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Menschliche Gesundheit - Parameter

Bevölkerungsdaten

Karte  (i)

Die Bevölkerungsentwicklung wird anhand der Parameter Einwohneranzahl, Einwohnerdichte, Anteil der über 65-jährigen Bevölkerung und Anteil der unter 3-jährigen Bevölkerung beschrieben. Dabei werden die Daten des Jahres 2011 mit den Prognosen für 2030 verglichen. Während sich die Einwohneranzahl und –dichte zukünftig nur geringfügig ändern werden, ist eine deutliche Veränderung der Altersstruktur mit einer starken Zunahme des über 65-jährigen Bevölkerungsanteils zu erwarten.

Grundlagen

Eine Prognose der Bevölkerungsentwicklung bezüglich der Einwohnerzahl und –struktur wird mittels einer Bevölkerungsvorausberechnung erstellt. Für diese Vorausberechnungen sind eine Reihe von Annahmen hinsichtlich der Sterbefälle, Geburten- und Wanderungszahlen, basierend auf den demographischen Entwicklungen der letzten Jahre, notwendig.

Datenbasis und Kartenerstellung

Die Bevölkerungsvorausberechnung für Nordrhein-Westfalen wurde vom Geschäftsbereich Statistik des Landesbetrieb Information und Technik Nordrhein-Westfalen (IT.NRW) durchgeführt. Die Bevölkerungsvorausberechnung geht von einem empirischen Basisbestand aus, hier wurde die Bevölkerungsstatistik zum Stichtag des 01.01.2011 verwendet. Darauf basierend wurde die zukünftige Bevölkerung mit Hilfe der Komponentenfortschreibungsmethode bis zum Jahr 2030 vorausgeschätzt (Cicholas & Ströker 2012). Die Daten für das Jahr 2011 lagen dabei auf Gemeindebasis vor, die Vorausberechnungen erfolgten für die kreisfreien Städte und Kreise in Nordrhein-Westfalen.

Kartenbeschreibung

In Abbildung 1 oben ist die Einwohneranzahl der Kreise und kreisfreien Städte in Nordrhein-Westfalen im Vergleich der Jahre 2011 und 2030 dargestellt. Köln ist die einzige Stadt, die eine Einwohneranzahl von über einer Million aufweist. Im Prognosezeitraum bis 2030 treten nur leichte Veränderungen der Einwohneranzahl auf. In den meisten Kreisen und kreisfreien Städten kommt es zu einer leichten Abnahme der Bevölkerung, nur in wenigen Städten, beispielsweise in Münster, Bonn und Köln, nimmt die Einwohneranzahl leicht zu.

Abbildung 1: Bevölkerungszahlen in Nordrhein-Westfahlen 2011 und Prognose 2030 (Quelle: Landesdatenbank NRW 2014)

Aus der geringen Veränderung der Bevölkerungszahlen ergeben sich auch nur geringe Änderungen in der Bevölkerungsdichte (Abb. 1 Mitte oben). Zu beiden Zeitpunkten (2011 und 2030) sind die höchsten Einwohnerdichten von über 2500 Einwohnern pro Quadratkilometer in den Städten der Rhein-Ruhr-Region zu finden. Demgegenüber treten die geringsten Dichten im ländlichen Raum vor allem im Osten Nordrhein-Westfalens auf. Die Altersstruktur der Bevölkerung ändert sich jedoch. So nimmt bereits in dem betrachteten 20-jährigen Zeitraum der Anteil der Bevölkerung über 65 Jahren deutlich zu (Abb. 1 Mitte unten) sowie der Anteil der Bevölkerung unter 3 Jahren ab (Abb. 1 unten).

Fazit

Die Prognose der Bevölkerungsentwicklung bis 2030 zeigt, dass sich in den absoluten Bevölkerungszahlen nur wenig verändern wird, der Anteil der Hitze anfälligen Bevölkerung (Ältere) aber tendeziell zunimmt. Aufgrund der zur Prognoseberechnung gemachten Annahmen über die zukünftige Entwicklung der demographischen Parameter sollten die Ergebnisse jedoch nur vorsichtig interpretiert werden.

