Climate change impact on the frequency of hydrometeorological extremes in the island of Crete

© 2019 by the authors. Frequency analysis on extreme hydrological and meteorological events under the effect of climate change is performed in the island of Crete. Data from Regional Climate Model simulations (RCMs) that follow three Representative Concentration Pathways (RCP2.6, RCP4.5, RCP8.5) are used in the analysis. The analysis was performed for the 1985-2100 time period, divided into three equal-duration time slices (1985-2010, 2025-2050, and 2075-2100). Comparison between the results from the three time slices for the different RCMs under different RCP scenarios indicate that drought events are expected to increase in the future. The meteorological and hydrological drought indices, relative Standardized Precipitation Index (SPI) and Standardized Runoff index (SRI), are used to identify the number of drought events for each RCM. Results from extreme precipitation, extreme flow, meteorological and hydrological drought frequency analysis over Crete show that the impact of climate change on the magnitude of 100 years return period extreme events will also increase, along with the magnitude of extreme precipitation and flow events

Integrated use of satellite remote sensing, artificial neural networks, field spectroscopy, and GIS in estimating crucial soil parameters in terms of soil erosion

© 2019 by the authors. Soil erosion is one of the main causes of soil degradation among others (salinization, compaction, reduction of organic matter, and non-point source pollution) and is a serious threat in the Mediterranean region. A number of soil properties, such as soil organic matter (SOM), soil structure, particle size, permeability, and Calcium Carbonate equivalent (CaCO3), can be the key properties for the evaluation of soil erosion. In this work, several innovative methods (satellite remote sensing, field spectroscopy, soil chemical analysis, and GIS) were investigated for their potential in monitoring SOM, CaCO3, and soil erodibility (K-factor) of the Akrotiri cape in Crete, Greece. Laboratory analysis and soil spectral reflectance in the VIS-NIR (using either Landsat 8, Sentinel-2, or field spectroscopy data) range combined with machine learning and geostatistics permitted the spatial mapping of SOM, CaCO3, and K-factor. Synergistic use of geospatial modeling based on the aforementioned soil properties and the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) erosion assessment model enabled the estimation of soil loss risk. Finally, ordinary least square regression (OLSR) and geographical weighted regression (GWR) methodologies were employed in order to assess the potential contribution of different approaches in estimating soil erosion rates. The derived maps captured successfully the SOM, the CaCO3, and the K-factor spatial distribution in the GIS environment. The results may contribute to the design of erosion best management measures and wise land use planning in the study region

An integrated 1D–2D hydraulic modelling approach to assess the sensitivity of a coastal region to compound flooding hazard under climate change

Coastal regions are dynamic areas that often lie at the junction of different natural hazards. Extreme events such as storm surges and high precipitation are significant sources of concern for flood management. As climatic changes and sea-level rise put further pressure on these vulnerable systems, there is a need for a better understanding of the implications of compounding hazards. Recent computational advances in hydraulic modelling offer new opportunities to support decision-making and adaptation. Our research makes use of recently released features in the HEC-RAS version 5.0 software to develop an integrated 1D–2D hydrodynamic model. Using extreme value analysis with the Peaks-Over-Threshold method to define extreme scenarios, the model was applied to the eastern coast of the UK. The sensitivity of the protected wetland known as the Broads to a combination of fluvial, tidal and coastal sources of flooding was assessed, accounting for different rates of twenty-first century sea-level rise up to the year 2100. The 1D–2D approach led to a more detailed representation of inundation in coastal urban areas, while allowing for interactions with more fluvially dominated inland areas to be captured. While flooding was primarily driven by increased sea levels, combined events exacerbated flooded area by 5–40% and average depth by 10–32%, affecting different locations depending on the scenario. The results emphasise the importance of catchment-scale strategies that account for potentially interacting sources of flooding

A framework to assess quality and uncertainty in disaster loss data

There is a growing interest in the systematic and consistent collection of disasterloss data for different applications. Therefore, the collected data must follow a set oftechnical requirements to guarantee its usefulness. One of those requirements is theavailability of a measure of the uncertainty in the collected data to express its quality for agiven purpose. Many of the existing disaster loss databases do not provide such uncertainty/qualitymeasures due to the lack of a simple and consistent approach to expressuncertainty. After reviewing existing literature on the subject, a framework to express theuncertainty in disaster loss data is proposed. This framework builds on an existinguncertainty classification that was updated and combined with an existing method for datacharacterization. The proposed approach is able to establish a global score that reflects theoverall uncertainty in a certain loss indicator and provides a measure of its quality

