TY - THES A1 - Brill, Fabio Alexander T1 - Applications of machine learning and open geospatial data in flood risk modelling N2 - Der technologische Fortschritt erlaubt es, zunehmend komplexe Vorhersagemodelle auf Basis immer größerer Datensätze zu produzieren. Für das Risikomanagement von Naturgefahren sind eine Vielzahl von Modellen als Entscheidungsgrundlage notwendig, z.B. in der Auswertung von Beobachtungsdaten, für die Vorhersage von Gefahrenszenarien, oder zur statistischen Abschätzung der zu erwartenden Schäden. Es stellt sich also die Frage, inwiefern moderne Modellierungsansätze wie das maschinelle Lernen oder Data-Mining in diesem Themenbereich sinnvoll eingesetzt werden können. Zusätzlich ist im Hinblick auf die Datenverfügbarkeit und -zugänglichkeit ein Trend zur Öffnung (open data) zu beobachten. Thema dieser Arbeit ist daher, die Möglichkeiten und Grenzen des maschinellen Lernens und frei verfügbarer Geodaten auf dem Gebiet der Hochwasserrisikomodellierung im weiteren Sinne zu untersuchen. Da dieses übergeordnete Thema sehr breit ist, werden einzelne relevante Aspekte herausgearbeitet und detailliert betrachtet. Eine prominente Datenquelle im Bereich Hochwasser ist die satellitenbasierte Kartierung von Überflutungsflächen, die z.B. über den Copernicus Service der Europäischen Union frei zur Verfügung gestellt werden. Große Hoffnungen werden in der wissenschaftlichen Literatur in diese Produkte gesetzt, sowohl für die akute Unterstützung der Einsatzkräfte im Katastrophenfall, als auch in der Modellierung mittels hydrodynamischer Modelle oder zur Schadensabschätzung. Daher wurde ein Fokus in dieser Arbeit auf die Untersuchung dieser Flutmasken gelegt. Aus der Beobachtung, dass die Qualität dieser Produkte in bewaldeten und urbanen Gebieten unzureichend ist, wurde ein Verfahren zur nachträglichenVerbesserung mittels maschinellem Lernen entwickelt. Das Verfahren basiert auf einem Klassifikationsalgorithmus der nur Trainingsdaten von einer vorherzusagenden Klasse benötigt, im konkreten Fall also Daten von Überflutungsflächen, nicht jedoch von der negativen Klasse (trockene Gebiete). Die Anwendung für Hurricane Harvey in Houston zeigt großes Potenzial der Methode, abhängig von der Qualität der ursprünglichen Flutmaske. Anschließend wird anhand einer prozessbasierten Modellkette untersucht, welchen Einfluss implementierte physikalische Prozessdetails auf das vorhergesagte statistische Risiko haben. Es wird anschaulich gezeigt, was eine Risikostudie basierend auf etablierten Modellen leisten kann. Solche Modellketten sind allerdings bereits für Flusshochwasser sehr komplex, und für zusammengesetzte oder kaskadierende Ereignisse mit Starkregen, Sturzfluten, und weiteren Prozessen, kaum vorhanden. Im vierten Kapitel dieser Arbeit wird daher getestet, ob maschinelles Lernen auf Basis von vollständigen Schadensdaten einen direkteren Weg zur Schadensmodellierung ermöglicht, der die explizite Konzeption einer solchen Modellkette umgeht. Dazu wird ein staatlich erhobener Datensatz der geschädigten Gebäude während des schweren El Niño Ereignisses 2017 in Peru verwendet. In diesem Kontext werden auch die Möglichkeiten des Data-Mining zur Extraktion von Prozessverständnis ausgelotet. Es kann gezeigt werden, dass diverse frei verfügbare Geodaten nützliche Informationen für die Gefahren- und Schadensmodellierung von komplexen Flutereignissen liefern, z.B. satellitenbasierte Regenmessungen, topographische und hydrographische Information, kartierte Siedlungsflächen, sowie Indikatoren aus Spektraldaten. Zudem zeigen sich Erkenntnisse zu den Schädigungsprozessen, die im Wesentlichen mit den vorherigen Erwartungen in Einklang stehen. Die maximale Regenintensität wirkt beispielsweise in Städten und steilen Schluchten stärker schädigend, während die Niederschlagssumme in tiefliegenden Flussgebieten und bewaldeten Regionen als aussagekräftiger befunden wurde. Ländliche Gebiete in Peru weisen in der präsentierten Studie eine höhere Vulnerabilität als die Stadtgebiete auf. Jedoch werden auch die grundsätzlichen Grenzen der Methodik und die Abhängigkeit von spezifischen Datensätzen and Algorithmen offenkundig. In der übergreifenden Diskussion werden schließlich die verschiedenen Methoden – prozessbasierte Modellierung, prädiktives maschinelles Lernen, und Data-Mining – mit Blick