Date of Award

4-2024

Document Type

Thesis

Degree Name

Master of Science in Environmental Science

Department

Biology

First Advisor

Dr. Mohamed Hamouda

Abstract

Studies on rainfall characteristics have been of particular interest in the arid and semi-arid regions, including the United Arab Emirates (UAE), due to its impact on the built and natural environment. Rainfall represents a vital water source and a potential threat to the built environment, particularly during flash rainfall. This thesis evaluates spatial and temporal variation of rainfall in the UAE. The UAE is classified into four ecosystems with a distinct distribution of precipitation (East Coast, Mountains, the Gravel Plains, and Desert Foreland). Satellite data on daily rainfall for the years starting from 2001 up to 2020 was obtained from the Global Precipitation Measurement (GPM) mission. Several rainfall characterization metrics and their trends are evaluated; these include rainfall patterns, the probability of occurrence, the severity of precipitation, rainfall Intensity-Duration-Frequency relationships (IDFs), Standard Precipitation Index (SPI), and Probable Maximum Precipitation (PMPs). The data is analyzed using statistical techniques to outline anomalies that may indicate climate change in the UAE. The outcome of this thesis will serve as baseline data for several activities, including irrigation scheduling, rehabilitation projects, and hydrological studies such as the mitigation of possible flood hazards and the design of dams. Moreover, satellite data will be beneficial in the case of insufficient ground data, mainly where rain gauges are generally scarce. Regions characterized by low population densities and remote locations and have a diminishing need to deploy a network of rain gauges and automated weather stations will benefit the most from this study. The findings indicate distinct patterns in rainfall distribution among the UAE's ecosystems. The desert region encounters fewer rainfall events, whereas the east coast has the highest rainfall frequency. Additionally, the thesis reveals similar rainfall patterns in the mountain and gravel plains regions. Notably, high-intensity rainfall events are more prevalent on the east coast compared to the mountain and gravel plains. Further examination of Probable Maximum Precipitation (PMP) unveils the east coast as having the highest PMP, compared with the gravel plains region's minimum PMP. This thesis makes significant contributions to studying rainfall patterns in the UAE. Firstly, the open-source availability of our developed source code promotes collaboration and transparency, enabling fellow researchers to replicate and extend our analyses. Secondly, our meticulous two-decade spatial and temporal analysis enhances understanding of local climate dynamics, providing a comprehensive dataset for researchers and policymakers. Finally, the presentation of Intensity-Duration-Frequency (IDF) curves and spatial maps offers clear visual insights into rainfall characteristics, aiding decision-makers in water resource management and infrastructure planning. Together, these contributions advance our understanding of UAE's rainfall and serve as a valuable resource for future research in similar climatic contexts.

Arabic Abstract

التوصيف المكاني والزماني لهطول الأمطار على الإمارات باستخدام بيانات الأقمار الصناعية

أصبحت الدراسات المتعلقة بخصائص هطول الأمطار ذات أهمية خاصة في المناطق القاحلة وشبه القاحلة، بما في ذلك دولة الإمارات العربية المتحدة، وذلك بسبب تأثيرها على البيئة المبنية والطبيعية. يمثل هطول الأمطار مصدرًا حيويًا للمياه وتهديداً محتملاً للبيئة المبنية، خاصة أثناء هطول الأمطار الغزيرة تهدف هذه الأطروحة إلى تقييم التباين المكاني والزماني لهطول الأمطار في دولة الإمارات العربية المتحدة تصنف دولة الإمارات العربية المتحدة إلى أربعة أنظمة بيئية ذات توزيع متميز لهطول الأمطار (الساحل الشرقي، والجبال، والسهول الحصوية، والصحراء). تم الحصول على بيانات الأقمار الصناعية عن محلول الأمطار اليومي للسنوات ابتداء من عام 2001 حتى عام 2020 من بعثة قياس الهطول العالمي. يتم تقييم العديد من مقاييس توصيف هطول الأمطار واتجاهاتها، وتشمل هذه أنماط هطول الأمطار، واحتمال حدوثها، وشدة هطول الأمطار، وعلاقات كثافة هطول الأمطار والمدة والتكرار، ومؤشر هطول الأمطار القياسي، والحد الأقصى المحتمل لهطول الأمطار. يتم تحليل البيانات باستخدام التقنيات الإحصائية لتحديد الحالات الشاذة التي قد تشير إلى تغير المناخ في دولة الإمارات العربية المتحدة. ستكون نتائج هذه الأطروحة بمثابة بيانات أساسية للعديد من الأنشطة، بما في ذلك جدولة الري ومشاريع إعادة التأهيل والدراسات الهيدرولوجية مثل التخفيف من مخاطر الفيضانات المحتملة وتصميم السدود. علاوة على ذلك، ستكون بيانات الأقمار الصناعية مفيدة في حالة عدم كفاية البيانات الأرضية، خاصة عندما تكون أجهزة قياس المطر نادرة بشكل عام. المناطق التي تتميز بكثافة سكانية منخفضة والمواقع النائية حيث تتضاءل الحاجة إلى نشر شبكة من أجهزة قياس المطر ومحطات الطقس الآلية ستستفيد أكثر من هذه الدراسة .

تشير النتائج إلى أنماط متميزة في توزيع هطول الأمطار بين النظم البيئية في دولة الإمارات العربية المتحدة. تواجه المنطقة الصحراوية عددًا أقل من هطول الأمطار، في حين أن الساحل الشرقي لديه أعلى معدل لهطول الأمطار. بالإضافة إلى ذلك، تكشف الأطروحة أن أنماط هطول الأمطار متماثلة في المناطق الجبلية والسهول الحصوية. والجدير بالذكر أن هطول الأمطار الغزيرة أكثر انتشارًا على الساحل الشرقي مقارنة بالجبال والسهول الحصوية. يتضح من النتائج أن القيمة الأعلى للحد الأقصى المحتمل لهطول الأمطار في منطقة الساحل الشرقي، والحد الأدنى في منطقة السهول الحصوية. تقدم هذه الأطروحة مساهمات كبيرة في دراسة أنماط هطول الأمطار في دولة الإمارات العربية المتحدة. أولاً، تم نشر البرامج التي طورناها في هذه الأطروحة في المصدر المفتوح حتى نعزز التعاون والشفافية مما يمكن زملائنا الباحثين من تكرار تحليلاتنا وتوسيع نطاقها. ثانياً، يعمل تحليلنا المكاني والزماني الدقيق الذي قمنا به على مدى عقدين من الزمن على تعزيز فهم ديناميكيات المناخ المحلية، وتوفير مجموعة بيانات شاملة للباحثين وصناع السياسات. وأخيرا، فإن عرض منحنيات الكثافة والمدة والتكرار والخرائط المكانية يقدم رؤى بصرية واضحة الخصائص هطول الأمطار، مما يساعد صناع القرار في إدارة الموارد المائية وتخطيط البنية التحتية. لا تقتصر مساهمات هذه الأطروحة على تعزيز فهمنا لهطول الأمطار في دولة الإمارات العربية المتحدة فحسب، بل تعمل أيضًا كمورد قيم للأبحاث المستقبلية في سياقات مناخية مماثلة.

Download

Included in

Biology Commons

COinS