Die probabilistische Modellierung ist eine Herangehensweise für differenzierte Gefahren- und Risikogrundlagen, die sich auch für gravitative Naturgefahren eignet.
Probabilistische Gefahren- und Risikomodellierung, wie sie im Bereich Erdbeben schon seit Jahrzehnten erfolgreich angewendet wird, ist auch auf gravitative Naturgefahren in der Schweiz anwendbar. Diese Art der probabilistischen Modellierung basiert auf der Simulation von vielen verschiedenen Ereignissen für jede Prozessquelle. Jedem dieser Ereignisse wird eine spezifische Ereigniswahrscheinlichkeit zugewiesen. Durch diesen umfangreichen Datensatz von möglichen Ereignissen und ihren dazugehörenden Wahrscheinlichkeiten sind differenzierte Analysen an jedem Standort im Einwirkungsbereich möglich. Dadurch sieht man zum Beispiel, ob ein Objekt von wenigen oder vielen Ereignissen betroffen sein könnte.
| Ereignisbasiertes und wahrscheinlichkeitsbasiertes Herangehen (Pro-Mo) | Flächenbasiertes und jährlichkeitsbasiertes Herangehen (Heutige Praxis) |
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| Die Analysen oder vorbereitenden Feststellungen haben das Ziel, jedem simulierten Ereignis eine Ereigniswahrscheinlichkeit zuzuweisen, um dann im Wirkungsgebiet aus den Ereignissen und ihren dazugehörenden Wahrscheinlichkeiten die Intensitätsfrequenzkurven an jedem Standort auswerten zu können. | Die Analysen oder vorbereitenden Feststellungen haben das Ziel, bei ausgewählten Jährlichkeiten der Auslösung, für die Kombination von möglichen Abläufen die maximale Intensität an jedem Standort der betroffenen Fläche zu bestimmen. Dieser Fläche wird die Jährlichkeit der Auslösung zugewiesen. |
An jedem Standort werden die Ereignisse und ihre dazugehörenden Ereigniswahrscheinlichkeiten ausgewertet und somit durchgehende Intensitätsfrequenzkurven erstellt. Diese Intensitätsfrequenzkurven stellen die Intensität (oder andere Prozesskennwerte) bei verschiedenen Wiederkehrperioden bzw. Jährlichkeiten an dem jeweiligen Standort dar. Zudem können aus den Ereignissen durchgehende Schadenfrequenzkurven für einzelne Objekte und für Gruppen von Objekten (z.B. in einem Prozessraum) berechnet werden. Dies hilft bei der Charakterisierung von Risiken.
Ausgewählte Produkte ¶
Aus den Intensitäts- und Schadenfrequenzkurven lassen sich verschiedene Produkte für unterschiedliche Anwendungen im integralen Risikomanagement erstellen. Unter anderem interessieren die Wahrscheinlichkeiten verschiedener Intensitäten an einem betrachteten Standort oder Objekt.
Die probabilistische Modellierung erlaubt zudem eine grosse Vielfalt an Auswertungen im Einwirkungsbereich wie z.B. bezüglich der räumlichen Verteilung der Trefferwahrscheinlichkeit. Dies ist auch eine wichtige Grundlage für Gefahrenbeurteilungen und offenbart, dass es an verschiedenen Standorten deutliche Unterschiede in der Gefährdung geben kann, die in der bisherigen Herangehensweise nicht abgebildet sind.
Für die Notfallplanung können aus dem Ereignisdatensatz mögliche Ereignisse mit unterschiedlichen Kriterien (aus einer Richtung kommend, ein Objekt betreffend etc.) extrahiert werden. Im Ereignisfall können mögliche Ereignisse mit einer ähnlichen Auslöseintensität ausgewertet werden.
Einbezug von Klimawandel ¶
Der Klimawandel kann mit der probabilistischen Modellierung berücksichtigt werden. Einerseits können die Ereigniswahrscheinlichkeiten an neue Verhältnisse angepasst werden. Für diese Art der Klimafolge-Analyse müssen keine neuen Prozesssimulationen durchgeführt werden, da die Änderungen über geänderte Ereigniswahrscheinlichkeiten abgebildet werden können. Dies ergibt schnell einen Überblick über die Änderung der Gefahren- und Risiko-Charakteristik. Andererseits können neue Prozesssimulationen mit angepassten Verhältnissen erstellt werden. Auf diese Weise können physikalische Änderungen im Prozessablauf berücksichtigt werden.
Webinare ¶
Das Amt für Wald und Naturgefahren Kanton Bern hat Webinare zu dem Pilotprojekt und der weiteren Anwendung der Herangehensweise organisiert. Die Webinare sind auch aufgezeichnet verfügbar: Probabilistisch modellierte Beurteilungsgrundlagen für den Kanton Bern ProBE