Literatur

Landesdatenbank NRW (Hrsg.) (2014): Gemeindemodellrechnung 2011 bis 2030. https://www.landesdatenbank.nrw.de/link/statistikTabellen/12422 (25.08.2014)

Cicholas, U. & Ströker, K. (2012): Vorausberechnung der Bevölkerung in den kreisfreien Städten und Kreisen Nordrhein-Westfalens 2011 bis 2030/2050. Düsseldorf. (= Statistische Analysen und Studien, Band 72).

Anfälligkeit gegenüber Hitzewellen

Karte  (i)

Klimamodelle projizieren eine Zunahme der Häufigkeit, Dauer und Intensität von Hitzewellen. Eine hohe Anfälligkeit eines Gebietes gegenüber Hitzewellen lässt sich dabei auf die Kombination einer anfälligen Personengruppe und negativen infrastrukturellen Faktoren (hohe Versiegelung, dichte Bebauung) zurückführen.

In der Vergangenheit zeigte vor allem die dicht besiedelte Metropolregion Rhein-Ruhr eine erhöhte Anfälligkeit gegenüber Hitzewellen. Durch den Klimawandel in Kombination mit einer alternden Bevölkerung wird sich die Anfälligkeit gegenüber Hitzewellen zukünftig in einigen Städten der Metropolregion noch verstärken. Zusätzlich werden weitere Städte in anderen Regionen Nordrhein-Westfalens durch eine erhöhte Anfälligkeit betroffen sein.

Grundlagen

Es gibt keine einheitliche Definition von Hitzewellen, da die Bevölkerung in verschiedenen klimatischen Regionen durch Akklimatisation unterschiedlich an Hitze angepasst ist. Hier wurde eine Definition von Hitzewellen in Anlehnung an Kyselý (2004) verwendet, in welcher Hitzewellen als Ereignis bezeichnet werden, bei welchem an mindesten drei aufeinanderfolgenden Tagen Lufttemperaturen von mindesten 30 °C erreicht werden.

Die Anfälligkeit gegenüber Hitzewellen wird von verschiedenen Faktoren beeinflusst, wie der Anzahl und Häufigkeit von Hitzewellentagen oder der Sensitivität der Bevölkerung (Abb. 2), wobei beispielweise ältere Menschen eine höhere Anfälligkeit zeigen. Die Sensitivität wiederum ergibt sich aus dem Potenzial zur Ausbildung einer urbanen Wärmeinsel (UHI-Potenzial) und des Bevölkerungsanteils der über 65-Jährigen (Abb. 2). 

Abbildung 2: Entscheidungsbaum zur Bestimmung der Anfälligkeit gegenüber Hitzewellen mit Hilfe von Fuzzy Logik (Quelle: Kropp et al. 2009)

Datenbasis und Kartenerstellung

Die Anfälligkeit gegenüber Hitzewellen wurde im Rahmen der Studie „Klimawandel in Nordrhein-Westfalen – Regionale Abschätzung der Anfälligkeit ausgewählter Sektoren“ vom Potsdam-Institut für Klimafolgenforschung erhoben. Zur Kartenerstellung der Anfälligkeit gegenüber Hitzewellen wurden als Bestimmungsfaktoren die Hitzewellentage sowie die Sensitivität berücksichtigt. Die Berechnung der Hitzewellentage erfolgte mit Hilfe der Modelle CCLM und STAR im Szenario A1B (IPCC 2000). Die Kalkulationen wurden für zwei Zeitperioden durchgeführt: die Referenzperiode 1961-1990 und die Zukunftsperiode 2031-2060. Alle Daten liegen auf Gemeindeebene vor.

Die Daten wurden in einem Entscheidungsbaum mittels Fuzzy Logik verknüpft (Abb. 2). Mit Hilfe von Fuzzy Logik können quantitative Werte sprachlich (niedrig, mittel, hoch etc.) beschrieben werden. Hier wurde nur die Zugehörigkeit zur sprachlichen Klasse „hoch“ verwendet. Alle Zugehörigkeitsfunktionen steigen von einem unteren Schwellenwert bis zu einem oberen Schwellenwert linear an. Fuzzifizierte Datensätze können Werte zwischen 0 und 1 aufweisen, wobei 1 die volle Zugehörigkeit zur verwendeten linguistischen Klasse darstellt.

