The focus of the study is on populations threatened by natural disasters. It aims to develop the theoretical base and applicatory methods to support information generation before and during crisis situations. The work emphasises the deployment of modern technology, namely GIS and remote sensing, for an improvement in timely delivery and spatial coverage of relevant data in crisis management. The work reviews definitions of crucial terms in the realm of disaster management and elaborates on the concept of vulnerability. It proposes a clear allocation of the expressions susceptibility , coping capacity , recovery , resilience and vulnerability to specific phases of a crisis, taking into account the difference in temporal development of slow onset and sudden hazard impacts. The concept of social levels is introduced and a list of potential hazard dependent and hazard independent indicators is provided, paving the way for estimating vulnerability of populations to natural hazards at various spatial scales. A methodology is proposed in order to identify hot spots worldwide regarding people at risk of natural hazards at sub-national scale. This method is implemented and the results are mapped for the specific case of earthquakes. In this context the development of a composite indicator for the assessment of people s vulnerability at country level is suggested, which is based on theoretical findings elaborated earlier. The selection of relevant sub-indicators is carried out and supported by statistical analysis, namely the Factor Analysis. Since population data is a crucial information layer within disaster management in general and for the estimation of populations risk in particular, a methodology for the estimation of population densities at sub-national level is introduced. This method is tested for a rural area of central Zimbabwe. It allows the spatial disaggregation of district census data by applying a surface model based on a number of data layers describing the infrastructural, topographical and land use characteristics of the area. It was found that this approach has the potential to improve the spatial resolution and accuracy of existing population data layers and that it can be transferred to other developing countries when respecting the requirement of some local field knowledge for the modelling process.
Im Fokus dieser Studie stehen jene Bevölkerungsgruppen, die im ständigen Risiko vor natürlichen Katastrophen leben. Hauptanliegen der Arbeit ist es, theoretische Grundlagen zu erarbeiten und in der Praxis anwendbare Methoden zu entwickeln, die das Bereitstellen von Informationen im Vorfeld und im Verlauf solcher Katastrophen und Krisensituationen erleichtern. Ein Forschungsschwerpunkt liegt auf dem Potenzial moderner Technologien, insbesondere von GIS und Fernerkundung, die rechtzeitige Verfügbarkeit relevanter Daten in Krisensituationen zu verbessern und die notwendige räumliche Abdeckung dieser Daten zu gewährleisten. Die Arbeit stellt häufig verwendete Definitionen der wichtigsten Begriffe im Bereich des Katastrophenmanagements zusammen und erläutert detailliert die verschiedenen Aspekte des Konzeptes der Vulnerabilität. Es wird eine eindeutige Zuordnung der Begriffe susceptibility , coping capacity , recovery , resilience und vulnerability zu bestimmten Phasen eines typischen Krisenablaufs vorgeschlagen. wobei Unterschiede im zeitlichen Verlauf von plötzlich eintretenden und sich langsam entwickelnden Naturgefahren berücksichtigt werden. Das Konzept von sozialen Ebenen wird eingeführt und eine Liste potenzieller hasardabhängiger und hasardunabhängiger Indikatoren aufgelistet, um eine Risikoabschätzung von Bevölkerungen gegenüber Naturgefahren in unterschiedlichen räumlichen Maßstäben zu ermöglichen. Anschließend erfolgt die Erläuterung einer Methode, die eine Identifizierung von hot spots bezüglich des Risikos von Bevölkerungen gegenüber Naturgefahren weltweit auf sub-nationalem Maßstab ermöglicht. Diese Methode wird exemplarisch an der Naturgefahr Erdbeben angewandt und die Ergebnisse auf einer Weltkarte visualisiert. In diesem Zusammenhang wird ein Composite Indicator für die Einschätzung der Bevölkerungsvulnerabilität auf nationalem Maßstab entwickelt. Die Auswahl der relevanten Sub-Indikatoren dieses Composite Indicator stützt sich auf statistische Auswertungen, insbesondere auf die Faktorenanalyse. Bevölkerungsanzahl und verteilung sind entscheidende Datensätze im Katastrophenfall, insbesondere für eine Einschätzung der Vulnerabilität betroffener Bevölkerungsgruppen. Aus diesem Grund wird eine Methode erläutert und in einem ländlichen Gebiet in Simbabwe getestet, die eine Abschätzung der Bevölkerungsdichte auf feinem sub-nationalem Maßstab erlaubt. Dabei erfolgt die räumliche Disaggregation von Zensusdaten aufgrund eines Geländemodells sowie Daten zur Infrastruktur, Siedlungsverteilung und Landnutzung. Das Testresultat unterstreicht das Potenzial des verfolgten Ansatzes, bereits existierende globale Bevölkerungsdatensätze sowohl in ihrer räumlichen Auflösung wie auch in ihrer Genauigkeit zu verbessern. Die entwickelte Methode kann prinzipiell auf andere Entwicklungsländer übertragen werden unter der Grundvoraussetzung, dass das erforderliche Mindestmaß an Lokalkenntnissen für den Modellierungsprozess vorhanden ist.
