TY - JOUR A1 - Mester, Benedikt A1 - Willner, Sven N. A1 - Frieler, Katja A1 - Schewe, Jacob T1 - Evaluation of river flood extent simulated with multiple global hydrological models and climate forcings JF - Environmental research letters : ERL / Institute of Physics N2 - Global flood models (GFMs) are increasingly being used to estimate global-scale societal and economic risks of river flooding. Recent validation studies have highlighted substantial differences in performance between GFMs and between validation sites. However, it has not been systematically quantified to what extent the choice of the underlying climate forcing and global hydrological model (GHM) influence flood model performance. Here, we investigate this sensitivity by comparing simulated flood extent to satellite imagery of past flood events, for an ensemble of three climate reanalyses and 11 GHMs. We study eight historical flood events spread over four continents and various climate zones. For most regions, the simulated inundation extent is relatively insensitive to the choice of GHM. For some events, however, individual GHMs lead to much lower agreement with observations than the others, mostly resulting from an overestimation of inundated areas. Two of the climate forcings show very similar results, while with the third, differences between GHMs become more pronounced. We further show that when flood protection standards are accounted for, many models underestimate flood extent, pointing to deficiencies in their flood frequency distribution. Our study guides future applications of these models, and highlights regions and models where targeted improvements might yield the largest performance gains. KW - global flood model KW - validation KW - model intercomparison KW - flood risk KW - global hydrological model Y1 - 2021 U6 - https://doi.org/10.1088/1748-9326/ac188d SN - 1748-9326 VL - 16 IS - 9 PB - IOP Publ. Ltd. CY - Bristol ER - TY - JOUR A1 - Devitt, Laura A1 - Neal, Jeffrey A1 - Wagener, Thorsten A1 - Coxon, Gemma T1 - Uncertainty in the extreme flood magnitude estimates of large-scale flood hazard models JF - Environmental research letters : ERL / Institute of Physics N2 - The growing worldwide impact of flood events has motivated the development and application of global flood hazard models (GFHMs). These models have become useful tools for flood risk assessment and management, especially in regions where little local hazard information is available. One of the key uncertainties associated with GFHMs is the estimation of extreme flood magnitudes to generate flood hazard maps. In this study, the 1-in-100 year flood (Q100) magnitude was estimated using flow outputs from four global hydrological models (GHMs) and two global flood frequency analysis datasets for 1350 gauges across the conterminous US. The annual maximum flows of the observed and modelled timeseries of streamflow were bootstrapped to evaluate the sensitivity of the underlying data to extrapolation. Results show that there are clear spatial patterns of bias associated with each method. GHMs show a general tendency to overpredict Western US gauges and underpredict Eastern US gauges. The GloFAS and HYPE models underpredict Q100 by more than 25% in 68% and 52% of gauges, respectively. The PCR-GLOBWB and CaMa-Flood models overestimate Q100 by more than 25% at 60% and 65% of gauges in West and Central US, respectively. The global frequency analysis datasets have spatial variabilities that differ from the GHMs. We found that river basin area and topographic elevation explain some of the spatial variability in predictive performance found in this study. However, there is no single model or method that performs best everywhere, and therefore we recommend a weighted ensemble of predictions of extreme flood magnitudes should be used for large-scale flood hazard assessment. KW - large-scale flood hazard models KW - global hydrological model KW - flood risk Y1 - 2021 U6 - https://doi.org/10.1088/1748-9326/abfac4 SN - 1748-9326 VL - 16 IS - 6 PB - IOP Publ. Ltd. CY - Bristol ER - TY - JOUR A1 - Hudson, Paul A1 - Hagedoorn, Liselotte A1 - Bubeck, Philip T1 - Potential linkages between social capital, flood risk perceptions, and self-efficacy JF - International journal of disaster risk science N2 - A growing focus is being placed on both individuals and communities to adapt to flooding as part of the Sendai Framework for Disaster Risk Reduction 2015-2030. Adaptation to flooding requires sufficient social capital (linkages between members of society), risk perceptions (understanding of risk), and self-efficacy (self-perceived ability to limit disaster impacts) to be effective. However, there is limited understanding of how social capital, risk perceptions, and self-efficacy interact. We seek to explore how social capital interacts with variables known to increase the likelihood of successful adaptation. To study these linkages we analyze survey data of 1010 respondents across two communities