auf die Gesamtfragestellungen evaluiert. Im Bereich der Gefahrenbeobachtung scheint eine Fokussierung auf neue Algorithmen sinnvoll. Im Bereich der Gefahrenmodellierung, insbesondere für Flusshochwasser, wird eher die Verbesserung von physikalischen Modellen, oder die Integration von prozessbasierten und statistischen Verfahren angeraten. In der Schadensmodellierung fehlen nach wie vor die großen repräsentativen Datensätze, die für eine breite Anwendung von maschinellem Lernen Voraussetzung ist. Daher ist die Verbesserung der Datengrundlage im Bereich der Schäden derzeit als wichtiger einzustufen als die Auswahl der Algorithmen. N2 - Technological progress allows for producing ever more complex predictive models on the basis of increasingly big datasets. For risk management of natural hazards, a multitude of models is needed as basis for decision-making, e.g. in the evaluation of observational data, for the prediction of hazard scenarios, or for statistical estimates of expected damage. The question arises, how modern modelling approaches like machine learning or data-mining can be meaningfully deployed in this thematic field. In addition, with respect to data availability and accessibility, the trend is towards open data. Topic of this thesis is therefore to investigate the possibilities and limitations of machine learning and open geospatial data in the field of flood risk modelling in the broad sense. As this overarching topic is broad in scope, individual relevant aspects are identified and inspected in detail. A prominent data source in the flood context is satellite-based mapping of inundated areas, for example made openly available by the Copernicus service of the European Union. Great expectations are directed towards these products in scientific literature, both for acute support of relief forces during emergency response action, and for modelling via hydrodynamic models or for damage estimation. Therefore, a focus of this work was set on evaluating these flood masks. From the observation that the quality of these products is insufficient in forested and built-up areas, a procedure for subsequent improvement via machine learning was developed. This procedure is based on a classification algorithm that only requires training data from a particular class to be predicted, in this specific case data of flooded areas, but not of the negative class (dry areas). The application for hurricane Harvey in Houston shows the high potential of this method, which depends on the quality of the initial flood mask. Next, it is investigated how much the predicted statistical risk from a process-based model chain is dependent on implemented physical process details. Thereby it is demonstrated what a risk study based on established models can deliver. Even for fluvial flooding, such model chains are already quite complex, though, and are hardly available for compound or cascading events comprising torrential rainfall, flash floods, and other processes. In the fourth chapter of this thesis it is therefore tested whether machine learning based on comprehensive damage data can offer a more direct path towards damage modelling, that avoids explicit conception of such a model chain. For that purpose, a state-collected dataset of damaged buildings from the severe El Niño event 2017 in Peru is used. In this context, the possibilities of data-mining for extracting process knowledge are explored as well. It can be shown that various openly available geodata sources contain useful information for flood hazard and damage modelling for complex events, e.g. satellite-based rainfall measurements, topographic and hydrographic information, mapped settlement areas, as well as indicators from spectral data. Further, insights on damaging processes are discovered, which mainly are in line with prior expectations. The maximum intensity of rainfall, for example, acts stronger in cities and steep canyons, while the sum of rain was found more informative in low-lying river catchments and forested areas. Rural areas of Peru exhibited higher vulnerability in the presented study compared to urban areas. However, the general limitations of the methods and the dependence on specific datasets and algorithms also become obvious. In the overarching discussion, the different methods – process-based