TY - THES A1 - Mester, Benedikt T1 - Modeling flood-induced human displacement risk under global change T1 - Modellierung des hochwasserbedingten Risikos der Vertreibung von Menschen unter globalen Veränderungen N2 - Extreme flooding displaces an average of 12 million people every year. Marginalized populations in low-income countries are in particular at high risk, but also industrialized countries are susceptible to displacement and its inherent societal impacts. The risk of being displaced results from a complex interaction of flood hazard, population exposed in the floodplains, and socio-economic vulnerability. Ongoing global warming changes the intensity, frequency, and duration of flood hazards, undermining existing protection measures. Meanwhile, settlements in attractive yet hazardous flood-prone areas have led to a higher degree of population exposure. Finally, the vulnerability to displacement is altered by demographic and social change, shifting economic power, urbanization, and technological development. These risk components have been investigated intensively in the context of loss of life and economic damage, however, only little is known about the risk of displacement under global change. This thesis aims to improve our understanding of flood-induced displacement risk under global climate change and socio-economic change. This objective is tackled by addressing the following three research questions. First, by focusing on the choice of input data, how well can a global flood modeling chain reproduce flood hazards of historic events that lead to displacement? Second, what are the socio-economic characteristics that shape the vulnerability to displacement? Finally, to what degree has climate change potentially contributed to recent flood-induced displacement events? To answer the first question, a global flood modeling chain is evaluated by comparing simulated flood extent with satellite-derived inundation information for eight major flood events. A focus is set on the sensitivity to different combinations of the underlying climate reanalysis datasets and global hydrological models which serve as an input for the global hydraulic model. An evaluation scheme of performance scores shows that simulated flood extent is mostly overestimated without the consideration of flood protection and only for a few events dependent on the choice of global hydrological models. Results are more sensitive to the underlying climate forcing, with two datasets differing substantially from a third one. In contrast, the incorporation of flood protection standards results in an underestimation of flood extent, pointing to potential deficiencies in the protection level estimates or the flood frequency distribution within the modeling chain. Following the analysis of a physical flood hazard model, the socio-economic drivers of vulnerability to displacement are investigated in the next step. For this purpose, a satellite- based, global collection of flood footprints is linked with two disaster inventories to match societal impacts with the corresponding flood hazard. For each event the number of affected population, assets, and critical infrastructure, as well as socio-economic indicators are computed. The resulting datasets are made publicly available and contain 335 displacement events and 695 mortality/damage events. Based on this new data product, event-specific displacement vulnerabilities are determined and multiple (national) dependencies with the socio-economic predictors are derived. The results suggest that economic prosperity only partially shapes vulnerability to displacement; urbanization, infant mortality rate, the share of elderly, population density and critical infrastructure exhibit a stronger functional relationship, suggesting that higher levels of development are generally associated with lower vulnerability. Besides examining the contextual drivers of vulnerability, the role of climate change in the context of human displacement is also being explored. An impact attribution approach is applied on the example of Cyclone Idai and associated extreme coastal flooding in Mozambique. A combination of coastal flood modeling and satellite imagery is used to construct factual and counterfactual flood events. This storyline-type attribution method allows investigating the isolated or combined effects of sea level rise and the intensification of cyclone wind speeds on coastal flooding. The results suggest that displacement risk has increased by 3.1 to 3.5% due to the total effects of climate change on coastal flooding, with the effects of increasing wind speed being the dominant factor. In