Critical infrastructure networks in flood risk management : integration of flood risk analysis methods for networks, consideration of network-specific measures and challenges for data availability

Schotten, Roman; Schüttrumpf, Holger; Bachmann, Daniel; Greiving, Stefan

doi:HT031411087

Critical infrastructure networks in flood risk management : integration of flood risk analysis methods for networks, consideration of network-specific measures and challenges for data availability

Schotten, Roman^RWTH*

2025 & 2026

Verantwortlichkeitsangabevorgelegt von Dipl.-Ing. Roman Schotten

ImpressumAachen : RWTH Aachen University 2025

Umfang1 Online-Ressource : Illustrationen

Dissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2025

Veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University 2026

Genehmigende Fakultät
Fak03

Hauptberichter/Gutachter
Schüttrumpf, Holger (Thesis advisor)^RWTH* ; Greiving, Stefan (Thesis advisor) ; Bachmann, Daniel (Thesis advisor)

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2025-07-04

Online
DOI: 10.18154/RWTH-2025-10353
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/1022915/files/1022915.pdf

Einrichtungen

Lehrstuhl und Institut für Wasserbau und Wasserwirtschaft (314410)

Projekte

BMBF 13N15275 - Verbundprojekt: Partizipative Hochwasserkatastrophenprävention und angepasste Bewältigungsstrategie in Ghana (PARADeS) - Teilvorhaben: Hochwasserresilienz durch partizipative Modellierung, innovative Instrumente, Analyse von Mensch-Hochwasser-Dynamiken und Kapazitätsentwicklung (13N15275) (13N15275)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 624

