TY  - THES
A1  - Schoppa, Lukas
T1  - Dynamics in the flood vulnerability of companies
T1  - Dynamik der Hochwasservulnerabilität von Unternehmen
N2  - River flooding is a constant peril for societies, causing direct economic losses in the order of $100 billion worldwide each year. Under global change, the prolonged concentration of people and assets in floodplains is accompanied by an emerging intensification of flood extremes due to anthropogenic global warming, ultimately exacerbating flood risk in many regions of the world.
Flood adaptation plays a key role in the mitigation of impacts, but poor understanding of vulnerability and its dynamics limits the validity of predominant risk assessment methods and impedes effective adaptation strategies. Therefore, this thesis investigates new methods for flood risk assessment that embrace the complexity of flood vulnerability, using the understudied commercial sector as an application example.
Despite its importance for accurate risk evaluation, flood loss modeling has been based on univariable and deterministic stage-damage functions for a long time. However, such simplistic methods only insufficiently describe the large variation in damage processes, which initiated the development of multivariable and probabilistic loss estimation techniques. The first study of this thesis developed flood loss models for companies that are based on emerging statistical and machine learning approaches (i.e., random forest, Bayesian network, Bayesian regression). In a benchmarking experiment on basis of object-level loss survey data, the study showed that all proposed models reproduced the heterogeneity in damage processes and outperformed conventional stage-damage functions with respect to predictive accuracy. Another advantage of the novel methods is that they convey probabilistic information in predictions, which communicates the large remaining uncertainties transparently and, hence, supports well-informed risk assessment. 
Flood risk assessment combines vulnerability assessment (e.g., loss estimation) with hazard and exposure analyses. Although all of the three risk drivers interact and change over time, such dependencies and dynamics are usually not explicitly included in flood risk models. Recently, systemic risk assessment that dissolves the isolated consideration of risk drivers has gained traction, but the move to holistic risk assessment comes with limited thoroughness in terms of loss estimation and data limitations. In the second study, I augmented a socio-hydrological system dynamics model for companies in Dresden, Germany, with the multivariable Bayesian regression loss model from the first study. The additional process-detail and calibration data improved the loss estimation in the systemic risk assessment framework and contributed to more accurate and reliable simulations. The model uses Bayesian inference to quantify uncertainty and learn the model parameters from a combination of prior knowledge and diverse data. 
The third study demonstrates the potential of the socio-hydrological flood risk model for continuous, long-term risk assessment and management. Using hydroclimatic ad socioeconomic forcing data, I projected a wide range of possible risk trajectories until the end of the century, taking into account the adaptive behavior of companies. The study results underline the necessity of increased adaptation efforts to counteract the expected intensification of flood risk due to climate change. A sensitivity analysis of the effectiveness of different adaptation measures and strategies revealed that optimized adaptation has the potential to mitigate flood risk by up to 60%, particularly when combining structural and non-structural measures. Additionally, the application shows that systemic risk assessment is capable of capturing adverse long-term feedbacks in the human-flood system such as the levee effect.
Overall, this thesis advances the representation of vulnerability in flood risk modeling by offering modeling solutions that embrace the complexity of human-flood interactions and quantify uncertainties consistently using probabilistic modeling. The studies show how scarce information in data and previous experiments can be integrated in the inference process to provide model predictions and simulations that are reliable and rich in information. Finally, the focus on the flood vulnerability of companies provides new insights into the heterogeneous damage processes and distinct flood coping of this sector.
N2  - Flussüberschwemmungen sind eine ständige Gefahr für die Gesellschaft und verursachen jedes Jahr weltweit wirtschaftliche Schäden in der Größenordnung von 100 Milliarden US-Dollar. Im Zuge des globalen Wandels erhöht sich die Konzentration von Menschen und Vermögenswerten in Überschwemmungsgebieten kontinuierlich, während der menschengemachte Klimawandel Hochwasserextreme verstärkt. Die Überlagerung dieser Prozesse führt zu einer Verschärfung des Hochwasserrisikos in vielen Weltregionen. Der Hochwasseranapassung kommt dabei eine Schlüsselrolle bei der Abschwächung von Schäden zu. Allerdings ist das Verständnis von Hochwasservulnerabilität (d.h., Anfälligkeit gegenüber Schäden) und damit verbundener Dynamiken noch sehr begrenzt, was die Risikoabschätzung und die Entwicklung von Anpassungsstrategien erschwert.