conclusion, this thesis highlights the potentials and challenges of modeling flood- induced displacement risk. While this work explores the sensitivity of global flood modeling to the choice of input data, new questions arise on how to effectively improve the reproduction of flood return periods and the representation of protection levels. It is also demonstrated that disentangling displacement vulnerabilities is feasible, with the results providing useful information for risk assessments, effective humanitarian aid, and disaster relief. The impact attribution study is a first step in assessing the effects of global warming on displacement risk, leading to new research challenges, e.g., coupling fluvial and coastal flood models or the attribution of other hazard types and displacement events. This thesis is one of the first to address flood-induced displacement risk from a global perspective. The findings motivate for further development of the global flood modeling chain to improve our understanding of displacement vulnerability and the effects of global warming. N2 - Durch extreme Überschwemmungen werden jedes Jahr durchschnittlich 12 Millionen Menschen vertrieben. Vor allem marginalisierte Bevölkerungsgruppen in Ländern mit niedrigem Einkommen sind stark gefährdet, aber auch Industrieländer sind anfällig für Vertreibungen und die damit verbundenen gesellschaftlichen Auswirkungen. Das Risiko der Vertreibung ergibt sich aus einer komplexen Wechselwirkung zwischen der Hochwassergefahr, der Exposition der in den Überschwemmungsgebieten lebenden Bevölkerung und der sozioökonomischen Vulnerabilität. Die fortschreitende globale Erderwärmung verändert die Intensität, Häufigkeit und Dauer von Hochwassergefahren und untergräbt die bestehenden Schutzmaßnahmen. Gleichzeitig hat die Besiedlung attraktiver, aber gefährdeter Überschwemmungsgebiete zu einem höheren Maß an Exposition der Bevölkerung geführt. Schließlich wird die Vulnerabilität für Vertreibungen durch den demografischen und sozialen Wandel, die Verlagerung der Wirtschaftskräfte, die Urbanisierung und die technologische Entwicklung verändert. Diese Risikokomponenten wurden im Zusammenhang mit dem Verlust von Menschenleben und wirtschaftlichen Schäden intensiv untersucht, über das Risiko der Vertreibung im Rahmen des globalen Wandels ist jedoch nur wenig bekannt. Diese Arbeit zielt darauf ab, unser Verständnis des durch Überschwemmungen verursachten Vertreibungsrisikos unter dem Einfluss des globalen Klimawandels und des sozioökonomischen Wandels zu verbessern. Dieses Ziel wird durch die Beantwortung der folgenden drei Forschungsfragen erreicht. Erstens: Wie gut kann eine globale Hochwassermodellierungskette die Hochwassergefahren historischer Ereignisse, die zu Vertreibung geführt haben, reproduzieren, wobei ein Fokus auf die Wahl der Eingangsdaten gelegt wird? Zweitens: Welches sind die sozioökonomischen Merkmale, die die Vulnerabilität für Vertreibung beeinflussen? Und schließlich, inwieweit hat der Klimawandel möglicherweise zu den jüngsten hochwasserbedingten Vertreibungsereignissen beigetragen? Zur Beantwortung der ersten Frage wird eine globale Hochwassermodellierungskette durch den Vergleich der simulierten Überschwemmungsfläche mit satellitengestützten Überschwemmungsdaten für acht große Hochwasserereignisse überprüft. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Sensitivität gegenüber verschiedenen Kombinationen der zugrunde liegenden Klimareanalysedatensätzen und globalen hydrologischen Modellen, die als Input für das globale Hydraulikmodell dienen. Ein Bewertungsschema von Leistungsindikatoren zeigt, dass die simulierte Überschwemmungsfläche ohne Berücksichtigung des Hochwasserschutzes meist überschätzt wird und nur bei wenigen Ereignissen von der Wahl der globalen hydrologischen Modelle abhängt. Die Ergebnisse sind empfindlicher gegenüber dem zugrunde liegenden Climate Forcing, wobei sich zwei Datensätze erheblich von einem dritten unterscheiden. Im Gegensatz dazu führt die Einbeziehung von Hochwasserschutznormen zu einer Unterschätzung der Überschwemmungsfläche, was auf mögliche Mängel bei der Schätzung des Schutzniveaus oder der Hochwasserhäufigkeitsverteilung innerhalb der Modellierungskette hinweist. Nach der Analyse des physikalischen Hochwassergefahrenmodells werden in einem nächsten Schritt die sozioökonomischen Triebkräfte für die Vulnerabilität für Vertreibungen untersucht. Zu diesem Zweck wird eine satellitengestützte, globale Sammlung von Hochwasseüberschwemmungsflächen mit zwei Katastrophendatenbänken verknüpft, um die gesellschaftlichen Auswirkungen mit der entsprechenden Hochwassergefahr zusammenzuführen. Für jedes Ereignis werden die Anzahl der betroffenen Menschen, Vermögenswerte und kritischen Infrastrukturen sowie sozioökonomische Indikatoren berechnet. Die daraus resultierenden Datensätze werden öffentlich zugänglich gemacht und enthalten 335 Vertreibungsereignisse und 695 Todesopfer-/Schadensereignisse. Auf der Grundlage dieses neuen Datenprodukts werden ereignisspezifische Vertreibungsvulnerabilitäten bestimmt und vielfältige (nationale) Abhängigkeiten mit den sozioökonomischen Prädiktoren abgeleitet. