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Flash flood susceptibility assessment using the parameters of drainage basin morphometry in SE Bangladesh
Quaternary International ( IF 2.2 ) Pub Date : 2020-05-01 , DOI: 10.1016/j.quaint.2020.04.047
Akhtar Alam , Bayes Ahmed , Peter Sammonds

Abstract Predicting the occurrence and spatial patterns of rainfall induced flash floods is still a challenge. Instant genesis and typically smaller areal coverage of the flash floods are the major impediments to their forecasting. Analysis of the morphometric parameters provides useful insight on hydrological response of the drainage basins to high intensity rainfall events. This information is valuable for understanding the flash flood potential of the drainage basins and for evading the destructions caused by the hazard. Here, we use eighteen morphometric parameters that influence the runoff volume, flow velocity, and inundation depth scenario of a flash flood. The analysis has been carried out for simulating the relative flash flood susceptibility of thirteen watersheds (B1 to B13) of variable sizes in southeastern Bangladesh. The morphometric parameters were derived from Digital Elevation Model (DEM) using Geographic Information System (GIS). The evaluated basin parameters include: area (A), perimeter (P), length (Lb), stream order (Su), stream number (Nu), stream length (Lu), stream frequency (Fs), drainage density (Dd), texture ratio (Rt), bifurcation ratio (Rb), basin relief (Hr), relief ratio (Rr), ruggedness number (Rn), time of concentration (Tc), infiltration number (If), and form factor (F). Two relative flash flood susceptibility scenarios were generated: (i) general watershed level, and (ii) more precise pixel level status. The watershed level comparison reveals that B4 and B6 watersheds constituting 72.61% of the total area are ‘very high’ susceptible, whereas the susceptibility of the other watersheds has been found as ‘high’ [B5 (6.95%)], ‘moderate’ [B8 and B13 (8.63%)], ‘low’ [B2, B10, B11 (4.64%)], and ‘very low’ [B1, B3, B7, B9, and B12 (7.18%)]. The derived watershed susceptibility map was subsequently integrated with two spatial analysis algorithms i.e., topographic wetness index (TWI) and topographic position index (TPI) through overlay analysis. The integration helped to understand the combined role of the general watershed morphometry and the in situ topography for determining the flash flood susceptibility of each spot (30 m × 30 m) within all the selected watersheds. The quantitative analysis and characterization of the watersheds from the perspective of flash flood hazard in this investigation is expected to be useful for implementing the site-specific mitigation measures and alleviating the effects of the hydrological hazard in the study area.

中文翻译:

使用孟加拉国东南部流域形态测量参数进行山洪敏感性评估

摘要 预测降雨引发的山洪暴发的发生和空间格局仍然是一个挑战。山洪暴发的即时发生和通常较小的区域覆盖是他们预测的主要障碍。形态测量参数的分析为流域对高强度降雨事件的水文响应提供了有用的见解。这些信息对于了解流域的山洪暴发潜力和避免灾害造成的破坏非常有价值。在这里,我们使用了 18 个形态测量参数,这些参数会影响山洪暴发的径流体积、流速和淹没深度场景。该分析用于模拟孟加拉国东南部大小不一的 13 个流域(B1 至 B13)的相对山洪敏感性。形态测量参数来自使用地理信息系统 (GIS) 的数字高程模型 (DEM)。评估的流域参数包括:面积(A)、周长(P)、长度(Lb)、河流顺序(Su)、河流数量(Nu)、河流长度(Lu)、河流频率(Fs)、排水密度(Dd) 、纹理比 (Rt)、分叉比 (Rb)、盆地起伏 (Hr)、起伏率 (Rr)、崎岖数 (Rn)、集中时间 (Tc)、渗透数 (If) 和形状因子 (F) . 生成了两种相对的山洪敏感性情景:(i)一般流域水平,以及(ii)更精确的像素水平状态。流域水平比较显示,占总面积 72.61% 的 B4 和 B6 流域为“非常高”易感性,而其他流域的易感性为“高”[B5 (6.95%)],“中等”[B8 和 B13 (8.63%)]、“低”[B2、B10、B11 (4.64%)] 和“非常低”[B1、B3、B7、B9 和 B12 (7.18%)]。随后通过叠加分析将导出的流域敏感性图与两种空间分析算法,即地形湿度指数(TWI)和地形位置指数(TPI)相结合。该集成有助于了解一般流域形态测量和原位地形在确定所有选定流域内每个点 (30 m × 30 m) 的山洪敏感性方面的综合作用。本次调查从山洪灾害角度对流域进行定量分析和表征,有望为研究区实施针对性减灾措施和减轻水文灾害影响提供参考。B10、B11 (4.64%)] 和“非常低”[B1、B3、B7、B9 和 B12 (7.18%)]。随后通过叠加分析将导出的流域敏感性图与两种空间分析算法,即地形湿度指数(TWI)和地形位置指数(TPI)相结合。整合有助于了解一般流域形态测量和原位地形在确定所有选定流域内每个点 (30 m × 30 m) 的山洪敏感性方面的综合作用。本次调查从山洪灾害角度对流域进行定量分析和表征,有望为研究区实施针对性减灾措施和减轻水文灾害影响提供参考。B10、B11 (4.64%)] 和“非常低”[B1、B3、B7、B9 和 B12 (7.18%)]。随后通过叠加分析将导出的流域敏感性图与两种空间分析算法,即地形湿度指数(TWI)和地形位置指数(TPI)相结合。该集成有助于了解一般流域形态测量和原位地形在确定所有选定流域内每个点 (30 m × 30 m) 的山洪敏感性方面的综合作用。本次调查从山洪灾害角度对流域进行定量分析和表征,有望为研究区实施针对性减灾措施和减轻水文灾害影响提供参考。随后通过叠加分析将导出的流域敏感性图与两种空间分析算法,即地形湿度指数(TWI)和地形位置指数(TPI)相结合。该集成有助于了解一般流域形态测量和原位地形在确定所有选定流域内每个点 (30 m × 30 m) 的山洪敏感性方面的综合作用。本次调查从山洪灾害角度对流域进行定量分析和表征,有望为研究区实施针对性减灾措施和减轻水文灾害影响提供参考。随后通过叠加分析将导出的流域敏感性图与两种空间分析算法,即地形湿度指数(TWI)和地形位置指数(TPI)相结合。该集成有助于了解一般流域形态测量和原位地形在确定所有选定流域内每个点 (30 m × 30 m) 的山洪敏感性方面的综合作用。本次调查从山洪灾害角度对流域进行定量分析和表征,有望为研究区实施针对性减灾措施和减轻水文灾害影响提供参考。地形湿度指数(TWI)和地形位置指数(TPI)通过叠加分析。该集成有助于了解一般流域形态测量和原位地形在确定所有选定流域内每个点 (30 m × 30 m) 的山洪敏感性方面的综合作用。本次调查从山洪灾害角度对流域进行定量分析和表征,有望为研究区实施针对性减灾措施和减轻水文灾害影响提供参考。地形湿度指数(TWI)和地形位置指数(TPI)通过叠加分析。该集成有助于了解一般流域形态测量和原位地形在确定所有选定流域内每个点 (30 m × 30 m) 的山洪敏感性方面的综合作用。本次调查从山洪灾害角度对流域进行定量分析和表征,有望为研究区实施针对性减灾措施和减轻水文灾害影响提供参考。该集成有助于了解一般流域形态测量和原位地形在确定所有选定流域内每个点 (30 m × 30 m) 的山洪敏感性方面的综合作用。本次调查从山洪灾害角度对流域进行定量分析和表征,有望为研究区实施针对性减灾措施和减轻水文灾害影响提供参考。该集成有助于了解一般流域形态测量和原位地形在确定所有选定流域内每个点 (30 m × 30 m) 的山洪敏感性方面的综合作用。本次调查从山洪灾害角度对流域进行定量分析和表征,有望为研究区实施针对性减灾措施和减轻水文灾害影响提供参考。
更新日期:2020-05-01
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