In dieser kumulativen Dissertation werden anhand von drei Studien neue Methoden zur Hochwasserrisikoabschätzung für den gewerblichen Sektor vorgestellt, der in der Vergangenheit wenig untersucht wurde. Die erste Studie präsentiert Hochwasserschadensmodelle die auf statistischen Methoden und maschinellem Lernen basieren und eine Vielzahl von Einflussfaktoren berücksichtigen. In Verbindung mit probabilistischen Vorhersagen führt dies zu einer Verbesserung der Modellgenauigkeit und -verlässlichkeit. Anschließend wird in einer Pilotstudie für Dresden, Deutschland, eines der neuen Schadensmodelle in ein ganzheitliches systemdynamisches Modell integriert, um Veränderungen in Hochwasservulnerabilität und -risiko kontinuierlich zu simulieren. Die Methode integriert zusätzliche Prozessdetails und Kalibrierungsdaten in das Modell und verbessert so die Simulationsleistung. Schließlich werden mit dem systemdynamischen Modell in der dritten Studie langfristige Projektionsläufe durchgeführt, um die Entwicklung des Hochwasserrisikos bis zum Ende des Jahrhunderts abzuschätzen. Die Ergebnisse der Studie unterstreichen das Potential von Hochwasseranpassung - insbesondere in Zeiten des Klimawandels - und demonstrieren die Fähigkeit ganzheitlicher Modellierungsansätze, ungünstige Entwicklungen des Risikos frühzeitig aufzudecken.
Insgesamt verbessert diese Arbeit die Darstellung der Vulnerabilität in der Hochwasserrisikoabschätzung, indem sie Modellierungslösungen anbietet, die der Komplexität der Wechselwirkungen zwischen Mensch und Hochwasser gerecht werden und Unsicherheiten konsequent quantifizieren.
KW  - fluvial flooding
KW  - risk analysis
KW  - vulnerability
KW  - probabilistic modeling
KW  - Loss modeling
KW  - socio-hydrology
KW  - commercial sector
KW  - Flusshochwasser
KW  - Risikoanalyse
KW  - Vulnerabilität
KW  - probabilistische Modellierung
KW  - Schadensmodellierung
KW  - Soziohydrologie
KW  - gewerblicher Sektor
Y1  - 2023
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-592424
ER  - 
TY  - THES
A1  - Pénisson, Sophie
T1  - Conditional limit theorems for multitype branching processes and illustration in epidemiological risk analysis
T1  - Bedingte Grenzwertsätze für Mehrtyp-Verzweigungsprozesse und Illustration in epidemiologischen Risikoanalyse
N2  - This thesis is concerned with the issue of extinction of populations composed of different types of individuals, and their behavior before extinction and in case of a very late extinction. We approach this question firstly from a strictly probabilistic viewpoint, and secondly from the standpoint of risk analysis related to the extinction of a particular model of population dynamics. In this context we propose several statistical tools. The population size is modeled by a branching process, which is either a continuous-time multitype Bienaymé-Galton-Watson process (BGWc), or its continuous-state counterpart, the multitype Feller diffusion process. We are interested in different kinds of conditioning on non-extinction, and in the associated equilibrium states. These ways of conditioning have been widely studied in the monotype case. However the literature on multitype processes is much less extensive, and there is no systematic work establishing connections between the results for BGWc processes and those for Feller diffusion processes. In the first part of this thesis, we investigate the behavior of the population before its extinction by conditioning the associated branching process X_t on non-extinction (X_t≠0), or more generally on non-extinction in a near future 0≤θ<∞ (X_{t+θ}≠0), and by