Hangmuren sind rasch abfliessende Gemische aus Wasser, Erde, Schlamm und Gestein, die vor allem nach intensiven Niederschlägen auftreten. Sie entstehen meist in steilen Hängen und können grosse Schäden an Siedlungen, Verkehrswegen und Infrastruktur verursachen.
Allgemeine Informationen
Um die Wahrscheinlichkeit von Hangmuren zu bestimmen, sind folgende Fragen entscheidend:
1. Die Auslösung: Wo und wie beginnt es?
2. Der Ablauf: Welchen Weg nimmt die Hangmure?
3. Das Resultat: Wie wahrscheinlich ist ein bestimmtes Ereignis?
Die Auslöse-Wahrscheinlichkeit setzt sich aus drei Bausteinen zusammen:
- Die räumlichen Begebenheiten: Nicht jeder Punkt an einem bestimmten Hang ist gleich anfällig für die Auslösung von Hangmuren. Informationen über die Topografie lassen die Einschätzung zu, wo eine Auslösung wahrscheinlicher ist.
- Die physikalischen Begebenheiten: Wie wahrscheinlich ist es, dass eine spontane Rutschung mit einem bestimmten Volumen hier entsteht?
- Die Statistik: Wir blicken in die Vergangenheit. Wie oft sind in dieser Region bereits Ereignisse dokumentiert worden?
Sobald sich Bodenmaterial löst, beginnt die Dynamik. Doch kein Ereignis gleicht dem anderen.
- Ist das Material eher trocken oder wassergesättigt?
- Wie stark bremsen die Rauigkeit des Geländes oder der Bewuchs die Hangmure ab?
In tausenden Simulationen werden diese Reibungswerte variiert, um das gesamte Spektrum möglicher Fliesswege abzubilden. Dabei wird die Ablauf-Wahrscheinlichkeit für verschiedene Varianten berechnet.
Die Multiplikation der Auslöse- und Ablaufwahrscheinlichkeiten führt zur Ereignis-Wahrscheinlichkeit.
- Das Besondere: Nebst der Erkenntnis, ob etwas passieren kann, wird auch die Wahrscheinlichkeit für jede Modellierung berechnet.
- Der Nutzen: Aus der Summe aller möglichen Ereignisabläufe lassen sich für jeden Punkt im Kanton Bern die Gefährdung mittels Intensität und Wahrscheinlichkeit herleiten. Dies bildet einen grossen Mehrwert gegenüber den bisherigen Grundlagen.
So entsteht erstmalig eine räumlich hochaufgelöste, kantonsweit einheitliche, flächendeckende Grundlage für Fachleute. Dies liefert eine wertvolle Ausgangslage für die Bearbeitung verschiedenster Fragen im Umgang mit Naturgefahren.
Detailinformationen für Fachleute
Ziel des Pilotprojektes ist die Umsetzbarkeit der Probabilistischen Modellierung auf den ganzen Kanton zu testen. ProBE :Hangmuren gliedert sich in mehrere Teilprojekte, welche sich den unterschiedlichen Aspekten von spontaner, flachgründiger Rutschungen widmen.
Anderer Blickwinkel: Vom Szenario zur Gefährdung
ProBE setzt auf einen probabilistischen Ansatz, welcher in der Meteorologie oder der Versicherungsbranche bereits etabliert ist.
Die konventionelle Gefahrenbeurteilung beschreibt z.B. das 300-jährliche Sturz-Ereignis: Der im statistischen Mittel alle 300 Jahre massgebende Block und dessen zu erwartende Sturzbahn, Reichweite und Intensität.
Die probabilistische Gefahrenkarte beschreibt für einen bestimmten Ort, welche Intensität im Mittel bspw. alle 300 Jahre (300-jährlicher Treffer) durch Sturzereignisse zu erwarten ist.
Dadurch ändert sich der Fokus vom Szenario zur Gefährdung: der konkreten Gefahr an einem Ort. Dies hat viele Vorteile, unter anderem ist die Unsicherheit quantifizierbar, die räumliche Auftretenswahrscheinlichkeit bereits berücksichtigt und auch wenig wahrscheinliche Ereignisabläufe sind – mit entsprechender Gewichtung – berücksichtigt.
