Frühwarnung und Schadensabschätzung

Die Wechselwirkung von Erdbeben und anderen Naturphänomenen mit den komplexen und anfälligen Systemen exponierter Gesellschaften führt oft zu Schäden und Verlusten, manchmal mit katastrophalen Folgen. Wie im Sendai Framework for Disaster Risk Reduction (http://www.unisdr.org/we/coordinate/sendai-framework) nachdrücklich festgestellt wurde, ist das Verständnis des Risikos eine der wichtigsten Prioritäten bei der Verfolgung einer globalen Strategie zur Risikoreduzierung. Darüber hinaus ist die Implementierung von Frühwarnsystemen eine praktikable Lösungen, um Schäden an bestimmten Strukturen oder sogar innerhalb ganzer Regionen aktiv zu verhindern oder zu reduzieren

Schadensabschätzung

Die Abschätzung von Risiken setzt voraus, dass man zunächst die Naturgefahren, die schadhafte Ereignisse bedingen können, versteht und ihre negativen Folgen in einem quantitativen und verlässlichen Umfang vorhersagen kann.

Unsere Arbeitsgruppe beschäftigt sich in diesem Rahmen insbesondere mit:

  • Modellierung der potenziellen Auswirkungen von Erdbeben (und anderen Naturgefahren) in Bezug auf Sachschäden, Verlust von Menschenleben und Lebensunterhalt, wirtschaftliche Folgen und funktionelle Störungen der Infrastruktur;
  • Verständnis der zugrunde liegenden Unsicherheiten im Modellierungsprozess und der Rolle dieser Unsicherheiten in der anschließenden Phase des Risikomanagements;
  • Entwicklung innovativer Methoden zur effizienten Erfassung und Integration der Informationen, die für die zuverlässige Durchführung von Risikobewertungen und Folgenabschätzungen auf verschiedenen räumlichen Skalen erforderlich sind.

Frühwarnung und schnelles Eingreifen

Die Frühwarnung bezieht sich auf die Früherkennung eines Ereignisses, infolge dessen es zu Schäden und Verlusten kommen kann, und die anschließende Alarmierung, welche von den Katastrophenschutzbehörden zur Durchführung von Notfallvorsorge- oder -minderungsmaßnahmen genutzt werden kann. Bei Erdbeben geht es in der Regel um die Errichtung eines dichten seismischen Netzes von Messstellen, was mit erheblichen wirtschaftlichen und technischen Investitionen verbunden ist.

Unsere Gruppe ist aktiv in der Erforschung und Entwicklung innovativer Lösungen für die Erdbebenfrühwarnung, die je nach den verfügbaren Ressourcen skalierbar sind und auch in wirtschaftlich nicht voll entwickelten Ländern Anwendung finden. Darüber hinaus arbeiten wir an einer engeren Verzahnung von Rapid Impact Forecasting mit Frühwarnsystemen zur Unterstützung und Ergänzung von Krisenreaktionsmaßnahmen.

Themen

Dezentrale lokale Erdbebenfrühwarnung

Für die kirgisische Hauptstadt Bischkek entwickeln wir ein lokales Erdbebenfrühwarnsystem. Zu diesem Zweck wurden mehrere Low-Cost-Sensoren mit MEMS-Beschleunigungssensoren in acht Gebäuden im Stadtgebiet installiert. Die verschiedenen Sensoreinheiten kommunizieren drahtlos miteinander, und die seismischen Daten werden in Echtzeit über das Internet zu den Rechenzentren des GFZ und des Central Asian Institute for Applied Geoscience (CAIAG) übertragen. Da jede Sensoreinheit über eigene Rechenleistungen verfügt, kann eine Software zur Datenverarbeitung installiert werden, um dezentrale Aktionen durchzuführen. Insbesondere kann jede Sensoreinheit Aufgaben der Ereigniserkennung übernehmen und Software zur Vor-Ort-Frühwarnung betreiben. Wenn eine Beschreibung der Verwundbarkeit des Gebäudes in die Sensoreinheit eingespielt wird, kann diese genutzt werden, um die Wahrscheinlichkeit für das Auftreten von Schäden in das Frühwarnprotokoll einzubringen.

Projekte

  • Across

 

Publikationen

Picozzi, M., Bindi, D., Brondi, P., DiGiacomo, D., Parolai, S., Zollo, A. (2017): Rapid determination of P wave-based energy magnitude: Insights on source parameter scaling of the 2016 Central Italy earthquake sequence . - Geophysical Research Letters, 44, 9, pp. 4036-4045. DOI: doi.org/10.1002/2017GL073228

Bindi, D., Iervolino, I., Parolai, S. (2016): On-site structure-specific real-time risk assessment: perspectives from the REAKT project. - Bulletin of Earthquake Engineering, 14, 9, pp. 2471-2493. DOI: doi.org/10.1007/s10518-016-9889-4

Parolai, S., Boxberger, T., Pilz, M., Bindi, D., Pittore, M., Wieland, M., Fleming, K., Haas, M., Oth, A., Milkereit, C., Dahm, T., Lauterjung, J. (2016): Auf dem Weg zur Schadensabschätzung in Echtzeit: Dezentralisierte regionale und Vor-Ort-Frühwarnung in ACROSS. - System Erde, 6, 1, pp. 32-37. DOI: doi.org/10.2312/GFZ.syserde.06.01.5

Bindi, D., Boxberger, T., Orunbaev, S., Pilz, M., Stankiewicz, J., Pittore, M., Iervolino, I., Ellguth, E., & Parolai, S. (2015). On-site early-warning system for Bishkek (Kyrgyzstan). Annals of Geophysics, 58(1): S0112. DOI: doi.org/10.4401/ag-6664.

