Vulnerabilitätsanalyse der heimischen Industrie gegenüber den Folgen des regionalen Klimawandels

Das Hagelereignis vom 28. Juli 2013


Hausarbeit, 2014

29 Seiten, Note: 1,7


Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

1. Einleitung

2. Grundlagen
2.1. Begriffe
2.2. Indikatorenmodelle zur Abschätzung der industriellen Vulnerabilität
2.3. Kritische Infrastrukturen und Interdependenzen

3. Fallbeispiel: Superzelle über Reutlingen
3.1. Meteorologische Einordnung
3.2. Industriestruktur des Landkreises Reutlingen
3.3. Direkte Schäden

4. Abschätzung der Vulnerabilität
4.1. Interdependenzen und Indikatoren bei Hagelstürmen
4.2. Mögliche Anpassungsstrategien
4.3. Möglichkeiten der Indikatorenmodelle

5. Zusammenfassung und Ausblick

Quellenverzeichnis

A. Anhang

Abbildungsverzeichnis

Abb. 2.1.: Theoretische Struktur des Indikatorenmodells. Quelle: [27]

Abb. 3.1.: Zugbahn des Hagelstriches dargestellt durch gemessene max. Hagelkorngrößen. Quelle: [33]

Abb. 3.2.: Radarbild der Hagelzelle über Kirchheim. Quelle: [25]

Abb. 4.1.: Verteilung der Vulnerabilitätsdimensionen in den Wirtschaftsabteilungen Maschinenbau (C28, MASCH) und Herstellung von Metallerzeugnissen (C25, METV). Quelle: [27], eigene Darstellung

Abb. A.1.: Vollständiges Indikatorenmodell von Merz. Quelle [27]

Abb. A.2.: Kritische Infrastrukturen in Deutschland. Quelle: [5]

Tabellenverzeichnis

Tabelle 2.1.: Beispielhafter Eintrag einer Matrix zur Bewertung der Vulnerabilität von Häusern gegenüber Erdbeben. Quelle: [40]

Tabelle 3.1.: Eckdaten der Wirtschaft im Landkreis Reutlingen und Anteil an Gesamtleistung in Baden-Württemberg. Quelle:[16] [36]

Tabelle 3.2.: Anteil der Beschäftigten des Verarbeitenden Gewerbes nach den drei größten Wirtschaftsabteilungen im Landkreis Reutlingen und in BadenWürttemberg. Quelle: [16] [36]

Tabelle 4.1.: Indikatoren und jeweilige Messgrößen zur Bestimmung der industriellen Vulnerabilität von Anlagen gegenüber Hagelschlägen.

1. Einleitung

Am 27. September 2013 wurde der fünfte Sachstandsbericht des IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) veröffentlicht. Dieser verdeutlicht einmal mehr, dass der Klimawandel zum einen sicher, zum anderen von globaler Bedeutung ist. Da sich die Auswirkungen vor allem auf lokaler Ebene zeigen, wird die Forschung zu diesem Thema auch in Deutschland stark gefördert. Laut einer Studie des Deutschen Instituts für Wirtschaftsforschung kommen auf das Land Baden-Württemberg die meisten Kosten durch den Klimawandel zu [19]. Eine Methode diesen Risiken zu begegnen, ist die Ermittlung der Verwundbarkeit durch Vulnerabilitätsanalysen. Hierbei werden vor allem die unterschiedlichen Auswirkungen des Klimawandels betrachtet, die sich auch zwischen verschiedenen Regionen unterscheiden. So hat die Metropolregion Stuttgart mit anderen Risiken zu rechnen als die südliche Rheinebene. Diese Unterschiede werden in der Analyse aufgegriffen und somit die Entwicklung wirkungsvoller Anpassungsmaßnahmen ermöglicht.

In der vorliegenden Arbeit soll der Landkreis Reutlingen betrachtet und auf seine industrielle Verwundbarkeit gegenüber Hagel untersucht werden[1]. Dies erfolgt anhand der Betrachtung des Hagelunwetters vom 28. Juli 2013. Ziel der Arbeit ist es, Einflussfaktoren und Zusammenhänge zu ermitteln, die eine realitätsnahe Ermittlung der Verwundbarkeit der Region ermöglichen.

