Helmholtz-Zentrum Deutsches Geoforschungszentrum

Vom Wert transdisziplinärer Studien in der wasserbezogenen Multi-Risiko-Forschung

Vom Wert transdisziplinärer Studien in der wasserbezogenen Multi-Risiko-Forschung

Im Spannungsfeld zwischen Wasserüberschüssen in bestimmten Regionen Asiens, also Hochwässern und Sturmfluten einerseits und teils eklatantem Wassermangel andererseits, wurden kürzlich, auf einer gemeinsamen Konferenz der Asian Oceania Geosciences Society und der European Geosciences Union neue Dimensionen in der Bewertung und dem Management wasserbezogener Multi-Risiko-Ereignisse erörtert. Hierbei betonen die Wissenschaftler*innen explizit den Wert transdisziplinärer Zusammenarbeit. Hervorgehoben werden muss insbesondere deren Beitrag zu bemerkenswerten Fortschritten der wasserbezogenen Multi-Gefahren-Forschung in den letzten Jahren. Wissenschaftler*innen sieben verschiedener Institutionen legen die Gründe dafür in einer Correspondence im wissenschaftlichen Journal ‚Nature Sustainability‘ dar.

Strukturierte vergleichende Analysen

So konnten durch die transdisziplinäre Zusammenarbeit Ansätze für strukturierte vergleichende Analysen erarbeitet werden. Diese lassen wesentlich allgemeinere Schlussfolgerungen zu als Fallstudien einzelner Ereignisse.  Experten für Hochwasser und Dürre haben gemeinsam einen Ansatz entwickelt, bei dem zwei Ereignisse, die nacheinander im selben Gebiet auftraten analysiert werden, um den Beitrag verschiedener Treiber an steigenden Schadentrends zu ermitteln. Im Forschungsgebiet „Compound Flooding“ (z.B. zusammengesetzte Hochwasser aus Sturmflut und Flusshochwasser) konnte aufgezeigt werden, dass die Integration neuer datenwissenschaftlicher Methoden, u.a. neuronaler Faltungsnetze und Datenfusionstechniken, ganz neue Bewertungen ermöglichen. So konnte in annähernd 3.500 Flussdeltas bewertet werden wie groß der Einfluss der Prozesse im Flusseinzugsgebiet und an der Küste auf das Hochwasser war.

Interdisziplinäre Ausbildung

Die Zusammenarbeit über Disziplingrenzen hinweg, wie beispielsweise zwischen Natur- und Datenwissenschaften, erfordert eine verbesserte interdisziplinäre Ausbildung. Positive Beispiele hierfür sind das HEIBRiDS-Graduiertenprogramm und die Geo.X Young Acdemy. Das HEIBRiDS-Graduiertenprogramm sieht eine gemeinsame Doktorandenbetreuung durch einen Fachexperten aus den Naturwissenschaften sowie durch einen Experten aus den Datenwissenschaften vor. In der Geo.X Young Academy entwickeln Postdocs und Promovierende zum Thema Geo.Data Science an der Schnittstelle von Geo- und Datenwissenschaften ein bedarfsorientiertes Ausbildungsprogramm.

Risikomanagementstrategien

Drittens wurde durch die intensive Zusammenarbeit von Wissenschaftler*innen und Praktiker*innen klar, dass es weder effizient noch möglich ist, potenziell betroffene Gebiete vor den Auswirkungen aller Ereignisse, einschließlich der extremsten, zu schützen. Mit dem Klimawandel werden Häufigkeit und Intensität wasserbezogener Mehrfachgefahren sogar noch zunehmen. Infolgedessen sind neue robuste, anpassungsfähige Risikomanagementstrategien von großem Wert. Ein Beispiel ist die neue Strategie für das Küstenrisikomanagement in Japan, bei der die "Tsunami-Stufe 1" die Höhe des Küstenschutzes gegen häufige Tsunamis und andere Küstengefahren bestimmt, während die "Tsunami-Stufe 2" eine sichere Evakuierung vor extremen Ereignissen gewährleisten soll.

In ihrem Nature Sustainability Beitrag stellen die Autor*innen des Weiteren heraus, dass die Entwicklung neuer wissenschaftlicher Ideen auf vielerlei Weise unterstützt werden kann, beispielsweise durch die Bereitstellung angemessener mittel- bis langfristiger Finanzmittel für die transdisziplinäre Forschung und die Förderung einer besseren interdisziplinären Ausbildung.


Heidi Kreibich, Marleen C. de Ruiter, Katsuichiro Goda, Margreth Keiler, Anawat Suppasri and Bruce D. Malamud: Critical research in the water-related multi-hazard field. Published 21.12.2021
https://doi.org/10.1038/s41893-021-00833-0  

 

Wissenschaftlicher Kontakt:
Priv. Doz. Dr. Heidi Kreibich
Hydrologie (4.4)
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