letting t tend to infinity. We prove the result, new in the multitype framework and for θ>0, that this limit exists and is non-degenerate. This reflects a stationary behavior for the dynamics of the population conditioned on non-extinction, and provides a generalization of the so-called Yaglom limit, corresponding to the case θ=0. In a second step we study the behavior of the population in case of a very late extinction, obtained as the limit when θ tends to infinity of the process conditioned by X_{t+θ}≠0. The resulting conditioned process is a known object in the monotype case (sometimes referred to as Q-process), and has also been studied when X_t is a multitype Feller diffusion process. We investigate the not yet considered case where X_t is a multitype BGWc process and prove the existence of the associated Q-process. In addition, we examine its properties, including the asymptotic ones, and propose several interpretations of the process. Finally, we are interested in interchanging the limits in t and θ, as well as in the not yet studied commutativity of these limits with respect to the high-density-type relationship between BGWc processes and Feller processes. We prove an original and exhaustive list of all possible exchanges of limit (long-time limit in t, increasing delay of extinction θ, diffusion limit). The second part of this work is devoted to the risk analysis related both to the extinction of a population and to its very late extinction. We consider a branching population model (arising notably in the epidemiological context) for which a parameter related to the first moments of the offspring distribution is unknown. We build several estimators adapted to different stages of evolution of the population (phase growth, decay phase, and decay phase when extinction is expected very late), and prove moreover their asymptotic properties (consistency, normality). In particular, we build a least squares estimator adapted to the Q-process, allowing a prediction of the population development in the case of a very late extinction. This would correspond to the best or to the worst-case scenario, depending on whether the population is threatened or invasive. These tools enable us to study the extinction phase of the Bovine Spongiform Encephalopathy epidemic in Great Britain, for which we estimate the infection parameter corresponding to a possible source of horizontal infection persisting after the removal in 1988 of the major route of infection (meat and bone meal). This allows us to predict the evolution of the spread of the disease, including the year of extinction, the number of future cases and the number of infected animals. In particular, we produce a very fine analysis of the evolution of the epidemic in the unlikely event of a very late extinction.
N2  - Diese Arbeit befasst sich mit der Frage des Aussterbens von Populationen verschiedener Typen von Individuen. Uns interessiert das Verhalten vor dem Aussterben sowie insbesondere im Falle eines sehr späten Aussterbens. Wir untersuchen diese Fragestellung zum einen von einer rein wahrscheinlichkeitstheoretischen Sicht und zum anderen vom Standpunkt der Risikoanalyse aus, welche im Zusammenhang mit dem Aussterben eines bestimmten Modells der Populationsdynamik steht. In diesem Kontext schlagen wir mehrere statistische Werkzeuge vor. Die Populationsgröße wird entweder durch einen zeitkontinuierlichen mehrtyp-Bienaymé-Galton-Watson Verzweigungsprozess (BGWc) oder durch sein Analogon mit kontinuierlichem Zustandsraum, den Feller Diffusionsprozess, modelliert. Wir interessieren uns für