Hoe beïnvloeden extreme neerslag en droogte de risico’s van natuurrampen in India?

De toename en verschuiving in de intensiteit en spreiding van extreme neerslag, zoals geanalyseerd door onderzoekers als Vinnarasi en Dhanya (2016) en Bisht et al. (2017), resulteren in een groeiende variatie in de mate van rampgevaar in verschillende regio’s van India. Vooral overstromingen vormen hierbij een prominent risico. Wereldwijd zijn de aantallen dodelijke slachtoffers door overstromingen relatief stabiel of zelfs licht gedaald, maar de economische schade als gevolg van overstromingen is in de loop der jaren juist sterk toegenomen. Alleen al in India veroorzaken overstromingen jaarlijks economische verliezen ter waarde van ongeveer 3 miljard Amerikaanse dollars en treffen ze een aanzienlijk deel van de bevolking (International Disaster Data Base). Tijdens het moessonseizoen van 2021 leidde extreme neerslag tot zware overstromingen en ongeveer 1300 doden, naast enorme materiële schade ter waarde van 3,1 miljard dollar, met name door vernielde oogsten en infrastructuur (WMO 2022).

Overstromingen kunnen op verschillende manieren worden ingedeeld, waarbij twee hoofdtypen de boventoon voeren: fluviale (riviergebonden) en pluviale (regen-gerelateerde) overstromingen. Fluviale overstromingen ontstaan wanneer rivieren hun capaciteit overschrijden, zoals jaarlijks voorkomt in Bihar. Pluviale overstromingen worden veroorzaakt door extreme regenval zonder directe relatie met een nabijgelegen waterlichaam, zoals duidelijk werd bij de catastrofale overstroming in Mumbai in juli 2005, waar bijna een meter regen in 24 uur viel (Gupta 2007). Andere soorten overstromingen zijn onder meer flash floods, kustoverstromingen, estuariene overstromingen, stedelijke overstromingen, smeltwateroverstromingen en gletsjermeerdoorbraken.

In tegenstelling tot overstromingen veroorzaken droogtes schade door een tekort aan neerslag. Wereldwijd zijn droogtes een van de meest verwoestende natuurrampen, met naar schatting 650.000 dodelijke slachtoffers tussen 1970 en 2019. Jaarlijks worden wereldwijd ongeveer 55 miljoen mensen direct getroffen door droogte, wat vooral ernstige gevolgen heeft voor de landbouw en veeteelt (UNCCD 2022). In het Aziatisch-Pacifische gebied vormen droogtes de grootste bron van jaarlijkse economische verliezen onder natuurlijke en biologische gevaren.

India is bijzonder kwetsbaar voor droogtes, mede door de variabiliteit van de Indiase zomermoessonregen, die 75-80% van de jaarlijkse neerslag uitmaakt. De afgelopen vijftig jaar is er een duidelijke toename in frequentie en omvang van droogtes, met een opvallend aantal ernstige droogteperiodes tussen 1977 en 2010 (Mallya et al. 2016; Krishnan et al. 2020). De economische impact is groot, met schattingen dat het bruto binnenlands product van India jaarlijks met 2–5% afneemt door de gevolgen van ernstige droogtes (UNDRR 2021).

Het begrijpen van de complexe aard en de onderliggende processen van overstromingen en droogtes is cruciaal voor hydrologen en beleidsmakers om de kwetsbaarheid van gemeenschappen te verminderen. Het gebruik van moderne technologieën zoals remote sensing, statistische analyses en modelleringstechnieken maakt het mogelijk om deze extremen beter te monitoren, voorspellen en beheren. Dit draagt bij aan het ontwikkelen van weerbare systemen en strategieën die kunnen omgaan met de terugkerende aard van deze rampen en hun impact kunnen beperken.

Naast de technische en wetenschappelijke aspecten is het belangrijk te beseffen dat de maatschappelijke en economische kwetsbaarheid sterk varieert tussen regio’s en bevolkingsgroepen. Effectief risicobeheer vereist daarom ook aandacht voor sociaal-economische factoren, infrastructuurkwaliteit, stedelijke planning en bewustwording binnen gemeenschappen. Alleen met een geïntegreerde aanpak, waarin zowel natuurkundige kennis als menselijke factoren worden meegenomen, kunnen de risico’s van overstromingen en droogtes duurzaam worden beperkt.

Hoe kan modellering helpen bij het beoordelen en voorspellen van droogte?