Zur Abgrenzung des Bevölkerungsanteils wurden die Werte 19 % und 29 % als unterer bzw. oberer Schwellenwert verwendet. Dabei entspricht ein Anteil von 19 % der über 65-Jährigen Bevölkerung dem nordrhein-westfälischen Durchschnitt 2008 und 29 % entsprechen dem durchschnittlichen Anteil der über 65-Jährigen Bevölkerung in Nordrhein-Westfalen 2030 (Lissner et al. 2012).

Eine hohe Sensitivität ergibt sich, wenn in einer Gemeinde gleichzeitig ein hohes UHI-Potenzial und ein hoher Anteil der über 65-jährigen Bevölkerung auftreten.

Zur Abgrenzung der Anzahl der Hitzewellentage wurden die Werte 3 und 9 verwendet (Lissner et al. 2012). Der untere Schwellenwert entspricht dabei dem Auftreten von mindestens einer Hitzewelle im Jahr; der oberer Schwellenwert kann hingegen bedeuten, dass entweder drei Hitzewellen in einem Jahr in Nordrhein-Westfalen auftreten oder eine sehr lange Hitzewelle innerhalb eines Jahres vorkommt (Lissner et al. 2012).

Eine hohe Anfälligkeit gegenüber Hitzewellen ergibt sich wiederum, wenn sowohl eine hohe Sensitivität als auch eine hohe Anzahl an Hitzewellentagen in einer Gemeinde in Nordrhein-Westfalen auftritt.

Kartenbeschreibung

In den Abbildung 3 und 4 werden zunächst die Einflussfaktoren auf die Anfälligkeit gegenüber Hitzewellen dargestellt. In der Vergangenheit (1961-1990) besteht vor allem entlang des Rheins ein hohes Risiko für das Auftreten von Hitzewellen (Abb. 3 unten links). In der Zukunftsperiode 2031-2060 erhöht sich das Hitzewellenrisiko fast flächendeckend. In der Rheinebene wird dies in der Änderungskarte des Modells CCLM (Abb. 3 unten rechts) nicht deutlich, da schon im derzeitigen Zeitraum der Schwellenwert für die Einordnung in die Kategorie "sehr hoch" überschritten wird. So wird trotz des Ansteigens der absoluten Anzahl der Hitzetage in der Rheinebene keine Änderung dargestellt. In den Mittelgebirgsbereichen des Sauerlandes und der Eifel bleibt hingegen auch im Zukunftszeitraum ein sehr geringes Hitzewellenrisiko bestehen (Abb. 3 rechts).

Abbildung 3: Hitzewellentage 1961-1990 und Änderung der Hitzewellentage 2031-2060 bezogen auf 1961-1990 als Einflussfaktor auf die Anfälligkeit gegenüber Hitzewellen unter Annahme des Szenarios A1B (Quelle: KROPP et al. 2009, LISSNER et al. 2012)

Bei der Sensitivität wird in der Vergangenheit maximal ein mittleres Risiko im Referenzzeitraum 1961-1990 erreicht, dass in einigen Gemeinden des Ruhrgebietes, der Kreise Mettmann, Rhein-Kreis-Neuss, Rheinisch-Bergischer Kreis, Kreis Minden-Lübbecke, Lippe und einigen Kreisfreien Städten auftritt. In der Zukunftsprojektion erhöht sich die Sensitivität fast im gesamten Landesgebiet deutlich (Abb. 4 rechts). Sodass sich vor allem im Ruhrgebiet und einigen, weiteren Städten und Gemeinden eine sehr hohe Sensitivität ergibt.

