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 - Rözer, Viktor T1 - Pluvial flood loss to private households T1 - Schäden durch urbane Sturzfluten in Privathaushalten N2 - Today, more than half of the world’s population lives in urban areas. With a high density of population and assets, urban areas are not only the economic, cultural and social hubs of every society, they are also highly susceptible to natural disasters. As a consequence of rising sea levels and an expected increase in extreme weather events caused by a changing climate in combination with growing cities, flooding is an increasing threat to many urban agglomerations around the globe. To mitigate the destructive consequences of flooding, appropriate risk management and adaptation strategies are required. So far, flood risk management in urban areas is almost exclusively focused on managing river and coastal flooding. Often overlooked is the risk from small-scale rainfall-triggered flooding, where the rainfall intensity of rainstorms exceeds the capacity of urban drainage systems, leading to immediate flooding. Referred to as pluvial flooding, this flood type exclusive to urban areas has caused severe losses in cities around the world. Without further intervention, losses from pluvial flooding are expected to increase in many urban areas due to an increase of impervious surfaces compounded with an aging drainage infrastructure and a projected increase in heavy precipitation events. While this requires the integration of pluvial flood risk into risk management plans, so far little is known about the adverse consequences of pluvial flooding due to a lack of both detailed data sets and studies on pluvial flood impacts. As a consequence, methods for reliably estimating pluvial flood losses, needed for pluvial flood risk assessment, are still missing. Therefore, this thesis investigates how pluvial flood losses to private households can be reliably estimated, based on an improved understanding of the drivers of pluvial flood loss. For this purpose, detailed data from pluvial flood-affected households was collected through structured telephone- and web-surveys following pluvial flood events in Germany and the Netherlands. Pluvial flood losses to households are the result of complex interactions between impact characteristics such as the water depth and a household’s resistance as determined by its risk awareness, preparedness, emergency response, building properties and other influencing factors. Both exploratory analysis and machine-learning approaches were used to analyze differences in resistance and impacts between households and their effects on the resulting losses. The comparison of case studies showed that the awareness around pluvial flooding among private households is quite low. Low awareness not only challenges the effective dissemination of early warnings, but was also found to influence the implementation of private precautionary measures. The latter were predominately implemented by households with previous experience of pluvial flooding. Even cases where previous flood events affected a different part of the same city did not lead to an increase in preparedness of the surveyed households, highlighting the need to account for small-scale variability in both impact and resistance parameters when assessing pluvial flood risk. While it was concluded that the combination of low awareness, ineffective early warning and the fact that only a minority of buildings were adapted to pluvial flooding impaired the coping capacities of private households, the often low water levels still enabled households to mitigate or even prevent losses through a timely and effective emergency response. These findings were confirmed by the detection of loss-influencing variables, showing that cases in which households were able to prevent any loss to the building structure are predominately explained by resistance variables such as the household’s risk awareness, while the degree of loss is mainly explained by impact variables. Based on the important loss-influencing variables detected, different flood loss models were developed. Similar to flood loss models for river floods, the empirical data from the preceding data collection was used to train flood loss models describing the relationship between impact and resistance parameters and the resulting loss to building structures. Different approaches were adapted from river flood loss models using both models with the water depth as only predictor for building structure loss and models incorporating additional variables from the preceding variable detection routine. The high predictive errors of all compared models showed that point predictions are not suitable for estimating losses on the building level, as they severely impair the reliability of the estimates. For that reason, a new probabilistic framework based on Bayesian inference was introduced that is able to provide predictive distributions instead of single loss estimates. These distributions not only give a range of probable losses, they also provide information on how likely a specific loss value is, representing the uncertainty in the loss estimate. Using probabilistic loss models, it was found that the certainty and reliability of