Studie: Landesweite Hochwassermodelle spiegeln Risiken für Haushalte und Eigentum nur unzureichend wider

Laut Forschern der University of California in Irvine verlassen sich Regierungsbehörden, Versicherungsunternehmen und Katastrophenplaner auf nationale Hochwasserrisikomodelle aus dem privaten Sektor, die auf kleinerer Ebene wie Stadtteilen und einzelnen Grundstücken nicht zuverlässig sind.

In einem Papier veröffentlicht vor kurzem in der Zeitschrift Die Zukunft der ErdeExperten der Fakultät für Bau- und Umweltingenieurwesen der UC Irvine weisen darauf hin, dass relativ neue Hochwasserdaten auf nationaler Ebene die lokale Topografie und Infrastruktur nur unzureichend wiedergeben – Faktoren, die bekanntermaßen die Ausbreitung von Hochwasser in städtischen Gebieten steuern.

„Bei unserer Analyse des Los Angeles County, dessen Bevölkerung größer ist als die von 40 US-Bundesstaaten und der über 80 einzelne Gemeinden umfasst, stellten wir fest, dass die Schätzungen der landesweiten Hochwassergefährdung auf Grundlage der landesweiten Daten tatsächlich denen unserer detaillierteren Modelle ähneln. Die Vorhersagen darüber, welche Gemeinden und Grundstücke gefährdet sind, unterscheiden sich jedoch deutlich“, sagte der leitende Autor Brett Sanders, Professor für Bau- und Umweltingenieurwesen an der UC Irvine Chancellor und Professor für Stadtplanung und öffentliche Ordnung.

„Darüber hinaus deuten diese Unterschiede zwischen den Modellen auf eine Ungleichheit der Exposition zwischen sozialen Gruppen hin, darunter Schwarze, Weiße und benachteiligte Teile der Gesellschaft“, sagte er. „Expositions-Hotspots und soziale Ungleichheiten sind Schlüsselfaktoren für die Planung des Hochwasserrisikos in Städten, und ein übermäßiges Vertrauen in diese Daten könnte zu einer Fehlanpassung der Schutzmaßnahmen führen.“

Sanders und Kollegen von der UC Irvine und der University of Miami entwickelten ein detaillierteres Modell namens PRIMo-Drain, das ihrer Aussage nach die Genauigkeit von Hochwasservorhersagen verbessert, indem es topografische Daten mit hoher Auflösung, Informationen über den Zustand von Deichen und Kanälen sowie Einzelheiten zur Regenwasserinfrastruktur wie Durchlässen, unterirdischen Rohren und Straßenabläufen einbezieht.

„Beim Vergleich der Gefährdungsabschätzungen mit landesweiten Datenmodellen und PRIMo-Drain stellten wir fest, dass die Schätzungen von Stadt zu Stadt um den Faktor 10 voneinander abweichen“, sagte Sanders. „Außerdem stellten wir fest, dass die Wahrscheinlichkeit, dass die landesweiten Daten und die Daten der UC Irvine darin übereinstimmen, welche Grundstücke bei einem Extremereignis von mehr als 30 cm Überschwemmung bedroht sind, nur 1:4 beträgt.“

Bundesprogramme zur Kartierung von Hochwassergefahren in den USA könnten mit den Veränderungen bei Landnutzung und Klima nicht Schritt halten, sagte er. Regierungen auf allen Ebenen und die Versicherungsindustrie bräuchten diese Informationen jedoch dringend, um die Risiken managen zu können.

„Um diese Nachfrage zu befriedigen, sind neue, landesweite Datenquellen aus dem privaten Sektor entstanden, aber leider fehlt diesen Modellen der Detaillierungsgrad, der erforderlich ist, um Hochwasserrisiken in städtischen Gebieten genau abzubilden“, sagte Sanders. „Neue Modelle würden von einer vollständigeren Darstellung der Entwässerungsinfrastruktur wie Deichen, Flutkanälen, Durchlässen und Regenwasserkanälen sowie von bathymetrischen und hydrologischen Daten profitieren.“

Sanders und Kollegen weisen außerdem auf eine neue Strategie zur Verbesserung der landesweiten Daten hin.

„Die gemeinsame Modellierung von Überschwemmungen, bei der Wissenschaftler und Ingenieure in Abstimmung mit den Interessengruppen hochmoderne regionale Modelle verwenden, könnte Skaleneffekte schaffen, die den Aufwand für die Versorgung weniger wohlhabender und kleinerer Gemeinden senken und gleichzeitig das Hochwasserbewusstsein und die Hochwasservorsorge der betroffenen Bevölkerung verbessern“, sagte Sanders.

„Das Bewusstsein für das Hochwasserrisiko ist für die Teilnahme an Hochwasserversicherungsprogrammen von entscheidender Bedeutung. Genauere Daten helfen den Versicherungsunternehmen dabei, versicherbare Immobilien zu identifizieren. Und Immobilieneigentümer werden besser über die Kosteneffizienz des Hochwasserschutzes informiert.“

Sanders wurde bei diesem Projekt von Jochen Schubert, einem Forschungsspezialisten für Bau- und Umweltingenieurwesen an der UC Irvine, und Katharine Mach von der University of Miami unterstützt.