将来の海面上昇に伴う沿岸部の洪水被害による交通インフラの被害額の試算

Aug 06, 2023

Communications Earth & Environmental volume 4、記事番号: 137 (2023) この記事を引用

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将来の海面上昇（SLR）とそれに伴う沿岸洪水の頻度と強度の増加は、沿岸地域社会と交通システムに重大な脅威をもたらします。 しかし、現在の文献や実践には、交通システムへの洪水被害コストを見積もる方法が不足しています。 ここでは、地下空間への洪水浸入を個別にシミュレートし、交通システムのイベント固有の洪水被害コスト推定フレームワークを構築します。 このフレームワークをボストンの MBTA 鉄道輸送システムに適用し、SLR を使用していくつかの沿岸洪水イベントによる被害を推定し、不確実な SLR を使用して 2100 年までの予想年間損失 (EAL) を予測します。 MBTA システムへの EAL は 2008 年以来 2 倍の年間 2,440 万ドルになり、すべての SLR シナリオの下で 2030 年までに年間 5,800 万ドルに達すると予想されます。 私たちの結果は、適応計画がなければ、特にトンネル入口位置で沿岸洪水のリスクが加速し続け、その結果、交通システムの地下および低地部分が恒久的に浸水する可能性があることを示唆しています。

気候変動と海面上昇（SLR）により、沿岸洪水の頻度と深刻さが増し、技術的、社会的、経済的、科学的な幅広い課題が生じると予想されています1、2。 緩和策がなければ、これらの危険にさらされる機会が増えると、洪水のリスクが高まり、より大きな影響が生じることになります3,4。 他の公共部門や民間部門の投資と同様に、このような洪水リスク軽減への投資を動機付けるには、利益（つまり、将来の洪水関連の被害を回避する）が（設計、建設、メンテナンスの）コストを上回ることを実証する必要があります。 特定のプロジェクトによる沿岸洪水リスク削減効果を金額で定量化するには、特定のプロジェクトが保護を提供すると期待される潜在的な沿岸洪水事象の全範囲に対する洪水被害コストを評価する必要があります。

公共施設 3、5、6、7、8、9 と民間部門のアプリケーション 10、11 の両方について、商業用建物および住宅用建物の洪水による被害額の推定に焦点を当てた十分に確立された文献と実践の基盤が存在しますが、同様の方法論はまだ確立されていません。物理的なインフラ資産にも拡張される予定です。 数十年にわたる実践と研究にもかかわらず、既存の洪水被害コストの推定方法とその結果としての気候適応評価は、公共インフラに対する洪水リスクの軽減効果を日常的に無視しています9、12、13。 都市部では、物理的インフラへの損傷の影響が直接的な損害コストのかなりの部分を占める可能性があります。 たとえば、2012 年のハリケーン サンディにより、ニューヨーク都市圏およびニュージャージー地域の地域インフラ システムは 171 億ドルの直接被害を受けました。これは、直接被害総額推定 623 億ドルの 23% に相当し、直接被害額は推定 50 億ドルです。ニューヨーク市交通（NYCT）システムへの損害14. 海面上昇が続く中、インフラ管理者や計画立案者は、予測される将来のリスクと気候適応プロジェクトへの資本投資によるリスク削減効果を理解するために、より優れた洪水リスク定量化手法をますます必要とするでしょう。 一部の先行研究には、限られた事例研究データ 15 に基づいたパーセンテージ乗数を介して、またはインフラストラクチャーを別の土地利用カテゴリーとして含めること 16 により、インフラストラクチャーに対する洪水リスク削減効果のかなり大まかな推定が含まれていますが、これらの方法は、洪水リスクを特徴付ける因果メカニズムに適切に対処していません。インフラ資産またはサブシステムが洪水にさらされた場合の影響。

都市鉄道高速輸送システムの特殊なケースでは、多くの場合、地下に設置されたり、平坦な氾濫原を横断したりするため、現在および予測される将来の洪水リスクを理解するには、予測される将来の沿岸洪水被害をしっかりと理解する必要があるだけでなく、関連するインフラシステム（電力、信号など）、駅、トンネル、換気システムの物理的配置、および建築環境、特に水が地下空間に流入する可能性のある場所との関係についての詳細な理解17 、18． 交通システムの平坦部分に沿った洪水の深刻度は、洪水マップ 19,20 または流体力学シミュレーション 21 から直接推測できますが、システムの地下部分での洪水の深刻度を決定するのはそれほど簡単ではありません。 地下空間の浸水被害を評価するために、i) 地表での浸水の程度からの推論 21、ii) トンネル網全体の長さに対する割合としての確率的推定 22、iii) による近似など、さまざまな方法が提案されています。専門家による評価による重力ベースのヒューリスティック（つまり、水がトンネル網を下り坂に流れると仮定する 18、23、または iv）推定 24、25。 時間の経過に伴う水の流入量を特徴付けるのに十分な情報が利用可能であれば、水理モデルを介して洪水範囲をより高い忠実度（つまり、推定洪水深を含む）でシミュレーションできます26、27、28、29、30。 これらの結果として生じる洪水の範囲を考慮して、これまでの研究は主に避難時のトンネルの安全性 24,27、グラフ理論的尺度によるネットワークパフォーマンス 18,21、またはさまざまな指標で測定された脆弱性 23,29 の特徴付けに焦点を当ててきました。 レビューされた研究の一部は、浸水したトンネルの長さ 22 に基づいて、または浸水の深さに基づいた損害カテゴリ 19,20 のいずれかによって、鉄道交通インフラへの金銭的損害を定量化しようとしているが、どちらの評価方法も資産レベルでの損害を特徴づけておらず、発生源を有意義に考慮していない。損害評価における不確実性。 さらに、調査対象となった研究のどれも、洪水被害のコスト推定モデルに情報を提供するために、高忠実度の流体力学と水力学の結合モデルを採用していません。