in Thua Tien-Hue Province in central Vietnam, using ordered probit models. We find positive correlations between social capital, risk perceptions, and self-efficacy overall. This is a partly contrary finding to what was found in previous studies linking these concepts in Europe, which may be a result from the difference in risk context. The absence of an overall negative exchange between these factors has positive implications for proactive flood risk adaptation. KW - flood risk KW - protection motivation theory KW - risk perceptions KW - social KW - capital KW - self-efficacy KW - Vietnam Y1 - 2020 U6 - https://doi.org/10.1007/s13753-020-00259-w SN - 2095-0055 SN - 2192-6395 VL - 11 IS - 3 SP - 251 EP - 262 PB - Springer CY - Berlin ER - TY - JOUR A1 - Hudson, Paul T1 - The affordability of flood risk property-level adaptation measures JF - Risk Analysis N2 - The affordability of property-level adaptation measures against flooding is crucial due to the movement toward integrated flood risk management, which requires the individuals threatened by flooding to actively manage flooding. It is surprising to find that affordability is not often discussed, given the important roles that affordability and social justice play regarding flood risk management. This article provides a starting point for investigating the potential rate of unaffordability of flood risk property-level adaptation measures across Europe using two definitions of affordability, which are combined with two different affordability thresholds from within flood risk research. It uses concepts of investment and payment affordability, with affordability thresholds based on residual income and expenditure definitions of unaffordability. These concepts, in turn, are linked with social justice through fairness concerns, in that, all should have equal capability to act, of which affordability is one avenue. In doing so, it was found that, for a large proportion of Europe, property owners generally cannot afford to make one-time payment of the cost of protective measures. These can be made affordable with installment payment mechanisms or similar mechanisms that spread costs over time. Therefore, the movement toward greater obligations for flood-prone residents to actively adapt to flooding should be accompanied by socially accessible financing mechanisms. KW - Affordability KW - flood risk KW - social justice KW - risk reduction Y1 - 2020 U6 - https://doi.org/10.1111/risa.13465 SN - 0272-4332 SN - 1539-6924 VL - 40 IS - 6 SP - 1151 EP - 1167 PB - Wiley CY - Hoboken ER - 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 - JOUR A1 - Vogel, Kristin A1 - Ozturk, Ugur A1 - Riemer, Adrian A1 - Laudan, Jonas A1 - Sieg, Tobias A1 - Wendi, Dadiyorto A1 - Agarwal, Ankit A1 - Roezer, Viktor A1 - Korup, Oliver A1 - Thieken, Annegret T1 - Die Sturzflut von Braunsbach am 29. Mai 2016 – Entstehung, Ablauf und Schäden eines „Jahrhundertereignisses“ T1 - The Braunsbach Flashflood of Mai 29th, 2016-Origin, Pathways and Impacts of an Extreme Hydro-Meteorological Event BT - Teil 2: Geomorphologische Prozesse und Schadensanalyse BT - Part 2: Geomorphological Processes and Damage Analysis JF - Hydrologie und Wasserbewirtschaftung N2 - Am Abend des 29. Mai 2016 wurde der Ort Braunsbach im Landkreis Schwäbisch-Hall (Baden-Württemberg) von einer Sturzflut getroffen, bei der mehrere Häuser stark beschädigt oder zerstört wurden. Die Sturzflut war eine der Unwetterfolgen, die im Frühsommer 2016 vom Tiefdruckgebiet Elvira ausgelöst wurden. Der vorliegende Bericht ist der zweite Teil einer Doppelveröffentlichung, welche die Ergebnisse zur Untersuchung des Sturzflutereignisses im Rahmen des DFG-Graduiertenkollegs “Naturgefahren und Risiken in einer sich verändernden Welt” (NatRiskChange, GRK 2043/1) der Universität Potsdam präsentiert. Während Teil 1 die meteorologischen und hydrologischen Ereignisse analysiert, fokussiert Teil 2 auf die geomorphologischen Prozesse und die verursachten Gebäudeschäden. Dazu wurden Ursprung und Ausmaß des während des Sturzflutereignisses mobilisierten und in den Ort getragenen Materials untersucht. Des Weiteren wurden zu 96 betroffenen Gebäuden Daten zum Schadensgrad sowie Prozess- und Gebäudecharakteristika aufgenommen und ausgewertet. Die Untersuchungen zeigen, dass bei der Betrachtung von Hochwassergefährdung die Berücksichtigung von Sturzfluten und ihrer speziellen Charakteristika, wie hoher Feststofftransport und sprunghaftes Verhalten insbesondere in bebautem Gelände, wesentlich ist, um effektive Schutzmaßnahmen ergreifen zu können. N2 - A severe flash flood event hit the town of Braunsbach (Baden-Wurttemberg, Germany) on the evening of May 29, 2016, heavily damaging and destroying several dozens of buildings. It was only one of several disastrous events in Central Europe caused by the low-pressure system "Elvira". The DFG Graduate School "Natural hazards and risks in a changing world" (NatRiskChange, GRK 2043/1) at the University of Potsdam