Neue Grundlagen für die Beurteilung von Hangmuren im Kanton Bern
Damit wird ein wichtiger Schritt hin zu einer modernen Naturgefahrenbeurteilung gemacht: Statt mit wenigen ausgewählten Szenarien zu arbeiten, rücken zunehmend räumlich differenzierte Wahrscheinlichkeiten, sowie die Modellierung vieler möglicher Ereignisse in den Fokus.
Modellierung der Auslösewahrscheinlichkeit
Im Zentrum des Projekts steht die Frage, wie wahrscheinlich es ist, dass sich an einem bestimmten Ort eine Hangmure auslöst. Die Auslösewahrscheinlichkeit wird dabei als Kombination mehrerer Faktoren beschrieben:
physikalische Eigenschaften des Untergrunds
räumliche Disposition
Häufigkeit von Ereignissen
Dieser modulare Ansatz ermöglicht eine differenzierte und nachvollziehbare Bewertung der Gefährdung.
Machine Learning liefert die besten Resultate
Für die Modellierung der räumlichen Disposition wurden verschiedene Ansätze getestet. Die besten Ergebnisse erzielte ein Machine Learning Ansatz (multiple logistische Regression), welcher statistisch vorhersagt, wie wahrscheinlich es ist, ob an einem Ort ein Ereignis eintritt oder nicht (Ja/Nein). Auf dieser Basis wird ausgewertet, wie stark verschiedene Einflussfaktoren die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses bestimmen.
Die Analyse zeigte, dass dieser Ansatz eine besonders gute Differenzierung zwischen stabilen und instabilen Bereichen ermöglicht.
Gleichzeitig ist die Methode vielseitig einsetzbar und kann auch auf andere Fragestellungen übertragen werden, etwa in der Risikoanalyse oder bei weiteren Naturgefahrenprozessen.
Modellierte Wahrscheinlichkeit des lokalen Auftretens (Disposition)
Konkrete Grundlagen für Planung und Risikobeurteilung
Aus dem Projekt resultieren verschiedene Geodatenprodukte, darunter:
Karten der räumlichen Disposition
Datensätze zu Anrissflächen und Ereignishäufigkeiten
Raster der Auslösewahrscheinlichkeit
Diese Grundlagen können direkt in der Praxis eingesetzt werden, beispielsweise für:
Gefahrenbeurteilungen
raumplanerische Entscheide
Risikomanagement
Mittelwert der Häufigkeitsverteilung von Anrissflächen über den Kanton
Korrigierte mittlere Wiederkehrperiode in Jahren pro Prozessquelle
Teil eines kantonalen Strategiewechsels
Die Arbeiten stehen im Kontext der neuen kantonalen Beurteilungsgrundlagen für Hangmuren. Diese verfolgen das Ziel, Naturgefahren künftig stärker probabilistisch zu bewerten und Unsicherheiten explizit zu berücksichtigen.
Die durch die GEOTEST AG entwickelten Modelle liefern hierfür eine zentrale fachliche Grundlage und zeigen, wie sich solche Ansätze in der Praxis umsetzen lassen.
Gute Datenlage als entscheidender Erfolgsfaktor
Die Arbeiten im Kanton Bern konnten auf eine aussergewöhnlich umfassende Datengrundlage aufbauen. Dazu zählen unter anderem:
zehntausende dokumentierte Hangmuren-Ereignisse
detaillierte Geländemodelle
vielfältige Datensätze zu Hydrologie, Geologie und Waldbedeckung
Diese Datenbasis ermöglichte eine flächendeckende und robuste Modellierung. Gleichzeitig zeigt das Projekt deutlich:
Solche Analysen sind nur dort zielführend, wo entsprechende Grundlagen vorhanden sind.
Für Anwendungen in anderen Regionen bedeutet dies, dass vergleichbare Datensätze verwendet werden müssen. Im Kanton Bern waren vor allem die sehr gute Ereignis-Dokumentation und der Datensatz zum Wald-Deckungsgrad, die zur Verfügung stand, sehr wertvoll für die Qualität und Aussagekraft der Modellierung. Die Methodik der GEOTEST AG ist darauf ausgelegt, mit unterschiedlichen Datenverfügbarkeiten umzugehen. Gleichzeitig bleibt eine gute Datengrundlage zentral, um belastbare und aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen.
Übertragbarer Ansatz mit Zukunftspotenzial
Das Projekt macht deutlich, dass moderne Naturgefahrenanalysen auf zwei zentralen Pfeilern beruhen:
qualitativ hochwertigen Daten
flexiblen, datengetriebenen Methoden
Die von der GEOTEST AG entwickelte Methodik ist daher nicht nur für den Kanton Bern relevant, sondern bietet auch Potenzial für Anwendungen in anderen Regionen und bei weiteren Fragestellungen.
