некоторыми из их существующих карт?” и “Уверены ли они, что это разумное приближение?” Но, возможно, от некоторых городских властей требуется слишком много, когда “у нас внезапно появляется 10 или 15 моделей для работы”, — сказал Себастьян. Сандерс поддержал это опасение. “Нужен очень опытный специалист по климату в правительстве, чтобы иметь возможность взглянуть на все эти карты и подумать о том, что на них нанесено и какая из них наиболее полезна для тех исследований, которые они хотят провести”, — сказал он.Города должны “обосновывать достоверность данных на местном уровне”, спрашивая членов сообщества, отражают ли карты риска наводнений их жизненный опыт и какие районы, подверженные наводнениям, имеют для них наивысший приоритет, сказал Себастьян из UNC. “Участие в сообществе, будь то стратегическое планирование или выделении средств на … очень важно в этот момент, где мы имеем много информации, но мы все еще пытаемся понять, как правильно его использовать”, — сказала она.В своей статье исследователи также призывают сообщества принимать меры по смягчению последствий наводнений, которые не обязательно требуют использования карт опасности наводнений, например, восстанавливать природные зоны и требовать, чтобы здания после экстремальных явлений строились в соответствии с более высокими стандартами.

Рекомендуемое чтение

  • Портал планирования климатических рисков из Аргонна Национальная метеорологическая служба публикует карты с прогнозом наводнений, подготовленные Изабель Кемпе • 26 февраля 2024 г.
  • Национальная метеорологическая служба публикует карты с прогнозом наводнений, подготовленные Изабель Кемпе • 3 октября 2023 г.