A Narrative-Driven Role-Playing Game for Raising Flood Awareness

In the framework of a water resources management class in the Technical University of Crete, a narrative-driven role-playing game (RPG) was planned and tested in the classroom, with the intent to raise awareness among the students on how floods can have an impact on the everyday lives of different citizens. During this game, the students had the opportunity to act as different stakeholders. In order to assess the impact of this game on participants’ thoughts of who might be affected by a flood event, two questionnaires were used, one before and one after the game. The results show that there was very positive feedback from the participants on how this RPG helped them realize the different implications a flood event might have on citizens and decision makers. The community-based aspect that was chosen for this RPG implementation showed the difficulties the specific roles would face as single individuals and as a community in general. Using a similar approach can help any stakeholder understand the challenges in a more direct way than with traditional lecturing and presentations

An intergrated flood risk - impact analysis system

River floods are socially and economically devastating events, especially in highly developed flood plain areas, where they can cause significant losses and negatively affect local economies. In this thesis, a techno-economic model is presented for the estimation of flood losses to the rural and the urban sectors due to a flash riverine flood. At first, the MIKE FLOOD hydrological model was employed in order to simulate the river hydraulics, using the MIKE 11 one-dimensional sub-model, and the overland flow in the floodplain area, using the two-dimensional MIKE 21 sub-model. The coupled grid model was used for the inundation simulation of a specific flash flood event. A grid of square cells was employed for the representation of the study area and the flood inundation parameter values, maximum floodwater depth and respective floodwater velocity, at the time instant at which the floodwater depth maximizes, were simulated for each grid cell of the study area. Continuously, a grid-based mathematical techno-economic model, which takes into account flood inundation parameter values, as provided by MIKE FLOOD, provides monetary estimates of damage in rural and urban environments. More specifically, the techno-economic model for the rural sector takes also into account the season of flood occurrence and the crop type, whereas the model for the urban sector takes into account the building type. The techno-economic model’s monetary estimates of damage are based on synthetic flood damage surfaces generated by a combination of questionnaires and weighted Monte Carlo simulations.Due to the lack of historical damage data for the flood case study, a synthetic method was adopted for the development of the flood damage surfaces, which involved a questionnaire survey targeting practicing and research agronomists for the rural sector, and building experts, i.e. civil engineers and architects for the urban sector. The questionnaire-based survey generated rural and urban loss data based on the responders’ loss estimates, for several flood condition scenarios. By answering the questionnaire, the experts were in essence expressing their opinion on how damage to various crop types or building types is related to a range of values of flood inundation parameters, such as maximum floodwater depth and respective velocity. Subsequently, a Weighted Monte Carlo simulation was performed in order to enhance the questionnaire-based loss estimate information. The statistical properties of the generated synthetic datasets were identical to those of the questionnaire-based data. The data generated by the Weighted Monte Carlo method were processed via Logistic Regression techniques in order to develop logistic damage surfaces for the rural and the urban sector. The damage surfaces are an essential parameter for the estimation of the flood damages by the techno-economic model. The Python-based code combines the Weighted Monte Carlo method and the Logistic Regression analysis into a single code (WMCLR Python code). Each WMCLR code execution provided a flow depth-velocity-damage