A comprehensive global catalog of landslide-triggered tsunamis (LTT) was compiled by reviewing tsunami and earthquake databases, catalogs, and scientific literature. This dataset is designed to investigate the relationship between tsunami heights and the triggering landslides' characteristics, including 354 documented cases from 6200 BC to 2024. It provides detailed information on landslide characteristics, triggering and preparatory factors, type of waterbody, tsunami wave height, inundation distance, and associated effects.
Neue Ansätze in digitalem Wald-Monitoring, Aufbereitung und der digitalen Bereitstellung von räumlich und zeitlich hochaufgelösten Daten zu Wuchsleistung, Stress, und Waldschäden sind dringend erforderlich, um die Auswirkungen mehrerer und kombinierter Stressfaktoren auf das Funktionieren von Waldökosystemen und den damit verbundenen Ökosystemleistungen besser und auch schneller beurteilen zu können. Das Verbundvorhaben WALD-Puls setzt sich aus zwei integrierten Teilvorhaben zusammen. Ziel des ersten Teilvorhabens ist die Entwicklung und Erprobung eines Wald-Monitoring Systems, das in Nahe-Echtzeit und räumlich verteilt boden- als auch satellitengestützte Daten sammelt und verknüpft, um dadurch die Risikoabschätzung zu verbessern und langfristige Projektionen zu unterstützen - von der Wurzel bis zur Krone - vom Einzelbaum zum Bestand - vom Bestand zum Waldökosystem. Ziel des zweiten Teilvorhabens ist den bereits bestehenden Waldzustandsmonitor (WZM) bzgl. der räumlichen Auflösung und der zeitlichen Latenz zu verbessern, zusätzliche Produkte einschließlich Frühwarnindikatoren bereitzustellen um darauf basierend ein deutschlandweites, digitales Waldzustandsmonitoring aufzubauen. Beide TVs sollen durch ein integratives Arbeitspaket schließlich miteinander verknüpft werden, um durch iterative Optimierung maximale Synergien zu erzielen. Den traditionellen Blick von unten in die Baumkronen wird in WALD-Puls um den informierten Blick von oben erweitert. Echtzeitdaten des Baumwachstums werden mit Satellitendaten verschnitten, ermöglichen eine flächenhafte, hochaufgelöste Risikobewertung und werden direkt über eine Web-Plattform und ein gekoppeltes, automatisiertes Frühwarnsystem (z.B. SMS) Waldbewirtschafter*innen und anderen Interessent*innen zur Verfügung gestellt.
Zielsetzung
Die zunehmende Häufigkeit extremer Wetterereignisse lenkt die Aufmerksamkeit auf Grundhochwasser, das durch steigendes Grundwasser entsteht und erhebliche Schäden an Infrastruktur, Gebäuden und Umwelt verursachen kann. Im Gegensatz zu fluvialen oder pluvialen Hochwassern ist Grundhochwasser schwer zu erkennen und mit traditionellen Schutzmaßnahmen nicht leicht zu bewältigen. Numerische Modelle, insbesondere probabilistische Ansätze wie die Bayessche Inferenz, helfen, Unsicherheiten in der Modellierung und Vorhersage besser zu quantifizieren. Hochwasserrisikokarten sind essenziell für das Management von Grundhochwasser. Allerdings fehlen oft präzise Unsicherheitsanalysen, was durch datengetriebene Ansätze wie maschinelles Lernen verbessert werden könnte. Citizen Science und kostengünstige Sensoren können ebenfalls beitragen, indem sie Datenlücken schließen und die öffentliche Beteiligung fördern. Diese Studie präsentiert ein Rahmenwerk zur Bewertung der Anfälligkeit für Grundhochwasser, das Unsicherheiten berücksichtigt und probabilistische Karten erstellt. Anhand eines Fallbeispiels in Garching 2023 wird gezeigt, wie Modellierungstools effektiv eingesetzt werden können. Abschließend wird vorgeschlagen, Monitoring-Tools und Bürgerbeteiligung auszubauen, um die Risikokommunikation zu stärken, das Bewusstsein zu erhöhen und Maßnahmen zum Grundhochwasserschutz besser zu verankern.
