지방자치단체는 홍수 및 기타 극심한 기상 현상에 대비해 새크라멘토의 방류로와 같은 인프라에 많은 투자를 하고 있지만, 기후 변화에 따라 설계 모델이 뒤처지고 있습니다. 미 육군 엔지니어 팀, CC BY

영화 기억하기 "머니 볼"오클랜드 애슬레틱스는 재정적으로나 야구계에서 어려움을 겪고 있습니다. 그러다가 어떤 선수가 팀 성적을 향상시킬지 예측하는 혁신적인 시스템을 도입했습니다. 스카우트의 관찰에서 벗어나 고급 통계를 활용하여 선수의 가치를 평가하기 시작했습니다. 이러한 새로운 통찰력을 바탕으로 A's는 상대적으로 적은 비용으로 영향력 있는 선수들을 영입했습니다. 한 시즌 만에 리그 정상에 오르며 엄청난 성공을 거두자, 몇 년 만에 리그의 다른 구단들도 선수 평가 방식을 재정비했습니다.

"머니볼"은 혁신의 힘을 강조합니다. 지식 시스템: 문제 해결을 위해 데이터를 수집, 분석 및 적용하는 창의적인 새로운 도구와 관행. 모든 조직은 지식 시스템에 의존하지만, 시간이 지남에 따라 생성된 지식이 진부해지고 변화하는 환경에 제대로 적응하지 못하는 경우가 드물지 않습니다.

도시의 회복력과 지속 가능성에 대한 연구자로서 우리는 불행히도 그것이 여러 가지 경우에 해당된다는 것을 발견했습니다. 도시. 이것은 이미 문제를 일으키고 있습니다. 오래된 지식 시스템은 최근 재난이 악화되다 극한 기상으로 인한 재정적 손실이 급증하고 있습니다. US $ 110 억 올해만 해도 미국에서만 그렇습니다.

극한 상황에 대한 회복력과 적응력을 향상시키는 것에 대한 논의는 종종 다음에 초점을 맞춥니다. 인프라 업그레이드 더 큰 제방이나 홍수 방지벽과 같은 새로운 기반 시설을 건설하는 것도 필요합니다. 하지만 도시는 정보 시스템을 업데이트하여 위험을 파악하고, 평가하고, 예측하는 새로운 방법도 필요합니다.

500년 만의 홍수

사용의 고려 100년 또는 500년 단위의 홍수 수위를 도시 계획 및 개발의 지침으로 활용합니다. 이러한 틀을 활용하여 도시는 소규모 홍수는 예방하는 동시에 대규모 홍수 발생을 제한할 수 있기를 기대합니다.

그러나, 이 전략의 기반이 되는 데이터 빠르게 쓸모없어지고 있습니다. 날씨 통계가 바뀌고 있습니다 많은 곳에서. 그 결과, 도시들은 500년에 한 번 발생하는 홍수를 수십 년 또는 그 이하 기간 내에 여러 번 반복합니다.그러나 도시들은 미래의 위험을 예측하기 위해 여전히 거의 전적으로 과거 데이터에 의존하고 있습니다.

예를 들어 텍사스 휴스턴 시는 다음과 같은 경험을 했습니다. 폭우 강도 167% 증가 2005~2014년과 비교했을 때 1950~1959년 사이. 2017년 허리케인 하비로 인한 휴스턴 홍수는 지난 500년 동안 발생한 XNUMX년 만의 세 번째 홍수. Harvey 이전에 Harris 카운티 홍수 조절 관리자들은 지식 체계를 바꿔야 할 필요성을 축소했다이전의 두 홍수 사건은 고립된 사건이었다고 주장했습니다.

새로운 가능한 미래

도시들은 이러한 유형의 전례 없는 극한 기상 현상이 발생할 경우 어떤 일이 일어날지 더 잘 예측해야 합니다. 지난 몇 년 동안 기록 갱신 폭풍, 가뭄 및 기타 기상 현상.

국립 기상청은 허리케인 하비를 "전례 없는," 허리케인 마리아는 휴스턴에 기록적인 강우량을 기록한 것과 함께 그 강도가 급속도로 강해졌다는 점에서 모두 미국에 상륙한 세 번째로 강력한 폭풍, 공기압 측정을 기반으로 합니다. 급격한 강화는 예보자들을 놀라게 했다 기후 및 날씨 모델에 또 다른 과제를 제시합니다.

이와 같은 기록적인 이벤트 통계를 사용해도 이해가 안 됨 과거 발생 빈도에 근거합니다. 극심한 기상 현상으로 인한 위험이 커지고 있음을 인식하지 못하는 것은 위험하며, 도시가 계속해서 더 많은 건물을 만들다 더 비싼 점점 더 취약해지는 위치.

필요한 것은 가능한 미래와 그 미래를 탐색하는 새롭고 더 창의적인 방법입니다. 잠재적 영향한 가지 접근법은 기후 모델이나 기타 예측 모델을 사용하는 것입니다. 이러한 모델은 결코 완벽하지는 않지만, 과거 데이터에서 얻을 수 없는 중요한 요소들을 논의에 추가할 수 있습니다.

