Quantifizierung der Widerstandsfähigkeit der Gemeinschaft nach Erdbeben und Tsunamis

Ein Datensatz zu Erdbeben- und Tsunamigefahren einer Küstenstadt in Oregon wurde mit dem DesignSafe-Datensatzpreis 2023 ausgezeichnet, der in Anerkennung der vielfältigen Beiträge des Datensatzes zur Naturgefahrenforschung verliehen wird.

Der Ferienort Seaside, Oregon (7.115 Einwohner) wurde als Schwerpunkt der Studie ausgewählt, die die Reaktion der Gemeinschaft im Fadenkreuz einer möglichen Katastrophe modellierte. Die niedrige Topographie von Seaside und die Nähe zur Cascadia-Subduktionszone machen es äußerst anfällig für Erdbeben und Tsunamis.

„Was uns an Seaside gefiel, ist die geringe Gemeindegröße, die es uns ermöglichte, sehr detaillierte Informationen auf Parzellenebene zu betrachten. Jedes Gebäude wurde in unserer Studie berücksichtigt und nicht die Vogelperspektive auf ein größeres Gebiet“, sagte der leitende Datensatzermittler Dan Cox, Professor für Bauingenieurwesen an der Oregon State University.

Bebaute, natürliche und soziale Umweltdaten

„Wir haben Daten über die bebaute Umwelt gesammelt, einschließlich der Infrastruktur von Seaside – seine Gebäude, Straßen, Brücken, Wasserleitungen, Strommasten und Stromleitungen“, sagte Andre Barbosa, Co-Autor des Datensatzes, Professor für Bauingenieurwesen an der Oregon State University.

Zu den Autoren des Datensatzes gehörten Mohammad Alam (Notre Dame University, ehemals Oregon State University), Mehrshad Amini (Oregon State University), Sabarethinam Kameshwar (Louisiana State University), Hyoungsu Park (University of Hawaii at Manoa) und Dylan Sanderson (Oregon State University) – sammelte auch Daten zu Naturgefahren, die sich aus probabilistischen seismischen und Tsunami-Gefahren ergeben.

In den Naturgefahrendaten werden die maximale Bodenbeschleunigung und -verformung sowie die maximale Tsunami-Wasserüberschwemmung, -geschwindigkeit und -impuls in Intervallen von 100 bis 10.000 Jahren detailliert beschrieben.

Darüber hinaus umfasst der Datensatz Sozialdaten in Form von Haushalts- und Wohneinheitsmerkmalen, die einzelnen Häusern und anderen Gebäuden zugeordnet sind. Diese Daten umfassen demografische Daten zur Anzahl der Personen, zur Rasse, ob Eigentum oder zur Miete, zum Leerstand, zur Art der Gruppenunterkünfte und zur geschätzten Landnutzung.

Widerstandsfähigkeit der Gemeinschaft

„Unser Datensatz ist insofern ziemlich einzigartig, als er gebaute, natürliche und menschliche Systeme in einem Datensatz kombiniert, den Menschen zur Modellierung der Widerstandsfähigkeit der Gemeinschaft verwenden können“, sagte Cox.

Die Widerstandsfähigkeit der Gemeinschaft umfasst den Lebensunterhalt und die Funktionalität der betroffenen Menschen vor und nach einem einschneidenden Ereignis.

„Resilienz hängt von den Ressourcen und der Schnelligkeit ab, mit der die Gemeinschaft tatsächlich wieder auf die Beine kommen kann.“ sagte Barbosa. „Resilienz ist eine komplexe Sache, aber im Wesentlichen sagt sie Ihnen, wie robust Ihre Infrastruktur und Ihre sozialen Systeme sind und wie schnell sie sich nach diesem großen Extremereignis erholen können.“

Cox fügte hinzu: „Wir haben uns diesen Datensatz als ein Werkzeug vorgestellt, mit dem Forscher beispielsweise sehen können, wie Änderungen an der gebauten Umwelt die Widerstandsfähigkeit gegenüber der einen oder anderen Gefahr verbessern könnten und ob es Lösungen gibt, deren Minimierung mehrere Vorteile bieten kann.“ der Schaden und Verlust aus den beiden Gefahren zusammen.“

DesignSafe-Datenkuration

Der Datensatz PRJ-3390 | Das Seaside Testbed Data Inventory for Infrastructure, Population, and Earthquake-Tsunami Hazard ist öffentlich verfügbar auf der Website NHERI DesignSafe Cyberinfrastruktur.

