In Mexico, numerous landslides occur each year and Veracruz represents the state with the third highest number of events. Especially the Chiconquiaco Mountain Range, located in the central part of Veracruz, is highly affected by landslides and no detailed information on the spatial distribution of existing landslides or future occurrences is available. This leaves the local population exposed to an unknown threat and unable to react appropriately to this hazard or to consider the potential landslide occurrence in future planning processes. Thus, the overall objective of the present study is to provide a comprehensive assessment of the landslide situation in the Chiconquiaco Mountain Range area. Here, the combination of a site-specific and a regional approach enables to investigate the causes, triggers, and process types as well as to model the landslide susceptibility for the entire study area. For the site-specific approach, the focus lies on characterizing the Capulín landslide, which represents one of the largest mass movements in the area. In this context, the task is to develop a multi-methodological concept, which concentrates on cost-effective, flexible and non-invasive methods. This approach shows that the applied methods complement each other very well and their combination allows for a detailed characterization of the landslide. The analyses revealed that the Capulín landslide is a complex mass movement type. It comprises rotational movement in the upper parts and translational movement in the lower areas, as well as flow processes at the flank and foot area and therefore, is classified as a compound slide-flow according to Cruden and Varnes (1996). Furthermore, the investigations show that the Capulín landslide represents a reactivation of a former process. This is an important new information, especially with regard to the other landslides identified in the study area. Both the road reconstructed after the landslide, which runs through the landslide mass, and the stream causing erosion processes at the foot of the landslide severely affect the stability of the landslide, making it highly susceptible to future reactivation processes. This is particularly important as the landslide is located only few hundred meters from the village El Capulín and an extension of the landslide area could cause severe damage. The next step in the landslide assessment consists of integrating the data obtained in the site-specific approach into the regional analysis. Here, the focus lies on transferring the generated data to the entire study area. The developed methodological concept yields applicable results, which is supported by different validation approaches. The susceptibility modeling as well as the landslide inventory reveal that the highest probability of landslides occurrence is related to the areas with moderate slopes covered by slope deposits. These slope deposits comprise material from old mass movements and erosion processes and are highly susceptible to landslides. The results give new insights into the landslide situation in the Chiconquiaco Mountain Range area, since previously landslide occurrence was related to steep slopes of basalt and andesite. The susceptibility map is a contribution to a better assessment of the landslide situation in the study area and simultaneously proves that it is crucial to include specific characteristics of the respective area into the modeling process, otherwise it is possible that the local conditions will not be represented correctly. / In Mexico ereignen sich jedes Jahr zahlreiche Rutschungen und Veracruz ist der Bundesstaat mit der dritthöchsten Anzahl von solchen Ereignissen. Besonders das Chiconquiaco Gebirge, welches im zentralen Bereich von Veracruz liegt, ist stark von Rutschungen betroffen und trotzdem sind keine detaillierten Informationen zur räumlichen Verbreitung existierender Rutschungen oder zu deren erwarteten, zukünftigen Auftreten verfügbar. Dadurch ist die lokale Bevölkerung mit einer nicht einschätzbaren Bedrohungslage konfrontiert und kann weder auf diese angemessen reagieren noch das potentielle Auftreten von Rutschungen in künftigen Planungsprozessen berücksichtigen. Das übergeordnete Ziel der vorliegenden Arbeit besteht daher darin, eine umfassende Beurteilung der Rutschungssituation im Chiconquiaco Gebirge zu erstellen. Hierbei ermöglicht die Kombination eines standortspezifischen und eines regionalen Ansatzes sowohl die Untersuchung der Ursachen, Auslöser und Prozesstypen, als auch die Modellierung der Rutschanfälligkeit für das gesamte Untersuchungsgebiet. Bei dem standortspezifischen Ansatz liegt der Schwerpunkt auf der Charakterisierung der Capulín Rutschung, bei der es sich um eine der größten Massenbewegungen in dieser Region handelt. In diesem Rahmen besteht die Aufgabe darin, ein multi-methodologisches Konzept zu entwickeln, welches sich hauptsächlich auf kostengünstige, flexible und nicht-invasive Methoden konzentriert. Dieser Ansatz zeigt, dass sich die verwendeten Methoden sehr gut