die unterschiedlichen Arten auf Überleben zu bedingen sowie für die hierbei auftretenden Gleichgewichtszustände. Diese Bedingungen wurden bereits weitreichend im Falle eines einzelnen Typen studiert. Im Kontext von mehrtyp-Verzweigungsprozessen hingegen ist die Literatur weniger umfangreich und es gibt keine systematischen Arbeiten, welche die Ergebnisse von BGWc Prozessen mit denen der Feller Diffusionsprozesse verbinden. Wir versuchen hiermit diese Lücke zu schliessen. Im ersten Teil dieser Arbeit untersuchen wir das Verhalten von Populationen vor ihrem Aussterben, indem wir das zeitasymptotysche Verhalten des auf Überleben bedingten zugehörigen Verzweigungsprozesses (X_t|X_t≠0)_t betrachten (oder allgemeiner auf Überleben in naher Zukunft 0≤θ<∞, (X_t|X_{t+θ}≠0)_t). Wir beweisen das Ergebnis, neuartig im mehrtypen Rahmen und für θ>0, dass dieser Grenzwert existiert und nicht-degeneriert ist. Dies spiegelt ein stationäres Verhalten für auf Überleben bedingte Bevölkerungsdynamiken wider und liefert eine Verallgemeinerung des sogenannten Yaglom Grenzwertes (welcher dem Fall θ=0 entspricht). In einem zweiten Schritt studieren wir das Verhalten der Populationen im Falle eines sehr späten Aussterbens, welches wir durch den Grenzübergang auf θ→∞ erhalten. Der resultierende Grenzwertprozess ist ein bekanntes Objekt im eintypen Fall (oftmals als Q-Prozess bezeichnet) und wurde ebenfalls im Fall von mehrtyp-Feller-Diffusionsprozessen studiert. Wir untersuchen den bisher nicht betrachteten Fall, in dem X_t ein mehrtyp-BGWc Prozess ist und beweisen die Existenz des zugehörigen Q-Prozesses. Darüber hinaus untersuchen wir seine Eigenschaften einschließlich der asymptotischen und weisen auf mehrere Auslegungen hin. Schließlich interessieren wir uns für die Austauschbarkeit der Grenzwerte in t und θ, und die Vertauschbarkeit dieser Grenzwerte in Bezug auf die Beziehung zwischen BGWc und Feller Prozessen. Wir beweisen die Durchführbarkeit aller möglichen Grenzwertvertauschungen (Langzeitverhalten, wachsende Aussterbeverzögerung, Diffusionslimit). Der zweite Teil dieser Arbeit ist der Risikoanalyse in Bezug auf das Aussterben und das sehr späte Aussterben von Populationen gewidmet. Wir untersuchen ein Modell einer verzweigten Bevölkerung (welches vor allem im epidemiologischen Rahmen erscheint), für welche ein Parameter der Reproduktionsverteilung unbekannt ist. Wir konstruieren Schätzer, die an die jeweiligen Stufen der Evolution adaptiert sind (Wachstumsphase, Verfallphase sowie die Verfallphase, wenn das Aussterben sehr spät erwartet wird), und beweisen zudem deren asymptotische Eigenschaften (Konsistenz, Normalverteiltheit). Im Besonderen bauen wir einen für Q-Prozesse adaptierten kleinste-Quadrate-Schätzer, der eine Vorhersage der Bevölkerungsentwicklung im Fall eines sehr späten Aussterbens erlaubt. Dies entspricht dem Best- oder Worst-Case-Szenario, abhängig davon, ob die Bevölkerung bedroht oder invasiv ist. Diese Instrumente ermöglichen uns die Betrachtung der Aussterbensphase der Bovinen spongiformen Enzephalopathie Epidemie in Großbritannien. Wir schätzen den Infektionsparameter in Bezug auf mögliche bestehende Quellen der horizontalen Infektion nach der Beseitigung des primären Infektionsweges (Tiermehl) im Jahr 1988. Dies ermöglicht uns eine Vorhersage des Verlaufes der Krankheit inklusive des Jahres des Aussterbens, der Anzahl von zukünftigen Fällen sowie der Anzahl infizierter Tiere. Insbesondere ermöglicht es uns die Erstellung einer sehr detaillierten Analyse des Epidemieverlaufs im unwahrscheinlichen Fall eines sehr späten Aussterbens.
