미래 해수면 상승에 따른 교통 인프라에 대한 해안 홍수 피해 비용 추정

Aug 06, 2023

커뮤니케이션 지구 및 환경 4권, 기사 번호: 137(2023) 이 기사 인용

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미래의 해수면 상승(SLR)과 이에 따른 해안 홍수의 빈도 및 강도 증가는 해안 지역 사회와 교통 시스템에 심각한 위협이 됩니다. 그러나 현재의 문헌과 실무에는 교통 시스템에 대한 홍수 피해 비용을 추정하는 방법이 부족합니다. 여기에서는 지하 공간으로의 홍수 유입을 별도로 시뮬레이션하여 교통 시스템에 대한 사건별 홍수 피해 비용 추정 프레임워크를 구축합니다. 우리는 이 프레임워크를 보스턴의 MBTA 철도 운송 시스템에 적용하여 SLR을 사용하여 여러 해안 홍수 사건으로 인한 피해를 추정하고 불확실한 SLR을 사용하여 2100년까지 예상 연간 손실(EAL)을 예측합니다. 우리는 MBTA 시스템에 대한 EAL이 2008년 이후 두 배 증가하여 연간 2,440만 달러로 증가했으며 모든 SLR 시나리오에서 2030년까지 연간 5,800만 달러에 도달할 것으로 예상합니다. 우리의 결과는 특히 터널 입구 위치에 적응 계획이 없으면 해안 홍수 위험이 계속 가속화되어 잠재적으로 대중교통 시스템의 지하 및 저지대 부분이 영구적으로 침수될 수 있음을 시사합니다.

기후 변화와 해수면 상승(SLR)은 해안 홍수 사건의 빈도와 심각도를 증가시켜 광범위한 기술적, 사회적, 경제적, 과학적 과제를 제기할 것으로 예상됩니다1,2. 완화 조치가 없으면 이러한 위험에 대한 노출이 증가하면 홍수로 인한 위험과 결과가 더 커질 것입니다3,4. 다른 공공 또는 민간 부문 투자와 마찬가지로 홍수 위험 감소에 대한 투자 동기를 부여하려면 혜택(예: 향후 홍수 관련 피해 방지)이 비용(설계, 건설 및 유지 관리)보다 크다는 입증이 필요합니다. 특정 프로젝트의 해안 홍수 위험 감소 혜택을 금전적 측면에서 정량화하려면 해당 프로젝트가 보호를 제공할 것으로 예상되는 모든 범위의 잠재적 해안 홍수 사건에 대한 홍수 피해 비용을 평가해야 합니다.

공공3,5,6,7,8,9 및 민간 부문 적용10,11 모두에 대해 상업용 및 주거용 건물의 홍수로 인한 피해 비용을 추정하는 데 초점을 맞춘 잘 확립된 문헌 및 실무 기반이 존재하지만 유사한 방법론은 아직까지 존재하지 않습니다. 물리적 인프라 자산으로 확장됩니다. 수십 년간의 실천과 연구에도 불구하고 기존의 홍수 피해 비용 추정 방법과 그에 따른 기후 적응 평가는 공공 인프라에 대한 홍수 위험 감소 혜택을 일상적으로 무시합니다9,12,13. 도시 지역에서는 물리적 인프라 손상으로 인한 결과가 직접적인 피해 비용의 상당 부분을 차지할 가능성이 높습니다. 예를 들어, 뉴욕과 뉴저지 지역의 지역 인프라 시스템은 2012년 허리케인 샌디로 인해 171억 달러의 직접적인 피해를 입었습니다. 이는 전체 직접 피해 비용 추정치 623억 달러의 23%에 해당하며 직접 피해액은 50억 달러로 추산됩니다. 뉴욕시 대중교통(NYCT) 시스템의 피해14. 해수면이 계속 상승함에 따라 인프라 관리자와 계획자는 기후 적응 프로젝트에 대한 자본 투자의 예상 미래 위험과 위험 감소 이점을 이해하기 위해 더 나은 홍수 위험 정량화 방법이 점점 더 필요할 것입니다. 일부 이전 연구에는 제한된 사례 연구 데이터15에 기초한 백분율 승수 또는 별도의 토지 이용 범주로 기반 시설을 포함16을 통해 기반 시설에 대한 홍수 위험 감소 혜택에 대한 다소 피상적인 추정이 포함되어 있지만, 이러한 방법은 홍수 위험 감소를 특징짓는 인과 메커니즘을 적절하게 다루지 않습니다. 인프라 자산 또는 하위 시스템에 대한 홍수 노출의 결과.

종종 지하에 위치하거나 범람원을 횡단하는 도시 철도 고속 교통 시스템의 경우, 현재 및 예상되는 미래의 홍수 위험을 이해하려면 예상되는 미래 해안 홍수 노출에 대한 확실한 이해가 필요할 뿐만 아니라 다음 사항도 필요합니다. 관련 인프라 시스템(예: 전력, 신호 등), 역사, 터널 및 환기 시스템의 물리적 배치, 특히 물이 지하 공간으로 흐를 수 있는 건축 환경과의 관계에 대한 자세한 이해17 ,18. 대중교통 시스템의 평면 부분에 따른 홍수 심각도는 홍수 지도19,20 또는 유체 역학 시뮬레이션21에서 직접 추론할 수 있지만 시스템 지하 부분의 홍수 심각도를 결정하는 것은 덜 간단합니다. 지하 공간의 홍수 노출을 평가하기 위해 제안된 다양한 방법이 있습니다: i) 지표면의 홍수 정도로부터의 추론21, ii) 전체 터널 네트워크 길이에 대한 확률적 추정22, iii) 다음을 통한 근사치 중력 기반 경험적 방법(즉, 물이 터널 네트워크를 통해 내리막으로 흐른다고 가정18,23 또는 iv) 전문가 평가24,25를 통한 추정. 시간 경과에 따른 물 유입량을 특성화하는 데 충분한 정보를 사용할 수 있는 경우, 홍수 범위는 수리학적 모델을 통해 더 높은 정확도(예: 예상 홍수 깊이 포함)로 시뮬레이션할 수 있습니다26,27,28,29,30. 이러한 결과적인 홍수 범위를 고려할 때, 이전 연구는 주로 대피 이벤트24,27, 그래프 이론 측정18,21을 통한 네트워크 성능 또는 다양한 지수23,29로 측정된 취약성 중 터널 안전을 특성화하는 데 중점을 두었습니다. 검토된 연구 중 일부에서는 침수된 터널의 길이22 또는 홍수 깊이 정보에 따른 피해 범주19,20를 통해 철도 교통 인프라에 대한 금전적 피해를 정량화하려고 시도했지만, 평가 방법 중 어느 것도 자산 수준에서 피해를 특성화하지 않으며 출처를 의미 있게 고려하지도 않습니다. 피해 평가의 불확실성. 또한, 조사된 연구 중 어느 것도 홍수 피해 비용 추정 모델을 알리기 위해 충실도가 높은 결합 유체 역학-수력 모델을 사용하지 않았습니다.