Modelling flood hazard in dry climates of southern Africa: a case of Beitbridge, Limpopo Basin, Zimbabwe
Creators
- 1. University of Zimbabwe
Description
Floods are among the natural hazards that have adverse effects on human lives, livelihoods, economies and infrastructure. Dry climates of southern Africa have, over the years, experienced an increase in the frequency of tropical cyclone induced floods. However, understanding the key factors that influence susceptibility to floods has remained largely unexplored in these dry climates. Therefore, this study sought to model flood hazards and determine key factors that significantly explain the probability of flood occurrence in the southern parts of Beitbridge District, Zimbabwe. To achieve these objectives, logistic regression was used to predict spatial variations in flood hazards following cyclone Dineo in 2017. Before spatial prediction of flood hazard, environmental variables were tested for multicollinearity using the Pearson correlation coefficient. Only two environmental variables, i.e., elevation and rainfall, were not significantly correlated and were thus used in the subsequent flood hazard modelling. Results demonstrate that two variables significantly (p < 0.05) predicted spatial variations in flood hazard in the southern parts of the Beitbridge District with relatively high accuracy defined by the area under the curve (AUC = 0.98). In addition, results indicate that ~56 % of the study area is regarded as highly susceptible to floods. Given the projected increase in extreme events such as intense rainfall as a result of climate change, floods will be expected to correspondingly increase in these semi-arid regions. Results presented in this study underscore the importance of geospatial techniques in flood-hazard modelling, which is the key input in sustainable land-use planning. It can thus be concluded that spatial analytical techniques play a key role in flood early warning systems aimed at supporting and building resilient communities in the face of climate change–induced floods.
Translated Descriptions
Translated Description (Arabic)
الفيضانات هي من بين المخاطر الطبيعية التي لها آثار ضارة على حياة الإنسان وسبل العيش والاقتصادات والبنية التحتية. شهدت المناخات الجافة في الجنوب الأفريقي، على مر السنين، زيادة في تواتر الفيضانات الناجمة عن الأعاصير المدارية. ومع ذلك، فإن فهم العوامل الرئيسية التي تؤثر على التعرض للفيضانات ظل غير مستكشف إلى حد كبير في هذه المناخات الجافة. لذلك، سعت هذه الدراسة إلى نمذجة مخاطر الفيضانات وتحديد العوامل الرئيسية التي تفسر بشكل كبير احتمال حدوث الفيضانات في الأجزاء الجنوبية من مقاطعة بيتبريدج، زيمبابوي. ولتحقيق هذه الأهداف، تم استخدام الانحدار اللوجستي للتنبؤ بالتغيرات المكانية في مخاطر الفيضانات بعد إعصار دينيو في عام 2017. قبل التنبؤ المكاني بخطر الفيضانات، تم اختبار المتغيرات البيئية للتأكد من تعدد الخطوط باستخدام معامل ارتباط بيرسون. لم يكن هناك ارتباط كبير بين متغيرين بيئيين فقط، أي الارتفاع وهطول الأمطار، وبالتالي تم استخدامهما في نمذجة مخاطر الفيضانات اللاحقة. تظهر النتائج أن متغيرين بشكل كبير (p < 0.05) توقعا الاختلافات المكانية في مخاطر الفيضانات في الأجزاء الجنوبية من منطقة بيتبريدج بدقة عالية نسبيًا تحددها المنطقة تحت المنحنى (AUC = 0.98). بالإضافة إلى ذلك، تشير النتائج إلى أن حوالي56 ٪ من منطقة الدراسة تعتبر معرضة بشدة للفيضانات. وبالنظر إلى الزيادة المتوقعة في الأحداث المتطرفة مثل هطول الأمطار الغزيرة نتيجة لتغير المناخ، من المتوقع أن تزداد الفيضانات في هذه المناطق شبه القاحلة. تؤكد النتائج المقدمة في هذه الدراسة على أهمية التقنيات الجغرافية المكانية في نمذجة مخاطر الفيضانات، والتي تعد المدخل الرئيسي في التخطيط المستدام لاستخدام الأراضي. وبالتالي يمكن استنتاج أن التقنيات التحليلية المكانية تلعب دورًا رئيسيًا في أنظمة الإنذار المبكر بالفيضانات التي تهدف إلى دعم وبناء مجتمعات قادرة على الصمود في مواجهة الفيضانات الناجمة عن تغير المناخ.Translated Description (French)
Les inondations font partie des risques naturels qui ont des effets néfastes sur les vies humaines, les moyens de subsistance, les économies et les infrastructures. Les climats secs d'Afrique australe ont, au fil des ans, connu une augmentation de la fréquence des inondations induites par les cyclones tropicaux. Cependant, la compréhension des facteurs clés qui influencent la sensibilité aux inondations est restée largement inexplorée dans ces climats secs. Par conséquent, cette étude a cherché à modéliser les risques d'inondation et à déterminer les facteurs clés qui expliquent de manière significative la probabilité d'inondation dans les parties sud du district de Beitbridge, au Zimbabwe. Pour atteindre ces objectifs, la régression logistique a été utilisée pour prédire les variations