Modellbasierte urbane Überflutungsvorsorge

Aufgrund der Tatsache, dass eine urbane Überflutung von einer Vielzahl an Teilprozessen beeinflusst wird, ist eine hohe Anzahl an Daten notwendig, um ein urbanes Überflutungsmodell aufbauen, evaluieren und analysieren zu können (Tab. 1). Die Datentypen zur Modellerstellung werden in Eingabedaten (z. B. Digitales Geländemodell, Landnutzungsdaten), Systembelastungen (z. B. Regendaten), und Modellparameter (z. B. hydraulische und hydrologische Parameter wie Rauigkeit oder Versieglungsgrad) unterschieden. Die benötigte Genauigkeit der Daten hängt davon ab, in welchem Maß die Daten das Abflussverhalten beeinflussen können. Eine Vielzahl an Untersuchungen zeigt, dass die Qualität des verwendeten digitalen Geländemodells einen entscheidenden Einfluss auf das Abflussverhalten an der Oberfläche hat (Hawker et al. 2018; Scheid 2018). Zusätzlich wird der Qualität der Landnutzungsdaten eine hohe Wichtigkeit zugordnet, da diese einen maßgeblichen Einfluss auf die Wahl der hydrologischen Modellparameter haben.

Neben den Daten zur Modellerstellung müssen die notwendigen Daten zur Evaluierung und Bewertung des Modells definiert werden. Dazu können zum einen vorhandene Abflussmessungen im Kanal oder in einem urbanen Fließgewässer und zum anderen örtlich bezogene Schadensdaten (z. B. Dokumentationen von Einsatzkräften) verwendet werden. Ebenso können auch einfache Analysen von Social-Media-Beiträgen Hinweise auf das Abflussverhalten an der Oberfläche geben (Matzinger et al. 2019).

Alle notwendigen Daten sollten bereits in diesem frühen Stadium der Untersuchung definiert werden, da diese bereits teilweise in der nachfolgenden Hot-Spot-Analyse benötigt werden. Zusätzlich können etwaige Lücken in der Datenverfügbarkeit auch für spätere Analysen (Detail- und Risikoanalyse) sehr früh identifiziert werden, sodass in diesem Fall rechtzeitig nachgebessert werden kann (z. B. im Zuge der Ortsbegehung).

Die topografische Fließweganalyse basiert in den derzeit häufig implementierten Algorithmen auf dem „deterministic eight neighbors“ Ansatz (D8-Methode), welcher jeder Zelle eine von acht möglichen Fließrichtungen zuordnet (Fairfield und Leymarie 1991). Im Anschluss wird anhand einer Abflussakkumulation bestimmt, wie viele Zellen in jeweils eine Zelle entwässern. Dadurch können neben der Größe des hydrologischen, oberirdischen Einzugsgebiets auch die Hauptfließpfade bestimmt und klassifiziert werden.

Die Datengrundlage für diese Methode ist ein möglichst hochaufgelöstes Digitales Geländemodell (DGM) des Einzugsgebiets. Dabei ist es notwendig, möglichst alle Hindernisse, die das Abflussverhalten beeinflussen, in das DGM zu integrieren. Besonders Brücken, Durchlässe, Mauern und Gebäude stellen neuralgisch wichtige Punkte in diesem Zusammenhang dar. Ein gutes und aktuelles Orthofoto wird daher neben einem hochaufgelösten DGM ebenfalls benötigt. Diese sind zumindest in den größeren Gemeinden landesweit frei verfügbar (z. B. basemap.at) und können mit den notwendigen Informationen aus den GIS-Portalen der jeweiligen Bundesländer gekoppelt werden (GIS-Steiermark 2018).

