Climate change is undeniable and devastating global warming is inevitable due to the inaction of the international community. The assessment of the effect of climate change on water resources is critical and necessary to evaluate adequately. The impact of climate change on the mesoscale of hydrological cycles in large or inter-basin watersheds has had negative results on the availability of water resources for agriculture, food and water security for the many regions in developing countries such as Africa, and South East Asia, especially the Mekong Delta. Despite the importance of climate change, a lack of fnancial resources and observed data mean, there are few studies recent years that attempt to evaluate thoroughly the effect of climate change on hydraulic regimes and salinity intrusion at estuaries in Vietnamese Mekong Delta (VMD). Nevertheless, this region is highly vulnerable to climate change and climate-induced water problems. This study adds more current knowledge of these problems on VMD. Sea level rise and salinity intrusion in Mekong river estuaries has increased rapidly over the last ten years. This thesis contributes new and additional understanding of the effect of climate change on hydraulic regimes and salinity intrusion on the Hau River, Mekong Delta. This research used 1D-MIKE 11 and 2D-MIKE 21 hydrodynamic modelling and applied different statistical downscaling techniques to draw plausible consequences of climate change derived from fve GCM outputs for precipitation in the Mekong Delta. Machine learning and deep learning for artifcial intelligent systems were also employed to improve the skill of precipitation and runoff prediction. The novelty of this work is the combination of 1D model for the whole VMD and a 2D model for the Hau River estuary to simulate the salinity intrusion at the present and in the future. Furthermore, Artifcial Neural Network (ANN) and Long Short Term Memory (LSTM) Recurrent neural network were also developed to enhance the precipitation prediction in different hydrological stations in VMD.     «

Climate change is undeniable and devastating global warming is inevitable due to the inaction of the international community. The assessment of the effect of climate change on water resources is critical and necessary to evaluate adequately. The impact of climate change on the mesoscale of hydrological cycles in large or inter-basin watersheds has had negative results on the availability of water resources for agriculture, food and water security for the many regions in developing countries...     »

Der Klimawandel und die globale Erwärmung sind unleugbar und aufgrund der Untätigkeit der internationalen Gemeinschaft unvermeidlich. Der Einfluss des Klimawandels in dem mesoskaligen Wasserkreislauf von großen Einzugsgebieten hat negative Auswirkungen auf die Wasserressourcenverfügbarkeit, z.B. für die Landwirtschaft, was die Wassersicherheit und die Lebensmittelsicherheit in viele Regionen der Welt beeinflusst, wie Entwicklungsländer in Afrika oder in Südostasien, und insbesondere das Mekong Delta. In den letzten Jahren gab es mehrere Arbeiten, die die Auswirkungen des Klimawandels auf die Wasserwirtschaft und das Salzeintragen in das Mündungsgebiet des vietnamesischen Mekong-Deltas (VMD) untersucht haben. Die VDM-Region ist sehr anfällig für Klimawandelauswirkungen und klimabedingten Wasserproblemen. Diese Arbeit trägt dazu bei, ein neues, zusätzliches Verständnis der Klimawandelauswirkungen auf das Wasserhaushalt und das Salzeintragen des Hau Flusses im VMD zu schaffen. Der Meerwasserspiegelanstieg und das Salzeintragen in das Mündungsgebiet des VMD haben sich in den letzten Jahren rasant erhöht. Die hydrodynamische Modelle 1D-MIKE 11 und 2D- MIKE 21 sowie verschiedene Downscaling-Techniken wurden benutzt, um plausible Konsequenzen des Klimawandels, abgeleitet aus fünf GCM-Ausgaben für den Niederschlag im Mekong Delta, zu ziehen. Maschinelles Lernen und tiefes Lernen für künstliche intelligente Systeme wurde ebenso benutzt, um die Vorhersagfähigkeit für Niederschlag und Abfluss und das statische Downscaling zu verbessern. Die Neuheit dieser Arbeit besteht in der Kombination eines 1D-Modells für das ganze VMD und eines 2D-Modells für die Hau-Flussmündung für die Simulation des derzeitigen und zukünftigen Salzeintragens. Darüber hinaus, wurden ein Künstliches Neuronales Netz (ANN) und Langes Kurzzeitgedächtnis (LSTM) - Wiederkehrendes neuronales Netz entwickelt, um die Qualität des statistischen Downscaling und der Hervorsage des Niederschlags in verschiedenen meteorologischen und hydrologischen Stationen im VMD zu verbessern     «

Der Klimawandel und die globale Erwärmung sind unleugbar und aufgrund der Untätigkeit der internationalen Gemeinschaft unvermeidlich. Der Einfluss des Klimawandels in dem mesoskaligen Wasserkreislauf von großen Einzugsgebieten hat negative Auswirkungen auf die Wasserressourcenverfügbarkeit, z.B. für die Landwirtschaft, was die Wassersicherheit und die Lebensmittelsicherheit in viele Regionen der Welt beeinflusst, wie Entwicklungsländer in Afrika oder in Südostasien, und insbesondere das Mekon...     »