On the use of logistic functions for coastal flood assessment

Coastal flooding results as the combination of wave conditions, mean water level and terrain characteristics. The associated damage can be expressed as a function of the flooding water column and it will rarely remain stationary in a sea level scenario. The objective of the study is to determine the importance of the dynamic (waves) and hydrostatic (sea level) component as a function of a damage level and to determine what combinations of hydrodynamic drivers may lead to unacceptable damage levels. The analysis has been performed through the use of logistic functions in the beach of Sant Pere Pescador (Girona province), covering an extension of 6,3 kilometres with an average width of 90m. The approach of the research consists of the creation of two multinomial regression models to be analyzed for 6 hydrodynamic scenarios derived from a coupled hydromorphodynamic model, one made in a node-by-node basis and the other one through polygons. The results show that a node-by-node model has nearly 10% of information loss due to the small variability and the small number of measurements. However, both models successfully predict similar expected prediction and probability to reach a flood categories for the proposed scenarios. Results from the multinomial regression clearly reveals sea level rise as the main contribution to flood increase, with the wave return period being less significant. The model also suggests that a drastic increase in the flooding water column, approximately between 0,6 and 1 m will occur for sea level rise bigger than 0,25m. According the IPCC predictions for the sea level rise in the Mediterranean Coast, this is expected to occur between a time range of 2040-2070 (for the RCP 8.5, the most dramatic climate scenario) or starting in 2045 (for RCP 2.6 and RCP 4.5, less severe scenarios). For what concerns the spatial extension of the flooding, the expected categories of flooding shows that the northern region of the Sant Pere Pescador beach is likely to suffer more severe flooding than the central and southern regions, both in intensity and spatial extent, reaching water depths larger than 0,6 - 1m for scenarios with sea level rise larger than 0,25m.Las inundaciones de costas son fenómenos causados por la combinación del oleaje, el nivel medio del mar y las características del terreno. El daño asociado puede ser expresado en función de la columna de agua de inundación, tomando diferentes valores para distintas situaciones de subida del nivel del mar. El objetivo del presente estudio es determinar la importancia de la componente dinámica (olas) e hidrostática (nivel del mar) como componentes de predicción del nivel de daño para poder determinar qué combinaciones de parámetros hidrodinámicos lleva a niveles de daño inaceptables. El análisis se ha llevado a cabo a través del uso de modelos logísticos en la zona de playa de Sant Pere Pescador (Provincia de Girona), cubriendo una extensión de 6,3 Km de largo con un ancho medio de 90m. Para su desarrollo, se han elaborados dos modelos multinomiales de regresión analizando 6 escenarios hidrodinámicos. Uno de los modelos se ha centrado en el estudio nodo a nodo y el otro mediante el análisis de polígonos. Los resultados muestran que, para el modelo nodo a nodo, hay una pérdida de cerca del 10% de la información inicial debido a la escasa variabilidad en la muestra y debido al reducido número de datos disponibles. No obstante, ambos modelos consiguen predecir de manera similar la probabilidad y la predicción de llegar a ciertas categorías de inundación para los distintos escenarios. Los resultados del modelo de regresión logística muestran la subida del nivel del mar como principal contribuyente al incremento de la cota de inundación, mientras que el período de retorno de la ola es menos significativo. El modelo también indica que para niveles de incremento del nivel del mar mayores que 0,25m, gran parte de la costa se va a ver seriamente afectada con inundaciones entre 0,6 y 1 metro de agua. Según las predicciones del IPCC, para incrementos del nivel del mar en la costa del Mediterráneo, se espera que una subida del nivel del mar alcance los 0,25m entre el 2040 y el 2070 (para el RCP 8.5, el escenario climático más severo) o 2045 (para escenarios climáticos menos graves como el RCP 2.6 y RCP 4.5). En cuanto a la extensión de la inundación, se prevé que en la zona norte de la Playa de Sant Pere Pescador se obtengan mayores categorías de inundación, en comparación con la zona centro y sur, debido a la elevación y la configuración de las dunas. Concretamente, se esperan valores de inundación entre 0,6m y 1m en la zona norte para escenarios de subida del nivel del mar mayor que 0,25m.Les inundacions de costes son fenòmens causats per la combinació de l’onatge, el nivell mig del mar i les característiques del terreny. Els danys associats poden ser expressats