Daniela Falter

• In the past, floods were basically managed by flood control mechanisms. The focus was set on the reduction of flood hazard. The potential consequences were of minor interest. Nowadays river flooding is increasingly seen from the risk perspective, including possible consequences. Moreover, the large-scale picture of flood risk became increasingly important for disaster management planning, national risk developments and the (re-) insurance industry. Therefore, it is widely accepted that risk-orientated flood management ap-proaches at the basin-scale are needed. However, large-scale flood risk assessment methods for areas of several 10,000 km² are still in early stages. Traditional flood risk assessments are performed reach wise, assuming constant probabilities for the entire reach or basin. This might be helpful on a local basis, but where large-scale patterns are important this approach is of limited use. Assuming a T-year flood (e.g. 100 years) for the entire river network is unrealistic and would lead to an overestimation of floodIn the past, floods were basically managed by flood control mechanisms. The focus was set on the reduction of flood hazard. The potential consequences were of minor interest. Nowadays river flooding is increasingly seen from the risk perspective, including possible consequences. Moreover, the large-scale picture of flood risk became increasingly important for disaster management planning, national risk developments and the (re-) insurance industry. Therefore, it is widely accepted that risk-orientated flood management ap-proaches at the basin-scale are needed. However, large-scale flood risk assessment methods for areas of several 10,000 km² are still in early stages. Traditional flood risk assessments are performed reach wise, assuming constant probabilities for the entire reach or basin. This might be helpful on a local basis, but where large-scale patterns are important this approach is of limited use. Assuming a T-year flood (e.g. 100 years) for the entire river network is unrealistic and would lead to an overestimation of flood risk at the large scale. Due to the lack of damage data, additionally, the probability of peak discharge or rainfall is usually used as proxy for damage probability to derive flood risk. With a continuous and long term simulation of the entire flood risk chain, the spatial variability of probabilities could be consider and flood risk could be directly derived from damage data in a consistent way. The objective of this study is the development and application of a full flood risk chain, appropriate for the large scale and based on long term and continuous simulation. The novel approach of ‘derived flood risk based on continuous simulations’ is introduced, where the synthetic discharge time series is used as input into flood impact models and flood risk is directly derived from the resulting synthetic damage time series. The bottleneck at this scale is the hydrodynamic simu-lation. To find suitable hydrodynamic approaches for the large-scale a benchmark study with simplified 2D hydrodynamic models was performed. A raster-based approach with inertia formulation and a relatively high resolution of 100 m in combination with a fast 1D channel routing model was chosen. To investigate the suitability of the continuous simulation of a full flood risk chain for the large scale, all model parts were integrated into a new framework, the Regional Flood Model (RFM). RFM consists of the hydrological model SWIM, a 1D hydrodynamic river network model, a 2D raster based inundation model and the flood loss model FELMOps+r. Subsequently, the model chain was applied to the Elbe catchment, one of the largest catchments in Germany. For the proof-of-concept, a continuous simulation was per-formed for the period of 1990-2003. Results were evaluated / validated as far as possible with available observed data in this period. Although each model part introduced its own uncertainties, results and runtime were generally found to be adequate for the purpose of continuous simulation at the large catchment