文摘

我们已经开发了信德(自然灾害科学插值)模型为风暴潮预报自然灾害区。大多数以前的研究与数值模拟来预测危险区域进行基于各种场景。很难预测危险区域所有场景和立即响应,因为大多数数值模型要求仿真时间长和复杂的后处理,特别是在沿海工程。因此,在这项研究中,信德模型被开发来克服这些限制。主要开发方法的科学插值的风险等级和试验和错误参数嵌入到控制方程。甚至与舱口文件设计,应用灾难风险传播等特点,风暴潮在沿海线的控制方程是诱导的数学解算器,COMSOL多重物理量的软件,解决了多个物理偏微分方程用有限元方法。通过比较执行验证过程与官方参考,和一个形状相似性的计算精度表明危险区域的几何相似性。这是组成的位置,形状,和区域标准。约80%的形状相似度的准确性是存档。的强度模型精度高,计算速度快。 It took only less than few seconds to create a hazard map for each scenario. As future works, if the characteristics of other disasters would be understood well, it would be able to present risk propagation induced from each natural disaster in a short term, which should help the decision making for EAP.

1。介绍

随着极端灾害包括干旱、暴雨以及地面热量的能力来预测危险区受到他们变得更加重要。在城市地区,建造人造空间等不透水和地下空间。这些导致增加了自然灾害的影响。因此,许多研究已经进行了应对这些极端的气候变化。灾难的措施,防止极端气候变化可分为结构性和非结构性措施。特别是,非结构措施通常包括估计每个损坏的范围或程度在不同场景。其中,基于场景的风险地图主要是由政府和当地居民公共机构通知危险区。

在韩国,最近已采取措施防止自然灾害类型的因为有许多限制土地利用结构等措施,环境影响,等等。从过去的对策进行了研究,灾难损伤区域的过程已经被刀(建议1]和Lindell多嘴的人2]。在韩国,国家防灾研究所(3)进行了研究区域风险评估和灾害管理申请。首尔研究所(4]发达城市灾害评价方法来防止在首尔,韩国。关于沿海灾害,许多国家自主开发了洪水预报和灾害规划技术来预测和应对灾害。NOAA(美国国家海洋和大气管理局)是建立一个预测系统监测和监督风暴潮和海啸。在美国陆军工程兵团,白皮书估计飓风洪水概率(飓风洪水概率)是用于描述风暴事件,实证模拟方法,实证追踪模型,等等。日本气象厅已建立一个远程磁检测设备更新和预测系统快速、准确地掌握海啸。这是在许多国家不断监测海啸和风暴潮。此外,当地政府区域关注公共关系通过创建一个沿海灾害地图显示区域根据台风强度和疏散路线。与此同时,数值模拟一直是最重要的元素对此类风险地图。

过去它一直在积极开展灾害和虚拟灾难场景,以产生一个风险地图。沿海灾害包括地震和台风的场景。然而,由于很难预测地震和台风,全球范围内的大多数场景构建基于过去的情况。是不现实的考虑所有台风发生在全球范围内的参数。是不现实的考虑台风发生在全球范围内的所有参数,因为大小和路线的多样性的台风和数值模拟能力和DB的缺乏。因此,研究相关的数值模拟预测风险的不断进行。预测洪水引起的风暴潮,重要的是要计算初始波高。初始波计算研究始于1990年代中期,与简单的经验公式基于观测(康纳et al。5];哈里斯(6])或解释应用于简单的水域(Proudman [7];Doodson [8];堆(9])。高性能计算机的发展可能导致数值计算的控制方程在1960年代,紧随其后的是一个更详细的三维数值模型。自1970年代中期以来,在理论和数值分析风暴潮发展机制,和仿真研究时空海面变化已经开始主席(辛普森和Riehl办公室(10];Murty [11];普(12])。和海平面波动的解释需要行动的理解复杂的海洋元素,比如潮汐波,海洋风,和海洋表面的压力,以及非线性与每个元素的重要性已被许多研究者提出(堆13];狼et al。14];杜尔曼,(15];Mastenbroek et al。16])。数值模拟考虑波之间的交互模型和风暴潮模型进行了在李和张17和使用等。18]。此外,彭et al。19]分析了风暴潮的特点和洪水根据中央空气压力的变化,风速,移动速度的路线在选择10个虚拟海洋风暴在北卡罗来纳州。有各种因素定义或模拟由于甚至单一风暴潮洪水。考虑所有这些几乎是不可能的,它也严重依赖于数值模拟技术与各种假设和边界条件。