Da urbane Überflutungen neben den hydrologischen Prozessen an der Oberfläche auch von unterirdischen Prozessen beeinflusst werden können, sollte die Voruntersuchung auch die Auswirkung sowie den Einfluss des Kanalsystems auf das Abflussverhalten berücksichtigen. Ein digitaler Kanalkataster sowie ein hydrodynamisches Kanalnetzmodell ist dabei zwingend erforderlich, um einen Überstaunachweis nach ÖWAV-Regelblatt 11 (2009) durchführen zu können. Ist die Datengrundlage im Untersuchungsgebiet nicht gegeben, muss der Zeitaufwand abgeschätzt werden, um diese Daten zu erheben beziehungsweise ein hydrodynamisches Kanalnetzmodell aufzubauen. Dies kann mitunter einen beträchtlichen Mehraufwand bedeuten. Die identifizierten Schächte im Einzugsgebiet, an denen mit einem häufigen Überstau gerechnet werden kann, werden anschließend in den Hot-Spot-Karten erkenntlich gemacht (Abb. 3).

Eine weitere Information die die Hot-Spot-Karte enthalten sollte, sind Bauwerke der kritischen Infrastruktur sowie vulnerable Gebäude wie Schulen, Kindergärten oder Altenheime. Neben dem Flächenwidmungsplan der jeweiligen Gemeinde bieten offene Online-Plattformen wie openstreetmap eine gute Datengrundlage, um solche Gebäude identifizieren zu können. Die Gebäudenutzung wird ebenfalls berücksichtigt, da diese Informationen für die spätere Risikoanalyse essenziell sind.

Im Zuge einer umfassenden Ortsbegehung sollen die Ergebnisse der Hot-Spot-Analyse verifiziert und etwaige fehlende Daten ergänzt werden. Die Erhebung von Bruchkanten, Garageneinfahrten sowie Durchlässen sei in diesem Kontext beispielhaft angeführt. Die Erkenntnisse aus der Begehung werden im Anschluss in die bestehenden Hot-Spot-Karten zusätzlich eingearbeitet.

Die Modellintegration ist nach Rauch et al. (2002) die Kopplung zweier physikalischer Prozesse innerhalb eines Systems. Diese Definition kann im Rahmen der urbanen Überflutungsvorsorge übernommen werden, da eine Vielzahl an physikalisch basierten Teilprozessen das Abflussverhalten an der Oberfläche beeinflussen und daher in einem Modell integriert werden müssen (z. B. bidirektionaler Austausch zwischen überstautem Kanalsystem und dem Oberflächenabfluss).

Da die Anzahl der abflussrelevanten Teilprozesse sehr hoch sein kann, werden diese zur besseren Übersicht in Prozessgruppen zusammengefasst. Die erste Gruppe fasst alle hydrologischen Teilprozesse zusammen, um die Abflussbildung bestimmen zu können. Das daraus entstehende Abflussvolumen kommt anschließend entweder im Fließgewässer, im Kanalsystem oder an der Oberfläche selbst zum Abfluss. Daher wird als zweite Gruppe eine hydraulische Prozessgruppe definiert, welche das Fließverhalten an der Oberfläche, im Fließgewässer sowie im Kanalsystem bestimmt.

Die folgenden Teilprozesse können überflutungsrelevant sein und müssen daher in einem urbanen Überflutungsmodell eventuell berücksichtigt werden: i) Oberflächenabfluss; ii) Kanalabfluss; iii) Fließgewässerabfluss; iv) Infiltration; v) Verdunstung, vi) Muldenspeicher; vii) Interzeption; viii) Schneeschmelze; ix) Niederschlag; x) Zwischenabfluss. Der Oberflächenabfluss wird als der maßgebliche Teilprozess identifiziert und kann daher in der urbanen Überflutungsmodellierung nicht vernachlässigt werden.