investigated the Braunsbach flash flood as a recent showcase for catastrophic events triggered by severe weather. This contribution is part two of a back-to-back publication on the results of this storm event. While part 1 analyses the meteorological and hydrological situation, part 2 concentrates on the geomorphological aspects and damage to buildings. The study outlines the origin and amount of material that was mobilized and transported into the town by the flood, and analyses damage data collected for 96 affected buildings, describing the degree of impact, underlying processes, and building characteristics. Due to the potentially high sediment load of flash floods and their non-steady and non-uniform flow especially in built-up areas, the damaging processes differ from those of clear water floods. The results underline the need to consider flash floods and their specific behaviour in flood hazard assessments. KW - flash flood KW - flood risk KW - damaging processes KW - debris flow KW - erosion KW - landslides KW - Braunsbach KW - Sturzflut KW - Hochwassergefährdung KW - Schadensprozesse KW - Erosion KW - Hangrutschungen Y1 - 2017 U6 - https://doi.org/10.5675/HyWa_2017,3_2 SN - 1439-1783 VL - 61 IS - 3 SP - 163 EP - 175 PB - Bundesanst. für Gewässerkunde CY - Koblenz ER - TY - THES A1 - Nguyen, Van Khanh Triet T1 - Flood dynamics in the Vietnamese Mekong Delta T1 - Hochwasserdynamik im vietnamesischen Mekong-Delta BT - Current state and future projections BT - Aktueller Stand und künftige Prognosen N2 - Today, the Mekong Delta in the southern of Vietnam is home for 18 million people. The delta also accounts for more than half of the country’s food production and 80% of the exported rice. Due to the low elevation, it is highly susceptible to the risk of fluvial and coastal flooding. Although extreme floods often result in excessive damages and economic losses, the annual flood pulse from the Mekong is vital to sustain agricultural cultivation and livelihoods of million delta inhabitants. Delta-wise risk management and adaptation strategies are required to mitigate the adverse impacts from extreme events while capitalising benefits from floods. However, a proper flood risk management has not been implemented in the VMD, because the quantification of flood damage is often overlooked and the risks are thus not quantified. So far, flood management has been exclusively focused on engineering measures, i.e. high- and low- dyke systems, aiming at flood-free or partial inundation control without any consideration of the actual risks or a cost-benefit analysis. Therefore, an analysis of future delta flood dynamics driven these stressors is valuable to facilitate the transition from sole hazard control towards a risk management approach, which is more cost-effective and also robust against future changes in risk. Built on these research gaps, this thesis investigates the current state and future projections of flood hazard, damage and risk to rice cultivation, the most important economic activity in the VMD. The study quantifies the changes in risk and hazard brought by the development of delta-based flood control measures in the last decades, and analyses the expected changes in risk driven by the changing climate, rising sea-level and deltaic land subsidence, and finally the development of hydropower projects in the Mekong Basin. For this purpose, flood trend analyses and comprehensive hydraulic modelling were performed, together with the development of a concept to quantify flood damage and risk to rice plantation. The analysis of observed flood levels revealed strong and robust increasing trends of peak and duration downstream of the high-dyke areas with a step change in 2000/2001, i.e. after the disastrous flood which initiated the high-dyke development. These changes were in contrast to the negative trends detected upstream, suggested that high-dyke development has shifted flood hazard downstream. Findings of the trend’s analysis were later confirmed by hydraulic simulations of the two recent extreme floods in 2000 and 2011, where the hydrological boundaries and dyke system settings were interchanged. However, the high-dyke system was not the only and often not the main cause for a shift of flood hazard, as a comparative analysis of these two extreme floods proved. The high-dyke development was responsible for 20–90% of the observed changes in flood level between 2000 and 2011, with large spatial variances. The particular flood hydrograph of the two events had the highest contribution in the northern part of the delta, while the tidal level had 2–3 times higher influence than the high-dyke in the lower-central and coastal areas downstream of high-dyke areas. The impact of the high-dyke development was highest in the areas closely downstream of the high-dyke area just south of the Cambodia-Vietnam border. The hydraulic simulations also validated that the concurrence of the flood peak with spring tides, i.e. high