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass wirtschaftlicher Wohlstand nur teilweise die Anfälligkeit für Vertreibungen beeinflusst; Urbanisierung, Kindersterblichkeitsrate, der Anteil älterer Menschen, Bevölkerungsdichte und kritische Infrastrukturen weisen eine stärkere funktionale Beziehung auf, was den Schluss zulässt, dass ein höheres Entwicklungsniveau im Allgemeinen mit einer geringeren Vulnerabilität verbunden ist. Neben der Untersuchung der kontextabhängigen Faktoren der Vulnerabilität wird auch die Rolle des Klimawandels im Zusammenhang mit der Vertreibung von Menschen untersucht. Am Beispiel des Zyklons Idai und den damit verbundenen extremen Küstenüberschwemmungen in Mosambik wird ein Ansatz zur Attribution der Auswirkungen angewandt. Eine Kombination aus Küstenüberflutungsmodellierung und Satellitenbildern wird verwendet, um faktische und kontrafaktische Überschwemmungsereignisse zu konstruieren. Diese Storyline-artige Attributionsmethode ermöglicht die Untersuchung der isolierten oder kombinierten Auswirkungen des Meeresspiegelanstiegs und der Intensivierung der Windgeschwindigkeiten von Zyklonen auf die Küstenüberflutung. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass das Vertreibungsrisiko durch die Gesamtwirkung des Klimawandels auf Küstenüberschwemmungen um 3,1 bis 3,5 % gestiegen ist, wobei die Auswirkungen der zunehmenden Windgeschwindigkeit der dominierende Faktor sind. Zusammenfassend zeigt diese Arbeit die Potentiale und Herausforderungen der Modellierung von hochwasserbedingten Vertreibungsrisiken auf. Während diese Arbeit die Sensitivität der globalen Hochwassermodellierung in Bezug auf die Wahl der Eingabedaten untersucht, ergeben sich neue Fragen, wie die Reproduktion von Wiederkehrintervallen und die Darstellung von Schutzniveaus effektiv verbessert werden kann. Die Ergebnisse liefern nützliche Informationen für Risikobewertungen, effektive humanitäre Hilfe und Katastrophenhilfe. Die Studie zur Auswirkungs-Attribution ist ein erster Schritt zur Bewertung der Effekte der globalen Erwärmung auf das Vertreibungsrisiko und führt zu neuen Forschungsherausforderungen, z. B. zur Kopplung von Fluss- und Küstenhochwassermodellen oder zur Untersuchung anderer Gefahrenarten. Diese Arbeit ist eine der ersten, die das durch Überschwemmungen verursachte Vertreibungsrisiko aus einer globalen Perspektive heraus betrachtet. Die Ergebnisse motivieren dazu, die globale Hochwassermodellierungskette weiterzuentwickeln, um unser Verständnis der Vertreibungsvulnerabilität und der Auswirkungen der globalen Erderwärmung zu vertiefen. KW - displacement KW - flooding KW - remote sensing KW - vulnerability KW - global flood model KW - Vertreibung KW - Überschwemmungen KW - Fernerkundung KW - Vulnerabilität KW - globales Überschwemmungsmodell Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-609293 ER - TY - THES A1 - Nikolaeva, Elena T1 - Landslide kinematics and interactions studied in central Georgia by using synthetic aperture radar interferometry, optical imagery and inverse modeling T1 - Studien zur Kinematic und Interaction von Hangrutschen in Zentral Georgien mit Radarinterferometrie, optischen daten und inverser Modellierung N2 - Landslides are one of the biggest natural hazards in Georgia, a mountainous country in the Caucasus. So far, no systematic monitoring and analysis of the dynamics of landslides in Georgia has been made. Especially as landslides are triggered by extrinsic processes, the analysis of landslides together with precipitation and earthquakes is challenging. In this thesis I describe the advantages and limits of remote sensing to detect and better understand the nature of landslide in Georgia. The thesis is written in a cumulative form, composing a general introduction, three manuscripts and a summary and outlook chapter. In the present work, I measure the surface displacement due to active landslides with different interferometric synthetic aperture radar (InSAR) methods. The slow landslides (several cm per year) are well detectable with two-pass interferometry. In same time, the extremely slow landslides (several mm per year) could be detected