Die Avalanche Terrain Exposure Scale (ATES) klassifiziert die Exposition und Komplexität des Geländes in Bezug auf potenzielle Lawinengefahren in vier Klassen, von einfachem bis extremem Gelände. ATES-Karten unterstützen Personen oder Organisationen bei der Kommunikation, Planung und Durchführung von Freizeit- oder Berufsaktivitäten im Gelände. Der ursprünglich manuelle ATES-Workflow wurde durch automatisierte Prozesse ergänzt oder ersetzt, indem hochauflösende digitale Geodaten und kürzlich entwickelte Open-Source-Tools verwendet wurden. Diese Arbeit präsentiert eine Machbarkeitsstudie zur Anwendung und Bewertung einer
automatisierten ATES-Klassifizierungsmethode für eine 700 km² große Pilotregion in Tirol, Österreich. Die Methode basiert auf frei verfügbaren Geodaten und umfasst drei Teilmodelle: (i) automatische Ausweißung potenzieller Auslösegebiete, (ii) Abgrenzung potenzieller Auslaufgebiete für Lawinen der Größe 3 (EAWS-Skala) mit Hilfe eines datenbasierten Simulationstools für gravitative Massenbewegungen (Flow-Py) und (iii) einen Klassifizierungs- und Kartierungsschritt. Im letzten Schritt werden die Resultate der Teilmodelle mit lokalen Hangneigungen,
Waldbedeckungsgrad und vergletscherten Flächen kombiniert, um diskrete ATES-Klassen zu ermitteln. Es werden verschiedene Ansätze zur Parametrisierung von Teilmodellen untersucht und anhand von Referenzdaten bewertet. Die Studie zeigt, dass es eine Herausforderung ist, Auslaufwinkel mit verschiedenen Größenklassifizierungsansätzen in Einklang zu bringen. Die Bewertung von zwei ATES-Szenarien zeigt, dass ein weniger konservativer Ansatz zu einem differenzierten und ausgewogenen Kartenergebnis führt, das dem sehr komplexen Gelände Rechnung trägt. Die Anwendbarkeit des vorgestellten Arbeitsablaufs in der Pilotregion wird aufgezeigt, ebenso wie aktuelle Einschränkungen und potenzielle Verbesserungen, einschließlich der Segmentierung von Lawinenbahnen und der Wechselwirkungen zwischen Lawinen und Wald. Schlagwörter: Lawine, Geländeklassifizierung, ATES, Flow-Py, potentielle Auslösegebiete
