Quantifizierung ökonomischer Hochwasserschäden für großräumige Schadenszenarien

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1 Quantifizierung ökonomischer Hochwasserschäden für großräumige Schadenszenarien Abschätzung von Überschwemmungsrisiken: Von der Gefährdung zur Schadenprognose Heidi Kreibich Heiko Apel, Sergiy Auftraggeber: Vorogushyn, Isabel AON Seifert, Rück, Annegret Hamburg Thieken, Bruno Merz Sektion Ingenieurhydrologie, Laufzeit: 01/2004 GeoForschungsZentrum 12/2005 Potsdam

2 Inhalt Hochwasser in Deutschland Risikoabschätzung Gefährdung Schadenprognose

3 Blick in die Geschichte Wasserstand am Pegel Köln/Rhein [m]

4 Hochwasser 1342: Sintflut des Mittelalters ungeheures Schadensbild in allen Flussgebieten Deutschlands allein in Donauregion über 6000 Tote Bodenerosion wie sonst in 2000 Jahren erodierte bis 14 m tiefe Schluchten zerstörte komplette Ernte löste mehrjährige Hungersnot aus

5 Hochwasser in Deutschland, heute Elbe 2006

6 Hochwasser August 2002: Schäden in Deutschland Tote: 20, Verletzte: 110 (allein in Sachsen) Gesamtschaden: ca. 12 Mrd. 6 Bundesländer betroffen, Schäden allein in Sachsen: bis Häuser 740 km Straßen- und 538 km Schienennetz 180 Brücken 7 Krankenhäuser und 280 Sozialeinrichtungen Menschen direkt betroffen allein in Dresden ca evakuiert viele Kulturgüter (Zwinger, Gemäldegalerie, Semperoper, Schlosspark Wesenstein) schwer geschädigt

7 Müglitz 1927 Müglitz 2002

8 Hochwasser 2002: Lessons Learned? GeoForschungsZentrum Potsdam, Sektion Ingenieurhydrologie Brandenburgische Technische Universität Cottbus, Lehrstuhl Hydrologie und Wasserwirtschaft Universität Kiel, Katastrophenforschungsstelle Deutsches Komitee Katastrophenvorsorge e.v. (Koordination) Deutsches Rotes Kreuz (Finanzierung)

9 Hochwasser 2002: Lessons Learned? Hochwasservorsorge und die Bewältigung von Hochwasserkatastrophen sind Querschnittsaufgaben und erfordern ein hohes Maß an Kooperation, Kommunikation und Führung. Unsere Analyse zeigt, dass ein ausreichend integriertes Zusammenwirken über Fach- und Raumgrenzen hinweg weder bei der Hochwasservorsorge noch bei der Katastrophenbewältigung stattfindet. Lessons Learned-Studie, S. 7 Was unsere Gesellschaft braucht, ist eine transparente Diskussion über Risiken. Grundlage ist die Offenlegung von Gefahren und Verletzlichkeiten sowie eine konsequente Debatte über Schutzziele. Lessons Learned-Studie, S. 7

11 Vom Regen zur Hochwasserkatastrophe... Wetterextreme Prozesse im Einzugsgebiet Abflussprozesse in Flüssen Reaktionspotenzial Nutzung flussnaher Bereiche

12 Risikodefinition Gefahr Menschen, Güter, Umwelt... beschrieben durch: Intensität Wahrscheinlichkeit beschrieben durch: Exposition, Werte Empfindlichkeit, Anfälligkeit Gefährdung Risiko Vulnerabilität

13 Elemente der Risikoabschätzung Überflutungsszenarien Landnutzung und Vermögenswerte Relative Schadensmodelle Beispiel: Schädigung von Wohngebäuden Schädigungsgrad Gebäude D [-] D = 0.02 h D = (2 h² + 2h)/100 D = (27 SQRT(h))/ Wasserstand h [m über GOF] Geschätzter Schaden

14 Skalen und Anwendungsbereiche Mesoskala Landnutzungseinheiten geringere Genauigkeit Mikroskala objektgenau hohe Anforderungen an Modellierungen und Daten Verschiedene Anwendungsbereiche PML-Abschätzungen Risikokartierungen Nutzen-Kosten-Untersuchungen

16 Hochwassergefährdung Statische Hochwasserszenarien Bayern: Überschwemmungsgebiete HQ100 Zone Gefährdung Überschwemmungswahrscheinlichkeit I sehr gering Hochwasser im statistischen Mittel seltener als einmal in 200 Jahren II gering Hochwasser im statistischen Mittel einmal in 50 bis 200 Jahren III mäßig Hochwasser im statistischen Mittel einmal in 10 bis 50 Jahren IV hoch Hochwasser im statistischen Mittel mindestens einmal in 10 Jahren ZÜRS (Zonierungssystem für Überschwemmung, Rückstau und Starkregen)

