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Eine quantitative Methode zur Ableitung von Risikozonen für Blindgänger aus Luftangriffen

Während des Zweiten Weltkrieges sind im Rahmen der Kriegshandlungen zahlreiche Orte in Europa angegriffen und aus der Luft bombardiert worden. Aufgrund unterschiedlicher Ursachen sind nicht alle Bomben dieser Luftangriffe explodiert. Von den bis heute im Boden verbliebenen und nicht detonierten Bomben (Blindgängern) geht weiterhin eine große Gefahr für Leib und Leben aus. Die Erkundung und Eingrenzung von Gefahrenbereichen (kampfmittelverdächtigen Flächen) erfolgt im ersten Schritt meist durch historische Luftbildaufnahmen (Kriegsluftbilder). Als Auswirkung der Luftangriffe sind auf den Kriegsluftbildern in der Regel die von detonierten Bomben hervorgerufenen Bombentrichter erkennbar. Sie zeichnen sich im Luftbild je nach Größe des Angriffsereignisses als mehr oder weniger strukturierte Ansammlung von Trichtern ab. Nach gängigen Schätzungen sind ca. 10–20 % der abgeworfenen Bomben nicht detoniert. Die gegenüber den Sprengtrichtern sehr viel kleineren Einschlagtrichter von Bombenblindgängern sind im Luftbild nur unter sehr günstigen Bedingungen erkennbar. Eine sichere direkte Erfassung von Bombenblindgängern im Bereich bombardierter Flächen ist damit durch die Luftbildauswertung nicht gegeben.

The exploration and construction of risk zones for unexploaded bombs from air raids in the Second World War (areas suspected of containing explosive ordnance) continues to be a current and important task. The designation of such risk zones is often based on mapped impact points of bombs from historical aerial photographs. The common practice for the designation of areas, however, is strongly based on individual assessments and experience and varies depending on responsible persons or institutions. In this article we propose an objective method for the construction of high-risk zones. The socalled intensitybased method is based on the statistical theory of spatial point processes and enables the construction of high-risk zones based on comprehensible criteria that can be communicated transparently. After a description of the general task, we introduce the idea of the developed method and illustrate it with two examples from real evaluation areas. We point the reader to an easy to use implementation of the method in open source software (statistical programming language R and the geoinformation system QGIS) and discuss the advantage of the method as well as limitations.

DOI: https://doi.org/10.37307/j.1864-8371.2020.01.06
Lizenz: ESV-Lizenz
ISSN: 1864-8371
Ausgabe / Jahr: 1 / 2020
Veröffentlicht: 2020-01-31
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