글로벌 규모의 극단적 인 해수면 예측 및 21 세기 동안의 일시적인 해안 홍수 예측
데이터 세트 및 처리
이 연구에 사용 된 데이터 세트에 대한 자세한 설명은”방법”섹션에서 제공됩니다. 이는 동적 대화형 취약성 평가 데이터베이스(디바)12(그림 12 참조)에서 이전에 정의된 해안 세그먼트에 근접한 총 9,866 포인트에서 글로벌 해안선을 따라 결정되었습니다. 여기서”디바 포인트”라고 합니다. 이 기간 동안 전 세계 조류 및 서지 재분석 데이터 세트 8 에서 서지의 역사적 가치가 결정되었습니다. 조 수 수준(티)수치 조 수 모델 데이터 집합에서 결정 되었다 2014(유한 요소 솔루션)13. 파동 설정을 결정하기 위해서는 근해(깊은 물)파동 조건(상당한 파동 높이,파장)이 필요합니다. 널리 검증되고 받아 들여지는 글로벌 근해 파 모델 데이터 세트가 없기 때문에 두 가지 다른 재분석 파 모델 데이터 세트가 이러한 목적으로 테스트되었습니다. 파도 설정은 해안 보호 매뉴얼 접근법 16,17 을 사용하여 심해 물 파도의 가파름과 침대 경사의 함수로 결정되었습니다. 스톡돈 등에 의해 제안 된 대체 웨이브 설정 제제.18 은 또한 시험되었고 유사한 결과를 산출하는 것으로 밝혀졌다. 일련의 대표적인 베드 슬로프를 테스트 한 후 1/30 의 값이 마침내 채택되었습니다. 각 모델 데이터 세트는 서로 다른 글로벌 그리드에 있고 서로 다른 시간 해상도에 있으므로 모든 디바 포인트에는 각 모델에 가장 가까운 그리드 포인트의 값이 할당되었으며 각 수량 티,에스 및 워스에스 10 분 해상도로 시간 내에 보간되었습니다. 위의 접근법에는 출판된 연구 7,9,11 의 대다수와 일치하는 웨이브 런업의 기여가 포함되지 않는다. 이 멜 렛 등의 최근 연구 대조적이다.19,20.
기간(1979-2014)의 역사 시계열은 식을 사용하여 계산되었습니다. 1. 이 접근법은 이러한 프로세스 간의 비선형 상호 작용을 무시합니다 8. 예를 들어,서지 및 웨이브 설정 모두 조수의 위상에 의해 영향을받습니다. 측정 된 조수 게이지 데이터와의 비교는 이러한 상호 작용,적어도이 세계적인 규모에서 결과에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났습니다. 과거 기간 동안의 검증 데이터는 전 세계 681 개 지역의 해수면 데이터를 포함하는 게 슬라-221 조수 게이지 데이터 세트에서 획득되었습니다(그림 1 참조). 1).
해안 범람 정도를 결정하기 위해,해안 지형 데이터는 다중 오류 제거 개선 된 지형 민주 공화국(공로 민주 공화국)데이터 세트 22 에서 얻어졌다. 공로 민주 공화국의 기본 해상도는 적도에서~90 미터이지만,이전 연구 8,23,24 와 일치하는 더 거친 1 킬로미터 해상도 버전은 계산 비용을 줄이고 사용 된 다른 데이터 세트와 비교할 수있는 해상도를 보장하기 위해 현재 응용 프로그램에 사용되었습니다. 그러나 수직 정확도가 향상되었습니다(“방법”섹션 참조).
홍수로 인해 노출 된 자산을 결정하기 위해 그리드 된 인구 및 국내 총생산 데이터베이스가 필요합니다. 인구 데이터는 2014 년 12 월 14 일에 확인함. 1126 금무 등의 데이터베이스 및 국내 총생산 데이터.27.
