Risikomanagement von Naturgefahren durch Monitoring und Risikomodelle in Swanetien (Georgien)

Swanetien ist eine Region in Georgien, in der es zu teilweise gravierenden Hangrutschungen und Felsstürzen sowie Hochwasserereignissen kommt. Das Projekt SwanRisk hat zum Ziel, numerisch-geotechnischer Vorhersage- und Risikomodelle zur Beurteilung von Hangstabilitäten und Felssturzgefährdungen zu generieren. Durch breit angelegte geowissenschaftliche Untersuchungen, zum Beispiel dem Erstellen von Geländemodellen mittels Drohnenflügen, Monitoring von Hangbewegungen, Sammeln von Wetterdaten und Generieren geotechnischer Risikomodelle sollen genug Daten erfasst werden, um Gefährdungsprognosen mittels KI zu erstellen. 

1. Situation in Swanetien

Swanetien ist eine Region mit teilweise gravierenden Hangrutschungen und Felsstürzen sowie Hochwasserereignissen, die zu zahlreichen Toten und Zerstörung der Verkehrswege führen. Das Enguri Tal ist die einzige Verbindung auf dem Land zwischen dem georgischen Tiefland und Mestia, so dass die Zerstörungen der Straße die Ortschaften im Großen Kaukasus von der Versorgung abschneiden. Die geologisch bedingten Massenbewegungen werden zusätzlich forciert durch eine anhaltende Erosion, die zum Verlust von Bäumen bzw. Wald führen, was wiederum die Erosion verstärkt und daher als eine Art selbstverstärkender Prozess betrachtet werden kann. Aufgrund des derzeitig zu verzeichnenden Rückgangs der Gletscher, wird von auftauenden Permafrostböden sowie zunehmenden Winterniederschlägen ausgegangen. Sie sind eine Ursache für die Veränderung des hydrologischen Regimes sowie für mittelfristig zunehmende Hanginstabilitäten, die durch das Auftreten hoher Schmelzwassermengen noch verstärkt werden.

2. Lösungsweg

Mittels Drohnenflügen werden ausgewählte Areale beflogen, um digitale Geländemodelle zu generieren. Mit den ingenieurgeologischen Untersuchungen werden die Gebirgsparameter erfasst. Anschließend werden geotechnische Risikomodelle generiert. Ein Lösungsansatz besteht in der Verknüpfung der Modelle, um so den unmittelbaren Zusammenhang zwischen Hochwasserereignissen und Gefährdungen wie z. B. Massenbewegungen abzubilden. So fließen die im Rahmen der hydrologischen Modellierungen ermittelten Größen und Parameter in die geotechnischen Vorhersage- und Risikomodelle ein.

Für Swanetien ist ein robustes Monitoring- und Frühwarnsystem angedacht, welches schritt­weise ausgebaut werden kann. Um größere Areale abzudecken, wird mit den Risikomodellen von Risiko-Typuslokalitäten eine Anfangskalibrierung des Monitoringsystems durchgeführt. Dem folgt eine schrittweise Kalibrierung mittels maschineller Lernverfahren.

3. Ziele

Ein Ziel des Projektes ist die Generierung numerisch-geotechnischer Vorhersage- und Risikomodelle zur Beurteilung von Hangstabilitäten und Felssturzgefährdungen. Sie ermöglichen belastbare Aussagen zur Gefährdung durch Massenbewegungen und sollen zukünftig an die erwarteten klimatischen Veränderungen angepasst werden können.

Hierzu gehört als Ziel das Erstellen ingenieurtechnische Lösungskonzepte für den Untergrund bezüglich der Infrastruktur sowie Sicherungskonzepte für zukünftige Baumaßnahmen in risikobehafteten Hangbereichen.

Ein weiteres wichtiges Ziel ist die (Weiter-) Entwicklung eines wartungsarmen Monitoring- und Frühwarnsystems, welches größere und oft schlecht zugängliche Areale abdeckt. Aus einer Kombination bestehender Technologien wird ein selbstlernendes System als ein Frühwarnsystem entwickelt. Dieses kann als flexibles System an die unterschiedlichen ingenieurgeologischen Situationen angepasst werden.

Im geplanten Expertensystem werden sämtliche bestehenden und generierten Daten mit Raum- und Zeitbezug erfasst. Mit der schrittweisen Einpflege neuer Daten erhält man einen immer exakteren Kenntnisstand über die Art und Intensität der Naturrisiken in Swanetien. Das Monitoring- und Frühwarnsystem und das Expertensystem werden miteinander verknüpft, so dass mögliche Gefährdungen und konkrete Ereignisse automatisch in einem (Web-) GIS angezeigt werden. Eine Smartphone-Applikationen ermöglicht die zeitnahe Benachrichtigung der Behörden über Ereignisse. Die Möglichkeit für die lokale Bevölkerung, mittels einer Applikation über Massenbewegungen zu informieren, kann das Bewusstsein für diese Problematik erhöhen. Zudem wird durch dieses „crowd data collecting“ die Datenlage für die Prognosemodelle verbessert und somit die Planungssicherheit erhöht.