Probabilistic delineation of flood-prone areas based on a digital elevation model and the extent of historical flooding: the case of Ouagadougou

R. De Risi; F. Jalayer; F. De Paola; M. Giugni

doi:10.21701/bolgeomin.125.3.005

Autores/as

R. De Risi Department of Structures for Engineering and Architecture, University of Naples Federico II
F. Jalayer Department of Structures for Engineering and Architecture, University of Naples Federico II. (2) Department of Civil, Architectural and Environmental Engineering, University of Naples Federico
F. De Paola Department of Civil, Architectural and Environmental Engineering, University of Naples Federico II
M. Giugni Department of Civil, Architectural and Environmental Engineering, University of Naples Federico II

DOI:

https://doi.org/10.21701/bolgeomin.125.3.005

Palabras clave:

África, áreas propensas a la inundación, estimación bayesiana de parámetros, índice topográfico de humedad, GIS, TWI

Resumen

La delineación de áreas propensas a sufrir inundaciones es uno de los pasos más importantes para la evaluación del riesgo de avenidas y su mitigación. Este estudio utiliza un enfoque probabilístico basado en el modelo digital de elevaciones para la delineación de áreas propensas a inundarse utilizando información sobre la extensión de avenidas históricas en el área de interés. Esto es particularmente útil para la delineación de áreas propensas a inundarse en los casos donde no están disponibles los cálculos de perfiles hidráulicos más precisos. La delineación de áreas propensas a la inundación se lleva a cabo utilizando el índice topográfico de humedad (TWI) que permite la delineación de una porción de la cuenca hidrográfica potencialmente expuesta a inundación mediante la identificación de todas las áreas caracterizadas por un TWI que excede un determinado umbral. Un enfoque de actualización Bayesiana es utilizado para estimar el umbral de TWI que permite identificar las áreas propensas a inundarse basado en información disponible sobre la extensión espacial de las inundaciones históricas. Se muestra una aplicación del método propuesto para delinear áreas potencialmente inundables en la ciudad de Ougadougou, sobre la base de la observación de la extensión espacial de las inundaciones de 2009 en dicha ciudad.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

Apel, H., Aronica, G. T., Kreibich, H. & Thieken, A. H. 2009. Flood risk analyses-how detailed do we need to be? Natural Hazards, 49, 79-98. https://doi.org/10.1007/s11069-008-9277-8

Degiorgis M., Gnecco G., Gorni S., Roth G., Sanguineti M., and Taramasso A.C., 2012, Classifiers for the detection of flood-prone areas using remote sensed elevation data. Journal of Hydrology, 470-471, 302-315. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2012.09.006

De Risi, R. & Jalayer, F. 2013. Identification of hot spots vulnerability of adobe houses, sewer systems and road networks. Available: http://www.cluva.eu/deliverables/CLUVA_D2.1.pdf.

De Risi, R., Jalayer, F., DePaola, F., Iervolino, I., Giugni, M., Topa, M. E., Mbuya, E., Kyessi, A., Manfredi, G., Gasparini, P., 2013. Flood Risk Assessment for Informal Settlements, Natural Hazards, 69 (1), 1003-1032. https://doi.org/10.1007/s11069-013-0749-0

Gall, M., Boruff, B. J. & Cutter, S. L. 2007. Assessing flood hazard zones in the absence of digital floodplain maps, comparison of alternative approaches. Natural Hazards Review, 8, 1-12. https://doi.org/10.1061/(ASCE)1527-6988(2007)8:1(1)

Jalayer, F., De Risi, R., De Paola, F., Giugni, M., Manfredi, G., Gasparini, P., Topa, M. E., Nebyou, Y., Yeshitela, K., Nebebe, A., Cavan, G., Lindley, S., Printz, A. & Renner, F. 2013. Probabilistic GIS-based method for delineation of urban flooding risk hotspots. Natural Hazards - in press. https://doi.org/10.1007/s11069-014-1119-2

Jaynes, E. T. 2003. Probability theory: The logic of science, Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9780511790423

Kirkby, M. J., 1975. Hydrograph modelling strategies. In, PEEL, R. F., CHISHOLM, M. D. & HAGGETT, A. P. (eds.) Progress in physical and human geography. London.

Manfreda, S., Di Leo, M. & Sole, A. 2011. Detection of Flood-Prone Areas Using Digital Elevation Models. Journal of Hydrologic Engineering, 16, 781-790. https://doi.org/10.1061/(ASCE)HE.1943-5584.0000367

Manfreda, S., Sole, A. & Fiorentino, M. 2007. Valutazione del pericolo di allagamento sul territorio nazionale mediante un approccio di tipo geomorfologico. 4, 43-54.

Manfreda, S., Sole, A. & Fiorentino, M. 2008. Can the basin morphology alone provide an insight into flood-plain delineation? WIT Trans. Ecol. Environ, 118, 47-56. https://doi.org/10.2495/FRIAR080051

Qin, C.-Z., Zhu, A. X., Pei, T., Li, B.-L., Scholten, T., Behrens, T. & Zhou, C.-H. 2011. An approach to computing topographic wetness index based on maximum downslope gradient. Precision Agriculture, 12, 32-43. https://doi.org/10.1007/s11119-009-9152-y