Simulação de cenários de fragilidade ambiental na bacia hidrográfica do Rio da Prata, MS, utilizando o modelo de Cadeias Markov – e autômatos celulares

Utilizando técnicas de geoprocessamento e sensoriamento remoto é possível analisar os diferentes impactos gerados ao meio ambiente ao longo dos anos, sendo portanto, uma importante ferramenta nos estudos da paisagem. Para complementar, a previsão da transição espacial e temporal dos impactos ambientais permite simular tendências futuras utilizando o modelo Cadeias de Markov e autômatos celulares. O presente estudo tem como objetivo utilizar essas técnicas descritas para entendimento da fragilidade ambiental da Bacia Hidrográfica do Rio da Prata, MS, região com significativa importância ambiental, caracterizada por feições cársticas, gerando valor econômico devido aos atrativos turísticos da região. Os resultados indicaram que a classe de fragilidade “média” e “alta” possuem maior convergência para aumento em detrimento da classe “baixa” que teve maiores alterações em diminuição de sua área, provavelmente devido ao uso da agricultura na região, que tem expandido ao longo dos anos estudados, aliado as caracterísiticas litológicas e pedológicas

Development of procedures for land use assessment at the regional scale

Multi-criteria land evaluation is an important process required for sustainable resource management. During the process of land evaluation, various factors related to land and corresponding resources need to be addressed. Availability of simple, ready to use procedures is particularly valuable for land evaluation. In this thesis approaches and tools aimed at the evaluation of land use change processes and land suitability for rural tourism, as well as sensitivity analysis procedure for land evaluation models are presented

Assessing the impact of land use changes on hydropower production and erosion in the Coca River basin. A contribution towards Integrated Water Resources Management in Ecuador

