Methoden der Sturmflut-Schadenspotenzialanalyse an der deutschen Nordseeküste:
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Leipzig [u.a.]
UFZ-Umweltforschungszentrum Leipzig-Halle in der Helmholtz-Gemeinschaft
2005
|
| Schriftenreihe: | Dissertation / UFZ-Umweltforschungszentrum Leipzig-Halle GmbH in der Helmholtz-Gemeinschaft
2005,03 |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | 210 S. Ill., graph. Darst., Kt. |
Internformat
MARC
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Datensatz im Suchindex
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|---|---|
| adam_text | Verzeichnisse 6
Inhaltsverzeichnis
Vorwort 4
Inhaltsverzeichnis 6
Abbildungsverzeichnis 8
Tabellenverzeichnis 9
Abkürzungsverzeichnis 10
1 Einleitung 14
1.1 Hintergrund und Begriflsdefinition 14
1.2 Zielsetzung, Aufbau und Methodik der Arbeit 18
2 EinfohningindeiiGetanitbcreichderRisikoanalyie 22
2.1 Zweck und Zielsetzungen von Risikoanalysen 22
2.1.1 Kosten Nutzen Analysen im Hochwasserschutz 22
2.1.2 Klimafolgenuntersuchungen 24
2.1.3 Risikoanalysen in der Versicherungswirtschaft 24
12 Aufbau und Elemente der Risikoanalyse 28
2.3 Sicherhehs ZGefährdungsanalyse 31
2.4 Ex ante Schadensanalyse 36
2.4.1 Überflutungssimulation 36
2.4.2 Schadensfunktionen 40
3 Schadenspotenzialanalysen: Mafistabsebenen, Qnantifizierungs and
Verortungsverfahren 46
3.1 Mafistabsebenen von Schadenspotenzialanalysen 46
3.2 Überblick und Einordnung der untersuchten Studien SO
3.3 Schadens und Wertkategorien 52
3.4 Methoden der Quantifizierung und Monetarisienmg 56
3.4.1 Direkte, tangible Schadenspotenziale: Vermögenswerte 56
3.4.1.1 VennogensrechnunginderVGR 56
3.4.1.2 Wohngebäude 63
3.4.1.3 Hausratsvermögen 64
3.4.1.4 Kfz/Pkw 65
3.4.1.5 Anlagevermögen der Wirtschaftsbereiche 67
3.4.1.6 Vorratsvermögen der Wirtschaftsbereiche 69
3.4.1.7 Viehbestand 71
3.4.1.8 öffentlicher Tiefbau, Infrastruktur und sonstige Freiflächen 72
3.4.1.9 Bodenwerte 75
3.4.2 Indirekte, tangible Schadenspotenziale 76
3.4.2.1 Produktionsausfall 76
3.42.2 Katastrophenschutz/Evakuierungsmafinahmen 79
3.4.3 Intangible Schadenspotenziale 79
3.4.3.1 Bevölkerung 81
3.4.32 Umwelt und Kulturguter 83
3.5 Methoden der räumlichen Modellierung bzw. Verortung 85
3.5.1 Digitale Kartengrundlagen 87
3.5.1.1 ATKIS Basis DLM 88
3.5.1.2 ALK 90
3.5.1.3 Geomarketingdaten 92
3.5.2 Umsetzungsbeispiele in ausgewählten Studien 96
3.52.1 Verfahren der räumlichen Modellierung in mesoskaHgen Studien 96
3.522 Standardisiertes mikroskaliges Verfahren auf Basis der ALK 101
3.6 Zwischenfazit 102
Verzeichnisse T
4 Entwicklung und Durchführung einer mesoskaligen Schadenspotenzialanalyse
(Methodik I) 103
4.1 Prämissen der durchgeführten Analyse 103
4.2 Quantifizierung der Schadenspotenziale auf Stadt bzw. Gemeindeebene 106
4.2.1 Wohngebäude H°