Nach einer Einführung in die Grundlagen der Risikoforschung werden zwei Modelle vorgestellt, die der Ermittlung der Vulnerabilität dienen. Anschließend werden Kritische Infrastrukturen genauer beschrieben sowie Interdependenzen zwischen diesen genauer erläutert. Das dritte Kapitel ordnet zunächst das Fallbeispiel in einen meteorologischen Kontext und beschreibt anschließend die industrielle Struktur des Landkreises Reutlingen. Daraufhin werden, basierend auf Versicherungs- und Zeitungsberichten, die direkten Schäden zusammenfassend dargestellt und daraus ein Schadensprofil des Hagelunwetters erstellt. In Kapitel 4 werden die wichtigsten Faktoren und Zusammenhänge des Hagelsturms und dessen Auswirkungen ermittelt und darauf aufbauend bestehende und mögliche Anpassungsstrategien beschrieben. Anschließend werden die Möglichkeiten in der Anwendung der beiden Indikatorenmodelle sowie weiterer, möglicher Indikatoren und Anpassungsstrategien diskutiert.

2. Grundlagen

2.1. Begriffe

Risiko: Der Begriff „Risiko“ wird, je nach Anforderung und wissenschaftlicher Disziplin, unterschiedlich ausgelegt. Aus diesem Grund existieren viele Definitionen des Begriffs. Allgemein besteht ein Risiko aus mehreren Komponenten. Kaplan und Garrick definieren, dass Risiko aus dem Komponenten Unsicherheit und Schaden besteht[17]. Auch Kremers beschreibt die „zweidimensionale Natur eines Risikos“ bzw. die daraus resultierende Risikodringlichkeit anhand zweier Einflussgrößen[2]: Der Eintrittswahrscheinlichkeit und der Tragweite [21, S.41]. Ersteres wird durch eine Wahrscheinlichkeitsverteilung zukünftiger Ereignisse beschrieben, da die genauen Wahrscheinlichkeiten i.d.R. unbekannt sind. Letzteres beschreibt das Ausmaß eines entstandenen Schadens und wird meist in Geldeinheiten gemessen[21].

Ein allgemeiner Ansatz für eine formelle Beschreibung von Risiko lautet nach Kaplan und Garrick wie folgt [17]:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

wobei si ein Szenario darstellt, pi die zugehörige Wahrscheinlichkeit und xi den entstehenden Schaden beschreibt[17].

Einen weiteren Ansatz beschreibt Crichton, der das Risiko als Kombination aus den drei Komponenten Gefährdung, Vulnerabilität und Exposition darstellt. Der Aspekt der Wahrscheinlichkeit ist hierbei durch die Definition von Risiko gegeben. Diese lautet nach Crichton die „Wahrscheinlichkeit eines Verlustes“[8]. Zu beachten ist, dass bei diesem Ansatz keine Aussagen über das Ausmaß der Folgeschäden gemacht werden.

Eine einheitliche Definition des Risikobegriffs lässt sich in der Literatur nicht finden. Im Rahmen dieser Arbeit wird Risiko, wie Kremers sowie Kaplan und Gerrick es definieren, als zweidimensionale Komponente gesehen. Grund hierfür ist, dass im Folgenden die zweite Einflussgröße, die Tragweite bzw. der Schaden, durch die Bestimmung der Vulnerabilität genauer beschrieben wird. Der Faktor Exposition, wie ihn Crichton verwendet, ist demnach kein eigenes Risikoelement, sondern ein Teilelement der Vulnerabilität.

Gefährdung: Als Gefährdung (engl. hazard) wird laut Kaplan Quelle einer Gefahr bezeichnet[17]. Somit stellen Gefährdungen allein kein Risiko dar, sondern werden erst in Kombination mit weiteren Faktoren riskant. Beispielsweise bergen starke Regenfälle kein Risiko, sofern sie auf unbewohntem Gebiet niedergehen.

Exposition: Gehen nun aber die starken Regenfälle auf bewohntem Gebiet nieder, ist dieses der Gefährdung exponiert. Exposition beschreibt folglich „Risikoelemente, die einer Gefahr räumlich oder zeitlich ausgesetzt sind“ [2, S.26][39]. Als solche Risikoelemente können Menschen, Objekte oder Infrastrukturen gelten.

Vulnerabilität: Vergleichbar mit dem Begriff des Risikos bestehen unterschiedliche Definitionen von Vulnerabilität. Villagrán de León sowie Brooks unterscheiden hierbei zwei Arten[3].

Biophysical vulnerability (Biophysische Verwundbarkeit) wird anhand des möglichen Schadens, also der Folgen einer Gefährdung bestimmt. Diese Größe wird durch verschiedene Faktoren beeinflusst wie z.B. der Eintrittswahrscheinlichkeit der Gefährdung. Gemessen wird diese Form der Vulnerabilität meist durch Indikatoren wie Gesamtkosten, Produktionskosten, Todesraten etc.

