Extremsturmfluten an offenen Küsten und Ästuargebieten · Inhalt Einleitung – Motivation &...

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




Zusammenfassung

X

Veröffentlichungen


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


Insbesondere bei integrierten Risikobetrachtungen beeinflusst der Sturmflutverlauf (nicht nur die Höhe) die Ergebnisse

Wasserstand




Wasserstand



Wasserstand


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




Zusammenfassung

X

Veröffentlichungen


Stochastische Sturmflutsimulation

Wichtigste Arbeitsschritte:

Parametrisierung beobachteter

Sturmflutereignisse




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]


750



Parametrisierung 350

400

450

500

550

600

650

700

750

Was

sers

tand

[cm

NN

]


beobachteter Sturmflutereignisse

2 5 10 50 100 200 5001.000 10.000200

250

300


Monte-Carlo-Simulation

Rekonstruktion einerRekonstruktion einer großen Anzahl synthetischer

Sturmflutereignisse

X

Sturmflutereignisse


750



Parametrisierung 350

400

450

500

550

600

650

700

750

Was

sers

tand

[cm

NN

]


beobachteter Sturmflutereignisse

2 5 10 50 100 200 5001.000 10.000200

250

300


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


X

Sturmflutereignisse0 500 1000 1500 2000

-200

0



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


Maßgebende Seegangsverhältnisse – HH


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


• 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



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


0** t = u oder t = v

17


Die Eintrittswahrscheinlichkeiten der Sturmflutszenarien können auf Basis der Ergebnisse der bivariaten stat. Analyse ermittelt werden



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


Inhalt




Zusammenfassung

X

Veröffentlichungen


Ergebnisse – HH

Statistische Einordung der in TP1a ermittelten Sturmflutszenarien unter Berücksichtigung der maßgebenden Sturmflutparameter g g g pScheitel und Fülle

Cuxhaven:Cuxhaven:


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


unter Berücksichtigung des Oberwasserzuflusses

22

Ergebnisse – Sylt

Statistische Einordung der in TP1a ermittelten Sturmflutszenarien unter Berücksichtigung der maßgebenden Sturmflutparameter Scheitel und Fülle

Hörnum


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


** Ergebnisse sind maßgebend für die Westseite von Sylt

24

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


,

25

Inhalt




Zusammenfassung

X

Veröffentlichungen


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


y

27

Inhalt




Zusammenfassung

X

Veröffentlichungen


Veröffentlichungen – Berichte


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


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


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.


Vielen Dank für die Aufmerksamkeit


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