In einer neuen Studie haben Forscher der North Carolina State University künstliche Intelligenz eingesetzt, um vorherzusagen, wo in den kontinentalen Vereinigten Staaten mit Hochwasserschäden zu rechnen ist, was darauf hindeutet, dass die aktuellen Hochwasserkarten der Federal Emergency Management Agency das volle Ausmaß des Hochwasserrisikos nicht erfassen.
In der Studie, die in der Fachzeitschrift Environmental Research Letters veröffentlicht wurde, stellten die Forscher fest, dass für mehr als eine Million Quadratmeilen Land in den Vereinigten Staaten über einen Zeitraum von 14 Jahren eine hohe Wahrscheinlichkeit von Überschwemmungsschäden – einschließlich finanzieller Schäden, Verletzungen von Menschen und Verlust von Leben – besteht. Das waren mehr als 790.000 Quadratmeilen mehr als die in den FEMA-Karten ausgewiesenen Hochwasserrisikozonen.
“Wir stellen fest, dass viele Überschwemmungsschäden außerhalb des 100-jährigen Überschwemmungsgebiets gemeldet werden”, sagte die Hauptautorin der Studie, Elyssa Collins, eine Doktorandin am NC State Center for Geospatial Analytics. “Es gibt viele Orte, die anfällig für Überschwemmungen sind, und weil sie außerhalb des Überschwemmungsgebiets liegen, müssen sie sich nicht an Versicherungs-, Bau- und Flächennutzungsvorschriften halten, die zum Schutz von Menschen und Eigentum beitragen könnten.
Laut einem Bericht der Association of State Floodplain Managers aus dem Jahr 2020 kostet es die FEMA bis zu 11,8 Milliarden Dollar, nationale Flood Insurance Rate Maps zu erstellen, aus denen hervorgeht, ob ein Gebiet in einem Jahr eine Überschwemmungswahrscheinlichkeit von mindestens 1 % aufweist. Die Forscher sagen, dass ihre Methode des maschinellen Lernens zur Schätzung des Überschwemmungsrisikos eine Möglichkeit bietet, Überschwemmungskarten schnell zu aktualisieren, wenn sich die Bedingungen ändern oder mehr Informationen verfügbar werden.
“Dies ist die erste räumlich vollständige Karte der Überschwemmungswahrscheinlichkeit für die Vereinigten Staaten; Informationen von Wand zu Wand, die genutzt werden können, um mehr über das Überschwemmungsrisiko in gefährdeten, unterrepräsentierten Gemeinden zu erfahren”, sagte Ross Meentemeyer, Goodnight Distinguished Professor of Geospatial Analytics am NC State.
Zur Erstellung ihrer Computermodelle nutzten die Forscher gemeldete Daten zu Überschwemmungsschäden in den Vereinigten Staaten zusammen mit anderen Informationen, wie z. B. ob ein Grundstück in der Nähe eines Flusses oder Baches liegt, die Art der Bodenbedeckung, die Bodenart und die Niederschlagsmenge. Der Computer war in der Lage, aus den tatsächlich gemeldeten Schäden zu “lernen”, um für jedes Pixel des kartierten Landes Gebiete mit einer hohen Wahrscheinlichkeit für Hochwasserschäden vorherzusagen. Für jedes Wassereinzugsgebiet in den Vereinigten Staaten wurden eigene Modelle erstellt.
“Unsere Modelle basieren nicht auf der Physik oder der Mechanik des Wasserflusses, sondern auf Methoden des maschinellen Lernens, um Vorhersagen zu erstellen”, so Collins. “Wir haben Modelle entwickelt, die Prädiktoren – Variablen, die mit Überschwemmungsschäden zusammenhängen, wie z. B. extreme Niederschläge, Topografie, die Lage des Wohnorts an einem Fluss – mit einem Datensatz von Überschwemmungsschadensberichten der National Oceanic and Atmospheric Administration verbinden. Es ist sehr schnell – unsere Modelle für die Wassereinzugsgebiete der USA liefen im Durchschnitt innerhalb von fünf Stunden.
