Wenn Flüsse über die Ufer treten, können die Folgen verheerend sein, wie beispielsweise das katastrophale Hochwasser in Nordrhein-Westfalen und Rheinland-Pfalz vor drei Jahren gezeigt hat. Um in Zukunft die Überschwemmungsschäden in Grenzen zu halten und die Bewertung von Hochwasserrisiken zu optimieren, muss besser verstanden werden, welche Variablen in welchem Ausmaß zu extremen Ausprägungen von Überflutungen führen können. Mit Methoden des Erklärbaren Maschinellen Lernens haben Forschende des Helmholtz-Zentrums für Umweltforschung (UFZ) nachgewiesen, dass Überschwemmungen extremer ausfallen, wenn mehrere Faktoren an deren Entstehung beteiligt sind. Die Forschungsarbeit wurde im Fachjournal Science Advances veröffentlicht. Detaillierte Informationen zu der Studie finden Sie auch hier.

Publikation:
Shijie Jiang, Larisa Tarasova, Guo Yu, Jakob Zscheischler (2024): Compounding effects in flood drivers challenge estimates of extreme river floods. Science Advances, https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adl4005