Abgeschlossene CEDIM Projekte

Causal Loss Analysis

Unmittelbar nachdem Menschen von einer Naturkatastrophe in Mitleidenschaft gezogen wurden tritt eine Vielzahl wichtiger Fragen in Bezug auf das Ausmaß des Unglücks und die notwendigen Hilfemaßnahmen auf. Oft ist unverzügliches Handeln von Nöten, bevor überhaupt vollständige Daten zur Verfügung stehen. Das ‚Causal Loss Analysis‘-Projekt konzentriert sich darauf, Methoden zur Abschätzung und Identifizierung der Schlüsselindikatoren zu entwickeln sowie die Schadensursachen des eigentlichen Ereignisses herauszufinden, wobei hierzu weithin verfügbare Daten über Gebäudeschäden und Obdachlosigkeit genutzt werden. Die Quantifizierung des Ausmaßes der Katastrophe ermöglicht zielgerichtetes Handeln.

 

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Convective Wind Gusts (ConWinG)
 

Da konvektive Windböen aufgrund ihrer geringen räumlichen Ausdehnung nicht vollständig und flächendeckend durch Stationsmessungen des Deutschen Wetterdienstes (DWD) erfasst werden, bestand in Deutschland bisher ein erhebliches Wissensdefizit hinsichtlich ihrer räumlichen und zeitlichen Verteilung. Vor diesem Hintergrund wurde von ein paar Jahren am IMK-TRO und am Institut für Hydromechanik (IfH) das interdisziplinäre Projekts „Convective Wind Gusts (ConWinG)“ ins Leben gerufen, um diese Phänomene genauer zu untersuchen.

 

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Crowdsourcing

Naturkatastrophen können je nach örtlichen Gegebenheiten unterschiedliche Stärken und entsprechende Auswirkungen haben. Aus der räumlichen Verteilung von Social Sensor-Beobachtungen können daher Rückschlüsse auf Intensität und Auswirkungen von Katastrophenereignissen gezogen werden. Die möglichst genaue Bestimmung der geografischen Lage der aus Social Sensors gewonnen Beobachtungen ist daher eine wichtige Voraussetzung für die schnelle Abschätzung von Schäden. Um eine möglichst hohe Anzahl von Beobachtungen zu lokalisieren, ist es erforderlich, die enthaltenen zumeist unscharfen Informationen räumlich auszuwerten und hinsichtlich ihrer Qualität zu bewerten. Daher ist ein Teilziel des Projekts, die partiell impliziten räumlichen Referenzen der Beobachtungen in einen lokalen räumlichen Kontext zusetzen und so automatisiert zu lokalisieren. Derartige Referenzen sind beispielsweise durch unscharfe räumliche Beschreibungen wie "neben der U-Bahnstation" oder durch räumliche Konzepte wie "Big Apple" gegeben.


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Entwicklung einer CEDIM Datenbank und Einsatz von case-based reasoning zur Analyseunterstützung

Im Rahmen der „Forensic Disaster Analysis“ arbeiten verschiedene Institute des KIT und des Geoforschungszentrums Potsdam interdisziplinär zusammen. Die in diesem Teilprojekt zu entwickelnde Wissensdatenbank hat eine Querschnittsaufgabe, da viele andere Teilprojekte darauf zugreifen. Die Wissensdatenbank bündelt Informationen aller existierenden ereignisspezifischen Datenbanken, die Informationen über historische Katastrophen wie Erdbeben, Überflutungen oder Extremwetterereignisse beinhalten, um diese Analysewerkzeugen zugänglich zu machen. Eines davon ist das sogenannte Fallbasierte Schließen (case-based reasoning), das unter Verwendung ähnlicher, vergangener Ereignisse erste Rückschlüsse auf ein neues noch weitgehend unbekanntes Ereignis ermöglicht. Die historische Fallbasis kann sowohl durch Experten als auch im Laufe der Zeit durch neue Fälle erweitert werden.