Die Sommertrockenheit in den Jahren 2003, 2013, 2015, 2018 und 2019 verdeutlichen, dass die Häufung und Intensität katastrophaler Trockenheitsereignisse durch den Klimawandel wahrscheinlich deutlich ansteigen werden. Zur deutschlandweiten Echtzeitbewertung der Wasserverfügbarkeit und von Dürrerisiken in Waldflächen soll im Rahmen des Projektes TroWaK ein hochaufgelöstes Wasserhaushaltsmodell entwickelt werden. Die Ergebnisse des Wasserhaushaltsmodells bilden die Grundlage für neue Methoden zur Abschätzung des Risikos für abiotische und biotische Folgeschäden in trockenheitsbeeinflussten Wäldern. Das Thünen-Institut arbeitet gemeinsam mit der NW-FVA und dem DWD an der Weiterentwicklung und Parametrisierung des Modells LWF-Brook90 (Wasserhaushaltsmodell) für verschiedene Baumarten. Hierfür werden Forstliche Monitoring- und Inventurdaten genutzt. Mit den Wasserhaushaltsmodellierungen werden baumspezifische abiotische Stressfaktoren abgeleitet. Diese reichen von Wachstums- über Vitalitätseinbußen, bis zur Mortalität. Damit wird zur Erstellung routinemäßiger Karten zur aktuellen Bodenfeuchtesituation und zum aktuellem Schadensrisiko von Waldbeständen beigetragen. Deutschlandweit kann so eine einheitliche Bewertung der Risiken für Waldbestände in Abhängigkeit von Klima, Baumartenzusammensetzung und Boden erfolgen. Aus den Ergebnissen sollen deutschlandweit einheitliche forstliche Standortskarten abgeleitet werden.
Die Schäden in Folge von Extremereignissen können sich durch die Kombination einzelner Ereignistypen (engl.: Compound Events) signifikant erhöhen. Im Küstenraum betrifft dies die Überlagerung von Sturmfluten (als Kombination extremer Wasserstände und Windwellen), extremen Niederschlägen und hohen Binnenabflüssen. Bisher werden bei Schadensabschätzungen und Risikobewertungen überwiegend einzelne Komponenten solcher Extremereignisse betrachtet, während die Risiken durch die Kombination mehrerer unabhängiger oder verknüpfter Extremereignisse vernachlässigt werden. Dies führt zu einer Unterschätzung der tatsächlichen Bedrohung und der damit verbundenen möglichen Schäden. Für die Zukunft wird erwartet, dass sich die Häufigkeiten und Intensitäten solcher Extremereignisse verstärken. Die Abschätzung der resultierenden Vulnerabilität von Küstengebieten wird dabei zusätzlich durch simultane Veränderungen der räumlichen Bevölkerungsverteilung und Bevölkerungsstruktur erschwert. Für die Entwicklung optimaler Anpassungsstrategien ist daher ein ganzheitlicher Ansatz zur Bestimmung des Überflutungsrisikos notwendig, der unterschiedliche Extremereignistypen, deren Kombination und mögliche Änderungen der physikalischen und sozioökonomischen Rahmenbedingungen berücksichtigt.SEASCApe II baut auf dem derzeit laufenden Projekt SEASCApe Baltic auf und adressiert die zuvor genannten Einschränkungen und ermöglicht eine robustere Abschätzung des tatsächlichen Überflutungsrisikos unter der Berücksichtigung verschiedener Szenarien und einhergehender Unsicherheiten auf kurzen und langen Zeithorizonten. SEASCApe II beinhaltet interdisziplinäre Zusammenarbeit und besteht aus drei Arbeitspaketen, die zusammen eine ganzheitliche Bewertung des Hochwasserrisikos und möglicher Anpassungsmaßnahmen vornehmen. Im ersten Arbeitspaket werden mit Hilfe multivariater Statistiken und hydrodynamischer Modelle eine Vielzahl möglicher Extremereignisse und ihrer Kombination entlang der westlichen Ostseeküste simuliert. Arbeitspaket 2 nutzt die resultierenden Wasserstandsganglinien für eine Gefährdungs- und Vulnerabilitätsanalyse der aktuellen und der zukünftigen Küstenbevölkerung für zwei Fallstudien. Des Weiteren wird die Umsetzbarkeit und Zweckmäßigkeit möglicher Anpassungsoptionen bewertet, die auf die Reduktion der Auswirkungen entsprechender Hochwasserereignisse abzielen. Im dritten Arbeitspaket wird untersucht, ob es einen optimalen Zeitpunkt zur Umsetzung bestimmter Anpassungsmaßnahmen gibt, der die Investitionssummen minimiert und Entscheidungsträgern Flexibilität bei der Wahl von Anpassungsstrategien unter sich ändernden Rahmenbedingungen ermöglicht. Dabei werden neben passiven Küstenschutzmaßnahmen auch Anpassung oder Rückzug aus überflutungsgefährdeten Gebieten berücksichtigt. Die Erkenntnisse über die Kombination von Extremereignissen und der Effizienz von Anpassungsmaßnahmen dienen zuständigen Behörden als erweiterte Grundlage zur Entwicklung robuster Anpassungsstrategien.