en funció de la columna d’aigua d’inundació, prenent valors variables en funció dels diferents escenaris d’augment del nivell. del mar. L’objectiu d’aquest treball és determinar la importància de la component dinàmica (onades) i hidrostàtica (nivell del mar) en la predicció del nivell de dany per tal de determinar quines combinacions dels paràmetres hidrodinàmics duen a nivells de dany inacceptables. L’anàlisi s’ha dut a terme a través de l’ús de models logístics en la zona de platja de Sant Pere Pescador (Província de Girona), cobrint una extensió de 6,3 Km de llarg i un ample mitjà de 90m. S’han analitzat 6 escenaris hidrodinàmics mitjançant l’elaboració de dos models multinomials, un centrat en l’estudi node a node i l’altre mitjançant polígons. Els resultats mostren que, per el model node a node, hi ha una pèrdua aproximada d’un 10% de la informació inicial, degut a l’escassa variabilitat en la mostra i al reduït nombre de dades mesurades. No obstant, ambdós models aconsegueixen predir de manera molt similar la probabilitat i les prediccions d’arribar a certes categories d’inundació per a diferents escenaris. Els resultats del model de regressió logístic mostra la pujada del nivell del mar com a principal contribuïdor a l’increment del nivell d’inundació, mentre que el període de retorn resulta menys significatiu. El model també indica que, per a nivells d’increment del mar majors de 0,25m, gran part de la costa es veurà greument afectada amb inundacions d’entre 0,6 i 1m d’aigua. Segons les prediccions del IPCC, s’espera que en la costa Mediterrània el nivell del mar pugi fins els 0,25m entre el 2040 i el 2070 (per el RCP 8.5, que és l’escenari climàtic més advers) o al 2045 (per a prediccions climàtiques menys greus, com el RCP 2.6 i 4.5) Pel que fa l’extensió de la inundació, es preveu que a la zona nord de la Platja de Sant Pere Pescador s’hi obtinguin majors cotes d’inundació que en les zones centre i sud, degut a l’elevació i la configuració de les dunes. Concretament, s’esperen valors d’inundació entre 0,6 i 1m per a escenaris on la pujada del nivell del mar sobrepassi els 0,25m

On the use of logistic functions for coastal flood assessment

Coastal flooding results as the combination of wave conditions, mean water level and terrain characteristics. The associated damage can be expressed as a function of the flooding water column and it will rarely remain stationary in a sea level scenario. The objective of the study is to determine the importance of the dynamic (waves) and hydrostatic (sea level) component as a function of a damage level and to determine what combinations of hydrodynamic drivers may lead to unacceptable damage levels. The analysis has been performed through the use of logistic functions in the beach of Sant Pere Pescador (Girona province), covering an extension of 6,3 kilometres with an average width of 90m. The approach of the research consists of the creation of two multinomial regression models to be analyzed for 6 hydrodynamic scenarios derived from a coupled hydromorphodynamic model, one made in a node-by-node basis and the other one through polygons. The results show that a node-by-node model has nearly 10% of information loss due to the small variability and the small number of measurements. However, both models successfully predict similar expected prediction and probability to reach a flood categories for the proposed scenarios. Results from the multinomial regression clearly reveals sea level rise as the main contribution to flood increase, with the wave return period being less significant. The model also suggests that a drastic increase in the flooding water column, approximately between 0,6 and 1 m will occur for sea level rise bigger than 0,25m. According the IPCC predictions for the sea level rise in the Mediterranean Coast, this is expected to occur between a time range of 2040-2070 (for the RCP 8.5, the most dramatic climate scenario) or starting in 2045 (for RCP 2.6 and RCP 4.5, less severe scenarios). For what concerns the spatial extension of the flooding, the expected categories of flooding shows that the northern region of the Sant Pere Pescador beach is likely to suffer more severe flooding than the central and southern regions, both in intensity and spatial extent, reaching water depths larger than 0,6 - 1m for scenarios with sea level rise larger than 0,25m.Las inundaciones de costas son fenómenos causados por la combinación del oleaje, el nivel medio del mar y las características del terreno. El daño asociado puede ser expresado en función de la columna de agua de inundación, tomando diferentes valores para distintas situaciones de subida del nivel del mar. El objetivo del presente estudio es determinar la importancia de la componente dinámica (olas) e hidrostática (nivel del mar) como componentes de predicción del nivel de daño para poder determinar qué combinaciones de parámetros hidrodinámicos lleva a niveles de daño