Kartierung der Temperaturen in Zürich

Extreme Hitze hat eine Reihe von negativen Auswirkungen auf den Menschen, z. B. durch Beeinträchtigung der kognitiven und physischen Fähigkeiten, der psychischen Gesundheit und der Schlafqualität. Darüber hinaus erhöht sie die Sterblichkeitsrate, das Unfallrisiko sowie Störungen im Transportwesen, in der Informations- und Kommunikationstechnologie und der Energieinfrastruktur. Ein Anstieg der Mittel- und Extremtemperaturen ist aufgrund des Klimawandels bereits zu beobachten, und dieser Trend wird sich höchstwahrscheinlich auch in Zukunft fortsetzen. Städte und urbane Gebiete sind Wärmeinseln und daher besonders anfällig für extreme Hitze. Sie werden in einem sich erwärmenden Klima überproportional betroffen sein. Da ein immer grösserer Teil der Weltbevölkerung in Städten lebt, ist das Verständnis der Temperaturverteilung in städtischen Gebieten besonders wichtig – und zwar für Bereiche von der Architektur und Stadtplanung bis hin zur öffentlichen Gesundheit. 

Erschwingliche Sensoren

Die Erstellung von hochauflösenden Temperaturkarten mittels statistischen Verfahren erfordert grosse Datensätze. Sie zu beschaffen ist schwierig, denn offizielle In-situ-Messstationen sind in städtischen Gebieten nur spärlich vorhanden. Die zunehmende Digitalisierung hat aber dazu geführt, dass erschwingliche Sensoren für Smart-Home-Anwendungen entwickelt wurden. Solche Low-Cost-Sensoren sind in den Wetterstationen enthalten, die heute schon in vielen Privathaushalten stehen und da meteorologische Parameter wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Niederschlag messen. Kommerzielle oder gemeinnützige Organisationen aggregieren und speichern diese Messungen. 
Die Nutzung von Informationen aus solchen kostengünstigen Sensoren hat ein grosses Potenzial, die räumliche Abdeckung von Temperaturmessungen in städtischen Gebieten zu erhöhen. Die Daten von privaten Wetterstationen leisten damit einen wesentlichen Beitrag zur notwendigen hohen Auflösung von Wetterdaten in städtischen Gebieten.

Daten von der Hitzewelle im Juni 2019

Marius Zumwald, Benedikt Knüsel, David N. Bresch und Reto Knutti D-USYS haben einen Ansatz zur Modellierung der städtischen Temperatur in hoher räumlich-zeitlicher Auflösung entwickelt, der offene Verwaltungs- und Fernerkundungsdaten, Messungen von privaten Wetterstationen und maschinelles Lernen kombiniert. Die Analyse basiert auf Daten von 691 Sensoren in der Stadt Zürich während einer Hitzewelle im Zeitraum vom 25. bis 30. Juni 2019. Darüber hinaus werden in der Studie auch verschiedene Arten von Unsicherheiten berücksichtigt – einerseits die kontextuelle Unsicherheit, die durch Verzerrungen aufgrund der unbekannten genauen Sensorposition entsteht (z.B. die exakte Messhöhe über dem Boden), andererseits die Unsicherheit bei der Vorhersage, die durch die Verwendung von Methoden des maschinellen Lernens entsteht. 

Der Ansatz benötigt einige Referenzstationen zur Modellvalidierung. Wetterstationen in Privathaushalten bieten somit eine kosteneffiziente Möglichkeit, um Einblicke in die Temperaturverteilung in Raum und Zeit in städtischen Gebieten zu gewinnen. Die Klimaanpassung erfordert räumlich und zeitlich hochaufgelöste Informationen, da die räumliche Temperaturverteilung sehr variabel ist. 
So können die Wärmekarten der Studie als Input für Vulnerabilitäts- und Risikobewertungen verwendet werden. Es lässt sich z.B. beurteilen, wie verschiedene gefährdete Gruppen von Hitzestress betroffen sind. Auch der Verlust der Arbeitsproduktivität mit hoher räumlich-zeitlicher Auflösung kann damit bewertet werden.