역사적 세계 총 해수면
힌드캐스트 기간에 대한 검증은 미래 예측에 대한 신뢰가 필수적이다. 이 모델은 1979-2014 년 동안 게 즐라-2 조수 게이지 데이터와 비교되었습니다. 2013 년 12 월 1 일,2013 년 12 월 1 일,2013 년 12 월 1 일,2013 년 12 월 1 일,2013 년 12 월 1 일,2013 년 12 월 1 일,2013 년 12 월 1 일,2013 년 12 월 1 일,2013 년 12 월 1 일,2013 년 12 월 1 일,2013 년 12 월 1 일,2013 년 12 월 1 일,2013 년 12 월 1 일,2013 년 12 월 1 일,2013 년 그런 다음 전체 글로벌 모델 성능을 모든 게슬라-2 위치에 대한 평균 및 평균(바이어스^{피}\)(\(아비아스^{피}\)으로 평가했습니다. 또한,고우 2 와 시대 중간 파동 모델,다양한 침대 경사 및 두 가지 다른 경험적 공식화 16,17,18 이 모두 사용되었다. 전체 결과는 표에 나와 있습니다 에스 1 과 에스 1 그리고 논의 에스 1. 으로 사이의 차이점 다양한 가치의 ARMSE 및\(abias^{p}\)하지 않은 큰 다양한 조합하기 때문에,이후 다음과 같,WS 은 상대적으로 작은 구성요소의 총 일시적인 홍수,우리는 우리의 제한 토론하려면 여기는 경우가 WS 계산으로 GOW2 모델 SPM16,17 립 및 중간 범위 침대 경사의 1/30. 위에서 언급 한 바와 같이,분석의 세계적인 규모는 상대적으로 단순한 접근 방식이 반드시 사용되었다는 것을 의미했습니다. 이 접근법으로 인한 오류는 최종 결과에 크게 편향되지 않을 수 있습니다.2015 년 12 월 28 일(토)부터 2015 년 12 월 28 일(일)까지,이 기간 동안,이 기간 동안,이 기간 동안,이 기간 동안,이 기간 동안,이 기간 동안,이 기간 동안,이 기간 동안,이 기간 동안,이 기간 동안,이 기간 동안,이 기간 동안,이 기간 동안,이 기간 동안,이 기간 동안,이 기간 동안,이 기간 동안,이 기간 동안,8,이전 조수 모델(페스 2012)조수 게이지 위치의 상당히 작은 세트와 함께 사용 된 경우(472). 2015 년 10 월 15 일에 확인함. 이러한 영향의 부족은 놀라운 일이 아니다. 도 1 의 각 게슬라-2 위치에 도시되어 있다. 2. 데이터에는 가끔 이상치가 있지만 위치 중 75%는 0.2 미터 미만이고 대다수(93%)는 0.5 미터 미만입니다. 폭풍우 기간 동안 세계 대전의 기여(그림. 이 두 가지 방법은 다음과 같습니다. 표 에스 2,티+에스,\(아비아^{피}\)백분위 수 수준이 증가함에 따라 크기가 증가합니다. 모든 백분위수에 대해 대략 일정하게 됩니다. 99 번째 백분위수에서 60%가 감소한 것으로,폭풍 이벤트 동안 모델과 조수 게이지 간의 일치가 더 잘 나타납니다. 개별 조수 게이지 위치에서\(\왼쪽|{바이어스^{피}}\오른쪽|\)의 개선은 그림 1 에 나와 있습니다. 4.
위에 설명된 검증은 조위계측기 추정치가 일반적으로 조위계측기 데이터와 잘 일치하고 있으며,특히 극심한 폭풍우 발생시 성능이 향상됨을 나타냅니다. 2015 년 12 월 15 일(토)~2015 년 12 월 15 일(토)~2015 년 12 월 15 일(일) 그러나 분명한 것은,세계무역기구의 포함이 없다면,폭풍우 동안 세계무역기구의 예측이 미달되어 있다는 것이다. 또한,도에 도시 된 바와 같이. 대부분의 조수 게이지 위치에서 볼 수 있습니다. 이 때문에 실제로 있는지 여부 위스 또는 체계적인 아래 예측 에스 알려져 있지 않습니다. 분명한 것은 상대적으로 간단한 접근 방식을 채택하여 모델링 된 웨스미스의 포함은 대부분의 위치에서 조수 게이지에 비해 잘 수행되는 모델을 초래한다는 것입니다.