inaceptables. El análisis se ha llevado a cabo a través del uso de modelos logísticos en la zona de playa de Sant Pere Pescador (Provincia de Girona), cubriendo una extensión de 6,3 Km de largo con un ancho medio de 90m. Para su desarrollo, se han elaborados dos modelos multinomiales de regresión analizando 6 escenarios hidrodinámicos. Uno de los modelos se ha centrado en el estudio nodo a nodo y el otro mediante el análisis de polígonos. Los resultados muestran que, para el modelo nodo a nodo, hay una pérdida de cerca del 10% de la información inicial debido a la escasa variabilidad en la muestra y debido al reducido número de datos disponibles. No obstante, ambos modelos consiguen predecir de manera similar la probabilidad y la predicción de llegar a ciertas categorías de inundación para los distintos escenarios. Los resultados del modelo de regresión logística muestran la subida del nivel del mar como principal contribuyente al incremento de la cota de inundación, mientras que el período de retorno de la ola es menos significativo. El modelo también indica que para niveles de incremento del nivel del mar mayores que 0,25m, gran parte de la costa se va a ver seriamente afectada con inundaciones entre 0,6 y 1 metro de agua. Según las predicciones del IPCC, para incrementos del nivel del mar en la costa del Mediterráneo, se espera que una subida del nivel del mar alcance los 0,25m entre el 2040 y el 2070 (para el RCP 8.5, el escenario climático más severo) o 2045 (para escenarios climáticos menos graves como el RCP 2.6 y RCP 4.5). En cuanto a la extensión de la inundación, se prevé que en la zona norte de la Playa de Sant Pere Pescador se obtengan mayores categorías de inundación, en comparación con la zona centro y sur, debido a la elevación y la configuración de las dunas. Concretamente, se esperan valores de inundación entre 0,6m y 1m en la zona norte para escenarios de subida del nivel del mar mayor que 0,25m.Les inundacions de costes son fenòmens causats per la combinació de l’onatge, el nivell mig del mar i les característiques del terreny. Els danys associats poden ser expressats en funció de la columna d’aigua d’inundació, prenent valors variables en funció dels diferents escenaris d’augment del nivell. del mar. L’objectiu d’aquest treball és determinar la importància de la component dinàmica (onades) i hidrostàtica (nivell del mar) en la predicció del nivell de dany per tal de determinar quines combinacions dels paràmetres hidrodinàmics duen a nivells de dany inacceptables. L’anàlisi s’ha dut a terme a través de l’ús de models logístics en la zona de platja de Sant Pere Pescador (Província de Girona), cobrint una extensió de 6,3 Km de llarg i un ample mitjà de 90m. S’han analitzat 6 escenaris hidrodinàmics mitjançant l’elaboració de dos models multinomials, un centrat en l’estudi node a node i l’altre mitjançant polígons. Els resultats mostren que, per el model node a node, hi ha una pèrdua aproximada d’un 10% de la informació inicial, degut a l’escassa variabilitat en la mostra i al reduït nombre de dades mesurades. No obstant, ambdós models aconsegueixen predir de manera molt similar la probabilitat i les prediccions d’arribar a certes categories d’inundació per a diferents escenaris. Els resultats del model de regressió logístic mostra la pujada del nivell del mar com a principal contribuïdor a l’increment del nivell d’inundació, mentre que el període de retorn resulta menys significatiu. El model també indica que, per a nivells d’increment del mar majors de 0,25m, gran part de la costa es veurà greument afectada amb inundacions d’entre 0,6 i 1m d’aigua. Segons les prediccions del IPCC, s’espera que en la costa Mediterrània el nivell del mar pugi fins els 0,25m entre el 2040 i el 2070 (per el RCP 8.5, que és l’escenari climàtic més advers) o al 2045 (per a prediccions climàtiques menys greus, com el RCP 2.6 i 4.5) Pel que fa l’extensió de la inundació, es preveu que a la zona nord de la Platja de Sant Pere Pescador s’hi obtinguin majors cotes d’inundació que en les zones centre i sud, degut a l’elevació i la configuració de les dunes. Concretament, s’esperen valors d’inundació entre 0,6 i 1m per a escenaris on la pujada del nivell del mar sobrepassi els 0,25m

On the use of logistic functions for coastal flood assessment