a loss estimate on the building level is not only determined by the use of additional predictors as shown in previous studies, but also by the choice of response distribution defining the shape of the predictive distribution. Here, a mix between a beta and a Bernoulli distribution to account for households that are able to prevent losses to their building’s structure was found to provide significantly more certain and reliable estimates than previous approaches using Gaussian or non-parametric response distributions. The successful model transfer and post-event application to estimate building structure loss in Houston, TX, caused by pluvial flooding during Hurricane Harvey confirmed previous findings, and demonstrated the potential of the newly developed multi-variable beta model for future risk assessments. The highly detailed input data set constructed from openly available data sources containing over 304,000 affected buildings in Harris County further showed the potential of data-driven, building-level loss models for pluvial flood risk assessment. In conclusion, pluvial flood losses to private households are the result of complex interactions between impact and resistance variables, which should be represented in loss models. The local occurrence of pluvial floods requires loss estimates on high spatial resolutions, i.e. on the building level, where losses are variable and uncertainties are high. Therefore, probabilistic loss estimates describing the uncertainty of the estimate should be used instead of point predictions. While the performance of probabilistic models on the building level are mainly driven by the choice of response distribution, multi-variable models are recommended for two reasons: First, additional resistance variables improve the detection of cases in which households were able to prevent structural losses. Second, the added variability of additional predictors provides a better representation of the uncertainties when loss estimates from multiple buildings are aggregated. This leads to the conclusion that data-driven probabilistic loss models on the building level allow for a reliable loss estimation at an unprecedented level of detail, with a consistent quantification of uncertainties on all aggregation levels. This makes the presented approach suitable for a wide range of applications, from decision support in spatial planning to impact- based early warning systems. N2 - Über die Hälfte der Weltbevölkerung lebt heute in Städten. Mit einer hohen Dichte an Menschen, Gütern und Gebäuden sind Städte nicht nur die wirtschaftlichen, politischen und kulturellen Zentren einer Gesellschaft, sondern auch besonders anfällig gegenüber Naturkatastrophen. Insbesondere Hochwasser und Überflutungen stellen in Folge von steigenden Meeresspiegeln und einer erwarteten Zunahme von Extremwettereignissen eine wachsende Bedrohung in vielen Regionen dar. Um die möglichen Folgen dieser Entwicklung zu vermeiden bzw. zu reduzieren, ist es notwendig sich der steigenden Gefahr durch geeignete Maßnahmen anzupassen. Bisher ist der Hochwasserschutz in Städten beinahe ausschließlich auf Überflutungen durch Flusshochwasser oder Sturmfluten fokussiert. Dabei werden sogenannte urbane Sturzfluten, die in den letzten Jahren vermehrt zu hohen Schäden in Städten geführt haben, nicht berücksichtigt. Bei urbanen Sturzfluten führen lokale Starkniederschläge mit hohen Regenmengen zu einer Überlastung des städtischen Abwassersystems und damit zu einer direkten, oft kleinräumigen Überflutung innerhalb eines bebauten Gebiets. Mit einer prognostizierten Zunahme von Starkniederschlägen, sowie einer baulichen Verdichtung und damit einhergehender Flächenversiegelung in vielen Städten, ist mit einer Zunahme von urbanen Sturzfluten zu rechnen. Dies verlangt die Einbindung des Risikos durch urbane Sturzfluten in bestehende Hochwasserschutzkonzepte. Bisher fehlen allerdings sowohl detaillierte Daten als auch Methoden um das Risiko durch urbane Sturzfluten und die dadurch verursachten Schäden, etwa an Wohngebäuden, zuverlässig abzuschätzen. Aus diesem Grund beschäftigt sich diese Arbeit hauptsächlich mit der Entwicklung von Verfahren und Modellen zur Abschätzung von Schäden an Privathaushalten durch urbane Sturzfluten. Dazu wurden detaillierte Daten durch Telefon- und Online-Umfragen nach urbanen Sturzflutereignissen in Deutschland und in den Niederlanden erhoben und ausgewertet. Die Erkenntnisse aus den detaillierten Analysen zu Vorsorge, Notmaßnahmen und Wiederherstellung, vor, während und nach urbanen Sturzflutereignissen, wurden genutzt um eine neue Methode zur Schätzung von Schäden an Wohngebäuden zu entwickeln. Dabei werden neben Angaben wie Dauer und Höhe der Überflutung, auch Eigenschaften von Haushalten, wie etwa deren Risikobewusstsein, in die Schätzung miteinbezogen. Nach lokaler Validierung wurde die neuentwickelte Methode beispielhaft zur Schätzung von Wohngebäudeschäden nach einem urbanen Sturzflutereignis im Großraum Houston (Texas, USA) erfolgreich angewendet. Anders als bei bisherigen Ansätzen wird der geschätzte Schaden eines Wohngebäudes nicht als einzelner Wert angegeben, sondern als Verteilung, welche die Bandbreite möglicher Schäden und deren Wahrscheinlichkeit angibt. Damit konnte die Zuverlässigkeit