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Energierisiken der Zukunft: Resilienz erneuerbarer und konventioneller Energiesysteme

Nach einer Katastrophe sind Energiesysteme der Schlüssel für den Wiederaufbau eines Standorts. Internet- sowie auch Telefonverbindung, Heizung, Kühlung, die Möglichkeit zu kochen und viele andere Dinge basieren auf einem Stromanschluss. Evakuierungsmaßnahmen, Betriebsunterbrechungen und direkte Schäden sind alle von der Verfügbarkeit der Energiesysteme abhängig. Eine Veränderung im System, sei es durch eine Naturkatastrophe, durch einen Anschlag oder durch andere Einflüsse, kann schwerwiegende Verzögerungen und Konsequenzen für Gesellschaft und Wirtschaft mit sich bringen, wie man 2011 in Tohoku gesehen hat. Durch die steigende Abhängigkeit der Welt von der Elektrizität wird ein potentieller flächendeckender Stromausfall während einer Katastrophe zu einem Risiko, das in der Zukunft immer mehr an Bedeutung gewinnt.

 

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Hochwasser-Risiko SV (FLORIS)


Die schwersten Hochwasser der vergangenen Jahre ereigneten sich im August 2002 und Juni 2013 entlang der Elbe und der Donau mit einem Gesamtschaden beider Ereignisse von rund 22 Milliarden Euro. Vergleichbare Überschwemmungen in Baden-Württemberg entlang des Rheins und seiner Nebenflüsse ereigneten sich zuletzt Anfang der 1990er Jahre.

Im Rahmen des Forschungsprojekts „FLORIS“ (Flood Risk – Hochwasser-Risiko) war das Ziel ein Hochwasserrisikomodell für die Bundesländer Baden-Württemberg, Hessen und Thüringen zu entwickeln, um somit zukünftig das Risiko in diesen Regionen besser abschätzen zu können.

 

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Global Dynamic Exposure
 

Die Überwachung der im Kontext mit Naturkatastrophen stehenden Risiken wird immer wichtiger. Durch wachsende Städte und Veränderungen in der urbanen Entwicklung verändert sich auch das Risiko auf eine komplexe Art und Weise, was nicht nur mit der Bevölkerungsgröße in Verbindung steht, sondern auch von der Bausubstanz, der Belastbarkeit und den Stadtstrukturen abhängt. Die Überwachung von Exposure- und Vulnerabilitäts-Indikatoren stellt deshalb ein wichtiges Werkzeug dar, um das dynamische Verhalten von Risiken durch Naturgefahren in urbanen Umgebungen zu verstehen. Auf Grund der immensen Anzahl und Vielfalt von Gebäuden sowie weiteren Exposure- und Vulnerabilitiäts-bezogenen Daten, kann die Begutachtung des Exposure auf einem building-by-building Level nicht allein durch Experten zusammengestellt werden.

 

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Globales Tsunami Risiko Modell

Spätestens seit den verheerenden Katastrophen von Sumatra in 2004 und Japan in 2011 ist man sich des globalen Einflusses von Tsunamis wieder bewusst geworden. Die Quantifizierung von Tsunami-Risiken gestaltet sich hierbei als komplex und vielschichtig. In den letzten 20 Jahren entstanden weltweit verschiedene, meist lokale Modelle zur Berechnung der Gefahren und Risiken von Tsunamis, doch diese unterscheiden sich meist massiv in Bezug auf Methoden, Daten und Auswertung. Daher wird im Rahmen dieses Projektes eines der ersten global vereinheitlichten Tsunami Risiko Modelle entwickelt.

 

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Indikatorensystem zur Bewertung der Gefährdung von Infrastruktureinrichten gegenüber Extremhochwasser

Infolge des Klimawandels ist mit zunehmenden extremen Niederschlagsereignissen zu rechnen, was zu unvermeidbare Überflutungen führen wird. Zur Minderung der damit verbundenen Risiken ist es wesentlich, die dynamischen Prozesse bei Ereignisgenese und –ablauf zu verstehen. Aus einem vertieften Prozessverständnis heraus, sollen im Projekt Indikatoren identifiziert werden, über die die großräumige Gefährdungs- und Risikobewertungen vorgenommen werden können.