Coastal flooding results as the combination of wave conditions, mean water level and terrain characteristics. The associated damage can be expressed as a function of the flooding water column and it will rarely remain stationary in a sea level scenario. The objective of the study is to determine the importance of the dynamic (waves) and hydrostatic (sea level) component as a function of a damage level and to determine what combinations of hydrodynamic drivers may lead to unacceptable damage levels. The analysis has been performed through the use of logistic functions in the beach of Sant Pere Pescador (Girona province), covering an extension of 6,3 kilometres with an average width of 90m. The approach of the research consists of the creation of two multinomial regression models to be analyzed for 6 hydrodynamic scenarios derived from a coupled hydromorphodynamic model, one made in a node-by-node basis and the other one through polygons. The results show that a node-by-node model has nearly 10% of information loss due to the small variability and the small number of measurements. However, both models successfully predict similar expected prediction and probability to reach a flood categories for the proposed scenarios. Results from the multinomial regression clearly reveals sea level rise as the main contribution to flood increase, with the wave return period being less significant. The model also suggests that a drastic increase in the flooding water column, approximately between 0,6 and 1 m will occur for sea level rise bigger than 0,25m. According the IPCC predictions for the sea level rise in the Mediterranean Coast, this is expected to occur between a time range of 2040-2070 (for the RCP 8.5, the most dramatic climate scenario) or starting in 2045 (for RCP 2.6 and RCP 4.5, less severe scenarios). For what concerns the spatial extension of the flooding, the expected categories of flooding shows that the northern region of the Sant Pere Pescador beach is likely to suffer more severe flooding than the central and southern regions, both in intensity and spatial extent, reaching water depths larger than 0,6 - 1m for scenarios with sea level rise larger than 0,25m.Las inundaciones de costas son fenómenos causados por la combinación del oleaje, el nivel medio del mar y las características del terreno. El daño asociado puede ser expresado en función de la columna de agua de inundación, tomando diferentes valores para distintas situaciones de subida del nivel del mar. El objetivo del presente estudio es determinar la importancia de la componente dinámica (olas) e hidrostática (nivel del mar) como componentes de predicción del nivel de daño para poder determinar qué combinaciones de parámetros hidrodinámicos lleva a niveles de daño inaceptables. El análisis se ha llevado a cabo a través del uso de modelos logísticos en la zona de playa de Sant Pere Pescador (Provincia de Girona), cubriendo una extensión de 6,3 Km de largo con un ancho medio de 90m. Para su desarrollo, se han elaborados dos modelos multinomiales de regresión analizando 6 escenarios hidrodinámicos. Uno de los modelos se ha centrado en el estudio nodo a nodo y el otro mediante el análisis de polígonos. Los resultados muestran que, para el modelo nodo a nodo, hay una pérdida de cerca del 10% de la información inicial debido a la escasa variabilidad en la muestra y debido al reducido número de datos disponibles. No obstante, ambos modelos consiguen predecir de manera similar la probabilidad y la predicción de llegar a ciertas categorías de inundación para los distintos escenarios. Los resultados del modelo de regresión logística muestran la subida del nivel del mar como principal contribuyente al incremento de la cota de inundación, mientras que el período de retorno de la ola es menos significativo. El modelo también indica que para niveles de incremento del nivel del mar mayores que 0,25m, gran parte de la costa se va a ver seriamente afectada con inundaciones entre 0,6 y 1 metro de agua. Según las predicciones del IPCC, para incrementos del nivel del mar en la costa del Mediterráneo, se espera que una subida del nivel del mar alcance los 0,25m entre el 2040 y el 2070 (para el RCP 8.5, el escenario climático más severo) o 2045 (para escenarios climáticos menos graves como el RCP 2.6 y RCP 4.5). En cuanto a la extensión de la inundación, se prevé que en la zona norte de la Playa de Sant Pere Pescador se obtengan mayores categorías de inundación, en comparación con la zona centro y sur, debido a la elevación y la configuración de las dunas. Concretamente, se esperan valores de inundación entre 0,6m y 1m en la zona norte para escenarios de subida del nivel del mar mayor que 0,25m.Les inundacions de costes son fenòmens causats per la combinació de l’onatge, el nivell mig del mar i les característiques del terreny. Els danys associats poden ser expressats en funció de la columna d’aigua d’inundació, prenent valors variables en funció dels diferents escenaris d’augment del nivell. del mar. L’objectiu d’aquest treball és determinar la importància de la component dinàmica (onades) i hidrostàtica (nivell del mar) en la predicció del nivell de dany per tal de determinar quines combinacions dels paràmetres hidrodinàmics duen a nivells de dany inacceptables. L’anàlisi s’ha dut a terme a través de l’ús de models logístics en la zona de platja de Sant Pere Pescador (Província de Girona), cobrint una extensió de 6,3 Km de llarg i un ample mitjà de 90m. S’han analitzat 6 escenaris hidrodinàmics mitjançant l’elaboració de dos models multinomials, un centrat en