Die Wirkung jedes Teilprozesses auf das Abflussverhalten an der Oberfläche ist je nach struktureller Eigenschaft des Einzugsgebiets in seiner Ausprägung unterschiedlich. Ein urbanes Einzugsgebiet kann eine große strukturelle Heterogenität aufweisen. Es ist daher sinnvoll, ein urbanes Einzugsgebiet in einem ersten Schritt in Teileinzugsgebiete zu unterteilen (z. B. i) Hanglage (HL), ii) Urbanes Gebiet inkl. Kanalsystem (UG), iii) Urbanes Fließgewässer (UF), iv) Küsten- und Ufergebiete (KG)). Anschließend werden die abflussrelevanten Interaktionen zwischen den Teileinzugsgebieten definiert, welche wie bei den Teilprozessen bidirektional wie auch unidirektional sein können. Abschließend muss der Einfluss der räumlich strukturellen Eigenschaften auf jeden einzelnen physikalischen Teilprozess bestimmt werden. Dabei können in Abhängigkeit von der Fragestellung und der räumlich strukturellen Eigenschaften einer oder mehrere Teilprozesse vernachlässigt werden.

Beispielweise können die Teilprozesse Verdunstung und Zwischenabfluss bei konvektiven Starkregenereignissen vernachlässig werden, da diese eine lange Zeitspanne benötigen, um einen Einfluss auf das Abflussverhalten an der Oberfläche oder im Fließgewässer im Starkregenfall zu haben (Mosley und McKerchar 1993). Im Gegensatz dazu können diese Teilprozesse bei der Modellierung von Überflutungen aufgrund starker Niederschläge über einen langen Zeitraum, welche bei fluvialen Überflutungen maßgeblich sind, nicht vernachlässigt werden. Allerdings können dann andere Teilprozessen, wie der Einfluss des Abflusses in der Kanalisation, vernachlässigt werden.

Die Oberflächenneigung ist ein weiterer entscheidender Parameter, welcher einen starken Einfluss auf das Abflussverhalten an der Oberfläche im Starkregenfall hat (Manik 2016). Dadurch können zum einen die Oberflächenrauigkeit aufgrund der „sheet-flow“-Randbedingung (USDA 1986) und zum anderen die Muldenverluste reduziert werden, wodurch der Oberflächenabfluss mit höherem Gesamtabflussvolumen und höheren Fließgeschwindigkeiten auftritt.

Es ist daher schwierig, ein spezifisches Modell für den komplexen Vorgang der urbanen Überflutung zu empfehlen, da die Auswahl stark vom Charakter des Niederschlagsereignisses (lange intensive Starkniederschläge über das ganze Jahr oder kurze konvektive Starkniederschläge in den Sommermonaten) sowie von der Struktur des jeweiligen Einzugsgebiets abhängig ist. Aus diesem Grund wird an dieser Stelle das Erstellen eines geeigneten Modellierungskonzepts beschrieben, nicht aber die theoretischen Grundlagen sowie die Vor-und Nachteile eines oder mehrere Modelle diskutiert.

Zusammengefasst ist die hier vorgestellte Methodik von der herkömmlichen Modellintegration zu unterscheiden, da diese neben Integration zwischen den Teilprozessen auch eine Integration zwischen den im urbanen Einzugsgebiet vorkommenden Teileinzugsgebieten beinhaltet. In diesem Zusammenhang wird der Begriff der zweidimensionalen Modellintegration eingeführt. Dabei beinhaltet die erste Dimension die Integration der physikalisch basierten und abflussrelevanten Teilprozesse, die zweite Dimension umfasst die Integration der Teilprozesse zwischen den im Einzugsgebiet auftretenden Teileinzugsgebieten (Abb. 4).

