Knækker koden for oversvømmelser:Ny indsigt fra Kinas bjergrige regioner

For nylig har forskere gjort gennembrud i lynoversvømmelser ved at studere, hvordan forskellige nedbørsmønstre påvirker lynoversvømmelser i Kinas bjergrige områder. Denne forskning fører til muligheden for mere præcise og lokale advarsler om oversvømmelser, hvilket potentielt forbedrer katastrofeberedskab og reducerer de ødelæggende virkninger af oversvømmelser på udsatte samfund.

Oversvømmelser, der er præget af deres pludselige opståen og ødelæggende virkning, udgør en betydelig trussel globalt, især i Kina, hvor de tegner sig for over 70 % af oversvømmelsesrelaterede dødsfald og betydelige økonomiske tab. Kompleksiteten i at forudsige disse begivenheder skyldes det indviklede samspil mellem intens, kortvarig nedbør og de efterfølgende hurtige reaktioner i oplandet.

Dette understreger det presserende behov for avanceret forskning i nedbørsmønstre og oversvømmelsesdynamik for at forbedre prognosenøjagtigheden og udvikle effektive tidlige varslingssystemer, der sigter mod at afbøde de alvorlige konsekvenser af disse naturkatastrofer.

I lyset af dette, en undersøgelse offentliggjort i Journal of Geographical Sciences i december 2023 giver et nyt perspektiv på oversvømmelsesprognoser ved at evaluere simuleringsevner med hensyn til nedbørsvariabilitet i Anhe Catchment, en lille bjergrig region i det sydøstlige Kina.

Denne undersøgelse kombinerede multivariat statistisk analyse og hydrologiske simuleringer for omhyggeligt at evaluere kapaciteten af ​​to avancerede hydrologiske modeller (Xinanjiang hydrologiske model, XAJ og China Flash Flood hydrological Model, CNFF) og forudsige hurtige oversvømmelser under disse forskellige nedbørsforhold.

Resultaterne afslører en betydelig færdighed af begge modeller i nøjagtigt at simulere vandbalancer, hydrografer, indekser for oversvømmelsesadfærd og oversvømmelsesdynamiske indekser for oversvømmelseshændelser udløst af længere perioder med ensartet nedbør. Imidlertid havde modellerne vanskeligheder med præcist at forudsige oversvømmelsesadfærd forbundet med korte, intense udbrud af nedbør.

Essensen af ​​denne forskning understreger kompleksiteten af ​​oversvømmelsesfænomener, drevet af de særskilte karakteristika ved de identificerede nedbørsmønstre. Gennem anvendelsen af ​​XAJ- og CNFF-modellerne fremhæver undersøgelsen udfordringerne med at bygge bro mellem modelsimuleringer og den uregelmæssige karakter af intense nedbørshændelser.

Dr. Wang Xuemei, hovedforfatteren, understreger den kritiske karakter af at forstå forviklingerne ved regnfaldsinducerede lynoversvømmelser for forbedret forudsigelse og styring. "Vores resultater afslører den betydelige indflydelse af nedbørsmæssige tidsmønstre på oversvømmelsesdynamikken, hvilket fremhæver behovet for skræddersyede prognosetilgange i forskellige hydrologiske omgivelser," siger hun.

Denne forskning tilbyder betydelige fremskridt inden for lynflodsprognoser, hvilket giver en nuanceret forståelse af, hvordan forskellige nedbørsmønstre påvirker lynoversvømmelsernes tilblivelse og progression. Sådanne indsigter er uvurderlige til at udvikle mere nøjagtige og regionsspecifikke værktøjer til forudsigelse af oversvømmelser, hvilket i sidste ende forbedrer katastrofeberedskab og afbødningsstrategier.

Flere oplysninger: Xuemei Wang et al., Evaluering af flash oversvømmelsessimuleringsevne med hensyn til nedbørens tidsmæssige variation i et lille bjergrigt opland, Journal of Geographical Sciences (2023). DOI:10.1007/s11442-023-2188-5

Leveret af IGSNRR CAS