{"id":{"repo_id":"tu-berlin","oai_identifier":"oai:depositonce.tu-berlin.de:11303/25802"},"canonical_url":"https://search.dev.ndltd.org/etd/tu-berlin/oai:depositonce.tu-berlin.de:11303/25802","repository":{"repo_id":"tu-berlin","name":"Technische Universität Berlin","base_url":"https://api-depositonce.tu-berlin.de/server/oai/request"},"display":{"title":"Comparative assessment of flood resilience in urban and rural environments: a case study of Chennai City and Wardha River Sub-basin, India","abstract":"Flooding is one of the most destructive natural disasters, with devastating impacts on human lives, infrastructure, and economies. The increasing frequency and severity of extreme weather events, as highlighted by the 2024 Global Risks Report, emphasize the need for effective flood management strategies. In India, a country highly vulnerable to floods, both urban and rural areas face distinct challenges. This thesis explores the contrasting dynamics of urban and rural flooding, focusing on Chennai as a case study for urban flooding and the Wardha River sub-basin for rural flooding. By examining the role of land use changes, urbanization, and hydrological factors, it provides insights into the differing mechanisms, impacts, and management strategies required for these environments. In urban areas like Chennai, flooding is predominantly driven by rapid urbanization, unplanned development, and the proliferation of impervious surfaces. These factors increase surface runoff and reduce infiltration, amplifying flood risks during extreme rainfall events. Using the InVEST-UFRM model, this research quantifies the effects of land use and rainfall changes on runoff and flood resilience. Findings highlight that land use transformations, particularly the reduction of water bodies, have a more significant impact on runoff than rainfall variability. The study estimates potential infrastructure damage of up to 10 billion USD and underscores the need for sustainable urban planning, improved drainage systems, and advanced flood forecasting to mitigate risks. In contrast, rural flooding in the Wardha River sub-basin is influenced by hydrological responses to land use changes and rainfall patterns. This thesis employs the NRCS-CN (The Natural Resources Conservation Service-Curve Number) method integrated with Google Earth Engine to model runoff dynamics, demonstrating how deforestation and land conversion exacerbate surface runoff. Landscape fragmentation analysis using machine learning and the FRAGSTATS programme reveals substantial forest loss and habitat degradation between 2010 and 2025, compromising ecological connectivity and increasing flood risks. Hypothetical scenarios project further increases in runoff under continued deforestation, highlighting the need for forest conservation and sustainable land management to mitigate rural flood impacts. The thesis also evaluates flood susceptibility mapping techniques, comparing statistical- FR (Frequency Ratio) and SEI (Shannon’s Entropy Index) and machine learning models across varying spatial resolutions. In urban areas, extreme gradient boosting (XGB) outperformed other methods, providing robust flood susceptibility predictions. In rural settings, the study demonstrated the effectiveness of GIS-based Frequency Ratio (FR) and Shannon’s Entropy Index (SEI) models in accurately delineating flood-prone zones. Both models achieved high levels of predictive performance, as evidenced by their Area Under the Curve (AUC) values exceeding 0.96, highlighting their reliability in flood susceptibility mapping and risk assessment. By integrating hydrological modelling, machine learning, and spatial analysis, this research distinguishes the drivers and impacts of urban and rural flooding, providing a comprehensive framework for targeted flood risk management. It emphasizes the critical need for region-specific strategies—combining sustainable land use planning, advanced modelling techniques, and proactive policy interventions—to address the unique challenges of urban and rural flood resilience effectively.","abstract_html":"Flooding is one of the most destructive natural disasters, with devastating impacts on human lives, infrastructure, and economies. The increasing frequency and severity of extreme weather events, as highlighted by the 2024 Global Risks Report, emphasize the need for effective flood management strategies. In India, a country highly vulnerable to floods, both urban and rural areas face distinct challenges. This thesis explores the contrasting dynamics of urban and rural flooding, focusing on Chennai as a case study for urban flooding and the Wardha River sub-basin for rural flooding. By examining the role of land use changes, urbanization, and hydrological factors, it provides insights into the differing mechanisms, impacts, and management strategies required for these environments. In urban areas like Chennai, flooding is predominantly driven by rapid urbanization, unplanned development, and the proliferation of impervious surfaces. These factors