modelling, predictive machine learning, and data-mining – are evaluated with respect to the overall research questions. In the case of hazard observation it seems that a focus on novel algorithms makes sense for future research. In the subtopic of hazard modelling, especially for river floods, the improvement of physical models and the integration of process-based and statistical procedures is suggested. For damage modelling the large and representative datasets necessary for the broad application of machine learning are still lacking. Therefore, the improvement of the data basis in the field of damage is currently regarded as more important than the selection of algorithms. KW - flood risk KW - machine learning KW - open data KW - damage modelling KW - data-mining KW - Schadensmodellierung KW - Data-Mining KW - Hochwasserrisiko KW - maschinelles Lernen KW - offene Daten Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-555943 ER - TY - THES A1 - Nguyen, Van Khanh Triet T1 - Flood dynamics in the Vietnamese Mekong Delta T1 - Hochwasserdynamik im vietnamesischen Mekong-Delta BT - Current state and future projections BT - Aktueller Stand und künftige Prognosen N2 - Today, the Mekong Delta in the southern of Vietnam is home for 18 million people. The delta also accounts for more than half of the country’s food production and 80% of the exported rice. Due to the low elevation, it is highly susceptible to the risk of fluvial and coastal flooding. Although extreme floods often result in excessive damages and economic losses, the annual flood pulse from the Mekong is vital to sustain agricultural cultivation and livelihoods of million delta inhabitants. Delta-wise risk management and adaptation strategies are required to mitigate the adverse impacts from extreme events while capitalising benefits from floods. However, a proper flood risk management has not been implemented in the VMD, because the quantification of flood damage is often overlooked and the risks are thus not quantified. So far, flood management has been exclusively focused on engineering measures, i.e. high- and low- dyke systems, aiming at flood-free or partial inundation control without any consideration of the actual risks or a cost-benefit analysis. Therefore, an analysis of future delta flood dynamics driven these stressors is valuable to facilitate the transition from sole hazard control towards a risk management approach, which is more cost-effective and also robust against future changes in risk. Built on these research gaps, this thesis investigates the current state and future projections of flood hazard, damage and risk to rice cultivation, the most important economic activity in the VMD. The study quantifies the changes in risk and hazard brought by the development of delta-based flood control measures in the last decades, and analyses the expected changes in risk driven by the changing climate, rising sea-level and deltaic land subsidence, and finally the development of hydropower projects in the Mekong Basin. For this purpose, flood trend analyses and comprehensive hydraulic modelling were performed, together with the development of a concept to quantify flood damage and risk to rice plantation. The analysis of observed flood levels revealed strong and robust increasing trends of peak and duration downstream of the high-dyke areas with a step change in 2000/2001, i.e. after the disastrous flood which initiated the high-dyke development. These changes were in contrast to the negative trends detected upstream, suggested that high-dyke development has shifted flood hazard downstream. Findings of the trend’s analysis were later confirmed by hydraulic simulations of the two recent extreme floods in 2000 and 2011, where the hydrological boundaries and dyke system settings were interchanged. However, the high-dyke system was not the only and often not the main cause for a shift of flood hazard, as a comparative analysis of these two extreme floods proved. The high-dyke development was responsible for 20–90% of the observed changes in flood level between 2000 and 2011, with large spatial variances. The particular flood hydrograph of the two events had the highest contribution in the northern part of the delta, while the tidal level had 2–3 times higher influence than the high-dyke in the lower-central and