Das Risiko klimabedingter Katastrophen ist ein Schwerpunktthema auf dem COP29-Gipfel in Baku, Aserbaidschan, der diese Woche endet. Da der Klimawandel zu einer Zunahme von Katastrophen führt, sprachen Experten auf dem Gipfel über die Bedeutung der Verbesserung und Erweiterung von Frühwarnsystemen sowie über die Entwicklung eines vernetzte globale Datenbank um klimabedingte Verluste und Schäden zu verfolgen.
Grundlage all dieser Arbeit ist eine grundlegende Sache: Daten. „Alle Bemühungen zum Klimaschutz hängen von der Verfügbarkeit und dem Zugang zu Daten ab“, merkt an das UN-Büro für Katastrophenvorsorge (UNDRR).
Um Herausforderungen wie die Kartierung von Hochwasser- und Waldbrandrisikozonen oder die Einschätzung von Verlusten und Schäden effektiver zu bewältigen, sind Daten aller Art erforderlich: unter anderem georäumliche, meteorologische, historische Aufzeichnungen und geografische Daten.
Angesichts der sich verschärfenden Klimakrise sei es von entscheidender Bedeutung, die riesigen Datenmengen, die den Wissenschaftlern zur Verfügung stehen, zugänglicher und nutzbarer zu machen, um sowohl kurzfristige Entscheidungen als auch langfristige Planungen zu unterstützen, sagen Experten.
Die Beantwortung dieser Fragen wird für unsere Fähigkeit von entscheidender Bedeutung sein, Systeme zu entwickeln, die es den Menschen ermöglichen, angesichts der zunehmenden Zahl von Katastrophen rasche und fundierte Entscheidungen zu treffen – Entscheidungen, die über Leben und Tod entscheiden können.
„Der Hintergrund für diese Entscheidungen sind Daten“, erklärt Bapon Fakhruddin, Hydrometeorologe mit umfassender Erfahrung im Bereich Klimarisiken und leitender Spezialist für Wasserressourcenmanagement beim Green Climate Fund. Fakhruddin ist Co-Vorsitzender des Arbeitsgruppe zu FAIR-Daten für die Katastrophenrisikoforschung im ISC Committee on Data (CODATA), dessen Ziel darin besteht, den Zugriff auf und die Nutzbarkeit von Daten zu Katastrophenrisiken zu verbessern und so wirksamere Maßnahmen und Entscheidungen zu ermöglichen.
Fakhruddin nennt als Beispiel Überschwemmungen in landwirtschaftlichen Gebieten: Wenn kurz vor der Erntezeit schwere Regenfälle vorhergesagt werden, müssen die Bauern rasche Entscheidungen treffen. Sollen sie sofort auf höher gelegenes Gelände fliehen oder ist es sicher genug, zu Hause zu bleiben? Wenn Überschwemmungen erwartet werden, wie groß ist der wahrscheinliche Ernteschaden? Wäre es besser, früh zu ernten oder darauf zu wetten, dass genug von der Ernte überlebt?
Diese Entscheidungen werden von vielen verschiedenen Informationen beeinflusst: der anfänglichen Wettervorhersage und allen ihr zugrunde liegenden Daten sowie laufenden Beobachtungen von Niederschlag und Wassertiefe. Dann landwirtschaftliche Informationen über die Nutzpflanzen, einschließlich ihrer Reife und Hochwassertoleranz – sowie Daten über das Land selbst, einschließlich Boden, Topografie und Vegetation, neben vielen anderen Faktoren.
Die Entscheidungen, die sich aus diesen Daten ergeben, werden darüber entscheiden, ob Landwirte, die von einer Katastrophe betroffen sind, ihre Gemeinden mit Nahrungsmitteln versorgen und weiterhin ihren Lebensunterhalt verdienen können. Gleichzeitig können diese Daten auch Frühwarnsysteme, um den Behörden zu helfen, sie so anzupassen, effektiver und genauerund den Menschen Zeit zu geben, sich vorzubereiten und Entscheidungen zu treffen.
Nach Katastrophen sind Daten der Schlüssel zur Berechnung von Verlusten und Schäden. Das ist sowohl auf nationaler Ebene wichtig, da die Menschen finanzielle Unterstützung von den lokalen Behörden erwarten, als auch auf internationaler Ebene mit der Inbetriebnahme des Climate Loss and Damage Fund, der einen Ausgleich für die Folgen von Klimakatastrophen schaffen soll.
Da so viel auf dem Spiel steht, müssen Spezialisten in der Lage sein, zuverlässige Daten zu sammeln und darauf zuzugreifen und ihre Grenzen zu kennen. „Wenn Sie keinen guten Datensatz haben und wenn Sie keinen standardisierten Datensatz haben, ist das Ergebnis tatsächlich ‚Müll rein, Müll raus‘. Sie unterschätzen Ihr Risiko oder Sie überschätzen Ihr Risiko“, sagte Fakhruddin.
Die Arbeit an Katastrophenrisiken erfordere die Verknüpfung von Messungen und Modellen der Naturwissenschaftler mit Szenarien und Strategien, die von Ingenieuren, Planern und anderen Sozialwissenschaftlern entwickelt würden, erklärte er.
Sicherstellen, dass Daten aus all diesen Sektoren nicht nur verfügbar sind, sondern auch kann eine Verbindung hergestellt werden war ein andauernder Kampf. Richtlinien zum Zusammenfügen von Daten aus verschiedenen Bereichen waren eine der wichtigsten Erkenntnisse aus CODATAs WorldFAIR-Projekt, die Empfehlungen aus vielen verschiedenen Bereichen umfasste.
„Oft ist die größte Herausforderung tatsächlich die Verfügbarkeit. Wir haben die Daten, aber sie liegen vielleicht in einem anderen Format vor oder sind nicht öffentlich zugänglich“, fügte Fakhruddin hinzu. Datenschutzrichtlinien halten wertvolle Informationen oft geheim. Und in anderen Fällen sind die relevanten Daten zwar vorhanden, aber nicht zugänglich, oft aus frustrierend banalen Gründen – wie wenn sie auf einem digitalen Laufwerk vergessen wurden, dessen Besitzer das Passwort mitgenommen hat, sagte er.
„Wenn Sie in der Lage sind, diese Dinge zu lokalisieren, können Sie tatsächlich ein faszinierendes Informationsprodukt für das Gemeinwohl schaffen“, sagte Fakhruddin. Der erste Schritt sind bessere Richtlinien für den Datenzugriff – wer kann auf Daten zugreifen und was können sie damit tun? Wie können diese Daten effizienter teilen zwischen Fachkräften und mit anderen Menschen, die es in Krisenzeiten brauchen?
Darüber hinaus stellt sich die Frage der Schulung und Kapazität: Der erweiterte Zugriff auf Daten muss mit Maßnahmen einhergehen, die den Fachleuten helfen, diese Daten branchenübergreifend optimal zu nutzen.
„Ich denke, hier besteht tatsächlich die größte Lücke im Datenökosystem, da nicht alle Sektoren gleichermaßen ausgestattet und geschult sind, um den Datensatz zu verwalten und zu handhaben“, fügte Fakhruddin hinzu. „Ich denke, das ist im Moment durchaus notwendig, und man sollte sich tatsächlich ein ganzheitlicheres, integrierteres und gemeinsameres Verständnis dieser Daten und des Werts der Daten aneignen“, sagte er.
Bild von Gregor Johnson on Unsplash
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