l’estudi node a node i l’altre mitjançant polígons. Els resultats mostren que, per el model node a node, hi ha una pèrdua aproximada d’un 10% de la informació inicial, degut a l’escassa variabilitat en la mostra i al reduït nombre de dades mesurades. No obstant, ambdós models aconsegueixen predir de manera molt similar la probabilitat i les prediccions d’arribar a certes categories d’inundació per a diferents escenaris. Els resultats del model de regressió logístic mostra la pujada del nivell del mar com a principal contribuïdor a l’increment del nivell d’inundació, mentre que el període de retorn resulta menys significatiu. El model també indica que, per a nivells d’increment del mar majors de 0,25m, gran part de la costa es veurà greument afectada amb inundacions d’entre 0,6 i 1m d’aigua. Segons les prediccions del IPCC, s’espera que en la costa Mediterrània el nivell del mar pugi fins els 0,25m entre el 2040 i el 2070 (per el RCP 8.5, que és l’escenari climàtic més advers) o al 2045 (per a prediccions climàtiques menys greus, com el RCP 2.6 i 4.5) Pel que fa l’extensió de la inundació, es preveu que a la zona nord de la Platja de Sant Pere Pescador s’hi obtinguin majors cotes d’inundació que en les zones centre i sud, degut a l’elevació i la configuració de les dunes. Concretament, s’esperen valors d’inundació entre 0,6 i 1m per a escenaris on la pujada del nivell del mar sobrepassi els 0,25m

Understanding the relationship between extreme rainfall scaling and dew point temperature

Due to global warming, temperatures are expected to rise and, with it, the increase in moisture holding capacity of the atmosphere. Changes in precipitation extremes with temperature are governed by the Clausius-Clapeyron relationship (CC), which states that precipitation increases 7% per degree of warming. While global models and observations are consistent with CC, research at hourly observations have showed deviations in the CC relationship, showing steeper increase up to 14% per degree (super-CC) and <7% per degree for larger temperatures (sub-CC). Studies have shown that scaling rates can be influenced by several factors, such as the length of observations, rainfall percentiles or the timescale of rainfall, among others. Apart from methodological limitations, research on scaling rates is not readily available in all parts of the world, with scarce studies carried out in the African continent. In this context, there is a need for better understanding the relationship between precipitation and temperature as well as the implications for future extremes. To address these challenges, this research investigated 3 main topics. Firstly, existing methodologies were compared and analysed for 353 rain gauges in Germany. Using as extreme rainfall indicators wet percentiles (80th-99th quantile), 3 methods were tested and statistically compared to estimate scaling rates with dew point temperature (DPT): (i) binning methods, (ii) quantile regression and (iii) change-point models at an hourly timescale. Secondly, the presence of super-CC was evaluated for storm events instead of fixed hourly intervals. For that, data from Germany at 10-min resolution was used. The last step involved the analysis of scaling rates for a dense network of newly available rain stations in 4 countries in sub-Saharan Africa: Ghana,Kenya, Tanzania and Uganda. The results from measuring the scaling of extreme precipitation with DPT shows that two regimes arise for Germany: for DPT below 13ºC- 15ºC the scaling rates are close to the CC rate across all quantiles. For warmer DPT of 15ºC or more, scaling rates above the CC are observed, with increasing slope for the highest quantiles. The study of storm events shows that, for mean intensity and peak rainfall intensity, there is a strong sensitivity to DPT, with higher DPT associated with higher rainfall. The analysis of storm duration indicates that shorter events are more frequent for larger temperatures than for shorter ones. The study in sub-Saharan countries shows consistent negative scaling rates with dew point temperature. In addition, for large surface air temperatures (SAT), there is a decrease in relative humidity, suggesting that there is a general lack of moisture availability at the higher SAT ranges. To better understand the physical processes that influence these results, the use of alternative predictors that describe the atmospheric moisture are proposed. In a future warming world, current literature indicates that the greatest rainfall increases will be more visible for short-duration storms rather than increases in annual mean precipitation. As such, within this project, a novel analysis on scaling rates for storm properties shows the potential of these approach to obtain detailed information on the storm properties and their relationship with temperature, which could be used in storm simulations and projects characterising current or future climate.Water Managemen