 

 

 

Leistungsbasiertes und hybrides Frühwarnsystem

Erdbeben-Frühwarn- und Krisenreaktionssysteme sollten eine sinnvolle Ergänzung zu anderen Strategien zur Katastrophenvorsorge sein, insbesondere in wirtschaftlich nicht voll entwickelten Ländern. Unsere Gruppe ist aktiv an der Entwicklung neuer Strategien beteiligt, um wissenschaftliche und technologische Lösungen zu entwickeln, die in den vielen Ländern, die unter begrenzten Ressourcen leiden, effizient angewendet werden können.

Eine vorgeschlagene Lösung beinhaltet ein Risikoabschätzungsmodul, das aus einem Portfolio von vorher berechneten Wirkungsszenarien diejenigen extrahiert, die der Charakterisierung des Ereignisses entsprechen, das von einem optimierten Monitoring-Netzwerk in Echtzeit erkannt wurde.

Das Echtzeitnetzwerk integriert sowohl lokale Komponenten vor Ort, die auf kostengünstigen, intelligenten Sensorplattformen basieren, als auch regionale Netzwerkinformationen. Diese hybride Lösung, die seismotektonischen Eigenschaften der betrachteten Region zugeschnitten ist, ermöglicht eine Optimierung der Vorwarnzeit.

Für die Kirgisische Republik wird mit Unterstützung des Partners CAIAG  und in Zusammenarbeit mit dem Ministerium für Notfalllösungen der Regierung der Kirgisischen Republik (MES) ein Prototyp eine Frühwarn- und Krisenreaktionssystems entwickelt.

Projekte

  • Across

Publikationen

Picozzi, M., Bindi, D., Brondi, P., DiGiacomo, D., Parolai, S., Zollo, A. (2017): Rapid determination of P wave-based energy magnitude: Insights on source parameter scaling of the 2016 Central Italy earthquake sequence . - Geophysical Research Letters, 44, 9, pp. 4036-4045, DOI: doi.org/10.1002/2017GL073228

Parolai, S., Boxberger, T., Pilz, M., Fleming, K., Haas, M., Pittore, M., Petrovic, B., Moldobekov, B., Zubovich, A., Lauterjung, J. (2017): Assessing Earthquake Early Warning Using Sparse Networks in Developing Countries: Case Study of the Kyrgyz Republic. - Frontiers in Earth Science, 5, 74. DOI: doi.org/10.3389/feart.2017.00074

Clinton, J., Zollo, A., Marmureanu, A., Zulfikar, C., Parolai, S. (2016): State-of-the art and future of earthquake early warning in the European region. - Bulletin of Earthquake Engineering, 14, 9, pp. 2441-2458. DOI: doi.org/10.1007/s10518-016-9922-7

Parolai, S., Bindi, D., Boxberger, T., Milkereit, C., Fleming, K., & Pittore, M. (2015). On‐Site Early Warning and Rapid Damage Forecasting Using Single Stations: Outcomes from the REAKT Project. Seismological Research Letters, 86(5), 1393-1404, DOI: doi.org/10.1785/0220140205

Stankiewicz, J., Bindi, D., Oth, A., Pittore, M., & Parolai, S. (2015). The Use of Spectral Content to Improve Earthquake Early Warning Systems in Central Asia: Case Study of Bishkek, Kyrgyzstan. Bulletin of the Seismological Society of America, 105(5), 2764-2773,  DOI: doi.org/10.1785/0120150036

Stankiewicz, J., Bindi, D., Oth, A., Parolai, S., (2015). Toward a cross-border early-warning system for Central Asia. Annals of Geophysics, 58(1):, S0111, DOI: doi.org/10.4401/ag-6667

Bindi, D., Schurr, B., Puglia, R., Russo, E., Strollo, A., Cotton, F., Parolai, S. (2014): A Magnitude Attenuation Function Derived for the 2014 Pisagua (Chile) Sequence Using Strong-Motion Data. - Bulletin of the Seismological Society of America, 104, 6, p. 3145-3152,  DOI: doi.org/10.1785/0120140152

Pittore, M., Bindi, D., Stankiewicz, J., Oth, A., Wieland, M., Boxberger, T., Parolai, S. (2014): Toward a Loss-Driven Earthquake Early Warning and Rapid Response System for Kyrgyzstan (Central Asia). - Seismological Research Letters, 85, pp. 1328-1340,  DOI: doi.org/10.1785/0220140106

Stankiewicz, J., Bindi, D., Oth, A., Parolai, S. (2013): Designing efficient earthquake early warning systems: case study of Almaty, Kazakhstan. - Journal of Seismology, 17, 4, pp. 1125—1137,  DOI: doi.org/10.1007/s10950-013-9381-4