총 해수면의 극치 추정치
위에서 언급 한 바와 같이,두 해발 모두 일시적이다. 일시적인 해안 홍수의 경우,종종 중요한 것은 극심한 해수면에 대한 이러한 폭풍 관련 기여입니다 7,8,28,29. 이러한 극단의 확률 적 예측은 적절한 확률 분포 함수의 피팅을 역사적인 시계열로 한 다음 원하는 발생 확률로 추정합니다(예:모든 연도의 0.01 또는 100 년 이벤트). 가장 일반적인 접근 방식은 연간 최대값(오전)을 고려하고 두 개의 매개 변수 검벨 분포(껌)8,30 또는 세 개의 매개 변수 일반화 된 극값 분포 7,30,31 을 맞추는 것입니다. 오전 접근 방식의 중요한 제한은 결과 극단적 인 값 시계열이 몇 가지 값(연간 1)을 가지고 있다는 것입니다. 이는 피팅하고 추정할 때 비교적 큰 신뢰 구간으로 이어집니다. 대안은 지정된 임계 값 이상의 모든 폭풍 피크를 사용하는 것입니다. 이 후자의 경우,데이터는 일반화 된 파레토 분포(32)또는 두 매개 변수 변형 인 지수 분포(특급)를 따르는 것으로 표시 될 수 있습니다. 장기 역사적 시계열을 재구성 위에서 사용 된 접근 방식에 대한 대안은 앙상블 몬테-카를로 접근 방식을 사용하는 것입니다 9. 이것은 4 번에서 논의된다.
채택 된 극단적 인 가치 분석(에바)극단의 결과 통계적 추정에 큰 영향을 미칠 수 있습니다(이 경우,극단적 인 해수면)31(그림 2 참조). 10). 따라서 선택한 에바가 모델 및 조수 게이지 데이터에 최적으로 근접하는지 확인하는 것이 중요합니다. 따라서,에 바 접근의 범위를 최적으로 모델 및 조 수 게이지 데이터를 나타내는 결정 하기 위해 테스트 했다. 결과는 팟의 접근 방식이 최소 오류와 조수 게이지 및 모델 데이터를 모두 맞는 것을 나타냅니다. 이 조합은 위치의 33%에서 조수 게이지 데이터에 가장 적합하고 위치의 34%에서 모델 데이터(디바 포인트)에 가장 적합합니다(그림 2 참조). 5). 이 결과는 월 등의 결과와 일치한다.31. 전체 에바 분석은 에 설명되어 있습니다.
한 영향 분석을 선택한 EVA 접근 방식에 투영되는 극단적 인 바다 수준뿐만 아니라,감도를 결정하는 데 사용되는 방법 WS 표 S3. 이 표는 폭풍 해일 모델 시간 범위(1979-2014)내에서 최소 20 년의 지속 기간을 갖는 355 개(총 681 개)의 조수 게이지 위치에 걸쳐 20 년의 반환 기간(\(\)에 대한 조수 게이지와 모델 결과 간의 평균 편향을 고려합니다. 이러한 결과는 17 밀리미터의 평균 바이어스를 나타내고,1/30 베드 슬로프와 1/30 베드 슬로프를 포함한다. 2). 그러나,에바 계산의 다른 조합의 수는 유사한 결과를 산출한다. 파동 모델,침대 경사 및 에바의 선택에 관계없이 결과가 견고하다는 것을 나타내는 비교적 작은 평균 바이어스가 있습니다. 그러나 분명한 것은,만약 해수가 포함되어 있지 않다면,일관된 부정적인 편향이 있다는 것이다(모델은 극한의 해수면을 과소평가한다). 1/30 베드 경사를 갖는 지파 98 의 경우,평균 절대 바이어스가 88%감소되어 상당한 개선을 나타낸다. 따라서 웨이브 설정을 포함하면 기록 된 데이터와 더 잘 일치하는 극단적 인 해수면 모델을 생성하는 것으로 보입니다.