coastal areas downstream of high-dyke areas. The impact of the high-dyke development was highest in the areas closely downstream of the high-dyke area just south of the Cambodia-Vietnam border. The hydraulic simulations also validated that the concurrence of the flood peak with spring tides, i.e. high sea level along the coast, amplified the flood level and inundation in the central and coastal regions substantially. The risk assessment quantified the economic losses of rice cultivation to USD 25.0 and 115 million (0.02–0.1% of the total GDP of Vietnam in 2011) corresponding to the 10-year and the 100-year floods, with an expected annual damage of about USD 4.5 million. A particular finding is that the flood damage was highly sensitive to flood timing. Here, a 10-year event with an early peak, i.e. late August-September, could cause as much damage as a 100-year event that peaked in October. This finding underlines the importance of a reliable early flood warning, which could substantially reduce the damage to rice crops and thus the risk. The developed risk assessment concept was furthermore applied to investigate two high-dyke development alternatives, which are currently under discussion among the administrative bodies in Vietnam, but also in the public. The first option favouring the utilization of the current high-dyke compartments as flood retention areas instead for rice cropping during the flood season could reduce flood hazard and expected losses by 5–40%, depending on the region of the delta. On the contrary, the second option promoting the further extension of the areas protected by high-dyke to facilitate third rice crop planting on a larger area, tripled the current expected annual flood damage. This finding challenges the expected economic benefit of triple rice cultivation, in addition to the already known reducing of nutrient supply by floodplain sedimentation and thus higher costs for fertilizers. The economic benefits of the high-dyke and triple rice cropping system is further challenged by the changes in the flood dynamics to be expected in future. For the middle of the 21st century (2036-2065) the effective sea-level rise an increase of the inundation extent by 20–27% was projected. This corresponds to an increase of flood damage to rice crops in dry, normal and wet year by USD 26.0, 40.0 and 82.0 million in dry, normal and wet year compared to the baseline period 1971-2000. Hydraulic simulations indicated that the planned massive development of hydropower dams in the Mekong Basin could potentially compensate the increase in flood hazard and agriculture losses stemming from climate change. However, the benefits of dams as mitigation of flood losses are highly uncertain, because a) the actual development of the dams is highly disputed, b) the operation of the dams is primarily targeted at power generation, not flood control, and c) this would require international agreements and cooperation, which is difficult to achieve in South-East Asia. The theoretical flood mitigation benefit is additionally challenged by a number of negative impacts of the dam development, e.g. disruption of floodplain inundation in normal, non-extreme flood years. Adding to the certain reduction of sediment and nutrient load to the floodplains, hydropower dams will drastically impair rice and agriculture production, the basis livelihoods of million delta inhabitants. In conclusion, the VMD is expected to face increasing threats of tidal induced floods in the coming decades. Protection of the entire delta coastline solely with “hard” engineering flood protection structures is neither technically nor economically feasible, adaptation and mitigation actions are urgently required. Better control and reduction of groundwater abstraction is thus strongly recommended as an immediate and high priority action to reduce the land subsidence and thus tidal flooding and salinity intrusion in the delta. Hydropower development in the Mekong basin might offer some theoretical flood protection for the Mekong delta, but due to uncertainties in the operation of the dams and a number of negative effects, the dam development cannot be recommended as a strategy for flood management. For the Vietnamese authorities, it is advisable to properly maintain the existing flood protection structures and