Leitung: Prof. Dr. Margreth Keiler
Physische Verletzlichkeit von Gebäuden gegenüber Hochwasser in der Schweiz
Hintergrund/Forschungslücken
Hochwasser-Risikoanalysen im Siedlungsgebiet erfordern Angaben zur physischen Verletzlichkeit der exponierten Gebäude. Unter physischer Verletzlichkeit wird gemeinhin der potenzielle Schaden, ausgedrückt als Prozentsatz des exponierten Wertes, verstanden. In zahlreichen Ansätzen wird die physische Verletzlichkeit in Abhängigkeit zu Überschwemmungsmerkmalen wie Wassertiefe oder -geschwindigkeit bestimmt. Fallstudien zeigen jedoch, dass diese Verbindung zu Überschwemmungsmerkmalen eher schwach ist und dass die Verletzlichkeit gegenüber Hochwasser auch von Gebäudeeigenschaften wie beispielsweise der Bauweise bestimmt wird. Weiter lassen sich die Ergebnisse aus Fallstudien zur physischen Verletzlichkeit nur schwierig in andere Gegenden übertragen. Schliesslich erfordern die aus Fallstudien abgeleiteten Modelle sehr detaillierte Gebäudedaten, was eine ein Anwendung auf überlokaler Ebene verunmöglicht. Die noch ausstehende Forschung hin zu regionalen bis nationalen Modellen wiederum ist stark limitiert durch die geringe Verfügbarkeit von Ereignisdaten, d.h. durch das Fehlen von grösseren harmonisierten Datensätzen zu Überschwemmungsmerkmalen, Gebäudeeigenschaften und Schäden.
Vorgehen und erwartete Ergebnisse
Zentrale Basis der Forschung bildet eine am MobiliarLab aufgebaute Datenbank mit mehreren zehntausend Hochwasserschäden, die von 15 Kantonalen Gebäudeversicherungen stammen. Die Schäden sind auf der Ebene des einzelnen Gebäudes georeferenziert und können so mit anderen räumlichen Daten wie Bauzone oder (potentieller oder aufgetretener) Hochwasser-Exposition verknüpft werden. Mittels Data-Mining-Techniken suchen wir nach Beziehungsmuster zwischen erfassten Verlusten einerseits und Gebäudewerten, -merkmalen und -hochwasserexposition andererseits. Die Ergebnisse tragen dazu bei, die Verletzlichkeit von Gebäuden gegenüber Hochwasser in der Schweiz verlässlicher zu quantifizieren und helfen so mit, die Abschätzung von Schäden zukünftiger Hochwasserereignisse zu verbessern und letztlich die Robustheit quantitativer Risikoanalysen zu erhöhen. Robuste Angaben zu Hochwasserrisiken wiederum sind eine unerlässliche Grundlage für ein nachhaltiges Risikomanagement.