 

 

 

Risikoüberwachung und lokale Frühwarnung für induzierte und getriggerte Seismizität

Erdbebenfrühwarnsysteme, gepaart mit nicht standardisierten Überwachungsansätzen, bieten wertvolle Werkzeuge zur Minderung des Risikos, das mit induzierter und ausgelöster Seismizität verbunden ist. Unsere Gruppe führt Forschungsarbeiten durch, die die schnelle und nicht-invasive Charakterisierung der Bauumgebung in Bezug auf Exposition und Verwundbarkeit sowie den Einsatz moderner Sensorplattformen für die Implementierung einer leistungsbasierten Echtzeit-Risikoüberwachung und Frühwarnung umfassen.

Eine neue Generation intelligenter Sensorgeräte mit dem Namen MP-WISE (MP-WISE) wurde entwickelt, um den Wissenschaftlern und Anwendern eine flexible und leistungsfähige Sensorplattform für die Risikoüberwachung und Frühwarnung vor Ort in Echtzeit zur Verfügung zu stellen.

Projekte

  • DESTRESS

Publikationen

Picozzi, M., Oth, A., Parolai, S., Bindi, D., De Landro, G., Amoroso, O. (2017): Accurate estimation of seismic source parameters of induced seismicity by a combined approach of generalized inversion and genetic algorithm: Application to The Geysers geothermal area, California. - Journal of Geophysical Research, 122, 5, pp. 3916-3933. DOI: doi.org/10.1002/2016JB013690

Woith, H., Parolai, S., Boxberger, T., Picozzi, M., Özmen, Ö. T., Milkereit, C., Lühr, B., Zschau, J. (2014): Spatio-temporal variability of seismic noise above a geothermal reservoir. - Journal of Applied Geophysics, 106, p. 128-138, DOI: doi.org/10.1016/j.jappgeo.2014.04.012

 

 

 

Probabilistische und szenariobasierte Risikobewertung, Lokales Risiko auf Stadtebene

Das Verständnis des Katastrophenrisikos hängt stark davon ab, wie genau wir in der Lage sind, die Wechselwirkungen zwischen natürlichen Phänomenen wie Erdbeben und der komplexen Infrastruktur, auf die moderne Gesellschaften angewiesen sind, zu modellieren. Unsere Gruppe entwickelt Methoden zur quantitativen Abschätzung der physischen und ökonomischen Auswirkungen von Erdbeben (und anderen Naturgefahren) für exponierte Regionen. Die Beurteilung des Erdbebenrisikos auf großen Gebieten erfolgt in der Regel probabilistisch, wobei die Informationen aus den Schätzungen der Probabilistic Seismic Hazard Assessment (PSHA) verwendet werden. Auf lokaler Ebene und insbesondere bei der Betrachtung von Großstädten und Siedelungen wird ein anderer Ansatz verfolgt, der auf detaillierten Schadensszenarien basiert. Diese Art der "Urban Risk"-Bewertung erfordert jedoch ein vertieftes Verständnis der lokalen Exposition und Verwundbarkeit (Exposition und Verwundbarkeit) sowie eine sorgfältige Betrachtung der lokalen Verstärkungseffekte (Site Effects).

Projekte

Publikationen

Bindi, D., Parolai, S. (2016): Reply to “Comment on ‘Total Probability Theorem Versus Shakeability: A Comparison between Two Seismic‐Hazard Approaches Used in Central Asia’ by D. Bindi and S. Parolai” by A. A. Gusev. - Seismological Research Letters, 87, 5, pp. 1125-1129. DOI: doi.org/10.1785/0220160052

Haas, M., Agnon, A., Bindi, D., Parolai, S., Pittore, M. (2016): Data‐Driven Seismic‐Hazard Models Prepared for a Seismic Risk Assessment in the Dead Sea Region. - Bulletin of the Seismological Society of America, 106, 6, pp. 2584-2598. DOI: doi.org/10.1785/0120150361

Kottmeier, C., Agnon, A., Al-Halbouni, D., Alpert, P., Corsmeier, U., Dahm, T., Eshel, A., Geyer, S., Haas, M., Holohan, E., Kalthoff, N., Kishcha, P., Krawczyk, C., Lati, J., Laronne, J. B., Lott, F., Mallas, U., Merz, R., Metzger, J., Mohsen, A., Morin, E., Nied, M., Rödiger, T., Salameh, E., Sawarieh, A., Shannak, B., Siebert, C., Weber, M. (2016): New perspectives on interdisciplinary earth science at the Dead Sea: The DESERVE project. - Science of the Total Environment, 544, pp. 1045-1058. DOI: doi.org/10.1016/j.scitotenv.2015.12.003

Ullah, S. (2016): Seismic hazard assessment in Central Asia: combining site effects investigations and probabilistic seismic hazard, PhD Thesis, Berlin : Technische Universität, 163 p.

