Statistical downscaling to analyze the impacts of climate change on future water resources of the Indus river basin of Pakistan

The Indus River system derives the bulk of its runoff from complex processes operating simultaneously at various scales within the cryosphere-dominated Upper Indus Basin (UIB) to support the livelihood of a large population. However, the mountain climate of the UIB has shown conflicting signals to draw uncertain inferences about its future hydrology and cryosphere stability. This implicates rational adaptation planning across the basin. The UIB is a known climate hotspot, and observational and general circulation model (GCM) simulation challenges influence its meteo-hydrological uncertainties. The current PhD study used an advanced statistical downscaling framework to improve climate simulations over Pakistan’s Indus River basin by focusing on the UIB within available observational constraints. Besides precipitation, both maximum and minimum temperatures were modeled due to their distinct influence on regional water balance and glacial stability. Given their relatively skillful representation in the GCMs, large-scale atmospheric dynamics rather than precipitation were used in the downscaling process as modeled precipitation is affected by a lack of reliability associated with its complex generating mechanism and high spatial variability. Such model limitations manifest over high mountain regions like the UIB, where orography results in additional precipitation variation. Severe observational constraints further restrict the ability to correct such GCM biases adequately over the UIB. The downscaling focused on the spatiotemporal variability of the regional climate, reference and GCM level of uncertainties, and statistical skills of regression models using an observational profile that the recent high altitude (HA) observatories have significantly improved. K-means clustering initially helped identify homogeneous precipitation regions by using observed precipitation variability on seasonal scales. The clustering process established how relatively low altitude stations could be used to explain the precipitation dynamics over HA regions. Avoiding downscaling over the recently established HA stations is advantageous for circumventing temporal and quantitative biases associated with shorter data and erroneous precipitation measurements over these regions. Atmospheric drivers of the sub-regional precipitation (temperature) were then identified from the ERA-Interim reanalysis dataset by implementing a robust cross-validation framework. The identified ERA-predictors were compared separately with two additional reanalysis datasets (ERA5 and NCEP-NCAR-II) to estimate their suitability for regional analysis by quantifying reference uncertainties. Such predictor comparisons with GCMs’ historical simulations helped rank the models and quantify uncertainties (model uncertainty) according to the ability of models to simulate precipitation (temperature) predictors. Predictors under two Representative Concentration Pathway scenarios (i.e., RCP4.5 and RCP8.5) were used in the respective regression models to assess future precipitation and temperatures over the basin. Overall, significantly wetter and warmer conditions could dominate the basin hydrology throughout the 21st century compared to the base climate (1976-2005). These multi-model (median) signals intensified towards the end of the century (2071-2100) under the RCP8.5 scenario. Signal-to-noise ratio (SNR) and better-performing GCMs further validated these findings. Seasonally, the future winter (DJFM) would experience the highest precipitation and (Tmin dominated) warming. The Karakoram region would experience the highest precipitation increase. Meanwhile, significant decreases in precipitation as well as (Tmax dominated) increased warming was projected during the pre-monsoon (AMJ) period. The future monsoon (JAS) season showed increased precipitation and a striking feature of low-warming conditions over the UIB. The Lower Indus showed more warming compared to the UIB during all seasons. These typical climatic changes would exert tremendous influence on the