Der Bergsturz im Walliser Bergdorf Blatten habe gezeigt, welch enormes Zerstörungspotenzial von Naturgefahren ausgehe und wie schwer sich solche Ereignisse vorhersagen lassen, teilte die Berner Fachhochschule (BFH) am Donnerstag mit.
Ziel des Rockaval-Projekts sei es, ein fast 100-jähriges Schweizer Energiemodell mit der Datenbasis weltweit aufgezeichneter Steinschlagereignisse mit maschinellem Lernen weiterzuentwickeln. Die Ergebnisse des Projekts können gemäss Luuk Dorren, Professor für Naturgefahren und Risikomanagement, dazu beitragen, Präventionsmassnahmen besser zu planen und umzusetzen.
Auch könnten Investitionen in Schutzmassnahmen effektiver gestaltet werden. Das Projekt wäre ein bedeutender Schritt für den Schutz von Menschen und Infrastruktur angesichts der durch den Klimawandel bedingten steigenden Bedrohung durch Naturgefahren, hiess es weiter. So erlaube es, Gefahrenzonen abzugrenzen und Schutzmassnahmen zu definieren, beispielsweise den Bau von Steinschlagnetzen oder Dämmen. Auch die Evakuierung aus gefährdeten Gebieten könne auf dieser Basis geplant werden.
«Solche Simulationen sind essenziell für die Durchführung einer Gefahrenbeurteilung», so der Forscher. Eine Herausforderung sei insbesondere die Vorhersage der Sturzreichweiten und Sturzenergie, also des Auslaufs und der Zerstörungskraft nach dem Abrutschen einer Felsmasse.
Beim Rockaval-Projekt handelt es sich um eine Zusammenarbeit der Hochschule für Agrar-, Forst- und Lebensmittelwissenschaften der BFH, einer Forschungseinrichtung aus Grenoble und der Universität Lausanne.