Kurzfassung
Kritische Infrastruktur (KRITIS) und deren Netzwerke sind für das Überleben und die Funktionalität von Gesellschaft und Wirtschaft unerlässlich. In einer Umgebung mit einem sich ändernden Klima, zunehmend extremeren Wetterereignissen und komplexer werdenden Versorgungssystemen ist es entscheidend, Infrastrukturen auf diese Veränderungen vorzubereiten. Hochwasser, als eine der relevantesten Naturgefahren, denen Gesellschaften ausgesetzt sind, wird mit einem sich ständig weiterentwickelnden Hochwasserrisikomanagement (HWRM) begegnet. Disruptionen der KRITIS-Dienste und die kaskadierenden Effekte dieser Disruptionen sind derzeit nicht im ganzheitlichen HWRM berücksichtigt. Methoden zur Betrachtung von Hochwasserkonsequenzen für KRITIS sind knapp und die Berücksichtigung der indirekten und kaskadierenden Konsequenzen eine Herausforderung. Diese Dissertation untersucht die Herausforderung, die Resilienz kritischer Infrastrukturen (KRITIS) im Hochwasserfall zu verbessern, anhand von vier wissenschaftlich veröffentlichten Manuskripten. Im ersten Manuskript dieser Dissertation wurde ein Konzept entwickelt, KRITIS in die einzelnen Schritte des HWRM einzubringen. Die Verwendung einer KRITIS-Netzwerkmodellierungstechnik ermöglicht hierbei die Quantifizierung von Hochwasserfolgen für KRITIS-Netzwerke innerhalb der Hochwasserrisikoanalyse. Das Gesamthochwasserrisiko, als Kombination aus hydrologischen Wahrscheinlichkeiten und den damit verbundenen Konsequenzen, wurde dadurch um die Konsequenzen für KRITIS erweitert. Die Integration von KRITIS und ihren Netzwerkeigenschaften ermöglicht eine verbesserte Entscheidungsfindung. Die kontinuierliche Beteiligung von KRITIS-Betreibern wurde als vorteilhaft in allen HWRM-Schritten erwiesen. Eine Fallstudie in Accra, Ghana, mit partizipativem Einbezug von KRITIS-Stakeholdern wurde genutzt, um das Konzept in einer Anwendung erfolgreich zu testen. Die Hochwasserrisikoanalyse, als Bestandteil des HWRM, basiert auf der Berücksichtigung von Konsequenzen, die spezifisch für KRITIS-Netzwerke sind. Als Grundlage für die Einbeziehung von Hochwasserkonsequenzen von KRITIS-Netzwerken ist im zweiten Manuskript ein Modellierungsansatz konzipiert worden. Dafür wurden die mögliche Detailschärfe und die Fähigkeit, Komplexität von KRITIS darzustellen, abgewogen und in einem KRITIS-Modellierungsansatz vereint. Es wurde ein topologie-basierter Modellierungsansatz von KRITIS-Netzwerken entwickelt. Die definierten Elemente des Modellansatzes umfassen Punkte, Konnektoren und Polygone, die verwendet werden, um Ebenenstrukturen und die Multisektoralität des KRITIS-Netzwerks darzustellen. Dieser neu formulierte Ansatz wurde als KRITIS-Netzwerkmodul in die Hochwasserrisikoanalyse- und -management-Anwendung PROMAIDES integriert. Die Methode quantifiziert die Folgen, als Anzahl der betroffenen KRITIS-Benutzer sowie die Dauer der Disruption. Ein Konzeptnachweis dieses Modellierungsansatzes wurde im Untersuchungsgebiet von Accra, Ghana, durchgeführt. KRITIS-Betreiber verfügen über Erfahrungen im HWRM in ihren Sektoren und können potenziell wirksame Hochwasserrisikominderungsmaßnahmen identifizieren. Im dritten Manuskript dieser Dissertation wurden strukturierte Interviews mit KRITIS-Betreibern in Mitteleuropa durchgeführt und durch eine voranstehende und nachfolgende Literaturrecherche eingerahmt. Die Ergebnisse wurden in einem Maßnahmenkatalog zusammengefasst, der Hochwasserrisikominderungsmaßnahmen für fünf KRITIS-Sektoren sowie eine verallgemeinerte Maßnahmenkategorie umfasst. Eine Fallstudie im Einzugsgebiet der Vicht im Westen Deutschlands wurde vorgestellt, die die Integration von fünf Maßnahmen aus dem Katalog in die Analyse und damit dem HWRM des Untersuchungsgebiets testet. Eine stetige Herausforderung für KRITIS-Modellierungsansätze ist der Mangel an hochwertigen Eingangs- und Validierungsdaten. Infolgedessen greifen Modellierende oft auf Annahmen oder Extrapolationen zurück, was Ungenauigkeiten verstärkt, die die Modellzuverlässigkeit und dessen Aussagekraft verringert. Zur Bewältigung dieser Herausforderung wurde in einem vierten Manuskript ein generischer Modellierungsprozess definiert und die Datenanforderungen für jede Phase dieses Prozesses ausformuliert. Potenzielle Datenquellen wurden identifiziert und mögliche Auswirkungen durch fehlende oder ungenaue Daten wurden anhand von Fallstudien herausgearbeitet. Diese Arbeit betont die Notwendigkeit, die Auswirkungen von Datenknappheit zu erkunden und die Zuverlässigkeit von KRITIS-Netzwerkmodellen zu verbessern, um die Vorteile dieser Methoden in Zukunft greifbarer zu machen. Die Schlussfolgerung der Dissertation zeigt, dass die entwickelten Lösungen die Resilienz von KRITIS während Hochwasserereignissen verbessern können. Die Integration von KRITIS in ein ganzheitlicheres HWRM wurde erfolgreich belegt. Besondere Aufmerksamkeit wird der Analyse des Hochwasserrisikos für KRITIS-Netzwerke aufgrund der individuellen Zusammensetzung dieser Netzwerke sowie der kaskadierenden Effekte gewidmet. Darüber hinaus wird festgestellt, dass die Sammlung und Berücksichtigung spezifischer KRITIS-Maßnahmen für ein erweitertes HWRM notwendig ist. Die Integration von KRITIS in das HWRM kann durch die Verfügbarkeit und Qualität der Eingangsdaten noch stark negativ beeinflusst werden. Diese Datenknappheit kann jedoch durch ein erhöhtes Bewusstsein für Datenanforderungen, die Einbeziehung von KRITIS-Stakeholdern und ein angemessenes Teilen von bestehenden Datensätzen überwunden werden.

