Журнал географии и стихийных бедствий

Журнал географии и стихийных бедствий
Открытый доступ

ISSN: 2167-0587

Абстрактный

Применение анализа частоты наводнений для изучения пространственно-временной уязвимости домохозяйств к наводнениям в районе Каронга и городе Лилонгве, Малави

Isaac Kadono Mwalwimba1*, Mtafu Manda2, Cosmo Ngongondo3

Анализ частоты наводнений (FFA) является важным компонентом снижения риска наводнений и готовности к ним. Он показывает, где могут произойти наводнения, и предоставляет данные об уязвимости, необходимые для реагирования и готовности. Однако в развивающихся странах, таких как Малави, существует ограниченное количество исследований, которые интегрируют FFA для понимания пространственно-временных характеристик в анализе риска наводнений. Это обусловило необходимость проведения этого исследования в сельских районах Традиционной власти (T/A) Килупула в округе Каронга (KD) и округа Мтандире в городе Лилонгве (LC). В исследовании использовались гидрологический сток, Географическая информационная система (ГИС) и данные профиля бедствий для водосборов Луфилья и Лингадзи в KD и LC соответственно. Исходные данные были собраны в Департаментах водных ресурсов и управления стихийными бедствиями в Министерствах водных ресурсов и санитарии и Природных ресурсов и изменения климата соответственно. Для анализа данных использовались статистические методы и ArcGIS 10.8. Результаты показали более высокий ожидаемый паводок для Лингази по сравнению с водосборами Луфилья в LC и KD соответственно при разных периодах повторяемости. Пространственно-временные характеристики, такие как увеличенный объем воды в каналах из-за короткого времени задержки в результате запечатывания поверхности земли и потери сельскохозяйственных земель из-за изменений в речных руслах, проживание людей вдоль речных русел и плохое управление водосбором, способствуют высокой уязвимости домохозяйств к наводнениям. Это исследование дает основу для интеграции FFA в FVA (районы, уязвимые к наводнениям) в любом регионе мира, поскольку все входные данные доступны по всему миру.

Отказ от ответственности: Этот тезис был переведен с использованием инструментов искусственного интеллекта и еще не прошел рецензирование или проверку.
Top