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Hin zu datenbasierten Definitionen für die Lawinengefahrenstufen

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Auf Basis der fünfstufigen, europäischen Skala für die Lawinengefahr ordnen die Lawinenwarndienste aller europäischen Länder der aktuellen Lawinensituation eine der Gefahrenstufen zu. Allerdings fehlen für einige der in der Gefahrenstufenskala verwendeten Schlüsselbegriffe – wie bspw. "einige" oder "viele" Gefahrenstellen – präzise Definitionen, was wiederum bei deren Anwendung einen gewissen Interpretationsspielraum lässt. Eine Arbeitsgruppe der europäischen Lawinenwarndienste (EAWS) hat sich der Präzisierung dieser Begriffe angenommen. Hierfür fehlten bis anhin datenbasierte Grundlagen.

 

Im Winter 1993/94 wurde die fünfteilige europäische Lawinengefahrenskala eingeführt. Jede der Gefahrenstufen wurde mit wenigen Sätzen beschrieben und zwar in Bezug auf

  • die Schneedeckenstabilität (oder die Wahrscheinlichkeit einer Lawinenauslösung),
  • die Häufigkeit der Gefahrenstellen und
  • die Lawinengrösse.

Diese Definitionen sind qualitativ und basieren auf den Erfahrungen der an der Ausarbeitung beteiligten Lawinenwarner. 

Auch heute, fast 30 Jahre später, ist die Gefahrenstufenskala die zentrale Grundlage für die Lawinenwarnung in Europa. Die Lawinenwarner und - warnerinnen ordnen der aktuellen Lawinensituation eine der fünf Lawinengefahrenstufen zu. Dabei besteht ein gewisser Interpretationsspielraum, da einerseits die Natur mehr als fünf Lawinensituationen kennt und anderseits die Lawinengefahr nicht messbar ist. So ist deren Einschätzung immer zu einem gewissen Grad ein subjektiver Expertenentscheid – natürlich basierend auf der Interpretation einer Fülle von Daten zur aktuellen Situation und deren zukünftiger Entwicklung.

Diese Tatsache spiegelt sich auch darin, dass sich die ausgegebene Gefahrenstufe an Warndienst- und Landesgrenzen öfters unterscheidet (Techel et al., 2018), trotz Bemühungen für eine möglichst konsistente Anwendung der Gefahrenstufen. Die Unterschiede lassen sich unter anderem damit erklären, dass die Beschreibung der Gefahrenstufen einen Interpretationsspielraum zulässt, weil einige Begriffe nicht definiert sind. So wird zwar die Lawinengrösse nach einer europäischen Lawinengrössenskala beschrieben, aber besonders für Begriffe, welche die Häufigkeit der Gefahrenstellen beschreiben, fehlen (datenbasierte) Definitionen weitgehend. Und so stellt sich beispielsweise die Frage: Was bedeuten Begriffe, welche die Häufigkeit der Gefahrenstellen als «einzelne», «einige» oder «viele» beschreiben? Hier eine allgemeingültige Antwort zu liefern ist fast unmöglich, denn Studien zeigen, dass jeder Mensch diese qualitativen Begriffe mit anderen Zahlenvorstellungen belegt. Was für den einen noch «einige» Gefahrenstellen sind, wird vielleicht von einer anderen Person schon mit «vielen» interpretiert. Um dieses Problem zu lösen stellt sich die Frage: Lassen sich die Begriffe «einzelne», «einige» oder «viele» anhand von Daten definieren?

 

Wie häufig sind die Gefahrenstellen?

Um diese Frage zu beantworten, gibt es - einfach gesagt - zwei Möglichkeiten:

  1. Das Erfassen der Stabilitätsverteilung im Gelände. Mithilfe von Stabilitätstests wie dem Rutschblock-Test (Schweizer, 2000) oder einem Messgerät wie dem SnowMicroPen (Reuter et al., 2018) kann die Stabilität der Schneedecke gemessen werden.  Macht man das an vielen Orten im Gelände, bekommt man eine Häufigkeitsverteilung verschiedener Schneedeckenstabilitätswerte. Dies über eine grössere Fläche zu machen, ist allerdings sehr zeitaufwendig. Deswegen beschränken sich derlei Untersuchungen meist auf kleine Gebiete und wenige Tage (Schweizer et al., 2003; Reuter et al. 2015).
  2. Die Modellierung der Schneedecke. Der Aufbau der Schneedecke kann mit Hilfe von Daten von Wetterstationen oder Wettermodellen berechnet werden. Anhand des modellierten Schneedeckenaufbaus lassen sich dann Aussagen zu möglichen Schwachschichten und der Stabilität ableiten. Wie auch bei den Stabilitätstests, so kann auch das einzelne Modell lokal von der Realität abweichen. Viele Simulationen, über ein grösseres Gebiet betrachtet, können aber ein realistisches Bild der Schneedeckenverhältnisse abgeben. Allerdings ist die Simulation eines zuverlässigen Stabilitätsparameters komplex.