Die tatsächlichen Hochwasserschadensberichte, die zum “Trainieren” der Modelle verwendet wurden, waren öffentlich zugängliche Berichte der NOAA, die zwischen Dezember 2006 und Mai 2020 erstellt wurden. Im Vergleich zu den aktuellen FEMA-Karten, die im Jahr 2020 heruntergeladen wurden, lagen 84,5 % der ausgewerteten Schadensmeldungen nicht in den Hochwasserrisikogebieten der Behörde. Die meisten, nämlich 68,3 %, befanden sich außerhalb der hochgefährdeten Überschwemmungsgebiete, während 16,2 % an Orten lagen, die von der FEMA nicht kartiert wurden.
Als sie ihre Computermodelle durchführten, um das Risiko von Überschwemmungsschäden zu bestimmen, stellten sie eine hohe Wahrscheinlichkeit von Überschwemmungsschäden für mehr als 1,01 Millionen Quadratmeilen in den Vereinigten Staaten fest, während die kartierte Fläche im 100-jährigen Überschwemmungsgebiet der FEMA etwa 221.000 Quadratmeilen beträgt. Die Forscher sagten, dass es Faktoren gibt, die erklären könnten, warum die Unterschiede so groß sind, einschließlich der Tatsache, dass ihr auf maschinellem Lernen basierendes Modell Schäden durch Überschwemmungen jeglicher Häufigkeit bewertet, während die FEMA nur Überschwemmungen berücksichtigt, die durch Stürme mit einer Wahrscheinlichkeit von 1 % in einem bestimmten Jahr auftreten würden.
“Möglicherweise unterschätzt die FEMA das Risiko von Überschwemmungsschäden”, sagte Collins.
Einer der wichtigsten Faktoren für das Risiko von Überschwemmungsschäden war die Nähe zu einem Fluss, zusammen mit der Höhe und der durchschnittlichen Menge an extremen Niederschlägen pro Jahr. Die drei Zählungsregionen mit der höchsten Wahrscheinlichkeit lagen im Südosten. Louisiana, Missouri, der District of Columbia, Florida und Mississippi wiesen das höchste Risiko aller US-Bundesstaaten oder Distrikte auf dem amerikanischen Festland auf. Von den 30 Bezirken mit dem höchsten Risiko gab es in North Carolina drei: Dare, Hyde und Tyrrell.
Für ihr Modell verwendeten die Forscher historische Klimadaten. Für die Zukunft planen sie, den Klimawandel zu berücksichtigen.
In der Zwischenzeit, so die Forscher, könnten ihre Ergebnisse, die öffentlich zugänglich sein werden, den politischen Entscheidungsträgern bei der Flächennutzungsplanung nützlich sein. Sie stellen auch ein Proof-of-Concept-Verfahren für die effiziente Aktualisierung von Hochwasserkarten in der Zukunft dar.
“Es gibt noch einiges zu tun, um dieses Modell dynamischer zu gestalten”, so Collins. “Aber es ist Teil eines Umdenkens darüber, wie wir diese Probleme kostengünstiger und rechnerisch effizienter angehen können. Im Zuge des Klimawandels werden wir diese Karten und Modelle zwangsläufig aktualisieren müssen, wenn Ereignisse eintreten. Es wäre hilfreich, künftige Schätzungen zu haben, mit denen wir uns auf das vorbereiten können, was kommen wird.
Die Studie mit dem Titel “Predicting flood damage probability across the conterminous United States” (Vorhersage der Wahrscheinlichkeit von Hochwasserschäden im gesamten Gebiet der Vereinigten Staaten) wurde am 21. Februar 2022 online in der Zeitschrift Environmental Research Letters veröffentlicht. Neben Collins und Meentemeyer gehörten Georgina M. Sanchez, Adam Terando, Charles C. Stillwell, Helena Mitasova und Antonia Sebastian zu den weiteren Autoren. Dieses Projekt wurde vom U.S. Geological Survey Southeast Climate Adaptation Science Center (G19AC00083) und dem North Carolina State University Sea Grant Programm (R/MG-2011) unterstützt.
Datum: Februar 22, 2022
Quelle: North Carolina State University
Journal Reference:
- Elyssa L Collins, Georgina M Sanchez, Adam Terando, Charles C Stillwell, Helena Mitasova, Antonia Sebastian, Ross K Meentemeyer. Predicting flood damage probability across the conterminous United States. Environmental Research Letters, 2022; 17 (3): 034006 DOI: 10.1088/1748-9326/ac4f0f