Rekonstruktion der wiederholten Hochwasserexposition über 78 Ereignisse von 1996 bis 2020 in North Carolina, USA

Zusammenfassung Die Messung von Hochwasser über die Zeit ist entscheidend für das Verständnis von Exposition und Vulnerabilität – zentrale Komponenten zur Schätzung von Hochwasserrisiken und -auswirkungen. Doch historische Aufzeichnungen über Hochwasserüberschwemmungen sind rar. In dieser Studie rekonstruieren wir die Ausmaße von Hochwasser für 78 schädliche Ereignisse im östlichen North Carolina zwischen 1996 und 2020 unter Verwendung hochauflösender geospatialer Daten und adressspezifischer Aufzeichnungen des National Flood Insurance Program (NFIP). Wir trainieren Random-Forest-Modelle auf NFIP-basierten, beschrifteten Daten zur Hochwasserpräsenz und -abwesenheit sowie einer Reihe geospatialer Prädiktoren. Anschließend sagen wir die Wahrscheinlichkeit von Hochwasserschäden in jeder 30 m-Gitterzelle innerhalb unseres Modellbereichs voraus. Unsere Modelle erreichen einen durchschnittlichen Area Under the Curve von 0,76 und übertreffen die Schätzungen der Hochwasserausdehnung aus prozessbasierten und Fernerkundungsmodellen, wenn sie anhand von NFIP-Daten für sechs Ereignisse bewertet werden. Wir stellen fest, dass etwa 90.000 (2,3 %) Gebäude in unserem Untersuchungsgebiet mindestens einmal überflutet wurden, davon über 20.000 (0,53 %) mehr als einmal. Unsere Schätzung ist mehr als doppelt so hoch wie die Anzahl der Gebäude, die zwischen 1996 und 2020 NFIP-Anträge gestellt haben. Darüber hinaus befinden sich 43 % der überfluteten Gebäude außerhalb des Spezialrisikogebiets der Federal Emergency Management Agency (FEMA). Unsere Ergebnisse verdeutlichen, dass die Hochwasserexposition, insbesondere die wiederholte Exposition, viel verbreiteter ist als zuvor erkannt. Durch die Erstellung eines umfassenden Verzeichnisses früherer Hochwasserausdehnungen mithilfe adressspezifischer Beobachtungen von Schäden schaffen wir eine erstmals verfügbare geospatiale Datenbank, die verwendet werden kann, um Standorte wiederholter Überflutungen zu identifizieren. Dies stellt einen entscheidenden ersten Schritt dar, um die dynamischen Beziehungen zwischen Hochwasserexposition, Vulnerabilität und Risiko zu untersuchen.