另一方面,在救灾的一步,是非常重要的模拟和分析的初始波高的风险地图。为此,几个注意事项应该意识到和计算数值模型如潮的复杂性,风暴潮,巨浪,在沿海淹没底摩擦的影响,平滑移动边界层计算技术。有许多情况下与洪水有关沿海地区由于边界和初始条件外海滨(贝茨和De Roo20.];尼科尔斯(21];布朗(22];普维斯et al。23])。然而,这些模型有很多限制,如计算时间对相应的精度。很难估计不存在的损伤情况和预测在短时间内因为大多数灾难预测程序的仿真时间需要很长时间。布朗(22]基于地理信息系统的应用基于规则的方法获得未来风险地区由于大规模气候变化。基于规则的方法使快速洪水风险评估与水动力模型。它不能考虑风暴潮等流体的影响。因此,在这项研究中,我们提出一个方法产生的风暴潮灾害地图的插值方法使用风险地图基于水动力模型。

天气和气候预测领域,传统插值方法用于估计数据不可测的地区使用统计技术,如空间插值。它是有意义的,它可以提供一个很好的替代方法估算当地现象与少量的观测样本。然而,它有一个限制,只取决于可用的观测数据的数量或价值。许多研究已经进行了减少不确定性,增加他们的估计的准确性通过使用额外的数据能反映自然和物理特性来补充这些限制(严和李24])。

cokriging例如,代表结果,利用海拔高度与温度有关,也与克里格的估计结果相比,传统的空间插值方法。石田和川岛25]的结果相比cokriging方法估计的克里格方法的海拔高度,温度是一个地理气候因素高度相关。最后,它发现的估计结果cokriging显示精度高。

Fitria [26)使用插值方法分析泛滥的空间分布根据初始海啸的高度。一些研究人员还开发了插值技术来确定海啸危险区域(伊斯兰教等。27];Maemunah et al。28];Fitria [26])。这些研究也应用地质统计学方法通过与克里格空间插值方法。Fauzi和Mayasari29日)设计了一个基于土地利用海啸危险区域,斜坡,距离海岸线使用空间造型与GIS通过普通克里格方法。然而,克里格模型的验证通过插值方法实际上是困难的,并且有一个限制,不能评估该模型的准确性。

因此,在这项研究中,他开发了一个模型使用插值方法,并引入了形状相似性定量验证它。据估计准确性的验证官方风险地图和物理意义添加到模型通过使用额外的数据,如风暴潮的特点和研究区域的地形。使用这个模型,危险区域和风险在很短的时间内提供根据用户定义的条件,这样一场灾难情况可以确定精确的决定或政策制定者。

2。方法

2.1。科学插值和信德模型

信德模型是由使用插值方法与控制方程由偏微分方程(PDE)表示。插值是广泛应用于数学的各个领域、经济学、医学、气象、和工程。例如,它是用来执行表面造型或数值地形模型和线性表达新的数据点。它被用来了解目标对象的空间结构和设计人工器官植入人体。同时,众所周知,模拟操作计划在医学领域(李30.])。从这项研究的方法计算等新数据与旧数据观测数据和实地测量后建立物理理解,这就是为什么我们使用“科学”插值方法。详细,有三个理由来解释,“科学”插值法用于这项研究。首先,控制方程并不是一个简单的线性插值的PDE。这意味着风险转移的意义,形式类似于传热方程。接下来,风险等级的转移取决于地形特征的研究领域,这是嵌入在风险转移方程。最后,定义的输入和边界条件也反映了物理特性的风暴潮进行风险分析。