to develop flexible risk-based flood management plans. In this context the study showed that the high-dyke compartments can be utilized for emergency flood management in extreme events. For this purpose, a reliable flood forecast is essential, and the action plan should be materialised in official documents and legislation to assure commitment and consistency in the implementation and operation. N2 - Das Mekong-Delta im Süden Vietnams ist die Heimat von 18 Millionen Menschen. Im Delta werden mehr als die Hälfte der Nahrungsmittel des Landes und 80 % des exportierten Reises produziert. Aufgrund der geringen Höhen und Topographie ist das Delta sehr anfällig für Überflutungen, sowohl durch Fußhochwasser als auch durch gezeitenbedingte Rückstauüberflutungen. Obwohl extreme Überschwemmungen oft zu hohen Schäden und wirtschaftlichen Verlusten führen, ist der jährliche Hochwasserimpuls des Mekong lebenswichtig für die Aufrechterhaltung des landwirtschaftlichen Anbaus und des Lebensunterhalts von Millionen Deltabewohnern. Ein deltaweites Risikomanagement bestehend aus Hochwasserschutzmaßnahmen und Anpassungsstrategien ist erforderlich, um die negativen Auswirkungen von Extremereignissen zu mindern, zeitgleich aber auch die positiven Aspekte der Hochwasser beizubehalten. Ein Hochwasserrisikomanagement ist im VMD jedoch nicht implementiert, da die Quantifizierung von Hochwasserschäden typischerweise nicht vorgenommen wird. Bisher konzentriert sich das Hochwassermanagement ausschließlich auf ingenieurtechnische Maßnahmen zur Eindämmung der Gefährdung. Dies geschieht entweder durch Hoch- oder Niederdeichung, die auf eine hochwasserfreie oder teilweise Überflutungssteuerung abzielen. Eine risikobasierte Bewertung der Vor- und Nachteile zwischen Hoch- und Niederdeichansatz sowie Kosten-Nutzen-Rechnungen fehlen allerdings ebenfalls. Zudem ist zu erwarten, dass sich die Überschwemmungen Dynamik und das Hochwasserrisiko im Mekong Delta als Folge des Klimawandels und menschlicher Eingriffe in das Delta und das Mekong-Einzugsgebiet verändern werden. Die Analyse der zukünftigen Hochwasserdynamik in Abhängigkeit von diesen Stressoren ist notwendig, um den Übergang von einer alleinigen Gefahrenabwehr zu einem zukunftssicheren, probabilistischen Risikomanagement zu erleichtern. Ausgehend von diesen Forschungslücken untersucht diese Arbeit den aktuelle Hochwassergefährdung und die zu erwartenden zukünftigen Änderungen, sowie der damit einhergehenden Schäden und Risiken für den Reisanbau im Mekong Delta unter Berücksichtigung existierender und möglicher Hochwasserschutzmaßnahmen, des sich ändernden Klimas, des steigenden Meeresspiegels in Kombination mit der Landabsenkung des Deltas und der geplanten Staudämme im Mekong Einzugsgebiet. Eine Analyse der jährlichen Hochwasserpegel zeigte starke und robuste steigende Trends in den maximalen Wasserständen der Hochwasser und der Hochwasserdauer flussabwärts der Hochdeichgebiete, wobei eine sprunghafte Veränderung in den Jahren 2000/2001 nach. dem katastrophalen Hochwasser, das die Hochdeichentwicklung einleitete, festgestellt wurde. Diese Veränderungen stehen im Gegensatz zu den negativen Trends, oberstrom der Hocdeichgebiete, was darauf schließen lässt, dass die Hochdeichentwicklung die Hochwassergefahr flussabwärts verlagert hat. Die Ergebnisse der Trendanalyse wurden weiterhin durch hydraulische Simulationen der Überflutungsdynamiken der Hochwasser von 2000 und 2011 bestätigt. Allerdings waren die Hochdeiche nicht die Haupt- und einzige Ursache für den höheren Hochwasserpegel im Jahr 2011 im Vergleich zum Hochwasser im Jahr 2000. Die Hochwasserganglinie des Mekongs hatte den höchsten Beitrag im nördlichen Teil des Deltas oberstrom der Hochdeichgebiete, während der Tidenhub in den zentralen und küstennahen Gebieten stromabwärts des Hochdeichs einen 2-3 mal höheren Einfluss hatte als die Hochdeiche. Die wirtschaftlichen Verluste des Reisanbaus wurden rezent auf 25,0-115 Mio. USD geschätzt, für jeweils das 10- und 100-jährliche Hochwasser. Die Schäden sind hierbei sehr sensitiv gegenüber der Hochwasserganglinie, insbesondere dem Zeitpunkt des Auftretens des Hochwasserscheitels. Ein frühes 10-jährliches Hochwasser kann aufgrund des Zusammentreffens des Hochwassers mit der Ernte der Frühjahrsaussaat oder der Aussaat der Sommerfrucht ähnliche