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Vulnerabilitätsanalyse "Hitzestress und menschliche Gesundheit" am Beispiel der Stadt Reutlingen
(2020)
In diesem Modellprojekt wird das Schutzgut "Menschliche Gesundheit" insbesondere unter dem Gesichtspunkt der im Rahmen des globalen Klimawandels zu erwartenden Überhitzung der Städte ("städtische Hitzeinseln") betrachtet.
In der Großstadt Reutlingen ("Tor zur Schwäbischen Alb/112.500 EW) mit ihrer Pfortenlage am Rande der Schwäbischen Alb und der Höhenlage (400-800 m) sowie der Bebauungsdichte werden bis 2050 bzw. 2100 (Strategie zur Anpassung an den Klimawandel Baden-Württemberg - Vulnerabilitäten und Klimaanpassungsmaßnahmen, 2015) die massivsten Auswirkungen bezüglich Aufenthaltsbehaglichkeit und Gesundheitsfolgen in Reutlingen erwartet.
Der Untersuchungsschwerpunkt liegt im Wirkungsbereich Mensch-Siedlung, d.h. in der Betrachtung von empfindlichen Bevölkerungspopulationen (z.B. ältere Menschen) und hitzeempfindlichen Nutzungsstrukturen (z.B. verdichteten städtischen Siedlungsflächen). Insbesondere die bereits in der abgeschlossenen Gesamtstädtischen Klimaanalyse ermittelten überwärmten Areale ("hot spots") und die im Rahmen des Klimawandels für 2020-2050 zukünftig zu erwartende Hitzestressbelastung bei empfindlichen Bevölkerungsgruppen in Stadtquartieren und Funktionsbauten, stehen im Zenit der Untersuchung.
Dabei wird über das Kriterium Empfindlichkeit (Basis sind z.B. quartierbezogene Datenstrukturen von Älteren, Einrichtungen wie Krankenhäuser, Kinderpflegeeinrichtungen, Alten- Behinderten- und Pflegeheime) die zukünftige Hitzestress-Belastung für Reutlingen erarbeitet. Weiteres wichtiges Kriterium ist die Betroffenheit nach Standortsituation (Höhenlage, Durchlüftungsverhältnisse, Bioklima/PMV = Maß für die bioklimatische Behaglichkeit) und die Anzahl hitzestressgeplagter Menschen (Kinder, Kranke, Ältere). Insbesondere für das Szenarium 2020 bis 2050 (s. Strategie zur Anpassung an den Klimawandel Baden-Württemberg - Vulnerabilitäten und Klimaanpassungsmaßnahmen, 2015) werden objekt- bzw. einrichtungsbezogen (z.B. Altenpflegeeinrichtungen) sowie quartiersspezifisch (Stadtstrukturtypen) die Auswirkungen bzw. Verwundbarkeiten erarbeitet. Dieser objektspezifische (bauklimatische) Ansatz, die innovative Indikatorenbildung zur situativen kommunalen Anwendbarkeit auch über Reutlingen hinaus sowie der partizipative Ansatz mit Nichtregierungsorganisationen (NGO´s) begründet den Modellcharakter ("Reutlinger Modell") dieser Untersuchung. Das Modellprojekt bildet das zweite Modul in einem dreiteiligen Klimaanpassungskonzept für die Stadt Reutlingen.
A strong heat load in buildings and cities during the summer is not a new phenomenon. However, prolonged heat waves and increasing urbanization are intensifying the heat island effect in our cities; hence, the heat exposure in residential buildings. The thermophysiological load in the interior and exterior environments can be reduced in the medium and long term, through urban planning and building physics measures. In the short term, an increasingly vulnerable population must be effectively informed of an impending heat wave. Building simulation models can be favorably used to evaluate indoor heat stress. This study presents a generic simulation model, developed from monitoring data in urban multi-unit residential buildings during a summer period and using statistical methods. The model determines both the average room temperature and its deviations and, thus, consists of three sub-models: cool, average, and warm building types. The simulation model is based on the same mathematical algorithm, whereas each building type is described by a specific data set, concerning its building physical parameters and user behavior, respectively. The generic building model may be used in urban climate analyses with many individual buildings distributed across the city or in heat–health warning systems, with different building and user types distributed across a region. An urban climate analysis (with weather data from a database) may evaluate local differences in urban and indoor climate, whereas heat–health warning systems (driven by a weather forecast) obtain additional information on indoor heat stress and its expected deviations.