ergänzen und ihre Kombination eine detaillierte Charakterisierung der Rutschung ermöglicht. Die Ergebnisse legen dar, dass die Capulín Rutschung eine komplexe Massenbewegung ist. So umfasst sie Rotationsbewegungen im oberen und Translationsbewegungen im unteren Bereich, sowie Fließprozesse an der Flanke und im Fußbereich und kann daher nach Cruden und Varnes (1996) als Kombination aus Gleit- und Fließprozessen (compound slide-flow) klassifiziert werden. Des Weiteren zeigen die Ergebnisse, dass es sich bei der Capulín Rutschung um eine Reaktivierung einer älteren Rutschung handelt. Das ist eine wichtige neue Erkenntnis besonders im Hinblick auf die anderen Rutschungen, die im Untersuchungsgebiet festgestellt wurden. Sowohl die nach der Rutschung wieder aufgebaute Straße, die durch die Rutschmasse verläuft, als auch der Fluss, der Erosionsprozesse am Fuß der Rutschung verursacht, beeinträchtigen die Stabilität der Capulín Rutschung maßgeblich, was sie sehr anfällig für zukünftige Reaktivierungsprozesse macht. Dies ist besonders wichtig, da die Rutschung nur wenige hundert Meter von dem Ort El Capulín entfernt ist und eine Erweiterung des Rutschgebietes erhebliche Schäden verursachen könnte. Im Anschluss werden die durch den lokalen Ansatz erhaltenen Daten in die regionale Analyse integriert. Der Fokus bei diesem Vorgehen liegt dabei auf der Übertragung der generierten Daten auf das gesamte Untersuchungsgebiet. Das hier entwickelte methodische Konzept erzielt verwertbare Ergebnisse, was durch verschiedene Validierungsansätze bekräftigt werden kann. Sowohl die Suszeptibilitätsmodellierung als auch das Rutschungsinventar zeigen, dass die höchste Wahrscheinlichkeit für das Auftreten von Rutschungen vor allem in den Gebieten mit moderater Hangneigung liegt, welche mit Hangschutt bedeckt sind. Diese Hangablagerungen bestehen aus Material von alten Massenbewegungen und Erosionsprozessen und zeigen eine hohe Anfälligkeit für Rutschungen. Die Ergebnisse liefern neue Erkenntnisse über die Rutschungssituation im Chiconquiaco Gebirge, da vorher das Auftreten von Rutschungen mit den steilen Hängen aus Basalt und Andesit in Verbindung gebracht wurde. Auf Grundlage der generierten Suszeptibilitätskarte ist eine bessere Bewertung der Rutschungssituation im Untersuchungsgebiet möglich. Weiterhin zeigt sie, dass es von entscheidender Bedeutung ist, spezifische Eigenschaften der jeweiligen Untersuchungsgebiete in die Modellierung miteinzubeziehen, da sonst die Gefahr besteht, dass die örtlichen Gegebenheiten fehlerhaft eingeschätzt werden.

Even though quite different in occurrence and consequences, from a modeling perspective many natural hazards share similar properties and challenges. Their complex nature as well as lacking knowledge about their driving forces and potential effects make their analysis demanding: uncertainty about the modeling framework, inaccurate or incomplete event observations and the intrinsic randomness of the natural phenomenon add up to different interacting layers of uncertainty, which require a careful handling. Nevertheless deterministic approaches are still widely used in natural hazard assessments, holding the risk of underestimating the hazard with disastrous effects. The all-round probabilistic framework of Bayesian networks constitutes an attractive alternative. In contrast to deterministic proceedings, it treats response variables as well as explanatory variables as random variables making no difference between input and output variables. Using a graphical representation Bayesian networks encode the dependency relations between the variables in a directed acyclic graph: variables are represented as nodes and (in-)dependencies between variables as (missing) edges between the nodes. The joint distribution of all variables can thus be described by decomposing it, according to the depicted independences, into a product of local conditional probability distributions, which are defined by the parameters of the Bayesian network. In the framework of this thesis the Bayesian network approach is applied to different natural hazard domains (i.e. seismic hazard, flood damage and landslide assessments). Learning the network structure and parameters from data, Bayesian networks reveal relevant dependency relations between the included variables and help to gain knowledge about the underlying processes. The problem of Bayesian network learning is cast in a Bayesian framework, considering the network structure and parameters as random variables itself and searching for the most likely combination of both, which corresponds to the maximum a posteriori (MAP score) of their joint distribution given the observed data. Although well studied in theory the learning of Bayesian networks based on real-world data is usually not straight forward and requires an adoption of existing algorithms. Typically arising problems are the handling of continuous variables, incomplete observations and the interaction of both. Working with continuous distributions requires assumptions about