Wieland, M., Liu, W., Yamazaki, F. (2016): Learning Change from Synthetic Aperture Radar Images: Performance Evaluation of a Support Vector Machine to Detect Earthquake and Tsunami-Induced Changes. - Remote Sensing, 8, 10, 792. DOI: doi.org/10.3390/rs8100792

Bindi, D., Parolai, S., (2015). Total Probability Theorem Versus Shakeability: A Comparison between Two Seismic‐Hazard Approaches Used in Central Asia. Seismological Research Letters, 86(4), 1178-1184; DOI: doi.org/10.1785/0220150039.

Mikhailova, N. N., Mukambayev, A. S., Aristova, I., Kulikova, G., Ullah, S., Pilz, M., Bindi, D., (2015). Central Asia earthquake catalogue from ancient time to 2009. Annals of Geophysics, 58(1): S0102, DOI: doi.org/10.4401/ag-6681.

Ullah, S., Bindi, D., Pilz, M., Danciu, L., Weatherill, G., Zuccolo, E., Ischuk, A., Mikhailova, N. N., Abdrakhmatov, K., Parolai, S., (2015). Probabilistic seismic hazard assessment for Central Asia. Annals of Geophysics, 58(1): S0103 DOI: doi.org/10.4401/ag-6687.

Ullah, S., Bindi, D., Pilz, M., Parolai, S., & 2.1 Physics of Earthquakes and Volcanoes, 2.0 Physics of the Earth, Departments, GFZ Publication Database, Deutsches GeoForschungsZentrum (2015). Probabilistic seismic hazard assessment of Bishkek, Kyrgyzstan, considering empirically estimated site effects. Annals of Geophysics, 58(1): S0105, DOI: doi.org/10.4401/ag-6682.

Bindi, D., Parolai, S., Gómez-Capera, A., Locati, M., Kalmetyeva, Z., Mikhailova, N. (2014): Locations and magnitudes of earthquakes in Central Asia from seismic intensity data. - Journal of Seismology, 18, 1, p. 1-21. DOI: doi.org/10.1007/s10950-013-9392-1

Tyagunov, S., Pittore, M., Wieland, M., Parolai, S., Bindi, D., Fleming, K., Zschau, J. (2014): Uncertainty and sensitivity analyses in seismic risk assessments on the example of Cologne, Germany. - Natural Hazards and Earth System Sciences (NHESS), 14, 6, p. 1625-1640, DOI: doi.org/10.5194/nhess-14-1625-2014

 

 

 

Multi-Hazard und Compound Risikobewertung

In einer Welt, in der die Gesellschaft zunehmend stärker exponiert und anfällig für schadhafte Naturereignisse ist, sollte die quantitative Risikobewertung und die damit verbundene Abschätzung der Auswirkungen in einer ganzheitlicheren Perspektive betrachtet werden. Unsere Gruppe ist an mehreren Projekten beteiligt, die sich mit unterschiedlichen Gefährdungen und deren individuellen und kombinierten Wirkungsmodellen befassen. Dies schließt ein: die Berücksichtigung unterschiedlicher, möglicherweise gleichzeitiger Gefährdungen und deren Kaskadeneffekte; die komplexen Wechselwirkungen, die häufig auf der Ebene der Verwundbarkeit auftreten; den individuellen Beitrag, den jede einzelne Gefahr zur Gesamtwirkung beträgt.

Projekte

Publikationen

Hu, K., Awange, J. L., Khandu, ., Forootan, E., Goncalves, R. M., Fleming, K. (2017): Hydrogeological characterisation of groundwater over Brazil using remotely sensed and model products. - Science of the Total Environment, 599, pp. 372-386. DOI: doi.org/10.1016/j.scitotenv.2017.04.188

Petrovic, B., Dikmen, S. U., Parolai, S. (2017 online first): Real data and numerical simulations-based approaches for estimating the dynamic characteristics of a tunnel formwork building. - Bulletin of Earthquake Engineering. DOI: doi.org/10.1007/s10518-017-0250-3

Fleming, K., Parolai, S., Garcia-Aristizabal, A., Tyagunov, S., Vorogushyn, S., Kreibich, H., Mahlke, H. (2016): Harmonizing and comparing single-type natural hazard risk estimations. - Annals of Geophysics, 59, 2, S0216. DOI: doi.org/10.4401/ag-6987

Khan, S., Sasgen, I., Bevis, M., Van Dam, T., Bamber, J., Wahr, J., Willis, M., Kjaer, K., Wouters, B., Helm, V., Csatho, B., Fleming, K., Björk, A., Aschwanden, A., Knudsen, P., Munneke, P. (2016): Geodetic measurements reveal similarities between post-Last glacial Maximum and present-day mass loss from the Greenland ice sheet. - Science Advances, 2, 9, e1600931. DOI: doi.org/10.1126/sciadv.1600931

Komendantova, N., Scolobig, A., Garcia-Aristizabal, A., Monfort, D., Fleming, K. (2016): Multi-risk approach and urban resilience. - International Journal of Disaster Resilience in the Built Environment, 7, 2, pp. 114-132. DOI: doi.org/10.1108/IJDRBE-03-2015-0013