scale. Finally, RFM was applied to a meso-scale catchment in the east of Germany to firstly perform a flood risk assessment with the novel approach of ‘derived flood risk assessment based on continuous simulations’. Therefore, RFM was driven by long term synthetic meteorological input data generated by a weather generator. Thereby, a virtual time series of climate data of 100 x 100 years was generated and served as input to RFM providing subsequent 100 x 100 years of spatially consistent river discharge series, inundation patterns and damage values. On this basis, flood risk curves and expected annual damage could be derived directly from damage data, providing a large-scale picture of flood risk. In contrast to traditional flood risk analysis, where homogenous return periods are assumed for the entire basin, the presented approach provides a coherent large-scale picture of flood risk. The spatial variability of occurrence probability is respected. Additionally, data and methods are consistent. Catchment and floodplain processes are repre-sented in a holistic way. Antecedent catchment conditions are implicitly taken into account, as well as physical processes like storage effects, flood attenuation or channel–floodplain interactions and related damage influencing effects. Finally, the simulation of a virtual period of 100 x 100 years and consequently large data set on flood loss events enabled the calculation of flood risk directly from damage distributions. Problems associated with the transfer of probabilities in rainfall or peak runoff to probabilities in damage, as often used in traditional approaches, are bypassed. RFM and the ‘derived flood risk approach based on continuous simulations’ has the potential to provide flood risk statements for national planning, re-insurance aspects or other questions where spatially consistent, large-scale assessments are required.…
• In der Vergangenheit standen bei der Betrachtung von Hochwasser insbesondere technische Schutzmaßnahmen und die Reduzierung der Hochwassergefahr im Mittelpunkt. Inzwischen wird Hochwasser zunehmend aus der Risikoperspektive betrachtet, d.h. neben der Gefährdung werden auch die Auswirkungen berücksichtigt. In diesem Zuge wurde auch die Notwendigkeit von großräumigen Hochwasserrisikoanalysen für das Management von Naturgefahren und als Planungsgrundlage auf nationaler Ebene sowie für die Rückversicherungsindustrie erkannt. Insbesondere durch die Einführung der Europäischen Hochwasserrisikomanagement Richtlinie sind risikoorientierte Managementpläne auf Einzugsgebietsebene obligatorisch. Allerdings befinden sich großräumige Hochwasserrisikoanalysen von mehreren 10.000 km², noch in den Anfängen. Traditionell werden Hochwasserrisikoanalysen für Gewässerabschnitte durchgeführt, wobei homogene Wiederkehrintervalle für das ganze Untersuchungsgebiet angenommen werden. Für lokale Fragestellungen ist diese Vorgehensweise sinnvoll, dies giltIn der Vergangenheit standen bei der Betrachtung von Hochwasser insbesondere technische Schutzmaßnahmen und die Reduzierung der Hochwassergefahr im Mittelpunkt. Inzwischen wird Hochwasser zunehmend aus der Risikoperspektive betrachtet, d.h. neben der Gefährdung werden auch die Auswirkungen berücksichtigt. In diesem Zuge wurde auch die Notwendigkeit von großräumigen Hochwasserrisikoanalysen für das Management von Naturgefahren und als Planungsgrundlage auf nationaler Ebene sowie für die Rückversicherungsindustrie erkannt. Insbesondere durch die Einführung der Europäischen Hochwasserrisikomanagement Richtlinie sind risikoorientierte Managementpläne auf Einzugsgebietsebene obligatorisch. Allerdings befinden sich großräumige Hochwasserrisikoanalysen von mehreren 10.000 km², noch in den Anfängen. Traditionell werden Hochwasserrisikoanalysen für Gewässerabschnitte durchgeführt, wobei homogene Wiederkehrintervalle für das ganze Untersuchungsgebiet angenommen werden. Für lokale Fragestellungen ist diese Vorgehensweise sinnvoll, dies gilt allerdings nicht für die großräumige Analyse des Hochwasserrisikos. Die Annahme eines beispielsweise 100-jährigen Hochwassers