4.2.2 Hausratsvermögen HO
4.2.3 Pkw Vermögen HO
4.2.4 Anlagevermögen der Wirtschaftsbereiche 111
4.2.5 Vorratsvermögen der Wirtschaftsbereiche 112
4.2.6 Viehbestand 113
4.2.7 Infrastruktur und Freiflächen 114
4.2.7.1 Straßen 114
4.2.7.2 Bahnlinien 114
4.2.7.3 Öffentliche Freiflächen 115
4.2.8 Bodenwerte 115
4.2.9 Bruttowertschöpfung 117
4.2.10 Bevölkerung 117
4.2.11 Zwischenergebnisse 118
4.3 Räumliche Modellierung 121
4.3.1 Einwohner und verbundene Werte 124
4.3.2 Wirtschaftstätigkeit und verbundene Werte 124
4.3.2.1 Land und Forstwirtschaft, Fischerei 124
4.3.2.2 Produzierendes Gewerbe 125
4.3.2.3 Handel 126
4.3.2.4 Gastgewerbe 127
4.3.2.5 Verkehr und Nachrichtenübermittlung 128
4.3.2.6 Finanzierung, Vermietung und Unternehmensdienstleistungen 128
4.3.2.7 Öffentliche und private Dienstleister 128
4.3.3 Infrastruktur und öffentliche Freiflächen 129
4.3.4 Bodenwerte 130
4.3.5 Technische Umsetzung im GIS 130
4.3.6 Ergebnisse 133
4.4 Fehlerdiskussion 137
5 Weiterentwicklung einer mesoskaligen Schadenspotenzialanalyse durch die
Integration von Geomarketingdaten (Methodik II) 142
5.1 Prämissen der modifizierten Analyse 142
5.2 Integration der einzelnen Geomarketing Informationen 144
5.2.1 Kleinräumige Einwohnerzahlen 144
5.2.2 Kaufkraftdaten 148
5.2.3 Informationen zur Bebauungsstruktur 151
5.2.4 Informationen zur Wirtschaftsstruktur („Finnenzähler ) 155
5.3 Gesamtergebnisse 162
6 Vergleich und Bewertung der durchgeführten Ansätze 166
6.1 Vergleich der Ergebnisse 166
6.2 Beispielhafte Auswirkung auf die Ergebnisse einer Ex ante Schadensanalyse 178
6.3 Zusammenfassende Bewertung 180
7 Zusammenfassung und Ausblick 186
Literaturverzeichnis 194
Anhang 205
Verzeichnisse g
Abbildungsverzeichnis
Abb. 1.1: Anzahl der großen Naturkatastrophen weltweit seit 1950 15
Abb. 1.2: Volkswirtschaftl. Schäden durch große Naturkatastrophen weltweit seit 1950 15
Abb. 2.1: Elemente von Risikoanalysen 30
Abb. 2.2: Wahrscheinlichkeitsdichte der Thw am Pegel Wilhelmshaven und ihre
Extrapolation für Extremwasserstände 32
Abb. 2.3: Wiederkehrintervalle des Wellenüberlaufs am „Seedeich , Bremerhaven 33
Abb. 2.4: Jährliche Wahrscheinlichkeit eines Wellenüberlaufs an den Hauptdeichen
zwischen Cuxhaven und Bremerhaven 34
Abb. 2.5: Beispiel für eine Bestimmung von Überflutungsflächen durch Verschneidung von
Sturmflutscheitelwasserstand und Geländehöhe (Region Bremerhaven) 37
Abb. 2.6: Beispiel für eine Überflutungssimulation in Form von konzentrischen
Halbkreisen (Deichbruch am Schweiburger Siel, Gemeinde Jade) 38
Abb. 2.7: Beispiel für eine dynamische Überflutungssimulation (Land Wursten) 39
Abb. 2.8: Beispiel für direkte Schadensfunktionen für unterschiedliche
Einfamilienhaustypen 43
Abb. 2.9: Wasserstands Schadensfunktionen nach Klaus Schmidtke( 1990) 45
Abb. 3.1: Differenzierung von Schadenspotenzialanalysen hinsichtlich Genauigkeit und
