The August 2024 Bangladesh Flood: Examining Meteorological Triggers, Forecasting Limitations, and Cross-Border Water Dynamics.
Notice bibliographique
Résumé
Bangladesh, the eighth-most populated country with around 180 million people, is highly vulnerable to flooding due to its location in the Bengal Delta and its low-lying, flat topography. The country faces two main types of flooding: flash floods during the pre-monsoon season (March to mid-June), and seasonal flooding during the South Asian monsoon (June to October). In August 2024, an unprecedented flash flood hit Bangladesh’s northeastern and southeastern regions, diverging from typical flood patterns. The flood, occurring between August 21 and 28, killed 71 people, affected six million, and displaced half a million residents who took shelter in over 3,400 emergency locations. More than 7,000 schools closed, interrupting education for 1.7 million students. Initial estimates place the economic impact at around $1.2 billion USD.Despite these impacts, the Bangladesh Meteorological Department and flood forecasting agencies failed to predict the flood, leading to a severe humanitarian and public health crisis across 11 districts. This study aims to investigate the meteorological factors that contributed to this catastrophic flood. Using satellite, radar, and ERA5 reanalysis data, we identified favorable local, regional, and large-scale conditions that led to extreme rainfall over eastern Bangladesh and India in the third week of August. From August 17 to 22, a low-pressure system was positioned over Bangladesh and the Indian states of Tripura, Assam, and West Bengal due to downstream atmospheric blocking. This coincided with a sea surface temperature anomaly exceeding 2°C in the northeastern Bay of Bengal, an MJO amplitude over 2 in Phases 2 and 3, a westerly wind burst near 70°E, and a strong extratropical jet over the Indian subcontinent. These factors together produced around 700 mm of rain in six days, with 24-hour totals over 300 mm, leading to widespread flooding. Uncoordinated water releases from upstream dams in India’s Tripura state further intensified transboundary river flooding. The August 2024 flood underscores the urgent need for improved flood forecasting and cross-border water management protocols. Enhanced regional cooperation, particularly regarding dam water release notifications, and investment in predictive technology could help reduce the impact of future floods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».