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Information Gap Analysis

Die Qualität einer Katastrophenbewältigung hat einen Einfluss darauf, wie stark sich ein katastrophales Ereignis auf eine Gesellschaft auswirkt. Während eine effiziente Katastrophenhilfe dazu beitragen kann, das Ausmaß von Opfern und Verlusten zu verminden, so kann eine weniger effiziente Hilfeleistung die Situation verschärfen. Um die Rolle der Katastrophenbewältigung als potentiellen Einflussfaktor auf die gesamte Katastrophenauswirkung zu beurteilen, wurde eine Methodik entwickelt, die Katastrophenbewältigung in nahezu-Echtzeit analysiert. 


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Modellierung extremer Hochwassersituationen

Die Helmholtz-Nachwuchswissenschaftlergruppe entwickelt Informations- und Modellierungstools zur Quantifizierung und Darstellung des Hochwasserrisikos im Einzugsgebiet der Elbe. Dabei wird die komplette Wirkungskette "Meteorologie – Hydrologie – Hydraulik – Geotechnik – Überflutung – Schaden" berücksichtigt.

 

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Methodik zur (schnellen) Abschätzung der ökonomischen Auswirkungen von Naturkatastrophen in Industrieunternehmen und über Supply Chains

Ziel des Projekts Schnelle Abschätzung der ökonomischen Auswirkungen von Naturkatastrophen in Industrieunternehmen und über Supply Chains ist die Entwicklung einer Methodik zur schnellen Abschätzung der indirekten Schäden in nahe Echtzeit in allen Phasen des Katastrophenereignisses. Es gilt also, eine Methode zu entwickeln, die es Entscheidungsträgern erlaubt, auch bei fehlender, unsicherer, verzerrter und unvollständiger Information schnell gute Entscheidungen zu treffen und zielgerichtet nach weiteren relevanten Informationen zu suchen. Gleichzeitig muss das Modell schnell und einfach erweiterbar sein, um wichtige Informationen möglichst sofort bei Verfügbarkeit zu berücksichtigen, um sukzessive immer aussagekräftigere Analyse mit präziseren Ergebnissen zu liefern. Zudem müssen die Modelle schnell auf unterschiedliche Informationssysteme und Infrastrukturen angepasst werden können, um für verschiedene Katastrophen – egal, wo sie sich ereignen – schnell anwendbar zu sein.


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Resilienz städtischer Infrastrukturen im Wandel der Zeit

Das Wohl moderner Gesellschaften hängt im hohen Maße von der Funktionsfähigkeit Kritischer Infrastrukturen (KRITIS), wie die Energie- und Wasserversorgung, Transport- und Verteilungssysteme, ab. Aus diesem Grund ist es wünschenswert ein tiefes Verständnis darüber zu erhalten, wie sich Störungen von KRITIS, z.B. verursacht durch Extremwetterereignisse oder Terroranschläge, auf die Vulnerabilität einer Stadt auswirken – heute und in der Zukunft. Das Aufdecken versteckter oder zunächst unterschätzter Abhängigkeiten könnte dabei helfen, erweiterte Strategien für das Krisenmanagement und Design-Vorlagen für robuste KRITIS-Entwicklungen zu identifizieren. Für diesen Zweck scheint der agentenbasierte Ansatz, bei dem KRITIS-Einrichtungen oder KRITIS-Komponenten als Agenten modelliert werden, der Vielversprechendste zu sein.
 

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Schnelle Hochwasserereignisanalyse
 

Im Rahmen der „Schnellen Hochwassereignisanalyse“ wird eine Methode für die nahe Echtzeit Analyse großräumiger Hochwasserereignisse in Deutschland entwickelt. Dies umfasst die Zusammenführung, Analyse und Bewertung der hydrometeorologischen und hydrologischen Situation im Verlauf des Ereignisses bis hin zur Abschätzung direkter Hochwasserschäden. Auf dieser Grundlage erfolgt eine vergleichende Einordnung in einen Katalog vergangener großräumiger Hochwasserereignisse.