sea level along the coast, amplified the flood level and inundation in the central and coastal regions substantially. The risk assessment quantified the economic losses of rice cultivation to USD 25.0 and 115 million (0.02–0.1% of the total GDP of Vietnam in 2011) corresponding to the 10-year and the 100-year floods, with an expected annual damage of about USD 4.5 million. A particular finding is that the flood damage was highly sensitive to flood timing. Here, a 10-year event with an early peak, i.e. late August-September, could cause as much damage as a 100-year event that peaked in October. This finding underlines the importance of a reliable early flood warning, which could substantially reduce the damage to rice crops and thus the risk. The developed risk assessment concept was furthermore applied to investigate two high-dyke development alternatives, which are currently under discussion among the administrative bodies in Vietnam, but also in the public. The first option favouring the utilization of the current high-dyke compartments as flood retention areas instead for rice cropping during the flood season could reduce flood hazard and expected losses by 5–40%, depending on the region of the delta. On the contrary, the second option promoting the further extension of the areas protected by high-dyke to facilitate third rice crop planting on a larger area, tripled the current expected annual flood damage. This finding challenges the expected economic benefit of triple rice cultivation, in addition to the already known reducing of nutrient supply by floodplain sedimentation and thus higher costs for fertilizers. The economic benefits of the high-dyke and triple rice cropping system is further challenged by the changes in the flood dynamics to be expected in future. For the middle of the 21st century (2036-2065) the effective sea-level rise an increase of the inundation extent by 20–27% was projected. This corresponds to an increase of flood damage to rice crops in dry, normal and wet year by USD 26.0, 40.0 and 82.0 million in dry, normal and wet year compared to the baseline period 1971-2000. Hydraulic simulations indicated that the planned massive development of hydropower dams in the Mekong Basin could potentially compensate the increase in flood hazard and agriculture losses stemming from climate change. However, the benefits of dams as mitigation of flood losses are highly uncertain, because a) the actual development of the dams is highly disputed, b) the operation of the dams is primarily targeted at power generation, not flood control, and c) this would require international agreements and cooperation, which is difficult to achieve in South-East Asia. The theoretical flood mitigation benefit is additionally challenged by a number of negative impacts of the dam development, e.g. disruption of floodplain inundation in normal, non-extreme flood years. Adding to the certain reduction of sediment and nutrient load to the floodplains, hydropower dams will drastically impair rice and agriculture production, the basis livelihoods of million delta inhabitants. In conclusion, the VMD is expected to face increasing threats of tidal induced floods in the coming decades. Protection of the entire delta coastline solely with “hard” engineering flood protection structures is neither technically nor economically feasible, adaptation and mitigation actions are urgently required. Better control and reduction of groundwater abstraction is thus strongly recommended as an immediate and high priority action to reduce the land subsidence and thus tidal flooding and salinity intrusion in the delta. Hydropower development in the Mekong basin might offer some theoretical flood protection for the Mekong delta, but due to uncertainties in the operation of the dams and a number of negative effects, the dam development cannot be recommended as a strategy for flood management. For the Vietnamese authorities, it is advisable to properly maintain the existing flood protection structures and to develop flexible risk-based flood management plans. In this context the study showed that the high-dyke compartments can be utilized for emergency flood management in extreme events. For this purpose, a reliable flood forecast is essential, and the action plan should be materialised in official documents and legislation to assure commitment and consistency in the implementation and operation. N2 - Das Mekong-Delta im Süden Vietnams ist die Heimat von 18 Millionen Menschen. Im Delta werden mehr als die Hälfte der Nahrungsmittel des Landes und 80 % des exportierten Reises produziert. Aufgrund der geringen Höhen und Topographie ist das Delta sehr anfällig für Überflutungen, sowohl durch Fußhochwasser als auch durch gezeitenbedingte Rückstauüberflutungen. Obwohl extreme Überschwemmungen oft zu hohen Schäden und wirtschaftlichen Verlusten führen, ist der jährliche Hochwasserimpuls des Mekong lebenswichtig für die Aufrechterhaltung des landwirtschaftlichen