Sind das Modellierungskonzept sowie die semantische Beziehung der einzelnen Teilprozesse in den vorkommenden Teileinzugsgebieten definiert, muss für jeden Prozess ein geeigneter Modellansatz gewählt werden, welcher in der Lage ist, diesen realitätsnah abzubilden. Insbesondere der geeignete Ansatz für das Fließverhalten an der Oberfläche wurde in vergangenen Studien bereits zahlreich diskutiert, beispielweise in der von Hunter et al. (2008) vorgestellten Modell-Benchmark-Studie. Dabei hat die Qualität des digitalen Geländemodells (DGM) eine hohe Bedeutung, da auf diesem die räumliche Diskretisierung (Netzerstellung) basiert (Hawker et al. 2018; Wang et al. 2018). Aus diesem Grund ist ein genaues DGM für die urbane Überflutungsmodellierung essenziell. Mit einer möglichst hohen Qualität des DGMs werden gleichzeitig die Unsicherheiten in den normalerweise betrachteten Zielgrößen (Wasserstand und Fließgeschwindigkeit) reduziert. Die Anwendung der oben vorgestellten Methodik zur Erstellung eines Modellkonzepts reduziert die Modellunsicherheiten in der Modellstruktur durch den Fokus auf die abflussrelevanten Teilprozesse.

Ein wichtiger Teil der Detailanalyse ist die Auswahl geeigneter Simulationsszenarien, um ein robustes urbanes Überflutungsmodell aufzubauen. Damit die Aussagekraft des Modells garantiert werden kann, sind mehrere Simulationsszenarien mit unterschiedlichen Dauerstufen und Wiederkehrwahrscheinlichkeiten nötig. Im österreichischen Wasserrecht wird für die Gefahrenzonen-Ausweisung von Hochwässern eine Wiederkehrwahrscheinlichkeit von 30 Jahren (hohe Wahrscheinlichkeit), 100 Jahren (mittlerer Wahrscheinlichkeit) und 300 Jahren (geringe Wahrscheinlichkeit) gefordert (BMLFUW 2016). Eine solche Einteilung kann auch für urbane Überflutungen übernommen werden, allerdings kann davon ausgegangen werden, dass die Überflutungsflächen zwischen einer Wiederkehrperiode von 100 und 300 Jahren nur mehr geringe Änderungen erfahren. Außerdem ist in Abhängigkeit von der Lage des Einzugsgebiets (Innenstadt oder Randlage) eine Wiederkehrperiode von 10 Jahren oder kleiner für die Dimensionierung der Kanalisation in Österreich gefordert (ÖWAV 2009). Das DWA-Merkblatt 119 (DWA 2016) empfiehlt neben einer Wiederkehrperiode von 30 und 100 Jahren noch eine weitere mit 50 Jahren. Aus diesem Grund werden Wiederkehrperioden von 10, 30, 50, und 100 Jahren für die Betrachtung von urbanen Überflutungen empfohlen.

Neben der Wiederkehrperiode ist auch die geforderte Niederschlagsverteilung zu definieren. Dabei wird zwischen Bemessungsereignissen, welche auf statistischen Auswertungen beruhen, und realen gemessenen Ereignissen unterschieden. Die ehyd-Plattform (BMLFUW 2011) bietet dabei eine offene statistische Datengrundlage an, um Bemessungsniederschläge wie den Euler-Modellregen Typ II oder die mittenbetonte Niederschlagsverteilung erstellen zu können. Der Vorteil von Bemessungsniederschlägen liegt zum einen in der landesweiten Verfügbarkeit der benötigten Niederschlagsdatenauswertung und zum anderen an den kurzen, benötigten Simulationszeiten aufgrund der kurzen Dauerstufen, welche bei der Betrachtung von urbanen Überflutungen zu erwarten sind. Allerdings kommt es bei der Anwendung von Modellregen oftmals zu Überschätzungen der Überflutungsflächen, da diese Niederschlagsverteilung nicht für den Oberflächenabfluss, sondern für den Abfluss im Kanal oder Fließgewässer erstellten worden sind. Daher ist es anzustreben, neben Bemessungsniederschlägen auch Szenarien basierend auf realen Niederschlagsdaten mit realen Verteilungen zu erstellen und miteinander zu vergleichen. Dies ist zwar im Moment nur in vereinzelten Fällen möglich, wird jedoch künftig durch den Ausbau von Messnetzen wie dem WegenerNet des Wegener-Centers für Klima und Globalen Wandel der Universität Graz (Kirchengast et al. 2014) sowie Niederschlagsradarsystemen häufiger möglich werden. Ein weiterer Grund für die Anwendung realer Niederschlagsverteilungen ist die Forderung nach einer bestmöglichen Modellevaluierung. Diese benötigt neben Schadensdaten oder Abflussmessungen auch die reale Niederschlagsverteilung, um ein urbanes Überflutungsereignis realitätsnahe zu simulieren. Um die Robustheit des Modells garantieren zu können, werden mindestens zwei solcher realer oder historischer Überflutungsereignisse mit einer Wiederkehrperiode von größer als 20 Jahren benötigt.

