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Abschätzung des Hagelrisikos (HARIS-SCM)

Abschätzung des Hagelrisikos (HARIS-SCM)
Ansprechpartner:

Dipl.-Met. M. Schmidberger, Prof. Dr. M. Kunz

Förderung:

SV SparkassenVersicherung AG, Stuttgart

Partner:

Center for Disaster Management and Risk Reduction Technology (CEDIM)

MarcoKaschubaIn den vergangenen Jahrzehnten hat schwerer Hagelschlag in Süddeutschland, Österreich und der Schweiz erheblich zugenommen und zählt mittlerweile zu den Elementarschadenereignissen mit den höchsten jährlichen Schadensummen. Allein die Hagelstürme im Jahr 2013 haben in Deutschland zu einem versicherten Schaden in Höhe von fast 3 Mrd. € geführt.

Die räumliche Ausdehnung der Hagelzüge und folglich auch die Schadenflächen sind stark begrenzt mit Breiten von wenigen 10 m bis mehrere 10 km. Diese lokale Begrenzung erschwert die systematische Erfassung von Hagelstürmen und ihre statistische Analyse. Erste Untersuchungen am IMK-TRO über die regionale Auftretenswahrscheinlichkeit zeigen erhebliche Unterschiede, die sowohl von den großräumigen klimatischen Bedingungen als auch von lokal-skaligen Einflüssen durch die Orografie bestimmt sind.

Der Projekts HARIS-SCM (Hagelrisiko Schadenmodellierung) greift nun zum einen die Problematik bei der Risikomodellierung von Hagelschäden auf und baut zum anderen auf den Ergebnissen des vorangegangen Projekts HARIS-SV auf. Dabei liegt der Fokus sowohl auf der Gefährdungs- als auch auf der Vulnerabilitätsanalyse von Hagel und Hagelschäden. Das Ziel ist es, die Genauigkeit des Risikomodells für Hagelschäden an Gebäuden signifikant zu verbessern.

Zunächst erfolgt eine Aktualisierung der Gefährdungsanalyse mit neuen Radardaten sowieso eine Überarbeitung der Zugbahnen. Zusätzlich soll die Entwicklung verschiedene Routinen zur Korrektur fehlerhaft detektierter Zugbahnen die Präzision in der Hagelerkennung mit Radardaten als Proxy verbessern. Der neu erstellte und bis 2015 erweiterte Katalog von potentiellen Hagelereignissen dient als Grundlage für ein stochastisches Hagelzugbahnmodell, welches im Rahmen dieses Projektes überarbeitet und verbessert wird.

Neben einer möglichst genauen Beschreibung der Gefährdung spielt die Vulnerabilität der in einem bestimmten Portfolio enthaltenen Objekte gegenüber der einwirkenden Gefahr eine entscheidende Rolle. Aus diesem Grund beinhaltet das Projekt HARIS-SCM neben der Gefährdungsanalyse eine detaillierte Vulnerabilitätsanalyse vergangener Hagelschäden und eine genaue Kalibrierung bestmöglicher Vulnerbilitätsfunktionen. Mit Hilfe der so abgeleiteten Vulnerabilitätskurven lassen sich mögliche Schäden der mit Hilfe des stochastischen Hagelzugbahnenmodell berechneten Zugbahnen berechnen. Die Simulation einer entsprechend hohen Stichprobe an stochastischen Hagelzugbahnen ermöglicht eine robuste Schätzung eines maximal möglichen Schadens mit einer Wiederkehrperiode von 200 Jahren (PML200).

Des Weiteren übernimmt das IMK-TRO im Zuge des Projektes eine beratende Tätigkeit für die SV SparkassenVersicherung für alle Fragen rund um Hagel und Hagelschäden. Zusätzlich wird eine Modellversion zur Schätzung der Schäden aktueller Ereignisse in Echtzeit operationell in Betrieb genommen. Darüberhinaus dienen die Simulationen realer Schäden zur Überprüfung und Validierung des PML-Modells.

Auch in Zukunft erfolgt fortlaufend eine jährliche Aktualisierung des Gefährdungsmoduls, der Vulnerabilität und darauf aufbauend des Hagelrisikos.

 

Publikationen:

Puskeiler, M., M. Kunz, und M. Schmidberger (2016): Hail statistics over Germany derived from single-polarization radar data. Atmos. Res., 178, 459-470.

Kunz, M., Blahak, U., Handwerker, J., Schmidberger, M., Punge, H. J., Mohr, S., Fluck, E. and Bedka, K. M. (2018): The severe hailstorm in SW Germany on  28 July 2013: Characteristics, impacts, and meteorological conditions. Q. J. R. Meteor. Soc.144, 231--250, doi:10.1002/qj.3197.

Schmidberger M. (2018): Hagelgefährdung und Hagelrisiko in Deutschland basierend auf einer Kombination von Radardaten und Versicherungsdaten. Doktorarbeit am Institut für Meteorologie und Klimaforschung des Karlsruher Instituts für Technologie, Karlsruhe, Germany.