surface for a specific land use. More specifically, each WMCLR code execution for the agricultural sector generated a damage surface for a specific crop and for every month of the year, thus relating the damage to any crop with floodwater depth, flow velocity and the growth phase of the crop at the time of flooding. Respectively, each WMCLR code execution for the urban sector developed a damage surface for a specific building type, relating structural damage with floodwater depth and velocity. The techno-economic model for the flood loss estimation was developed and implemented in the Python programming language, using the same grid as MIKE FLOOD model’s grid. In every grid cell, it uses the land use information and the damage percentage according to the proper damage surface and through specific flood loss equations for the studied economical sectors, it is capable of estimating both the damage in each grid cell, as well as the total damage to the overall study area. The techno-economic model also enables the visualization of the estimated agricultural and rural damage in an ArcGIS environment. It is thus possible to identify rural or urban areas most prone both to flooding and to flooding damage, providing at the same time location specific loss estimates.The model was applied for the damage estimate caused by a real flash flood event on February 11th and 12th, 2003, which took place in the Koiliaris River basin, in Crete. A new Monte Carlo simulation was performed, consisting of multiple executions of the techno-economic code, which generated multiple damage cost estimates for every studied economical sector. Each execution used the proper WMCLR simulated damage surface. A statistical analysis of the damage estimates established the accuracy and consistency of the flood loss estimation methodology, which is developed and presented in this thesis.The methodology presented in this thesis establishes an integrated framework capable of directly estimating the economic losses in several sectors affected by flooding. Flood risk and vulnerability assessment in flood prone areas is a valuable tool for societies that are frequently affected by this threat.Οι ποτάμιες πλημμύρες αποτελούν καταστροφικά γεγονότα για μια κοινωνία και την οικονομία της. Ειδικά σε περιπτώσεις ποτάμιας πλημμύρας, όπου η αγροτική και η αστική ανάπτυξη κατά μήκος του ποταμού είναι έντονη, οι ζημιές είναι πολύ σημαντικές και επιδρούν αρνητικά στην οικονομία της περιοχής. Στην παρούσα διδακτορική διατριβή δημιουργήθηκε ένα τεχνοοικονομικό μοντέλο ικανό να εκτιμά τη ζημιά που προκαλείται από ένα στιγμιαίο γεγονός πλημμύρας στο αγροτικό και αστικό περιβάλλον της περιοχής μελέτης. Αρχικά, χρησιμοποιήθηκε το υδρολογικό μοντέλο MIKE FLOOD για την προσομοίωση της υδραυλικής του ποτάμιου συστήματος (με χρήση του MIKE 11 μονοδιάστατου υπό-μοντέλου) και της επιφανειακής ροής στην πλημμυρική κοίτη του ποταμού (με χρήση του MIKE 21 διδιάστατου υπό-μοντέλου). Το ενιαίο μοντέλο πλέγματος χρησιμοποιήθηκε για την προσομοίωση ενός συγκεκριμένου στιγμιαίου πλημμυρικού γεγονότος, αναπαριστώντας την περιοχή μελέτης ως πλέγμα με τετράγωνα κελιά. Το υδρολογικό μοντέλο εκτιμά σε κάθε κελί του πλέγματος μελέτης τις τιμές των πλημμυρικών παραμέτρων, μέγιστο ύψος πλημμυρικού κύματος και αντίστοιχη ταχύτητα, τη χρονική στιγμή όπου το ύψος μεγιστοποιείται. Στη συνέχεια, ένα μαθηματικό μοντέλο πλέγματος, το οποίο λαμβάνει υπόψη του τις τιμές των πλημμυρικών παραμέτρων, όπως αυτές προκύπτουν από το ΜΙΚΕ FLOOD μοντέλο, εκτιμά την οικονομική ζημιά που προκαλείται στο αγροτικό και αστικό περιβάλλον της περιοχής μελέτης. Πιο συγκεκριμένα, το τεχνοοικονομικό μοντέλο για τον αγροτικό τομέα λαμβάνει υπόψη του την εποχή εμφάνισης της πλημμύρας και το είδος της καλλιέργειας, ενώ το μοντέλο για τον αστικό τομέα λαμβάνει υπόψη του το είδος του κτίσματος. Οι οικονομικές εκτιμήσεις ζημιάς έχουν ως κύριο δεδομένο εισόδου συνθετικές επιφάνειες ζημιάς, οι οποίες προκύπτουν από δεδομένα ερωτηματολογίου ενισχυμένα με μια σταθμισμένη μέθοδο Monte Carlo. Εξ’ αιτίας της έλλειψης ιστορικών δεδομένων ζημιάς στην περιοχή μελέτης, στην παρούσα διδακτορική διατριβή αναπτύχθηκε μια συνθετική μέθοδος για τη δημιουργία επιφανειών ζημιάς. Η μέθοδος περιλαμβάνει μια έρευνα ερωτηματολογίου, η οποία στοχεύει σε γεωπόνους