모델링이 검증 결과 100 년에 1 의 반환 기간 연장 했다(\(\100}\))및 모든 디바 포인트에서 평가. 2015 년 11 월 15 일(토)~2015 년 12 월 15 일(일) 1. 이 그림은 5 미터를 초과하는 값이 북미의 대서양 및 태평양 해안,유럽 및 중국의 대서양 및 북해 연안의 북부 지역에서 발생한다는 것을 보여줍니다. 결과는 해안선을 따라 점진적으로 변화하는 지역적 일관성을 보여줍니다. 이러한 추정치는 모델 해상도 8 및 제한된 샘플 크기 33,34 로 인해 열대 저기압 지역의 값을 과소 평가합니다.
그림. 이 두 가지 방법은 두 가지 방법으로 수행됩니다. 이 그림은 0 까지의 극단적 인 값을 보여줍니다.5 미터,분포는 크게 큰 극단적 인 중요한 파도 높이의 영역을 다음과 35. 특히,북아메리카의 대서양과 태평양 연안,유럽의 대서양 연안,남아메리카 태평양 연안의 남쪽 끝,호주 남부 해안 및 아시아의 많은 지역의 북부 지역은 100 년의 수익 기간 기여를 보여줍니다. 따라서,모형과 조수계 데이터 사이의 전체 값에 매우 작은 영향을 미치지만,모든 디바 포인트에 비해 평균 17%증가한 극한 값 해수면이 우려되는 더 큰 구성 요소가 됩니다.
극심한 해수면 및 해안 홍수에 대한 미래 예측
이 값은 현재와 미래의 일시적인 홍수를 결정하는 기초를 제공한다. 각 디바 지점에서의 값은 주변 지역과 연관되어 있었고 다음과 같은 평면 욕조 접근법 8 을 사용하여 계산되었습니다. 지형은 공로 뎀 데이터 세트에 의해 정의되었습니다.이 데이터 세트는 수직 데이텀을 가지고 있습니다. 25,36 값이 극단적 인 값 추정치에 추가되었습니다. 해안선은 글로벌 자체 일관된 계층 적 고해상도 지리 데이터베이스 37 을 사용하여 정의되었습니다. 문라이즈 17:45,월몰 00:45,달의 위상:왁싱 만월 물해안 범람의 범위는 해안 지형과 해안 지형의 함수이다. 그림 2 는 2100 에서 범람하는”핫스팟”지역의 글로벌 맵을 보여줍니다. 이 결과에 도달하기 위해 해안선의 단위 길이 당 홍수 지역이 각 디바 포인트(정규화 된 침수 킬로미터)에 대해 결정되었습니다. 현재의 분석은 해안 방어(제방,바다 벽 등)가 없다고 가정합니다.). 따라서,도 2100 에서 침수의 절대 값을 나타내기보다는. 도 2 는 현재에서 2100 에 이르는 침수의 변화를 나타낸다. 홍수가 크게 증가한 지역은 북서 유럽,인도/벵골 만,동남아시아 및 동아시아에서 볼 수 있습니다.
2100 에서 일시적인 해안 홍수의 변화의 글로벌”핫스팟”지역. 즉,2100 에서 예상되는 일시적인 홍수에서 현재의 일시적인 홍수를 뺀 차이입니다. 채워진 원은 정규화 된 침수의 변화(즉,침수 지역의 변화를 해안의 길이로 나눈 값)가 1 킬로미터/킬로미터보다 큰 위치를 보여줍니다. 원의 크기는 정규화 된 침수의 크기 변화와 관련이 있습니다. 원의 색은 2100 년에 예상되는 극한 해수면과 관련이 있습니다(그림 10.5.1.7333,www.esri.com).참고:선명도를 추가하려면 점이 겹치는 곳에 모든 점이 그림에 표시되는 것은 아닙니다.
