In den letzten Jahrzehnten verursachten Naturgefahren hohe humanitäre und wirtschaftliche Verluste, wobei viele dieser Ereignisse durch den Klimawandel verstärkt werden und einen zunehmenden Trend in Häufigkeit und Schwere aufweisen. Daher sind gezielte Verfahren zur Reduzierung von Katastrophenrisiken erforderlich, um zugrundeliegende Treiber zu verstehen und effektive Risikominderungspläne zu erstellen. Solche Verfahren werden durch das Sendai-Rahmenwerk für Katastrophenvorsorge 2015-2030 (SFDRR) eingefordert. Das SFDRR ist, ein internationales Rahmenwerk, das 2015 verabschiedet wurde und prioritäre Maßnahmen festlegt, z.B. eine Verbesserung der Wissensgrundlagen zum Katastrophenrisiko. Die Türkei ist eines der SFDRR-Vertragsländer und wurde in der Vergangenheit von vielen Naturgefahren, insbesondere Erdbeben und Überschwemmungen schwer getroffen. Über die Hochwassergefahren und -risiken in der Türkei ist jedoch vergleichsweise wenig bekannt. In dieser Arbeit wird daher zum ersten Mal eine umfassende Analyse der Hochwassergefahren in der Türkei durchgeführt, von den auslösenden Ursachen bis hin zu den Auswirkungen. Ziel ist es, das Verständnis über Hochwasserrisiken zu verbessern, Studien zur Minderung des Hochwasserrisikos anzuregen und das Monitoring der Fortschritte und Zielerreichung bei der Umsetzung des SFDRR zu erleichtern.
Um das Auftreten und die Stärke von Überschwemmungen im Vergleich zu anderen Naturgefahren in der Türkei zu untersuchen und einen Überblick über die raumzeitliche Verteilung von Hochwasserschäden, wurde die Turkey Disaster Database (TABB) für den Zeitraum 1960 bis 2014 ausgewertet. Die TABB Datenbank wurde durch Vergleiche mit der Emergency Events Datenbank (EM-DAT), der Dartmouth Flood Observatory Datenbank, wissenschaftlicher Literatur und Nachrichtenarchive überprüft. Zudem wurden die stärksten Überschwemmungen zwischen 1960 und 2014 identifiziert. Diese bildeten die Basis für eine Analyse der Auslösemechanismen (bspw. atmosphärische Zirkulationsmuster und Niederschlagsmengen) und verstärkende Wirkungspfade (z.B. topographische Eigenschaften, Größe der Einzugsgebiete, Landnutzung und Bodeneigenschaften). Dafür wurde ein neues Verfahren entwickelt, und die Ereignisse wurden mithilfe von hierarchischen Clusteranalysen klassifiziert, um die Haupteinflussfaktoren pro Ereignis zu identifizieren und zusätzliche Informationen über die dominanten Wirkungspfade bei schweren Überschwemmungen bereitzustellen. Die grundlegende Idee dieser Arbeit bestand darin, bei den Ereignisauswirkungen als Bottom-up-Ansatz zu beginnen und die Ursachen für Schadensereignisse zu identifizieren, anstatt eine Modellkette mit Langzeitreihen als Eingabe anzuwenden und darin nach potenziellen Schadensereignissen zu suchen. Bei der Häufigkeitsanalyse von hochwasserauslösenden Zirkulationsmustern wurde jedoch festgestellt, dass einige schwer Niederschlagsereignisse nicht in der Liste der schwersten Hochwasserereignisse waren, d.h., ihre Auswirkungen waren nicht in nationalen und internationalen Schadensdatenbanken dokumentiert, wurden jedoch in Nachrichtenarchiven erwähnt und vom türkischen staatlichen Wetterdienst gemeldet. Dieses Erkenntnis stellt den Bottom-up-Modelansatz in Frage und unterstreicht die Dringlichkeit einer konsistenten Ereignis- und Schadensdokumentation. Daher wurde im nächsten Schritt gezielt das Schadenmodell der Vereinten Nationen für Katastrophenvorsorge (UNDRR) für kürzlich aufgetretene starke Flutereignisse (2015-2020) angepasst, validiert und angewendet. Damit wurde ein konsistentes Hochwasserschadenmodell für die Türkei bereitgestellt, das es den Behörden ermöglicht, Verluste so schnell wie möglich nach Ereignissen abzuschätzen, zum Beispiel um eine bessere Koordination von finanziellen Hilfen zu gewährleisten.
Diese Arbeit zeigt, dass Überschwemmungen mit mehr als 800 Todesfällen und 885,7 Millionen US Dollar wirtschaftlichen Schaden zwischen 1960 und 2020 nach Erdbeben den zweit höchsten zerstörerischen Effekt in der Türkei in Bezug auf humanitäre und wirtschaftliche Auswirkungen haben. Daher sollte dieses Thema mehr Aufmerksamkeit auf nationaler Ebene erhalten. Die Cluster-Ergebnisse der dominanten hochwasser-auslösenden Mechanismen (z.B. Zirkulationsmuster, Starkniederschlag, plötzliche Schneeschmelze) erhalten wichtige Informationen zur Quell- und Pfad-Identifikation, welche als Basisinformation für Gefahren-identifikation in der vorläufigen Risikoeinschätzung dienen kann.
Die Implementierung des UNDRR-Schadenmodells zeigt, dass das Modell mit länderspezifischen Parametern, kalibrierten Schadensgraden und ausreichender Ereignisdokumentation (d.h. physischer geschädigte Einheiten) empfohlen werden kann, um erste Schätzungen zur Höhe der direkten wirtschaftlichen Schäden bereitzustellen -- auch unmittelbar nach Eintreten von Ereignissen, da die Modellschätzungen im Vergleich mit dokumentierten Verlusten gut übereinstimmten. Die präsentierten Ergebnisse können dazu beitragen, die nationale Schadensdatenbank der Türkei zu verbessern, und somit ein besseres Monitoring der nationalen Fortschritte und Erfolge im Hinblick auf die Ziele des SFDRR ermöglichen. Zusätzlich können die Ergebnisse für eine bessere Charakterisierung und Klassifizierung von Hochwasserereignissen verwendet werden. Informationen zu den zugrundeliegenden Einflussfaktoren und verstärkenden Wirkungspfaden unterstützen die Auswahl geeigneter Risikomanagementstrategien.
Alle Eingabevariablen dieser Arbeit wurden aus öffentlich verfügbaren Daten bezogen. Die Ergebnisse sind zugänglich und können für die weitere Forschung verwendet werden.
Insgesamt konnte festgestellt werden, dass die konsistente Erfassung von Schadensdaten und eine bessere Ereignisdokumentation mehr Beachtung finden muss, um die Implementierung des SFDRR verlässlich zu überwachen. Bessere Ereignisdokumentationen sollten nach einem weltweit anerkannten Standard für Gefahrenklassifizierung und Schadensabschätzung in der Türkei etabliert werden. Letztendlich ermöglicht dies den Verantwortlichen auf Basis von eindeutigen Gefahrendefinitionen, Hochwasser-Ereignisklassifizierungen und konsistenten Schadenschätzungen bessere Maßnahmen zur Risikominderung zu erarbeiten