KW  - Mehrtyp-Verzweigungsprozesse
KW  - Feller Diffusionsprozesse
KW  - Schätzung von Verzweigungsprozessen
KW  - Epidemiologie
KW  - Risikoanalyse
KW  - Multitype branching processes
KW  - Feller diffusion processes
KW  - Estimation for branching processes
KW  - Epidemiology
KW  - Risk analysis
Y1  - 2010
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-45307
ER  - 
TY  - THES
A1  - Gómez Zapata, Juan Camilo
T1  - Towards unifying approaches in exposure modelling for scenario-based multi-hazard risk assessments
N2  - This cumulative thesis presents a stepwise investigation of the exposure modelling process for risk assessment due to natural hazards while highlighting its, to date, not much-discussed importance and associated uncertainties. Although “exposure” refers to a very broad concept of everything (and everyone) that is susceptible to damage, in this thesis it is narrowed down to the modelling of large-area residential building stocks. Classical building exposure models for risk applications have been constructed fully relying on unverified expert elicitation over data sources (e.g., outdated census datasets), and hence have been implicitly assumed to be static in time and in space. Moreover, their spatial representation has also typically been simplified by geographically aggregating the inferred composition onto coarse administrative units whose boundaries do not always capture the spatial variability of the hazard intensities required for accurate risk assessments. These two shortcomings and the related epistemic uncertainties embedded within exposure models are tackled in the first three chapters of the thesis. The exposure composition of large-area residential building stocks is studied on the scope of scenario-based earthquake loss models. Then, the proposal of optimal spatial aggregation areas of exposure models for various hazard-related vulnerabilities is presented, focusing on ground-shaking and tsunami risks. Subsequently, once the experience is gained in the study of the composition and spatial aggregation of exposure for various hazards, this thesis moves towards a multi-hazard context while addressing cumulative damage and losses due to consecutive hazard scenarios. This is achieved by proposing a novel method to account for the pre-existing damage descriptions on building portfolios as a key input to account for scenario-based multi-risk assessment. Finally, this thesis shows how the integration of the aforementioned elements can be used in risk communication practices. This is done through a modular architecture based on the exploration of quantitative risk scenarios that are contrasted with social risk perceptions of the directly exposed communities to natural hazards.
In Chapter 1, a Bayesian approach is proposed to update the prior assumptions on such composition (i.e., proportions per building typology). This is achieved by integrating high-quality real observations and then capturing the intrinsic probabilistic nature of the exposure model. Such observations are accounted as real evidence from both: field inspections (Chapter 2) and freely available data sources to update existing (but outdated) exposure models (Chapter 3). In these two chapters, earthquake scenarios with parametrised ground motion fields were transversally used to investigate the role of such epistemic uncertainties related to the exposure composition through sensitivity analyses. Parametrised scenarios of seismic ground shaking were the hazard input utilised to study the physical vulnerability of building portfolios. The second issue that was investigated, which refers to the spatial aggregation of building exposure models, was investigated within two decoupled vulnerability contexts: due to seismic ground shaking through the integration of remote sensing techniques (Chapter 3); and within a multi-hazard context by integrating the occurrence of associated tsunamis (Chapter 4). Therein, a careful selection of the spatial aggregation entities while pursuing computational efficiency and accuracy in the risk estimates due to such independent hazard scenarios (i.e., earthquake and tsunami) are discussed. Therefore, in this thesis, the physical vulnerability of large-area building portfolios due to tsunamis is considered through two main frames: considering and disregarding the interaction at the vulnerability level, through consecutive and decoupled hazard scenarios respectively, which were then contrasted.
Contrary to Chapter 4, where no cumulative damages are addressed, in Chapter 5, data and approaches, which were already generated in former sections, are integrated with a novel modular method to ultimately study the likely interactions at the vulnerability level on building portfolios. This is tested by evaluating cumulative damages and losses after earthquakes with increasing magnitude followed by their respective tsunamis. Such a novel method is grounded on the possibility of re-using existing fragility models within a probabilistic framework. The same approach is followed in Chapter 6 to forecast the likely cumulative damages to be experienced by a building stock located in a volcanic multi-hazard setting (ash-fall and lahars). In that section, special focus was made on the manner the forecasted loss metrics are communicated to locally exposed communities. Co-existing quantitative scientific approaches (i.e., comprehensive exposure models; explorative risk scenarios involving single and multiple hazards) and semi-qualitative social risk perception (i.e., level of understanding that the exposed communities have about their own risk) were jointly considered. Such an integration ultimately allowed this thesis to also contribute to enhancing preparedness, science divulgation at the local level as well as technology transfer initiatives. 