17 Realistische Hochwasserszenarien Rees verschiedene Jährlichkeiten entlang der Flüsse Lippe Ruhr D sseldorf Köln Sieg Andernach Koblenz Kalkofen Cochem Kaub Mainz Trier Rhein Mosel Nahe Lahn Grolsheim Worms Main Schweinfurt W rzburg Abflusspegel Maxau Neckar Strabburg Stuttgart Plochingen Rheinfelden Aare

18 3 3 Probabilistisches Modellsystem Realisiert am Niederrhein Modules Result Hydrological load Routing Levee failure & outflow Hydraulic transformation Damage estimation Risk curve st Monte-Carlo-Simulation 1 order Discharge Q [m /s] 2.5 x Return interval T [a] Discharge Q [m /s] Runtime t [h] 1 P [ ] te [h] dh [m] 0.2 Stage H [m] Discharge Q [m /s] Damage [Euro] Stage [m] Damage [Euro] Return interval T [a] AMS- Statistics Failure probability Flood wave transformation HQrelation H-damagerelation Risk curve & uncertainty bounds nd Monte-Carlo-Simulation 2 order

19 Probabilistisches Modellsystem observed discharges extreme value statistics (Pearson III) Discharge [m³/s] 1000 extreme value statistics (Gumbel) probabilistic model Return interval [a]

20 Gefährdungsabschätzung Gefährdungskarten, HQ100 Median der maximalen Überflutungstiefe Probabilistische Deichbruchsimulation Anwendung an der Elbe 10% Quantilkarte 90% Quantilkarte

21 Inhalt Hochwasser in Deutschland Risikoabschätzung Gefährdung Schadenprognose: Exposition

22 Nutzung von flussnahen Bereichen Entwicklung der bebauten Flächen der Stadt Halle 1851 Quelle: Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, Institut für Geographie, AG Geofernerkundung und Kartographie (

26 Vermögenswerte Anlagevermögen pro Gemeinde 60 Branchen, 3 Firmengrößen, 3 Arten Kleingewerbe (1-10 Mitarbeiter) pro PLZ Durchschnittliche Verteilung Erhöhter Anteil von: Unternehmensdienstl. Handel Öffentl. & Priv. Dienstl. Prod. Gewerbe

27 Disaggregierung der Vermögenswerte Wohnvermögen (in Mill. Euro)/ km² nach verschiedenen Verteilungsmethoden Thallwitz Methode V - keine Disaggregierung Thallwitz Methode C2 - Binäre Verteilung Thallwitz Methode A1 - Binäre Verteilung Wurzen Wurzen Wurzen Bennewitz Bennewitz Bennewitz Kuehren-Burkartshain Kuehren-Burkartshain Kuehren-Burkartshain Thallwitz Methode C2 - Verteilung nach MENNIS Thallwitz Methode C3 - Verteilung nach GALLEGO Legend Wohnvermögen (Mill. Euro/km²) Wünsch A., ,00 Bennewitz Wurzen Bennewitz Wurzen 0,01-24,99 25,00-49,99 50,00-99,99 100,00-149,99 150,00-199,99 200,00-252, Kilometers Kuehren-Burkartshain Kuehren-Burkartshain

28 Disaggregierung der Vermögenswerte Wohnvermögen pro Gemeinde Disaggregiertes Wohnvermögen Disaggregierung mit Landnutzungsdaten und Dasymetric Mapping-Verfahren

29 Inhalt Hochwasser in Deutschland Risikoabschätzung Gefährdung Schadenprognose: Anfälligkeit

30 Datengrundlage für Anfälligkeitsmodell Befragung 2002 Befragung Hochwasser Privathaushalte 415 Unternehmen Befragung Hochwasser 2005/ Privathaushalte 227 Unternehmen Potentielle Schadenseinflüsse: hydrologische Kenngrößen wie Wasserstand, Überflutungsdauer Kontamination Frühwarnung und Notmaßnahmen Hochwassererfahrung langfristige Vorsorgemaßnahmen Größe, Qualität von Gebäude, Hausrat Sozio-ökonomische Indikatoren

31 Einfluss des Wasserstands Schädigungsgrad der Gebäude %-Fraktil, Gesamtdatensatz 50%-Fraktil, Gesamtdatensatz %-Fraktil, Gesamtdatensatz bis aus: Thieken et al. (2005) WRR 41(12): W bis bis bis bis bis bis bis bis 650 Wasserstand über Geländeoberfläche [cm] 0.00

32 Bauvorsorge und Hochwasserschäden Schädigungsgrad Gebäude [%] angepasst Nutzung nicht angepasst Inneneinrichtung angepasst nicht angepasst Versorgungseinrichtungen in höheren Stockwerken Stockwerken in unteren aus: Kreibich et al. (2005) NHESS 5:

33 Schadenserhöhung durch Kontaminationen Schädigungsgrade [%] Hausrat keine Abwasser Öl/Benzin Chemikalien n = Gebäude keine Abwasser Öl/Benzin Chemikalien n = aus: Kreibich et al. (2005) NHESS 5:

34 Mikroskaliges Modell für Schäden in Privathaushalten Inundation depth Haupteinflussfaktoren Impact Hydrological load + + Contamination LOSS RATIO Resistance Permanent Resistance - Building quality Building type Precaution 1. Stufe: Überflutungshöhe bis 20 cm, cm, cm, cm, > 150 cm Gebäudetyp Einfamilienhaus, Reihen-/Doppelhaus, Mehrfamilienhaus Gebäudequalität (Ausstattung) mittlere, sehr gute 2. Stufe: (falls Zusatzinformation vorliegt) Vorsorge keine, gute, sehr gute Kontamination keine, mittlere, starke aus: Büchele et al. (2006) - NHESS 6:

35 Mikroskaliges Schadenmodell - Wohngebäude Schädigungsgrad des Gebäudes [%] 1. Modellstufe: Grundmodell Einfamilienhaus Reihen-/Doppelhaus Mehrfamilienhaus sehr gute Ausstattung einfache/mittlere Ausstattung < 21 cm cm cm cm > 150 cm Überflutungshöhe (über Geländeoberfläche) 2. Modellstufe: Zu- /Abschläge Vorsorge keine gute sehr gute Analoges Modell für Schäden in Unternehmen aus: Büchele et al. (2006) -NHESS : Kontamination keine mittlere starke

36 Skalierung Anwendung auf der Mesoskala Asset data per community Land cover data (CLC2000) Characteristics of the municipal building stock Inundation scenario Dasymetric mapping Disaggregated asset data (dasymetric map) Loss ratio, Building [%] 35 Loss model per one-family house 30 (semi-)detached multifamily house 25 building type < 21 cm cm cm cm > 150 cm Water level (m above ground surface) Intersection Information on contamination and precaution Intersection and Modelling Mean loss model per community Damage estimate per community

37 Validierung - Mesoskala Estimated Building Loss [Mill. Euro] Source: Thieken et al. submitted to J. Hydrol. 0 FLEMO+ MURL (2000) ICPR (2001) MURL ICPR FLEMO+ (2000) (2001) MBE [Mill. ] RMSE [Mill. ] MAE [Mill. ] MRE 79% 54% 42% Reported Building Repair Costs at SAB [Mill. Euro] 1:1

38 Validierung - Mikroskala Datenbasis (LTV/Kobsch, 2006): 381 Gebäude mit Schadensangaben der SAB, simulierten und gemessenen Wasserständen Gemeinde Döbeln Hochwasser 2002 Schadenssumme SAB: 45,74 Mill. Euro Stichproben (Bootstrap) 95%: 40,24 M Euro 52,27 M Euro Geschätzter Schaden HW-Marken: 43,01 Mill. Euro Simulation 1: 39,40 Mill. Euro Simulation 2: 41,24 Mill. Euro

39 HOWAS 21 Zielstellung Aufbau einer objekt-spezifischen Hochwasserschadensdatenbank für Deutschland für verschiedene Sektoren Sammlung, Homogenisierung und Bereitstellung von Schadensdaten, die Mindeststandards erfüllen (Schaden, Wasserstand, Zeitpunkt, Ort, Sektor, Metadaten) Dokumentation der Datenerhebung und Datenqualität Integration von vorhandenen Datenbeständen, sowie kontinuierliche Integration neuer Schadensdaten, die von Versicherungen, Wissenschaftlern, Ingenieurbüros oder Behörden erhoben werden

40 Entwicklung von Mindeststandards Ziel: Methode: Teilnehmer: Identifizierung von Mindestkriterien für sechs verschiedene Sektoren Expertenbefragung nach der Delphi-Methode 45 Experten aus Wissenschaft, Verwaltung, (Rück-)Versicherung und Ingenieurbüros

41 HOWAS 21 Nutzungskonzept

42 HOWAS 21 Implementierung Öffentlicher und interner Bereich

43 HOWAS 21 Implementierung Öffentlicher und interner Bereich Recherchefunktion (öffentlich)

44 HOWAS 21 Implementierung Öffentlicher und interner Bereich Recherchefunktion (öffentlich)

45 HOWAS 21 Implementierung Funktionalitäten im internen Bereich

48 Zusammenfassung Hochwasser in Deutschland wiederkehrendes Phänomen, zunehmende Schäden Schadenpotenzial: einige 10 Mrd. Gute Dokumentation ist wichtig für Katastrophenmanagement Risikoabschätzung Wissensdefizite bei großräumigen Hochwasserszenarien Schäden auch abhängig von Vorsorge, Kontamination, etc.