only with time series InSAR techniques. I exemplify the success of InSAR techniques by showing hitherto unknown landslides, located in the central part of Georgia. Both, the landslide extent and displacement rate is quantified. Further, to determine a possible depth and position of potential sliding planes, inverse models were developed. Inverse modeling searches for parameters of source which can create observed displacement distribution. I also empirically estimate the volume of the investigated landslide using displacement distributions as derived from InSAR combined with morphology from an aerial photography. I adapted a volume formula for our case, and also combined available seismicity and precipitation data to analyze potential triggering factors. A governing question was: What causes landslide acceleration as observed in the InSAR data? The investigated area (central Georgia) is seismically highly active. As an additional product of the InSAR data analysis, a deformation area associated with the 7th September Mw=6.0 earthquake was found. Evidences of surface ruptures directly associated with the earthquake could not be found in the field, however, during and after the earthquake new landslides were observed. The thesis highlights that deformation from InSAR may help to map area prone landslides triggering by earthquake, potentially providing a technique that is of relevance for country wide landslide monitoring, especially as new satellite sensors will emerge in the coming years. N2 - Erdrutsche zählen zu den größten Naturgefahren in Georgien, ein gebirgiges Land im Kaukasus. Eine systematische Überwachung und Analyse der Dynamik von Erdrutschen in Georgien ist bisher nicht vorhanden. Da Erdrutsche durch extrinsische Prozesse ausgelöst werden, wird ihre Analyse zusammen mit Niederschlag und Erdbeben zu einer besonderen Herausforderung. In dieser Dissertation beschreibe ich die Potenziale und Limitierungen der Fernerkundung für die Detektion und das Verständnis von Erdrutschen in Georgien. Die Arbeit ist in einer kumulativen Form geschrieben, und besteht aus einer allgemeinen Einführung, drei Manuskripten sowie einer Zusammenfassung und einem Ausblick. In der vorliegenden Arbeit, Gestimme ich die Oberflächenverschiebung von aktiven Erdrutschen mit Methoden der Radarinterferometrie (InSAR). Die langsamen Erdrutsche (cm pro Jahr) konnten im einfachen Vergleich zeitlich unterschiedlicher Radaraufnahmen (two-pass InSAR), gut nachgewiesen werden. Die extrem langsamen Erdrutsche (mm pro Jahr) konnten hingegen nur mit InSAR Zeitreihentechniken nachgewiesen werden. Der Erfolg der angewandten InSAR Techniken wird durch die erfolgreiche Identifikation von bisher unbekannten Erdrutschen in Zentral Georgien veranschaulicht. Sowohl das Ausmaß als auch die Verschiebungsrate der Erdrutsche wurden quantifiziert. Ferner, um die mögliche Tiefe und Lage von potentiellen Gleitflächen zu bestimmen, wurden inverse Modelle entwickelt. Inverse Modellierung sucht nach Parametern der Quelle, welche die beobachtete Verschiebungsverteilung reproduzieren können. Ferner habe ich anhand der ermittelten Verschiebungsverteilung aus InSAR in Verbindung mit der Morphologie aus Luftaufnahmen das Volumen der untersuchten Erdrutsche empirisch abgeleitet. Ich habe eine Volumenformel für unseren Fall angepasst, und die verfügbaren Datensätze bezüglich Seismizität und Niederschlag kombiniert, um potenzielle auslösende Faktoren zu analysieren. Eine leitende Frage hierbei war: Was sind die Ursachen für die Beschleunigung von Erdrutschen, wie sie in den InSAR Daten beobachtet werden konnte? Das Untersuchungsgebiet in Zentral Georgien ist seismisch sehr aktiv. Als zusätzlichen Produkt der InSAR Datenanalyse wurde ein Deformationsgebiet gefunden, welches im Zusammenhang mit dem Mw=6.0 Erdbeben vom 7. September 2009 zusammenhängt. Beweise für Oberflächenbrüche, die direkt mit dem Erdbeben zusammenhängen, konnten in dem Gebiet nicht gefunden werden, jedoch konnten während und nach dem Erdbeben neue Erdrutsche beobachtet werden. Die Dissertation unterstreicht, dass Verformungsinformationen aus InSAR Analysen helfen können ein Gebiet, welches von Erdbebeninduzierten Erdrutschen gefährdet ist, zu kartieren. Potenziell stellt InSAR eine Technik dar, die von Bedeutung für die landesweite Überwachung von Erdrutschen sein kann, insbesondere im Hinblick auf die neuen Satellitensensoren, die in den kommenden Jahren verfügbar sein werden. KW - Erdrutsch KW - Georgien KW - InSAR Datenanalyse KW - Landslide KW - remote sensing KW - Georgia KW - displacement KW - InSAR Y1 - 2013 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-70406 ER -