그림 3 은 그림 3 에 표시된 여러”핫스팟”영역에 대한 홍수 영역과 그에 따른 홍수 영역을 모두 보여줍니다. 2. 이러한 플롯에서 홍수 범위가 크게 보이지는 않지만 글로벌 홍수 범위는 661,000–1,009,000 평방 킬로미터(약 1,000,000 평방 킬로미터)입니다. 세계 토지 면적의 0.5-0.7%,프랑스 토지 면적보다 큰). 값 범위는 90 번째 백분위수 신뢰 구간을 나타냅니다(“메서드”섹션 참조). 표 1 은 2050 년과 2100 년 모두에 대한 각 글로벌 홍수 범위를 보여줍니다. 보조 보조 데이터 구글 어스 파일은 출력 위치에서\(영어^{어스}\)와\(영어^{어스}\)의 값을 검사 할 수 있습니다.
21 세기 말까지 예상되는 일시적인 해안 범람에 대한 서로 다른 물리적 과정의 상대적 기여도에 대한 추가 분석(표 1 참조)은 다음과 같은 기여도를 나타냅니다. 이 결과는 다음 세기 동안 티+에스 글로벌 홍수의 정도를 결정하는 지배적 인 과정으로 남아있을 것임을 보여줍니다. 그러나 해안 홍수의 빈도는 크게 증가합니다. 에 대한5,현재의 100 년 반환 기간 사건과 관련된 홍수는 평균적으로 적어도 50 년 남쪽의 10 년에 한 번 발생합니다. 이러한 극심한 홍수 발생 빈도의 정확한 변화는 사용되는 에바 분석에 민감합니다.
인구 및 자산 노출
위에서 설명한 글로벌 홍수 추정치는 일시적인 해안 홍수로 인한 인구와 위험에 처한 자산을 모두 추정 할 수있는 기초를 제공합니다. 자산 노출은 관계를 사용하여 추정되었습니다.여기서\(ㅏ\)는 홍수에 노출 된 자산 가치(미국$),\(피\)는 인구이고\(지\)는 인구 1 인당 국내 총생산(미국$/헤드)입니다. 위에서 설명한 바와 같이,인구에서 추정된 GPWv4database26 과 인당 GDP 에서 Kummu et al.27. 표 1 은 현재 2050 년과 2100 년에 노출 된 인구 및 자산과 함께 침수 된 지역을 보여줍니다. 모든 값은 2011 년 미화$이며 2015 년 인구 및 국내 총생산을 가정하며 사용 된 데이터베이스와 일치합니다. 현재 시기와 미래 시기를 직접 비교하기 위해 향후 몇 년 동안 국내 총생산 또는 인구의 변화를 투사하려는 시도는 여기에 포함되지 않았습니다. 결과 프로젝트 잠재적으로 일시적인 해안 홍수에 노출 된 인구는 128-171 백만에서 176-287 백만으로 증가 할 것입니다.이 범위는 90 번째 백분위 수 신뢰 구간을 나타냅니다(“방법”섹션 참조)(세계 인구의 약 1.8–2.4%에서 2.5–4.1%로 증가). 노출 된 총 자산은 6,466–9,135 억 달러에서 8,813–14,178 억 달러로 증가 할 것으로 예상되며 이는 전 세계 국내 총생산의 9-13%에서 12-20%로 증가한 것입니다. 위에서 언급 한 바와 같이,이 값은 홍수 방어가 제자리에 없다고 가정하므로 실제 값을 과대 평가합니다. 그러나 결과는 2100 년까지 침수 된 지역,영향을받는 인구 및 위협 자산의 평균 값이 각각 48%,52%및 46%증가 할 것으로 예상됩니다.