Anbaus und des Lebensunterhalts von Millionen Deltabewohnern. Ein deltaweites Risikomanagement bestehend aus Hochwasserschutzmaßnahmen und Anpassungsstrategien ist erforderlich, um die negativen Auswirkungen von Extremereignissen zu mindern, zeitgleich aber auch die positiven Aspekte der Hochwasser beizubehalten. Ein Hochwasserrisikomanagement ist im VMD jedoch nicht implementiert, da die Quantifizierung von Hochwasserschäden typischerweise nicht vorgenommen wird. Bisher konzentriert sich das Hochwassermanagement ausschließlich auf ingenieurtechnische Maßnahmen zur Eindämmung der Gefährdung. Dies geschieht entweder durch Hoch- oder Niederdeichung, die auf eine hochwasserfreie oder teilweise Überflutungssteuerung abzielen. Eine risikobasierte Bewertung der Vor- und Nachteile zwischen Hoch- und Niederdeichansatz sowie Kosten-Nutzen-Rechnungen fehlen allerdings ebenfalls. Zudem ist zu erwarten, dass sich die Überschwemmungen Dynamik und das Hochwasserrisiko im Mekong Delta als Folge des Klimawandels und menschlicher Eingriffe in das Delta und das Mekong-Einzugsgebiet verändern werden. Die Analyse der zukünftigen Hochwasserdynamik in Abhängigkeit von diesen Stressoren ist notwendig, um den Übergang von einer alleinigen Gefahrenabwehr zu einem zukunftssicheren, probabilistischen Risikomanagement zu erleichtern. Ausgehend von diesen Forschungslücken untersucht diese Arbeit den aktuelle Hochwassergefährdung und die zu erwartenden zukünftigen Änderungen, sowie der damit einhergehenden Schäden und Risiken für den Reisanbau im Mekong Delta unter Berücksichtigung existierender und möglicher Hochwasserschutzmaßnahmen, des sich ändernden Klimas, des steigenden Meeresspiegels in Kombination mit der Landabsenkung des Deltas und der geplanten Staudämme im Mekong Einzugsgebiet. Eine Analyse der jährlichen Hochwasserpegel zeigte starke und robuste steigende Trends in den maximalen Wasserständen der Hochwasser und der Hochwasserdauer flussabwärts der Hochdeichgebiete, wobei eine sprunghafte Veränderung in den Jahren 2000/2001 nach. dem katastrophalen Hochwasser, das die Hochdeichentwicklung einleitete, festgestellt wurde. Diese Veränderungen stehen im Gegensatz zu den negativen Trends, oberstrom der Hocdeichgebiete, was darauf schließen lässt, dass die Hochdeichentwicklung die Hochwassergefahr flussabwärts verlagert hat. Die Ergebnisse der Trendanalyse wurden weiterhin durch hydraulische Simulationen der Überflutungsdynamiken der Hochwasser von 2000 und 2011 bestätigt. Allerdings waren die Hochdeiche nicht die Haupt- und einzige Ursache für den höheren Hochwasserpegel im Jahr 2011 im Vergleich zum Hochwasser im Jahr 2000. Die Hochwasserganglinie des Mekongs hatte den höchsten Beitrag im nördlichen Teil des Deltas oberstrom der Hochdeichgebiete, während der Tidenhub in den zentralen und küstennahen Gebieten stromabwärts des Hochdeichs einen 2-3 mal höheren Einfluss hatte als die Hochdeiche. Die wirtschaftlichen Verluste des Reisanbaus wurden rezent auf 25,0-115 Mio. USD geschätzt, für jeweils das 10- und 100-jährliche Hochwasser. Die Schäden sind hierbei sehr sensitiv gegenüber der Hochwasserganglinie, insbesondere dem Zeitpunkt des Auftretens des Hochwasserscheitels. Ein frühes 10-jährliches Hochwasser kann aufgrund des Zusammentreffens des Hochwassers mit der Ernte der Frühjahrsaussaat oder der Aussaat der Sommerfrucht ähnliche Verluste verursachen wie ein 100-jährliches Ereignis, das im Oktober seinen Höhepunkt erreicht. Neben dem Anbau einer dritten Frucht im Jahr könnten die existierenden Hochdeichabschnitte als Hochwasserrückhalteräume genutzt werden und so die Hochwassergefahr und die zu erwartenden Schäden um 5-40% reduzieren. Umgekehrt würde ein weiterer Ausbau der Hochdeiche die derzeit erwarteten jährlichen Hochwasserschäden verdreifachen. Die Zukunftsprojektionen des Hochwasserrisikos ergaben, dass das Mekong Delta in den nächsten Jahrzehnten zunehmend von tidebedingten Überschwemmungen bedroht sein wird. Der Anstieg des Meeresspiegels in Kombination mit der Landabsenkung erhöht das Ausmaß der Überflutung des Deltas um 20% und den Schaden an der Reisernte um 40-85 Mio. USD. Technische Hochwasserschutzmaßnahmen können diesen Anstieg des Risikos nicht verhindern, da der Schutz des gesamten Deltas allein durch harte Hochwasserschutzbauten technisch und wirtschaftlich nicht realisierbar ist. Daher sind Maßnahmen zur Schadensminderung und zur Anpassung an das veränderte Risiko dringend erforderlich. Als erster und wichtiger Schritt wird hier eine bessere Kontrolle und Reduzierung der Grundwasserentnahme im Delta dringend empfohlen, um die Landabsenkung und dadurch die tidenbedingten Überflutungen sowie die Salzwasserintrusion zu verringern. Der Klimawandel und die daraus resultierenden Veränderungen im Hochwasserregime des Mekong verursachen eine weitere, aber geringere Erhöhung des Hochwasserrisikos. Die geplanten Staudämme im Mekong Einzugsgebiet könnten die Zunahme der Hochwassergefahr und der landwirtschaftlichen Verluste