有三个步骤开发信德模型,提出了图1。首先,分析风险地图需要提取的主要因素为每个灾难。暴风雨的危险地图是由政府(MLTMA [32在韩国)沿着沿海线。然而,他们只有4风险地图的每个条件。这意味着它无法预测的风险,除了4波高的条件。接下来,使用风险地图,推导得到了控制方程和方程的系数决定了试验和错误的方法。因此,这个新的自然灾害预测模型可以估计灾难造成的损失,与所有条件。最后,验证了形状相似性和安装在灾害预测系统(见图1)。由于这个方程是基于数据库,累积更多的参考数据,我们可以得到更准确的方程。模型的组件被划分为“激活条件”和“使用条件。“每解决执行基于这些条件。用户选择他们想要的学位或灾难的特点“激活条件”(见图1)。

风暴潮,用户可以输入条件如台风路线,风的力量,和台风强度,已经选择由用户作为主要输入变量。如果他们将这些条件,模型将开始搜索预先构建的数据库,以检查是否有相同条件的他们想要的数据。如果不是,预测将加载的控制方程。和用户输入的条件成为选择的参考价值控制方程为每个条件设置“使用条件”(见图2),风险预测是由选定的方程。所有的结果从这一步会自动存储在数据库中。在这个模型中,风险是主要的预测精度的选择方程我们使用商业计划COMSOL多重物理量的试验和错误的方法。

2.2。推导控制方程的风暴潮

控制方程的推导每个灾难是最重要的过程来开发这个模型。首先,我们必须分析灾难场景的风险地图在收集相关风险地图在韩国风暴潮。他们计算与数值模型和提出的政府(MLTMA [32),他们正式与4条件(见表4地图1)。这些条件与波高的频率造成的沿海地区的台风,50年、100年、150年和200年的波高。数值模型,KOSY (Kordi操作风暴潮预报系统)(MLTMA [32]),用于计算波高基本上是一个水动力模型,包括台风的气象条件。潮汐模型的一个扩展是由分步法和应用在海气界面剪应力引起的风。同时,它能够考虑水平压力由于大气压力的空间分布,解决的方法长波方程,动量方程是垂直整合的。水平网格的大小在离岸约300米,大海约9公里,分别。最基本和重要的因素计算波高是建立准确的水深数据。这是由收集数据建立国家海洋研究所的水深数据和全球如GEBCO 08年,ETOPO1, ETOPO2水平分辨率的这些数据是约500∼2公里。数值模型的时间步是1/3秒∼3秒取决于网格的大小。

插值通常需要至少3参考数据。所以,我们使用了3地图推导控制方程来预测风暴潮的风险等级,50年、150年和200年的波高。另一个是用于验证方程,100年的波高。

首先,方程的基本形式与物理意义推导考虑一些假设。方程的系数和边界条件定义的试验和错误的方法。方程的一个独立变量是设置为波高频率,因变量是风险的空间分布的成绩。从这个模型结果将在相同条件下(50年、150年和200年的波高)与风险地图与他们检查是否这个方程可以准确预测风险等级的空间分布。COMSOL稳定的物理程序用于执行试错法来确定方程和比较结果。和形状相似性被用来估计的准确性预测相比之下淹没面积与官方风险地图。最后,控制方程预测的风险风暴潮是派生(见图3)。之后,获得的结果使用相同的输入条件作为其他地图(100年频率)与映射到验证的最终方程。

2.2.1。COMSOL多重物理量(版本5.4)。

COMSOL多重物理量由COMSOL AB(多重物理量33])被用来推导控制方程的风暴潮。COMSOL多重物理量是一种软件,解决了多个物理偏微分方程用有限元方法。用户可以建立自己的模型和配置每个部分立即输入或调整值。因此,他们可以推导出方程的变化让他们所需要的条件。换句话说,属性和边界条件可以设置为任何函数包括时空和因变量。COMSOL多重物理量配备了控制方程的各个领域中经常用到的传热、流动、电磁、结构、声学、化学反应,和equation-based模块。Equation-based模块允许用户构建自己的控制方程推导的结果。非线性PDE-type方程可以分为三种类型:系数形式,一般形式,弱形式。在这项研究中,使用系数形式如下: 在哪里e_一个是质量系数,d_一个是一个阻尼系数或质量系数,c扩散系数,α是保守的通量对流系数,β对流系数,一个吸收系数,γ是保守的通量源项,f源项。