Die Auslösewahrscheinlichkeit (PAuslösung) ist die spezifische Wahrscheinlichkeit, dass sich ein bestimmtes Ereignis an einem bestimmten Ort auslöst. Diese setzt sich zusammen aus der Wahrscheinlichkeit physikalischer Eigenschaften des Anrisses (Pphys), der Wahrscheinlichkeit des lokalen Auftretens (Präumlich) sowie der Anriss-Wahrscheinlichkeit (PHangmuren).
PAuslösung = Pphys x Präumlich x PHangmuren
Die Wahrscheinlichkeit der physikalischen Anrisseigenschaften ist die Wahrscheinlichkeit, dass eine spontane Rutschung an einer Stelle im Gelände eine bestimmte Geometrie und Materialdichte aufweist. Sie ist damit das Produkt der Wahrscheinlichkeiten von Anrissfläche (PA), Anrissmächtigkeit (Ph) und Materialdichte (Pρ).
Die Wahrscheinlichkeit der Anrissfläche (PA)
Die Wahrscheinlichkeit der Anrissfläche bezeichnet, wie wahrscheinlich die Auslösung einer Hangmure einer bestimmten Grösse ist. Zu deren Bestimmung wurden die Häufigkeitsverteilung der Anrissflächen aus dem Inventar Anrissflächen (über 11'000, kartiert ab Orthofoto) in 26 Cluster gruppiert, welche die lokalen Gegebenheiten bestmöglich berücksichtigen und sich in Bezug auf Mittelwert und Standardabweichung der Anrissflächen unterscheiden. Eine k-means Clusteranalyse ergab als bestes Modell für die Berücksichtigung der lokalen Begebenheiten ein Tripel der Parameter Lithologie, Pauschalgefälle und Niederschlag (HADES) bei einer räumlichen Auflösung von 100 m pro Kantenlänge.
Abbildung 1: Mittelwert (links) und Standardabweichung (rechts) der Häufigkeitsverteilung von Anrissflächen über den Kanton Bern. Die repräsentativen Cluster-Regionen wurden mit einer Rasterauflösung 100 m berechnet (Quelle: Geotest)
Die Wahrscheinlichkeit der Anrissmächtigkeit (Ph)
Die Anrissmächtigkeit wird in Anlehnung an die Bodengründigkeit bestimmt.
Im Rahmen der ersten Generation des SilvaProtect-Projekts des BAFU wurde für die Bestimmung der Wirkung von Wäldern auf die Hochwasserdämpfung durch die Ingenieure Bart AG eine empirische Gleichung entwickelt und für die Modellierung von Waldgesellschaften in verschiedenen Kantonen verwendet. Hier wird die Bodengründigkeit d [m] anhand der Variablen Hangneigung θ [°] und Höhenlage z [m] abgeschätzt, um die Einzugsgebietsgrösse A [Anzahl Zellen] erweitert und auf maximal 2 m begrenzt:
Dieser Ansatz mag simpel sein, zeigt aber im Vergleich mit knapp 1’000 punktuellen Informationen aus Bodenkartierungen über den ganzen Kanton Bern (BOPUDAT, Amt für Geoinformation, 2025) sinnvolle Ergebnisse, wobei der Kalibrierungsparameter k ≈ 0.955 gewählt wurde.
Im Sinne eines probabilistischen Ansatzes wird die Bodengründigkeit über die Anrissfläche (siehe Anrissfläche (PA)) gemittelt. Die daraus resultierende mittlere Anrissmächtigkeit hmean erhält eine Wahrscheinlichkeit von Ph = 0.6. 50 % sowie 150 % von hmean gehen mit je einer Wahrscheinlichkeit von Ph = 0.2 in die Modellierung ein. Ist die mittlere Anrissmächtigkeit jedoch unter 30 cm werden nur 2 Ausprägungen berücksichtigt (0.5 · hmean = hmin (Ph = 0.5) als auch 1.5 · hmean = hmax (Ph = 0.5)).
Damit ergibt sich systeminherent eine maximale Bodenmächtigkeit von 3 m für spontane flachgründige Rutschungen.
