DOI: https://doi.org/10.5194/nhess-26-163-2026
تاريخ النشر: 2026-01-16
المؤلف: Ravikumar Guntu وآخرون
الموضوع الرئيسي: تقييم وإدارة مخاطر الفيضانات
نظرة عامة
أدى فيضان يوليو 2021 في ألمانيا، الذي أثر بشكل خاص على شمال الراين-وستفاليا وراينلاند-بالاتينات، إلى خسائر مالية كبيرة للشركات، حيث أفاد 62% بتعرضهم لأضرار مباشرة تتجاوز 100,000 يورو. تبحث هذه الدراسة في العوامل التي تسهم في الأضرار المباشرة وغير المباشرة خلال هذا الحدث الفيضاني الشديد، باستخدام بيانات استقصائية من 431 شركة متضررة. تشير النتائج الرئيسية إلى أن عمق المياه وسرعة التدفق هما المحركان الرئيسيان للأضرار، بينما تؤثر خصائص الشركة مثل الحجم والاستعداد بشكل كبير على النتائج. الشركات التي نفذت تدابير احترازية شهدت فترات انقطاع عمل أقصر بشكل ملحوظ، مع تخفيضات تصل إلى 58% لعمق المياه أقل من متر واحد و44% لعمق المياه فوق مترين.
تؤكد الأبحاث على الدور الحاسم للاستعداد للطوارئ والاستجابات السلوكية في التخفيف من الأضرار غير المباشرة، مثل فترات قيود الأعمال. تكشف عن ارتباط جديد بين المعرفة بمخاطر الفيضانات وفعالية التدابير الاحترازية المتخذة، مما يبرز أن الشركات الصغيرة والميكروية التي لديها استراتيجيات استعداد قوية واجهت انقطاعات تشغيلية أقصر. تدعو الدراسة إلى تعزيز التواصل بشأن المخاطر ودمج المؤشرات السلوكية في إدارة مخاطر الفيضانات لتحسين مرونة الأعمال ضد أحداث الفيضانات المستقبلية. بشكل عام، تسلط النتائج الضوء على ضرورة فهم شامل للتفاعل بين خصائص المخاطر والعوامل الخاصة بالشركة لإبلاغ تطوير السياسات الفعالة واتخاذ القرارات المستندة إلى المخاطر.
مقدمة
تؤكد مقدمة ورقة البحث على الحاجة الملحة لفهم عمليات الأضرار التي تواجهها الشركات خلال أحداث الفيضانات غير المسبوقة لتعزيز المرونة والتخفيف من الاضطرابات الاقتصادية. أدت الفيضانات الكارثية الأخيرة في أوروبا، مثل تلك التي حدثت في إسبانيا وألمانيا، إلى خسائر مالية كبيرة، مما يبرز عدم كفاية التدابير الإدارية الحالية خلال مثل هذه الأحداث الشديدة. تميز الورقة بين الأضرار المباشرة، التي تنشأ من الاتصال الفعلي بمياه الفيضانات، والأضرار غير المباشرة، التي تنشأ من انقطاعات الأعمال والقيود التشغيلية. من الجدير بالذكر أن الأضرار غير المباشرة يمكن أن تكون كبيرة، وغالبًا ما تتجاوز الخسائر المباشرة، خاصة في السيناريوهات ذات الاحتمالية المنخفضة والأثر العالي.
تستعرض المقدمة دراسات متنوعة استكشفت العوامل المؤثرة في أضرار الفيضانات، بما في ذلك عمق المياه وخصائص الشركة والتدابير الاحترازية. تشير إلى أنه بينما تم إحراز تقدم في فهم الأضرار المباشرة، لا يزال هناك فجوة كبيرة في المعرفة بشأن الأضرار غير المباشرة، خاصة خلال الفيضانات غير المسبوقة. تحدد الورقة أهداف الدراسة، التي تشمل تقييم أضرار الفيضانات عبر أحجام الشركات المختلفة، وتحديد العوامل الرئيسية المؤثرة في كل من الأضرار المباشرة وغير المباشرة باستخدام تقنيات التعلم الآلي المتقدمة، وتطوير نموذج احتمالي متعدد المتغيرات لتقدير الأضرار تحت سيناريوهات مختلفة. تهدف هذه المقاربة الشاملة إلى تعميق فهم عمليات أضرار الفيضانات وإبلاغ استراتيجيات التكيف الأفضل للشركات التي تواجه مثل هذه المخاطر.