左边的方程(1),它由时间、扩散、对流、来源、和吸收。它表明一个源项,可以使用或根据条件选择右边。用户应该选择系数c,α,γ,β,一个和边界f。

2.2.2。风暴潮的基本形式的方程

风暴潮的风险等级是根据最大洪水深度根据台风级别。风险映射用作数据库显示最大淹没深度的沿海地区无论发生时间(MLTMA [32])。波高的风险传播频率假设吸收项并不重要。还有另一个假设意味着初始风险等级由台风级是通过介质传播的地理特征等。这种机制类似于传热方程。因此,控制方程显示了风暴潮与传热方程在表2。

的参数表2由COMSOL把系数的形式提供。然后,我们假定这个方程作为一个稳定的状态,因为它不能考虑随时间变化的风险地图的特点。最后,消除术语时,方程可以表示为 在哪里D是一个风险等级,k是一个阻力系数。

2.2.3。假设

所需的系数基本形式是阻力系数k风险等级和边界条件D₀沿海地区和D_ext在土地领域。一个洪水引起的风暴潮取决于地形特征。因此,阻力系数应该反映出海拔(民主党)。国家地理信息研究所提供的民主党在韩国被用来覆盖土地地形DEM的规模的1:5000和网格大小的5米。频率的波高是最重要的因素和边界条件影响泛滥。波高的计算通常可以考虑潮汐的影响,风,和压力波动。中使用的波高信德模型计算了考虑到路径,风速,风场201台风56年从1951年到2006年。海浪的高度与KOSY根据每个频率计算。它是由台风等级和计算作为初始风险等级界限。进行回归分析估计初始风险等级条件所有场景中,使用3条件频率(50年、150年和200年)。 The risk grades on the land boundary are defined as the distance from the coast. The assumptions for the coefficients and each boundary condition are as follows:(我)阻力系数依赖于沿海地区的地形条件(2)电阻常数(k)与海拔高度成反比(民主党)(3)风险等级(D₀)在沿海边界取决于台风和波高的分数(iv)风险等级(D_ext)在陆地边界较低海岸的距离增加

2.3。信德的验证模型的形状相似

风险地图描绘了危险区域和风险等级与洪水深度根据风暴潮条件。洪水淹没区域的面积和位置的重要因素和相关淹没区域的形状。比较用洪水淹没区域的形状区域的风险地图应该进行检查这信德模型的准确性。因此,有必要比较泛滥的位置和形状区域从信德模型验证结果。它介绍了形状相似性方法量化多少相似的两个数字或地图中通过比较他们的位置,形状,和地区。它可以表达使用的几何属性的相似程度,空间数据集。然而,它并不考虑风险等级,因为它可以比较二维数据的几何。考虑风险等级,每个风险等级的危险区域的划分,将再次与分级风险的洪水区地图。因此,风险等级的形状相似度是最有效的方法来验证结果和确定精度。金等。34)使用一种批评方法,计算形状相似性的方法之一,选择匹配的标准能体现几何属性。空间数据的相似性的标准位置则意味着重心之间的距离和形状标准使用形状指数。标准使用面积的比例(见图重叠区域4)。例如,在图4(一),当一个是风险地图和B的结果是信德的结果模型中,两个数据基于某种程度上互相重叠。之后,使用位置的形状相似性计算标准(见图4 (b)(见图),形状标准4 (c)(见图),面积标准4 (d))。

2.3.1。位置标准(SP)

职位评估标准为两个物体的重力中心之间的距离。位置越接近标准是1.0,越相似的对象的信德模型风险地图。 在哪里P_米是和P_c是。X_米和Y_米的重心是危害地图,然后呢X_c和Y_c的重心是信德模型。