Aufwand ihrer Methodik 49
Abb. 3.2: Kategorien von Hochwasserschäden 53
Abb. 3.3: Struktur des Sachvermögens in der VGR 57
Abb. 3.4: Verortung der betroffenen Werte in der deutschen JPCC Studie 85
Abb. 3.5: Aufbau des ATKIS Objektartenkatalogs 89
Abb. 3.6: ATKIS Basis DLM Ausschnitt Stadtgebiet Nordenham (nur Polygone) 89
Abb. 3.7: ALK Ausschnitt (Stadtgebiet Nordenham) 91
Abb. 3.8: Vergleich von ATKIS OK und ALK OSKA am Beispiel Wohnbaufläche 92
Abb. 3.9: Beispiel für Geomarketingdaten von infas Geodaten: Kaufkraftindex in den
Stimmbezirken im Raum Bremerhaven 94
Abb. 4.1: KRJM Fokusflächen sowie untersuchte Städte und Gemeinden 104
Abb. 4.2: Auszug aus dem ATKIS Basis DLM Datensatz (Bremerhaven, nur Polygone)131
Abb. 4.3: Beispiel für die räumliche Modellierung einer Wertkategorie (Einwohner in
Bremerhaven) 131
Abb. 4.4: Beispiel für die räumliche Modellierung einer Wertkategorie (NAV Handel in
Bremerhaven) 132
Abb. 4.5: Räumliche Modellierung der linienhaften Wertkategorien (Bremerhaven) 132
Abb. 4.6: Verteilung der Vermögenswerte in Bremen (Zentrum) nach Methodik I 134
Abb. 4.7: Verteilung der Vermögenswerte in Brake nach Methodik I 134
Abb. 4.8: Verteilung der Vermögenswerte in Bremerhaven nach Methodik I 135
Abb. 4.9: Verteilung der Vermögenswerte in Dorum (Land Wursten) nach Methodik I 135
Vetzeichnisse _ 2
Abb. 4.10: Verteilung der Vermögenswerte in Wilhelmshaven und Tossens nach Methodik I
136
Abb. 4.11: Verteilung der Vermögenswerte in Wangerland und auf Wangerooge nach
Methodik I 136
Abb. 5.1: Untersuchungsgebiet von Methodik II 143
Abb. 5.2: Verteilung der Einwohner in Bremerhaven nach Methodik II 147
Abb. 5.3: Verteilung des Wohnkapitals in Bremerhaven nach Methodik II 150
Abb. 5.4: Erdgeschossanteile in den Wohnvierteln Bremerhavens 153
Abb. 5.5: Verteilung des NAV des Produzierenden Gewerbes in Bremerhaven nach
Methodik D 161
Abb. 5.6: Verteilung des NAV der öffentlichen und privaten Dienstleister in Bremerhaven
nach Methodik II 162
Abb. 5.7: Verteilung der Vermögenswerte in Bremen (Zentrum) nach Methodik II 163
Abb. 5.8: Verteilung der Vermögenswerte in Bremerhaven nach Methodik II 164
Abb. 5.9: Verteilung der Vermögenswerte an der Wurster Küste nach Methodik EI 164
Abb. 5.10: Verteilung der Vermögenswerte in Cuxhaven nach Methodik II 165
Abb. 6.1: Absolute Veränderungen der Verteilung der Vermögenswerte (Bremen) 167
Abb. 6.2: Absolute Veränderungen der Verteilung der Vermögenswerte (Bremerhaven) 167
Abb. 6.3: Absolute Veränderungen der Verteilung der Vermögenswerte (Land Wursten) 168
Abb. 6.4: Absolute Veränderungen der Verteilung der Vermögenswerte (Cuxhaven) 168
Abb. 6.5: Relative Veränderungen der Verteilung der Vermögenswerte (Bremerhaven) 170
Abb. 6.6: Absolute Veränderungen der Verteilung der Einwohner (Bremerhaven) 171
