リモートセンシングとGISのジャーナル

概要

3次元地形学的地形関連共変量、確率的反復定量補間器、および時空間地球循環モデルパラダイムを用いた貯水池支流の洪水脆弱性の仮説的定量化

トニ・パナウ、サミュエル・アラオ、ベンジャミン・ジェイコブ

米国における洪水による死亡は、適切な計画地図と被害軽減策があれば防ぐことができます。この研究は、将来の降水量予測、土壌分類、3次元 (3-D) デジタル標高モデル (DEM)、地理情報システム (GIS) クリギング アルゴリズム反復補間ツールを組み込んで、人口密集地域の最も洪水の危険性の高い地域を予測し、雨水排水の貯留または保持と改善を行う最適な地理的位置を決定するという点で画期的です。まず、空間ツールと全球循環モデル (GCM) を使用して、降水量をマッピングし、将来の潜在的な洪水に対して脆弱な地域を特定しました。次に、フロリダ州ヒルズボロ郡のサンプル サイトに対して、堅牢な半バリオグラム、降水量の地理空間的説明位置を簡潔に構築しました。このデータを 3-D 時間地形学的地形関連標高モデルに重ね合わせ、地理分光時間地理空間手法を使用して、高リスクの洪水地域の地理位置を特定しました。この地域では、降水量の 3 分の 2 が夏季に発生するため、6 月、7 月、8 月が分析対象となりました。さらに、たとえば 8 月など 1 か月だけに焦点を当てると、流出量や洪水に影響を与える先行する生態地質水文学的条件が考慮されません。土壌によっては、保水飽和容量が高く浸透能力が低いため洪水が増加するため、毛細管現象、浸透性、排水多孔性などの土壌特性が考慮されました。最後に、3D モデルから予測傾斜係数を抽出することが、雨季に水たまりが頻繁に発生する地理的位置の抽出に役立つかどうかを検討しました。