Critical infrastructure (CI) networks are vital for the survival and functionality of society and economy. In an environment with a changing climate and more extreme weather events, it is pivotal to prepare infrastructure for these changes. Flooding, one of the major natural hazards that societies are exposed to, is addressed by constantly evolving flood risk management (FRM). However, disruptions to CI services and the cascading effects of these disruptions are not currently included in FRM. In flood risk analysis, it is state-of-the-art to determine the direct consequences of flooding on assets and people. Disrupted CI services and their networks, as well as the cascading effects propagating flood disruptions, are not considered explicitly, and methods to derive these consequences are scarce. To address these challenges, a cumulative dissertation consisting of four manuscripts was prepared. The research presented in the first manuscript of this dissertation incorporated CI into every facet of FRM, encompassing flood risk analysis, risk reduction as well as risk communication and participation. Utilising a CI network modelling technique, this approach facilitates the quantification of flood consequences for the CI within flood risk analysis. Consequently, the total flood risk, as a combination of hydrological probabilities and associated consequences, is complemented by CI consequences. The integration of CI and its network characteristics allows for enhanced decision-making in risk management. Moreover, the ongoing involvement of CI operators has proven to be advantageous throughout all FRM stages. A case study conducted in Accra, Ghana, including the participatory engagement of CI stakeholders, underlines the previously mentioned findings and the continuous integration of CI into FRM. The flood risk analysis, as a component of FRM, relies on the consideration of consequences specific to CI networks; therefore, a modelling approach of CI networks is designed. The modelling approach was conceptualised and implemented to balance simplicity and accuracy to represent the complexity of CI. In the second manuscript, catchment-wide flood risk analyses utilising a topology-based modelling approach for CI networks are proposed. The fundamental elements of the model encompass points, connectors, and polygons, which are employed to depict the layers and multisectorality of the CI network. This newly formulated approach was technically integrated as a CI network module into the PROMAIDES (Protection Measures against Inundation Decision support) framework for more integrated flood risk management. This method quantifies the consequences of supplying the number of affected CI users in combination with the duration of disruption. A proof-of-concept of this modelling approach was conducted in the case study area of Accra, Ghana. FRM requires the consideration of risk management measures by definition and, in the context of this work, must account for measures within the CI domain. Many CI operators have valuable experience in managing flood risk within their sectors, offering insights into potentially effective flood risk reduction measures. The third manuscript presented in this dissertation conducts structured interviews with CI operators in Central Europe supplemented by a preparatory and follow-up literature review. The findings from the combined literature review and expert interviews were compiled into a comprehensive catalogue detailing flood risk reduction measures tailored to five CI sectors as well as a generalised measure category. A case study in Western Germany is introduced, illustrating the integration of five CI-specific flood measures from the catalogue into the flood risk analysis and management framework. A persistent challenge across CI network modelling approaches is the lack of high-quality input and validation data. Consequently, modellers often resort to assumptions or extrapolations that introduce uncertainties that undermine model reliability. To address this challenge, a generic modelling workflow is proposed in the fourth manuscript, and the data requirements for each stage are systematically defined, with a review of potential sources to enhance data collection and awareness of pitfalls. Case studies illustrate the application of this workflow across different modelling purposes, emphasising the need to explore the implications of data scarcity and improve the reliability of the CI network model. This dissertation advances the enhancement of critical infrastructure resilience during flood events. For the first time, it demonstrates that integrating critical infrastructure into flood risk management is not only feasible but has been successfully achieved. Special attention is given to the analysis of flood risk for CI networks because of the individual composition of these networks, as well as to the cascading effects that propagate failure due to flooding through the CI networks to other elements and sectors. Next, it is concluded that CI-specific measures are necessary, as collected in a CI-specific flood risk reduction measure catalogue. Estimating CI consequences for decision-making hinges on solid data inputs and can suffer when these inputs are scarce. However, it has been shown that raising awareness of the necessary requirements, engaging CI stakeholders, and ensuring proper distribution can overcome this shortfall.

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