von Schadensschätzungen im Vergleich zu bisherigen Verfahren erheblich verbessert werden. Durch die erfolgreiche Anwendung sowohl auf der Ebene einzelner Gebäude als auch für gesamte Städte, ergibt sich ein breites Spektrum an Nutzungsmöglichkeiten, etwa als Entscheidungsunterstützung in der Stadtplanung oder für eine verbesserte Frühwarnung vor urbanen Sturzfluten. KW - Schadensmodellierung KW - Unsicherheiten KW - Starkregen KW - Privathaushalte KW - damage modeling KW - economic impacts KW - uncertainty KW - private households KW - probabilistic KW - pluvial flooding Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-429910 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 - 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 - Sieg, Tobias T1 - Reliability of flood damage estimations across spatial scales T1 - Verlässlichkeit von Hochwasserschadensschätzungen über räumliche Skalen N2 - Extreme Naturereignisse sind ein integraler Bestandteil der Natur der Erde. Sie werden erst dann zu Gefahren für die Gesellschaft, wenn sie diesen Ereignissen ausgesetzt ist. Dann allerdings können Naturgefahren verheerende Folgen für die Gesellschaft haben. Besonders hydro-meteorologische Gefahren wie zum Beispiel Flusshochwasser, Starkregenereignisse, Winterstürme, Orkane oder Tornados haben ein hohes Schadenspotential und treten rund um den Globus auf. Einhergehend mit einer immer wärmer werdenden Welt, werden auch Extremwetterereignisse, welche potentiell Naturgefahren auslösen können, immer wahrscheinlicher. Allerdings trägt nicht nur eine sich verändernde Umwelt zur Erhöhung des Risikos von Naturgefahren bei, sondern auch eine sich verändernde Gesellschaft. Daher ist ein angemessenes Risikomanagement erforderlich um die Gesellschaft auf jeder räumlichen Ebene an diese Veränderungen anzupassen. Ein essentieller Bestandteil dieses Managements ist die Abschätzung der ökonomischen Auswirkungen der Naturgefahren. Bisher allerdings fehlen verlässliche Methoden um die Auswirkungen von hydro-meteorologischen Gefahren abzuschätzen. Ein Hauptbestandteil dieser Arbeit ist daher die Entwicklung und Anwendung einer neuen Methode, welche die Verlässlichkeit der Schadensschätzung verbessert. Die Methode wurde beispielhaft zur Schätzung der ökonomischen Auswirkungen eines Flusshochwassers auf einzelne Unternehmen bis hin zu den Auswirkungen auf das gesamte Wirtschaftssystem Deutschlands erfolgreich angewendet. Bestehende Methoden geben meist wenig Information über die Verlässlichkeit ihrer Schätzungen. Da diese Informationen Entscheidungen zur Anpassung an das Risiko erleichtern, wird die Verlässlichkeit der Schadensschätzungen mit der neuen Methode dargestellt. Die Verlässlichkeit bezieht sich dabei nicht nur auf die Schadensschätzung selber, sondern auch auf die Annahmen, die über betroffene Gebäude gemacht werden. Nach diesem Prinzip kann auch die Verlässlichkeit von Annahmen über die Zukunft dargestellt werden, dies ist ein wesentlicher Aspekt für Prognosen. Die Darstellung der Verlässlichkeit und die erfolgreiche Anwendung zeigt das Potential der Methode zur Verwendung von Analysen für gegenwärtige und zukünftige hydro-meteorologische Gefahren. N2 - Natural extreme events are an integral part of nature on planet earth. Usually these events are only considered hazardous to humans, in case they are exposed. In this case, however, natural hazards can have devastating impacts on human societies. Especially hydro-meteorological hazards have a high damage potential in form of e.g. riverine and pluvial floods, winter storms, hurricanes and tornadoes, which can occur all over the globe. Along with an increasingly warm climate also an increase in extreme weather which potentially triggers natural hazards can be expected. Yet, not only changing natural systems, but also changing societal systems contribute to an increasing risk associated with these hazards. These can comprise increasing exposure and possibly also increasing vulnerability to the impacts of natural events. Thus, appropriate risk management is required to adapt all parts of society to existing and upcoming risks at various spatial scales. One essential part of risk management is the risk assessment including the estimation of the economic impacts. However, reliable methods for the estimation of economic impacts due to hydro-meteorological hazards are still missing. Therefore, this thesis deals with the question of how the reliability of hazard damage estimates can be improved, represented and propagated across all spatial scales. This question is investigated using the specific example of economic impacts to companies as a result of riverine floods in Germany. Flood damage models aim to describe the damage processes during a given flood event. In other words they describe the vulnerability of a specific object to a flood. The models can be based on empirical data sets collected after flood events. In this thesis tree-based models trained with survey data are used for the estimation of direct economic flood impacts on the objects. It is found that these machine learning models, in conjunction with increasing sizes of data sets used to derive the models, outperform state-of-the-art damage models. However, despite the performance improvements induced by using