Modeling future population’s vulnerability to heat waves in Greater Hamburg

Hitzewellen sind fur die meisten durch Naturkatastrophen hervorgerufenen Personenschaden in den westlichen (Post-)Industriegesellschaften verantwortlich. Infolge der zu erwartenden Klimaerwarmung, aber auch aufgrund der alternden Gesellschaft sowie der zunehmenden Urbanisierung, ist davon auszugehen dass die auf Hitzestress zuruckzufuhrende Mortalitat in Zukunft noch weiter ansteigen wird. Um die zukunftige Vulnerabilitat der Bevolkerung gegenuber Hitzewellen zu senken, sind fur Entscheidungstrager in Planung und Politik Erkenntnisse uber die raumliche Verteilung von Hitzeeinwirkung und die besonders hitzeanfallige Bevolkerung von hoher Bedeutung. Bedauerlicher Weise wird die zukunftige Bevolkerungsverteilung und die Stadtlandschaft bei den aktuell verfugbaren Abschatzungen des Klimawandels noch nicht hinreichend berucksichtigt. Mit der vorliegenden Studie wird ein innovativer Ansatz verfolgt, die zukunftige Situation in der Metropolregion Hamburg (2050) auf Grundlage des Proxy-Parameters der „Urban Vulnerability Climate Zones” (UVCZ) zu modellieren. Beim UVCZ-Ansatz handelt es sich um eine raumliche Klassifikation stadtischer Areale auf der Grundlage der Differenzierung von Landschaft, Lokalklima sowie der Prognose zukunftiger Wohnbevolkerung. Die zugrunde liegenden Annahmen uber die zukunftige Wohnbevolkerung wurden auf Basis der gegenwartigen raumlich ungleichen Verteilung von Bevolkerungsgruppen verschiedenen Alters, Einkommen und Wohndichten in den verschiedenen UVCZ-Klassen getroffen und getestet. Hierdurch eroffnet sich die Moglichkeit, die zukunftige Stadtstruktur bzw. urbane Landnutzung auf Grundlage eines auf zellularen Automaten basierenden Verfahrens zu simulieren, wobei von einem zukunftigen Klimaszenario (MPI RCP 4.5), einer stabilen sozio-okonomischen Weiterentwicklung sowie vier unterschiedlichen raumlichen Entwicklungsszenarien ausgegangen wurde (a) Weiter so wie bisher, b) Konzentration der Stadtentwicklung auf eine starke Innenentwicklung, c) Dezentrale Konzentration auf suburbane Zentren im Umland sowie d) Unkontrollierte Suburbanisierung). Dabei wurden sowohl absolute, als auch relative Vulnerabilitatsprognosen auf Basis eines Indexverfahrens angestellt. Obgleich eine Bevolkerungszunahme auch eine Folgewirkung fur die modellierten Stadtentwicklungsszenarien erkennen lasst, ist eine raumliche Konzentration der zukunftigen Stadtentwicklung auf eine starke Innenentwicklung die vorteilhafteste Strategie, wenn die relative Vulnerabilitat der Bevolkerung moglichst auf einem niedrigen Niveau bleiben soll. Die moderateste Zunahme an absoluter Vulnerabilitat ergibt sich mit dem „Weiter so wie bisher“-Stadtentwicklungsszenario. Unabhangig vom betrachteten Stadtentwicklungsszenario werden die hochsten Vulnerabilitats-Werte mit hoher Wahrscheinlichkeit in den ostlichen Teile der Kernstadt Hamburg auftreten, vor allem aufgrund des dort hoherer Konzentration des Alters der Wohnbevolkerung sowie der dortigen Sozialstruktur der Bewohnerschaft. In den Ausenbezirken der Metropolregion Hamburg ist eine Zunahme der Vulnerabilitat vor allem in den ostlichen und sudlichen Arealen zu erwarten – insbesondere aufgrund der hoheren durchschnittlichen Temperaturminima, den Maximaltemperaturen sowie der weniger flachendeckend ausgebauten Gesundheitsinfrastruktur. Weitergehende Analysen zeigen, dass basierend auf extremen Annahmen der zukunftigen globalen Klimaentwicklung bis zu 225% erhohte Vulnerabilitaten erzeugen wurden, wahrend die Zunahme der alteren Bevolkerung um eine halbe Standardabweichung eine Zunahme der durchschnittlichen Vulnerabilitat um nur 18% bewirkt. Obgleich die Modellierung der zukunftigen Vulnerabilitat mit einer hohen Unsicherheit behaftet ist, eroffnet der in dieser Arbeit entwickelte Ansatz zur Modellierung zukunftiger Zustande mithilfe zellularer Automaten neue Moglichkeiten fur Entscheidungstrager, verschiedene Entwicklungsszenarien auf kleinraumiger Ebene zu simulieren. Das vorgestellte Vorgehen kann auf andere urbane Regionen weltweit ubertragen werden. Heat waves are responsible for most of the human losses, inflicted by natural disasters, in post-industrial countries. Due to rising temperatures, aging population and increasing urbanization, the heat-related mortality in the future might be even higher. In order to lower future population’s vulnerability to heat waves, the decision makers need to know where the highest heat impact will occur and the heat-vulnerable people will live. Unfortunately, current future vulnerability to climate change assessments does not fully address the future population and urban landscape. This study takes an innovative approach to model future conditions (2050) in Greater Hamburg, Germany, via the proxy parameter, the Urban Vulnerability Climate Zones (UVCZ). UVCZ is a spatial classification of the urban areas by landscape, climate and, based on verified hypothesis – population. The hypothesis has been verified through statistical analysis which showed uneven distribution of population groups with different age, income and density among the potential housing UVCZ classes. This enabled to model future conditions, through four future UVCZ spatial allocations, simulated by cellular automata-based future land use modeling software under one climate (MPI RCP 4.5), one socio-economic and four urban development (business as usual, concentration, de-central concentration and uncontrolled urban sprawl) scenarios. Future conditions were composed into relative and absolute vulnerability indices. Although the low projected population increase would cause limited effect on extreme urban development scenarios, the concentration scenario would be the most favorable in case of lowest average relative vulnerability while the lowest absolute vulnerability would be typical for the business as usual scenario. In most of the cases, the eastern areas of Hamburg City would experience the highest relative vulnerability, mainly due to higher concentration of older population and welfare recipients. Along the outskirts of Greater Hamburg, the eastern and southern areas would also be vulnerable, because of higher monthly average minimum, maximum temperatures and the long distance to the closest healthcare facility. The sensitivity analysis has shown that climate data from other global climate model would cause 225% higher average vulnerability, meanwhile the increase of older population by 0,5 of standard deviation would cause higher average vulnerability by only 18%. Although the modeling of future vulnerability has high uncertainty, this new approach to model future conditions, operated by cellular automata, opens new doors for decision makers to pilot multiple scenarios at the building block scale. The provided framework can be used in other urban areas around the world.