Spatial Vulnerability Assessments for Water Resources Management - Cases from major Asian river basins with a focus on spatial unit of analysis and the use of big and open data

Thumbnail Image
Files
isbn9789526062839.pdf (2.89 MB)

article4.pdf (3.69 MB)
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
School of Engineering | Doctoral thesis (article-based) | Defence date: 2015-09-04
Checking the digitized thesis and permission for publishing
Instructions for the author
Unless otherwise stated, all rights belong to the author. You may download, display and print this publication for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Author
Date
2015
Department
Yhdyskunta- ja ympäristötekniikan laitos
Department of Civil and Environmental Engineering
Major/Subject
Mcode
Degree programme
Language
en
Pages
72 + app. 78
Series
Aalto University publication series DOCTORAL DISSERTATIONS, 93/2015
Abstract
This dissertation looks at the use of spatial analysis with big and open data for water-related vulnerability assessments in major river basins of Monsoon Asia. Special focus is on the spatial unit of analysis by exploring various ways to define it and by examining systematically the related Modifiable Areal Unit Problem (MAUP). The extent and availability of spatial data have grown rapidly. This big and open spatial data, when combined, mapped and analysed, increases our understanding of interlinked issues and provides support for decision-making. However, the seemingly transparent way of map overlay and zonal analysis require closer examination. This is particularly important, when GIS and spatial analysis are applied for water resources management, which involves actors, values, and demands from various sectors and drivers of change on multiple scales. In Monsoon Asia (covering the area from China to eastern Afghanistan, with a population of 3.52 billion) the drivers of change include: climate change, population growth, urbanisation and various development pressures. The region has major and transboundary river basins making management of water resources particularly challenging. This dissertation includes four case studies that draw findings from three scales: regional, basin and subbasin. Both data-driven and a priori methods were utilised in defining the spatial unit of analysis and new approaches to finding appropriate spatial units of analysis were developed. Based on the case studies, this dissertation demonstrates that the big and open spatial data is extremely useful for water resources management. Yet, the findings indicate that the scale influences profoundly the applicability and performance of the spatial datasets. Moreover, the spatial unit of analysis through the MAUP has significant influence in the analysis results. A multizonal and multiscale approach was found to minimise the negative effects of MAUP. Through such approach it is possible to find appropriate spatial unit of analysis. The findings reinforce the importance of reporting explicitly the choices and assumptions behind the spatial units of analysis. Classifying spatial data to avoid accumulation of uncertainty and identification of data gaps is strongly recommended. Finally, simplicity should be emphasised when conducting vulnerability assessments to ensure comparability. However, also more complex methods were found to have potential to support the process of analysis. The findings help to develop spatial approaches to vulnerability assessments, and thus, enhance the applicability of big and open data for water resources management.