예를 들어, 도시에서는 예상되는 해수면 상승이나 폭풍 해일을 살펴보고, 폭풍으로 피해를 입은 주택을 재건하는 것이 경제적으로 합리적인지, 아니면 홍수 지역 밖으로 이사하는 주택 소유자에게 보상하는 것이 더 나은지 결정할 수 있습니다.

내일의 폭풍에 대비하여 설계하다

도시는 또한 흔히 "설계 폭풍"이라고 불리는 위험에 대비하기 위해 지식 시스템을 업그레이드해야 합니다. 설계 폭풍이란 건물부터 방수벽까지 개별 구조물을 설계하고 시공하는 사람들이 설계 시 최소 위험 기준으로 사용해야 하는, 예상되는 미래 폭풍을 의미합니다.

도시는 진지하게 디자인 폭풍 기준을 재고하다 극한 기상 현상으로 인해 자사 사업장과 주민이 노출될 수 있는 미래의 위험을 충분히 이해하고 편안하게 받아들이려면 그렇게 해야 합니다.

예를 들어 뉴올리언스에서는 미국 육군 공병대가 스탠다드 프로젝트 허리케인 1957년에 도시 주변에 건설된 제방이 견뎌야 할 풍속과 폭풍 해일을 정의하는 표준 프로젝트 허리케인(Standard Project Hurricane)이 개발되었습니다. 대부분의 설계 폭풍과 마찬가지로, 스탠다드 프로젝트 허리케인(Standard Project Hurricane)은 1957년 이전 세기의 과거 허리케인 빈도와 강도에 대한 회고적 데이터를 기반으로 했습니다. 그러나 이후 수십 년 동안 멕시코만의 허리케인 빈도와 강도가 크게 변했지만, 스탠다드 프로젝트 허리케인은 업데이트되지 않았고 보호 시설도 개선되지 않아, 결국 허리케인 발생 시 실패로 이어졌습니다. 허리케인 카트리나.

도시와 연방 정부

도시의 지식 시스템 혁신을 위한 마지막 영역은 위험 불평등입니다.

휴스턴, 뉴욕, 뉴올리언스와 같은 도시들은 홍수 위험이 도시 내 지역 사회, 특히 유색인종과 저소득층 지역 사회에 어떻게 분포될지에 대한 정보가 부족하다는 점이 점점 더 분명해지고 있습니다.

불균형적인 위험에 대한 이러한 무관심은 몇 가지 의문을 제기합니다. 홍수에 취약한 이 도시의 지역 사회는 이러한 위험과 취약성을 얼마나 알고 있었을까요? 시 공무원과 개발자들은 알고 있습니다? 그들의 노력은 어떻게 기존의 불평등을 심화시켰는가? 어디에 살지 결정하는 사람들은 그들이 직면한 위험을 이해하다?

도시 회복력을 위한 지식 시스템의 중요성은 도시를 넘어 국가 기관 및 단체에까지 확대됩니다. 안타깝게도 트럼프 행정부 결정 8월에 연방 기관과 공공 인프라 프로젝트가 해수면 상승에 대비한 계획을 세우지 않아도 되도록 하는 행정 명령을 발표했습니다. 홍수 기준 폐지 도시 회복력을 강화하는 지식 시스템을 육성하는 데 있어서 후퇴한 셈입니다.

연방 기관들이 해수면 상승을 무시하기로 결정하더라도, 도시들이 이를 고려하도록 압력을 가해야 한다고 생각합니다. 결국 위험에 처하는 것은 연방 정부가 아니라 도시와 시민들입니다. 예를 들어, 다음과 같은 지역 및 지역 차원의 노력이 기대됩니다. 남동부 플로리다 지역 기후 협약 함께 모여 업그레이드하기 위해 회복력 지식 시스템 그리고 기후 적응을 위한 바람직한 연방 정책을 옹호합니다.

도시가 알고 있는 것과 도시가 생각하는 것 도시가 더 나은 결정을 내릴 수 있는지 여부에 필수적입니다.한 세기가 넘는 시간 동안 도시들은 과거 기상 데이터를 수집하고 평균화함으로써 기상 위험에 대한 지식을 광범위하게 접해 왔습니다. 이제 자연은 도시들에게 다음과 같은 간단한 메시지를 보내고 있습니다. 그 전략은 더 이상 효과가 없을 거야.

저자 정보

사회 혁신의 미래 교수인 Clark Miller는 애리조나 주립 대학; Thaddeus R. Miller, 사회 혁신 미래 학교 및 폴리테크닉 학교 조교수 애리조나 주립 대학, 그리고 Tischa Muñoz-Erickson, 연구 사회 과학자, 국제열대임업연구소.

본 논문은 애리조나 주립 대학의 극한 현상에 대한 도시 회복력 지속 가능성 연구 네트워크(UREx SRN)의 지식 시스템 혁신 그룹(에릭 케네디, 마가렛 힌릭스, 창덕 김, 케이테 셀커크, 파니 파주헤시, 로버트 호빈스, 마티유 피건)에서 작성되었습니다.

이 기사는 원래에 게시되었습니다. 대화. 읽기 원래 기사.

관련 도서 :

{amazonWS:searchindex=Books;keywords=기후 변화 방지;maxresults=3}