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Glacial lakes in the Hindu Kush–Karakoram–Himalayas–Nyainqentanglha (HKKHN) region have grown rapidly in number and area in past decades, and some dozens have drained in catastrophic glacial lake outburst floods (GLOFs). Estimating regional susceptibility of glacial lakes has largely relied on qualitative assessments by experts, thus motivating a more systematic and quantitative appraisal. Before the backdrop of current climate-change projections and the potential of elevation-dependent warming, an objective and regionally consistent assessment is urgently needed. We use an inventory of 3390 moraine-dammed lakes and their documented outburst history in the past four decades to test whether elevation, lake area and its rate of change, glacier-mass balance, and monsoonality are useful inputs to a probabilistic classification model. We implement these candidate predictors in four Bayesian multi-level logistic regression models to estimate the posterior susceptibility to GLOFs. We find that mostly larger lakes have been more prone to GLOFs in the past four decades regardless of the elevation band in which they occurred. We also find that including the regional average glacier-mass balance improves the model classification. In contrast, changes in lake area and monsoonality play ambiguous roles. Our study provides first quantitative evidence that GLOF susceptibility in the HKKHN scales with lake area, though less so with its dynamics. Our probabilistic prognoses offer improvement compared to a random classification based on average GLOF frequency. Yet they also reveal some major uncertainties that have remained largely unquantified previously and that challenge the applicability of single models. Ensembles of multiple models could be a viable alternative for more accurately classifying the susceptibility of moraine-dammed lakes to GLOFs.
Extreme weather events are likely to occur more often under climate change and the resulting effects on ecosystems could lead to a further acceleration of climate change. But not all extreme weather events lead to extreme ecosystem response. Here, we focus on hazardous ecosystem behaviour and identify coinciding weather conditions. We use a simple probabilistic risk assessment based on time series of ecosystem behaviour and climate conditions. Given the risk assessment terminology, vulnerability and risk for the previously defined hazard are estimated on the basis of observed hazardous ecosystem behaviour.
We apply this approach to extreme responses of terrestrial ecosystems to drought, defining the hazard as a negative net biome productivity over a 12-month period. We show an application for two selected sites using data for 1981-2010 and then apply the method to the pan-European scale for the same period, based on numerical modelling results (LPJmL for ecosystem behaviour; ERA-Interim data for climate).
Our site-specific results demonstrate the applicability of the proposed method, using the SPEI to describe the climate condition. The site in Spain provides an example of vulnerability to drought because the expected value of the SPEI is 0.4 lower for hazardous than for non-hazardous ecosystem behaviour. In northern Germany, on the contrary, the site is not vulnerable to drought because the SPEI expectation values imply wetter conditions in the hazard case than in the non-hazard case.
At the pan-European scale, ecosystem vulnerability to drought is calculated in the Mediterranean and temperate region, whereas Scandinavian ecosystems are vulnerable under conditions without water shortages. These first model- based applications indicate the conceptual advantages of the proposed method by focusing on the identification of critical weather conditions for which we observe hazardous ecosystem behaviour in the analysed data set. Application of the method to empirical time series and to future climate would be important next steps to test the approach.
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.