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Dissertation zugänglich unter
URN: urn:nbn:de:gbv:18-88894
URL: http://ediss.sub.uni-hamburg.de/volltexte/2017/8889/


Extreme Events in Pakistan : Physical Processes and Impacts of Changing Climate

Extreme Ereignisse in Pakistan : Physische Prozesse und Auswirkungen des Klimawandels

Zahid, Maida

Originalveröffentlichung: (2017) https://www.earth-syst-dynam-discuss.net/esd-2016-72/
pdf-Format:
 Dokument 1.pdf (15.113 KB) 


SWD-Schlagwörter: Extreme , Temperatur , Klimaänderung , Niederschlag , Anpassung , Risikoanalyse
Freie Schlagwörter (Deutsch): Extremereignis , Wiederkehrwerte , Wiederkehrperioden , Bias-Korrektur
Freie Schlagwörter (Englisch): Extreme events , Return levels , Risk assessment , Return periods , Adaptation
Basisklassifikation: 43.47 , 38.82
Institut: Geowissenschaften
DDC-Sachgruppe: Geowissenschaften
Dokumentart: Dissertation
Hauptberichter: Lucarini, Valerio (Prof. Dr.)
Sprache: Englisch
Tag der mündlichen Prüfung: 05.12.2017
Erstellungsjahr: 2017
Publikationsdatum: 18.12.2017
Kurzfassung auf Deutsch: Der Schwerpunkt dieser Arbeit liegt in der Untersuchung der Wiederkehrperioden von Extremereignissen im südlichen Pakistan (Sindh Provinz) und der damit verbundenen Risiken. Zusätzlich wurde basierend auf den Ergebnissen dieser Arbeit ein Web-Tool namens "SindheX" für Anpassungsmaßnahmen entwickelt. Die Studie widmet der Provinz Sindh eine besondere Aufmerksamkeit, aufgrund der Vulnerabilität dieser Region gegen unterschiedliche Arten von Extremereignissen, wie z.B. Hitzewellen (2015), Starkregen/Überflutungen (2010, 2011) und Zyklonen (2007, 2010, 2014). Die lokalen Verwaltungsbehörden, sowie die politischen und andere Entscheidungsträger (Energie-, Agrarsektor, Wasserwirtschaftsverwaltung, Hafenverwaltungen), benötigen diese Informationen für die Planung und Umsetzung von Anpassungsmaßnahmen. Basierend auf der Dringlichkeit der Informationen werden drei Variablen, deren Extremwerte die Provinz Sindh häufig betreffen, identifiziert und untersucht. Diese sind (i) Temperatur (Lufttemperatur Tmax und Feuchttemperatur TWmax), (ii) Meeresoberfläche temperatur/Zyklonen im Arabischen Meer (Nördlicher Indischer Ozean), die Sindh’s Küstenlinie treffen, und (iii) Niederschlag. Für die Abschätzung der Wiedekehrintervalle von Extremereignissen werden die zwei wichtigsten Methoden der Extremwerttheorie, (1) die Block Maxima (BM) - und (2) die Peaks Over Threshold (POT) - Methoden angewandt, da diese verlässlichere Informationen liefern als Adhoc- Ansätze. Zusätzlich wird die Wahrscheinlichkeit von Vorkommnissen zyklonaler Aktivitäten im Arabischen Meer durch ein Poissonregessionsmodell vorausgesagt.