Die Wahrscheinlichkeit der Materialdichte (Pρ) wird nicht variiert. Alle Hangmuren in ProBE werden mit einer Materialdichte von 1’800kg/m3 und einer Wahrscheinlichkeit Pρ= 1 simuliert.
Die Wahrscheinlichkeit des lokalen Auftretens bezeichnet die Wahrscheinlichkeit, dass ein bestimmter Pixel innerhalb einer Prozessquelle auslöst. Sie ist die Komponente der kleinräumigen Differenzierung innerhalb einer Prozessquelle.
Dazu werden in einem ersten Schritt Gebiete ausgeschlossen, in denen nicht mit dem Anreissen von Hangmuren zu rechnen ist (sogenannte No Slide Gebiete). Dazu gehören sowohl Bodenoberflächen wie Flüsse, Seen und Sumpf, Gletscher, Fels und Geröll als auch künstliche Auffüllungen. Diese Informationen werden dem GeoCover entnommen. Ergänzend werden Zwischenräume von bis zu 10 m im besiedelten Gebiet sowie Flächen mit Hangneigungen < 18.6° und >47.9° (2.5 und 97.5 % - Perzentil der erfassten Hangmuren, vgl. Grundlagen) ausgeschlossen.
Auf den nach Abzug der No Slide Gebiete verbleibenden Flächen werden zusätzlich Kleinstböschungen eliminiert.
Abbildung 2: Ausscheidung der No Slide Gebiete (Wahrscheinlichkeit des lokalen Auftretens = 0). A) total 64.7% des Kantons Bern wird als No Slide Gebiete ausgeschieden. B) Beispiel in der Region Adelboden (Quelle: Geotest).
Für die restlichen Gebiete (= Slide) wurden für die Wahrscheinlichkeit des lokalen Auftretens drei unterschiedliche Ansätze in jeweils 6 Testgebieten à 10 km2 untersucht.
Ein physikalischer Ansatz, der auf dem Infinite-Slope-Modell basiert (SlideforMap) sowie zwei statistische Ansätze: Pseudo-Fuzzy-Logic sowie eine Multiple logistische Regression.
Abbildung 3: Wahrscheinlichkeit des lokalen Auftretens berechnet nach den drei verschiedenen Ansätzen in einem der Testgebiete (Adelboden). Mit der Methodik SlideforMap haben 50% der bekannten Ereignisse eine Disposition kleiner als 0.25, mit Pseudo-Fuzzy-Logic kleiner als 0.5 und mit der multiplen logistischen Regression kleiner als 0.62 (Quelle: Geotest).
Die besten Ergebnisse zeigt die multiple logistische Regression unter Berücksichtigung der Höhenlage, der Hangneigung, der Plan- und Profilkrümmung, Flow Accumulation, Distanz zu Fliessgewässern, zu Strassen und zum Oberflächenabfluss sowie dem Walddeckungsgrad. Dabei fallen insbesondere die Faktoren Wald, Distanz zu Flüssen und Hangneigung im Modell stark ins Gewicht.
Zur Bestimmung der Modellgüte (AUC = 0.83, Precision = 73%, Recall = 69%) wurde ein randomisierter Nicht-Ereignis-Datensatzes mit einem Mindestabstand von 100 m zu kartierten spontanen Rutschungen generiert.
Auf den Einfluss der Geologie wird hier bewusst verzichtet (siehe stattdessen Anrissflächen PA), da die derzeit verfügbaren Grundlagen zu grob aufgelöst oder zu heterogen sind.
Abbildung 4: Modellierte Wahrscheinlichkeit des lokalen Auftretens (Disposition) (links) sowie auf Bezugsräume normalisierte modellierte Wahrscheinlichkeit des lokalen Auftretens (Disposition) (rechts) (Quelle: Geotest).
Die Anriss-Wahrscheinlichkeit ist die Wahrscheinlichkeit, mit der es in einer bestimmten Prozessquelle (im Vergleich zu anderen) überhaupt zu mindestens einem Rutsch-Anriss kommt. Sie ist die Komponente der Differenzierung zwischen verschieden Prozessquellen und der Zuweisung der Wiederkehrperiode.