im gesamten Gebiet ist unrealistisch und das Hochwasserrisiko würde dabei stark überschätzt werden. Aufgrund unzureichender Schadensdaten werden bei der Berechnung des Risikos oftmals die Wahrscheinlichkeiten des Niederschlags oder der Hochwasserscheitelabflüsse als Annäherung für die Wahrscheinlichkeit des Schadens angenommen. Durch eine kontinuierliche Langzeit-Simulation der gesamten Hochwasserrisikokette könnte sowohl die räumliche Verteilung der Wiederkehrintervalle berücksichtig werden, als auch das Hochwasserrisiko direkt aus Schadenszeitreihen abgeleitet werden. Die Zielsetzung dieser Arbeit ist die Entwicklung und Anwendung einer, für großräumige Gebiete geeigneten, kontinuierlichen Hochwasserrisikomodellkette. Damit wird ein neuartiger Ansatz des ‚abgeleiteten Hochwasserrisikos basierend auf kontinuierlichen Simulationen‘ eingeführt, der das Hochwasserrisiko direkt aus den simulierten Abflusszeitreichen und den daraus resultierenden Schadenzeitreihen ableitet. Die größte Herausforderung der Hochwasserrisikokette liegt bei den sehr rechenintensiven, detaillierten hydraulischen Simulationen. Um geeignete hydraulische Modelle für die großräumige Anwendung zu identifizieren, wurde eine Benchmark-Studie mit 2D Modellen unterschiedlicher Komplexität durchgeführt. Auf dieser Grundlage wurde für die Hochwasserrisikomodellkette ein rasterbasierter Ansatz mit einer relativ hohen Auflösung von 100 m in Kombination mit einem schnellen 1D Fließgewässermodell ausgewählt. Um die Eignung einer kontinuierlichen Simulation der gesamten Hochwasserrisikokette für großräumige Anwendungen zu prüfen, wurden zunächst alle Komponenten der Modellkette im ‚Regional Flood Model‘ (RFM) zusammengeführt. RFM besteht aus dem hydrologischen Modell SWIM, 1D und 2D hydraulischen Modellen, sowie dem Schadensmodell FELMOps+r. Nachfolgend wurde die Modellkette für das Elbe-Einzugsgebiet (>60.000 km²) angewendet. Es wurde eine kontinuierliche Simulation für den Zeitraum 1990-2003 durchgeführt. Die Ergebnisse wurden nach Möglichkeit mit vorhandenen Messdaten validiert/evaluiert. Auch wenn jede Komponente zu Unsicherheiten in den Ergebnissen der Modellkette beiträgt, sind die Ergebnisse und Rechenzeiten für die Anwendung auf großskaliger Einzugsgebietsebene als adäquat anzusehen. Schließlich wurde RFM in einem mesoskaligen Einzugsgebiet (6.000 km²) im Osten von Deutschland angewendet, um erstmals eine Hochwasserrisikoanalyse mit dem neuartigen Ansatz des ‚abgeleiteten Hochwasserrisikos basierend auf kontinuierlichen Simulationen‘ durchzuführen. Als Input wurde eine 100 x 100-jährige Zeitreihe meteorologischer Daten von einem Wettergenerator erzeugt. Die somit erzeugte 100 x 100-jährige konsistente Abflusszeitreihe, Überschwemmungsmuster und Schadenswerte dienten als Basis für die nachfolgende Erstellung von Hochwasserrisikokurven und Schadenserwartungswerten für das Untersuchungsgebiet. Diese ermöglichen eine großräumige Analyse des Hochwasserrisikos. Dabei wurde die räumliche Variation der Wahrscheinlichkeiten berücksichtigt. Die verwendeten Daten und Methoden waren außerdem im gesamten Untersuchungsgebiet einheitlich. Einzugsgebietsprozesse und Prozesse der Überschwemmungsflächen werden holistisch dargestellt. Die Vorbedingungen im Einzugsgebiet sowie physikalische Prozesse, wie Rückhalteeffekte, Überlagerungseffekte im Gewässernetz oder Interaktionen zwischen Fluss und Überschwemmungsflächen, werden implizit berücksichtigt. Die Simulation von 100 x 100 Jahren und die daraus resultierende große Anzahl an Schadensdaten ermöglichen die direkte Berechnung des Hochwasserrisikos aus Schadenswahrscheinlichkeiten. Die Probleme, die durch die Übertragung von Wahrscheinlichkeiten von Niederschlag oder Scheitelabfluss auf die Wahrscheinlichkeiten im Schaden resultieren, werden umgangen. RFM und der Ansatz des ‚abgeleiteten Hochwasserrisikos basierend auf kontinuierlichen Simulationen‘ haben das Potential Hochwasserrisikoaussagen für nationale Planungen, Rückversicherungsaspekte oder andere Fragestellungen, bei denen räumlich konsistente und großräumige Analysen nötig sind, zu treffen.…