Verluste verursachen wie ein 100-jährliches Ereignis, das im Oktober seinen Höhepunkt erreicht. Neben dem Anbau einer dritten Frucht im Jahr könnten die existierenden Hochdeichabschnitte als Hochwasserrückhalteräume genutzt werden und so die Hochwassergefahr und die zu erwartenden Schäden um 5-40% reduzieren. Umgekehrt würde ein weiterer Ausbau der Hochdeiche die derzeit erwarteten jährlichen Hochwasserschäden verdreifachen. Die Zukunftsprojektionen des Hochwasserrisikos ergaben, dass das Mekong Delta in den nächsten Jahrzehnten zunehmend von tidebedingten Überschwemmungen bedroht sein wird. Der Anstieg des Meeresspiegels in Kombination mit der Landabsenkung erhöht das Ausmaß der Überflutung des Deltas um 20% und den Schaden an der Reisernte um 40-85 Mio. USD. Technische Hochwasserschutzmaßnahmen können diesen Anstieg des Risikos nicht verhindern, da der Schutz des gesamten Deltas allein durch harte Hochwasserschutzbauten technisch und wirtschaftlich nicht realisierbar ist. Daher sind Maßnahmen zur Schadensminderung und zur Anpassung an das veränderte Risiko dringend erforderlich. Als erster und wichtiger Schritt wird hier eine bessere Kontrolle und Reduzierung der Grundwasserentnahme im Delta dringend empfohlen, um die Landabsenkung und dadurch die tidenbedingten Überflutungen sowie die Salzwasserintrusion zu verringern. Der Klimawandel und die daraus resultierenden Veränderungen im Hochwasserregime des Mekong verursachen eine weitere, aber geringere Erhöhung des Hochwasserrisikos. Die geplanten Staudämme im Mekong Einzugsgebiet könnten die Zunahme der Hochwassergefahr und der landwirtschaftlichen Verluste aufgrund des Klimawandels in extremen Hochwasserjahren zumindest theoretisch abmildern. Der Nutzen von Dämmen zur Minderung des Hochwasserrisikos ist jedoch ungewiss, da die Realisierung der geplanten Dämme sehr umstritten und damit unsicher ist. Weiterhin spielt das Management der Staudämme eine wichtige Rolle für die Hochwasserregulierung. Da die Dämme in erste Linie zur Stromerzeugung gebaut werden, ist der Hochwasserschutz der unterliegenden Anrainerstaaten eher von untergeordneter Bedeutung. Für Vietnam bedeutet das, dass eine ordnungsgemäße Instandhaltung von Deichen und Hochwasserschutzbauten eine hohe Priorität haben sollte, um Abhängigkeiten von den Nachbarstaaten zu vermeiden. Weiterhin ist die Entwicklung von „weichen“ Hochwasserschutzmaßnahmen und -plänen dringend notwendig, da ein alleiniger Schutz durch technische Maßnahmen unmöglich ist. Aufgrund der in dieser Arbeit erzielten Ergebnisse wird daher empfohlen, die Hochdeichkompartimente für das Notfall-Hochwassermanagement bei Extremereignissen zu nutzen. Zu diesem Zweck ist eine verlässliche Hochwasservorhersage unerlässlich, und der Aktionsplan sollte in offiziellen Dokumenten und Gesetzen festgehalten werden, um die Verbindlichkeit und konsequente Umsetzung sicherzustellen. KW - Mekong Delta KW - flood hazard KW - flood risk KW - climate change KW - Mekong Delta KW - Klimawandel KW - Hochwassergefahr KW - Hochwasserrisiko Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-512830 ER - TY - THES A1 - Metin Usta, Ayşe Duha T1 - The role of risk components and spatial dependence in flood risk estimations N2 - Flooding is a vast problem in many parts of the world, including Europe. It occurs mainly due to extreme weather conditions (e.g. heavy rainfall and snowmelt) and the consequences of flood events can be devastating. Flood risk is mainly defined as a combination of the probability of an event and its potential adverse impacts. Therefore, it covers three major dynamic components: hazard (physical characteristics of a flood event), exposure (people and their physical environment that being exposed to flood), and vulnerability (the elements at risk). Floods are natural phenomena and cannot be fully prevented. However, their risk can be managed and mitigated. For a sound flood risk management and mitigation, a proper risk assessment is needed. First of all, this is attained by a clear understanding of the flood risk dynamics. For instance, human activity may contribute to an increase in flood risk. Anthropogenic climate change causes higher intensity of rainfall and sea level rise and therefore an increase in scale and frequency of the flood events. On the other hand, inappropriate management of risk