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Schnelle Schadensabschätzung nach Winterstürmen

Neben der routinemäßigen Vorhersage- und Analysetätigkeit in Bezug auf weltweit extremen Wettervorgängen, entwickelt die Wettergefahren-Frühwarnung im Rahmen der CEDIM Forensic Disaster Analysis ein Verfahren, wie Winterstürme (in Deutschland, Mitteleuropa, Europa) erfasst, bewertet und eingeordnet werden können. Die Berechnungen und Abschätzungen sollen in ein „Wind-MOS“ bzw. „Sturm-MOS“ münden, das mit hinreichender Wahrscheinlichkeit und Genauigkeit ein Sturmereignis beschreiben kann und mit dem sich eine Schadenfunktion aufstellen lässt. Spätestens mit Eintritt eines Sturmereignisses und der Kenntnis der repräsentativen Windmessungen einerseits und der vorhergesagten Windgeschwindigkeiten andererseits liefern die Sturm-Indices den zugehörigen Schadenindex.


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Slipverteilung

Ziel dieses Projekts ist die Weiterentwicklung und Implementierung kinematischer Inversionstechniken, welche Dislokationswellenformen inklusive Nahfeldtermen verwenden, um möglichst rasch eine detaillierte Beschreibung der Erdbebenquelle zu erhalten. Eine Anwendung, bei der eine schnelle Bestimmung der Slipverteilung entscheidend ist, ist die Tsunami-Frühwarnung. Ebenso ist eine schnelle und zuverlässige Ermittlung der Magnitude unter Vermeidung von Sättigungseffekten wichtig zur Erstellung von sogenannten shake-maps und zur Schadensabschätzung.


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Transportunterbrechungen
 

Seit 2010 untersucht der Lehrstuhl für Netzwerkökonomie am Institut für Volkswirtschaftslehre (ECON) des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) unter der Leitung von Prof. Dr. Kay Mitusch die Erhebung und Schätzung solcher indirekter Schäden. Zwei Fallstudien, über den Ausbruch des Eyjafjallajökull und den Schneesturm Daisy, wurden exemplarisch untersucht, um Erkenntnisse über die notwendigen Daten, Arten von indirekten Schäden, Möglichkeiten der Monetarisierung und Verwertung für eine Abschätzung der indirekten Schäden zu erlangen.


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User Oriented Visualisation

CEDIM hat mit der Forensischen Katastrophenanalyse (FDA) eine interdisziplinäre Forschung begonnen. Dabei werden Naturkatastrophen und ihre Auswirkungen ereignisnah analysiert. Der Fokus liegt dabei auf der Interaktion zwischen dem Naturereignis und den technischen Anlagen und Infrastrukturen wie auch gesellschaftlichen Strukturen. Ziel ist es nicht nur, die Katastrophe zeitnah aufzubereiten, sondern auch die wichtigsten Ursachen für die jeweilige Katastrophe zu identifizieren und hieraus Implikationen für eine langfristige Schadensminimierung abzuleiten. Dabei ist ein Blick auf vergangene Ereignisse oftmals sehr hilfreich.


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Vulnerabilität und Resilienz der kritischen Infrastruktur am Beispiel von Chile

Naturgefahren wie Erdbeben, Tsunamis oder Überflutungen gefährden die Straßeninfrastruktur und damit die Gesellschaft. Im CEDIM geförderten KRITIS-Verbundprojekt untersuchen Forscherinnen und Forscher zum einen mit Hilfe qualitativer/quantitativer Sozialforschung das Evakuierungsverhalten einer betroffenen Gesellschaft. Hierzu werden u.a. spezifische lokale Daten in ausgewählten Untersuchungsgebieten in Zentralchile mittels Experteninterviews, Fokusgruppeninterviews und standardisierten Fragebögen erhoben. Zum anderen wird ein generisches Konzept zur Analyse der Vulnerabilität von Straßeninfrastruktur im Kontext von Naturgefahren modelliert. Dieses ist modular aufgebaut und modelliert in seinem Basismodul zunächst die Erreichbarkeit von Notfalleinrichtungen anhand einer Index-Berechnung. Die aus den Feldforschungsaufenthalten gewonnen sozialwissenschaftlichen Parameter werden in weitere Module integriert, so dass das Modell die regionalen Gegebenheiten detaillierter abbilden kann.


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