Das punktuelle Erfassen der Stabilität im Gelände im Rahmen von Schneeprofilaufnahmen durch Beobachter und Lawinenwarnerinnen ist für alle Lawinenwarndienste eine wichtige Grundlage. Da jedoch – wie oben beschrieben – nur ein (oder sehr wenige) Tests in einer Region an einem Tag gemacht werden können, lässt sich daraus nicht auf die Verteilung der Stabilität schliessen. Wie kann man diese Daten trotzdem nutzen, um typische Stabilitätsverteilungen in grosser Zahl zu erhalten? Hierfür müssen statistische Methoden angewandt werden. Der nachfolgend verwendete Ansatz wird am Ende dieses Beitrags erläutert.

 

Verteilung der Schneedeckenstabilität bei den Gefahrenstufen 1 (gering) bis 4 (gross)

In den Schweizer Alpen wurden in den vergangenen zwanzig Jahren über 4000 Rutschblocktests aufgenommen und gleichentags von den Beobachtern auch die Gefahrenstufe eingeschätzt. Jedes Rutschblock-Ergebnis wurde einer von vier Stabilitätsklassen zugeordnet – sehr schwache, schwache, mittlere und gute Stabilität. Je geringer die Stabilität am Profilort, umso wahrscheinlicher ist eine Lawinenauslösung in einem Hang mit ähnlicher Stabilität.  An einem Ort mit sehr schwacher Stabilität ist es möglich, eine Lawine auszulösen. Demgegenüber sind Lawinenauslösungen bei guter Stabilität eher unwahrscheinlich (aber nicht ausgeschlossen).

Stellt man diese Daten für die Gefahrenstufen 1 (gering) bis 4 (gross) dar (Abb. 1), dann zeigt sich klar, dass die Anzahl der Stellen, an denen eine Auslösung möglich ist (sehr schwache Rutschblock-Ergebnisse), bei Gefahrenstufe 3 und 4 wesentlich häufiger sind als bei Gefahrenstufe 1. Man sieht aber auch, dass selbst bei Gefahrenstufe 1 solche Stellen vorhanden sein können. Demgegenüber nimmt erwartungsgemäss der Anteil guter Rutschblock-Ergebnisse mit höheren Gefahrenstufen markant ab.

 

Mit statistischen Methoden kann man aus den vorhandenen Daten eine grosse Zahl weiterer Stabilitätsverteilungen errechnen. Sind dann anstatt einer (wie in Abb. 1) zahlreiche Stabilitätsverteilungen für jede Gefahrenstufe vorhanden, und stellt man die Anteile sehr schwacher – und als Gegenstück guter – Stabilität in einem Diagramm dar (Abb. 2), dann zeigt sich die typische Bandbreite der Häufigkeit sehr schwacher und guter Testresultate bei den verschiedenen Gefahrenstufen. Zudem wird deutlich, dass sich die Verteilungen zwischen den Gefahrenstufen unterscheiden, und dass es nicht eine einzige typische Verteilung gibt.

 

Wie viele sind "keine oder fast keine", «einzelne», «einige», oder «viele» Gefahrenstellen?

Mit Hilfe des weiter unten beschriebenen, statistischen Verfahrens konnten die Häufigkeitsverteilungen qualitativen Begriffen wie «einzelne», «einige» oder «viele» Gefahrenstellen, zugeordnet werden:

  • keine:                   0%
  • einzelne:             >0% bis <4%
  • einige:                  4% bis 20%
  • viele:                     >20%

Bemerkenswert ist vor allem, dass der Grenzwert der Häufigkeit für den Begriff «viele» schon bei 20% liegt. In anderen Worten, wenn einer von fünf Hängen eine erhöhte Wahrscheinlichkeit für eine Lawinenauslösung hat, dann würden wir dies bereits als «viele» Hänge bezeichnen.

 

Für was sind diese Erkenntnisse hilfreich?

Führt man eine ähnliche Analyse für die Grösse der beobachteten Lawinen durch (hier nicht weiter ausgeführt) und kombiniert die Ergebnisse für die Lawinengrösse mit der Häufigkeit der Gefahrenstellen, dann lassen sich die Gefahrenstufen 1 bis 4 anhand der häufigsten Kombinationen beschreiben; für die Stufe 5 ist dies nicht möglich, da es zu wenige Daten gibt.