aufgrund des Klimawandels in extremen Hochwasserjahren zumindest theoretisch abmildern. Der Nutzen von Dämmen zur Minderung des Hochwasserrisikos ist jedoch ungewiss, da die Realisierung der geplanten Dämme sehr umstritten und damit unsicher ist. Weiterhin spielt das Management der Staudämme eine wichtige Rolle für die Hochwasserregulierung. Da die Dämme in erste Linie zur Stromerzeugung gebaut werden, ist der Hochwasserschutz der unterliegenden Anrainerstaaten eher von untergeordneter Bedeutung. Für Vietnam bedeutet das, dass eine ordnungsgemäße Instandhaltung von Deichen und Hochwasserschutzbauten eine hohe Priorität haben sollte, um Abhängigkeiten von den Nachbarstaaten zu vermeiden. Weiterhin ist die Entwicklung von „weichen“ Hochwasserschutzmaßnahmen und -plänen dringend notwendig, da ein alleiniger Schutz durch technische Maßnahmen unmöglich ist. Aufgrund der in dieser Arbeit erzielten Ergebnisse wird daher empfohlen, die Hochdeichkompartimente für das Notfall-Hochwassermanagement bei Extremereignissen zu nutzen. Zu diesem Zweck ist eine verlässliche Hochwasservorhersage unerlässlich, und der Aktionsplan sollte in offiziellen Dokumenten und Gesetzen festgehalten werden, um die Verbindlichkeit und konsequente Umsetzung sicherzustellen. KW - Mekong Delta KW - flood hazard KW - flood risk KW - climate change KW - Mekong Delta KW - Klimawandel KW - Hochwassergefahr KW - Hochwasserrisiko Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-512830 ER - TY - THES A1 - Metin Usta, Ayşe Duha T1 - The role of risk components and spatial dependence in flood risk estimations N2 - Flooding is a vast problem in many parts of the world, including Europe. It occurs mainly due to extreme weather conditions (e.g. heavy rainfall and snowmelt) and the consequences of flood events can be devastating. Flood risk is mainly defined as a combination of the probability of an event and its potential adverse impacts. Therefore, it covers three major dynamic components: hazard (physical characteristics of a flood event), exposure (people and their physical environment that being exposed to flood), and vulnerability (the elements at risk). Floods are natural phenomena and cannot be fully prevented. However, their risk can be managed and mitigated. For a sound flood risk management and mitigation, a proper risk assessment is needed. First of all, this is attained by a clear understanding of the flood risk dynamics. For instance, human activity may contribute to an increase in flood risk. Anthropogenic climate change causes higher intensity of rainfall and sea level rise and therefore an increase in scale and frequency of the flood events. On the other hand, inappropriate management of risk and structural protection measures may not be very effective for risk reduction. Additionally, due to the growth of number of assets and people within the flood-prone areas, risk increases. To address these issues, the first objective of this thesis is to perform a sensitivity analysis to understand the impacts of changes in each flood risk component on overall risk and further their mutual interactions. A multitude of changes along the risk chain are simulated by regional flood model (RFM) where all processes from atmosphere through catchment and river system to damage mechanisms are taken into consideration. The impacts of changes in risk components are explored by plausible change scenarios for the mesoscale Mulde catchment (sub-basin of the Elbe) in Germany. A proper risk assessment is ensured by the reasonable representation of the real-world flood event. Traditionally, flood risk is assessed by assuming homogeneous return periods of flood peaks throughout the considered catchment. However, in reality, flood events are spatially heterogeneous and therefore traditional assumption misestimates flood risk especially for large regions. In this thesis, two different studies investigate the importance of spatial dependence in large scale flood risk assessment for different spatial scales. In the first one, the “real” spatial dependence of return period of flood damages is represented by continuous risk modelling approach where spatially coherent patterns of hydrological and meteorological controls (i.e. soil moisture and weather patterns) are included. Further the risk estimations under this modelled dependence assumption are compared with two other assumptions on the spatial dependence of return periods of flood damages: complete dependence (homogeneous return periods) and independence (randomly generated heterogeneous return periods) for the Elbe catchment in Germany. The second study represents the “real” spatial dependence by multivariate dependence models. Similar to the first study, the three different assumptions on the spatial dependence of return periods of flood damages are compared, but at national (United Kingdom and Germany) and continental (Europe) scales. Furthermore, the impacts of the different models, tail dependence, and the