spatiales des risques d'inondation à la suite du cyclone Dineo en 2017. Avant la prédiction spatiale du risque d'inondation, les variables environnementales ont été testées pour la multicolinéarité en utilisant le coefficient de corrélation de Pearson. Seules deux variables environnementales, à savoir l'altitude et les précipitations, n'étaient pas significativement corrélées et ont donc été utilisées dans la modélisation ultérieure des risques d'inondation. Les résultats démontrent que deux variables prédisent de manière significative (p < 0,05) les variations spatiales du risque d'inondation dans les parties sud du district de Beitbridge avec une précision relativement élevée définie par la zone sous la courbe (ASC = 0,98). En outre, les résultats indiquent que ~56 % de la zone d'étude est considérée comme très sensible aux inondations. Compte tenu de l'augmentation prévue des événements extrêmes tels que les précipitations intenses en raison du changement climatique, les inondations devraient augmenter en conséquence dans ces régions semi-arides. Les résultats présentés dans cette étude soulignent l'importance des techniques géospatiales dans la modélisation des risques d'inondation, qui est l'élément clé de la planification durable de l'utilisation des terres. On peut donc conclure que les techniques d'analyse spatiale jouent un rôle clé dans les systèmes d'alerte précoce aux inondations visant à soutenir et à construire des communautés résilientes face aux inondations induites par le changement climatique.Translated Description (Spanish)
Las inundaciones se encuentran entre los peligros naturales que tienen efectos adversos en las vidas humanas, los medios de subsistencia, las economías y la infraestructura. Los climas secos del sur de África han experimentado, a lo largo de los años, un aumento en la frecuencia de las inundaciones inducidas por ciclones tropicales. Sin embargo, la comprensión de los factores clave que influyen en la susceptibilidad a las inundaciones ha permanecido en gran medida inexplorada en estos climas secos. Por lo tanto, este estudio buscó modelar los peligros de inundación y determinar los factores clave que explican significativamente la probabilidad de ocurrencia de inundaciones en las partes del sur del distrito de Beitbridge, Zimbabwe. Para lograr estos objetivos, se utilizó la regresión logística para predecir las variaciones espaciales en los peligros de inundación después del ciclón Dineo en 2017. Antes de la predicción espacial del peligro de inundación, se probaron las variables ambientales para determinar la multicolinealidad utilizando el coeficiente de correlación de Pearson. Solo dos variables ambientales, es decir, la altitud y la precipitación, no se correlacionaron significativamente y, por lo tanto, se utilizaron en la modelización posterior del peligro de inundación. Los resultados demuestran que dos variables predijeron significativamente (p < 0.05) las variaciones espaciales en el peligro de inundación en las partes del sur del distrito de Beitbridge con una precisión relativamente alta definida por el área bajo la curva (AUC = 0.98). Además, los resultados indican que ~56 % del área de estudio se considera altamente susceptible a las inundaciones. Dado el aumento proyectado de eventos extremos como lluvias intensas como resultado del cambio climático, se espera que las inundaciones aumenten correspondientemente en estas regiones semiáridas. Los resultados presentados en este estudio subrayan la importancia de las técnicas geoespaciales en la modelización de riesgos de inundación, que es el insumo clave en la planificación sostenible del uso de la tierra. Por lo tanto, se puede concluir que las técnicas analíticas espaciales desempeñan un papel clave en los sistemas de alerta temprana de inundaciones destinados a apoyar y construir comunidades resilientes frente a las inundaciones inducidas por el cambio climático.Files
17613.pdf
Files
(2.3 MB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:2aeafd2ce3f6c588f713365419162973
|
2.3 MB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- نمذجة مخاطر الفيضانات في المناخات الجافة في الجنوب الأفريقي: حالة بيتبريدج، حوض ليمبوبو، زيمبابوي
- Translated title (French)
- Modélisation du risque d'inondation dans les climats secs d'Afrique australe : un cas de Beitbridge, bassin du Limpopo, Zimbabwe
- Translated title (Spanish)
- Modelización del peligro de inundación en climas secos del sur de África: un caso de Beitbridge, cuenca de Limpopo, Zimbabue
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W3209815318
- DOI
- 10.17159/wsa/2021.v47.i4.3787