Modellierung raum-zeitlicher Bevölkerungsverteilungsmuster im Katastrophenmanagementkontext

Effektives Katastrophenmanagement erfordert möglichst genaue raum-zeitliche Informationen sowohl über Strukturen als auch über betroffene Personen. Während physische Strukturen sich in der Regel nur langsam verändern und daher auf kurze Sicht weniger zeitkritisch in der Erfassung sind, ist die räumliche Verteilung der Bevölkerung hochgradig variabel über die Zeit (Freire und Aubrecht 2012). Die direkte Erfassung potentiell betroffener Personen bei Katastrophen ist nicht oder nur sehr eingeschränkt möglich, daher wird bei der Planung vorbeugender Maßnahmen und der Abschätzung des Gefahrenpotentials die Bevölkerungsverteilung modelliert. Zensusdaten stellen dabei eine standardisierte Datengrundlage dar, die aber in zweierlei Hinsicht limitiert ist. Zum einen ist die räumliche Ausdehnung der Zählsprengel meist zu groß und unregelmäßig um auf lokaler Ebene ausreichend genaue Aussagen über die betroffenen Personen machen zu können, zum anderen repräsentiert der Zensus die Verteilung der Wohnbevölkerung, also den Ort, wo sich die Personen in der Regel in der Nacht aufhalten. Naturgefahren (und deren Auswirkungen) können räumlich sehr fein differenziert, sowie teils ohne Vorwarnung zu einem beliebigen Zeitpunkt auftreten. Es besteht daher die Notwendigkeit, Information zur Bevölkerungsverteilung sowohl in einem räumlichen Kontext zu verfeinern als auch die zeitliche Komponente mitzuberücksichtigen (Aubrecht et al. 2012).