Abbildung 4: Sensitivität 1961-1990 und Änderung der Sensitivität 2031-2060 bezogen auf 1961-1990 als Einflussfaktor auf die Anfälligkeit gegenüber Hitzewellen (Quelle: KROPP et al. 2009, LISSNER et al. 2012)

Da sich eine sehr hohe Anfälligkeit gegenüber Hitzewellen nur beim gleichzeitigen Auftreten der sprachlichen Kategorie „sehr hoch“ bei beiden Einflussfaktoren Hitzewellentage und Sensitivität in einer Gemeinde ergibt, wird im Vergangenheitszeitraum keine sehr hohe Anfälligkeit gegenüber Hitzewellen in Nordrhein-Westfalen erreicht (Abb. 5 links). Dies ändert sich in der Zukunftsprojektion, vor allem im Ruhrgebiet und in den südlich an das Ruhrgebiet angrenzenden Kreisen, sodass dort zum Teil eine sehr hohe Anfälligkeit gegenüber Hitzewellen im Zeitraum 2031-2060 gegeben ist. Die Veränderung der Anfälligkeit (Abb. 5 rechts) zeigt, dass fast im gesamten Landesgebiet im Vergleich der beiden Zeiträume eine Zunahme der Anfälligkeit auftritt. Dabei ist zu beachten, dass nicht immer eine höhere sprachliche Kategorie erreicht wird, sondern häufig nur ein höherer Wert, der derselben Klasse angehört. Die höchsten Zunahmen der Anfälligkeit gegenüber Hitzewellen treten in den nördlichen Ruhrgebietsgemeinden auf, wobei – in sprachlichen Kategorien ausgedrückt – ein Wechsel von einer geringen zu einer sehr hohen Anfälligkeit gegenüber Hitzewellen stattfindet.

Abbildung 5: Anfälligkeit der Bevölkerung gegenüber Hitzewellen 1961-1990 sowie Änderung der Anfälligkeit 2031-2060 bezogen auf 1961-1990 basierend auf den Faktoren Hitzewellentage und Sensitivität unter Annahme des Szenarios A1B (Quelle: KROPP et al. 2009, LISSNER et al. 2012)

Fazit

Die Hitzewellentage werden in Nordrhein-Westfalen fast flächendeckend zunehmen. Die höchsten Anfälligkeiten gegenüber Hitzewellen ergeben sich in dicht besiedelten Gemeinden vor allem in der Metropolregion Rhein-Ruhr. Zukünftig wird die Anzahl der Gemeinden mit einer erhöhten Anfälligkeit aufgrund der alternden Bevölkerung steigen.

Allerdings sollten die Aussagen vorsichtig interpretiert werden, da für einige Faktoren, die in die Bestimmung der Anfälligkeit gegenüber Hitzewellen eingehen, Annahmen gemacht werden mussten, die mit Unsicherheiten behaftet sind. Beispielsweise liegt die Vorausberechnung der Bevölkerungsentwicklung nur bis 2030 vor, sodass der Anteil der über 65-Jährigen Bevölkerung bis 2060 als konstant angenommen wurde (Lissner et al. 2012). Außerdem birgt die Berechnung der Hitzewellentage basierend auf nur zwei regionalen Klimamodellen und einem Klimaszenario Unsicherheiten, wenn auch allgemein von einem ansteigenden Lufttemperaturtrend ausgegangen werden kann.

Literatur

IPCC - Intergovernmental Panel on Climate Change (Hrsg.) (2000): SRES – Special Report Emissions Scenarios.

Kropp, J.; Holsten, A.; Lissner, T.; Roithmeier, O.; Hattermann, F.; Huang, S.; Rock, J.; Wechsung, F.; Lüttger, A.; Pompe, S.; Kühn, I; Costa, L.; Steinhäuser, M.; Walther, C.; Klaus, M.; Ritchie, S.; & Metzger, M. (2009): Klimawandel in Nordrhein-Westfalen - Regionale Abschätzung der Anfälligkeit ausgewählter Sektoren“. Abschlussbericht des Potsdam-Instituts für Klimafolgenforschung (PIK) für das Ministerium für Umwelt und Naturschutz, Landwirtschaft und VerbraucherschutzNordrhein-Westfalen (MUNLV).

Kyselý, J. (2004): Mortality and displaced mortality during heat waves in the Czech Republic. In: International Journal of Biometeorology, 49 (2): 91-97.

Lissner, T. K.; Holsten, A.; Walther, C. & Kropp, J. P. (2012): Towards sectoral and standardised vulnerability assessments: the example of heatwave impacts on human helath. In: Climatic Change, 112 (3-4): 687-708.