Sektion 7.1: Zentrum für Frühwarnsysteme

Der Ansatz der Vor-Ort-Frühwarnung zielt darauf ab, potenziell schadenbringende Bodenbewegungen anhand der innerhalb der ersten Sekunden detektierten, nicht schadenbringenden P-Wellen zu identifizieren, bevor die langsameren schadenbringenden S-Wellen eintreffen. Insbesondere wird Frühwarnung mit der Abschätzung der zu erwartenden strukturellen Performanz der Gebäude verbunden . Diesem Ansatz folgend werden heute Frühwarnung, Strukturanalysen sowie Schadens- und Verlustanalysen kombiniert, so dass schnelle Entscheidungsprozesse möglich sind. Bei der Rechenleistung moderner Sensoreinheiten kann dieses Konzept auf jedem einzelnen Sensor implementiert werden, was die Entwicklung eines dezentralen Performanz-basierten Frühwarnsystems ermöglicht.

Demovideo

MPwise system with screen

Das innovative MPwise System (Multi Parameter wireless sensing system) ist im Rahmen des Zentrum für Frühwarnsysteme entwickelt worden und erlaubt die Verwendung verschiedenster Sensoren sowie diese mit einem leistungsstarken Rechner zu verbinden. Dies ermöglicht komplexe Informationseinbindung und Datenverarbeitungsaufgaben auf Stations-(Sensor) Ebene, woraus eine Vielzahl von möglichen Anwendungen resultiert. Das Ziel dieses Mehrfachgefahrenüberwachungs- und Frühwarnsystems ist es, die Voraussetzungen für verschiedene Anwendungen, wie zum Beispiel regionale und Vor-Ort Erdbebenfrühwarnung, „Rapid Response“ Systeme, Structural Health Monitoring (SHM) von Bauwerken und Standorteffektbestimmung mithilfe von 2-dimensionalen seismischen Arrays. Das Auftreten von Standorteffekten und die damit im Fall eines Erdbebens zu erwartenden größeren Schäden und Verluste stellen die Bedeutung solcher seismischen Untersuchungen für große Städte heraus. Weitere Anwendungen können die Überwachung von Hangrutschungen oder anderen Naturgefahren wie Tsunamis sein

  • REM database schema: Auf dem SENSUM db schema basierendes postgresql / postgis Schema, dass die GEM v2.0 Taxonomie nutzt und die Basis der meisten REM Produkte bildet.
  • REM-RRVS (Remote Rapid Visual Survey) ist eine Webapp für Exposureanalysen anhand von Panoramabildern
  • REM-SATEX (SATellite EXposure) ist ein QGIS plugin um LANDSAT Satellitenbilder zu analysieren
  • REM optimized routing: Modul zur Routenoptimierung für Mobile Mapping Kampagnen

mehr Informationen auf: http://www.sibyl-project.eu/tools/

 

 

Der EMCA Katalog (Earthquake Model Central Asia) (Mikhailova et al., 2015) enthält Informationen zu 33620 Erdbeben in Zentralasien (Kasachstan, Kirgisistan, Tadschikistan, Usbekistan und Turkmenistan). Der Katalog enthält für jedes Ereignis die geschätzte Größe in Bezug auf die MLH-Skala (Oberflächenwellengröße), die in früheren UdSSR-Ländern weit verbreitet ist. Die MLH-Magnituden reichen von 1,5 bis 8,3.

Der Datensatz ist frei verfügbar und kann für wissenschaftliche Zwecke hier heruntergeladen werden.

Die Gebietsquellen für Zentralasien innerhalb des EMCA-Modells werden definiert, indem das Muster der Krustenseismizität bis zu 50 km Tiefe berücksichtigt wird. Tektonische und geologische Informationen, wie die Position und Streuverteilung bekannter Fehler, wurden ebenfalls berücksichtigt, sofern verfügbar.

Um eine robuste Schätzung der notwendigen Parameter für PSHA zu erhalten, die durch die statistische Analyse der Seismizität abgeleitet werden, werden aufgrund der Datenknappheit in einigen der von dem Modell abgedeckten Bereiche Superzonen eingeführt. Diese Superzonen werden definiert durch die Kombination von Flächenquellen, die auf Ähnlichkeiten in ihrer tektonischen Stabilittät basieren, und unter Berücksichtigung der Einschätzungen lokaler Experten. Die Superzonen werden verwendet, um Folgendes abzuschätzen:

(1) die Vollständigkeitszeit des Erdbebenkatalogs, (2) die Tiefenverteilung der Seismizität, (3) das tektonische Regime durch fokale Mechanismenanalyse, (4) die maximale Größe und (5) die b-Werte über die GR-Beziehung.

Der Erdbebenkatalog für fokale Mechanismen wird aus dem Harvard Global Centroid Moment Tensor Katalog (Ekström und Nettles, 2013) extrahiert. Die Boore et al. (1997) Konvention wird für die Klassifizierung des fokalen Mechanismus verwendet.

Der Datensatz ist frei verfügbar und kann für wissenschaftliche Zwecke hier herunterladen werden.