Floods are one of the most devastating weather-related hazards that are affecting millions of people all over the world every year. The impacts of climate change are anticipated to increase the frequency and intensity of these events, leading to an escalation in future flood risk. This heightened risk is further compounded by expected changes in land use, as increasing urbanization places more people in flood-prone areas, intensifying the exposure of communities to these devastating events. Developing countries are particularly vulnerable to the destructive consequences of floods due to a combination of socioeconomic and environmental factors. These nations often face challenges in infrastructure development, including inadequate flood control measures, inefficient water resource management, poorly constructed housing, and limited access to early warning systems. One of the most significant challenges in assessing flood risk in developing countries is due to data scarcity, which raises uncertainties around assessing flood impact. Given the constraints of incomplete data, reliance on assumptions becomes essential. These assumptions, while necessary, introduce complexities and potential inaccuracies into the risk assessment process. In data-scarce regions recognizing and thoroughly scrutinizing the implications of these assumptions on damage assessment outcomes are crucial steps toward enhancing the reliability of flood risk assessments. This study is part of a series of three theses conducted within a project led by the NGO Oikos in Mozambique. The data and the modeling align with the approaches used in previous theses, and the focus of this study is to address uncertainties arising from earlier research findings. In detail, this study presents a comparative analysis of the results obtained using different hydrologic and hydraulic modeling assumptions for the rural community of Namuapala in the province of Cabo Delgado. The modeling assumptions encompass sub-basin selection in hydrological modeling and terrain geometry utilized in hydraulic modeling. Using a comprehensive modeling chain composed by hydrological, hydraulic, and damage assessment, various model sets based on different assumptions were created considering four return period scenarios. The results obtained from the different model sets were compared to evaluate the effects of the assumptions employed on hazard and damage assessment. This research not only contributes to improving flood risk assessments in data-scarce regions but also provides valuable insights into the complex relationship between hydro-dynamic modeling assumptions and damage assessment outcomes. By explicitly addressing uncertainties and building on previous research, this study enhances our understanding of flood risk dynamics and supports future studies in similar regions.
Le alluvioni rappresentano uno dei pericoli naturali più devastanti che colpiscono milioni di persone in tutto il mondo ogni anno. Si prevede che gli impatti dei cambiamenti climatici aumenteranno la frequenza e l'intensità di tali eventi, accrescendo il rischio di future alluvioni. Questo aumento del rischio è ulteriormente accentuato dai cambiamenti previsti nell'uso del territorio, poiché la crescente urbanizzazione colloca un numero maggiore di persone in aree soggette al rischio alluvionale, aumentando l'esposizione delle comunità a tali eventi catastrofici. I paesi in via di sviluppo sono particolarmente vulnerabili alle conseguenze distruttive delle alluvioni a causa di una combinazione di fattori socioeconomici e ambientali. Queste nazioni spesso presentano limiti nello sviluppo delle infrastrutture, tra cui misure insufficienti di controllo delle alluvioni, gestione inefficiente delle risorse idriche, edifici mal costruiti e limitato accesso ai sistemi di allarme rapido. Una delle sfide più significative nella valutazione del rischio di alluvioni nei paesi in via di sviluppo è rappresentata dalla scarsità di dati, che aumenta le incertezze nella valutazione dell'impatto delle alluvioni. Considerando i vincoli derivanti dai dati incompleti, diventa essenziale fare affidamento su delle ipotesi. Queste ipotesi, sebbene necessarie, introducono complessità e potenziali imprecisioni nel processo di valutazione del rischio. Nelle regioni con dati limitati, riconoscere ed esaminare attentamente le implicazioni di tali ipotesi sui risultati della valutazione dei danni rappresenta un passo cruciale per migliorare l'affidabilità delle valutazioni del rischio di alluvioni. Questo studio fa parte di una serie di tre tesi condotte all'interno di un progetto guidato dalla ONG Oikos in Mozambico. I dati e la modellizzazione si allineano con gli approcci utilizzati nelle tesi precedenti e l’obiettivo di questo studio è affrontare le incertezze derivanti dai risultati della ricerca precedente. In particolare, lo studio presenta un'analisi comparativa dei risultati ottenuti da diverse ipotesi di modellazione per la comunità rurale di Namuapala nella provincia di Cabo Delgado. Le ipotesi di modellazione includono la selezione dei sottobacini nella modellazione idrologica e la geometria del terreno utilizzata nella modellazione idraulica. Utilizzando una catena completa di modellazione, composta da valutazione idrologica, idraulica e dei danni, sono stati creati diversi set di modelli basati su diverse ipotesi, considerando quattro scenari di tempi di ritorno. I risultati ottenuti dai diversi set di modelli sono stati confrontati per valutare gli effetti delle ipotesi impiegate sulla valutazione dei pericoli e dei danni. Questa ricerca non solo contribuisce a migliorare le valutazioni del rischio di alluvioni nelle regioni con dati limitati, ma fornisce anche preziose informazioni sulla complessa relazione tra le ipotesi di modellazione idrodinamica e i risultati della valutazione del pericolo e dei danni. Affrontando esplicitamente le incertezze e basandosi su ricerche precedenti, questo studio migliora la nostra comprensione delle dinamiche del rischio alluvionale e supporta studi futuri in regioni simili.
Flood hazard and damage assessment for the Namuapala village in northern Mozambique under different modeling scenarios
Ergun, Zeynep
2022/2023
Abstract
Floods are one of the most devastating weather-related hazards that are affecting millions of people all over the world every year. The impacts of climate change are anticipated to increase the frequency and intensity of these events, leading to an escalation in future flood risk. This heightened risk is further compounded by expected changes in land use, as increasing urbanization places more people in flood-prone areas, intensifying the exposure of communities to these devastating events. Developing countries are particularly vulnerable to the destructive consequences of floods due to a combination of socioeconomic and environmental factors. These nations often face challenges in infrastructure development, including inadequate flood control measures, inefficient water resource management, poorly constructed housing, and limited access to early warning systems. One of the most significant challenges in assessing flood risk in developing countries is due to data scarcity, which raises uncertainties around assessing flood impact. Given the constraints of incomplete data, reliance on assumptions becomes essential. These assumptions, while necessary, introduce complexities and potential inaccuracies into the risk assessment process. In data-scarce regions recognizing and thoroughly scrutinizing the implications of these assumptions on damage assessment outcomes are crucial steps toward enhancing the reliability of flood risk assessments. This study is part of a series of three theses conducted within a project led by the NGO Oikos in Mozambique. The data and the modeling align with the approaches used in previous theses, and the focus of this study is to address uncertainties arising from earlier research findings. In detail, this study presents a comparative analysis of the results obtained using different hydrologic and hydraulic modeling assumptions for the rural community of Namuapala in the province of Cabo Delgado. The modeling assumptions encompass sub-basin selection in hydrological modeling and terrain geometry utilized in hydraulic modeling. Using a comprehensive modeling chain composed by hydrological, hydraulic, and damage assessment, various model sets based on different assumptions were created considering four return period scenarios. The results obtained from the different model sets were compared to evaluate the effects of the assumptions employed on hazard and damage assessment. This research not only contributes to improving flood risk assessments in data-scarce regions but also provides valuable insights into the complex relationship between hydro-dynamic modeling assumptions and damage assessment outcomes. By explicitly addressing uncertainties and building on previous research, this study enhances our understanding of flood risk dynamics and supports future studies in similar regions.| File | Dimensione | Formato | |
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