Die Temperatur- und Niederschlagsextreme werden mit Hilfe der POT - Methode für den Zeitraum 1980 – 2010 untersucht. Die Messstationsdaten zeigen Wiederkehrwerte von Tmax > 50 ℃ in Jacobabad, Mohenjo-daro, Padidan, Nawabshah und Tmax > 45 ℃ in Rohri, Hyderabad, Chhor, Karachi, Badin für Wiedekehrintervalle zwischen 5 und 100 Jahren, während TWmax in der ganzen Provinz Sindh 35 ℃ und damit die Grenze der menschlichen Überlebensfähigkeit überschreitet. Die ERA Interim Wiederkehrwerte von Tmax und TWmax deuten auf einen Unterschied von 3 ℃ bis 5 ℃ im Vergleich zu Stationsdaten sowohl für kürzere und als auch für längere Wiederkehrperioden. Folglich wird eine einfache Bias-Korrektur auf die ERA Interim Daten angewandt, die eine bemerkenswerte Verbesserung der Wiederkehrdaten bewirkt, obwohl bestimmte Unstimmigkeiten erhalten bleiben. Die Ergebnisse für Niederschlagsextreme zeigen Wiederkehrwerte > 150 mm/Tag in Rohri, Nawabshah, Hyderabad, Chhor, Karachi, und Badin und > 100 mm/Tag in Jacobabad und Mohenjo-daro fuür Wiedekehrintervalle zwischen 5 und 100 Jahren. Die extremen Meeresoberflächentemperaturen (SST) im Arabischen Meer werden mit Hilfe der Block Maxima Methode im Vormonsun (Mai – Juni) und Nachmonsun (Oktober – November) für den Zeitraum von 1891 bis 2015 untersucht. Die Ergebnisse zeigen die Rückkehr von SST > 29 ℃ im Vormonsun und > 28℃ im Post-Monsun. Die Wahrscheinlichkeit von Vorkommnissen zyklonaler Aktivitäten, wie z.B. tropische Depressionen (TD), tropische Stürme (CS), und schwere tropische Stürme (SCS), im Arabischen Meer wird ebenfalls durch ein Poissonregessionsmodell mithilfe vom SST und Süd-Oszillations-Index als Vorhersageindikatoren vorausgesagt. Die Ergebnisse zeigen höhere Wahrscheinlichkeiten von TD, CS, und SCS im Arabischen Meer während des Vormonsuns als während des Nachmonsuns. Die Karten und Abbildungen dieser Arbeit sind kostenlos über dem Web-Tool "SindheX" (www.sindhex.org) verfügbar und können von all den öffentlichen und privaten Betroffenen genutzt werden, welche an den Wiederkehrperioden von Extremereignissen in Sindh interessiert sind.
Kurzfassung auf Englisch: The present work mainly aims to assess the returns of major extreme events occurring in southern Pakistan (Sindh province), and the degree of risks associated to them. Furthermore, a web-tool named "SindheX" is developed for the adaptation measures, using the results of this thesis. This thesis devotes special attention to Sindh due its vulnerability to recent extreme events such as heat waves (2015), heavy precipitation/floods (2010, 2011) and cyclones (2007, 2010, 2014). Sindh lacks the information regarding the recurrence of these extreme events. The local administrators, policy makers, and other stakeholders (energy sector, agriculture sector, water management authority, port authorities etc.) in Sindh need this information to plan and implement adaptations accordingly. Considering the urgency of information, three major extremes recently affecting Sindh are identified and selected for the investigation. They include (i) Temperature (air temperature Tmax and wet-bulb temperature TWmax), (ii) Sea Surface Temperature/Cyclones of Arabian Sea (North Indian Ocean) at the Sindh coastline, and (iii) Precipitation. The two most popular methods of the extreme value theory i.e. (1) Block Maxima (BM) and (2) Peaks Over Threshold (POT) are applied to estimate the return levels (RLs) of extremes, since these provide more robust information than ad-hoc approaches on return times of extreme events. Additionally, the Poisson regression is used to predict the probability of cyclonic activity in the Arabian Sea.

The temperature and precipitation extremes are estimated by applying the POT approach for the period 1980 – 2010. The results of temperature extremes of station data indicate RLs of Tmax > 50℃ in Jacobabad, Mohenjo-daro, Padidan, Nawabshah, and Tmax > 45℃ in Rohri, Hyderabad, Chhor, Karachi, Badin in a 5 to 100 year return period. The RLs of TWmax exceeds 3 in the entire Sindh, severely impacting the human habitability. The RLs of ERA Interim Tmax and TWmax show a difference of 3℃ to 5℃ from a station data, for both shorter and longer return periods. However, a simple bias correction is applied to the ERA Interim data, which shows remarkable improvement in return levels, but some discrepancies remain. The results of precipitation extremes illustrate the RLs > 150 mm/day in Rohri, Nawabshah, Hyderabad, Chhor, Karachi, and Badin and > 100 mm/day in Jacobabad and Mohenjo-daro in a 5 to 100 year return period. The Arabian Sea SST extremes are assessed using the BM method during pre-monsoon (May – June) and post-monsoon (October – November) from 1891 to 2015. The results indicate RLs of SST extremes > 29℃ in pre-monsoon and > 28℃ in post-monsoon. The probability of occurrence of a cyclonic activity like tropical depression (TD), cyclonic storm (CS), and sever cyclonic storm (SCS) in the Arabian Sea is also predicted with a Poisson regression model using SST and Southern Oscillation Index (SOI) as predictors. The results exhibit that the probability of TD, CS, and SCS in the Arabian Sea is more likely during pre-monsoon rather than post-monsoon. The maps and graphs of this thesis are available on the web–tool SindheX (www.sindhex.org), and can be used by all organizations, public and private stakeholders, who are interested in the return times of extremes in Sindh.

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