tremRisKX RisK
Extremsturmfluten an offenen Küsten und ÄÄstuargebieten
Teilprojekt 1b:Ermittlung der maßgebenden Seegangsverhältnisse undErmittlung der maßgebenden Seegangsverhältnisse und
Eintrittswahrscheinlichkeiten(Risikoquelle)( q )
Thomas Wahl, XtremRisK-AbschlusskonferenzChristoph Mudersbach, Jürgen Jensen 14. November 2012, Hamburg
Inhalt
EinleitungMotivation & Zielsetzung– Motivation & Zielsetzung
Methode Stochastische SturmflutsimulationStochastische Sturmflutsimulation Ermittlung maßgebender Seegangsverhältnisse Multivariate statistische Analyse
Ergebnisse Untersuchungsgebiet Hamburg Untersuchungsgebiet Sylt
Zusammenfassung
X
Veröffentlichungen
trem isKRXThomas Wahl Statistische Verfahren im Rahmen von Risikoanalysen XtremRisK-Abschlusskonferenz 2
Inhalt
EinleitungMotivation & Zielsetzung– Motivation & Zielsetzung
Methode Stochastische SturmflutsimulationStochastische Sturmflutsimulation Ermittlung maßgebender Seegangsverhältnisse Multivariate statistische Analyse
Ergebnisse Untersuchungsgebiet Hamburg Untersuchungsgebiet Sylt
Zusammenfassung
X
Veröffentlichungen
trem isKRXThomas Wahl Statistische Verfahren im Rahmen von Risikoanalysen XtremRisK-Abschlusskonferenz 3
Motivation & Zielsetzung
Im Rahmen einer integrierten Risikoanalyse müssen verschiedene Sturmflutszenarien berücksichtigt werden
Stochastischer Sturmflutgenerator zurSturmflutgenerator zur Simulation eines Kollektivs für statistische Analysen
Xtrem isKRXThomas Wahl Statistische Verfahren im Rahmen von Risikoanalysen XtremRisK-Abschlusskonferenz 4
Motivation & Zielsetzung
Insbesondere bei integrierten Risikobetrachtungen beeinflusst der Sturmflutverlauf (nicht nur die Höhe) die Ergebnisse
Wasserstand
Xtrem isKRXThomas Wahl Statistische Verfahren im Rahmen von Risikoanalysen XtremRisK-Abschlusskonferenz 5
Motivation & Zielsetzung
Insbesondere bei integrierten Risikobetrachtungen beeinflusst der Sturmflutverlauf (nicht nur die Höhe) die Ergebnisse
Wasserstand
Xtrem isKRXThomas Wahl Statistische Verfahren im Rahmen von Risikoanalysen XtremRisK-Abschlusskonferenz 6
Motivation & Zielsetzung
Wasserstand
Insbesondere bei integrierten Risikobetrachtungen beeinflusst der Sturmflutverlauf (nicht nur die Höhe) die Ergebnisse
Wasserstand
S
f(x)
NN
2t
t
dxf(x)F
NN
XMultivariate statistische Analyse
Zeit1t
t1 t2
trem isKRXThomas Wahl Statistische Verfahren im Rahmen von Risikoanalysen XtremRisK-Abschlusskonferenz
Multivariate statistische Analyse
7
Inhalt
EinleitungMotivation & Zielsetzung– Motivation & Zielsetzung
Methode Stochastische SturmflutsimulationStochastische Sturmflutsimulation Ermittlung maßgebender Seegangsverhältnisse Multivariate statistische Analyse
Ergebnisse Untersuchungsgebiet Hamburg Untersuchungsgebiet Sylt
Zusammenfassung
X
Veröffentlichungen
trem isKRXThomas Wahl Statistische Verfahren im Rahmen von Risikoanalysen XtremRisK-Abschlusskonferenz 8
Stochastische Sturmflutsimulation
Wichtigste Arbeitsschritte:
Parametrisierung beobachteter
Sturmflutereignisse
Xtrem isKRXThomas Wahl Statistische Verfahren im Rahmen von Risikoanalysen XtremRisK-Abschlusskonferenz 9
Stochastische Sturmflutsimulation
Wichtigste Arbeitsschritte:
