Unraveling the causes and impacts of increasing flood disasters in the kathmandu valley: Lessons from the unprecedented September 2024 floods
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the underlying causes of flood disasters is essential not only for developing effective flood management strategies but also for evaluating past policies and mitigation efforts. This study investigates the multi-dimensional causes and impacts of the increasing flood disasters in the Kathmandu Valley and the surrounding Roshi catchment, with a specific focus on the unprecedented September 2024 floods. Using a diverse range of data sources-including field observations, open-ended interviews, published studies and reports, remote sensing, socio-economic and hydro-meteorological data, as well as institutional, legal, and policy frameworks-we identify key factors contributing to the rising flood risk in and around the valley. The causes of flooding were broadly categorized into four main areas: catchment characteristics, anthropogenic activities, hydro-meteorological factors, and policy and institutional frameworks. The extreme rainfall events of September 2024 and the resulting floods further exposed the Kathmandu Valley's vulnerability, causing over three dozen fatalities and millions in economic losses. Unlike previous years, the flood impacts were exacerbated by debris flows and landslides from surrounding hillslopes, along with sediment contributions from mining sites and encroached riverbanks, intensifying the severity of inundation. Despite early warnings of heavy rainfall from concerned agencies, inadequate preparedness and response significantly amplified the disaster's impact, revealing critical gaps in Nepal's disaster management framework. Instead of a one-size-fits-all approach, effective flood management in the Kathmandu Valley requires a collaborative, multi-dimensional strategy tailored to its unique challenges. The September 2024 floods underscore the urgent need for systemic reforms in urban planning, policy reforms and enforcement, inter-agency collaboration, strengthened local government, and disaster risk management. Our analysis provide critical insights for enhancing flood resilience and improving future flood risk management strategies in a holistic manner.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».