„DesignSafe hat uns maßgeblich dabei geholfen, zu verstehen, welche möglichen Formate der Datensatz annehmen könnte“, sagte Cox. Dieses Wissen half dem Team beim Aufbau eines Prüfstands, der in seinem Bereich einzigartig war. „Sie haben uns wirklich dazu gebracht, darüber nachzudenken, wie die Struktur dieses Datensatzes aussehen könnte. Sie verfügen auch über nützliche Tracking-Tools. Wir können DesignSafe später kontaktieren, um zu sehen, welche Verbesserungen gegebenenfalls an der Art und Weise, wie wir die Daten verarbeiten, vorgenommen werden können.“ Teilen. Und mir gefällt wirklich, dass das Datensatzarchiv zentralisiert ist.“

DesignSafe stellte den Autoren außerdem hilfreiche Veröffentlichungstools und einen für den Datensatz erstellten direkten Objektidentifikator (DOI) zur Verfügung. Das DOI ermöglichte es ihnen, den Datensatz mit bestehenden und zukünftigen wissenschaftlichen Arbeiten zu verknüpfen. Das DOI ermöglichte den beteiligten Studierenden auch eine Anerkennung ihrer Leistungen.

„Das DesignSafe-Team hat maßgeblich dazu beigetragen, dass wir die Daten effektiv teilen konnten“, fügte Barbosa hinzu. „Mein besonderer Dank gilt Maria Esteva (Texas Advanced Computing Center/Natural Hazards Engineering Research Infrastructure). Sie war eine besonders große Hilfe bei der Zusammenarbeit mit den Studenten, um Ideen zu entwickeln, wie die Daten besser organisiert werden können.“

Wissenschaftliche Studien

Die Daten im Seaside Testbed (PRJ-3390) wurden in über einem Dutzend wissenschaftlicher Studien, einschließlich Forschungsarbeiten, verwendet veröffentlicht Dezember 2022 im Journal Die Zukunft der Erde.

In dieser Studie wurden verschiedene politische Optionen bewertet, von denen einige Maßnahmen auslösten, beispielsweise bei baulichen Sanierungen, bei denen der Eigentümer nach dem Verkauf eines Gebäudes verpflichtet ist, es nachzurüsten. Weitere untersuchte Richtlinien betrafen die Anzahl der in einer Gemeinde erlaubten VRBOs (Vacation Rentals by Owner) und die möglichen unbeabsichtigten Folgen im Falle einer großen Katastrophe.

„Es ist eine sehr einzigartige Studie, weil sie ein Modell des städtischen Wandels mit einer Menge Forschung verbindet, die sich mit dem Risiko und den Auswirkungen von Naturkatastrophen auf Gemeinden befasst. Aber das Modell des städtischen Wandels ist normalerweise nicht mit dem Risiko gekoppelt“, sagte Barbosa.

Resilienz durch Daten und Modellierung

„Wir brauchen die Daten, um zu verstehen, wie sich Entscheidungen auf die Widerstandsfähigkeit von Gemeinschaften auswirken“, sagte Cox. „Es ist einfach wichtig, dass wir in der Lage sind, Daten zusammenzuführen und zu teilen. Nicht nur diesen einen Datensatz, sondern wir brauchen viele, viele Datensätze, die einfach verschiedene Arten von Gemeinschaften und verschiedene Arten von Gefahren betrachten können.“

„Abhilfemaßnahmen sind wichtig“, fügte Barbosa hinzu. „In gemeinschaftlichen Resilienzstudien und mit solchen Datensätzen können Gemeinden und andere Forscher die verschiedenen Richtlinien und Abhilfestrategien in Angriff nehmen, damit sie diese nutzen und umsetzen können und hoffentlich widerstandsfähiger werden.“