MABEIS – Ein Massenbewegungs-Informationssystem und aktuelle reale Fälle

Dienstag, 13. April 2021, 18:30 Uhr, online-Vortrag

Beispiel einer komplexen Rutschung im Saar-Nahe-Becken im Geländemodell.

Apl.-Prof. Dr. Frieder Enzmann, Johannes Gutenberg-Universität Mainz

Massenbewegungen, insbesondere Rutschungen, Muren, Felsstürze und Steinschläge zählen weltweit zu den großen Geogefahren und verursachen jährlich hohe Schäden. In der Bundesrepublik Deutschland ist das Bundesland Rheinland-Pfalz besonders betroffen, hier vorrangig das Saar-Nahe-Becken, Mainzer Becken, Mittelrheintal und das Moselgebiet. Die Analyse und Prognose der Gefährdungspotentiale sind hochaktuelle Aufgaben auch in Hinblick auf den Klimawandel und anthropogenen Eingriffen.

Massenbewegungen sind oft hoch komplexe Prozesse, laufen auf unterschiedlichen Raum- und Zeitskalen ab und haben viele Einfluss- und auslösende Faktoren. Nicht zuletzt die klimatischen Verhältnisse, aber auch kurzfristige Extremereignisse gelten als Auslöser (z.B. Sturzregen für Muren-Abgänge). Ebenso anthropogene Einflüsse, wie Flächenversiegelung, Bautätigkeiten und damit verbundene Kräfteverlagerungen sind oft als auslösende Faktoren identifiziert. Mit dem Klimawandel und damit auch veränderte Verteilung von Wetterextremen und zunehmender Besiedlung sind für Mitteleuropa eine Zunahme von Massenbewegungen und damit verbundenen Schäden zu erwarten.

In einem Gemeinschaftsprojekt des Instituts für Geowissenschaften der Universität Mainz, dem Landesamt für Geologie und Bergbau, dem Landesbetrieb Mobilität sowie der Forschungsstelle Rutschungen e.V. an der JGU werden nach neuesten wissenschaftlichen und technischen Methoden räumlich hochauflösende und dynamische Anfälligkeits- und Gefahrenhinweiskarten für Massenbewegungen erstellt (MABEIS-Projekt). Hierbei werden nahezu alle Einfluss- und auslösenden Faktoren wie Morphologie, Geologie, Hydrologie, Vegetation und Landnutzung, Infrastruktur, Klimaverhältnisse, Wetterextreme sowie Bestandsaufnahmen und Registrierung aller Vorkommnisse zur Modellierung und Auswertung herangezogen.

Im Vortrag wird das MABEIS-Projekt als Prognosewerkzeug vorgestellt und einige Fallbeispiele dargestellt.