RIVA - Risikoanalyse wichtiger Verkehrsachsen des Bundesfernstraßennetzes im Kontext des Klimawandels

Das Projekt „RIVA“ ist das Herzstück im AdSVIS-Forschungsprogramm. Im Zentrum von RIVA steht die Bewertung von Risiken des Klimawandels für das Bundesfernstraßennetz. Ein Risiko wird dabei als Funktion von Ursache und Wirkung verstanden. Das aus dem Klimawandel erwachsene Risiko für die Straßenverkehrsinfrastruktur wird durch ein hierarchisches Indikatorenmodell beschrieben und besteht aus vier Dimensionen: Klima, Vulnerabilität, Technische Wirkung und Kritikalität. Die entwickelte Methodik ermöglicht eine netzweite Risikoanalyse/-bewertung basierend auf regionalisierten Klimadaten und standardisierten Daten der Straßenverkehrsinfrastruktur. Komplexe Ursache-Wirkungs-Ketten (UWK) dienen der systematischen Erfassung typischer durch das Klima verursachter Schäden/Einschränkungen, aus welchen Schadensbildkategorien (SBK) abgeleitet werden. Die SBK ist die zentrale Bewertungseinheit der RIVA-Methodik und vereint typische durch ein bestimmtes Klimaereignis induzierte Schadensbilder eines Risikoelementes. Es wurden insgesamt 35 SBK (u.a. für Brücken, Tunnel, Fahrbahnen, Entwässerung, Verkehrsteilnehmer) bestimmt. Das für die beispielhafte Betrachtung entwickelte Pilotwerkzeug verwendet regionalisierte Klimaprojektionen für vier Betrachtungszeiträume. Die Bewertung erfolgt nach Streckenabschnitten. Damit lassen sich Risiken im Netz abschnittsgenau verorten, den wichtigsten Elementen der Straßeninfrastruktur zu- und nach ihrem grundsätzlichen Charakter einordnen. Die RIVA-Methodik ermöglicht eine Klassifizierung von Klimarisiken. Es lassen sich besonders gefährdete Streckenabschnitte im Netz identifizieren und erforderliche Maßnahmen priorisieren. RIVA leistet einen wichtigen Beitrag zur Diskussion von Anpassungsstrategien für die Straßenverkehrsinfrastruktur an den Klimawandel und ermöglicht eine effektive Entscheidungsfindung, um künftige Auswirkungen des Klimawandels auf die Infrastruktur zu vermeiden oder zumindest zu verringern.

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