Helmholtz-Zentrum Deutsches Geoforschungszentrum

ROBUST Nutzerorientiertes Erdbebenfrühwarnsystem mit intelligenten Sensorsystemen und digitalen Bauwerksmodellen

Laufzeit: 2020-2022

Zuwendungsgeber: BMBF

Projektverantwortlicher:Marco Pilz

ProjektmitarbeiterInnen: Seyedehbita Najdahmadi

Kooperationen: RWTH Aachen, Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung (FOKUS), Wölfel Engineering GmbH + Co. KG

Die Seismizität Deutschlands ist hauptsächlich durch schwache, meist nicht spürbare Ereignisse gekennzeichnet. Jedoch gibt es auch einige Regionen, deren teilweise rezente und historische Seismizität moderate (M ≥ 5) bis starke (M ≥ 6) Erdbeben beinhaltet. Die Wiederkehrrate solcher Ereignisse (~100 Jahre für M5; Grünthal et al., 2018) impliziert politische Relevanz, da mit Schäden und Einschränkungen bzw. Ausfällen für Verkehr und Wirtschaft zu rechnen ist. Erdbebenfrühwarnsystemen, die in der Lage sind, ein Starkbeben frühzeitig zu erkennen und rechtzeitig Warnungen auszugeben, um entsprechende Notfallmaßnahmen zu ergreifen und/oder automatisch einzuleiten, wurden in Japan, Mexiko und Kalifornien erfolgreich implementiert. In Europa können entsprechende Systeme jedoch nicht aufgebaut werden, da den Erdbeben unterschiedliche seismologische Prozesse mit weit geringeren Vorlaufzeiten zugrunde liegen und die gesellschaftliche Verwundbarkeit einen anderen Ansatz erfordert. Das Projekt ROBUST beabsichtigt daher, einen neuen Weg einzuschlagen, der sowohl die Frühwarnphase (wenige Sekunden nach dem Ereignis) als auch die anschließende schnelle Reaktion (von Minuten bis zu wenigen Tage nach dem Ereignis) in einen systematischen und kontinuierlichen Mehrkomponentenprozess miteinbezieht; in diesem Prozess, bei dem jede Komponente unterschiedliche Einschränkungen und Endbenutzer hat. Die vorgeschlagenen Aktivitäten haben daher einen doppelten Zweck:

  1. die technische Realisierbarkeit eines Frühwarnsystems (in engerem Sinne) für Deutschland gründlich zu untersuchen,
  2. seismologische und risikorelevante Echtzeit- und Offline-Komponenten dahingehend zu kombinieren, damit mit deren Hilfe öffentliche Endnutzer zeitnah zuverlässige Informationen über die Ereignisse und ihre möglichen Auswirkungen auf die Umwelt erhalten können.
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