increase surface runoff and reduce infiltration, amplifying flood risks during extreme rainfall events. Using the InVEST-UFRM model, this research quantifies the effects of land use and rainfall changes on runoff and flood resilience. Findings highlight that land use transformations, particularly the reduction of water bodies, have a more significant impact on runoff than rainfall variability. The study estimates potential infrastructure damage of up to 10 billion USD and underscores the need for sustainable urban planning, improved drainage systems, and advanced flood forecasting to mitigate risks. In contrast, rural flooding in the Wardha River sub-basin is influenced by hydrological responses to land use changes and rainfall patterns. This thesis employs the NRCS-CN (The Natural Resources Conservation Service-Curve Number) method integrated with Google Earth Engine to model runoff dynamics, demonstrating how deforestation and land conversion exacerbate surface runoff. Landscape fragmentation analysis using machine learning and the FRAGSTATS programme reveals substantial forest loss and habitat degradation between 2010 and 2025, compromising ecological connectivity and increasing flood risks. Hypothetical scenarios project further increases in runoff under continued deforestation, highlighting the need for forest conservation and sustainable land management to mitigate rural flood impacts. The thesis also evaluates flood susceptibility mapping techniques, comparing statistical- FR (Frequency Ratio) and SEI (Shannon’s Entropy Index) and machine learning models across varying spatial resolutions. In urban areas, extreme gradient boosting (XGB) outperformed other methods, providing robust flood susceptibility predictions. In rural settings, the study demonstrated the effectiveness of GIS-based Frequency Ratio (FR) and Shannon’s Entropy Index (SEI) models in accurately delineating flood-prone zones. Both models achieved high levels of predictive performance, as evidenced by their Area Under the Curve (AUC) values exceeding 0.96, highlighting their reliability in flood susceptibility mapping and risk assessment. 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Using the InVEST-UFRM model, this research quantifies the effects of land use and rainfall changes on runoff and flood resilience. Findings highlight that land use transformations, particularly the reduction of water bodies, have a more significant impact on runoff than rainfall variability. The study estimates potential infrastructure damage of up to 10 billion USD and underscores the need for sustainable urban planning, improved drainage systems, and advanced flood forecasting to mitigate risks. In contrast, rural flooding in the Wardha River sub-basin is influenced by hydrological responses to land use changes and rainfall patterns. This thesis employs the NRCS-CN (The Natural Resources Conservation Service-Curve Number) method integrated with Google Earth Engine to model runoff dynamics, demonstrating how deforestation and land conversion exacerbate surface runoff. Landscape fragmentation analysis using machine learning and the FRAGSTATS programme reveals substantial forest loss and habitat degradation between 2010 and 2025, compromising ecological connectivity and increasing flood risks. Hypothetical scenarios project further increases in runoff under continued deforestation, highlighting the need for forest conservation and sustainable land management to mitigate rural flood impacts. The thesis also evaluates flood susceptibility mapping techniques, comparing statistical- FR (Frequency Ratio) and SEI (Shannon’s Entropy Index) and machine learning models across varying spatial resolutions. In urban areas, extreme gradient boosting (XGB) outperformed other methods, providing robust flood susceptibility predictions. In rural settings, the study demonstrated the effectiveness of GIS-based Frequency Ratio (FR) and Shannon’s Entropy Index (SEI) models in accurately delineating flood-prone zones. Both models achieved high levels of predictive performance, as evidenced by their Area Under the Curve (AUC) values exceeding 0.96, highlighting their reliability in flood susceptibility mapping and risk assessment. By integrating hydrological modelling, machine learning, and spatial analysis, this research distinguishes the drivers and impacts of urban and rural flooding, providing a comprehensive framework for targeted flood risk management. It emphasizes the critical need for region-specific strategies—combining sustainable land use planning, advanced modelling techniques, and proactive policy interventions—to address the unique challenges of urban and rural flood resilience effectively.","Überschwemmungen gehören zu den zerstörerischsten Naturkatastrophen und haben verheerende Auswirkungen auf das Leben der Menschen, die Infrastruktur und die Wirtschaft. Die zunehmende Häufigkeit und Schwere von extremen Wetterereignissen, wie im Global Risks Report 2024 hervorgehoben, unterstreichen die Notwendigkeit effektiver