and structural protection measures may not be very effective for risk reduction. Additionally, due to the growth of number of assets and people within the flood-prone areas, risk increases. To address these issues, the first objective of this thesis is to perform a sensitivity analysis to understand the impacts of changes in each flood risk component on overall risk and further their mutual interactions. A multitude of changes along the risk chain are simulated by regional flood model (RFM) where all processes from atmosphere through catchment and river system to damage mechanisms are taken into consideration. The impacts of changes in risk components are explored by plausible change scenarios for the mesoscale Mulde catchment (sub-basin of the Elbe) in Germany. A proper risk assessment is ensured by the reasonable representation of the real-world flood event. Traditionally, flood risk is assessed by assuming homogeneous return periods of flood peaks throughout the considered catchment. However, in reality, flood events are spatially heterogeneous and therefore traditional assumption misestimates flood risk especially for large regions. In this thesis, two different studies investigate the importance of spatial dependence in large scale flood risk assessment for different spatial scales. In the first one, the “real” spatial dependence of return period of flood damages is represented by continuous risk modelling approach where spatially coherent patterns of hydrological and meteorological controls (i.e. soil moisture and weather patterns) are included. Further the risk estimations under this modelled dependence assumption are compared with two other assumptions on the spatial dependence of return periods of flood damages: complete dependence (homogeneous return periods) and independence (randomly generated heterogeneous return periods) for the Elbe catchment in Germany. The second study represents the “real” spatial dependence by multivariate dependence models. Similar to the first study, the three different assumptions on the spatial dependence of return periods of flood damages are compared, but at national (United Kingdom and Germany) and continental (Europe) scales. Furthermore, the impacts of the different models, tail dependence, and the structural flood protection level on the flood risk under different spatial dependence assumptions are investigated. The outcomes of the sensitivity analysis framework suggest that flood risk can vary dramatically as a result of possible change scenarios. The risk components that have not received much attention (e.g. changes in dike systems and in vulnerability) may mask the influence of climate change that is often investigated component. The results of the spatial dependence research in this thesis further show that the damage under the false assumption of complete dependence is 100 % larger than the damage under the modelled dependence assumption, for the events with return periods greater than approximately 200 years in the Elbe catchment. The complete dependence assumption overestimates the 200-year flood damage, a benchmark indicator for the insurance industry, by 139 %, 188 % and 246 % for the UK, Germany and Europe, respectively. The misestimation of risk under different assumptions can vary from upstream to downstream of the catchment. Besides, tail dependence in the model and flood protection level in the catchments can affect the risk estimation and the differences between different spatial dependence assumptions. In conclusion, the broader consideration of the risk components, which possibly affect the flood risk in a comprehensive way, and the consideration of the spatial dependence of flood return periods are strongly recommended for a better understanding of flood risk and consequently for a sound flood risk management and mitigation. N2 - Hochwasser sind ein großes Problem und treten hauptsächlich aufgrund extremer Wetterbedingungen (z. B. starker Regen und Schneeschmelze) auf. Die Folgen von Hochwasserereignissen können verheerend sein. Das Konzept des Hochwasserrisikos beinhaltet die drei Komponenten: Gefahr, Exposition und Vulnerabilität. Hochwasser sind natürliche Phänomene und können nicht sicher verhindert werden. Das Risiko kann jedoch gesteuert und gemindert werden. Für ein solides Hochwasserrisikomanagement