the allowed families of distributions. To "let the data speak" and avoid wrong assumptions, continuous variables are instead discretized here, thus allowing for a completely data-driven and distribution-free learning. An extension of the MAP score, considering the discretization as random variable as well, is developed for an automatic multivariate discretization, that takes interactions between the variables into account. The discretization process is nested into the network learning and requires several iterations. Having to face incomplete observations on top, this may pose a computational burden. Iterative proceedings for missing value estimation become quickly infeasible. A more efficient albeit approximate method is used instead, estimating the missing values based only on the observations of variables directly interacting with the missing variable. Moreover natural hazard assessments often have a primary interest in a certain target variable. The discretization learned for this variable does not always have the required resolution for a good prediction performance. Finer resolutions for (conditional) continuous distributions are achieved with continuous approximations subsequent to the Bayesian network learning, using kernel density estimations or mixtures of truncated exponential functions. All our proceedings are completely data-driven. We thus avoid assumptions that require expert knowledge and instead provide domain independent solutions, that are applicable not only in other natural hazard assessments, but in a variety of domains struggling with uncertainties. / Obwohl Naturgefahren in ihren Ursachen, Erscheinungen und Auswirkungen grundlegend verschieden sind, teilen sie doch viele Gemeinsamkeiten und Herausforderungen, wenn es um ihre Modellierung geht. Fehlendes Wissen über die zugrunde liegenden Kräfte und deren komplexes Zusammenwirken erschweren die Wahl einer geeigneten Modellstruktur. Hinzu kommen ungenaue und unvollständige Beobachtungsdaten sowie dem Naturereignis innewohnende Zufallsprozesse. All diese verschiedenen, miteinander interagierende Aspekte von Unsicherheit erfordern eine sorgfältige Betrachtung, um fehlerhafte und verharmlosende Einschätzungen von Naturgefahren zu vermeiden. Dennoch sind deterministische Vorgehensweisen in Gefährdungsanalysen weit verbreitet. Bayessche Netze betrachten die Probleme aus wahrscheinlichkeitstheoretischer Sicht und bieten somit eine sinnvolle Alternative zu deterministischen Verfahren. Alle vom Zufall beeinflussten Größen werden hierbei als Zufallsvariablen angesehen. Die gemeinsame Wahrscheinlichkeitsverteilung aller Variablen beschreibt das Zusammenwirken der verschiedenen Einflussgrößen und die zugehörige Unsicherheit/Zufälligkeit. Die Abhängigkeitsstrukturen der Variablen können durch eine grafische Darstellung abgebildet werden. Die Variablen werden dabei als Knoten in einem Graphen/Netzwerk dargestellt und die (Un-)Abhängigkeiten zwischen den Variablen als (fehlende) Verbindungen zwischen diesen Knoten. Die dargestellten Unabhängigkeiten veranschaulichen, wie sich die gemeinsame Wahrscheinlichkeitsverteilung in ein Produkt lokaler, bedingter Wahrscheinlichkeitsverteilungen zerlegen lässt. Im Verlauf dieser Arbeit werden verschiedene Naturgefahren (Erdbeben, Hochwasser und Bergstürze) betrachtet und mit Bayesschen Netzen modelliert. Dazu wird jeweils nach der Netzwerkstruktur gesucht, welche die Abhängigkeiten der Variablen am besten beschreibt. Außerdem werden die Parameter der lokalen, bedingten Wahrscheinlichkeitsverteilungen geschätzt, um das Bayessche Netz und dessen zugehörige gemeinsame Wahrscheinlichkeitsverteilung vollständig zu bestimmen. Die Definition des Bayesschen Netzes kann auf Grundlage von Expertenwissen erfolgen oder - so wie in dieser Arbeit - anhand von Beobachtungsdaten des zu untersuchenden Naturereignisses. Die hier verwendeten Methoden wählen Netzwerkstruktur und Parameter so, dass die daraus resultierende Wahrscheinlichkeitsverteilung den beobachteten Daten eine möglichst große Wahrscheinlichkeit zuspricht. Da dieses Vorgehen keine Expertenwissen voraussetzt, ist es universell in verschiedenen Gebieten der Gefährdungsanalyse einsetzbar. Trotz umfangreicher Forschung zu diesem Thema ist das Bestimmen von Bayesschen Netzen basierend auf Beobachtungsdaten nicht ohne Schwierigkeiten. Typische Herausforderungen stellen die Handhabung stetiger Variablen und unvollständiger Datensätze dar. Beide Probleme werden in dieser Arbeit behandelt. Es werden Lösungsansätze entwickelt und in den Anwendungsbeispielen eingesetzt. Eine Kernfrage ist hierbei die Komplexität des Algorithmus. Besonders wenn sowohl stetige Variablen als auch unvollständige Datensätze in Kombination auftreten, sind effizient arbeitende Verfahren gefragt. Die hierzu in dieser Arbeit entwickelten Methoden ermöglichen die Verarbeitung von großen Datensätze mit stetigen Variablen und unvollständigen Beobachtungen und leisten damit einen wichtigen Beitrag für die wahrscheinlichkeitstheoretische Gefährdungsanalyse.

