编辑:风险分析水文极端的时空动态,相互依赖和不确定性
查尔斯Onyutha
赛义德Golian
哈米德Moftakhari
Mohammad Reza纳杰菲
侯赛因Tabari- 1Kyambogo大学土木与环境工程系Kyambogo、坎帕拉乌干达
- 2地理学、社会科学院埃里克西大学,埃里克,爱尔兰
- 3SRK咨询,GeoHydro集团,英国卡迪夫
- 4土木工程系、建筑与环境工程、阿拉巴马大学,塔斯卡卢萨,美国
- 5土木与环境工程系,西方大学,伦敦,加拿大
- 6教师应用工程,安特卫普,比利时安特卫普大学
- 7气象和气候研究部门,比利时皇家气象研究所Uccle,比利时
编辑的研究课题
水文极端风险分析:时空动态,相互依赖和不确定性
世界各地Hydrology-related灾难产生广泛的影响。极端水文风险的增加是由全球变暖以及社会经济驱动程序。分析水文极端的风险是一项艰巨的任务之间的复杂交互等相关方面接触,敏感性,适应能力,弱点,和弹性的系统直接或间接地受到自然灾害的影响特别是洪水和/或干旱。此外,一些关键术语的解释与洪水和干旱如弹性、敏感性和脆弱性是不同(见如。Gallopin 2006;纳尔逊et al ., 2007,2010年;维尔纳et al ., 2018;大厅和愣,2019;休斯et al ., 2020;沃德et al ., 2020)从而使清晰的描述、表征和量化的自然灾害风险挑战。这个话题收集探索水文极端的风险分析,重点调查洪水风险司机资料难得地区,构造一个multi-risk评估框架,提高估算的方法构建特殊年均损失由于洪水灾害,并应用一个跨学科的方法来分析生物物理和socio-institutional增加洪水事件的伤亡。
第一个研究这一主题的集合吉姆等。调查关键低Mono流域洪水风险驱动的贝宁、西非地区数据变得稀缺。它旨在解决当前风险评估方法的局限性,不能全面捕捉洪水风险的动态特性和主要的驱动程序。这项研究强调了使用影响链模型的重要性探讨洪水风险动态,特别是通过what-if-scenarios洪水风险驱动程序之间的交互。然而,他们得出的结论是,这样的模型风险评估结果的可靠性取决于大型定量观测的可用性测试和验证模型和系统中的任何不一致的表现会导致不可靠的和不合逻辑的风险驱动程序之间的交互。因此,风险评估模型的验证是至关重要的在使用结果来支持可操作的政策对水文灾害规划适应措施。
水文风险评估意识到大多数研究集中在一个单一的风险而方法分析复杂风险尚未完善,第二项研究这一主题的集合Cotti et al。建造了一个multi-risk评估框架Marrakech-Safi地区在北非的摩洛哥。框架由信息从多个利益相关者磋商和数组single-risks有关洪水和干旱灾害。综合脆弱性指标是用从专家和相关信息的权重构建利益相关者以及脆弱性指标的数组。研究结果显示,高达28%的市展出multi-risk水平很高,与旱灾风险的主要因素。作者建议进一步研究探索解决的最佳途径的复杂性和不确定性的结果最终multi-risk评估之前使用它们来支持可操作的政策从洪水和/或干旱风险管理。
第三个研究Gnan et al。旨在改善的方法估算年均损失(AAL)建筑从洪水灾害。作者耿贝尔分布估计洪水风险用于建筑,包括广泛的分位数短(经常)长(罕见)返回时间提高年度超过数概率和洪水深度之间的关系。美国路易斯安那州的一个案例研究,他们发现,洪水风险减少超过1000美元,每年约2000美元可以实现用一只脚,四脚干舷,分别。此外,他们的敏感性分析表明,选择depth-damage函数大大影响构建特殊光芒四射的估计(Gnan et al。)。作者建议,未来的工作应该考虑气候变化的影响在洪水风险模型尤其是更新年度超过数洪水事件的概率。
