Die Modellierung des Risikos von Naturkatastrophen ist eine zuverlässige und kostengünstige Möglichkeit, den erwarteten Hochwasserschaden an Flüssen abzuschätzen: Studie

In den letzten Monaten haben über die Ufer tretende Flüsse in Frankreich, Italien, Mexiko und Südafrika zu Sachschäden und Todesfällen geführt, was die zunehmenden Gefahren des Klimawandels verdeutlicht.

Um sich auf solche Überschwemmungen vorzubereiten, setzen Regierungen mathematische Modelle ein. Aufgrund von Zeitmangel und fehlenden Daten enthalten diese Modelle jedoch manchmal „Standard“-Schadensberechnungen auf der Grundlage früherer, unabhängiger Überschwemmungen. Leider sind diese Vorhersagen oft ungenau, was zu unzureichenden Interventionen und einem unzureichenden Schutz von Eigentum und Menschenleben führt.

Ein Johns Hopkins-Experte für die Modellierung von Naturkatastrophenrisiken hat eine zuverlässige und kostengünstige Methode entwickelt, mit der Regierungen die erwarteten Schäden durch Flussüberschwemmungen abschätzen können – solche, die durch über die Ufer tretende Flüsse verursacht werden. Diese neue Methode bietet Benutzern nicht nur Schritt-für-Schritt-Anleitungen, sondern misst auch den Unsicherheitsgrad einzelner Hochwasserschadensvorhersagen und weist ihnen numerische Werte zu, sodass Regierungen ein klareres Bild davon erhalten, wie zuverlässig ihre Vorhersagen sind.

„Unter dem Strich sind genaue Vorhersagen von entscheidender Bedeutung für die Sicherheit und das Wohlergehen von Menschen und Eigentum. Wenn eine Regierung auf der Grundlage ungenauer Informationen handelt, kann ihre Vorbereitung um Größenordnungen fehlerhaft sein und sehr schwerwiegende Folgen haben“, sagte Gonzalo Pita , wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fachbereich Bau- und Systemtechnik der Whiting School of Engineering und Leiter des Masterstudiengangs Systemtechnik sowie Dozent im Bauingenieurprogramm des Johns Hopkins Engineering for Professionals.

Die Studie ist veröffentlicht im Internationale Zeitschrift für Katastrophenvorsorge. Es baut darauf auf vorherige Arbeit veröffentlicht in der Zeitschrift für Hydrologie.

In der neuen Studie untersuchte Pita zunächst die Genauigkeit der alleinigen Nutzung von Expertenmeinungen zur Schätzung und Vorhersage von Überschwemmungsschäden. Er befragte mehrere Behörden und simulierte Tausende von Expertenbefragungen in zahlreichen Kombinationen, um zu analysieren, wie die Zusammensetzung des Expertenteams die Vorhersagegenauigkeit beeinflusst.

„Was ich herausfand, war eine Variabilität der Genauigkeit zwischen 10 % und 46 % unter Experten, was eine große Spanne darstellt“, sagte Pita. „Ich habe auch gelernt, dass die Genauigkeit durch das Hinzufügen zusätzlicher Expertenstimmen verbessert wurde, anstatt einfach weitere Fragen zur Umfrage hinzuzufügen.“

Anschließend befasste sich Pita mit der Frage der „Schadensfunktionen“, einem grundlegenden Bestandteil von Simulationen des Risikos von Naturkatastrophen. Eine Funktion bezieht sich auf die mathematische Beziehung zwischen zwei Variablen – in diesem Fall beschreibt eine Tiefenschadensfunktion die Korrelation zwischen der Tiefe des Hochwassers und der Höhe des Schadens, den es verursacht, wie in „1 Fuß Hochwasser in einem Haus verursacht 10.000 US-Dollar.“ im Schaden.“ Laut Pita ist die genaue Schaffung dieser Funktionen für viele Regierungen unerreichbar.

„Es ist ein sehr kosten- und zeitintensiver Prozess, und arme Länder – und sogar wohlhabende – verfügen manchmal möglicherweise nicht über das Fachwissen, die Zeit oder die Daten, um sie innerhalb eines akzeptablen Zeitrahmens zu entwickeln. Mit dieser Methode können diese Funktionen also kostengünstig gebaut werden, aber mit einem nützlichen Maß an Genauigkeit, das Regierungen vorläufig nutzen können, bis sie bessere Daten erhalten, die es ihnen ermöglichen, genauere Funktionen zu generieren.“

Der neue Ansatz hilft dabei, die Unsicherheit in den Vorhersagen der Experten zu quantifizieren, indem jedem Experten Gewichtungen zugewiesen werden, was zu einer detaillierteren Analyse der damit verbundenen Unsicherheiten führt. Das Ergebnis ist eine Methode, von der Pita erwartet, dass sie für Hochwassermodellierer und zur Beeinflussung der Vorsorgepolitik „sehr nützlich“ sein wird.

„Diese Art von Erkenntnissen könnte die Politik direkt und indirekt beeinflussen, von der Ermöglichung intelligenterer Bebauungsgesetze und der Budgetierung für die Anlageninstandhaltung bis hin zur Gestaltung von Katastrophenversicherungsprogrammen. All dies bedeutet, dass bessere Daten und Vorhersagen zu Überschwemmungsschäden das Potenzial haben, weitreichende Vorteile zu haben.“ ,“ er sagte.