ερευνητές και πρακτικούς για τον αγροτικό τομέα και σε ειδικούς κατασκευών (πολιτικούς μηχανικούς και αρχιτέκτονες) για τον αστικό τομέα. Από την έρευνα ερωτηματολογίου προέκυψαν δεδομένα ζημιάς για τον αγροτικό και τον αστικό τομέα, τα οποία βασίστηκαν στις εκτιμήσεις ζημιάς που έκαναν οι συμμετέχοντες αναφερόμενοι σε συγκεκριμένα σενάρια πλημμυρικών συνθηκών. Οι απαντήσεις τους, οι οποίες βασίστηκαν στη γνώμη και στην εμπειρία τους, συνέβαλλαν στη συσχέτιση της ζημιάς, που προκαλείται στις διάφορες χρήσεις γης, με τις πλημμυρικές παραμέτρους, ύψος και ταχύτητα του πλημμυρικού κύματος. Στη συνέχεια, μια σταθμισμένη Monte Carlo προσομοίωση πραγματοποιήθηκε για την ενίσχυση της αποκτημένης πληροφορίας ζημιάς από τα αποτελέσματα της έρευνας ερωτηματολογίου. Οι στατιστικές ιδιότητες των Monte Carlo συνθετικών δεδομένων ήταν όμοιες με αυτές των αποτελεσμάτων των ερωτηματολογίων. Στη συνέχεια, χρησιμοποιήθηκε η μέθοδος της Λογιστικής Παλινδρόμησης στα αποτελέσματα της σταθμισμένης Monte Carlo μεθόδου για τη δημιουργία λογιστικών επιφανειών ζημιάς για τον αγροτικό και τον αστικό τομέα. Οι επιφάνειες ζημιάς είναι η σημαντικότερη παράμετρος για την εκτίμηση της πλημμυρικής ζημιάς από το τεχνοοικονομικό μοντέλο. Η σταθμισμένη Monte Carlo μέθοδος και η μέθοδος της Λογιστικής Παλινδρόμησης συνδυάστηκαν σε έναν ενιαίο Python κώδικα (WMCLR Python κώδικα). Κάθε εκτέλεση του WMCLR κώδικα παρείχε μια επιφάνεια ύψους-ταχύτητας-ζημιάς για κάθε χρήση γης που μελετήθηκε. Πιο συγκεκριμένα κάθε εκτέλεση του WMCLR κώδικα για τον αγροτικό τομέα παρείχε μια συνθετική επιφάνεια ζημιάς για κάθε είδος καλλιέργειας μελέτης και για κάθε μήνα του έτους, σχετίζοντας τη ζημιά σε κάθε καλλιέργεια μελέτης με το μέγιστο ύψος και την αντίστοιχη ταχύτητα και τη φάση ανάπτυξης της καλλιέργειας κατά την πλημμύρα. Αντίστοιχα, κάθε εκτέλεση του WMCLR κώδικα για τον αστικό τομέα παρείχε μια επιφάνεια ζημιάς για κάθε κτίσμα μελέτης με τις πλημμυρικές παραμέτρους. Το τεχνοοικονομικό μοντέλο αναπτύχθηκε σε γλώσσα προγραμματισμού Python, κάνοντας χρήση πλέγματος, όμοιου με το πλέγμα του MIKE FLOOD μοντέλου. Το μοντέλο λαμβάνει σε κάθε κελί του πλέγματος την πληροφορία για τη χρήση γης του κελιού καθώς επίσης και το ποσοστό της ζημιάς από την κατάλληλη επιφάνεια ζημιάς και με κατάλληλες εξισώσεις ζημιάς, που χρησιμοποιεί ξεχωριστά για κάθε οικονομικό τομέα μελέτης, υπολογίζει τόσο τη ζημιά σε κάθε κελί του πλέγματος, όσο και τη συνολική ζημιά σε όλη την επιφάνεια μελέτης, για κάθε έναν οικονομικό τομέα ξεχωριστά. Το μοντέλο αυτό επιτρέπει την οπτικοποίηση της εκτιμώμενης αγροτικής και αστικής ζημιάς σε περιβάλλον ArcGIS και είναι ικανό να προσδιορίσει αγροτικές και αστικές περιοχές επιρρεπείς τόσο σε πλημμύρες όσο και σε πλημμυρικές ζημιές. Το σημαντικότερο είναι ότι το μοντέλο αυτό έχει τη δυνατότητα να προσδιορίζει με μεγάλη λεπτομέρεια την ακριβή τοποθεσία και το μέγεθος της ζημιάς. Το μοντέλο εφαρμόστηκε για την εκτίμηση της ζημιάς που προκλήθηκε από το στιγμιαίο πλημμυρικό γεγονός στις 11-12 Φεβρουαρίου, 2003, στην λεκάνη απορροής του ποταμού Κοιλιάρη, στην Κρήτη. Η ακρίβεια και η συνέπεια των αποτελεσμάτων του τεχνοοικονομικού μοντέλου εκτίμησης της ζημιάς εξετάστηκαν μέσα από μια νέα Monte Carlo προσομοίωση, στην οποία ο κώδικας του τεχνοοικονομικού μοντέλου εκτελέστηκε πολλαπλές φορές, παράγοντας πολλαπλές εκτιμήσεις ζημιάς για κάθε αντικείμενο μελέτης του εκάστοτε οικονομικού τομέα μελέτης. Σε κάθε εκτέλεση του κώδικα χρησιμοποιήθηκε η κατάλληλη επιφάνεια ζημιάς, η οποία προέκυψε από τον WMCLR κώδικα. Τα αποτελέσματα του κώδικα για κάθε αντικείμενο μελέτης του εκάστοτε τομέα μελέτης και για τη συνολική ζημιά του τομέα μελέτης, επεξεργάστηκαν στατιστικά. Η στατιστική αυτή επεξεργασία εξασφάλισε την ακρίβεια και τη συνέπεια της μεθοδολογίας εκτίμησης της ζημιάς, η οποία αναπτύχθηκε και παρουσιάζεται στην παρούσα διδακτορική διατριβή. Η μεθοδολογία που παρουσιάζεται στην παρούσα διδακτορική διατριβή θεσπίζει ένα ολοκληρωμένο πλαίσιο ικανό να προσδιορίσει άμεσα περιοχές επιρρεπείς στον πλημμυρικό κίνδυνο και να εκτιμήσει άμεσα τις οικονομικές απώλειες που αυτός προκαλεί σε διάφορους οικονομικούς τομείς. Ένα εργαλείο ικανό να αναλύει τον πλημμυρικό κίνδυνο και να εκτιμά την πλημμυρική τρωτότητα είναι πολύτιμο για τις κοινωνίες που πλήττονται συχνά από αυτή την απειλή