Abb. 6.7: Absolute Veränderungen der Verteilung des Wohnkapitals (Bremerhaven) 173
Abb. 6.8: Absolute Veränderungen der Verteilung des NAV des Produzierenden Gewerbes
(Bremerhaven) 175
Abb. 6.9: Absolute Veränderungen der Verteilung des NAV der Dienstleistungsbereiche
(Bremerhaven) 176
Abb. 6.10: Max. Überflutungshöhe nach Versagen des Geestesperrwerks in Bremerhaven
sowie Verteilung der Vermögenswerte nach Methodik II 178
Tabellenverzeichnis
Tab. 2.1: Sets von Schadensfunktionen in unterschiedlichen Studien 44
Tab. 3.1: Maßstabsebenen von Hochwasserschadensanalysen 47
Tab. 3.2: Überblick über die untersuchten Studien und die von ihnen erhobenen
Wertkategorien 55
Tab. 3.3: Wirtschaftsbereiche nach der Wirtschaftszweigklassifikation 93 (WZ 93) 61
Tab. 3.4: Vergleich der Wirtschaftsbereichsgliederungen von WZ 79 und 93 62
Tab. 3.5: Neubaukosten pro km für unterschiedliche Straßentypen sowie Bahnlinien in
Mio. EUR 73
Verzeichni sse 10
Tab. 3.6: Vergleich der untersuchten digitalen Kartengrundlagen 96
Tab. 3.7: Vergleich der räumlichen Modellierung der erhobenen Werte auf ATKIS
Objektarten 98
Tab. 4.1: Erhobene Wertkategorien, Eingangsgrößen, deren Quellen sowie erforderliche
Berechnungen 108 109
Tab. 4.2: Nettoanlagevermögen pro sozialversicherungspflichtig Beschäftigten in EUR
nach Wirtschaftsbereichen in Niedersachsen und Bremen (2000) 111
Tab. 4.3: Verhältnis zwischen Vorrats und Anlagevermögen 1995 (in Prozent) 112
Tab. 4.4: Durchschnittliche Bodenrichtwerte unterschiedlicher Flächennutzungen in
EUR/qm(2000) 116
Tab. 4.5: Bruttowertschöpfung pro sozialversicherungspflichtig Beschäftigten in EUR nach
Wirtschaftsbereichen in Niedersachsen und Bremen (2000) 117
Tab. 4.6: Schadenspotenziale in den erhobenen Städten und Gemeinden des Landkreises
Cuxhaven(l) 118
Tab. 4.7: Schadenspotenziale in den erhobenen Städten und Gemeinden des Landkreises
Cuxhaven(2) 119
Tab. 4.8: Schadenspotenziale in den erhobenen Städten und Gemeinden des Landkreises
Wesermarsch (1) 119
Tab. 4.9: Schadenspotenziale in den erhobenen Städten und Gemeinden des Landkreises
Wesermarsch (2) 120
Tab. 4.10: Schadenspotenziale in den erhobenen Gemeinden des Landkreises Friesland
sowie der kreisfreien Stadt Wilhelmshaven 120
Tab. 4.11: Schadenspotenziale in den Städten Bremen und Bremerhaven 121
Tab. 4.12: Zuordnung der Wertkategorien/Wirtschaftsbereiche zu der ATKIS
Nutzungsklassifikation 123
Tab. 5.1: Spannweite und abgeschätzte typische Geschosszahlen unterschiedlicher
Gebäudetypen 152
Tab. 5.2: Modifizierte Zuordnung der Wirtschaftsbereiche zu der ATKIS
Nutzungsklassifikation 159
Anhang 1: Objektarten des ATKIS OK (mit Angabe der Realisierungsstufe) 205
Anhang 2: Zuordnung der infas Branchen zu den Wirtschaftsbereichen nach WZ 93 206 208
Abkürzungsverzeichnis