Die Region mit der weltweit höchsten Rate an Landnutzungsänderungen sind die feuchten Tropen. Es ist ein weit verbreiteter Prozess in diesen Regionen durch Entwaldung Raum für landwirtschaftliche Flächen und Weiden zu schaffen. Darüber hinaus ist diese Region für ihre große Wasserverfügbarkeit und ihr Potenzial zur Erzeugung von Wasserkraft bekannt. Daher sind in den letzten Jahrzehnten Bemühungen zur Erhaltung und zum Schutz der natürlichen Waldbedeckung der tropischen Wassereinzugsgebiete zu einer Priorität innerhalb der Prozesse des integrierten Wasserressourcenmanagements (IWRM) geworden. Landnutzungsänderungen (LUC) beeinflussen den Wasserhaushalt eines Einzugsgebiets, indem sie das verfügbare Wasser zusammen mit der Veränderung der anderen Wasserhaushaltskomponenten beeinflussen. Das Verständnis der LUC und ihrer Auswirkungen auf die Hydrologie eines Einzugsgebiets ist für das Management und die Nutzung der Wasserressourcen in einem Einzugsgebiet von entscheidender Bedeutung. Daher ist es wichtig, die Auswirkungen von Landnutzungsänderungen in den letzten Jahrzenten auf die Abflussmenge eines Wassereinzugsgebiets zu verstehen, um in Zukunft - innerhalb eines IWRM-Rahmens - ein ordnungsgemäßes Wassermanagement und eine Wasserressourcenplanung durchführen zu können. Diese Studie bewertet die historischen Trends von Niederschlag und Stromfluss und analysiert die Reaktionen des Stromflusses auf Landnutzungsänderungen unter verschiedenen Szenarien und Zukunftsprojektionen im oberen Coca-Einzugsgebiet. Dieses befindet sich am Osthang der ecuadorianischen Anden und ist Teil der oberen ecuadorianischen Amazonasregion. Die Ergebnisse des Mann-Kendall-Tests (MK) zeigen, dass kein statistisch signifikanter Trend in den täglichen Niederschlags- und monatlichen Flussabflussmessungen im Wassereinzugsgebiet existiert. Der Pettitt-Test kann keinen Sprungpunkt in den einzugsgebietsweiten Niederschlagsreihen feststellen. Die Landnutzungskarten von 1990, 2000, 2008 und 2016 werden für die LUC-Erkennungsanalyse verwendet, sowie das CA_Markov-Modell, um die zukünftigen LUC-Projektionen unter drei verschiedenen Szenarien vorherzusagen: Trendszenario, “Best-Case-Szenario”, “Worst-Case-Szenario”. Die Vorhersagen für die Jahre 2026 und 2036 werden unter Berücksichtigung der physischen und sozioökonomischen Treiber der LUC-Dynamik im Einzugsgebiet berechnet. Das Trendszenario behält die für die Jahre 2026 und 2036 prognostizierten Wahrscheinlichkeiten für Landnutzungsänderungen bei. Das Best-Case-Szenario befasst sich mit den Wahrscheinlichkeiten für Änderungen der LUC in Richtung eines ausgewogenen Szenarios, zwischen der Erhaltung natürlicher Ökosysteme und produktiven Aktivitäten innerhalb des Einzugsgebiets. Das “Worst-Case-Szenario” befasst sich mit den Wahrscheinlichkeiten einer Änderung der LUC in Richtung eines Szenarios, in dem Rohstoffaktivitäten vorherrschen und die Produktionsbereiche in der Wasserscheide zunehmen. Die LUC-Erkennungsergebnisse zeigen eine Zunahme der landwirtschaftlichen Flächen und eine Abnahme der Waldbedeckung zwischen 1990 und 2016. Statistisch gesehen, verringerte sich die natürliche Waldbedeckung von 61,2% im Jahr 1990 auf 57,12% im Jahr 2016, während der Anteil der landwirtschaftlichen Flächen von 2,9% auf 7,23% zwischen die Jahren 1990 und 2016 zunahm. Die Ergebnisse der LUC- Projektion für die Jahre 2026 und 2036 in Bezug auf das Jahr 2016 deuten darauf hin, dass die landwirtschaftlichen Flächen im Jahr 2026 voraussichtlich um 9,3% und im Jahr 2036 um 19,2% im Trendszenario zunehmen werden. Für das “Best-Case-Szenario” wird eine Zunahme der landwirtschaftlichen Flächen um 1,1% bzw. 3% im Jahr 2026 bzw. 2036 prognostiziert. Die Ergebnisse des “Worst-Case–Szenarios” für die Jahre 2026 und 2036 prognostizieren eine Zunahme der landwirtschaftlichen Flächen um 26,1% bzw. 54,3%. Darüber hinaus wird für das Trendszenario im Vergleich zu 2016 ein Rückgang der natürlichen Waldbedeckung im Einzugsgebiet um 0,6% (2026) und um 1,5% (2036) prognostiziert. Für das “Best-Case-Szenario” wird prognostiziert, dass die Waldbedeckung um 0,2% (2026) und um 0,4% (2036) abnehmen wird. Das “Worst-Case-Szenario” prognostiziert für die Jahre 2026 und 2036 einen Rückgang der natürlichen Waldbedeckung um 2,6% bzw. 5,8% gegenüber 2016. Die Ergebnisse der hydrologischen Modellierung zeigen, dass aufgrund der Auswirkungen von LUC der durchschnittliche tägliche Stromfluss für das Trendszenario im Vergleich zu 2016 um 1,04% (2026) und 1,45% (2036) anstieg. Für das “Best-Case– Szenario” verringerte sich der durchschnittliche tägliche Stromfluss in den Jahren 2026 und 2036 gegenüber 2016 um 4,91% (-24,8 m³/s) bzw. 6,10% (-30,8 m³/s). Für das Szenario “Worst-Case” wird in Bezug auf das Jahr 2016 ein Anstieg des durchschnittlichen täglichen Stromflusses um 2,08% (2026) und um 2,37% (2036) prognostiziert. Die Ergebnisse zu den Auswirkungen von LUC auf den Stromfluss unter den verschiedenen vorgeschlagenen Szenarien zeigen, dass die Änderungen des Stromflusses kein Faktor sind, der die Wasserkrafterzeugung im Einzugsgebiet beeinflussen könnte. Die Ergebnisse zeigen jedoch, dass die Wasserhaushaltskomponenten durch die räumliche und zeitliche Verteilung von LUC im Untersuchungsgebiet beeinflusst werden, was für ein einzugsgebietsweites integriertes Wasserressourcenmanagement nützlich ist. Das Ausmaß dieser Effekte kann jedoch durch Unsicherheiten verdeckt werden, die sich aus den hydrologischen und LUC-Modellierungsprozessen ergeben. Daher sind weitere Studien zur Optimierung von Landnutzungsänderungen und Untersuchungen zur Bewertung von Niederschlag-Abfluss-Prozessen im Untersuchungsgebiet unerlässlich. Nichtsdestotrotz sollten Nachhaltigkeitsaspekte, die mit dem Vorhandensein der Wasserkraftanlage im Untersuchungsgebiet verbunden sind, nicht vernachlässigt werden. Um eine nachhaltige Entwicklung im Einzugsgebiet gewährleisten zu können (die die langfristige Wasserkraftproduktion, die Erhaltung der Ökosysteme und das sozioökonomische Wohlergehen der Bevölkerung im Einzugsgebiet umfasst), müssen in weiteren Arbeiten innerhalb eines IWRM-Rahmens weitere Variablen und Prozesse analysiert werden, die in dieser Studie nicht behandelt wurden