Parametrisierung beobachteter
Sturmflutereignisse750
Monte-Carlo-Simulation600
650
700
750
Pegel: HörnumParameter: 10Verteilung: GPD
450
500
550
600
erst
and
[cm
NN
]
300
350
400
Was
se
X2 5 10 50 100 200 5001.000 10.000
200
250
Wiederkehrintervall [a]
trem isKRXThomas Wahl Statistische Verfahren im Rahmen von Risikoanalysen XtremRisK-Abschlusskonferenz 10
750
Stochastische Sturmflutsimulation
Wichtigste Arbeitsschritte:
Parametrisierung 350
400
450
500
550
600
650
700
750
Was
sers
tand
[cm
NN
]
Pegel: HörnumParameter: 10Verteilung: GPD
beobachteter Sturmflutereignisse
2 5 10 50 100 200 5001.000 10.000200
250
300
Wiederkehrintervall [a]
Monte-Carlo-Simulation
Rekonstruktion einerRekonstruktion einer großen Anzahl synthetischer
Sturmflutereignisse
X
Sturmflutereignisse
trem isKRXThomas Wahl Statistische Verfahren im Rahmen von Risikoanalysen XtremRisK-Abschlusskonferenz 11
750
Stochastische Sturmflutsimulation
Wichtigste Arbeitsschritte:
Parametrisierung 350
400
450
500
550
600
650
700
750
Was
sers
tand
[cm
NN
]
Pegel: HörnumParameter: 10Verteilung: GPD
beobachteter Sturmflutereignisse
2 5 10 50 100 200 5001.000 10.000200
250
300
Wiederkehrintervall [a]
400
600
Monte-Carlo-Simulation600
0 500 1000 1500 2000-200
0
200
400
Syn. storm surge no. 36953
Rekonstruktion einer asse
rsta
nd [c
mN
N]
0
200
400
600
Syn storm surge no 41314Rekonstruktion einer großen Anzahl synthetischer
Sturmflutereignisse 200
400
600
Wa
0 500 1000 1500 2000-200
Syn. storm surge no. 41314
X
Sturmflutereignisse0 500 1000 1500 2000
-200
0
Syn. storm surge no. 82094
trem isKRXThomas Wahl Statistische Verfahren im Rahmen von Risikoanalysen XtremRisK-Abschlusskonferenz 12
Maßgebende Seegangsverhältnisse – HH
• Erweiterung der Modellierungsplattform Kalypso durch die Kopplung des Modellsystems SWAN an das Modul Kalypso 1D2DB h d S hält i i G bi t d tädti h• Berechnung der Seegangsverhältnisse im Gebiet der städtischen Unterelbe auf Grundlage der zuvor berechneten Wasserstände und verfügbaren Windfelderg
• Auswertung der Seegangsverhältnisse im Nahbereich der HWKS-Systeme für die jeweiligen Sturmflutszenarien
• Sign. Wellenhöhe Hs zum Zeitpunkt des maximalen Wasserstandes beträgt maximal ca. 0,35 mÜbergabe der eitabhängigen Seegangsparameter ( nd• Übergabe der zeitabhängigen Seegangsparameter (und Wasserstände) an TP2 zur Ermittlung der Versagenswahr-scheinlichkeiten und Initialbedingungen für die Flutwellenausbreitung
X
g g g
trem isKRXThomas Wahl Statistische Verfahren im Rahmen von Risikoanalysen XtremRisK-Abschlusskonferenz 13
Maßgebende Seegangsverhältnisse – HH
Xtrem isKRXThomas Wahl Statistische Verfahren im Rahmen von Risikoanalysen XtremRisK-Abschlusskonferenz 14
Maßgebende Seegangsverhältnisse – Sylt
• Westseite: Nutzung des Modellsystems SWAN zur Ermittlung der maßgebenden Seegangsverhältnisse für die jeweiligen Sturmflutszenarien
X• Ostseite: Annahme der maßgebenden Seegangsparameter auf der Basis
von Erfahrungswerten und Untersuchungen am LKN Husumtrem isKRX
Thomas Wahl Statistische Verfahren im Rahmen von Risikoanalysen XtremRisK-Abschlusskonferenz
von Erfahrungswerten und Untersuchungen am LKN Husum
15