Kottmeier, C., Agnon, A., Al-Halbouni, D., Alpert, P., Corsmeier, U., Dahm, T., Eshel, A., Geyer, S., Haas, M., Holohan, E., Kalthoff, N., Kishcha, P., Krawczyk, C., Lati, J., Laronne, J. B., Lott, F., Mallas, U., Merz, R., Metzger, J., Mohsen, A., Morin, E., Nied, M., Rödiger, T., Salameh, E., Sawarieh, A., Shannak, B., Siebert, C., Weber, M. (2016): New perspectives on interdisciplinary earth science at the Dead Sea: The DESERVE project. - Science of the Total Environment, 544, pp. 1045-1058. DOI: doi.org/10.1016/j.scitotenv.2015.12.003

Liu, Z., Nadim, F., Garcia-Aristizabal, A., Mignan, A., Fleming, K., Luna, B. Q., (2015). A three-level framework for multi-risk assessment. Georisk, 9(2), 59-74, DOI: doi.org/10.1080/17499518.2015.1041989.

Saponaro, A., Pilz, M., Bindi, D., Parolai, S., (2015). The contribution of EMCA to landslide susceptibility mapping in Central Asia. Annals of Geophysics, 58(1): S0113, DOI: doi.org/10.4401/ag-6668.

Saponaro, A., Pilz, M., Wieland, M., Bindi, D., Moldobekov, B., Parolai, S., (2015). Landslide susceptibility analysis in data-scarce regions: the case of Kyrgyzstan. Bulletin of Engineering Geology and the Environment, 74(4), 1117-1136, DOI: doi.org/10.1007/s10064-014-0709-2.

Komendantova, N., Mrzyglocki, R., Mignan, A., Khazai, B., Wenzel, F., Patt, A., Fleming, K. (2014): Multi-hazard and multi-risk decision-support tools as a part of participatory risk governance: Feedback from civil protection stakeholders. - International Journal of Disaster Risk Reduction, 8, p. 50-67, DOI: doi.org/10.1016/j.ijdrr.2013.12.006

Kreibich, H., Bubeck, P., Kunz, M., Mahlke, H., Parolai, S., Khazai, B., Daniell, J., Lakes, T., Schröter, K. (2014): A review of multiple natural hazards and risks in Germany. - Natural Hazards, 74, 3, p. 2279-2304, DOI: doi.org/10.1007/s11069-014-1265-6

 

 

 

Multi-Parameter-Überwachung von Gebäuden und kritischen Infrastrukturen

Das Ziel dieser Aktivitäten ist die Entwicklung von ad-hoc Multi-Parameter-Sensoren (und Software) für die dezentrale lokale Frühwarnung und das Building Health Monitoring. Diese Sensoren bilden das Rückgrat mehrerer Erfassungssysteme, die das GFZ in verschiedenen Teilen der Welt (Zentralasien, Türkei, Griechenland etc.) betreibt.

Projekte

Publikationen

Boxberger, T., Fleming, K., Pittore, M., Parolai, S., Pilz, M., Mikulla, S. (2017): The Multi-Parameter Wireless Sensing System (MPwise): Its Description and Application to Earthquake Risk Mitigation. - Sensors, 17, 10, 2400. DOI: doi.org/10.3390/s17102400

Boxberger, T., Fleming, K., Pittore, M., Parolai, S., Pilz, M., Mikulla, S. (2017): The Multi-Parameter Wireless Sensing System (MPwise): Its Description and Application to Earthquake Risk Mitigation. - Sensors, 17, 10, 2400. DOI: doi.org/10.3390/s17102400

Karapetrou, S., Manakou, M., Bindi, D., Petrovic, B., Pitilakis, K. (2016): “Time-building specific” seismic vulnerability assessment of a hospital RC building using field monitoring data. - Engineering Structures, 112, pp. 114-132. DOI: doi.org/10.1016/j.engstruct.2016.01.009

Petrovic, B., Parolai, S. (2016): Joint Deconvolution of Building and Downhole Strong‐Motion Recordings: Evidence for the Seismic Wavefield Being Radiated Back into the Shallow Geological Layers. - Bulletin of the Seismological Society of America, 106, 4, pp. 1720-1732. DOI: doi.org/10.1785/0120150326

Pitilakis, K., Karapetrou, S., Bindi, D., Manakou, M., Petrovic, B., Roumelioti, Z., Boxberger, T., Parolai, S. (2016): Structural monitoring and earthquake early warning systems for the AHEPA hospital in Thessaloniki. - Bulletin of Earthquake Engineering, 14, 9, pp. 2543-2563. DOI: doi.org/10.1007/s10518-016-9916-5

Raub, C., Bohnhoff, M., Petrovic, B., Parolai, S., Malin, P., Yanik, K., Kartal, R. F., Kiliç, T. (2016): Seismic‐Wave Propagation in Shallow Layers at the GONAF‐Tuzla Site, Istanbul, Turkey. - Bulletin of the Seismological Society of America, 106, 3, pp. 912-927. DOI: doi.org/10.1785/0120150216

Bindi, D., Petrovic, B., Karapetrou, S., Manakou, M., Boxberger, T., Raptakis, D., Pitilakis, K. D., Parolai, S., (2015). Seismic response of an 8-story RC-building from ambient vibration analysis. Bulletin of Earthquake Engineering, 13(7), 2095-2120, DOI: doi10.1007/s10518-014-9713-y.

