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Several thousands of moraine-dammed and supraglacial lakes spread over the Hindu Kush Himalayan (HKH) region, and some have grown rapidly in past decades due to glacier retreat. The sudden emptying of these lakes releases large volumes of water and sediment in destructive glacial lake outburst floods (GLOFs), one of the most publicised natural hazards to the rapidly growing Himalayan population. Despite the growing number and size of glacial lakes, the frequency of documented GLOFs is remarkably constant. We explore this possible reporting bias and offer a new processing chain for establishing a more complete Himalayan GLOF inventory. We make use of the full seasonal archive of Landsat images between 1988 and 2016, and track automatically where GLOFs left shrinking water bodies, and tails of sediment at high elevations. We trained a Random Forest classifier to generate fuzzy land cover maps for 2491 images, achieving overall accuracies of 91%. We developed a likelihood-based change point technique to estimate the timing of GLOFs at the pixel scale. Our method objectively detected ten out of eleven documented GLOFs, and another ten lakes that gave rise to previously unreported GLOFs. We thus nearly doubled the existing GLOF record for a study area covering similar to 10% of the HKH region. Remaining challenges for automatically detecting GLOFs include image insufficiently accurate co-registration, misclassifications in the land cover maps and image noise from clouds, shadows or ice. Yet our processing chain is robust and has the potential for being applied on the greater HKH and mountain ranges elsewhere, opening the door for objectively expanding the knowledge base on GLOF activity over the past three decades.
Weltweit verursachen Städte etwa 70 % der Treibhausgasemissionen und sind daher wichtige Akteure im Klimaschutz bzw. eine wichtige Zielgruppe von Klimapolitiken. Gleichzeitig sind Städte besonders stark von möglichen Auswirkungen des Klimawandels betroffen: Insbesondere extreme Wetterereignisse wie Hitzewellen oder Starkregenereignisse mit Überflutungen verursachen in Städten hohe Sachschäden und wirken sich negativ auf die Gesundheit der städtischen Bevölkerung aus. Daher verfolgt das Projekt ExTrass das Ziel, die städtische Resilienz gegenüber extremen Wetterereignissen in enger Zusammenarbeit mit Stadtverwaltungen, Strukturen des Bevölkerungsschutzes und der Zivilgesellschaft zu stärken. Im Fokus stehen dabei (kreisfreie) Groß- und Mittelstädte mit 50.000 bis 500.000 Einwohnern, insbesondere die Fallstudienstädte Potsdam, Remscheid und Würzburg.
Der vorliegende Bericht beinhaltet die Ergebnisse der 14-monatigen Definitionsphase von ExTrass, in der vor allem die Abstimmung eines Arbeitsprogramms im Mittelpunkt stand, das in einem nachfolgenden dreijährigen Forschungsprojekt (F+E-Phase) gemeinsam von Wissenschaft und Praxispartnern umgesetzt werden soll. Begleitend wurde eine Bestandsaufnahme von Klimaanpassungs- und Klimaschutzstrategien/-plänen in 99 deutschen Groß- und Mittelstädten vorgenommen. Zudem wurden für Potsdam und Würzburg Pfadanalysen für die Klimapolitik durchgeführt. Darin wird insbesondere die Bedeutung von Schlüsselakteuren deutlich. Weiterhin wurden im Rahmen von Stakeholder-Workshops Anpassungsherausforderungen und aktuelle Handlungsbedarfe in den Fallstudienstädten identifiziert und Lösungsansätze erarbeitet, die in der F+E-Phase entwickelt und getestet werden sollen. Neben Maßnahmen auf gesamtstädtischer Ebene und auf Stadtteilebene wurden Maßnahmen angestrebt, die die Risikowahrnehmung, Vorsorge und Selbsthilfefähigkeit von Unternehmen und Bevölkerung stärken können. Daher wurde der Stand der Risikokommunikation in Deutschland für das Projekt aufgearbeitet und eine erste Evaluation von Risikokommunikationswerkzeugen durchgeführt. Der Bericht endet mit einer Kurzfassung des Arbeitsprogramms 2018-2021.