multiple variables and more data points, large prediction errors remain at the object level. The occurrence of the high errors was explained by a further investigation using distributions derived from tree-based models. The investigation showed that direct economic impacts to individual objects cannot be modeled by a normal distribution. Yet, most state-of-the-art approaches assume a normal distribution and take mean values as point estimators. Subsequently, the predictions are unlikely values within the distributions resulting in high errors. At larger spatial scales more objects are considered for the damage estimation. This leads to a better fit of the damage estimates to a normal distribution. Consequently, also the performance of the point estimators get better, although large errors can still occur due to the variance of the normal distribution. It is recommended to use distributions instead of point estimates in order to represent the reliability of damage estimates. In addition current approaches also mostly ignore the uncertainty associated with the characteristics of the hazard and the exposed objects. For a given flood event e.g. the estimation of the water level at a certain building is prone to uncertainties. Current approaches define exposed objects mostly by the use of land use data sets. These data sets often show inconsistencies, which introduce additional uncertainties. Furthermore, state-of-the-art approaches also imply problems of missing consistency when predicting the damage at different spatial scales. This is due to the use of different types of exposure data sets for model derivation and application. In order to face these issues a novel object-based method was developed in this thesis. The method enables a seamless estimation of hydro-meteorological hazard damage across spatial scales including uncertainty quantification. The application and validation of the method resulted in plausible estimations at all spatial scales without overestimating the uncertainty. Mainly newly available data sets containing individual buildings make the application of the method possible as they allow for the identification of flood affected objects by overlaying the data sets with water masks. However, the identification of affected objects with two different water masks revealed huge differences in the number of identified objects. Thus, more effort is needed for their identification, since the number of objects affected determines the order of magnitude of the economic flood impacts to a large extent. In general the method represents the uncertainties associated with the three components of risk namely hazard, exposure and vulnerability, in form of probability distributions. The object-based approach enables a consistent propagation of these uncertainties in space. Aside from the propagation of damage estimates and their uncertainties across spatial scales, a propagation between models estimating direct and indirect economic impacts was demonstrated. This enables the inclusion of uncertainties associated with the direct economic impacts within the estimation of the indirect economic impacts. Consequently, the modeling procedure facilitates the representation of the reliability of estimated total economic impacts. The representation of the estimates' reliability prevents reasoning based on a false certainty, which might be attributed to point estimates. Therefore, the developed approach facilitates a meaningful flood risk management and adaptation planning. The successful post-event application and the representation of the uncertainties qualifies the method also for the use for future risk assessments. Thus, the developed method enables the representation of the assumptions made for the future risk assessments, which is crucial information for future risk management. This is an important step forward, since the representation of reliability associated with all components of risk is currently lacking in all state-of-the-art methods assessing future risk. In conclusion, the use of object-based methods giving results in the form of distributions instead of point estimations is recommended. The improvement of the model performance by the means of multi-variable models and additional data points is possible, but small. Uncertainties associated with all components of damage estimation should be included and represented within the results. Furthermore, the findings of the thesis suggest that, at larger scales, the influence of the uncertainty associated with the vulnerability is smaller than those associated with the hazard and exposure. This leads to the conclusion that for an increased reliability of flood damage estimations and risk assessments, the improvement and active inclusion of hazard and exposure, including their uncertainties, is needed in addition to the improvements of the models describing the vulnerability of the objects. KW - hydro-meteorological risk KW - damage modeling KW - uncertainty KW - probabilistic approach KW - economic impacts KW - OpenStreetMap KW - hydro-meteorologische Risiken KW - Schadensmodellierung KW - Unsicherheiten KW - probabilistischer Ansatz KW - ökonomische Auswirkungen KW - OpenStreetMap Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-426161 ER -