Überschwemmungsmanagementstrategien. In Indien, einem Land, das besonders anfällig für Überschwemmungen ist, stehen sowohl städtische als auch ländliche Gebiete vor unterschiedlichen Herausforderungen. Diese Dissertation untersucht die kontrastreichen Dynamiken von urbanen und ländlichen Überschwemmungen, wobei Chennai als Fallstudie für urbane Überschwemmungen und das Wardha-Flusssystem für ländliche Überschwemmungen dient. Durch die Untersuchung der Rolle von Landnutzungsänderungen, Urbanisierung und hydrologischen Faktoren liefert die Studie Einblicke in die unterschiedlichen Mechanismen, Auswirkungen und erforderlichen Managementstrategien für diese Umgebungen. In städtischen Gebieten wie Chennai wird die Überschwemmung vor allem durch die schnelle Urbanisierung, unkontrollierte Entwicklung und die Zunahme undurchlässiger Oberflächen verursacht. Diese Faktoren erhöhen die Oberflächenabflussmenge und verringern die Infiltration, was das Überschwemmungsrisiko bei extremen Regenereignissen verstärkt. Mithilfe des InVEST-UFRM-Modells quantifiziert diese Forschung die Auswirkungen von Landnutzungs- und Niederschlagsänderungen auf den Abfluss und die Überschwemmungsresilienz. Die Ergebnisse zeigen, dass Landnutzungsänderungen, insbesondere die Reduktion von Gewässern, einen größeren Einfluss auf den Abfluss haben als die Niederschlagsvariabilität. Die Studie schätzt mögliche infrastrukturelle Schäden von bis zu 10 Milliarden USD und betont die Notwendigkeit nachhaltiger Stadtplanung, verbesserter Entwässerungssysteme und fortschrittlicher Überschwemmungsvorhersagen zur Risikominderung. Im Gegensatz dazu wird die ländliche Überschwemmung im Wardha-Flusssystem durch hydrologische Reaktionen auf Landnutzungsänderungen und Niederschlagsmuster beeinflusst. Diese Dissertation verwendet die NRCS-CN-Methode (Natural Resources Conservation Service- Curve Number), in der die Google Earth Engine integriert ist, um die Abflussdynamik zu modellieren und zeigt, wie Abholzung und Landnutzungsänderungen den Oberflächenabfluss verstärken. Eine Analyse der Landschaftsfragmentierung unter Verwendung von maschinellem Lernen und dem FRAGSTATS-Programm zeigt einen erheblichen Verlust von Wäldern und eine Verschlechterung des Lebensraums zwischen 2010 und 2025, was die ökologische Konnektivität beeinträchtigt und das Überschwemmungsrisiko erhöht. Hypothetische Szenarien projizieren weitere Erhöhungen des Abflusses bei fortgesetzter Abholzung, was die Notwendigkeit von Waldschutz und nachhaltiger Landbewirtschaftung zur Minderung der ländlichen Überschwemmungsfolgen verdeutlicht. Die Dissertation bewertet auch Techniken zur Erstellung von Überschwemmungsgefährdungskarten, indem sie statistische Modelle wie FR (Frequency Ratio) und SEI (Shannon’s Entropy Index) sowie maschinelle Lernmodelle bei unterschiedlichen räumlichen Auflösungen vergleicht. In städtischen Gebieten übertraf Extreme Gradient Boosting (XGB) andere Methoden und lieferte robuste Vorhersagen zur Überschwemmungsgefährdung. In ländlichen Gebieten zeigte die Studie die Wirksamkeit der GIS-basierten Frequency Ratio (FR) und Shannon’s Entropy Index (SEI) Modelle bei der genauen Abgrenzung von Überschwemmungsgebieten. Beide Modelle erzielten hohe Vorhersagewertebelegt durch ihre Area Under the Curve (AUC)-Werte von über 0,96, was ihre Zuverlässigkeit in der Erstellung von Überschwemmungsgefährdungskarten und Risikobewertungen demonstriert. Durch die Integration von hydrologischem Modellieren, maschinellem Lernen und räumlicher Analyse unterscheidet diese Forschung die Treiber und Auswirkungen von urbanen und ländlichen Überschwemmungen und bietet einen umfassenden Rahmen für gezieltes Überschwemmungsrisikomanagement. Sie betont die dringende Notwendigkeit regionsspezifischer Strategien, die nachhaltige Landnutzung, fortschrittliche Modellierungstechniken und proaktive politische Interventionen kombinieren, um die einzigartigen Herausforderungen der urbanen und ländlichen Überschwemmungsresilienz effektiv zu bewältigen."]},{"key":"dc:title","label":"Title","values":["Comparative assessment of flood resilience in urban and rural environments: a case study of Chennai City and Wardha River Sub-basin, India"]}]}],"canonical_facts":{"dc:contributor.advisor":["Hinkelmann, Reinhard"],"dc:creator":["Sharma, Asheesh"],"dc:date.accessioned":["2025-12-19T16:58:23Z"],"dc:date.available":["2025-12-19T16:58:23Z"],"dc:date.issued":["2025"],"dc:description.abstract":["Flooding is one of the most destructive natural disasters, with devastating impacts on human lives, infrastructure, and economies. 