Im Elbtal zwischen tschechischer Grenze und Pirna wurden auf einer Strecke von rund 30 km entlang der teilweise steil aufragenden Felsanschnitte mögliche Sturz-, Rutsch- und Murgangszenarien beurteilt. Daraus wurden die Auswirkungen für die Elbufer und den gesamten Flussquerschnitt unter Einbeziehung von nummerischen Modellierungen abgeleitet. Für die Berechnung und Modellierung wurden das Modell RAMMS und das Debris Flow Modul verwendet. Für Sturz-, Rutsch- und Murgangprozesse werden die »verklausungsrelevanten« Szenarien als äußerst unwahrscheinlich erachtet. Die generelle Gebirgsstabilität ist als gut einzuschätzen. Erstmalig wurden große Sturz-, Rutsch- und Murgangszenarien in einer sehr detaillierten Herangehensweise bearbeitet. Die Ergebnisse bilden eine fundierte Basis für weitere Betrachtungen. Redaktionsschluss: 28.02.2015

Künstliche Terrassen sind künstlich konstruierte Trockenmauern, die Hänge in Ebenen unterteilen. Petra im Süden Jordaniens gehört zu einer trockenen Klimazone, die sich durch unwegsames Gelände und eine mit Terrassen durchsetzte Landschaft auszeichnet. Die vorliegenden Ergebnisse wurden vom Autor im Rahmen einer multidisziplinären Studie gesammelt, die aus Vermessungen, Erkundungsgrabungen, geophysikalischen Prospektionen, Untersuchungen der Bodentextur sowie chemischen Analysen, optisch stimulierender Lumineszenzdatierung (OSL), Radiokohlenstoffdatierung (14C), Phytolithanalysen und geografischen Analysen zur Untersuchung der Terrassen in einem Gebiet von etwa 391 km2 bestand. Die vorliegende Studie zeigt, dass die künstlichen Terrassen in Trockengebieten für eine Vielzahl von Funktionen konzipiert und genutzt wurden. Die Terrassen dienten somit der Rückhaltung, Sammlung und Verteilung von Boden und Wasser und verhinderten, dass Wasser unkontrolliert abfließt und Erde weggespült wird. Das trockene Klima, das raue Gelände und die für dieses Gebiet charakteristischen Überschwemmungen machten diese Eingriffe in die Natur notwendig. Neben diesen beiden Hauptaufgaben konnten die Terrassen der Nabatäer noch andere Funktionen erfüllen. Neben der landwirtschaftlichen Nutzung der Terrassen nutzten die Nabatäer sie auch zum Schutz ihrer Infrastruktur wie Straßen und hydrologische Einrichtungen. Ein Aspekt, der in der Forschung noch nicht diskutiert wurde. All dies deutet darauf hin, dass die Nabatäer die Gegend sehr gut kannten und gezielt den Bau einer bestimmten Art von Terrasse nutzten. Basierend auf verschiedenen Datierungstechniken begann der Bau der Terrassen in Petra um 350-320 v. Chr. Drei zeitliche Höhepunkte in der Bauausweitung lassen sich unterscheiden: um das 1. Jahrhundert n. Chr., um das 6. bis 7. Jahrhundert n. Chr. und um das 12. Jahrhundert n. Chr. / Man-made terraces are often-overlooked feature in the landscapes of southern Jordan, especially around Petra. These features are artificial constructions dry walls that create flat surfaces on slopes (Spencer, J. and Hale, G. 1961: 3; Treacy, J. and Denevan, W. 1994: 93; Kvapil, L. 2013: 6612). These terraces are usually attributed to have agricultural functions, which is only partially true. This study shows that terraces constructed in arid areas have been designed and used for a wide set of functions that go beyond their agrarian aspects. Petra, located in the south of Jordan, falls within an arid climatic zone, is of rough terrain, and has a landscape dotted with terraces. A multidisciplinary study was conducted by the author which included survey, sounding excavations, geophysical prospecting, soil texture and chemical analysis, Optical Stimulating Luminescence (OSL), radiocarbon dating (14C), phytolith analysis and spatial analysis for studying the terraces. Two major functions were assigned to the constructed terraces: hydrological (water) and pedogenic (soil). Applied to prevent, retain, collect and distribute soil and water. Nabataeans managed to apply terraces to a wide range of fields such as: agriculture, infrastructure such as roads and hydrological installations, an aspect never discussed before. The study concluded, based on OSL, pottery sherds and 14C dates, terrace construction in Petra started around 350-320 B.C.E. at the upper catchment areas, probably for flood water mitigation. Three peaks in the construction expansion can be grouped: around the 1st century A.D, around 6th -7th century and around 12th century, which correspond to more humid climatic conditions and stability in the political situation.