Page - 477 - in ExtremA 2019 - Aktueller Wissensstand zu Extremereignissen alpiner Naturgefahren in Österreich

© 2020, Vandenhoeck & Ruprecht GmbH & Co. KG, Göttingen ISBN Print: 9783847110927 – ISBN E-Lib: 9783737010924 18.4.2 ProzessdatenanalyseundErstellungvongefahrenpräventiven Planungsgrundlagen WieimFallderErhebungunddesManagementsderProzessdatengibtesbisher inÖsterreichkeineeinheitliche,standardisierteVorgehensweiseimRahmender entsprechendenDatenanalyse, insbesonderehinsichtlichderBereitstellungvon gefahrenpräventivenPlanungsgrundlagen (ÖROK,2015).Erhebungs-undMa- nagementverfahrenwerden von den jeweiligen involvierten Institutionen un- terschiedlich und orientiert an der jeweiligen Fragestellung durchgeführt. Grundsätzlich besteht einhelligeMeinungbei denFachexpertendahingehend, dass die beste Gefahrenpräventionvor LockergesteinsrutschungenundHang- murendarin besteht, dass die bisher vondiesenProzessen betroffenenHang- bereiche im Rahmen nachfolgender Baumaßnahmen berücksichtigt werden sollten. Dies kann einerseits durch entsprechende hangstabilisierende Maß- nahmen oder Schutzbauwerke erfolgen (z.B. BMNT/BMLFUW, 2015). Ande- rerseits bestehtdieMöglichkeitdesMeidensbzw.UmgehensderProzessberei- che, insbesondere jenermit progressivenund initialenbis intermediärenEnt- wicklungsstadien (z.B.Tilchet al., 2015). Allerdings besteht bei diesen Vorgehensweisen im Fall von regionalen Be- trachtungendasProblem,dassnurdiebekanntenProzessräume für gefahren- präventiveMaßnahmenberücksichtigtwerden,währendunklarbleibt,wieviele Ereignisse, die u.U. vor längerer Zeit stattfanden, nicht bekannt sind undwo wannwelcheProzesse zukünftig entstehenkönnten.DiesenUmstandwurde in den vergangenen Jahrzehnten nicht zuletzt aufgrund der IT-Entwicklungen zunehmend mit Modellrechnungen begegnet, welche für die entsprechende Region flächendeckende und -detaillierte Karten mit Informationen zur räumlichvariablenProzessdispositionderHänge liefern,die alsProzessdispo- sitionskartenoderGefahrenhinweiskartenbezeichnetwerden(u. a.Tilchetal., 2011b; Glade et al., 2012; Petschko et al., 2014). In jüngster Zeit werden im RahmensolcherModellrechnungenauchzunehmendvariableNiederschlägeals ursächlichprozessauslösenderFaktorberücksichtigt,wasingewisserWeiseeine Ergebnisprojektion in mögliche zukünftige Niederschlagsszenarien (z.B. ex- tremeNiederschlagsverteilung, -intensität, -summe) ermöglicht (z.B. Schwarz und Tilch, 2017; Canli et al., 2017, 2018). Andere Ansätze integrieren unter- schiedlicheLandnutzungenindieräumlichenModellierungen(z.B.Schmaltzet al., 2019). Hinsichtlich der verwendetenModellrechnungen lassen sich grob physika- lisch basierte, statistische und heuristischeMethoden unterscheiden, die sich erheblichhinsichtlichdesAnspruches andieProzessdatenqualität unterschei- den:WährendheuristischeMethodenProzessdatennurfüreineValidierungdes Modellergebnisses benötigen, werden für statistische Methoden zwecks Mo- EinschätzungdesSachstandesundUnsicherheiten 477 Open-Access-Publikation im Sinne der CC-Lizenz BY-NC-ND 4.0