نقاش
كان فيضان يوليو 2021 في ألمانيا غير مسبوق من حيث حجمه الهيدرولوجي وتسبب في أضرار اقتصادية كبيرة، تقدر بـ 33.1 مليار يورو في الأضرار المباشرة و7.1 مليار يورو في الخسائر غير المباشرة. أجرى استبيان من نوفمبر 2022 إلى يناير 2023 لتقييم الآثار على 431 شركة في شمال الراين-وستفاليا (NRW) وراينلاند-بالاتينات (RLP)، كاشفًا أن حوالي 10,000 شركة تأثرت. كان الهدف من الاستبيان جمع بيانات حول الأضرار، والعوامل المؤثرة، وتدابير الاستعداد، باستخدام استبيان منظم تم تكييفه من دراسات سابقة. صنفت التحليلات المتغيرات إلى خمس مجموعات: المخاطر، تدابير الطوارئ، الاحتياطات، خصائص الشركة، ونوع الأضرار، مما يسمح بفهم دقيق للعوامل المؤثرة في آثار الفيضانات.
أشارت النتائج إلى أن حجم الشركة يؤثر بشكل كبير على تعرضها لأضرار الفيضانات، حيث تواجه الشركات الصغيرة والميكروية مخاطر أعلى تتعلق باضطرابات سلسلة التوريد وقيود المبيعات، بينما أفادت الشركات الأكبر بمخاطر أكبر تتعلق بالأصول. كانت الأضرار التي لحقت بالمباني مرتفعة بشكل عام عبر جميع الأحجام، حيث واجهت الشركات الأكبر خسائر أكبر في المعدات والمخزون. كانت انقطاعات الأعمال شائعة، خاصة بين الشركات الأكبر، مما يبرز العلاقة بين حجم العمليات وإمكانية التعطيل. تؤكد الدراسة على الحاجة إلى استراتيجيات إدارة مخاطر مصممة خصيصًا تأخذ في الاعتبار حجم الشركة وخصائص العمليات لتعزيز المرونة ضد أحداث الفيضانات المستقبلية.
القيود
تقدم الدراسة دمجًا جديدًا لمجموعة بيانات فريدة وتقنيات تعلم آلي متقدمة؛ ومع ذلك، تعترف بعدة قيود قد تؤثر على النتائج. من الجدير بالذكر أن حجم العينة لبعض فئات الشركات، خاصة الشركات الكبيرة، كان محدودًا بسبب انخفاض حدوث الشركات الكبيرة المتضررة. بالإضافة إلى ذلك، قد تكون الطبيعة الطوعية لمشاركة الاستبيان قد أدت إلى تحيز في الاختيار، مما يشير إلى أنه بينما توفر 431 استجابة مجموعة بيانات كبيرة للتحليل بعد الكارثة، يجب أن تسعى الأبحاث المستقبلية للحصول على عينة أكثر تنوعًا وتمثيلًا عبر أحجام وقطاعات الشركات المختلفة لتعزيز قابلية تعميم النتائج.
علاوة على ذلك، تؤكد الدراسة على الحاجة إلى تحليلات مقارنة عبر أحداث الفيضانات الشديدة المتعددة في سياقات جغرافية واجتماعية واقتصادية مختلفة لتوسيع تطبيق النتائج. كما تسلط الضوء على أهمية التحليلات الخاصة بالقطاعات بسبب الطبيعة غير المتجانسة للشركات. بينما تم تدريب نماذج التعلم الآلي (Elastic Net، Random Forest، وXGBoost) على بيانات تجريبية، لم تؤثر عدم وجود وظائف موضوعية تحافظ على الحدود بشكل كبير على تقييم أهمية المتغيرات، حيث لم يكن تركيز الدراسة على التنبؤ. يجب أن تأخذ الأبحاث المستقبلية في الاعتبار دمج نماذج تفرض صراحة حدود الاستجابة لتحسين دقة التنبؤ. أخيرًا، فإن تحويل مخرجات الشبكة البايزية المقطعة إلى توزيعات احتمالية مستمرة، بينما يعزز تمثيل عدم اليقين التنبؤي، يقدم أخطاء تقريب إضافية يجب أخذها في الاعتبار في تفسير توزيع كثافة التنبؤ.
DOI: https://doi.org/10.5194/nhess-26-163-2026
Publication Date: 2026-01-16
Author(s): Ravikumar Guntu et al.
