PROSLIDE

Integration von statischen und dynamischen Rutschungsursachen mittels datengetriebenen und physikalisch-basierten Methoden auf multiplen Maßstabsebenen - Erforschung neuer Möglichkeiten zur Vorhersage flachgründiger Rutschungen

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PROSLIDE

Rutschungen spielen eine Schlüsselrolle in der Landschaftsentwicklung vieler Gebirgsregionen und stellen eine potenzielle Gefahr für Menschenleben, Gebäude und Infrastruktur dar. Die Effizienz von Maßnahmen, welche eine pro-aktive Reduzierung negativer Auswirkungen anstreben (z.B. Raumplanung, Frühwarnung) wird maßgeblich von dem Wissen über das „Wo“ und „Wann“ Rutschungen zukünftig auftreten bestimmt. Die modellbasierte Vorhersage von Rutschungen stellt nach wie vor eine große wissenschaftliche Herausforderung dar, auch aufgrund des komplexen Zusammenspiels der zugrundeliegenden statischen und dynamischen Ursachen (z.B. Topographie, Geologie, Schneeschmelze, Starkniederschlag) und den damit verbundenen schwer zu erfassenden Daten.

PROSLIDE fokussiert sich auf (primär nicht anthropogen bedingte) flachgründige Rutschungen der Provinz Südtirol (Italien). Das Hauptziel besteht in einer verbesserten Vorhersagbarkeit von Rutschungen durch die Integration innovativer Eingangsdaten und neuartiger Modellierungsansätze auf verschiedenen räumlichen und zeitlichen Maßstabsebenen. Die wichtigsten Neuerungen beinhalten (i) die Nutzung von multitemporalen Fernerkundungsdaten für die Charakterisierung von Rutschungsursachen (z.B. Wetterradar; satellitengestützte Schnee- und Bodenfeuchtedaten; drohnenbasiertes Laserscanning), (ii) die Entwicklung neuer Modellierungsstrategien, welche eine Integration von heterogenen Eingangsdaten, datengetriebenen und physikalisch basierten Ansätzen ermöglichen, (iii) die Identifizierung optimaler räumlicher und zeitlicher Untersuchungsmaßstäbe.

Die iterative methodische Vorgehensweise umfasst die Erfassung, Verarbeitung und Analyse von relevanten Umweltinformationen (inkl. Feldarbeit) und neu generierten Fernerkundungsdaten (WP1 und WP2), eine provinzweite datengetriebene Modellierung kritischer Niederschlagsschwellenwerte und der raumzeitlichen Rutschungswahrscheinlichkeit (WP3), eine dynamische, physikalisch basierte Modellierung der Hangstabilität auf Einzugsgebietsebene (WP4) und die Methodenintegration und Ergebnisevaluation (WP5). Die Erkenntnisse sollen neue Einblicke in die zugrundeliegenden geomorphologischen Prozesse und die Vorhersagbarkeit von Rutschungen liefern, wobei auch die damit verbundenen Einsatzmöglichkeiten im Kontext des Landeswarnzentrums getestet werden.

Das interdisziplinäre Team besteht aus Forschern und Stakeholdern mit komplementären Kompetenzen in Geomorphologie, Geologie, Bodenkunde, Hydrologie, Meteorologie und Fernerkundung. Das Institut für Erdbeobachtung (Eurac) und das Institut für Geographie der Universität Innsbruck werden von lokalen Experten (Amt für Geologie und Baustoffprüfung, Agentur für Bevölkerungsschutz) und renommierten Forschungseinrichtungen (Università di Padova; Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR); Österreichische Akademie der Wissenschaften (OEAW)) unterstützt.

Kontaktperson: Stefan Steger

stefan.steger@eurac.edu

Website: https://www.mountainresearch.at/proslide/

Projekt gefördert durch

Im Rahmen des Proslide-Projekts nutzen die Forscher eine Vielzahl von Datenquellen, wie z. B. Informationen aus Laserscans (siehe dieses Foto aus dem Passeiertal), um das Auftreten von flachgründigen Rutschungen vorherzusagen.Credit: Eurac Research | Stefan Steger

Credit: Eurac Research
Publications
Functional regression for space-time prediction of precipitation-induced shallow landslides in South Tyrol, Italy
Moreno M, Steger S, Lombardo L, Opitz T, Crespi A, Marra F, de Vugt L, Zieher T, Rutzinger M, Mair V, Pittore M, van Westen C (2023)
Vortrag

Conference: EGU23 General Assembly | Vienna | 23.4.2023 - 28.4.2023

Weitere Informationen: https://doi.org/10.5194/egusphere-egu23-9538

Improving the performance of a dynamic slope stability model (TRIGRS) with integrated spatio-temporal precipitation data
de Vugt L, Zieher T, Schneider-Muntau B, Moreno M, Steger S, Rutzinger M (2023)
Vortrag

