Eine Auswertung der EM-DAT für Öster- reich (Tabelle 6.2) reiht die zehn größten Schadensereignisse (nach Schadenssummen) zwischen 1990 und 2012 auf

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Band 2: Klimawandel in Österreich: Auswirkungen auf Umwelt und Gesellschaft

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9. Lawine 1 % 10. Migration 1 %

Zur Betrachtung der europäischen wie auch der globalen Ebe- ne können Datenbanken für einen Überblick herangezogen werden: z. B. The International Disaster Database (CRED, 2009), European Severe Weather Database (ESSL, 2013) oder NATHAN, Globe of Natural Hazards (Munich Re, 2013).

Diese Datenbanken führen vor allem großflächige länder- spezifische Katastrophenereignisse mit sehr hohen Schadens- summen und / oder Todesopfern. Kleinräumige Ereignisse, die nicht als große Katastrophe eingeschätzt werden, werden nicht berücksichtigt. Eine Auswertung der EM-DAT für Öster- reich (Tabelle 6.2) reiht die zehn größten Schadensereignisse (nach Schadenssummen) zwischen 1990 und 2012 auf. Eine prozessspezifische Zusammenfassung für denselben Betrach- tungszeitraum ist in Tabelle 6.3 dargestellt. In diesen beiden Auflistungen ist das Hochwasserereignis vom Juni 2013 noch nicht berücksichtigt. Das österreichische Innenministerium meldete laut Bundekanzleramt im August 2013 verursachte Gesamtschäden von 900 Mio. € an den Solidaritätsfond der EU (BKA, 2013).

Neben den frei zugänglichen Datenbanken gibt es weitere, deutlich besser aufgelöste, nicht frei zugängliche Datenban- ken, etwa jene des NatCat-Services der Munich Re. Die Da- tenbanken sind untereinander allerdings nicht konsistent, da die Inhalte auf unterschiedlichen Meldungen und Beobach- tungen beruhen. Die Analysewerte weichen teilweise deutlich voneinander ab (Gall et al., 2009) und Einzelereignisse werden in internationalen Datenbanken oft überschätzt (Pfurtscheller et al., 2011). Allgemein ist aus den Datenbanken ein klarer Trend hin zu steigenden Schadenszahlen und -summen ableit- bar (z. B. jährlich erscheinende Schadenspiegel der Munich Re auf Basis der NatCat-Datenbank mit den bekannten Grafiken, Munich Re, 2013). Der Trend zu global steigenden Schäden lässt sich wie folgt erklären:

t Globaler Wandel in den Umweltbedingungen (vor allem Landnutzung) und die Auswirkungen auf das Prozessge- schehen

t Steigende (Welt-)Bevölkerung und damit Zunahme von Besitz

t Veränderungen des Lebensstandards und der Lebensqua- lität mit steigenden Vermögenswerten

t Veränderungen in der Wirtschaftsweise und der Arbeits (-platz)struktur

t Mögliche hohe Schäden auf kleinem Raum durch Bevöl- kerungs- und Wertekonzentration in Agglomerationen

t Siedlungsentwicklung sowie Gewerbe- und Industriean- siedlung in exponierten Gebieten

t Steigende Vulnerabilität moderner, spezialisierter sowie kulturell und sozial diversifizierter Gesellschaften und Technologien

t Erhöhte Versicherungsdurchdringung mit entsprechen- den Haftungsverpflichtungen bei steigenden Versiche- rungsschäden

6.5.3 Bevölkerungsentwicklung als Indikator für den Schadenspotenzialanstieg

Räumlich und zeitlich aufgelöste Bevölkerungs- und Gebäu- dedaten (Statistiken der historischen Entwicklung und Pro- jektionen) können als aufschlussreiche Indikatoren zur Scha- denspotenzialentwicklung herangezogen werden und stellen somit auch mit einer gewissen Unschärfe Entwicklungspfade des Naturgefahren-Risikos dar.

Die Bevölkerungsentwicklung vom 20. Jahrhundert bis 2001 zeigt deutliche räumliche Disparitäten der relativen Veränderung zwischen Gebieten mit Abwanderung und Ge- bieten mit starker Zuwanderung. Die urbanen Räume sowie die zentralen Alpentäler zeigen hierbei eine deutliche Bevöl- kerungszunahme, wohingegen die Bevölkerungszahlen in ländlichen Räumen und peripheren Alpentälern abnehmen.

Dieser Trend setzt sich seit 2001 (2001 bis 2010) verstärkt fort, wobei fast alle Alpentäler (Ausnahme Nordtirol allgemein und Lienz in Osttirol) und ländlichen Gebiete entlang

Tabelle 6.2 Auszug der 10 schadensträchtigsten Katastrophener- eignisse in Österreich aus der EM-DAT. Quelle: EM-DAT¹

Table 6.2 Extract of EM-DAT – The 10 most destructive catastrophic events in Austria. Source: EM-DAT6¹

Ereignis Datum Schaden in

Millionen USD

Hochwasser 12.08.2002 2 400

Hochwasser 21.08.2005 700

Sturm 29.02.2008 500

Sturm 23.07.2009 500

Sturm 17.01.2007 400

Hitzewelle Juli 2003 280

Sturm 25.02.1990 120

Sturm 28.02.1990 120

1 http://www.emdat.be/database. (CRED, 2009)