Der abschließende Schritt jedes Modellierungsprozesses ist die Modellevaluierung. Dabei werden die Simulationsergebnisse mit dem realen Systemverhalten verglichen. Die Kalibrierung mit einer anschließenden Validierung basierend auf statischen Zielfunktionen ist die anerkannte Methode, um ein Modell bestmöglich zu evaluieren. Im Kontext der Überflutungsmodellierung sind der Wasserstand und die Fließgeschwindigkeit auf der Oberfläche die gesuchten Zustandsvariablen, welche betrachtet werden müssen. Ebenfalls kann der Abfluss im Kanalsystem sowie in einem Fließgewässer im Modellgebiet für die Evaluierung verwendet werden. Dies bietet die Möglichkeit, Abflussmessungen an neuralgischen Stellen im Kanalsystem oder im Fließgewässer zu betrachten, um in weiterer Folge die Simulationsergebnisse mit den gewonnenen Abflussdaten quantitativ vergleichen zu können. Ein großer Vorteil einer Abflussmessung ist die hohe zeitliche Auflösung. Dadurch kann die zeitliche Verteilung des Überflutungsereignisses sehr gut berücksichtigt werden. Die Nachteile einer Abflussmessung sind die hohen Anschaffungs-und Betriebskosten der Messtechnik sowie der zeitliche Aufwand für die Erstellung eines geeigneten Datensatzes zur Kalibrierung und Validierung des Modells. Es kann nicht garantiert werden, dass im Messzeitraum ein Überflutungsereignis stattfinden wird, welches für die Modellevaluierung verwendet werden kann, da die geforderten Wiederkehrperioden sehr hoch sind (>20a). Mit einer quantitativen Modellevaluierung wird darüber hinaus nur eine Stelle im gesamten Einzugsgebiet betrachtet. Mit nur einer Abflussmessung wird die räumliche Variabilität des Systemverhaltens nicht berücksichtigt, dies kann zu Fehlaussagen bezüglich der Modellgenauigkeit führen. Die naheliegende Lösung dieses Problems wären Messungen des Wasserstands auf der Oberfläche an mehreren maßgeblichen Stellen im Einzugsgebiet. Dabei stößt die Messtechnik derzeit noch an ihre Grenzen, da es schwierig ist, Wasserstand, Abfluss oder Fließgeschwindigkeit ohne definierten Fließquerschnitt zu bestimmen. Außerdem müssten die Messungen auf der freien Oberfläche implementiert werden. Eine quantitative Modellevaluierung ist daher nur in wenigen Fällen geeignet, um ein urbanes Überflutungsmodell beurteilen zu können. Es müssen andere Methoden zur Modellevaluierung herangezogen werden.

