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Stima dei danni causati dalle inondazioni all'infrastruttura ferroviaria

Descrizione

I modelli per stimare le perdite alluvionali delle infrastrutture sono rari e la loro affidabilità è raramente studiata, anche se le perdite di infrastrutture potrebbero contribuire considerevolmente alle perdite complessive delle alluvioni. In questo documento viene presentato un approccio di modellizzazione empirico per stimare i danni diretti alle inondazioni strutturali alle infrastrutture ferroviarie e le relative perdite finanziarie. Attraverso una combinazione di dati sugli eventi, vale a dire i danni foto-documentati sulla ferrovia settentrionale nella Bassa Austria causati dall'alluvione del fiume marzo 2006 e le caratteristiche di alluvione simulate, vale a dire livelli d'acqua, velocità di flusso e loro combinazioni, sono state esaminate le correlazioni tra i parametri fisici di impatto delle alluvioni e i danni alla ferrovia e sono stati successivamente resi in un modello di danno. Dopo aver calibrato la stima delle perdite utilizzando i costi di riparazione registrati delle ferrovie federali austriache, il modello è stato applicato a tre scenari sintetici con periodi di ritorno di 30, 100 e 300 anni di alluvione del fiume di marzo. Infine, i risultati del modello sono confrontati con gli approcci basati sulla curva di profondità per il settore delle infrastrutture ottenuti dal modello di danno dell'Atlante del Reno e dal modello di Damage Scanner. I risultati di questo caso di studio indicano una buona performance del nostro approccio modello in due fasi. Tuttavia, a causa della mancanza di dati indipendenti sugli eventi e sui danni, il modello non ha ancora potuto essere convalidato. La futura ricerca sul rischio naturale dovrebbe concentrarsi sullo sviluppo di procedure di documentazione degli eventi e dei danni per superare questo ostacolo significativo nella modellizzazione dei danni all'inondazione.

Informazioni di riferimento

Fonte:
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Pubblicato in Climate-ADAPT Nov 22 2022   -   Aggiornamento più recente in Climate-ADAPT Nov 22 2022

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