hydrology of the basin. For instance, the liquid precipitation proportion may significantly increase due to rising nighttime temperatures in winter. Decreasing spring precipitation may be compensated to some extent by increased melting (glacial and previously accumulated snow) and favorable climatic changes over the eastern tributaries. Increased winter precipitation could increase base flows, which may cause heavy flooding under the projected monsoon strengthening. Increased minimum temperatures could also trigger avalanches and ice mass redistribution, affecting water resources, infrastructure, and communities. Increased warming over the Lower Indus may prompt an early start of the agricultural seasons and a tremendous increase in future water demand. Such favorable meteorological changes over the UIB may significantly increase future water availability to help meet water demand. Contrary to some downscaling studies, an increased water supply may remain possible without a rapid glacial retreat, particularly over the Karakoram region. Therefore, the continuation of the Karakoram anomaly until the end of the 21st century is possible even under the RCP8.5 forcing. Increased albedo, aerosol forcing, and cloud radiative feedbacks associated with stronger and further northward penetrating westerly (monsoon) circulations may induce glacial stability in the future. Adopting uniform lapse rates without considering spatial heterogeneity within the UIB and improper representation of the monsoon-topography internal feedbacks in GCMs may induce warm biases, which overestimate glacier retreats in such bias-corrected (downscaling) studies. Such predictor-predictand modeling to estimate future climate response and associated robustness at finer scales was never performed in the region, presenting an alternate simulation perspective. Such a statistical framework may influence future climate research in the region and other complex and data constraint settings to support regional adaptations.Das Indus-Flusssystem gewinnt den Großteil seines Abflusses auf Basis komplexer Prozesse, die zeitgleich auf verschiedenen Ebenen innerhalb des von der Kryosphäre dominierten Oberen Indus-Beckens (engl. Upper Indus Basin, UIB) ablaufen, um den Lebensunterhalt einer großen Bevölkerung zu sichern. Das Gebirgsklima des UIB, einem bekannten Klimahotspot, hat bisher jedoch widersprüchliche Signale gezeigt, die zuverlässige Rückschlüsse auf die künftige Hydrologie und die Stabilität der Kryosphäre erschweren und eine rationale, zukunftsgerichtete Anpassungsplanung im gesamten Einzugsgebiet erforderlich machen. Die Beschaffenheit des Untersuchungsgebietes erschwert sowohl eine zuverlässige Messung als auch die Simulation von klimatischen Parametern, welche weitestgehend für die bestehenden meteorologischen und hydrologischen Unsicherheiten verantwortlich sind. In der vorliegenden Arbeit wurde ein innovatives statistisches Downscaling-Verfahren angewandt, um die Klimasimulationen über dem pakistanischen Indus-Einzugsgebiet zu verbessern, wobei der Schwerpunkt auf dem UIB im Rahmen der verfügbaren Beobachtungen lag. Neben dem Niederschlag wurden auch die Maximal- und Minimallufttemperaturen modelliert, da diese einen großen Einfluss auf den regionalen Wasserhaushalt und die Gletscherstabilität aufweisen. Die großräumige atmosphärische Dynamik wurde anstelle des Niederschlags, den es aufgrund von komplexen Entstehungsmechanismen und einer hohen räumlichen Variabilität noch immer an Zuverlässigkeit in den neuesten globalen Klimamodellen (GCMs) mangelt, in den Downscaling-Prozess einbezogen, da diese vergleichsweise relativ gut dargestellt wird. Solche Modellbeschränkungen zeigen sich besonders in Hochgebirgsregionen wie der UIB, wo die Orographie einen zusätzlichen Einfluss auf Niederschlagsbildung, -mengen und -variabilität darstellt. Darüber hinaus führen die komplexen lokalen Bedingungen zu Ungenauigkeiten bei der Erhebung von Messdaten, wodurch die Möglichkeiten zur Korrektur solcher GCM-Bias über dem UIB entsprechend weiter eingeschränkt werden. Beim Downscaling lag ein besonderer Schwerpunkt auf der räumlich-zeitlichen Variabilität des regionalen Klimas, den