Väitöskirja käsittelee paikkatietoanalyysin käyttöä, keskittyen laajan ja avoimen datan (big and open data) hyödyntämiseen vesivaroihin liittyvissä haavoittuvuusarvioinneissa sekä ana-lyysiyksikön valintaan ja sen vaikutukseen tuloksissa. Väitöskirja perustuu neljään vertaisarvi-oituun tieteelliseen julkaisuun sekä näiden pohjalta laadittuun synteesiin. Tutkimusalueena ovat suuret joet ja niiden valuma-alueet erityisesti monsuuni-Aasiassa eli monsuuni-ilmaston alueella Kiinasta itäiseen Afganistaniin. Analyysiyksikön määrittämisessä käytettiin sekä en-nalta määritettyjä että datan perusteella tilastollisin menetelmin määräytyneitä kriteerejä. Väitöskirjassa kehitettiin uusia menetelmiä sopivan analyysiyksikön määrittämiseksi. Paikkatietoaineistojen kattavuus ja saatavuus ovat lisääntyneet viime vuosina huomattavasti. Laajaa ja avointa dataa voidaan hyödyntää yhdistämällä ja kartoittamalla ja täten käyttää tätä dataa monimutkaisten ilmiöiden tarkasteluun ja päätöksenteon tukemiseen. Paikkatietoana-lyysin näennäinen yksinkertaisuus vaatii kuitenkin huomiota. Erityisen tärkeää tämä on vesivarojen hallinnassa, johon vaikuttavat monenlaiset toimijat ja tarpeet eri sektoreilla. Vesivarojen hallinta on haastavaa nopeasti muuttuvassa monsuuni-Aasiassa, jonka väkiluku on tällä hetkellä noin 3,5 miljardia. Muutoksia aiheuttavat mm. ilmastonmuutos, väestönkasvu, kaupungistuminen sekä erilaiset kehityspaineet kuten luonnonvarojen hyödyntäminen ja infra-struktuurin rakentaminen. Lisäksi monet alueen suurista jokivesistöistä myös jakaantuvat kahden tai useamman valtion alueelle tuoden lisähaasteita vesivarojen hallintaan. Tätä taustaa vasten paikkaan sidotut haavoittuvuusarvioinnit ja niiden kehittäminen ovat tärkeitä asioita. Väitös osoittaa, että laajat ja avoimet paikkatietoaineistot ovat erittäin hyödyllisiä veteen liittyvissä haavoittuvuusanalyyseissä. Lisäksi analyysiyksikön valinnalla on suuri merkitys tulok-siin, ja tähän ei ole kiinnitetty vesivarojen hallinnassa riittävästi huomiota. Väitöskirja suositteleekin usean analyysiyksikön ja mittakaavan soveltamista veteen liittyvissä paikkatietoana-lyyseissä. Väitöskirja painottaa analyysiprosessiin liittyvien valintojen selkeän ja läpinäkyvän raportoinnin merkitystä. Myös paikkatiedon luokittelu on tarpeen, jotta voidaan huomioida paremmin aineiston puutteet sekä välttää epävarmuuksien kertaantuminen. Vertailtavuus on paikkatietoon perustuvien haavoittuvuusarviointien suurin etu, ja siksi on suositeltavaa käyt-tää mahdollisimman yksinkertaisia menetelmiä esimerkiksi indikaattorien yhdistelyssä. Väitöskirjan tulokset edesauttavat paikkatietoon perustuvien analyysimenetelmien kehittämistä veteen liittyvissä haavoittuvuusarvioinneissa ja hyödyttävät laajan ja avoimen datan mo-nipuolisempaa käyttöä vesivarojen kestävän ja kokonaisvaltaisen hallinnan tukemiseksi.
Description
Supervising professor
Varis, Olli, Prof., Aalto University, Department of Civil and Environmental Engineering, Finland
Thesis advisor
Kummu, Matti, Assistant Prof., Aalto University, Department of Civil and Environmental Engineering, Finland
Keskinen, Marko, Dr., Aalto University, Department of Civil and Environmental Engineering, Finland
Keywords
vulnerability assessment, water resources management, spatial analysis, Monsoon Asia, spatial unit of analysis, MAUP, big data, open data, haavoittuvuusarviointi, vesivarojen hallinta, Aasia, paikkatietoanalyysi, spatiaalinen analyysiyksikkö, avoin data
Other note
Parts
  • [Publication 1]: Varis, O., Kummu, M. & Salmivaara, A., (2012): Ten major river basins in monsoon Asia-Pacific: An assessment of vulnerability. Applied Geography 32(2): 441-454, doi: 10.1016/j.apgeog.2011.05.003
  • [Publication 2]: Salmivaara, A., Kummu, M., Keskinen, M. & Varis, O., (2013). Using Global Datasets to Create Environmental Profiles for Data-Poor Regions: A Case from the Irrawaddy and Salween River Basins. Environmental Management (2013) 51:897-911, doi: 10.1007/s00267-013-0016-x
  • [Publication 3]: Salmivaara, A., Kummu, M., Varis, O., Keskinen, M. (2015) Socio-Economic Changes in Cambodia’s Tonle Sap Lake Area: A Spatial Approach. Applied Spatial Analysis and Policy (2015), doi: 10.1007/s12061-015-9157-z
  • [Publication 4]: Salmivaara, A., Porkka, M., Kummu, M., Keskinen, M., Guillaume, J. H. A., Varis, O. (2015). Exploring the Modifiable Areal Unit Problem in Spatial Water Assessments: A Case of Water Shortage in Monsoon Asia. Water 7(3): 898-917, doi: 10.3390/w7030898
Citation
Permanent link to this item
https://urn.fi/URN:ISBN:978-952-60-6283-9
Collections
[diss] Insinööritieteiden korkeakoulu / ENG