structural flood protection level on the flood risk under different spatial dependence assumptions are investigated. The outcomes of the sensitivity analysis framework suggest that flood risk can vary dramatically as a result of possible change scenarios. The risk components that have not received much attention (e.g. changes in dike systems and in vulnerability) may mask the influence of climate change that is often investigated component. The results of the spatial dependence research in this thesis further show that the damage under the false assumption of complete dependence is 100 % larger than the damage under the modelled dependence assumption, for the events with return periods greater than approximately 200 years in the Elbe catchment. The complete dependence assumption overestimates the 200-year flood damage, a benchmark indicator for the insurance industry, by 139 %, 188 % and 246 % for the UK, Germany and Europe, respectively. The misestimation of risk under different assumptions can vary from upstream to downstream of the catchment. Besides, tail dependence in the model and flood protection level in the catchments can affect the risk estimation and the differences between different spatial dependence assumptions. In conclusion, the broader consideration of the risk components, which possibly affect the flood risk in a comprehensive way, and the consideration of the spatial dependence of flood return periods are strongly recommended for a better understanding of flood risk and consequently for a sound flood risk management and mitigation. N2 - Hochwasser sind ein großes Problem und treten hauptsächlich aufgrund extremer Wetterbedingungen (z. B. starker Regen und Schneeschmelze) auf. Die Folgen von Hochwasserereignissen können verheerend sein. Das Konzept des Hochwasserrisikos beinhaltet die drei Komponenten: Gefahr, Exposition und Vulnerabilität. Hochwasser sind natürliche Phänomene und können nicht sicher verhindert werden. Das Risiko kann jedoch gesteuert und gemindert werden. Für ein solides Hochwasserrisikomanagement und die Minderung des Risikos ist eine ordnungsgemäße Risikobewertung und ein klares Verständnis der Hochwasserrisikodynamik erforderlich. Beispielsweise verursacht der anthropogene Klimawandel eine höhere Intensität der Niederschläge und einen Anstieg des Meeresspiegels und damit eine Zunahme des Ausmaßes und der Häufigkeit von Hochwasserereignissen. Andererseits können unangemessene strukturelle Schutzmaßnahmen, das Anwachsen von Vermögenswerten und eine steigende Anzahl betroffener Personen in den hochwassergefährdeten Gebieten das Risiko erhöhen. Um diese Probleme zu adressieren, besteht ein Ziel dieser Arbeit aus der Durchführung einer Sensitivitätsanalyse, um die Auswirkungen von Änderungen in jeder Hochwasserrisikokomponente auf das Gesamtrisiko und deren Wechselwirkungen untereinander zu verstehen. Eine angemessene Risikobewertung wird auch durch die korrekte k Darstellung des realen Hochwasserereignisses erreicht. Traditionell wird das Hochwasserrisiko bewertet, indem homogene Wiederkehrintervalle von Hochwasserspitzen im gesamten Einzugsgebiet angenommen werden. In der Realität sind Hochwasserereignisse jedoch räumlich heterogen, weshalb die traditionelle Annahme von Homogenität das Hochwasserrisiko insbesondere für große Einzugsgebiete falsch einschätzt. In dieser Arbeit wird die Bedeutung der räumlichen Abhängigkeit bei der Bewertung des Hochwasserrisikos in großem Maßstab in zwei Studien für verschiedene räumliche Skalen untersucht. In der ersten Untersuchung wird die „reale“ räumliche Abhängigkeit durch einen kontinuierlichen Risikomodellierungsansatz dargestellt. Zusätzlich werden die Risikoabschätzungen unter dieser modellierten Abhängigkeitsannahme mit zwei weiteren Annahmen zur räumlichen Abhängigkeit der Wiederkehrintervalle von Hochwasser verglichen: vollständige Abhängigkeit und Unabhängigkeit für das Elbeeinzugsgebiet in Deutschland. Die zweite Studie repräsentiert die „reale“ räumliche Abhängigkeit durch ein copula-basiertes Abhängigkeitsmodell. In ähnlicher Weise werden die drei verschiedenen Annahmen zur räumlichen Abhängigkeit der Wiederkehrintervalle von Hochwasser auf nationaler und kontinentaler Ebene verglichen. Außerdem wird der Einfluss von „Tail-dependences“ im Modell sowie von Hochwasserschutzmaßnahmen auf die räumliche Abhängigkeit untersucht. Die Ergebnisse dieser Arbeit unter Anwendung des Sensitivitätsanalyse-Frameworks zeigen, dass das Hochwasserrisiko aufgrund möglicher Änderungsszenarien dramatisch variieren kann. Der Einfluss des Klimawandels kann durch Änderungen anderer Risikokomponenten (z. B. Änderungen der Deichsysteme und der Vulnerabilität) überdeckt werden. Die Untersuchung zur räumlichen Abhängigkeit zeigen, dass der Schaden unter der Annahme vollständiger Abhängigkeit für Ereignisse mit Wiederkehrintervalle von mehr als ungefähr 200 Jahren im Elbeeinzugsgebiet 100 % größer als der Schaden unter modellierter Abhängigkeit. Die Annahme