論文の概要: Unsupervised Graph Deep Learning Reveals Emergent Flood Risk Profile of Urban Areas

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14610v1
• Date: Tue, 26 Sep 2023 01:40:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-27 15:15:46.110095
• Title: Unsupervised Graph Deep Learning Reveals Emergent Flood Risk Profile of Urban Areas
• Title（参考訳）: 教師なしグラフ深層学習が都市域の創発的洪水リスクプロファイルを明らかに
• Authors: Kai Yin Ali Mostafavi
• Abstract要約: 本研究では,新しい教師なしグラフ深層学習モデル(FloodRisk-Net)に基づく都市洪水リスク評価モデルを提案する。 洪水リスクは各大都市圏統計地域(MSA)の階層構造において空間的に分布しており、中核都市が最も高い洪水リスクを負っている。 複数の都市は、総合的な洪水リスクレベルが高く、空間的不平等が低く、都市開発と洪水リスク低減のバランスをとる選択肢が限られていることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Urban flood risk emerges from complex and nonlinear interactions among multiple features related to flood hazard, flood exposure, and social and physical vulnerabilities, along with the complex spatial flood dependence relationships. Existing approaches for characterizing urban flood risk, however, are primarily based on flood plain maps, focusing on a limited number of features, primarily hazard and exposure features, without consideration of feature interactions or the dependence relationships among spatial areas. To address this gap, this study presents an integrated urban flood-risk rating model based on a novel unsupervised graph deep learning model (called FloodRisk-Net). FloodRisk-Net is capable of capturing spatial dependence among areas and complex and nonlinear interactions among flood hazards and urban features for specifying emergent flood risk. Using data from multiple metropolitan statistical areas (MSAs) in the United States, the model characterizes their flood risk into six distinct city-specific levels. The model is interpretable and enables feature analysis of areas within each flood-risk level, allowing for the identification of the three archetypes shaping the highest flood risk within each MSA. Flood risk is found to be spatially distributed in a hierarchical structure within each MSA, where the core city disproportionately bears the highest flood risk. Multiple cities are found to have high overall flood-risk levels and low spatial inequality, indicating limited options for balancing urban development and flood-risk reduction. Relevant flood-risk reduction strategies are discussed considering ways that the highest flood risk and uneven spatial distribution of flood risk are formed.
• Abstract（参考訳）: 都市洪水リスクは、複雑な空間的な洪水依存関係とともに、洪水の危険性、洪水暴露、社会的および身体的脆弱性に関連する複数の特徴間の複雑な非線形相互作用から生じる。 しかし, 都市浸水リスクを特徴付ける既存のアプローチは, 主に洪水平原の地図に基づいており, 特徴の相互作用や空間領域間の関係を考慮せずに, 限られた特徴, 主に危険・露光の特徴に着目している。 このギャップを解消するために,新しい教師なしグラフ深層学習モデル(FloodRisk-Net)に基づく都市洪水リスク評価モデルを提案する。 floodrisk-netは、地域間の空間的依存を捉え、洪水の危険度と都市の特徴の間の複雑で非線形な相互作用を捉えて、創発的な洪水リスクを特定することができる。 米国内の複数の大都市圏統計地域(MSA)のデータを用いて、このモデルは洪水のリスクを6つの都市固有のレベルに特徴づける。 このモデルは解釈可能であり、各洪水リスクレベルの領域の特徴分析が可能であり、各msa内で最大の洪水リスクを形成する3つのアーチタイプを識別することができる。 洪水リスクは各MSA内の階層構造に空間的に分布しており、中核都市が最も高い洪水リスクを負っている。 複数の都市が洪水リスクレベルが高く、空間格差が低く、都市開発と洪水リスク低減のバランスをとるための選択肢が限られている。 洪水リスクの最大値と不均一な空間分布を考慮し, 関連する洪水リスク低減戦略について議論した。

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