2.3.2。形状标准(SR)

批评方法基于gis技术主要用于映射字段,和对象的形状接近基本形状矩形和圆。有一个限制使用这种方法,因为危险地区风暴潮的形状显示瘦和长带的形状。因此,这种方法是通过添加修改RCCI指数,可以用细长的形状。 在哪里R_米是和R_c是 。P_米的周长是风险地图的形状。P_c周长在信德模型。RCCI添加形状指数。方程是 。一个_c和一个_米区域的形状。CA是外接圆的领域。年代₁和年代₂是权重分别为0.4和0.6。

2.3.3。面积标准(SA)

定量标准估计使用的面积2地图之间的重叠区域。 在哪里一个_米是风险地图和洪水区在哪里一个_c是信德的淹没面积模型。

2.3.4。整体形状相似度(S)

权重计算使用数量和相关系数的信息。越接近每个标准(SP、SR和SA)是1.0,整体形状相似性具有更高的价值。这意味着整个形状相似度(年代1.0)接近的匹配对象。 在哪里 是各自的权重。

3所示。结果与讨论

3.1。信德模型的系数和边界条件

使用试验和错误的方法,阻力系数(k)、风险等级(D_ext)在陆地边界和初始风险等级(D₀)海岸边界计算。计算系数和边界条件被认为是通过假设与风暴潮的特点。根据假设的分布k海拔有关(参见图5(一个)和6(一))。如果k低价值,传播的风险是容易。所示的相关性是以下方程: 在哪里c₁经验系数是0.5吗z是高度。

如图5 (b),边界条件可分为沿海和土地。沿海边界条件利用波高在车站通过频率分析MLTMA报告(见方程(8))。有一个限制,所有边界估计1点代表。因此,部分边界的划分根据风险等级的风险地图(见图5 (c)和图4 (d))。风暴潮的波高计算通过回归分析来处理所有频率(见图6 (c))。回归方程的边界条件在沿海线方程所示(9)和图6 (d)。陆地边界的风险等级是表示为距离d的海岸线,见方程(10)和图6 (b): 在沿海线边界,在陆地边界T是波高的频率,H波高,c₂A和B,相当于2.525部分c₃-1.293节和-5.293节中,c₄是恒定的,0.25,c₂,c₃,c₄经验系数,d是沿海线的距离。

3.2。推导过程的结果

的参考价值是决定相似性的标准方程的结果和风险地图。这个值是0.6,它是基于gis技术中使用的映射字段。当形状相似度是0.6或更多,据估计,结果在信德模型实现。具体结果如表所示3。结果与每个频率如图7。上面的匹配对0.6 73.7%,62.0%,和66.7%,分别。

3.3。短期预测危险区域

信德模型可以预测风暴潮造成的危险地区在短时间内通过简单的输入条件。表4显示了几何每个危险区域的结果。结果是非常相似的淹没面积形状风险地图。然而,两个形状之间的本地生成的错误是由于区域特征并不反映由于低分辨率的地图。

3.4。信德模型的验证

相应的波高与100年的频率输入模型验证,结果与风险地图在同一条件:100年的波高的频率。形状相似度是用来计算信德模型的准确性。100年的波高频率由回归方程计算。

3.4.1。阈值的形状相似

需要一个阈值来确定是否两个形状是相似的。在批评方法,主观判断过程计算阈值是很有必要的。匹配对直接分为精确匹配和不匹配。每一对匹配的形状相似性分析来估计阈值(见图8)。如果分类,精确匹配的形状相似度值对一般会高和失配的双低。阈值的定义是值失配的数量超过它的精确匹配。在推导过程中使用的3地图分为精确匹配和不匹配,形状相似度进行了分析。因此,精确匹配对一般高的形状相似。阈值,这些精确匹配对失谐对数量超过0.55(见图9)。

