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Titelaufnahme

Titel
Hydrometeorological triggers of debris flows : evolution of the temporal occurrence of debris flows between 1900 and 2008 / Martin Braun
VerfasserBraun, Martin
GutachterHübl, Johannes ; Kaitna, Roland
Erschienen2014
Umfang130 Bl. : Ill., graph. Darst., Kt.
HochschulschriftWien, Univ. für Bodenkultur, Dipl.-Arb., 2014
Anmerkung
Zsfassung in dt. Sprache
SpracheEnglisch
DokumenttypDiplomarbeit
Schlagwörter (DE)Muren, Klimawandel, Niederschlagsgrenzwerte, Satz von Bayes
Schlagwörter (EN)Debris flows, climate change, rainfall thresholds, Bayes theorem
Schlagwörter (GND)Mure / Klimafaktor / Geschichte 1900-2008
URNurn:nbn:at:at-ubbw:1-1252 Persistent Identifier (URN)
Zugriffsbeschränkung
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Hydrometeorological triggers of debris flows [7.72 mb]
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Zusammenfassung (Deutsch)

Regen ist eine der Hauptursachen für das Auslösen von Muren. Der Auslösemechanismus ist jedoch von einem komplexen Zusammenspiel von verschiedensten kausalen Faktoren abhängig, die üblicherweise mit Hilfe von prozessbasierten Modellen adäquat beschrieben werden können. Solche Modelle können meist nur für gut dokumentierte Einzugsgebiete verwendet werden. Bis zum jetzigen Zeitpunkt ist es nicht möglich, alle notwendigen Informationen für eine großangelegte Untersuchung tausender Muren durchzuführen, um eine fundierte, generelle Beschreibung des Auslösemechanismus zu tätigen. Mit Hilfe von etablierten empirischen Herangehensweisen kann diesem Problem begegnet werden. Um die Auftretenshäufigkeit und Evolution von Muren im Hinblick auf hydrometeorologische Auslöser für die letzten hundert Jahre zu analysieren, wurden empirische Zusammenhänge auf Basis von Niederschlags-Intensitäts-Diagrammen genutzt und mit anderen häufigkeitsbasierten Herangehensweisen kombiniert. Das Hauptziel der Arbeit ist es, Primärdaten zu Niederschlag, Temperatur und Naturgefahren zu analysieren, generelle und klimawandelbezogene Trends herauszuarbeiten und Niederschlags-Intensitäts-Grenzwerte zu ermitteln. Abschließend wurde eine mit Hilfe des Theorems nach Bayes eine Untersuchung der Effekte von verschiedenen Niederschlagsklassen auf die Auftretenswahrscheinlichkeit vorgenommen. Die Ergebnisse wurden mit bereits publizierten Arbeiten verglichen und eine Sensitivitätsanalyse durchgeführt. Sie bewegen sich im Spektrum von vorhergehenden Studien. Zudem wurde gezeigt dass deskriptive, häufigkeitsbasierte Methoden einen homogen erhobenen Ereigniskatalog voraussetzen und abhängig davon sind, wie ein Regenereignis definiert ist bzw. welcher Algorithmus angewandt wird um Regenereignisse zu identifizieren.

Zusammenfassung (Englisch)

The main factor responsible for triggering debris flows is rainfall. The triggering mechanism however is a complex combination of causal factors which can be modelled by process-based models for intensively surveyed catchments. To date it is not possible to conduct a large-scale analysis for thousands of debris flows with sufficient information about relevant parameters to make substantiated general statements about their triggering behaviour. This problem can be overcome with the aid of well-established empirical approaches which help to describe factors of interest. In this study the evolution of the temporal occurrence of debris flows during the last one hundred years and the corresponding hydrometeorological triggers of debris flows are investigated and empirical relationships derived. The basis for this analysis is a database of all debris flow events documented by local authorities as well as data of daily precipitation and temperature from public meteorological station networks. The specific goal of the thesis was to identify potential shifts in debris-flow occurrence over the last > 100 years and to determine intensity-duration thresholds for debris flow triggering. Finally, a Bayesian approach was used to analyse the effects of different precipitation parameters on debris flow triggering probability. Results are comparable to the range of former studies and show that the distance of a precipitation gauge to the event is critical for identifying threshold conditions. It also shows that frequentist approaches are sensitive to the completeness of a hazard inventory as well as to the method of identification of triggering event rainfall or utilisation of a rainfall detection algorithm. The outcomes of this study contribute to a better understanding of the reaction of torrential watersheds to rainfall and aid developing more reliable debris flow forecasting tools for early warning.