Grundlage dafür stellen 31 630 bekannten Ereignisse dar, welche ab orthofoto kartiert wurden. Da davon auszugehen ist, dass auch dieses Inventar nicht vollständig ist, werden zwei Korrekturfaktoren angewendet. Korrigiert wird, wenn das Verhältnis der Ereignisse aus dem Ereigniskataser vor oder nach 2005 respektive derer ab Orthofoto nicht im selben Verhältnis stehen. Anschliessend wird die mittlere Wiederkehrperiode einer Prozessquelle sowie die Anriss-Wahrscheinlichkeiten jedes Pixels innerhalb dieser Prozessquelle bestimmt.
Als Bezugsraum für die Berechnung der Anriss-Wahrscheinlichkeit werden Prozessquellen gewählt, welche hydrologischen Teileinzugsgebieten entsprechen.
Abbildung 5: Korrigierte mittlere Wiederkehrperiode pro Prozessquelle (links) sowie korrigierte mittlere Wiederkehrperiode pro 2 m x 2 m Pixel (rechts) über den gesamten Kanton Bern. (Quelle: Geotest)
Die Ablaufwahrscheinlichkeit PAblauf ist das Produkt der Wahrscheinlichkeiten der Ablaufeigenschaften Pμ, Pξ und Pτ.
Um möglichst optimale und dennoch verhältnismässige Parameterkombinationen zu erhalten, wurden in einem ersten Schritt 1000 Ereignisse mit bekanntem Prozessraum mit jeweils 1521 Parameterkombinationen nachmodelliert. Zurzeit werden diese rund 1,5 Mio. Modellierungen ausgewertet.
Die Ereigniswahrscheinlichkeit PEreignis ist das Produkt der oben beschriebenen Auslösewahrscheinlichkeit (PAuslösung) und der Ablaufwahrscheinlichkeit PAblauf.
Damit beinhaltet das Modellergebnis an jedem Punkt bereits die «Erreichenswahrscheinlichkeit», dass der entsprechende Punkt von einem Ereignis mit den spezifischen Parametern erreicht wird.
Und damit bei überlagernden Ereignissen auch die Trefferwahrscheinlichkeit, also wie wahrscheinlich es ist, dass ein Punkt von irgendeinem Ereignis erreicht wird.
Die Ergebnisse von ProBE werden einen Meilenstein für die Risikoberechnung über grössere Gebiete darstellen. Erstmals liegen sowohl Intensitäten als auch Wahrscheinlichkeiten flächig und feinmaschig vor. Damit wird dem Charakter der Hangmuren-Ereignisse deutlich stärker Rechnung getragen. So ist es nicht mehr notwendig, jedem Hang eine starre Jährlichkeit und eine über die Distanz gleichbleibende Intensität zuzuordnen. Stattdessen kann für jeden beliebigen Punkt die genau dort als Synthese aller simulierten möglichen Ereignisabläufe auftretende Intensitäts-Frequenzkurve dargestellt werden. Daraus lassen sich beispielsweise der Schadensbeginn, die Intensität je Jährlichkeit, aber auch sprunghafte Anstiege im Schadensverlauf erkennen.
Risikoberechnungen sind erstmalig ausgehend von einer kantonsweit einheitlichen Beurteilung möglich und berücksichtigen die Ereignis-Wahrscheinlichkeit und die lokale Intensität an jedem beliebigem Punkt.
Methodisch basiert ProBE auf dem Vorgängerprojekt Pro-Mo (siehe Projektbeschreibung).
Elementare Grundlage für ProBE sind rund 32 000 ab Orthofoto erfasste Hangmuren (Hählen 2024), wovon bei über 11 000 die Umrisse kartiert werden konnten.
Abbildung 6: A) Häufigkeitsverteilung der Anrissflächen im Datensatz [2] B) Kumulierte Anzahl Hangmuren, nach Grösse absteigend. C) Empirische kumulierte Verteilungsfunktion der Hangmuren-Anrissflächen. (Quelle: Geotest)
Zudem bietet das flächendeckende LiDAR-Geländemodell von Swisstopo seit Ende 2025 erstmalig eine hochaufgelöste Topografie von den Seen im Mittelland bis auf die höchsten Gipfel.