3.4.2。验证的结果

有必要获得面积的准确性,重心,周边每个匹配的一对之前计算整体形状相似。确定系数,均方根误差(RMSE)和Nash-Sutcliffe效率(研究)是用于估计形状特征的索引。决定系数是一个指数来评价之间的关系观测和模型相同的变量。从1.0值接近0.0,结果表明该模型符合observative值。Nash-Sutcliffe效率是一个指数,确定系数。Nash-Sutcliffe效率技术评估的效率模型使用观测和模型之间的关系。Ramanarayanan et al。35建议确定系数和Nash-Sutcliffe效率时模拟降雨和气温等自然现象。如果确定系数值为0.5以上,Nash-Sutcliffe效率为0.4以上,模型可以有效地开展。均方根误差计算技术的错误,这是最直观的和有意义的评价指标。当它关闭到0.0,模型和观测之间的精度高。形状特征的每个值100年频率状态如表所示5和图10。

结果的准确性验证了在随机使用的阈值条件。相匹配的形状相似度计算结果与波高的风险地图100年频率条件(见表6)。共有41对匹配对,并决定是否形状类似的基于阈值。精确匹配的数量对33条。因此,精度约为80.5%。图11显示精确匹配和不匹配的数量分类的阈值。

4所示。结论

平行于风险地图由MLTMA [32),信德模型,基于科学的插值方法,设计了保证快速、准确的评估。洪水的风险等级的空间分布,提出了与形状相似性官方验证估计后风险地图,结果从这个模型。

我们反映的物理特征由于风暴潮灾害到这个模型通过选择PDE形式控制方程和设置简单的输入和边界条件。波的高度,这是一个代表输入值,似乎是简单的和健壮,但KOSY计算的,可以考虑潮汐的影响,风,和压力波动。我们用试错法来决定系数对风暴潮的控制方程。因此,它可以预测风险等级高的所有灾难场景的准确性和速度。用户可以找出危险区域内几秒钟(大约5秒钟)在任何条件50年和200年之间的频率波高度。因此,这个模型可以弥补基于场景的灾害对策的极限。该模型的优势可以概括的方便,速度和准确性。用户不需要复杂灾害机理的理解。和不需要模拟数值模型前基础工作。因此,他们可以很容易地产生结果在正确的时间和正确的条件正确的决策。 Although the model was performed by simple procedures, it has a physical meaning reflected the disaster characteristics including initial wave height and geographical resistance. This model also improved computation time. As mentioned, it takes approximately 5 seconds for about 720,000 km²现在每个风险地图而Delft3D通常需要大约2天用于相同的条件。这个模型的准确性是任意条件的约80%。然而,由于实证估计下我们决定阈值分类精确匹配和不匹配,有必要通过明确的标准规定执行精确匹配和不匹配。我们会仔细校准狭隘和调整多重天体对应于一个对象,这样整体形状相似度会增加。

信德模型显示了灾害预测的新方法使用插值法和PDE代表目标现象的物理特性。该模型预测的复杂性较轻等风暴潮仿真时间长和不确定性的发生灾害,在数值建模是著名的局限性。因此,可以预测灾害风险等级迅速使用这个模型,这应该是非常有利于决策应对灾难。事实上,早期预警是非常重要的减少人身事故和财产损失之前和之后发生的任何事件的灾难。因此,信德模型能够充分准确和快速预测在早期阶段。此外,它是基于数据库如风险地图,可以由结构化、半结构式,和非结构化数据。因此,它将适用于各种灾害如果获得更可靠的数据库和更高的准确性是未来的承诺。

因为这个模型数值模拟或观察的结果作为输入数据对于科学的插值方法,它不考虑历史数据的不稳定。然而,历史数据与地形和气候极端事件的影响是地震。例如,地形的变化会影响风暴潮发生的物理定律。因此,未来的工作包括如何再生方法风险等级考虑这样的历史数据。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者要求,其中一些将被限制,因为外部安全问题。

的利益冲突

作者宣称他们没有利益冲突有关的出版。

确认

这个工作是由韩国的环境产业与技术研究所(KEITI)通过水资源管理研究项目,由韩国环境部(127572)。