Assessing vulnerability indicators for meteorological hazards focusing on five typical building prototypes in Austria

Recent meteorological hazards in Europe, specifically Austria, in 2022 have demonstrated how devastating and costly these hazards can be for various elements at risk, notably buildings. On the one hand, the high likelihood of interconnections among the hazards and, on the other hand, the boosting effect of climate change on the frequency and intensity of these hazards puts an emphasis on the better understanding of building’s vulnerability to these hazards. It is crucial for decision-makers to have a good awareness of the built environment's vulnerability to these hazards in order to be ready for forthcoming severe occurrences. Even though, assessing building characteristics in response to the hazard impact plays an important role, fewer attention was paid to the studies aiming at the vulnerability of built environments to meteorological hazards. The aim of the present thesis is to contribute to filling the gaps by introducing a set of vulnerability indicators to three of the most common meteorological hazards, including windstorm, heavy rainfall, and hail, for five typical residential building prototypes in Austria using an indicator-based approach. The selection of vulnerability indicators such as material of the roof, roof shape, state of non-structural elements, etc., was made according to the hazard characteristics. The Analytics Hierarchy Process (AHP) was used to weight each indicator based on its importance to the hazards. To diminish the inconsistency and subjectivity of the weights, M-MACBETH software was utilized, and a survey for the experts was provided and compiled, respectively. Lastly, two aggregation formula were introduced, and the method was applied in a study area to validate the reliability and practicality of the indicators using Google Street View. The results have depicted that there is a very high correlation among the indices and the real damages. However, the presence of empirical data can contribute for enhancing the reliability of the proposed approach.

I recenti eventi calamitosi meteorologici in Europa, in particolare in Austria, nel 2022 hanno dimostrato quanto possano essere devastanti e costosi per vari beni a rischio, in particolare gli edifici. Da un lato, l'elevata probabilità di interconnessioni tra i tipi di disastri e, dall'altro, l'effetto potenziante del cambiamento climatico sulla frequenza e l'intensità di questi pone l'accento sulla migliore comprensione della vulnerabilità degli edifici a questi rischi. È fondamentale che i responsabili delle decisioni per la difesa del territorio abbiano una buona consapevolezza della vulnerabilità dell'ambiente costruito per essere pronti per eventi anche gravi. Sebbene la valutazione delle caratteristiche dell'edificio in risposta all'impatto dei disastri svolga un ruolo importante, minore attenzione è stata riservata agli studi volti alla vulnerabilità degli ambienti costruiti ai rischi meteorologici. Lo scopo della presente tesi è di contribuire in questo senso introducendo una serie di indicatori di vulnerabilità a tre degli eventi meteorologici più comuni, tra cui tempesta di vento, forti piogge e grandine, per cinque tipiche tipologie di edifici residenziali in Austria utilizzando un approccio basato su indicatori. La selezione degli indicatori di vulnerabilità quali materiale del tetto, forma del tetto, stato degli elementi non strutturali, ecc., è stata effettuata in base alle caratteristiche di pericolosità. L'Analytics Hierarchy Process (AHP) è stato utilizzato per ponderare ciascun indicatore in base alla sua importanza per I tipi di disastro. Per diminuire l'incoerenza e la soggettività dei pesi, è stato utilizzato il software M-MACBETH ed è stato fornito un sondaggio ad esperti che lo hanno compilato. Infine, sono state introdotte due formule di aggregazione e il metodo è stato applicato in un'area di studio per validare l'affidabilità e la praticità degli indicatori utilizzando Google Street View. I risultati hanno mostrato che esiste un'altissima correlazione tra gli indici ei danni reali. Tuttavia, la presenza di dati empirici può contribuire a migliorare l'affidabilità dell'approccio proposto.