Finally, a synthesis of this thesis along with some perspectives for improvement and future work are presented.
N2  - Diese kumulative Diplomarbeit stellt eine schrittweise Untersuchung des Expositionsmodellierungsprozesses für die Risikobewertung durch Naturgefahren dar und weist auf seine bisher wenig diskutierte Bedeutung und die damit verbundenen Unsicherheiten hin. Obwohl sich „Exposition“ auf einen sehr weiten Begriff von allem (und jedem) bezieht, der für Schäden anfällig ist, wird er in dieser Arbeit auf die Modellierung von großräumigen Wohngebäudebeständen eingeengt. Klassische Gebäudeexpositionsmodelle für Risikoanwendungen wurden vollständig auf der Grundlage unbestätigter Expertenerhebungen über Datenquellen (z. B. veraltete Volkszählungsdatensätze) erstellt und wurden daher implizit als zeitlich und räumlich statisch angenommen. Darüber hinaus wurde ihre räumliche Darstellung typischerweise auch vereinfacht, indem die abgeleitete Zusammensetzung geografisch auf grobe Verwaltungseinheiten aggregiert wurde, deren Grenzen nicht immer die räumliche Variabilität der Gefahrenintensitäten erfassen, die für genaue Risikobewertungen erforderlich sind. Diese beiden Mängel und die damit verbundenen epistemischen Unsicherheiten, die in Expositionsmodellen eingebettet sind, werden in den ersten drei Kapiteln der Dissertation verfolgt. Die Exposure-Zusammensetzung von großflächigen Wohngebäudebeständen wird im Rahmen szenariobasierter Erdbebenschadenmodelle untersucht. Anschließend wird der Vorschlag optimaler räumlicher Aggregationsbereiche von Expositionsmodellen für verschiedene gefahrenbezogene Anfälligkeiten präsentiert, wobei der Schwerpunkt auf Bodenerschütterungs- und Tsunami-Risiken liegt. Anschließend, sobald die Erfahrung in der Untersuchung der Zusammensetzung und räumlichen Aggregation der Exposition für verschiedene Gefahren gesammelt wurde, bewegt sich diese Arbeit in Richtung eines Kontextes mit mehreren Gefahren, während sie sich mit kumulativen Schäden und Verlusten aufgrund aufeinanderfolgender Gefahrenszenarien befasst. Dies wird erreicht, indem eine neuartige Methode vorgeschlagen wird, um die bereits bestehenden Schadensbeschreibungen an Gebäudeportfolios als Schlüsseleingabe für die Berücksichtigung einer szenariobasierten Multi-Risiko-Bewertung zu berücksichtigen. Abschließend zeigt diese Arbeit, wie die Integration der oben genannten Elemente in der Risikokommunikation genutzt werden kann. Dies erfolgt durch eine modulare Architektur, die auf der Untersuchung quantitativer Risikoszenarien basiert, die mit der sozialen Risikowahrnehmung der direkt von Naturgefahren betroffenen Gemeinschaften kontrastiert werden.