Application of machine learning in operational flood forecasting and mapping

Considering the computational effort and expertise required to simulate 2D hydrodynamic models, it is widely understood that it is practically impossible to run these types of models during a real-time flood event. To allow for real-time flood forecasting and mapping, an automated, computationally efficient and robust data driven modelling engine - as an alternative to the traditional 2D hydraulic models - has been proposed. The concept of computationally efficient model relies heavily on replacing time consuming 2D hydrodynamic software packages with a simplified model structure that is fast, reliable and can robustly retains sufficient accuracy for applications in real-time flood forecasting, mapping and sequential updating. This thesis presents a novel data-driven modelling framework that uses rainfall data from meteorological stations to forecast flood inundation maps. The proposed framework takes advantage of the highly efficient machine learning (ML) algorithms and also utilities the state-of-the-art hydraulic models as a system component. The aim of this research has been to develop an integrated system, where a data-driven rainfall-streamflow forecasting model sets up the upstream boundary conditions for the machine learning based classifiers, which then maps out multi-step ahead flood extents during an extreme flood event. To achieve the aim and objectives of this research, firstly, a comprehensive investigation was undertaken to search for a robust ML-based multi-step ahead rainfall-streamflow forecasting model. Three potential models were tested (Support Vector Regression (SVR), Deep Belief Network (DBN) and Wavelet decomposed Artificial Neural Network (WANN)). The analysis revealed that SVR-based models perform most efficiently in forecasting streamflow for shorter lead time. This study also tested the portability of model parameters and performance deterioration rates. Secondly, multiple ML-based models (SVR, Random Forest (RF) and Multi-layer Perceptron (MLP)) were deployed to simulate flood inundation extents. These models were trained and tested for two geomorphologically distinct case study areas. In the first case of study, of the models trained using the outputs from LISFLOOD-FP hydraulic model and upstream flow data for a large rural catchment (Niger Inland Delta, Mali). For the second case of study similar approach was adopted, though 2D Flood Modeller software package was used to generate target data for the machine learning algorithms and to model inundation extent for a semi-urban floodplain (Upton-Upon-Severn, UK). In both cases, machine learning algorithms performed comparatively in simulating seasonal and event based fluvial flooding. Finally, a framework was developed to generate flood extent maps from rainfall data using the knowledge learned from the case studies. The research activity focused on the town of Upton-Upon-Severn and the analysis time frame covers the flooding event of October-November 2000. RF-based models were trained to forecast the upstream boundary conditions, which were systematically fed into MLP-based classifiers. The classifiers detected states (wet/dry) of the randomly selected locations within a floodplain at every time step (e.g. one hour in this study). The forecasted states of the sampled locations were then spatially interpolated using regression kriging method to produce high resolution probabilistic inundation (9m) maps. Results show that the proposed data centric modelling engine can efficiently emulate the outcomes of the hydraulic model with considerably high accuracy, measured in terms of flood arrival time error, and classification accuracy during flood growing, peak, and receding periods. The key feature of the proposed modelling framework is that, it can substantially reduce computational time, i.e. ~14 seconds for generating flood maps for a flood plain of ~4 km2 at 9m spatial resolution (which is significantly low compared to a fully 2D hydrodynamic model run time)