A Narrative-Driven Role-Playing Game for Raising Flood Awareness

In the framework of a water resources management class in the Technical University of Crete, a narrative-driven role-playing game (RPG) was planned and tested in the classroom, with the intent to raise awareness among the students on how floods can have an impact on the everyday lives of different citizens. During this game, the students had the opportunity to act as different stakeholders. In order to assess the impact of this game on participants’ thoughts of who might be affected by a flood event, two questionnaires were used, one before and one after the game. The results show that there was very positive feedback from the participants on how this RPG helped them realize the different implications a flood event might have on citizens and decision makers. The community-based aspect that was chosen for this RPG implementation showed the difficulties the specific roles would face as single individuals and as a community in general. Using a similar approach can help any stakeholder understand the challenges in a more direct way than with traditional lecturing and presentations

Hydrometeorological impact of climate change in two Mediterranean basins

The impact of climate change in specific hydrological issues is investigated in two Mediterranean watersheds of the island of Crete, Koutsoulidis, and Giofyros, by using the HBV hydrological model. Koutsoulidis basin is analysed in terms of future water resources availability under climate change, as it supplies the dam of the surrounding area that provides its irrigational water needs. Giofyros is a basin prone to flooding, hence, it is analysed in terms of spring flood risk under climate change. At first, the HBV model is calibrated using as input the historical data. Next, the climate change impact is studied, using the HBV with climate data from 11 GCM–RCM combinations for 3 RCP scenarios (2.6, 4.5, and 8.5 W/m2) and 3 time windows (1981–2010, 2021–2050, and 2071–2100). The climate change impact to the hydrological systems’ behaviour is projected using several hydrometeorological parameters and hydrological signatures. Specifically, in Koutsoulidis basin, projections of future water resources availability show that the period of May to November is a high-risk period of water shortage for all RCPs in all time windows. In Giofyros basin, spring flood risk analysis reveals higher flooding risk in 2021–2050 time window. In addition, February is the most frequent month of spring flood start point in all climate scenarios. The above findings could be used in strategic planning for a sustainable water resources management in the Mediterranean basins

Soil Moisture Content Estimation Based on Sentinel-1 and Auxiliary Earth Observation Products. A Hydrological Approach

A methodology for elaborating multi-temporal Sentinel-1 and Landsat 8 satellite images for estimating topsoil Soil Moisture Content (SMC) to support hydrological simulation studies is proposed. After pre-processing the remote sensing data, backscattering coefficient, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), thermal infrared temperature and incidence angle parameters are assessed for their potential to infer ground measurements of SMC, collected at the top 5 cm. A non-linear approach using Artificial Neural Networks (ANNs) is tested. The methodology is applied in Western Crete, Greece, where a SMC gauge network was deployed during 2015. The performance of the proposed algorithm is evaluated using leave-one-out cross validation and sensitivity analysis. ANNs prove to be the most efficient in SMC estimation yielding R2 values between 0.7 and 0.9. The proposed methodology is used to support a hydrological simulation with the HEC-HMS model, applied at the Keramianos basin which is ungauged for SMC. Results and model sensitivity highlight the contribution of combining Sentinel-1 SAR and Landsat 8 images for improving SMC estimates and supporting hydrological studies