In Kapitel 1 wird ein bayesianischer Ansatz vorgeschlagen, um die früheren Annahmen zu einer solchen Zusammensetzung (d. h. Anteile pro Gebäudetypologie) zu aktualisieren. Dies wird erreicht, indem hochwertige reale Beobachtungen integriert und dann die intrinsische Wahrscheinlichkeitsnatur des Expositionsmodells erfasst wird. Solche Beobachtungen werden sowohl aus Feldbegehungen (Kapitel 2) als auch aus frei verfügbaren Datenquellen zur Aktualisierung bestehender (aber veralteter) Expositionsmodelle (Kapitel 3) als echte Beweise gewertet. In diesen beiden Kapiteln wurden Erdbebenszenarien mit parametrisierten Bodenbewegungsfeldern transversal verwendet, um die Rolle solcher epistemischen Unsicherheiten in Bezug auf die Expositionszusammensetzung durch Sensitivitätsanalysen zu untersuchen. Parametrisierte Szenarien seismischer Bodenerschütterungen waren der Gefahreneingang, der verwendet wurde, um die physische Anfälligkeit von Gebäudeportfolios zu untersuchen. Das zweite untersuchte Problem, das sich auf die räumliche Aggregation von Gebäudeexpositionsmodellen bezieht, wurde in zwei entkoppelten Vulnerabilitätskontexten untersucht: durch seismische Bodenerschütterungen durch die Integration von Fernerkundungstechniken (Kapitel 3); und innerhalb eines Multi-Hazard-Kontextes durch Einbeziehung des Auftretens assoziierter Tsunamis (Kapitel 4). Darin wird eine sorgfältige Auswahl der räumlichen Aggregationseinheiten bei gleichzeitigem Streben nach Recheneffizienz und Genauigkeit bei den Risikoschätzungen aufgrund solcher unabhängiger Gefahrenszenarien (d. h. Erdbeben und Tsunami) diskutiert. Daher wird in dieser Arbeit die physische Vulnerabilität von großen Gebäudeportfolios durch Tsunamis durch zwei Hauptrahmen betrachtet: Berücksichtigung und Nichtberücksichtigung der Wechselwirkung auf der Vulnerabilitätsebene, durch aufeinanderfolgende bzw. entkoppelte Gefahrenszenarien, die dann gegenübergestellt wurden.
Im Gegensatz zu Kapitel 4, wo keine kumulativen Schäden angesprochen werden, werden in Kapitel 5 Daten und Ansätze, die bereits in früheren Abschnitten generiert wurden, mit einer neuartigen modularen Methode integriert, um letztendlich die wahrscheinlichen Wechselwirkungen auf der Schwachstellenebene beim Aufbau von Portfolios zu untersuchen. Dies wird getestet, indem kumulative Schäden und Verluste nach Erdbeben mit zunehmender Magnitude gefolgt von den jeweiligen Tsunamis bewertet werden. Eine solche neuartige Methode basiert auf der Möglichkeit, bestehende Fragilitätsmodelle innerhalb eines probabilistischen Rahmens wiederzuverwenden. Derselbe Ansatz wird in Kapitel 6 verfolgt, um die wahrscheinlichen kumulativen Schäden zu prognostizieren, denen ein Gebäudebestand ausgesetzt sein wird, der sich in einer vulkanischen Umgebung mit mehreren Gefahren (Aschefall und Lahare) befindet. In diesem Abschnitt wurde besonderes Augenmerk auf die Art und Weise gelegt, wie die prognostizierten Verlustmetriken an lokal exponierte Gemeinden kommuniziert werden. Koexistierende quantitative wissenschaftliche Ansätze (d. h. umfassende Expositionsmodelle; explorative Risikoszenarien mit Einzel- und Mehrfachgefahren) und semiqualitative soziale Risikowahrnehmung (d. h. Grad des Verständnisses, das die exponierten Gemeinschaften über ihr eigenes Risiko haben) wurden gemeinsam berücksichtigt. Eine solche Integration ermöglichte es dieser Arbeit schließlich auch, zur Verbesserung der Bereitschaft, der wissenschaftlichen Verbreitung auf lokaler Ebene sowie zu Technologietransferinitiativen beizutragen.
Abschließend wird eine Zusammenfassung dieser These zusammen mit einigen Perspektiven für Verbesserungen und zukünftige Arbeiten präsentiert.
KW  - exposure
KW  - multi-hazard
KW  - risk analysis
KW  - risk communication
KW  - uncertainty analysis
KW  - tsunami risk
KW  - spatial aggregation
KW  - seismic risk
KW  - Expositionsmodellen
KW  - Multi-Hazard
KW  - Risikoanalyse
KW  - Risikokommunikation
KW  - seismisches Risiko
KW  - räumliche Aggregation
KW  - Tsunami-Risiko
KW  - Unsicherheitsanalyse
Y1  - 2023
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-586140
ER  -