Conference: EGU23 General Assembly | Vienna | 23.4.2023 - 28.4.2023

Weitere Informationen: https://doi.org/10.5194/egusphere-egu23-7845

Das Projekt „Proslide“ - Methoden zur raum-zeitlichen Vorhersage flachgründiger Rutschungen
Steger S, de Vugt L (2023)
Other contribution
Final PROSLIDE webinar 2023 - Exploring new opportunities for the PRediction Of shallow landSLIDEs
Steger S, Moreno M, de Vugt L (2023)
Vortrag

Conference: Final Proslide webinar 2023 | Online event | 29.6.2023 - 29.6.2023

Weitere Informationen: https://www.landaware.org/2023/06/05/proslide-project-webina ...

A data-driven approach to derive spatially explicit dynamic "thresholds" for shallow landslide occurrence in South Tyrol (Italy)
Steger S, Moreno M, Crespi A, Gariano SL, Brunetti MT, Melillo M, Peruccacci S, Marra F, Borga M, de Vugt L, Zieher T, Rutzinger M, Mair V, Campalani P, Pittore M (2023)
Beitrag in Konferenzband

Conference: EGU23 General Assembly | Vienna | 23.4.2023 - 28.4.2023

Weitere Informationen: https://doi.org/10.5194/egusphere-egu23-1353

https://doi.org/10.5194/egusphere-egu23-1353

Deciphering seasonal effects of triggering and preparatory precipitation for improved shallow landslide prediction using generalized additive mixed models
Steger S, Moreno M, Crespi A, Zellner PJ, Gariano SL, Brunetti MT, Melillo M, Peruccacci S, Marra F, Kohrs R, Goetz J, Mair V, Pittore M (2023)
Zeitschriftenartikel
Natural Hazards and Earth System Sciences

Weitere Informationen: https://nhess.copernicus.org/articles/23/1483/2023/

https://doi.org/10.5194/nhess-23-1483-2023

A data-driven approach to establish prediction surfaces for rainfall-induced shallow landslides in South Tyrol, Italy
Steger S, Kohrs R, Crespi A, Moreno M, Zellner PJ, Goetz J, Mair V, Gariano SL, Brunetti MT, Melillo M, Peruccacci S, Pittore M (2022)
Vortrag

Conference: EGU General Assembly 2022 | Vienna | 22.5.2022 - 27.5.2022

Weitere Informationen: https://meetingorganizer.copernicus.org/EGU22/session/43376

Applying a hierarchical Generalized Additive Model to integrate predisposing, preparatory and triggering factors for landslide prediction
Steger S, Moreno M, Crespi A, Zellner PJ, Kohrs R, Goetz J, Gariano SL, Brunetti MT, Melillo M, Peruccacci S, de Vugt L, Zieher T, Rutzinger M, Mair V, Pittore M (2022)
Vortrag

Conference: International Conference of the International Association of Geomorphologists (IAG) | Coimbra | 12.9.2022 - 16.9.2022

Weitere Informationen: https://meetingorganizer.copernicus.org/ICG2022/meetingprogr ...

Space-time modeling of rainfall-induced shallow landslides in South Tyrol, Italy
Moreno M, Steger S, Lombardo L, Crespi A, Zellner PJ, Pittore M, Mair V, Westen C (2022)
Vortrag

Conference: EGU General Assembly 2022 | Vienna | 22.5.2022 - 27.5.2022

Weitere Informationen: https://meetingorganizer.copernicus.org/EGU22/EGU22-9175.htm ...

Comparing different strategies to incorporate the effectively surveyed area into landslide susceptibility modeling
Moreno M, Steger S, Lombardo L, Vugt L, Zieher T, Rutzinger M, Pittore M, Mair V, Westen C (2022)
Vortrag

Conference: International Conference of the International Association of Geomorphologists (IAG) | Coimbra | 12.9.2022 - 16.9.2022

Weitere Informationen: https://meetingorganizer.copernicus.org/ICG2022/ICG2022-563. ...

Analyse von Rutschungsereignissen in der Provinz Bozen - Südtirol = Analisi dei fenomeni franosi della Provincia di Bolzano – Alto Adige
Steger S (2021)
Vortrag

Conference: CivilProtect2021 | Bolzano | 17.9.2021 - 19.9.2021

Weitere Informationen: https://www.fierabolzano.it/de/civil-protect/event/online-in ...

https://hdl.handle.net/10863/18816

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1 - 6
Stefan Steger

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Project Manager
Peter James Zellner

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Team Member
Mateo Moreno Zapata

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