Unsicherheiten auf Messdaten- und GCM-Ebene und den statistischen Fähigkeiten der Regressionsmodelle unter Verwendung von Beobachtungsdaten, die durch den zusätzlichen Einbezug von Observationen aus der Hochgebirgsregion (engl. high altitude, HA) deutlich für die Anwendung verbessert wurden. Basierend auf der beobachteten saisonalen Niederschlagsvariabilität wurde zunächst eine K-Means-Clusteranalyse zur Ermittlung von homogenen Niederschlagsregionen durchgeführt. Der Clustering-Prozess zeigte dabei auch das Potential auf, inwieweit anhand von relativ niedrig gelegenen Messstationen die HA-Niederschlagsdynamik erklärt werden kann. Die Vermeidung von den erst kürzlich installierten HA-Stationen beim Downscaling ist von Vorteil, um, mit kürzeren Datenzeitreihen und Niederschlagsmessungen verbundene, zeitliche und quantitative Bias zu umgehen. Durch die Anwendung eines robusten Kreuzvalidierungsverfahrens wurden die atmosphärischen Einflussfaktoren auf den subregionalen Niederschlag (Temperatur) anhand des ERA-Interim-Reanalysedatensatzes ermittelt. Die identifizierten ERA-Prädiktoren wurden separat mit zwei weiteren Reanalysedatensätzen (ERA5 und NCEP-NCAR-II) verglichen, um ihre Eignung für die regionale Analyse basierend auf der Quantifizierung der Referenzunsicherheiten zu bewerten. Solche Vergleiche der Prädiktoren mit den historischen Simulationen der GCMs halfen bei der Beurteilung der Modelle (Modellunsicherheit) entsprechend ihrer Fähigkeit, Niederschlags- (Temperatur-) Prädiktoren zu simulieren. GCM-Prädiktoren für zwei repräsentative Konzentrationspfadszenarien (RCP4.5 und RCP8.5) wurden in den jeweiligen Regressionsmodellen verwendet, um die künftigen Niederschläge und Temperaturen im Einzugsgebiet abzuschätzen. Die Ergebnisse zeigen, dass im Vergleich zur Referenz (1976-2005) deutlich nassere und wärmere Bedingungen die Hydrologie des Einzugsgebiets im 21. Jahrhundert dominieren werden. Diese Multimodell-Signale (Median) verstärken sich unter dem RCP8.5-Szenario und gegen Ende des Jahrhunderts (2071-2100) unter dem RCP8.5-Szenario. Das Signal-Rausch-Verhältnis und die besser abschneidenden GCMs bestätigten zusätzlich diese Ergebnisse. In der Karakorum-Region würde saisonal betrachtet der Winter (DJFM) in Zukunft die stärksten Niederschläge und die (von Tmin dominierte) stärkste Erwärmung erfahren. Für den Vormonsun (AMJ) wurden dagegen deutlich geringere Niederschläge und eine starke Erwärmung (dominiert von Tmax) projiziert. Die künftige Monsun-(JAS)Saison zeigte erhöhte Niederschläge und eine moderate Erwärmung der UIB-Region. Die untere Indus-Region erwärmte sich stärker im Vergleich zur UIB in allen Jahreszeiten. Diese projizierten klimatischen Veränderungen würden einen enormen Einfluss auf die Hydrologie des Einzugsgebiets haben. So könnte sich beispielsweise der Anteil des flüssigen Niederschlags aufgrund steigender nächtlicher Temperaturen im Winter deutlich erhöhen. Abnehmende Frühjahrsniederschläge könnten bis zu einem gewissen Grad durch einen zunehmenden Schmelzwasseranteil (Gletscherschmelze und zuvor akkumulierter Schnee) und günstige klimatische Veränderungen über den östlich gelegenen Nebenflüssen kompensiert werden. Erhöhte Winterniederschläge führen möglicherweise zu einem Anstieg des Basisabflusses, was bei der projizierten Verstärkung des Monsuns zu schweren Überschwemmungen führen könnte. Erhöhte Minimumtemperaturen könnten auch Lawinenabgänge und die Umverteilung von Eismassen begünstigen und somit auch Wasserressourcen, Infrastruktur und die ansässige Bevölkerung beeinflussen. Die starke Erwärmung über dem unteren Indus könnte zu einem früheren Beginn der landwirtschaftlichen Saison und einem enormen Anstieg des zukünftigen Wasserbedarfs führen. Solche meteorologischen Veränderungen über der UIB könnten die künftige Wasserverfügbarkeit erheblich steigern und dazu beitragen, den Wasserbedarf im Untersuchungsgebiet zu decken. Im Gegensatz zu einigen Downscaling-Studien zeigen die Ergebnisse der vorliegenden Arbeit, dass eine erhöhte Wasserversorgung auch ohne einen raschen Gletscherrückgang möglich sein kann, insbesondere in der Karakorum-Region. Daher wäre eine Fortsetzung der Karakorum-Anomalie