World Economic Forum의 Global Risk Landscape 2018에 따르면 극도의 날씨 사건과 자연 재해는 3 가지 세계 위험 중 하나입니다. 많은 지역의 경우, 수력 변환 위험은 가장 큰 위협을 구성하며, 이는 특히 관련 불확실성에 중점을 둔 포괄적 인 과학적 위험 평가를 요구합니다. 이러한 불확실성의 표현은 수력 기상 위험의 결과가 사회 경제적 시스템에 심각한 영향을 줄 수 있기 때문에 중요합니다.
세계적인 기후 변화는 홍수의 발생을 선호 할 수 있습니다. 강수량과 같은 극심한 기상 사건의 증가는 점점 더 따뜻한 기후와 함께 예상 될 수 있습니다 (IPCC, 2018). 통제되지 않은 사회 경제적 발전과 함께 이러한 극단적 인 날씨 사건은 앞으로 더 강렬한 위험한 홍수 사건을 일으킬 수 있습니다. 따라서 결과에 대한 적절한 관리가 필요합니다. 위험 관리 정책 및 실무는 직접적이고 간접적 인 경제적 영향에 대한 신뢰할 수있는 추정치가 필요합니다.
현재 기존 추정치의 신뢰성은 일반적으로 상당히 낮으며, 더 나쁜 것은 제대로 전달되지 않을 수 있습니다. 이것은 미래 기후 관련 위험의 예측과 관련하여 잘못된 확실성을 알 수 있습니다.
최근의 두 가지 연구에서, 우리는 특히 경제적 영향 추정의 신뢰성과 관련 불확실성의 의사 소통에 중점을 둔 새로운 방법을 개발하고 적용했습니다 (Sieg et al, 2019a, b). 이 방법은 OpenStreetMap 데이터 세트를 사용하여 영향을받는 건물을 식별합니다. 이를 통해 개별 건물에서 국가 차원까지 경제 홍수 영향을 일관되게 추정 할 수 있습니다. 예를 들어 관련된 가정 또는 불확실성 개별 건물의 특성은 확률 론적으로 표현됩니다.
우리는 2013 년 독일의 주요 홍수 사건의 전반적인 경제적 영향을 추정하기 위해이 방법을 성공적으로 적용하고 검증했습니다. 과거에 일어난 일을 재현 할 수 있다는 것은 미래에 잠재적으로 일어날 수있는 일에 대한 신뢰할 수있는 예측을 위해 필수적입니다. 보고 된 직접적인 경제적 영향과 모델 기반 추정치의 비교는 추정 기술이 이미 모든 공간 수준에서 상당히 안정적으로 작동한다는 것을 보여줍니다. 불확실성의 표현과 함께, 이것은 향후 위험 평가에 대한 접근 방식의 적합성을 보여줍니다.
불확실성의 확률 적 방식과 일관된 표현은 또한 데이터 부족 영역에서 방법을 적용 할 수있게한다. 예를 들어, OpenStreetMap 데이터의 광범위한 범위가없는 지역에 영향을받는 건물의 수는 위성 이미지 또는 지방 당국에서 추측 할 수 있습니다. 이러한 추측과 관련된 변형은 전달되고 방법 내에서 표현 될 수 있습니다.
이런 식으로 불확실성의 표현은 모든 공간 척도에서보다 신뢰할 수 있고 일관된 위험 평가를받는 데 도움이 될 수 있습니다. 따라서,이 방법은 재난 위험 감소를위한 유엔 센다이 프레임 워크의 일부 호출을 이행 할 수있다. 불확실성을 고려한 상세한 위험 평가는 더 나은 위험 관리에 실질적으로 기여하고 결과적으로 경제적 영향을 예방할 수 있습니다.