Multivariate statistische Analyse
• Die zu wählende Vorgehensweise bei multivariaten statistischen Analysen hängt von den Eigenschaften der zu untersuchenden Parameter abParameter ab
• Copula-Funktionen sind flexibel und bieten die Möglichkeit alle relevanten Parameter in die Analysen einzubezieheny
Xtrem isKRXThomas Wahl Statistische Verfahren im Rahmen von Risikoanalysen XtremRisK-Abschlusskonferenz 16
Multivariate statistische Analyse
Copulafunktion Cθ
Generator φ(t)**
Wertebereich, θ
Kendall‘s τ
Cl t ( d C k J h )Clayton (oder Cook-Johnson)
θ1θθ 1vu
1t θ 0, 2θ
θ
Frank
1e1e1 θvθu
1e θt
4 *
1e1e1e1ln
θ1
θ
1e1eln θ , \{0} θD1
θ41 1 *
Gumbel (oder Gumbel-Hougaard)
θ1
θθ lnvlnuexp θlnt 1, 1θ1
X
* 1. Debye Funktion
θ
0t1 dt
1et
θ1θD
trem isKRXThomas Wahl Statistische Verfahren im Rahmen von Risikoanalysen XtremRisK-Abschlusskonferenz
0** t = u oder t = v
17
Multivariate statistische Analyse
Die Eintrittswahrscheinlichkeiten der Sturmflutszenarien können auf Basis der Ergebnisse der bivariaten stat. Analyse ermittelt werden
Xtrem isKRXThomas Wahl Statistische Verfahren im Rahmen von Risikoanalysen XtremRisK-Abschlusskonferenz 18
Multivariate statistische Analyse
Für Untersuchungsgebiete, in denen auch die Seegangsverhältnisse einen maßgeblichen Einfluss auf die Ergebnisse der Risikoanalyse besitzen, können trivariate Copula-Modelle zur Einbeziehung ausgewählter Seegangsparameter (hier: Hs) genutzt werden
Xtrem isKRXThomas Wahl Statistische Verfahren im Rahmen von Risikoanalysen XtremRisK-Abschlusskonferenz 19
Inhalt
EinleitungMotivation & Zielsetzung– Motivation & Zielsetzung
Methode Stochastische SturmflutsimulationStochastische Sturmflutsimulation Ermittlung maßgebender Seegangsverhältnisse Multivariate statistische Analyse
Ergebnisse Untersuchungsgebiet Hamburg Untersuchungsgebiet Sylt
Zusammenfassung
X
Veröffentlichungen
trem isKRXThomas Wahl Statistische Verfahren im Rahmen von Risikoanalysen XtremRisK-Abschlusskonferenz 20
Ergebnisse – HH
Statistische Einordung der in TP1a ermittelten Sturmflutszenarien unter Berücksichtigung der maßgebenden Sturmflutparameter g g g pScheitel und Fülle
Cuxhaven:Cuxhaven:
Xtrem isKRXThomas Wahl Statistische Verfahren im Rahmen von Risikoanalysen XtremRisK-Abschlusskonferenz 21
Ergebnisse – HH
Szenario: HH_XR2010A HH_XR2010B HH_XR2010C HH_XR2010A-80 HH_XR2010A-90
Scheitel [cmNN] 610 (800*) 531 (708*) 650 (864*) 530 (720*) 530 (710*)
Fülle [-] 537 770 767 449 449
Pe,Scheitel [1/a] 3,17·10-4 7,20·10-3 4,27·10-6 7,45·10-3 7,45·10-3
Pe,Fülle [1/a] 1,30·10-2 3,24·10-6 3,71·10-6 1,23·10-1 1,23·10-1,
Pe,Cuxhaven [1/a] (bivariat) 3,09·10-4 3,24·10-6 2,12·10-6 7,10·10-3 7,10·10-3
Oberwasser [m³/s] 3600 3600 3600 3600 2200Oberwasser [m³/s] 3600 3600 3600 3600 2200
Pe,Oberwasser [1/a] 2,50·10-2 2,50·10-2 2,50·10-2 2,50·10-2 3,33·10-1
X
Pe,Hamburg[1/a] (trivariat) 7,72·10-6 8,09·10-8 5,30·10-8 1,78·10-4 2,36·10-3
* Von der BAW mithilfe eines numerischen Modells ermittelter Scheitelwert für den Bereich Hamburg ü O f
trem isKRXThomas Wahl Statistische Verfahren im Rahmen von Risikoanalysen XtremRisK-Abschlusskonferenz
unter Berücksichtigung des Oberwasserzuflusses
22
Ergebnisse – Sylt
