Die vorliegende Habilitation beschäftigt sich mit verschiedenen Aspekten des Hochwasserrisikos in Deutschland. In zwölf Artikeln werden neue wissenschaftliche Erkenntnisse über Hochwassergefahren, über Faktoren, die Hochwasserschäden beeinflussen, sowie über effektive private Vorsorgemaßnahmen präsentiert. So wird die jahreszeitliche Verteilung von Hochwasser in ganz Deutschland gezeigt. Weiterhin werden mögliche Auswirkungen des Klimawandels auf Abflussverhältnisse und Häufigkeiten von Hochwasserereignissen am Beispiel des Rhein-Einzugsgebietes abgeschätzt. Ferner wird am Niederrhein simuliert, welche Auswirkungen Deichbrüche haben können. Hochwasserschäden stehen im zweiten Teil der Arbeit im Fokus: Nach dem August-Hochwasser 2002 wurden ca. 1700 Privathaushalte telefonisch befragt. Damit konnten die Einflüsse verschiedener Faktoren, wie der Überflutungsdauer oder der Verunreinigung des Hochwassers mit Öl, auf die Höhe von finanziellen Schäden quantifiziert werden. Daraus ist zum einen ein neues Modell entstanden, mit dem Hochwasserschäden großräumig berechnet werden können. Zum anderen konnten Hinweise für die Verbesserung der privaten Vorsorge abgeleitet werden. Beispielsweise zeigte sich, dass versicherte Haushalte schneller und besser entschädigt werden als Nicht-Versicherte. Ebenfalls wurde deutlich, dass verschiedene Bevölkerungsgruppen, wie Mieter und Hauseigentümer, unterschiedliche Möglichkeiten haben, Vorsorge zu betreiben. Dies ist zukünftig in der Risikokommunikation zu berücksichtigen. In den Jahren 2005 und 2006 waren Elbe und Donau wiederum von Hochwasser betroffen. Eine erneute Befragung von Privathaushalten und Behörden ermöglichte, die Verbesserung des Hochwasserrisikomanagement und der Vorsorge am Beispiel der Stadt Dresden zu untersuchen. Viele Methoden und Erkenntnisse dieser Arbeit sind in der wasserwirtschaftlichen Praxis anwendbar und tragen somit zur Verbesserung der Hochwasserrisikoanalyse und des Risikomanagements in Deutschland bei. / This thesis deals with different aspects of flood risk in Germany. In twelve papers new scientific findings about flood hazards, factors that influence flood losses as well as effective private precautionary measures are presented. The seasonal distribution of flooding is shown for the whole of Germany. Furthermore, possible impacts of climate change on discharge and flood frequencies are estimated for the catchment of the river Rhine. Moreover, it is simulated at reaches of the Lower Rhine, which effects may result from levee breaches. Flood losses are the focus of the second part of the thesis: After the flood in August 2002 approximately 1700 households were interviewed by telephone. By this, it was possible to quantify the influence of different factors such as flood duration or the contamination of the flood water with oil on the extent of financial flood damage. On this basis, a new model was derived, by which flood losses can be calculated on a large scale. On the other hand, it was possible to derive recommendations for the improvement of private precaution. For example, the analysis revealed that insured households were compensated more quickly and to a better degree than uninsured. It became also clear that different groups like tenants and homeowners have different capabilities of performing precaution. This is to be considered in future risk communication. In 2005 and 2006, the rivers Elbe and Danube were again affected by flooding. A renewed pool among households and public authorities enabled us to investigate the improvement of flood risk management and the precaution in the City of Dresden. Several methods and finding of this thesis are applicable for water resources management issues and contribute to an improvement of flood risk analysis and management in Germany.

Hochwasserschadensprozesse werden von den drei Komponenten des Hochwasserrisikos bestimmt – der Gefahr, der Exposition und der Vulnerabilität. Dabei bleiben wichtige Einflussgrößen auf die Vulnerabilität, wie die private Hochwasservorsorge aufgrund fehlender quantitativer Informationen unberücksichtigt. Diese Arbeit entwickelt daher eine robuste statistische Methode zur Quantifizierung des Einflusses von privater Hochwasservorsorge auf die Reduzierung der Vulnerabilität von Haushalten bei Hochwasser. Es konnte gezeigt werden, dass in Deutschland private Hochwasservorsorgemaßnahmen den durchschnittlichen Hochwasserschaden pro Wohngebäude um 11.000 bis 15.000 Euro reduzieren. Hochwasserschadensmodelle mit Expertenwissen und datengestützten Methoden sind dabei am besten in der Lage Unterschiede in der Vulnerabilität durch private Hochwasservorsorge zu erkennen. Die über Hochwasserschadenprozesse erhobenen Daten und Modellannahmen sind von Unsicherheit geprägt und so sind auch Schätzungen mit. Die Bayesschen Modelle, die in dieser Arbeit entwickelt und angewandt werden, nutzen Annahmen über Schadensprozesse als Prior und empirische Daten zur Aktualisierung der Wahrscheinlischkeitsverteilungen. Die Modelle bieten Hochwasserschadensschätzungen als Verteilung, welche die Bandbreite der Variabilität der Schadensprozesse und die Unsicherheit der Modellannahmen abbilden. Hochwasserschadensmodelle, hinsichtlich der Prognoseerstellung und Anwendbarkeit. Ins Besondere verbessert die Verwendung einer Beta–Verteilung die Zuverlässigkeit der Modellergebnisse im Vergleich zu den häufig genutzten Gaußschen oder nicht parametrischen Verteilungen. Der hierarchische Bayessche Ansatz schafft eine verbesserte Parametrisierung von Wasserstand-Schadens-Funktionen und ersetzt so die Notwendigkeit empirischer Daten durch regional- und Ereignis-spezifisches Expertenwissen. Auf diese Weise kann die Vorhersage bei einer zeitlich und räumlichen Übertragung des Models verbessert werden. / Flood damage processes are influenced by the three components of flood risk - hazard, exposure and vulnerability. In comparison to hazard and exposure, the vulnerability component, though equally important is often generalized in many flood risk assessments by a simple depth-damage curve. Hence, this thesis developed a robust statistical method to quantify the role of private precaution in reducing flood vulnerability of households. In Germany, the role of private precaution was found to be very significant in reducing flood damage (11 - 15 thousand euros, per household). Also, flood loss models with structure, parameterization and choice of explanatory variables based on expert knowledge and data-driven methods were successful in capturing changes in vulnerability, which makes them suitable for future risk assessments. Due to significant uncertainty in the underlying data and model assumptions, flood loss models always carry uncertainty around their predictions. This thesis develops Bayesian approaches for flood loss modelling using assumptions regarding damage processes as priors and available empirical data as evidence for updating. Thus, these models provide flood loss predictions as a distribution, that potentially accounts for variability in damage processes and uncertainty in model assumptions. The models presented in this thesis are an improvement over the state-of-the-art flood loss models in terms of prediction capability and model applicability. In particular, the choice of the response (Beta) distribution improved the reliability of loss predictions compared to the popular Gaussian or non-parametric distributions; the Hierarchical Bayesian approach resulted in an improved parameterization of the common stage damage functions that replaces empirical data requirements with region and event-specific expert knowledge, thereby, enhancing its predictive capabilities during spatiotemporal transfer.