Modellering speelt een cruciale rol bij het beoordelen van de kwetsbaarheid van verschillende regio’s voor droogte en het opzetten van vroege waarschuwingssystemen om de impact van toekomstige droogteperiodes te beperken. Een breed scala aan methoden wordt toegepast om droogte te modelleren, waarbij statistische technieken, hydrologische modellen en remote sensing-methoden centraal staan.

Hydrologische modellen vullen statistische analyses aan door variabelen zoals oppervlakteafvoer en bodemvocht op regionale schaal te simuleren, wat essentieel is wanneer meetgegevens schaars of onvolledig zijn. Het gebruik van modellen maakt het mogelijk droogtesituaties te onderzoeken over lange perioden en onder veranderende klimaatscenario’s. Indices zoals de Standardised Runoff Index (SRI) en de Standardised Soil Moisture Index (SSI) zijn gebaseerd op deze gesimuleerde hydrologische variabelen. Hoewel hydrologische modellering gedetailleerdere inzichten biedt, blijven uitdagingen bestaan, met name door de noodzaak aan lange en kwalitatief hoogwaardige datasets voor calibratie en validatie van modellen. Fouten of bias in modeluitkomsten kunnen direct de betrouwbaarheid van droogtebeoordelingen beïnvloeden.

Remote sensing heeft in de afgelopen decennia een steeds belangrijkere rol gekregen. Satellietwaarnemingen bieden nauwkeurige, frequente en ruimtelijk uitgebreide data die variëren van lokale tot synoptische schalen. Door de reflectiesignaturen van vegetatie en bodem te analyseren, kunnen satellietbeelden grootschalige droogte-invloeden in kaart brengen en monitoren. Deze methode levert een waardevolle aanvulling op traditionele meetmethoden, vooral in gebieden waar grondmetingen beperkt zijn.

Naast de technische aspecten is het voor de lezer van belang om te begrijpen dat droogte geen uniform fenomeen is. De impact varieert sterk afhankelijk van regionale klimatologische omstandigheden, landgebruik, waterbeheer en sociaaleconomische factoren. De keuze van een droogte-index of model moet afgestemd zijn op het specifieke doel, zoals landbouwmonitoring, waterbeheer of risicobeoordeling. Bovendien zijn de onzekerheden in data en modellering onlosmakelijk verbonden met klimaatverandering, die nieuwe uitdagingen stelt aan droogtemonitoring en adaptatie. Het nauwkeurig interpreteren van droogte-informatie vereist daarom niet alleen technische kennis, maar ook begrip van de contextuele factoren die droogte beïnvloeden en mede bepalen welke maatregelen effectief zijn.

Hoe Hydrologische Modellen Werken: Van Empirische naar Stochastische Modellen

Hydrologische modellen worden gebruikt om het gedrag van water binnen een bepaald gebied te simuleren. Ze helpen bij het voorspellen van stroomafvoer, neerslag, verdamping, infiltratie en andere hydrologische processen. Afhankelijk van de methode die wordt gebruikt om het model te ontwikkelen, kunnen hydrologische modellen fysisch-gebaseerd, empirisch, conceptueel of stochastisch zijn. Elk van deze modellen heeft zijn eigen toepassingen en beperkingen, die essentieel zijn om te begrijpen bij het gebruik ervan.

Een fysisch-gebaseerd model is gebaseerd op de natuurkundige principes die de hydrologische processen aandrijven. Het diffusiemodel van golven bijvoorbeeld is gebaseerd op de wetten van de fysica en wordt gebruikt voor het berekenen van de stroming van water door verschillende media. Evenzo is de Penman–Monteith-methode een fysisch-gebaseerde methode voor het berekenen van verdamping en evapotranspiratie, waarbij de energie- en waterbalansprincipes worden toegepast. Fysisch-gebaseerde modellen zijn gedetailleerd en nauwkeurig, maar ze zijn vaak complex en vereisen gedetailleerde gegevens.

Empirische modellen, zoals de Jensen-Haise methode voor evapotranspiratie of de Kostiakov-vergelijking voor infiltratie, zijn gebaseerd op waarnemingen en experimentele gegevens, in plaats van fysische wetmatigheden. Deze modellen zijn eenvoudiger en vereisen vaak minder gedetailleerde gegevens, maar ze zijn minder nauwkeurig bij het simuleren van complexe omgevingsomstandigheden. De Theis-vergelijking is een voorbeeld van een fysisch-gebaseerd model voor het berekenen van de daling van het grondwaterpeil als gevolg van pompactiviteit in een aquifer.