Statistische Einordung der in TP1a ermittelten Sturmflutszenarien unter Berücksichtigung der maßgebenden Sturmflutparameter Scheitel und Fülle
Hörnum
Xtrem isKRXThomas Wahl Statistische Verfahren im Rahmen von Risikoanalysen XtremRisK-Abschlusskonferenz 23
Ergebnisse – Sylt
Szenario: SY_XR2010A SY_XR2010B SY_XR2010C SY_XR2010A-95
S h it l [ NN] 513 450 489 419Scheitel [cmNN] 513 450 489 419
Fülle [-] 574 608 559 477
Pe,Scheitel [1/a] 5,47·10-6 3,73·10-3 4,63·10-4 1,37·10-2
Pe,Fülle [1/a] 3,76·10-4 7,24·10-5 7,43·10-4 1,52·10-2e,Fülle
Pe, Sturmflut [1/a]* (bivariat) 5,38·10-6 7,09·10-5 3,06·10-4 7,85·10-3
sign. Wellenhöhe Hs [cm] 373 366 386 355
Pe,Hs [1/a] 5,72·10-1 6,24·10-1 4,76·10-1 7,02·10-1
X
Pe, Sturmflut+Seegang [1/a]** (trivariat) 4,82·10-6 6,51·10-5 2,57·10-4 7,42·10-3
* Ergebnisse sind maßgebend für die Ostseite von Sylt
trem isKRXThomas Wahl Statistische Verfahren im Rahmen von Risikoanalysen XtremRisK-Abschlusskonferenz
** Ergebnisse sind maßgebend für die Westseite von Sylt
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Ergebnisse – Unsicherheitsanalyse
Untersuchungsgebiet Hamburg
Szenario: HH_XR2010A HH_XR2010B HH_XR2010C HH_XR2010A-80 HH_XR2010A-90
Pe [1/a] 7,72·10-6 8,09·10-8 5,30·10-8 1,78·10-4 2,36·10-3
Pe worst case [1/a] 8,89·10-6 1,19·10-7 1,32·10-7 1,83·10-4 2,43·10-3e, worst case [ ] , , , , ,
Untersuchungsgebiet Sylt (Ostseite)
Szenario: SY XR2010A SY XR2010B SY XR2010C SY XR2010A-95_ _ _ _
Pe [1/a] 5,38·10-6 7,09·10-5 3,06·10-4 7,85·10-3
Pe worst case[1/a] 1,14·10-4 9,64·10-5 4,11·10-4 8,84·10-3e, worst case[ ] , , , ,
Untersuchungsgebiet Sylt (Westseite)
Szenario: SY_XR2010A SY_XR2010B SY_XR2010C SY_XR2010A-95
X
Pe [1/a] 4,82·10-6 6,51·10-5 2,57·10-4 7,42·10-3
Pe, worst case [1/a] 1,13·10-4 9,06·10-5 3,63·10-4 8,41·10-3
trem isKRXThomas Wahl Statistische Verfahren im Rahmen von Risikoanalysen XtremRisK-Abschlusskonferenz
,
25
Inhalt
EinleitungMotivation & Zielsetzung– Motivation & Zielsetzung
Methode Stochastische SturmflutsimulationStochastische Sturmflutsimulation Ermittlung maßgebender Seegangsverhältnisse Multivariate statistische Analyse
Ergebnisse Untersuchungsgebiet Hamburg Untersuchungsgebiet Sylt
Zusammenfassung
X
Veröffentlichungen
trem isKRXThomas Wahl Statistische Verfahren im Rahmen von Risikoanalysen XtremRisK-Abschlusskonferenz 26
Zusammenfassung
Stochastische Sturmflutsimulation Entwicklung eines stochastischen Sturmflutgenerators (Input:
hochaufgelöste Daten und Scheitelwerte)hochaufgelöste Daten und Scheitelwerte) Eine große Anzahl Szenarien kann simuliert und direkt für
Risikoanalysen (oder andere Untersuchungen) genutzt und gleichzeitig als Basis für statistische Analysen herangezogen werden
Ermittlung maßgebender Seegangsverhältnisse Ermittlung maßgebender Seegangsverhältnisse Anwendung numerischer Seegangsmodelle zur Ermittlung der
für das jeweilige Sturmflutszenario maßgebenden Seegangsverhältnisse
Multivariate statistische Analysen
X
Anwendung multivariater Copula-Modelle zur Berücksichtigung aller maßgebenden Belastungsparameter im Rahmen der statistischen Analyse
trem isKRXThomas Wahl Statistische Verfahren im Rahmen von Risikoanalysen XtremRisK-Abschlusskonferenz
