Worldwide, coastal areas are considered important settlement and industrial areas and host some of the most valuable ecological systems of our planet. At the same time, they are particularly vulnerable to natural catastrophes; this includes the low lying areas along the German North Sea coastline. In the past, and partly even today, coastal structures were most often designed with simple deterministic approaches. Nowadays, risk based design methods become more and more important in modern coastal engineering applications. Thereby, one of the main challenges consists in estimating the input variables or relevant loading parameters for coastal defence structures, respectively. These parameters need to be determined for current and possible future climate conditions in order to guarantee high safety standards throughout the expected lifetime of a structure (e.g. 100 years). This thesis deals with the important loading parameters for coastal defence structures, i.e. mean sea level (MSL), storm surges and wind waves, as well as with their statistical assessment, representing an integral part of any risk analysis.

In order to analyse past changes in MSL along the German North Sea coastline, methods to generate long and high quality observational MSL time series are further developed and new analysis techniques are introduced. With these methods and based on tide gauge data dating back to the mid 19th century, observed changes in mean sea level are reconstructed and analysed in detail. To achieve meaningful results from risk assessments it is furthermore indispensable to consider a large sample of storm surge scenarios. Such scenarios can be derived with hydrodynamic model simulations or with empirical approaches, whereas both methods are very time consuming and therefore restrict the number of scenarios. Here, a stochastic approach to simulate storm surge scenarios is introduced. The results can be used as input data for risk analyses or other applications, but can also be considered as a basis for statistical assessments. In this thesis, multivariate statistical models based on Copula functions are developed and applied. With these statistical models it is for the first time possible to take all relevant loading parameters (i.e. selected storm surge and wave parameters) into account. Hence, the exceedance probabilities to be used within risk assessments can be calculated more reliably than before, as demonstrated in the German Bight study area.

Weltweit gelten Küstengebiete als wichtige Siedlungs- und Wirtschaftsräume und stellen sich als Räume mit einigen der wertvollsten Ökosysteme unseres Planeten dar. Gleichzeitig sind sie durch Naturkatastrophen besonders gefährdet, dies schließt die tiefliegenden Gebiete entlang der deutschen Nordseeküste ein. Wurden Küstenschutzanlagen in der Vergangenheit, und teilweise noch heute, mithilfe vereinfachter deterministischer Verfahren bemessen, so gewinnen risikobasierte Bemessungsverfahren im modernen Küsteningenieurwesen immer mehr an Bedeutung. Eine besondere Herausforderung besteht in der Ermittlung der Eingangsgrößen bzw. der maßgebenden Belastungsparameter für Küstenschutzanlagen. Diese müssen nicht nur für heutige, sondern auch für mögliche zukünftige klimatische Bedingungen ermittelt werden um eine ausreichend hohe Sicherheit für die angedachte Lebensdauer eines Bauwerkes (z.B. 100 Jahre) zu gewährleisten. Die vorliegende Arbeit befasst sich mit den wichtigen Belastungsparamatern für Küstenschutzanlagen, dem mittleren Meeresspiegel (MSL), Sturmfluten und Windwellen, sowie deren statistischer Analyse, die Bestandteil jeder Risikobetrachtung ist.

Zur Untersuchung der in der Vergangenheit stattgefundenen MSL-Änderungen entlang der deutschen Nordseeküste werden Verfahren zur Generierung langer und qualitativ hoch-wertiger Beobachtungszeitreihen weiterentwickelt und neue Analysemethoden erarbeitet. Mithilfe dieser Verfahren und auf der Basis von bis ins 19. Jahrhundert zurückreichenden Pegeldaten werden die beobachteten Änderungen des MSL erstmalig im Detail nachvollzogen. Um belastbare Ergebnisse in der Risikoanalyse zu erzielen, ist des Weiteren eine große Anzahl an Sturmflutszenarien zu berücksichtigen, welche sich durch numerische Modellsimulationen oder auf Basis empirischer Ansätze nur in einem begrenzten Umfang und sehr zeitaufwendig generieren lassen. Hier wird ein stochastischer Ansatz zur Simulation von Sturmflutszenarien vorgestellt, wobei diese sowohl als Eingangsdaten für Risikobetrachtungen oder andere Anwendungen, aber auch als Grundlage für statistische Analysen herangezogen werden können. In der vorliegenden Arbeit werden multivariate statistische Modelle auf der Basis von Copula-Funktionen erarbeitet und vorgestellt, die es erstmalig erlauben alle wichtigen Belastungsparameter (d.h. ausgewählte Sturmflut- und Seegangsparameter) in die statistischen Betrachtungen einzubeziehen. Somit können Eintrittswahrscheinlichkeiten zur Berücksichtigung in der Risikoanalyse, wie hier am Beispiel der Deutschen Bucht gezeigt, mit größerer Genauigkeit berechnet werden, als es bisher der Fall war.