bis zum Ende des 21. Jahrhunderts möglich, selbst unter dem RCP8.5-Szenario. Eine erhöhte Albedo, der Einfluss von Aerosolen und Wolkenstrahlungsrückkopplungen in Verbindung mit stärkeren und weiter nach Norden vordringenden westlichen (Monsun-)Zirkulationen führen gegebenenfalls zu einer zukünftigen Gletscherstabilität. Die Annahme einheitlicher Schmelzraten ohne Berücksichtigung der räumlichen Heterogenität innerhalb der UIB und die unsachgemäße Darstellung der internen Rückkopplungen zwischen Monsun und Topographie in den GCMs können für zu warme Bias und damit einhergehend für zu hoch geschätzte Gletscherrückgänge in bisher veröffentlichten Biaskorrektur-basierten (Downscaling) Studien verantwortlich sein. Eine in dieser Arbeit durchgeführte Prädiktor-Prädiktand-Modellierung zur Abschätzung der künftigen Klimareaktion und der damit verbundenen Robustheit auf feineren Skalen wurde in der Region noch nie durchgeführt, was eine alternative Perspektive für Simulationen darstellt. Die hier entwickelte statistische Methodik könnte die künftige Klimaforschung in der Region und in anderen komplexen und von eingeschränkter Datenverfügbarkeit betroffenen Umgebungen positiv beeinflussen, um regionale Anpassungen an den zu erwartenden Klimawandel zu unterstützen

Temperature projections over the Indus River Basin of Pakistan using statistical downscaling

We assessed maximum (Tmax) and minimum (Tmin) temperatures over Pakistan’s Indus basin during the 21st century using statistical downscaling. A particular focus was given to spatiotemporal heterogeneity, reference and General Circulation Model (GCM) uncertainties, and statistical skills of regression models using an observational profile that could significantly be improved by recent high-altitude observatories. First, we characterized the basin into homogeneous climate regions using K-means clustering. Predictors from ERA-Interim reanalysis were then used to model observed temperatures skillfully and quantify reference and GCM uncertainties. Thermodynamical (dynamical) variables mainly governed reference (GCM) uncertainties. The GCM predictors under RCP4.5 and RCP8.5 scenarios were used as “new” predictors in statistical models to project ensemble temperature changes. Our analysis projected non-uniform warming but could not validate elevation-dependent warming (EDW) at the basin scale. We obtained more significant warming during the westerly-dominated seasons, with maximum heating during the winter season through Tmin changes. The most striking feature is a low-warming monsoon (with the possibility of no change to slight cooling) over the Upper Indus Basin (UIB). Therefore, the likelihood of continuing the anomalous UIB behavior during the primary melt season may not entirely be ruled out at the end of the 21st century under RCP8.5

Modeling Wastewater Evolution and Management Options under Variable Land Use Scenarios

The development of a reliable decision support system and predictions for water quantity and quality often require a reasonable level of environmental and hydrological simulations at various geographic scales. The Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model offers distributed parameter and continuous time simulation, and flexible watershed configuration and with the adoption of geographic information system (GIS) technology, a user-friendly and interactive decision support system can be developed for wastewater management. In this chapter, we evaluated the spatio-temporal evolution of wastewater contaminants in an environmentally degraded watershed through integrated field-based investigations and modeling approach. Later, management options were identified to improve the watershed health and agro-environment. The results of the modeling study exhibited variable responses of surface runoff and water quality to different scenarios of land use change. Temporal wastewater analysis indicated a significant impact of seasonality on the contaminants’ population levels. The adopted approach would prove effective in evaluating better management options to reduce negative impacts of wastewater and contaminants for sustainable agro-environment in future