AdV Arbeitsgemeinschaft der Vermessungsverwaltungen der Bundesrepublik
Deutschland
ALB Automatisiertes Liegenschaftsbuch
ALK Automatisierte Liegenschaftskarte
ALKIS Amtliches Liegenschafts Katasterinformationssystem
ATKIS Amtliches Topographisch Kartographisches Informationssystem
|
| adam_txt |
Verzeichnisse 6
Inhaltsverzeichnis
Vorwort 4
Inhaltsverzeichnis 6
Abbildungsverzeichnis 8
Tabellenverzeichnis 9
Abkürzungsverzeichnis 10
1 Einleitung 14
1.1 Hintergrund und Begriflsdefinition 14
1.2 Zielsetzung, Aufbau und Methodik der Arbeit 18
2 EinfohningindeiiGetanitbcreichderRisikoanalyie 22
2.1 Zweck und Zielsetzungen von Risikoanalysen 22
2.1.1 Kosten Nutzen Analysen im Hochwasserschutz 22
2.1.2 Klimafolgenuntersuchungen 24
2.1.3 Risikoanalysen in der Versicherungswirtschaft 24
12 Aufbau und Elemente der Risikoanalyse 28
2.3 Sicherhehs ZGefährdungsanalyse 31
2.4 Ex ante Schadensanalyse 36
2.4.1 Überflutungssimulation 36
2.4.2 Schadensfunktionen 40
3 Schadenspotenzialanalysen: Mafistabsebenen, Qnantifizierungs and
Verortungsverfahren 46
3.1 Mafistabsebenen von Schadenspotenzialanalysen 46
3.2 Überblick und Einordnung der untersuchten Studien SO
3.3 Schadens und Wertkategorien 52
3.4 Methoden der Quantifizierung und Monetarisienmg 56
3.4.1 Direkte, tangible Schadenspotenziale: Vermögenswerte 56
3.4.1.1 VennogensrechnunginderVGR 56
3.4.1.2 Wohngebäude 63
3.4.1.3 Hausratsvermögen 64
3.4.1.4 Kfz/Pkw 65
3.4.1.5 Anlagevermögen der Wirtschaftsbereiche 67
3.4.1.6 Vorratsvermögen der Wirtschaftsbereiche 69
3.4.1.7 Viehbestand 71
3.4.1.8 öffentlicher Tiefbau, Infrastruktur und sonstige Freiflächen 72
3.4.1.9 Bodenwerte 75
3.4.2 Indirekte, tangible Schadenspotenziale 76
3.4.2.1 Produktionsausfall 76
3.42.2 Katastrophenschutz/Evakuierungsmafinahmen 79
3.4.3 Intangible Schadenspotenziale 79
3.4.3.1 Bevölkerung 81
3.4.32 Umwelt und Kulturguter 83
3.5 Methoden der räumlichen Modellierung bzw. Verortung 85
3.5.1 Digitale Kartengrundlagen 87
3.5.1.1 ATKIS Basis DLM 88
3.5.1.2 ALK 90
3.5.1.3 Geomarketingdaten 92
3.5.2 Umsetzungsbeispiele in ausgewählten Studien 96
3.52.1 Verfahren der räumlichen Modellierung in mesoskaHgen Studien 96
3.522 Standardisiertes mikroskaliges Verfahren auf Basis der ALK 101
3.6 Zwischenfazit 102
Verzeichnisse T
4 Entwicklung und Durchführung einer mesoskaligen Schadenspotenzialanalyse
(Methodik I) 103
4.1 Prämissen der durchgeführten Analyse 103
4.2 Quantifizierung der Schadenspotenziale auf Stadt bzw. Gemeindeebene 106
4.2.1 Wohngebäude H°
4.2.2 Hausratsvermögen HO
4.2.3 Pkw Vermögen HO
4.2.4 Anlagevermögen der Wirtschaftsbereiche 111
4.2.5 Vorratsvermögen der Wirtschaftsbereiche 112
4.2.6 Viehbestand 113
4.2.7 Infrastruktur und Freiflächen 114
4.2.7.1 Straßen 114
4.2.7.2 Bahnlinien 114
4.2.7.3 Öffentliche Freiflächen 115
4.2.8 Bodenwerte 115
4.2.9 Bruttowertschöpfung 117
