Emergence and prediction of heavy-tailed streamflow and flood distributions

Abstract

Floods, recognized as one of the most pervasive natural hazards, continue to pose a significant global threat. The ability of societies to anticipate high or extreme floods is vital for effective hazard mitigation. Heavy-tailed behavior within flood frequency distributions serves as a critical indicator of this likelihood, emphasizing the importance of accurately identifying and understanding such behavior. The dissertation comprises three main sections. (1) The investigation of the role of spatially variable rainfall in enhancing the tail heaviness of streamflow distributions. (2) A new index of heavy-tailed flood behavior, grounded in a physically-based description of streamflow dynamics, is introduced. (3) The analysis of extensive datasets deepen the understanding of the intricate interplay between climate, physiographical settings, and flood behavior.

Hochwasser gehören weltweit zu den bedeutendsten Naturgefahren und stellen nach wie vor eine erhebliche Bedrohung für Leben und Eigentum dar. Die Vorhersage von starken oder extremen Überschwemmungen ist von essentieller Bedeutung für effektive Hochwasserschutzmaßnahmen und die Entwicklung von Anpassungsstrategien. Heavy-tail-Wahrscheinlichkeitsverteilungen von Hochwasserabflüssen, sind ein wichtiger Indikator für das Auftreten solch extremer Abflüsse. Der erste Teil untersucht die Rolle räumlicher Niederschlagsmuster für die Entstehung von endlastigen Abflussverteilungen. Im zweiten Teil wird ein neuer Index zur Beschreibung von Heavy-tail-Verhalten von Hochwasserverteilungen vorgestellt, der auf einer physikalischen Beschreibung der Abflussdynamik basiert. Finally, die Analyse umfangreicher Datensätze vertieft das Verständnis für das komplexe Zusammenspiel zwischen Klima, physiographischen Gegebenheiten und Hochwasserverhalten.