Petrovic, B., Bindi, D., Pilz, M., Serio, M., Orunbaev, S., Niyazov, J., Hakimov, F., Yasunov, P., Begaliev, U. T., Parolai, S., (2015). Building monitoring in Bishkek and Dushanbe by the use of ambient vibration analysis. Annals of Geophysics, 58(1). S0110, DOI: doi.org/10.4401/ag-6679.

 

 

 

Zeit- und zustandsabhängige Erdbebenrisikomodelle

Zwei klassische Annahmen in der seismischen Risikoanalyse über größere Skalen (z.B. städtisch) sind, dass 1) Schäden durch Vor- und Nachbeben vernachlässigbar sind und 2) die Zeit zwischen den folgenden Ereignissen ausreicht, um beschädigte Strukturen in ihrem intakten Zustand zu reparieren. In Anbetracht der Notwendigkeit, diese Annahmen zu lockern, entwickeln wir stochastische Modelle, die in der Lage sind, realistischer über städtische Maßstäbe hinweg zu handeln. Die zentralen Teile dieser Forschung befassen sich daher mit der Entwicklung stochastischer Modelle für komplette seismische Sequenzen, der Ableitung von zustandsabhängigen Fragilitätsmodellen und zeitabhängigen Reparaturfunktionen.

Projekte

  • DESERVE

 

 

 

Dynamische Modellierung auf mehreren Skalen

Verschiedene natürliche (z.B. Erdbeben, Tsunamis, Tornados) und anthropogene (z.B. Industrieunfälle) Gefahren bedrohen täglich Millionen von Menschen auf der ganzen Welt. Doch auch wenn diese Gefahren recht unterschiedlich scheinen, sind die gefährdeten Vermögenswerte zumeist dieselben: Bevölkerung, Gebäude, Infrastruktur und Umwelt. Die Exposition sollte als dynamischer Prozess betrachtet werden, der am besten durch die rasche Verstädterung, die Entvölkerung der ländlichen Gebiete und alle Veränderungen im Zusammenhang mit der Entwicklung der Siedlungen selbst veranschaulicht wird, die wiederum von der wirtschaftlichen Entwicklung der betreffenden Region abhängen. Die Herausforderung besteht nun darin, innovative und effiziente Methoden zu finden, um Expositionsdaten auf verschiedenen räumlichen Skalen zu sammeln, zu organisieren, zu speichern und zu kommunizieren, wobei auch die ihr innewohnende räumlich-zeitliche Dynamik berücksichtigt werden muss.

Unsere Gruppe entwickelt innovative Methoden zur Erfassung, Integration und Modellierung von Expositionsdaten. Wir konzentrieren uns vor allem auf das folgende Bereiche:

  • Verwendung von multispektralen Satellitenbildern mittlerer Auflösung zur Ableitung von Landnutzung und Landabdeckung und zur Charakterisierung von bebauten Gebieten;
  • Methoden zur räumlichen Probenahme und Datenerfassung durch schnelles visuelles Remote-Screening auf der Grundlage mobiler Kartierung (Link zu RRVS);
  • Inkrementelle Assimilation von gebäudebezogenen Daten in statistische Expositionsmodelle unter Verwendung von maschinellen Lernmethoden und geostatistischer Methoden.

Projekte

Publikationen

Pittore, M., Wieland, M., Fleming, K. (2017): Perspectives on global dynamic exposure modelling for geo-risk assessment. - Natural Hazards, 86, pp. 7-30. DOI: doi.org/10.1007/s11069-016-2437-3

Geiß, C., Thoma, M., Pittore, M., Wieland, M., Dech, S. W., Taubenböck, H. (2017): Multitask Active Learning for Characterization of Built Environments With Multisensor Earth Observation Data. - IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 10, 12, pp. 5583-5597. DOI: doi.org/10.1109/JSTARS.2017.2748339

Wieland, M., Pittore, M. (2017): A Spatio-Temporal Building Exposure Database and Information Life-Cycle Management Solution. - ISPRS International Journal of Geo-Information, 6, 4, 114. DOI: doi.org/10.3390/ijgi6040114

Wieland, M., Pittore, M. (2016): Large-area settlement pattern recognition from Landsat-8 data. - ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 119, pp. 294-308. DOI: doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2016.06.010

Wieland, M., Torres, Y., Pittore, M., Benito, B. (2016): Object-based urban structure type pattern recognition from Landsat TM with a Support Vector Machine. - International Journal of Remote Sensing, 37, 17, pp. 4059-4083. DOI: doi.org/10.1080/01431161.2016.1207261

Pittore, M., (2015). Focus maps: a means of prioritizing data collection for efficient geo-risk assessment. Annals of Geophysics, 58(1): S0107, DOI: doi.org/10.4401/ag-6692.