Primary Topic: Flood Risk Assessment and Management
Overview
The July 2021 flood in Germany, particularly affecting North Rhine-Westphalia and Rhineland-Palatinate, resulted in significant financial losses for companies, with 62% reporting direct damages exceeding EUR 100,000. This study investigates the factors contributing to both direct and indirect damages during this extreme flash flood event, utilizing survey data from 431 affected companies. Key findings indicate that water depth and flow velocity are primary drivers of damage, while company characteristics such as size and preparedness also significantly influence outcomes. Companies that implemented precautionary measures experienced notably shorter business interruption durations, with reductions of up to 58% for water depths below 1 meter and 44% for depths above 2 meters.
The research underscores the critical role of emergency preparedness and behavioral responses in mitigating indirect damages, such as business restriction durations. It reveals a novel connection between knowledge of flood hazards and the effectiveness of precautionary measures taken, emphasizing that small and micro-companies with robust preparedness strategies faced shorter operational disruptions. The study advocates for enhanced risk communication and the integration of behavioral indicators into flood risk management to improve business resilience against future flooding events. Overall, the findings highlight the necessity for a comprehensive understanding of the interplay between hazard characteristics and company-specific factors to inform effective policy development and risk-informed decision-making.
Introduction
The introduction of the research paper emphasizes the critical need to understand the damage processes faced by companies during unprecedented flood events to enhance resilience and mitigate economic disruptions. Recent catastrophic floods in Europe, such as those in Spain and Germany, have resulted in significant financial losses, highlighting the inadequacy of existing management measures during such extreme events. The paper distinguishes between direct damages, which arise from physical contact with floodwaters, and indirect damages, which stem from business interruptions and operational restrictions. Notably, indirect damages can be substantial, often exceeding direct losses, particularly in low-probability, high-impact scenarios.
The introduction reviews various studies that have explored factors influencing flood damage, including water depth, company characteristics, and precautionary measures. It notes that while progress has been made in understanding direct damages, there remains a significant gap in knowledge regarding indirect damages, especially during unprecedented floods. The paper outlines the objectives of the study, which include assessing flood damage across different company sizes, identifying key factors influencing both direct and indirect damages using advanced machine learning techniques, and developing a multivariate probabilistic model to estimate damages under various scenarios. This comprehensive approach aims to deepen the understanding of flood damage processes and inform better adaptation strategies for businesses facing such risks.
Discussion
The July 2021 flood in Germany was unprecedented in its hydrological magnitude and caused significant economic damage, estimated at EUR 33.1 billion in direct and EUR 7.1 billion in indirect losses. A survey conducted from November 2022 to January 2023 assessed the impacts on 431 companies in North Rhine-Westphalia (NRW) and Rhineland-Palatinate (RLP), revealing that approximately 10,000 businesses were affected. The survey aimed to gather data on damages, influencing factors, and preparedness measures, utilizing a structured questionnaire adapted from previous studies. The analysis categorized variables into five groups: hazard, emergency measures, precaution, company characteristics, and damage type, allowing for a nuanced understanding of the factors influencing flood impacts.
The findings indicated that company size significantly influenced vulnerability to flood damage, with micro and small companies facing higher risks related to supply chain disruptions and sales restrictions, while larger companies reported greater asset-related risks. Damage to buildings was universally high across all sizes, with larger firms experiencing more extensive equipment and stock losses. Business interruptions were prevalent, particularly among larger companies, highlighting the correlation between operational scale and disruption potential. The study underscores the need for tailored risk management strategies that consider company size and operational characteristics to enhance resilience against future flood events.
Limitations
The study presents a novel integration of a unique dataset and advanced machine learning techniques; however, it acknowledges several limitations that could impact the findings. Notably, the sample size for certain company categories, especially large firms, was limited due to the low incidence of affected large companies. Additionally, the voluntary nature of survey participation may have introduced selection bias, suggesting that while the 431 responses provide a substantial dataset for post-disaster analysis, future research should strive for a more diverse and representative sample across various company sizes and sectors to enhance the generalizability of results.
Furthermore, the study emphasizes the need for comparative analyses across multiple extreme flood events in different geographical and socio-economic contexts to broaden the applicability of the findings. It also highlights the importance of sector-specific analyses due to the heterogeneous nature of companies. While the machine learning models (Elastic Net, Random Forest, and XGBoost) were trained on empirical data, the lack of bound-preserving objective functions did not significantly affect the assessment of variable importance, as the study’s focus was not on prediction. Future research should consider incorporating models that explicitly enforce response bounds for improved predictive accuracy. Lastly, the conversion of discretized Bayesian Network outputs into continuous probability distributions, while enhancing the representation of predictive uncertainty, introduces additional approximation errors that should be accounted for in the interpretation of the predictive density distribution.