vollständiger Abhängigkeit überschätzt den 200-jährigen Hochwasserschaden, einen Referenzindikator für die Versicherungsbranche, um 139 %, 188 % und 246 % für Vereinigte Königreich, Deutschland und Europa. Die Fehleinschätzung des Hochwasserrisikos kann unter verschiedenen Annahmen von Abhängigkeit zwischen Oberlauf und Unterlauf eines Einzugsgebietes stark variieren. Zudem können „Tail-dependences“ im Modell sowie der Hochwasserschutz im Einzugsgebiet die Ergebnisse der Risikoabschätzung, unter verschiedenen Annahmen der räumlichen Abhängigkeit, beeinflussen. Abschließend wird eine umfangreiche Berücksichtigung der Risikokomponenten und insbesondere der räumlichen Abhängigkeit von Wiederkehrintervallen stark empfohlen, um das Hochwasserrisiko und damit dessen Management und Minderung besser verstehen zu können. T2 - Die Rolle von Risikokomponenten und räumlicher Abhängigkeit bei Hochwasserrisikoabschätzungen KW - flood risk KW - sensitivity analysis KW - hazard KW - river flooding KW - vulnerability KW - spatial dependence KW - damage estimation KW - continuous simulation KW - flood risk assessment KW - kontinuierliche Simulation KW - Schadensabschätzung KW - Hochwasserrisiko KW - Hochwasserrisikobewertung KW - Gefahr KW - Flusshochwasser KW - Sensitivitätsanalyse KW - räumliche Abhängigkeit KW - Vulnerabilität Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-492554 ER - TY - JOUR A1 - Hudson, Paul A1 - Pham, My A1 - Bubeck, Philip T1 - An evaluation and monetary assessment of the impact of flooding on subjective well-being across genders in Vietnam JF - Climate & development N2 - The intangible impacts of floods on welfare are not well investigated, even though they are important aspects of welfare. Moreover, flooding has gender based impacts on welfare. These differing impacts create a gender based flood risk resilience gap. We study the intangible impacts of flood risk on the subjective well-being of residents in central Vietnam. The measurement of intangible impacts through subjective well-being is a growing field within flood risk research. We find an initial drop in welfare through subjective well-being across genders when a flood is experienced. Male respondents tended to recover their welfare losses by around 80% within 5 years while female respondents were associated with a welfare recovery of around 70%. A monetization of the impacts floods have on an individual’s subjective well-being shows that for the average female respondent, between 41% to 86% of annual income would be required to compensate subjective well-being losses after 5 years of experiencing a flood. The corresponding value for males is 30% to 57% of annual income. This shows that the intangible impacts of flood risk are important (across genders) and need to be integrated into flood (or climate) risk assessments to develop more socially appropriate risk management strategies. KW - Subjective well-being KW - flood risk KW - welfare KW - gender KW - resilience KW - intangible impacts Y1 - 2019 U6 - https://doi.org/10.1080/17565529.2019.1579698 SN - 1756-5529 SN - 1756-5537 VL - 11 IS - 7 SP - 623 EP - 637 PB - Routledge, Taylor & Francis Group CY - Abingdon ER - TY - JOUR A1 - Sairam, Nivedita A1 - Schroeter, Kai A1 - Rözer, Viktor A1 - Merz, Bruno A1 - Kreibich, Heidi T1 - Hierarchical Bayesian Approach for Modeling Spatiotemporal Variability in Flood Damage Processes JF - Water resources research N2 - Flood damage processes are complex and vary between events and regions. State-of-the-art flood loss models are often developed on the basis of empirical damage data from specific case studies and do not perform well when spatially and temporally transferred. This is due to the fact that such localized models often cover only a small set of possible damage processes from one event and a region. On the other hand, a single generalized model covering multiple events and different regions ignores the variability in damage processes across regions and events due to variables that are not explicitly accounted for individual households. We implement a hierarchical Bayesian approach to parameterize widely used depth-damage functions resulting in a hierarchical (multilevel) Bayesian model (HBM) for flood loss estimation that accounts for spatiotemporal heterogeneity in damage processes. We test and prove the hypothesis that, in transfer scenarios, HBMs are superior compared to generalized and localized regression models. In order to improve loss predictions for regions and events for which no empirical damage data are available, we use variables pertaining to specific region- and event-characteristics representing commonly available expert knowledge as group-level predictors within the HBM. KW - flood risk KW - flood loss model transfer KW - multilevel probabilistic flood loss model Y1 - 2019 U6 - https://doi.org/10.1029/2019WR025068 SN - 0043-1397 SN - 1944-7973 VL - 55 IS - 10 SP - 8223 EP - 8237 PB - American Geophysical Union CY - Washington ER -