4.2.10 Bevölkerung 117
4.2.11 Zwischenergebnisse 118
4.3 Räumliche Modellierung 121
4.3.1 Einwohner und verbundene Werte 124
4.3.2 Wirtschaftstätigkeit und verbundene Werte 124
4.3.2.1 Land und Forstwirtschaft, Fischerei 124
4.3.2.2 Produzierendes Gewerbe 125
4.3.2.3 Handel 126
4.3.2.4 Gastgewerbe 127
4.3.2.5 Verkehr und Nachrichtenübermittlung 128
4.3.2.6 Finanzierung, Vermietung und Unternehmensdienstleistungen 128
4.3.2.7 Öffentliche und private Dienstleister 128
4.3.3 Infrastruktur und öffentliche Freiflächen 129
4.3.4 Bodenwerte 130
4.3.5 Technische Umsetzung im GIS 130
4.3.6 Ergebnisse 133
4.4 Fehlerdiskussion 137
5 Weiterentwicklung einer mesoskaligen Schadenspotenzialanalyse durch die
Integration von Geomarketingdaten (Methodik II) 142
5.1 Prämissen der modifizierten Analyse 142
5.2 Integration der einzelnen Geomarketing Informationen 144
5.2.1 Kleinräumige Einwohnerzahlen 144
5.2.2 Kaufkraftdaten 148
5.2.3 Informationen zur Bebauungsstruktur 151
5.2.4 Informationen zur Wirtschaftsstruktur („Finnenzähler") 155
5.3 Gesamtergebnisse 162
6 Vergleich und Bewertung der durchgeführten Ansätze 166
6.1 Vergleich der Ergebnisse 166
6.2 Beispielhafte Auswirkung auf die Ergebnisse einer Ex ante Schadensanalyse 178
6.3 Zusammenfassende Bewertung 180
7 Zusammenfassung und Ausblick 186
Literaturverzeichnis 194
Anhang 205
Verzeichnisse g
Abbildungsverzeichnis
Abb. 1.1: Anzahl der großen Naturkatastrophen weltweit seit 1950 15
Abb. 1.2: Volkswirtschaftl. Schäden durch große Naturkatastrophen weltweit seit 1950 15
Abb. 2.1: Elemente von Risikoanalysen 30
Abb. 2.2: Wahrscheinlichkeitsdichte der Thw am Pegel Wilhelmshaven und ihre
Extrapolation für Extremwasserstände 32
Abb. 2.3: Wiederkehrintervalle des Wellenüberlaufs am „Seedeich", Bremerhaven 33
Abb. 2.4: Jährliche Wahrscheinlichkeit eines Wellenüberlaufs an den Hauptdeichen
zwischen Cuxhaven und Bremerhaven 34
Abb. 2.5: Beispiel für eine Bestimmung von Überflutungsflächen durch Verschneidung von
Sturmflutscheitelwasserstand und Geländehöhe (Region Bremerhaven) 37
Abb. 2.6: Beispiel für eine Überflutungssimulation in Form von konzentrischen
Halbkreisen (Deichbruch am Schweiburger Siel, Gemeinde Jade) 38
Abb. 2.7: Beispiel für eine dynamische Überflutungssimulation (Land Wursten) 39
Abb. 2.8: Beispiel für direkte Schadensfunktionen für unterschiedliche
Einfamilienhaustypen 43
Abb. 2.9: Wasserstands Schadensfunktionen nach Klaus Schmidtke( 1990) 45
Abb. 3.1: Differenzierung von Schadenspotenzialanalysen hinsichtlich Genauigkeit und
Aufwand ihrer Methodik 49
Abb. 3.2: Kategorien von Hochwasserschäden 53
Abb. 3.3: Struktur des Sachvermögens in der VGR 57
Abb. 3.4: Verortung der betroffenen Werte in der deutschen JPCC Studie 85
Abb. 3.5: Aufbau des ATKIS Objektartenkatalogs 89