Eine geeignete Methodik, um die Modellgüte zu analysieren, ist die auf Schadensdaten basierende qualitative Evaluierung (Bennett et al. 2013). Mit dieser Methodik werden die aus den Simulationen resultierenden Überflutungsflächen mit realen Schadensdaten verglichen. Auf Grundlage der Modellergebnisse werden die Schadensobjekte (Gebäude) binär bewertet (0 = kein Schaden, 1 = Schaden). Dafür wird eine Grenzbedingung für die Modellvariablen (Wasserstand und Fließgeschwindigkeit) benötigt. Hier kann auf Schadensfunktionen zurückgegriffen werden, die einen funktionalen Zusammenhang zwischen Modellvariablen und Schaden herstellen. Smith et al. (2014) teilen die Überflutungsgefährdung auf Gebäude, Fahrzeuge und Menschen in sechs Klassen ein, wobei eine Kombination von Wasserstand und Fließgeschwindigkeit als Grenzbedingung herangezogen wird (Tab. 2). Auf dieser Grundlage kann davon ausgegangen werden, dass ab einem Wasserstand von 0,3 Metern und einer Fließgeschwindigkeit von 2 Metern pro Sekunde ein Schaden zu erwarten ist. Diese Grenzbedingung wird für die Bewertung der Modellergebnisse herangezogen.

Die bewerteten Objekte können im Anschluss mit den verfügbaren Schadensdaten qualitativ verglichen werden, indem eine zweidimensionale Kontingenztabelle aufgebaut wird. Diese beinhaltet die Anzahl der durch das Modell richtig vorhergesagten Schäden (richtig positiv (RP), richtig negativ (RN)) und falsch vorhergesagter Schäden (falsch positiv (FP), falsch negativ (FN)) (Tab. 3). Mithilfe der Kontingenztabelle können qualitative Zielgrößen wie die Modellgenauigkeit (A (Gl. 1)) oder die Trefferquote (HR (Gl. 2)) ermittelt werden, welche zur Modellevaluierung herangezogen werden können. Bennett et al. (2013) geben einen umfassenden Überblick über die zu Verfügung stehenden qualitativen Zielgrößen.

Eine Schwierigkeit der qualitativen Modellevaluierung ist die Generierung eines Datensatzes der realen Überflutungsschäden. Hierfür kann beispielweise auf Einsatzmeldungen von Blaulicht-Organisationen, aber auch auf Meldungen in Social Media (Facebook, Twitter, Instagram) sowie auf anonymisierte Versicherungsdaten zurückgegriffen werden. Außerdem kann der zeitliche Verlauf des Überflutungsereignisses nur indirekt bewertet werden. Ein Vorteil dieser Methodik ist, dass die räumliche Variabilität des Systemverhaltens mitberücksichtigt wird und daher die Aussagen bezüglich der Modellgenauigkeit realitätsnahe sind. Zusätzlich ist die Unsicherheit der Schadensdaten nicht so hoch wie bei einer Abflussmessung, da nur ein Schaden oder kein Schaden an einem Objekt bewertet wird. Die Größe des Schadens kann durch eine Erhöhung der Grenzbedingung bezogen auf die Gefährdungsklassen berücksichtigt werden.

Zusammengefasst sind sowohl die quantitative als auch die qualitative Modellevaluierung in der Lage, ein urbanes Überflutungsmodell zu bewerten (Abb. 5). Beide vorgestellten Methoden weisen Vor- und Nachteile auf. Daher ist es schwierig, eine der beiden Methoden für die Evaluierung von urbanen Überflutungsmodellen generell zu empfehlen. Die quantitative Modellevaluierung ist in der Lage, den zeitlichen Verlauf des Überflutungsereignisses zu berücksichtigen und eignet sich, um das Modell zu kalibrieren und zu validieren. Allerdings kann die räumliche Variabilität der Überflutungsflächen nicht bewertet werden. Dies ist klar der Vorteil der qualitativen Modellevaluierung. Daher ist eine Kombination beider Methoden anzustreben, da durch die quantitative Methode der zeitliche Verlauf des Überflutungsereignisses und durch die qualitative Methode die räumliche Variabilität berücksichtigt wird.