カリフォルニア州で最近発生した極端な洪水は、多くのドライバーの不意を突き、命を奪いました。
水文学者が、洪水がどこでいつ発生するかをより正確に予測するための新たな機械学習手法の開発に協力しました。
この手法では、リアルタイムの暴風雨予報を用いて、通り単位で状況を特定できる地域別の洪水ハザードモデルを作成できます。
気候危機によって降雨の強度が高まるにつれ、洪水リスクは上昇するため、洪水予測の必要性はいっそう重要になると、同氏は述べています。
こここ数週間、カリフォルニア州全域で発生した極端な洪水と泥流は、多くのドライバーの不意を突きました。陥没穴が車を飲み込み、幹線道路は速い流れの川と化し、住宅街全体が避難を余儀なくされました。少なくとも20人が嵐で死亡し、そのうち数名は急流の中で車に閉じ込められた後に死亡しました。
2023年1月初旬に続いた暴風雨の数週間、私は携帯電話の気象アプリで予報を確認しながら、豪雨の中にいる人々も、自宅を出るかどうか、また最も安全なルートをどう選ぶかを判断する際に、同様の技術を使っていたのだろうかと考えました。彼らは、それで十分だと感じていたのでしょうか。
私は時には遠隔地で活動する水文学者であり、そのため気象データや予報の不確実性を読み解くことは、計画の常に一部となっています。かつて、行くべきでなかった増水した川を渡ろうとして溺れかけた経験があるため、洪水がいつ、どこで襲うかが正確にわからないことから生じる、人間の極度の脆弱性も強く意識しています。
米国における洪水関連の死者の約3分の2は、米国における洪水関連の死者は「運転中」および「水中」に分類されています。もしも人々が、携帯電話のアプリやウェブサイトを通じて、こうした場所の洪水の可能性をリアルタイムで把握できていたなら、これらの死亡の一部は防げた可能性があります。
それにもかかわらず、緊急事態管理の担当者でさえ、洪水がいつ、どこで発生する可能性が高いかについて、驚くほど限られた情報の下で業務を行っています。彼らは洪水が起こりうる場所を把握しており、特に 河川沿いです。しかし、洪水はそれぞれ異なり、どの道路を安全に利用できるか、どの人口が影響を受けるかといった重要な問いには、依然として現地での直接的な観測が必要です。
私は同僚とともに、この種の予測に対する現在の障壁を克服する手法の開発に取り組んできました。「確率的学習」（機械学習の一種）を用いることで、この手法は、リアルタイムの暴風雨予報を使い、通り単位で状況を特定できる地域別の洪水ハザードモデルを作成できます。
洪水予測の課題
降雨が地表に達した後に何が起こるかを予測できるコンピュータープログラムは、洪水がいつ、どこで発生するかをリアルタイムで予測するための究極のツールです。
しかしながら、そのような洪水モデルには膨大な計算能力が必要です。現在、どこでも洪水をリアルタイムで迅速に予測する手段はありません。建物、避難経路、インフラ資産の表現など、人間の意思決定に関連する詳細度は、依然として手の届かないものです。
二つ目の課題は、高い不確実性であり、降水予報や洪水モデルの他の多くの入力値に存在しています。
過去数十年にわたる研究では、これらの困難な課題を「総当たり」的なアプローチ、すなわちより高速なコンピューターとより多くのコンピューターを用いて解決する可能性が探られてきました。結局のところ、洪水の予測方法を根本から見直す必要があることが示唆されています。
効果的な地域別洪水予測の設計
私たちが開発したアプローチは、高度な洪水モデルを用いて、より単純なモデルを開発・訓練することでこれらの課題に取り組みます。これらの単純なモデルは、より強力な「教師」モデルとほぼ同等の精度で、地域環境における洪水の挙動を再現できます。重要なのは、私たちは研究で示したことです。これらの単純なモデルを用いれば、パーソナルコンピューターでもリアルタイムの洪水予測が可能になります。携帯電話でさえ可能かもしれません。
洪水を予測するには、都市部のコミュニティで洪水がどのように始まり、進行するかを、高い詳細度と、予測を取り巻く不確実性の範囲を理解したうえで予測する必要があります。