und die Minderung des Risikos ist eine ordnungsgemäße Risikobewertung und ein klares Verständnis der Hochwasserrisikodynamik erforderlich. Beispielsweise verursacht der anthropogene Klimawandel eine höhere Intensität der Niederschläge und einen Anstieg des Meeresspiegels und damit eine Zunahme des Ausmaßes und der Häufigkeit von Hochwasserereignissen. Andererseits können unangemessene strukturelle Schutzmaßnahmen, das Anwachsen von Vermögenswerten und eine steigende Anzahl betroffener Personen in den hochwassergefährdeten Gebieten das Risiko erhöhen. Um diese Probleme zu adressieren, besteht ein Ziel dieser Arbeit aus der Durchführung einer Sensitivitätsanalyse, um die Auswirkungen von Änderungen in jeder Hochwasserrisikokomponente auf das Gesamtrisiko und deren Wechselwirkungen untereinander zu verstehen. Eine angemessene Risikobewertung wird auch durch die korrekte k Darstellung des realen Hochwasserereignisses erreicht. Traditionell wird das Hochwasserrisiko bewertet, indem homogene Wiederkehrintervalle von Hochwasserspitzen im gesamten Einzugsgebiet angenommen werden. In der Realität sind Hochwasserereignisse jedoch räumlich heterogen, weshalb die traditionelle Annahme von Homogenität das Hochwasserrisiko insbesondere für große Einzugsgebiete falsch einschätzt. In dieser Arbeit wird die Bedeutung der räumlichen Abhängigkeit bei der Bewertung des Hochwasserrisikos in großem Maßstab in zwei Studien für verschiedene räumliche Skalen untersucht. In der ersten Untersuchung wird die „reale“ räumliche Abhängigkeit durch einen kontinuierlichen Risikomodellierungsansatz dargestellt. Zusätzlich werden die Risikoabschätzungen unter dieser modellierten Abhängigkeitsannahme mit zwei weiteren Annahmen zur räumlichen Abhängigkeit der Wiederkehrintervalle von Hochwasser verglichen: vollständige Abhängigkeit und Unabhängigkeit für das Elbeeinzugsgebiet in Deutschland. Die zweite Studie repräsentiert die „reale“ räumliche Abhängigkeit durch ein copula-basiertes Abhängigkeitsmodell. In ähnlicher Weise werden die drei verschiedenen Annahmen zur räumlichen Abhängigkeit der Wiederkehrintervalle von Hochwasser auf nationaler und kontinentaler Ebene verglichen. Außerdem wird der Einfluss von „Tail-dependences“ im Modell sowie von Hochwasserschutzmaßnahmen auf die räumliche Abhängigkeit untersucht. Die Ergebnisse dieser Arbeit unter Anwendung des Sensitivitätsanalyse-Frameworks zeigen, dass das Hochwasserrisiko aufgrund möglicher Änderungsszenarien dramatisch variieren kann. Der Einfluss des Klimawandels kann durch Änderungen anderer Risikokomponenten (z. B. Änderungen der Deichsysteme und der Vulnerabilität) überdeckt werden. Die Untersuchung zur räumlichen Abhängigkeit zeigen, dass der Schaden unter der Annahme vollständiger Abhängigkeit für Ereignisse mit Wiederkehrintervalle von mehr als ungefähr 200 Jahren im Elbeeinzugsgebiet 100 % größer als der Schaden unter modellierter Abhängigkeit. Die Annahme vollständiger Abhängigkeit überschätzt den 200-jährigen Hochwasserschaden, einen Referenzindikator für die Versicherungsbranche, um 139 %, 188 % und 246 % für Vereinigte Königreich, Deutschland und Europa. Die Fehleinschätzung des Hochwasserrisikos kann unter verschiedenen Annahmen von Abhängigkeit zwischen Oberlauf und Unterlauf eines Einzugsgebietes stark variieren. Zudem können „Tail-dependences“ im Modell sowie der Hochwasserschutz im Einzugsgebiet die Ergebnisse der Risikoabschätzung, unter verschiedenen Annahmen der räumlichen Abhängigkeit, beeinflussen. Abschließend wird eine umfangreiche Berücksichtigung der Risikokomponenten und insbesondere der räumlichen Abhängigkeit von Wiederkehrintervallen stark empfohlen, um das Hochwasserrisiko und damit dessen Management und Minderung besser verstehen zu können. T2 - Die Rolle von Risikokomponenten und räumlicher Abhängigkeit bei Hochwasserrisikoabschätzungen KW - flood risk KW - sensitivity analysis KW - hazard KW - river flooding KW - vulnerability KW - spatial dependence KW - damage estimation KW - continuous simulation KW - flood risk assessment KW - kontinuierliche Simulation KW - Schadensabschätzung KW - Hochwasserrisiko KW - Hochwasserrisikobewertung KW - Gefahr KW - Flusshochwasser KW - Sensitivitätsanalyse KW - räumliche Abhängigkeit KW - Vulnerabilität Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-492554 ER -