Pittore, M., Wieland, M., Errize, M., Kariptas, C., Güngör, I. (2015): Improving Post-Earthquake Insurance Claim Management: A Novel Approach to Prioritize Geospatial Data Collection. - ISPRS International Journal of Geo-Information, 4, 4, pp. 2401—2427. DOI: doi.org/10.3390/ijgi4042401

Wieland, M., Pittore, M., Parolai, S., Begaliev, U., Yasunov, P., Niyazov, J., Tyagunov, S., Moldobekov, B., Saidiy, S., Ilyasov, I., Abakanov, T., (2015). Towards a cross-border exposure model for the Earthquake Model Central Asia. Annals of Geophysics, 58(1): S0106, DOI: doi.org/10.4401/ag-6663.

Geiß, C., Taubenböck, H., Tyagunov, S., Tisch, A., Post, J., Lakes, T. (2014): Assessment of Seismic Building Vulnerability from Space. - Earthquake Spectra, 30, 4, p. 1553-1583, DOI: doi.org/10.1193/121812EQS350M

Wieland, M., Pittore, M. (2014): Performance Evaluation of Machine Learning Algorithms for Urban Pattern Recognition from Multi-spectral Satellite Images. - Remote Sensing, 6, 4, p. 2912-2939, DOI: doi.org/10.3390/rs6042912

Wieland, M., Pittore, M., Parolai, S., Begaliev, U., Yasunov, P., Tyagunov, S., Moldobekov, B., Saidiy, S., Ilyasov, I., & Abakanov, T. (2015). A Multiscale Exposure Model for Seismic Risk Assessment in Central Asia. Seismological Research Letters, 86, 210-222, DOI: doi.org/10.1785/0220140130.

 

 

 

Echtzeitkorrektur der frequenzabhängigen Standorteffekte

Die Verteilung der Schäden durch die jüngsten Erdbeben hat gezeigt, dass die geologischen Gegebenheiten einen wichtigen Beitrag zum gemessenen Level der Bodenerschütterungen beitragen. Während es üblich ist, diese Standorteffekte im Frequenzbereich abzuschätzen, ist ihre Anwendung auf die Echtzeitmodellierung von Bodenbewegungen noch nicht vollständig etabliert. Wir entwickeln Methoden zur Echtzeitkorrektur von frequenzabhängigen Standortkorrekturen. Ein solcher Ansatz erlaubt es, den Grad der Bodenbewegung an Standorten mit weichem Boden in Bezug auf Ankunftszeit, Energie, Dauer und Frequenzinhalt auch im Falle starker lateraler Variabilitäten vorherzusagen

Publikationen

Boxberger, T., Pilz, M., Parolai, S. (2017): Shear wave velocity versus quality factor: results from seismic noise recordings. - Geophysical Journal International, 210, 2, pp. 660-670. DOI: doi.org/10.1093/gji/ggx161

Pilz, M., Parolai, S., Woith, H. (2017): A 3-D algorithm based on the combined inversion of Rayleigh and Love waves for imaging and monitoring of shallow structures . - Geophysical Journal International, 209, 1, pp. 152-166. DOI: doi.org/10.1093/gji/ggx005

Pilz, M., Fäh, D. (2017): The contribution of scattering to near-surface attenuation. - Journal of Seismology, 21, 4, pp. 837-855. DOI: doi.org/10.1007/s10950-017-9638-4

Pilz, M., Parolai, S. (2016): Ground‐Motion Forecasting Using a Reference Station and Complex Site‐Response Functions Accounting for the Shallow Geology. - Bulletin of the Seismological Society of America, 106, 4, pp. 1570-1583. DOI: doi.org/10.1785/0120150281

Pilz, M., Parolai, S. (2016): On the use of the autocorrelation function: the constraint of using frequency band-limited signals for monitoring relative velocity changes. - Journal of Seismology, 20, 3, pp. 921-934. DOI: doi.org/10.1007/s10950-016-9571-y

Parolai, S., Bindi, D., Pilz, M., (2015). k0: The role of Intrinsic and Scattering Attenuation. Bulletin of the Seismological Society of America, 105(2A), 1049-1052. DOI: doi.org/10.1785/0120140305.

Pilz, M., Abakanov, T., Abdrakhmatov, K., Bindi, D., Boxberger, T., Moldobekov, B., Orunbaev, S., Silacheva, N., Ullah, S., Usupaev, U., Yasunov, P., Parolai, S., (2015). An overview on the seismic microzonation and site effect studies in Central Asia. Annals of Geophysics, 58(1): S0104. DOI: doi.org/10.4401/ag-6662.

Parolai, S. (2014): Shear wave quality factor Qs profiling using seismic noise data from microarrays. - Journal of Seismology, 18, 3, p. 695-704. DOI: doi.org/10.1007/s10950-014-9440-5

Pilz, M., Parolai, S., Bindi, D., Saponaro, A., Abdybachaev, U. (2014): Combining Seismic Noise Techniques for Landslide Characterization. - Pure and Applied Geophysics, 171, 8, p. 1729-1745. DOI: doi.org/10.1007/s00024-013-0733-3

Pilz, M., Parolai, S. (2014): Statistical properties of the seismic noise field: influence of soil heterogeneities. - Geophysical Journal International, 199, 1, p. 430-440. DOI: doi.org/10.1093/gji/ggu273

 

 

 