Abb. 3.6: ATKIS Basis DLM Ausschnitt Stadtgebiet Nordenham (nur Polygone) 89
Abb. 3.7: ALK Ausschnitt (Stadtgebiet Nordenham) 91
Abb. 3.8: Vergleich von ATKIS OK und ALK OSKA am Beispiel Wohnbaufläche 92
Abb. 3.9: Beispiel für Geomarketingdaten von infas Geodaten: Kaufkraftindex in den
Stimmbezirken im Raum Bremerhaven 94
Abb. 4.1: KRJM Fokusflächen sowie untersuchte Städte und Gemeinden 104
Abb. 4.2: Auszug aus dem ATKIS Basis DLM Datensatz (Bremerhaven, nur Polygone)131
Abb. 4.3: Beispiel für die räumliche Modellierung einer Wertkategorie (Einwohner in
Bremerhaven) 131
Abb. 4.4: Beispiel für die räumliche Modellierung einer Wertkategorie (NAV Handel in
Bremerhaven) 132
Abb. 4.5: Räumliche Modellierung der linienhaften Wertkategorien (Bremerhaven) 132
Abb. 4.6: Verteilung der Vermögenswerte in Bremen (Zentrum) nach Methodik I 134
Abb. 4.7: Verteilung der Vermögenswerte in Brake nach Methodik I 134
Abb. 4.8: Verteilung der Vermögenswerte in Bremerhaven nach Methodik I 135
Abb. 4.9: Verteilung der Vermögenswerte in Dorum (Land Wursten) nach Methodik I 135
Vetzeichnisse _ 2
Abb. 4.10: Verteilung der Vermögenswerte in Wilhelmshaven und Tossens nach Methodik I
136
Abb. 4.11: Verteilung der Vermögenswerte in Wangerland und auf Wangerooge nach
Methodik I 136
Abb. 5.1: Untersuchungsgebiet von Methodik II 143
Abb. 5.2: Verteilung der Einwohner in Bremerhaven nach Methodik II 147
Abb. 5.3: Verteilung des Wohnkapitals in Bremerhaven nach Methodik II 150
Abb. 5.4: Erdgeschossanteile in den Wohnvierteln Bremerhavens 153
Abb. 5.5: Verteilung des NAV des Produzierenden Gewerbes in Bremerhaven nach
Methodik D 161
Abb. 5.6: Verteilung des NAV der öffentlichen und privaten Dienstleister in Bremerhaven
nach Methodik II 162
Abb. 5.7: Verteilung der Vermögenswerte in Bremen (Zentrum) nach Methodik II 163
Abb. 5.8: Verteilung der Vermögenswerte in Bremerhaven nach Methodik II 164
Abb. 5.9: Verteilung der Vermögenswerte an der Wurster Küste nach Methodik EI 164
Abb. 5.10: Verteilung der Vermögenswerte in Cuxhaven nach Methodik II 165
Abb. 6.1: Absolute Veränderungen der Verteilung der Vermögenswerte (Bremen) 167
Abb. 6.2: Absolute Veränderungen der Verteilung der Vermögenswerte (Bremerhaven) 167
Abb. 6.3: Absolute Veränderungen der Verteilung der Vermögenswerte (Land Wursten) 168
Abb. 6.4: Absolute Veränderungen der Verteilung der Vermögenswerte (Cuxhaven) 168
Abb. 6.5: Relative Veränderungen der Verteilung der Vermögenswerte (Bremerhaven) 170
Abb. 6.6: Absolute Veränderungen der Verteilung der Einwohner (Bremerhaven) 171
Abb. 6.7: Absolute Veränderungen der Verteilung des Wohnkapitals (Bremerhaven) 173
Abb. 6.8: Absolute Veränderungen der Verteilung des NAV des Produzierenden Gewerbes
(Bremerhaven) 175
Abb. 6.9: Absolute Veränderungen der Verteilung des NAV der Dienstleistungsbereiche
(Bremerhaven) 176