Essenzielle Grundlagen zur Disposition wie auch den Reibungsparametern wurden in den Teilprojekten erarbeitet.
Modelliert wird mit der Open Source Software AvaFrame (avaframe.org) auf der Voellmy-Rheologie (min shear). Da mit den Reibungsparametern und den Volumina mehr als hundert Parameterkombinationen pro Anriss entstehen, gehen die Simulationen in die Milliarden. Dies setzt eine präzise Datenarchitektur voraus (Xurce AG), benötigt entsprechende Recheninfrastruktur (Hostech GmbH) wie auch ein klares Jobmanagement bei der Parallelisierung (Škerlak Data + Analytics).
Zu diesem Thema wird gerade sehr intensiv gearbeitet, und fast wöchentlich gibt es neue Erkenntnisse. Der finale Weg zeichnet sich immer deutlicher ab, auch wenn noch nicht alle Arbeiten abgeschlossen sind. Für die ursprünglichen Bedenken der nicht mehr sinnvoll handhabbaren Datenmengen oder der zu langen Berechnungszeiten konnten Lösungsansätze (Proof of Concept) gefunden werden.
Cloud Computing
Im März 2026 gelang es rund 1.5 Millionen Modellierungen auf der Cloud-Infrastruktur zu berechnen. Dank umfangreicher Optimierung – sowohl am Code von AvaFrame als auch bei der Datenhaltung – wurde die Berechnung nicht nur schnell und damit kosteneffizient, sondern auch die Speicherung machbar. Die ursprünglich über 600 GB ASCII- Daten schrumpfen verlustfrei dank dem Dateiformat Apache Parquet auf 1.6 GB zusammen. Dies entspricht einer Reduktion von 99 %.
Reibungsparameter
Wir verwenden die Voellmy MinShear Rheologie von AvaFram com1DFA. Erfahrung mit den Reibungswerte µ (mü), ξ (xsi) und insbesondere (𝜏) tau für Hangmuren waren nicht verfügbar. Daher wurden 1000 bekannte Hangmuren mit 1521 Parameterkombinationen nachmodelliert. Gemäss dem Ansatz von Zimmermann et al. 2018 wurde die kartierte Fläche mit den zehn besten modellierten Flächen verglichen, um so eine sinnvolle Verteilung der Parameter zu erhalten.
Sensitivitätsanalyse
Die 1000 bekannten Ereignisse werden zusätzlich mit verschiedenen Anrissvolumina modelliert. Dieser Datensatz wird genutzt, um Ähnlichkeiten in den Ereignisabläufe zu detektieren. Damit können bei der flächigen Modellierung von Hangmuren Parameterkombinationen eingespart werden.
- Der Start des Pilotprojekt ProBE: Hangmuren war der Regierungsratsbeschluss im Sommer 2025.
- Seit diesem Zeitpunkt arbeiten verschiedene Partner an unterschiedlichen Arbeitspaketen.
- Die Arbeiten für die Disposition konnten um den Jahreswechsel abgeschlossen werden und zeitgleich wurde mit dem Aufsetzen der Modellierung begonnen, was bis in den Herbst andauern wird.
- Im 4. Quartal 2026 wird nach der kantonsweiten Simulation der Hangmuren Fazit gezogen und entschieden, ob auch weitere Prozesse wie Steinschlag und Lawinen kantonsweit probabilistisch modelliert werden.
- Das nächste Update dieser Seite ist aber bereits Ende Juni 2026 geplant.
- Der probabilistische Beurteilungsgrundlagen zu den Wassergefahren sollen ab Sommer 2026 angegangen werden mit dem Ziel Ende 2027 einen ersten Methodik-Piloten abgeschlossen zu haben.
Die Ergebnisse in Form von Daten und Dokumentation werden der Öffentlichkeit im Sinne der Open Government Strategie und dem Creative Commons (CC by 4.0) zur Verfügung gestellt.
Zentrale Informationsplattform ist diese Homepage.