(openPR) Ein interdisziplinäres Forschungsteam der Universität Freiburg und des Karlsruher Instituts für Technologie hat ein KI-Modell entwickelt, das erstmals hochauflösend und über lange Zeiträume berechnet, wie sich die Hitzebelastung in einem Stadtgebiet künftig pro Quadratmeter entwickeln wird. Freiburg diente den Forschenden als Pilotstadt für ihr Modell. Das KI-System kombiniert Geodaten wie Gebäudehöhen und Vegetationsstrukturen mit Wettervorhersage- oder Klimaprojektionsdaten wie Lufttemperatur oder Strahlung. Das Modell kann für die Prognose verschiedener Klimaszenarien eingesetzt werden. Diese reichen von einem Klima, das sich bei starkem Klimaschutz weniger stark erwärmt, bis hin zu einem deutlich wärmeren Klima bei sehr hohen Treibhausgasemissionen.
„Mit unserem KI-Modell können wir die Hitzeentwicklung in Freiburg buchstäblich vor jeder Haustür analysieren“, sagt Prof. Dr. Andreas Christen, Umweltmeteorologe an der Universität Freiburg. „Da jede Stadt mit ihrer Bebauung, Begrünung und Lage ganz eigene Strukturen aufweist, ist es entscheidend, die Hitzebelastung so detailliert wie möglich zu berechnen – nur so lassen sich passgenaue Maßnahmen entwickeln, die Menschen besser vor extremer Hitze schützen.“ Nach einer Validierung und Anpassung an spezifische städtische Gegebenheiten, kann das Modell auf jede andere Stadt angepasst und angewendet werden.
Mithilfe des KI-Modells wurde das zukünftige Freiburger Stadtklima für den Zeitraum 2070 bis 2099 unter drei Szenarien simuliert. So wären unter dem pessimistischsten Szenario pro Jahr tagsüber bis zu 307 Stunden mit starker Hitzebelastung über 32 °C gefühlter Temperatur möglich. In der Referenzperiode zwischen 1990 bis 2019 waren es 135 jährlich. Die Stundenanzahl mit sehr starker Hitzebelastung über 38 °C gefühlter Temperatur könnte sogar um das Zehnfache steigen: auf 71 Stunden pro Jahr im Zeitraum 2070 bis 2099, verglichen mit sieben Stunden jährlich in der Referenzperiode.
Im Vergleich steigen im Szenario mit der geringsten Erwärmungsentwicklung die Stunden unter starker Hitzebelastung auf jährlich 149 an. Die Anzahl der Stunden mit sehr starker Hitzebelastung beläuft sich in diesem Szenario auf zwölf Stunden.
Wie sich die Hitzebelastung innerhalb einer Stadt auswirkt, ist unterschiedlich. „Faktoren wie Bebauungsdichte, Vegetation und Luftzirkulation entscheiden darüber, ob ein Bereich vergleichsweise kühl bleibt oder sich extreme Hitze staut“, erklärt Dr. Ferdinand Briegel, Erstautor der Studie und wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Arbeitsgruppe „Regionales Klima und Wettergefahren“ am Institut für Meteorologie und Klimaforschung des KIT.
In der Studie wird die Hitzebelastung anhand repräsentativer Stadtgebiete Freiburgs in Form eines Industriegebiets, einem Wohngebiet mit altem Baumbestand und der historischen Innenstadt mit mittelhohen Gebäuden und geringer Vegetation gemessen. Die Ergebnisse zeigen, dass Hitzestunden tagsüber besonders in Industriegebieten stark ansteigen können, da dort eine hohe Versiegelung und wenig Verschattung vorherrschen. „Dicht bebaute Gebiete mit altem Baumbestand sorgen durch Schattenbildung tagsüber für einen geringeren Anstieg der Hitzestunden. In der Nacht bremst diese Bebauungs- und Baumstruktur jedoch das Auskühlen und hält die Wärme länger fest“, so Briegel.
Die interdisziplinäre Zusammenarbeit der Forschenden verteilt sich auf die Professur für Umweltmeteorologie und die Fakultät für Informatik der Universität Freiburg sowie das Institut für Meteorologie und Klimaforschung (IMKTRO) mit der Arbeitsgruppe „Regionales Klima und Wettergefahren“ des KIT.
Die Helmholtz-Gemeinschaft, die größte Wissenschaftsorganisation mit einer naturwissenschaftlich-technischen sowie biologisch-medizinischen Ausrichtung, organisiert ihre Forschung über die sogenannte Programmorientierte Förderung (PoF). In Vorbereitung auf die kommende programmorientierte Förderperiode PoF V entsteht innerhalb der Helmholtz-Gemeinschaft erstmals das zentrale Topic Stadtforschung. Gemeinsame Ansätze, wie dieser zwischen der Universität Freiburg und dem KIT zeigen, wie wichtig vernetzte Forschung für große Zukunftsthemen ist.
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