Risikomodellsimulation für Notfalltrainingsübungen

Einer der wichtigsten Aspekte der Risikominderung bei Naturkatastrophen und der Entwicklung besserer Mittel zur Anpassung an den Klimawandel ist die Kommunikation und der Informationsaustausch zwischen den verschiedenen Akteuren (z.B. Katastrophenschutzexperten, Landnutzungsplanenr, der Versicherungswirtschaft, den Infrastrukturbetreibern und letztendlich der Öffentlichkeit). Dazu gehört, dass man versteht, was die Hauptanliegen und -ziele einer jeder Gruppe sind und welche Ressourcen (Finanzen, Wissen, etc.) jeweils benötigt werden. Darüber hinaus ist zu prüfen, wie jeder Sektor die anderen Bereiche bei der Erreichung ihrer geweiligen Ziele unterstützen kann. Ein Mittel, um dieses Verständnis zu erlangen, sind so genannte Szenario-Trainingsübungen. Dazu ist es erforderlich, dass eine Gruppe von Entscheidungsträgern an einer Übung teilnimmt, bei der jeder Teilnehmer eine definierte "Rolle" hat und ein (zugegebenermaßen vereinfachtes) Szenario präsentiert wird. Dies führt dazu, dass die TeilnehmerInnen miteinander interagieren, um mit den zur Verfügung gestellten Ressourcen so effektiv wie möglich umzugehen.

Solche Übungen sollten nicht als "operationell" betrachtet werden; ein Ziel besteht in der Interaktion der Teilnehmer, und es liegt nicht im Endergebnis. Diese Übungen werden im Rahmen des ESPREssO-Projekts entwickelt, bei dem drei große "Herausforderungen" in Betracht gezogen werden:

  • Vorschläge zur Schaffung kohärenter und integrierter nationaler und europäischer Strategien für die Risikominderung nd die Entwicklung von Mitteln zur Anpassung,
  • Verbesserung der Risikomanagementfähigkeiten durch Überbrückung der Kluft zwischen wissenschaftlichen und rechtlichen/politischen Fragen und
  • Fragen im Zusammenhang mit der effektiven Bewältigung grenzüberschreitender Krisen. In jedem Fall wird ein anderer Übungsstil entwickelt, bei dem die Probleme, die mit jeder Herausforderung verbunden sind, erforscht werden.

Projekte

 

 

 

 

Capacity Building und Technologietransfer

Das "Risk Team" organisiert und implementiert Capacity Building und Trainingsworkshops zur Erfassung und Modellierung von Expositionsdaten. Mehrere ein- oder zweiwöchige Workshops wurden in Chile, Peru und Costa Rica durchgeführt. Die Gruppe beteiligt sich auch am Internationalen Trainingskurs für die seismische Gefährdung, die das GFZ jedes Jahr veranstaltet, sowie an anderen Ausbildungsaktivitäten.

 

 

 

Schadenskartierung und Abschätzung der makroseismischen Intensität

Ein wesentlichen Beitrag in der Seismologie für die seismische Gefährdungsbeurteilung ist die makroseismische Bewertung. Darüber hinaus werden makroseismische Beobachtungen routinemäßig von den Katastrophenschutzbehörden nach Schadenereignissen eingesetzt, um ihre Reaktionsfähigkeit zu verbessern. Die Skala EMS-98 ermöglicht eine effektive Berücksichtigung der Art und Anfälligkeit von Gebäuden in Erdbebengebieten. Wir entwickeln eine neuartige Methodik für die schnelle Kartierung von Schäden an Gebäuden sowie für die probabilistische Abschätzung der makroseismischen Intensität im epizentralen Bereich eines schadhaften Ereignisses. Die Methodik umfasst die Verwendung von mobilen Kartierungen und einer Online-Plattform für eine schnelle und sichere Erfassung von Schadensdaten von Gebäuden in den Stunden und Tagen unmittelbar nach einem zerstörerischen Ereignis. Mittels eines Bayes'sches Aktualisierungsschemas werden direkte Schadensbeobachtungen und Vorabinformationen integriert sowie Expertenurteilen miteinbezigen.

 

 

 

 

Software

  • Rapid Environmental mapping (REM)
  • Rapid Remote Visual Screening (RRVS)
  • Rapid Remote Damage Assessment (RRDA)

Frühwarnungsteam in der Sektion 2.6 Erdbebengefährdung und dynamische Risiken

TitelNameTelefonGebäude/Raum
Dr.Massimiliano Pittore+49 331 288-28668H7/103
Dr.  Marco Pilz      +49 331 288-28661   H7/106
Dr.Kevin Fleming   +49 331 288-28662H7/102
Dr. Dipl.-Ing.Konstantinos Megalooikonomou+49 331 288-28671       H7/102 
Dipl.-Geophys.Tobias Boxberger+49 331 288-28674H7/109
M.Sc.  Michael Haas    +49 331 288-28930H7/104
M.Sc.Akhmad Haifani+49 331 288-28664H7/101

 

 

Massimiliano Pittore
Arbeitsgruppenleiter
Dr. Massimiliano Pittore
Erdbebengefährdung und dynamische Risiken
Helmholtzstraße 6/7
Gebäude H 7, Raum 103
14467 Potsdam
+49 331 288-28668
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