y
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Inhalt
EinleitungMotivation & Zielsetzung– Motivation & Zielsetzung
Methode Stochastische SturmflutsimulationStochastische Sturmflutsimulation Ermittlung maßgebender Seegangsverhältnisse Multivariate statistische Analyse
Ergebnisse Untersuchungsgebiet Hamburg Untersuchungsgebiet Sylt
Zusammenfassung
X
Veröffentlichungen
trem isKRXThomas Wahl Statistische Verfahren im Rahmen von Risikoanalysen XtremRisK-Abschlusskonferenz 28
Veröffentlichungen – Berichte
Xtrem isKRXThomas Wahl Statistische Verfahren im Rahmen von Risikoanalysen XtremRisK-Abschlusskonferenz 29
Veröffentlichungen – Konferenzen
• Wahl, T., Jensen, J., Mudersbach, C.: A multivariate statistical model for advanced storm surge analyses in the North Sea, ICCE 2010, Shanghai, China.2010, Shanghai, China.
• Wahl, T., Jensen, J., Mudersbach, C. : Stochastic storm surge simulation and the multivariate statistical assessment of the resultssimulation and the multivariate statistical assessment of the results via Copula functions, 34th IAHR Biennial Congress 2011, Brisbane, Australia.
• Wahl, T. and Jensen, J.: Statistical methods to assess the hydrodynamic boundary conditions for flood risk analyses in coastal
C t & P t 2011 P th A t liareas, Coasts & Ports 2011, Perth, Australia.
• Wahl, T. and Jensen J.: Statistisch-probabilistische
X
, pUntersuchungen zu zeitabhängigen Belastungen aus Wasserstand und Seegang auf Küstenschutzbauwerke, CoastDoc 2010, In: Mitteilungen des fwu Heft 2 ISSN 1868 661 2011
trem isKRXThomas Wahl Statistische Verfahren im Rahmen von Risikoanalysen XtremRisK-Abschlusskonferenz
Mitteilungen des fwu, Heft 2, ISSN 1868-661, 2011.
30
Veröffentlichungen – Konferenzen
• Wahl, T., Mudersbach, C. and Jensen, J.: Statistical assessment of storm surge scenarios within integrated risk
l R lt f th Xt Ri K j t FLOOD i k 2012analyses - Results of the XtremRisK project, FLOODrisk 2012, Rotterdam, Netherlands.
• Diverse Präsentationen und Poster
• EGU Session (aunnual, co-organized by fwu and PIK) - Storm Surges and coastal areas: extreme events, damages, and risk
Xtrem isKRXThomas Wahl Statistische Verfahren im Rahmen von Risikoanalysen XtremRisK-Abschlusskonferenz 31
Veröffentlichungen – Fachzeitschriften
• Gönnert, G., Jensen, J., von Storch, H., Thumm, S., Wahl, T., Weisse, R.: Der Meeresspiegelanstieg – Ursachen, Tendenzen
d Ri ik b t Di Kü t H ft 76 2009und Risikobewertung, Die Küste, Heft 76, 2009.
• Wahl, T., Mudersbach, C., Jensen J.: Assessing the hydrodynamic boundary conditions for risk analyses in coastal areas: A stochastic storm surge model, Nat. Hazards Earth Syst. Sci., 11, 2925-2939, doi:10.5194/nhess-11-2925-2011, 2011.
• Wahl, T., Mudersbach, C., Jensen J.: Assessing the hydrodynamic boundary conditions for risk analyses in coastal areas: A multivariate statistical approach based on Copula
X
areas: A multivariate statistical approach based on Copula functions, Nat. Hazards Earth Syst. Sci., 12, 495-510, doi:10.5194/nhess-12-495-2012, 2012.
trem isKRXThomas Wahl Statistische Verfahren im Rahmen von Risikoanalysen XtremRisK-Abschlusskonferenz 32