Abb. 6.10: Max. Überflutungshöhe nach Versagen des Geestesperrwerks in Bremerhaven
sowie Verteilung der Vermögenswerte nach Methodik II 178
Tabellenverzeichnis
Tab. 2.1: Sets von Schadensfunktionen in unterschiedlichen Studien 44
Tab. 3.1: Maßstabsebenen von Hochwasserschadensanalysen 47
Tab. 3.2: Überblick über die untersuchten Studien und die von ihnen erhobenen
Wertkategorien 55
Tab. 3.3: Wirtschaftsbereiche nach der Wirtschaftszweigklassifikation 93 (WZ 93) 61
Tab. 3.4: Vergleich der Wirtschaftsbereichsgliederungen von WZ 79 und 93 62
Tab. 3.5: Neubaukosten pro km für unterschiedliche Straßentypen sowie Bahnlinien in
Mio. EUR 73
Verzeichni sse 10
Tab. 3.6: Vergleich der untersuchten digitalen Kartengrundlagen 96
Tab. 3.7: Vergleich der räumlichen Modellierung der erhobenen Werte auf ATKIS
Objektarten 98
Tab. 4.1: Erhobene Wertkategorien, Eingangsgrößen, deren Quellen sowie erforderliche
Berechnungen 108 109
Tab. 4.2: Nettoanlagevermögen pro sozialversicherungspflichtig Beschäftigten in EUR
nach Wirtschaftsbereichen in Niedersachsen und Bremen (2000) 111
Tab. 4.3: Verhältnis zwischen Vorrats und Anlagevermögen 1995 (in Prozent) 112
Tab. 4.4: Durchschnittliche Bodenrichtwerte unterschiedlicher Flächennutzungen in
EUR/qm(2000) 116
Tab. 4.5: Bruttowertschöpfung pro sozialversicherungspflichtig Beschäftigten in EUR nach
Wirtschaftsbereichen in Niedersachsen und Bremen (2000) 117
Tab. 4.6: Schadenspotenziale in den erhobenen Städten und Gemeinden des Landkreises
Cuxhaven(l) 118
Tab. 4.7: Schadenspotenziale in den erhobenen Städten und Gemeinden des Landkreises
Cuxhaven(2) 119
Tab. 4.8: Schadenspotenziale in den erhobenen Städten und Gemeinden des Landkreises
Wesermarsch (1) 119
Tab. 4.9: Schadenspotenziale in den erhobenen Städten und Gemeinden des Landkreises
Wesermarsch (2) 120
Tab. 4.10: Schadenspotenziale in den erhobenen Gemeinden des Landkreises Friesland
sowie der kreisfreien Stadt Wilhelmshaven 120
Tab. 4.11: Schadenspotenziale in den Städten Bremen und Bremerhaven 121
Tab. 4.12: Zuordnung der Wertkategorien/Wirtschaftsbereiche zu der ATKIS
Nutzungsklassifikation 123
Tab. 5.1: Spannweite und abgeschätzte typische Geschosszahlen unterschiedlicher
Gebäudetypen 152
Tab. 5.2: Modifizierte Zuordnung der Wirtschaftsbereiche zu der ATKIS
Nutzungsklassifikation 159
Anhang 1: Objektarten des ATKIS OK (mit Angabe der Realisierungsstufe) 205
Anhang 2: Zuordnung der infas Branchen zu den Wirtschaftsbereichen nach WZ 93 206 208
Abkürzungsverzeichnis
AdV Arbeitsgemeinschaft der Vermessungsverwaltungen der Bundesrepublik
Deutschland
ALB Automatisiertes Liegenschaftsbuch
ALK Automatisierte Liegenschaftskarte
ALKIS Amtliches Liegenschafts Katasterinformationssystem
ATKIS Amtliches Topographisch Kartographisches Informationssystem |
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