私たちのアプローチは、多くの都市がすでに保有している主要な情報に基づいています。すなわち、コミュニティおよびその周辺の流域の地形、土地利用の方法、建物や道路のレイアウト、雨水排水路や配管の特性（例えば、どれだけの水を流せるか）に関する詳細なデータです。特に、舗装や老朽化した雨水インフラは、水の流れ方や都市環境においてどの地域が浸水するかに影響を及ぼすことがあります。
次に、最新かつ高度な利用可能な洪水モデルの一つを用いて、より単純なモデルを訓練します。
これらの単純なモデルは、極めて単純な関数を用いており、それぞれが特定の場所と時刻における単一の変数（例えば、浸水深や水の流速など）に焦点を当てているため、より高速で、はるかに少ない計算能力で済みます。リアルタイムの気象予報情報が加えられると、それらを数千組み合わせることで、起こりうる洪水の状況について驚くほど正確な全体像を提供できます。
重要な点は、これらの単純なモデルが「オフタイム」、すなわち暴風雨が到来するずっと前に開発されることです。これらの分析は、エネルギー省が開発した無料で利用できるツールキットを用いて実施できます。
このアプローチは、リアルタイムでの計算というほぼ不可能な負担を、地域コミュニティについて事前に訓練された単純なモデルを用いるというより容易な作業に置き換えるものです。
私たちはこのアプローチの有効性を実証しました。研究では、2017年にハリケーン・ハーベイによってヒューストンで発生した洪水を対象としました。その結果、一般的なコンピューターでは実行に数年かかる計算問題を、同程度の精度を保ちながら、わずか数秒で実行できることが示されました。
今後に向けて
地球温暖化が降雨の強度を高め、人口が増加するにつれ、洪水リスクは上昇します。もう一つのますます認識されつつある問題は、コミュニティが雨水をどのように管理するかの基準が過去の気候に基づいていることです。既存の雨水排水路や配管では、追加の水量に対応しきれないのが現状です。その結果、洪水被害のコストが増大しています。
これを広く実用化するにはさらなる研究が必要ですが、この手法は、洪水予測をより適切で、詳細かつ正確なものにする道を開くと私たちは考えています。また、既存の雨水インフラの妥当性を評価する手段にもなり、地すべりや火災など、定量化が困難な他の自然災害の影響を評価するためにも応用できます。
住宅価値の高い都市では、民間部門による洪水予測サービスがより多く提供されると みられます。たただし、政府機関は、この種の新しいモデリングを活用して、すべての人を支援するための予測業務を拡大することができます。適切な技能と資源を備えた郡が、地域の洪水予測を提供する姿も想定できます。地域社会を差し置いて、効果的な洪水対応管理と被害軽減に最も関心を持つのは誰でしょうか。
世界経済フォーラムは、自然を活用した気候ソリューションについて何に取り組んでいるのですか。
世界は、収束する環境危機に直面しています。すなわち、自然破壊の加速と気候変動です。
自然を活用した気候ソリューション（NCS）とは、炭素貯蔵を増やし、炭素排出を削減する保全・土地管理プログラムへの投資を指し、両危機への重要な対応策であると同時に、追加的な環境・社会的便益を生み出します。
フォーラムの「自然とネットゼロ」報告書に向けて実施された調査は、NCSが、2030年までに1.5°および2°の経路に到達するための気候緩和の3分の1をもたらしうるという推定を裏付けています。その際のコストは、他の形態の二酸化炭素除去よりも低くなります。本報告書は、「自主的カーボン市場拡大のためのタスクフォース」の提言に基づくもので、6つの行動を特定しています。これは、高品質なNCSの規模拡大を加速させ、ビジネスリーダー、政策立案者、市民社会の協働により市場を解放するためのものです。
協力体制を強化するため、2019年にフォーラムと持続可能な開発のための世界経済人会議は連携して「自然気候ソリューション・アライアンス」を設立しました。公共および民間のステークホルダーを集め、NCSへの投資における機会と障壁を明らかにすることを目的としています。
NCSアライアンスの加盟組織は、専門的な知見を提供し、「企業のための自然気候ソリューション」を策定しました。これは、企業によるNCSクレジットの信頼性の高い利用に関する、概要を示したガイドです。
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