De Richards-vergelijking is een ander fysisch-gebaseerd model, dat wordt gebruikt om de infiltratie van water in bodems te modelleren. Het is een veelgebruikte vergelijking die de variatie van het watergehalte in de bodem en het effect van infiltratie over tijd beschrijft. Conceptuele modellen zoals de Green-Ampt-vergelijking en de Singh-Yu-vergelijking worden vaak gebruikt voor het simuleren van infiltratie, waarbij de complexiteit van fysisch-gebaseerde modellen wordt vereenvoudigd door aannames over de bodemstructuur en het watergedrag.

De toepassing van entropietheorie in hydrologie heeft geleid tot een aantal nieuwe conceptuele modellen die onzekerheden en probabilistische relaties tussen variabelen beschrijven. Deze benaderingen zijn bijzonder waardevol voor het modelleren van onzekere processen zoals droogte of stroomafvoer. Maximale entropie spectrale analyses, bijvoorbeeld, worden gebruikt voor droogte- en stroomafvoervoorspellingen, wat de onzekerheid in deze voorspellingen helpt kwantificeren.

Een ander belangrijk aspect van hydrologische modellering is parameterbepaling. Modellen bevatten vaak parameters die afgeleid kunnen worden uit fysieke kenmerken van een stroomgebied, zoals bodemsoort of landgebruik. Maar sommige parameters moeten worden geschat met behulp van specifieke schattingsmethoden, zoals de methoden van momenten of maximum likelihood schattingen. Dit kan ook gebeuren via optimalisatietechnieken zoals de Rosenbrock-Palmer-algoritme of dynamische programmering, afhankelijk van het modeltype.

Sensitiviteitsanalyse is een belangrijke stap in het kalibreren van een model. Het helpt te bepalen welke parameters de grootste invloed hebben op de modeluitvoer. Wanneer een model gevoelig is voor bepaalde parameters, kunnen kleine veranderingen in deze waarden leiden tot grote veranderingen in de voorspellingen. Dit is cruciaal voor het verbeteren van de modelbetrouwbaarheid en voor het identificeren van welke parameters in toekomstige modelaanpassingen verder geoptimaliseerd moeten worden.

Modelkalibratie en validatie zijn essentieel om de nauwkeurigheid van een hydrologisch model te beoordelen. Kalibratie omvat het afstemmen van de modelparameters op basis van een doelstelling, zoals het nauwkeurig voorspellen van piekafvoer. Na kalibratie wordt het model getest met een validatieset, waarbij de prestaties van het model worden geëvalueerd aan de hand van criteria zoals de Nash-Sutcliffe-efficiëntie of de root mean square error (RMSE). Als het model niet goed presteert, kan het nodig zijn om het te herzien of een ander model te kiezen.

Fout- en onzekerheidsanalyse zijn cruciaal om te begrijpen waar de grootste onzekerheden in een model liggen. Het identificeren van de oorzaken van fouten kan helpen om het model te verbeteren en de betrouwbaarheid van de voorspellingen te vergroten. Fouten kunnen worden veroorzaakt door onnauwkeurige data, verkeerde modelstructuur of onjuiste parameterinstellingen. Het correct adresseren van deze fouten is essentieel om de algehele prestaties van het model te verbeteren.

Het verkrijgen van hydrologische gegevens is essentieel voor het bouwen en valideren van modellen. Deze gegevens worden vaak verzameld door overheidsinstanties en kunnen onderverdeeld worden in verschillende categorieën, zoals hydrometeorologische gegevens (neerslag, temperatuur, wind), hydrologische en hydraulische gegevens (stroomafvoer, erosie, waterkwaliteit), en waterschepende gegevens (bodemkenmerken, landgebruik, geologie). Dergelijke gegevens zijn van cruciaal belang om modellen nauwkeurig te kunnen kalibreren en te gebruiken.

Ten slotte moeten hydrologische modellen worden gebruikt als hulpmiddel voor beleidsmakers en ingenieurs, maar het is belangrijk te realiseren dat geen enkel model perfect is. Elk model heeft zijn beperkingen, en de onzekerheden die inherent zijn aan de modellen moeten altijd worden erkend. Het begrijpen van deze onzekerheden en het afstemmen van modellen op de specifieke situatie is essentieel voor hun juiste toepassing.