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Using the InVEST-UFRM model, this research quantifies the effects of land use and rainfall changes on runoff and flood resilience. Findings highlight that land use transformations, particularly the reduction of water bodies, have a more significant impact on runoff than rainfall variability. The study estimates potential infrastructure damage of up to 10 billion USD and underscores the need for sustainable urban planning, improved drainage systems, and advanced flood forecasting to mitigate risks. In contrast, rural flooding in the Wardha River sub-basin is influenced by hydrological responses to land use changes and rainfall patterns. This thesis employs the NRCS-CN (The Natural Resources Conservation Service-Curve Number) method integrated with Google Earth Engine to model runoff dynamics, demonstrating how deforestation and land conversion exacerbate surface runoff. Landscape fragmentation analysis using machine learning and the FRAGSTATS programme reveals substantial forest loss and habitat degradation between 2010 and 2025, compromising ecological connectivity and increasing flood risks. Hypothetical scenarios project further increases in runoff under continued deforestation, highlighting the need for forest conservation and sustainable land management to mitigate rural flood impacts. The thesis also evaluates flood susceptibility mapping techniques, comparing statistical- FR (Frequency Ratio) and SEI (Shannon’s Entropy Index) and machine learning models across varying spatial resolutions. In urban areas, extreme gradient boosting (XGB) outperformed other methods, providing robust flood susceptibility predictions. In rural settings, the study demonstrated the effectiveness of GIS-based Frequency Ratio (FR) and Shannon’s Entropy Index (SEI) models in accurately delineating flood-prone zones. Both models achieved high levels of predictive performance, as evidenced by their Area Under the Curve (AUC) values exceeding 0.96, highlighting their reliability in flood susceptibility mapping and risk assessment. By integrating hydrological modelling, machine learning, and spatial analysis, this research distinguishes the drivers and impacts of urban and rural flooding, providing a comprehensive framework for targeted flood risk management. It emphasizes the critical need for region-specific strategies—combining sustainable land use planning, advanced modelling techniques, and proactive policy interventions—to address the unique challenges of urban and rural flood resilience effectively.","Überschwemmungen gehören zu den zerstörerischsten Naturkatastrophen und haben verheerende Auswirkungen auf das Leben der Menschen, die Infrastruktur und die Wirtschaft. Die zunehmende Häufigkeit und Schwere von extremen Wetterereignissen, wie im Global Risks Report 2024 hervorgehoben, unterstreichen die Notwendigkeit effektiver Überschwemmungsmanagementstrategien. In Indien, einem Land, das besonders anfällig für Überschwemmungen ist, stehen sowohl städtische als auch ländliche Gebiete vor unterschiedlichen Herausforderungen. Diese Dissertation untersucht die kontrastreichen Dynamiken von urbanen und ländlichen Überschwemmungen, wobei Chennai als Fallstudie für urbane Überschwemmungen und das Wardha-Flusssystem für ländliche Überschwemmungen dient. Durch die Untersuchung der Rolle von Landnutzungsänderungen, Urbanisierung und hydrologischen Faktoren liefert die Studie Einblicke in die unterschiedlichen Mechanismen, Auswirkungen und erforderlichen Managementstrategien für diese Umgebungen. In städtischen Gebieten wie Chennai wird die Überschwemmung vor allem durch die schnelle Urbanisierung, unkontrollierte Entwicklung und die Zunahme undurchlässiger Oberflächen verursacht. Diese Faktoren erhöhen die Oberflächenabflussmenge und verringern die Infiltration, was das Überschwemmungsrisiko bei extremen Regenereignissen verstärkt. Mithilfe des InVEST-UFRM-Modells quantifiziert diese Forschung die Auswirkungen von Landnutzungs- und Niederschlagsänderungen auf den Abfluss und die Überschwemmungsresilienz. Die Ergebnisse zeigen, dass Landnutzungsänderungen, insbesondere die Reduktion von Gewässern, einen größeren Einfluss auf den Abfluss haben als die Niederschlagsvariabilität. Die Studie schätzt mögliche infrastrukturelle Schäden von bis zu 10 Milliarden USD und betont die Notwendigkeit nachhaltiger Stadtplanung, verbesserter Entwässerungssysteme und fortschrittlicher Überschwemmungsvorhersagen zur Risikominderung. Im Gegensatz dazu wird die ländliche Überschwemmung im Wardha-Flusssystem durch hydrologische Reaktionen auf Landnutzungsänderungen und Niederschlagsmuster beeinflusst. Diese Dissertation verwendet die NRCS-CN-Methode (Natural Resources Conservation Service- Curve Number), in der die Google Earth Engine integriert ist, um die Abflussdynamik zu modellieren und zeigt, wie Abholzung und Landnutzungsänderungen den Oberflächenabfluss verstärken. Eine Analyse der Landschaftsfragmentierung unter Verwendung von maschinellem Lernen und dem FRAGSTATS-Programm zeigt einen erheblichen Verlust von Wäldern und eine Verschlechterung des Lebensraums zwischen 2010 und 2025, was die ökologische Konnektivität beeinträchtigt und das Überschwemmungsrisiko erhöht. Hypothetische Szenarien projizieren weitere Erhöhungen des Abflusses bei fortgesetzter Abholzung, was die Notwendigkeit von Waldschutz und nachhaltiger Landbewirtschaftung zur Minderung der ländlichen Überschwemmungsfolgen verdeutlicht. 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