世界経済フォーラムのグローバル リスク ランドスケープ 2018 によると、異常気象と自然災害は、グローバル リスクのトップ 3 にランクされています。多くの地域にとって、水文気象リスクは最大の脅威を構成しており、特に関連する大きな不確実性に焦点を当てた、包括的な科学的リスク評価が求められています。水文気象災害の結果が社会経済システムに深刻な影響を与える可能性があるため、これらの不確実性の表現は非常に重要です。
地球規模の気候変動は、洪水の発生を助長する可能性があります。気候の温暖化に伴い、大雨などの異常気象の増加が予想されます (IPCC, 2018)。制御されていない社会経済的発展と相まって、これらの極端な気象現象は、将来、より激しい危険な洪水を引き起こす可能性があります。したがって、それらの結果の適切な管理が必要です。リスク管理のポリシーと実践には、直接的および間接的な経済的影響の信頼できる見積もりが必要です。
現在存在する見積もりの信頼性は通常非常に低く、さらに悪いことに、適切に伝えられていません。これは、将来の気候関連リスクの予測に関する誤った確信を示している可能性があります。
最近の 2 つの研究で、経済的影響の推定値の信頼性と関連する不確実性の伝達に特に焦点を当てた新しい方法を開発して適用しました (Sieg et al, 2019a, b)。このアプローチでは、OpenStreetMap データセットを使用して影響を受ける建物を特定します。これにより、個々の建物から国レベルまで、経済的な洪水の影響を一貫して見積もることができます。例えば、以下に関連する仮定または不確実性。個々の建物の特徴が確率的に表現されます。
2013 年にドイツで発生した大規模な洪水イベントの全体的な経済的影響を推定するために、この方法を適用して検証することに成功しました。過去に起こったことを再現できることは、将来起こり得ることについて信頼できる予測を行うために不可欠です。報告された直接的な経済的影響とモデルベースの推定値を比較すると、推定手法があらゆる空間レベルですでにかなり確実に機能していることがわかります。不確実性の表現と組み合わせることで、これは将来のリスク評価に対するアプローチの適合性を示しています。
確率論的方法と不確実性の一貫した表現により、データが不足している地域での方法の適用も可能になります。たとえば、OpenStreetMap データが広範にカバーされていない地域で影響を受ける建物の数は、衛星画像や地方自治体から推測できます。これらの推測に関連付けられたバリエーションは、メソッド内で転送および表現できます。
このように、不確実性の表現は、すべての空間スケールにわたってより信頼できる一貫したリスク評価を実現するのに役立ちます。したがって、この方法は、国連仙台防災枠組の要求の一部の履行を潜在的に容易にすることができます。不確実性を考慮した詳細なリスク評価は、より優れたリスク管理に大きく貢献し、その結果、直接的および間接的、現在および将来の経済的影響を防ぐことができます。