Abbildung 3 zeigt die daten-basierte typischste Ausprägung der Anzahl Gefahrenstellen und der grössten beobachteten Lawinengrösse für die Gefahrenstufen 1 bis 4. Die Schneedeckenstabilität wird nicht explizit erwähnt, da diese in der Beschreibung der Häufigkeit der Gefahrenstellen enthalten ist (Stellen mit sehr schwacher Stabilität). Hierin unterscheidet sich dieser Ansatz von der Beschreibung der Gefahrenstufen in der europäischen Lawinengefahrenskala, welche die typischste (statt der schwächsten) Stabilität für jede Gefahrenstufe beschreibt. Auffallend ist, dass die Häufigkeit der Gefahrenstellen von einer Stufe zur nächsten zunimmt, die Verteilung der Lawinengrössen sich dagegen vergleichsweise wenig ändert. Dies bedeutet, dass es in einem ersten Schritt ausreichend ist, die Schneedeckenstabilität und die Häufigkeit der Gefahrenstellen allein mit Hilfe der Häufigkeit der Stellen mit sehr schwacher Schneedeckenstabilität zu beschreiben. Dies bedeutet, dass der Häufigkeit der Gefahrenstellen bei der Definition der Gefahrenstufen ein grösseres Gewicht gegeben werden sollte, als dies bspw. in der jetzigen Gefahrenstufenskala der Fall ist.

 

Zusammenfassung und Ausblick

Diese Studie zeigt zum ersten Mal eine Möglichkeit auf, wie anhand einer grossen Anzahl von Beobachtungsdaten zentrale, in der Gefahrenstufenskala verwendete Begriffe definiert werden können. Das Anwendungsbeispiel (Abb. 3) zeigt zudem, wie mit Hilfe von Daten und einem statistischen Ansatz die Gefahrenstufen daten-basiert beschrieben werden könnten.

Die Ergebnisse bilden eine wichtige Diskussionsgrundlage für die Überarbeitung der Gefahrenstufen-Definitionen innerhalb der EAWS, einem Thema, dem sich länderübergreifend eine Gruppe von Lawinenwarnern widmet. Gleichzeitig tauchen mit diesen Erkenntnissen und deren Integration in die praktische Arbeit der Lawinenwarndienste auch neue Fragen auf: Wie kann die Häufigkeit der Gefahrenstellen eingeschätzt werden? Wie erwähnt gibt es dazu meist nur wenige Beobachtungen. Deshalb kommt in Zukunft der räumlichen Modellierung der Schneedeckenstabilität eine grosse Bedeutung zu. Sie würde erlauben, die Häufigkeit der Gefahrenstellen möglichst objektiv abzuschätzen.

Link zur Studie: Techel et al. (2020)

 

Weitere Informationen

Statistische Simulation der Verteilung der Schneedeckenstabilität

Wie haben Techel et al. (2020) in ihrer Studie typische Verteilungen für die Häufigkeit der Gefahrenstellen gefunden?

Da in der Regel an jedem Tag in einer Region nur ein Rutschblock-Test verfügbar war, das Ziel aber die Beschreibung der Häufigkeit von Gefahrenstellen ist, wurden alle Testergebnisse, welche bei der gleichen Gefahrenstufe aufgenommen wurden, in einen Topf gesteckt (Abb. 1). Aus diesem Topf wurde dann zufällig eine bestimmte Anzahl Rutschblock-Ergebnisse gezogen (n Rutschblock-Ergebnisse) und für jede dieser Verteilungen der Anteil sehr schwacher Tests berechnet. Die Betrachtung besonders der schwächsten Rutschblock-Ergebnisse macht deshalb Sinn, weil besonders diese Testresultate einen Hinweis auf die Häufigkeit von Gefahrenstellen, also Stellen, an denen eine Lawinenauslösung am wahrscheinlichsten ist, geben. Dieser Vorgang wurde für jede Gefahrenstufe gleich oft wiederholt. Dies ist nötig, damit man – anstatt nur einer – eine grosse Anzahl an Stabilitäts-Verteilungen für jede Gefahrenstufe erhält.

Stellt man anschliessend die Anteile sehr schwacher Rutschblock-Tests als Histogramm dar (Abb. 4), wobei man nun alle Gefahrenstufen wieder in einen Topf wirft, dann zeigt sich eine typische Verteilung: häufig sind Fälle, bei denen der Anteil sehr schwacher Tests sehr tief ist; selten sind dagegen Fälle, in denen dieser Anteil hoch ist. Diese Verteilung ist typisch für Naturgefahren. So gibt es beispielsweise viele schwache Erdbeben, aber nur wenige ganz starke. Ebenso sind kleine Lawinen viel häufiger als sehr grosse Lawinen und so ist die Anzahl spontan abgegangener Lawinen in einer bestimmten Region an den meisten Tagen sehr gering (oder null) und an wenigen Tagen sehr gross (Schweizer et al., 2020).

In einem letzten Schritt wird die Verteilung mit den sehr schwachen Testresultaten automatisch in vier Klassen unterteilt. Dabei legt der Algorithmus die Klassengrenzen so fest, dass eine nächstgrössere Klasse x-mal so breit ist wie die vorhergehende. Diesen vier Klassen kann man schliesslich die qualitativen Bezeichnungen «keine», «einzelne», «einige» oder «viele» wieder zuordnen. Es ergeben sich die oben beschriebenen vier Klassen für die Häufigkeit von sehr schwachen Testergebnissen und somit Gefahrenstellen.