这一主题的最后论文收集(萨哈尼等。)一个跨学科的方法应用于分析生物物理和socio-institutional伤亡增加洪水的戈西河sub-basin在印度。研究发现,社区的脆弱性在研究区域洪水灾害不能只仅仅与降水和其他socio-institutional因素也有关。影响社区的访谈和实地观察结果证实post-embankment时期的特点是更频繁和剧烈的洪水比之前的sub-period路堤。此外,洪水灾害在戈西河的堤外sub-basin河堤坝的破坏加剧了。
这个话题收集展示了各种各样的研究对水文极端的风险分析。然而,许多挑战继续存在的风险分析水文极端特别是关于不确定性,极端事件的归因,数据限制,处理和处理大数据。对于发展中国家来说,洪水和干旱的风险分析主要是受到观察天气和气候的限制和低质量数据。质量和数量的气象站在发展中国家通常很低,而且小,分别和几个电台确实存在,但也不可能连续操作由于缺乏维护的录音设备(Onyutha 2018)。此外,它太贵了发展中国家的科研人员负担从几个气象站观测气候时间序列(Onyutha 2020)。数据限制导致未来气候变化的预测中巨大的不确定性,作为一个稀疏观测网络阻碍模型调优和评估(Tabari et al ., 2019)。这个问题的一个解决方案是使用可用的高分辨率卫星和再分析产品相关的气候数据(Golian et al ., 2019)。然而,对观察的有效性需要确定之前,他们可以用来量化风险的水文自然灾害(Zhang et al ., 2011)。这需要投资数据收集特别是关于天气和气候数据记录观察到的在发展中国家。
详细的和一致的数据的有限的可用性接触和自然灾害的脆弱性组件及其进化在接下来的几十年是另一个重大挑战进行未来水文极端的风险评估。接触和脆弱性扮演重要角色在塑造风险(克诺尔和Arneth, 2016;Tabari et al ., 2021),目前迫切需要开发更全面的数据来支持未来的风险分析。
最近已经有显著的大数据的发展,加上人工智能的进展。提供值得称道的机会来改善这些方面的预测和输出数据驱动未来的风险模型。但是,大数据可以被多个典型变量显著异构和组成复杂的固有模式。我们相信承诺从科学家到最大化的应用大数据分析在水文极端风险分析将提高可靠性的信息来支持可操作的政策洪水和干旱风险降低。除了大数据分析,我们认为人工智能是一个潜在的改变传统的不确定性分析方法,建模和预测水文极端风险。它可以帮助提高我们的理解之间复杂的互动接触,敏感,脆弱,以及社会和环境系统的应变能力。
作者的贡献
所有作者列出了一大笔,直接和知识贡献的工作,批准发布。
的利益冲突
SG是受雇于SRK咨询,GeoHydro集团,英国卡迪夫。
其余作者声明,这项研究是在没有进行任何商业或财务关系可能被视为一个潜在的利益冲突。
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引用
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关键词:干旱水文极端洪水风险分析、风险分析、洪水风险司机,干旱风险的司机
引用:Onyutha C, Golian年代,Moftakhari H,纳杰菲和Tabari H(2023)编辑先生:风险分析水文极端的时空动态,相互依赖和不确定性。前面。水5:1205502。doi: 10.3389 / frwa.2023.1205502
收到:2023年4月13日;接受:2023年4月24日;
发表:2023年5月16日。
编辑和审核:Subimal Ghosh印度孟买,印度理工学院的
版权©2023 Onyutha Golian Moftakhari,纳杰菲和Tabari。这是一个开放分布式根据文章知识共享归属许可(CC)。使用、分发或复制在其他论坛是允许的,提供了原始作者(年代)和著作权人(s)认为,最初发表在这个期刊引用,按照公认的学术实践。没有使用、分发或复制是不符合这些条件的允许。
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