Social vulnerability (Soziale Verwundbarkeit) beschreibt hingegen den Zustand eines Systems und ist unabhängig von äußeren Gefährdungen. Betrachtet werden hierbei systemimmanente Eigenschaften wie beispielsweise Armut, Wohnqualität oder Zugang zu Nahrungsmitteln. Somit kann die Soziale Verwundbarkeit als Komponente der Biophysischen Verwundbarkeit gesehen werden, die erst im Zusammenspiel mit einer Gefährdung einen Schaden erzeugt[3].

Am Beispiel des starken Niederschlags könnten mögliche Produktionsverluste in der Landwirtschaft ein Indikator für die Biophysische Verwundbarkeit sein. Für die Soziale Verwundbarkeit könnte die Abhängigkeit von den landwirtschaftlichen Produkten der Bevölkerung eine Bemessungsgröße sein.

Die Arbeit orientiert sich vorwiegend am Modell der Sozialen Verwundbarkeit orientiert. Vulnerabilität wird demnach als eine Eigenschaft des Systems betrachtet, die aus den Komponenten Resilienz bzw. Fragilität und Exposition besteht. Diese wiederum werden durch verschiedene Indikatoren genauer beschrieben.

Resilienz: Erleidet ein Risikoelement einen Schaden oder ist einem Risiko ausgesetzt, ist es wichtig zu betrachten, in welchem Ausmaß dieses Element einen Schaden erleidet. Sind Ressourcen und Fähigkeiten vorhanden den Schaden zu reduzieren oder das System schnell wiederherzustellen spricht man von Resilienz [38]. Das Pendant hierzu ist die Fragilität, die Schwachstellen und Defizite eines Risikoelements beschreibt [2].

2.2. Indikatorenmodelle zur Abschätzung der industriellen Vulnerabilität

Um Vulnerabilität quantitativ beschreiben zu können werden u.a. Indikatorenmodelle verwendet. Da Indikatoren messbare bzw. empirisch beobachtbare Größen sind, sind diese für eine quantitative Methodik geeignet. Ebenso könne auch qualitative oder ordinale Variablen als Indikatoren verwendet werden [18] [27]. Verknüpft man einzelne Indikatoren mathematisch miteinander und bildet auf diese Weise einen Index, spricht man von einem composite indicator [29].

Ein solches Indikatormodell wurde für die Bewertung von Risiken speziell im industriellen Bereich von Merz entwickelt. Hierbei wurde der Gesamtindex, der die Vulnerabilität beschreibt, in verschiedenen Dimensionen unterteilt. Diese Dimensionen wurden weiter untergliedert in einzelne Indikatoren[27]. Abbildung 2.1 veranschaulicht die zugrundeliegende, theoretische Struktur.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 2.1.: Theoretische Struktur des Indikatorenmodells. Quelle: [27]

Merz ermittelt für die industrielle Vulnerabilität zuerst vier Dimensionen der Verwundbarkeit: Verwundbarkeit durch Betriebsmittelausfälle, durch Personalausfälle, durch Infrastrukturausfälle und Verwundbarkeit durch Supply Chain Ausfälle. Für jede Dimension wurden anschließend Indikatoren ausgewählt, die diese am besten charakterisieren. Beispiele hierfür sind Spezifisches Anlagevermögen, Personalintensität, spezifischer Wasserverbrauch oder Kosnumentennähe. Insgesamt ermittelte Merz sechzehn Indikatoren [27]. Eine ausführliche Darstellung des theoretischen Indikatorenmodells ist im Anhang aufgeführt.

Der hieraus entstehende Gesamtindex unterscheidet die Verwundbarkeit anhand des Industriesektors und der Industriestruktur in dem betrachteten Sektor. Um eine räumliche Verteilung der Industrie miteinzubeziehen, erfolgte eine zusätzlich Regionalisierung, die diesen Aspekt ebenfalls berücksichtigt. Hierbei wurden die vorhandene Industrie in Relation zur Industriestruktur eines bestimmten, begrenzten Gebietes gesetzt. Somit ermöglicht der von Merz entwickelte Gesamtindex die Ermittlung der industriellen Vulnerabilität einer bestimmten Region, wie z.B. der Region des betrachteten Ereignisses, dem Landkreis Reutlingen.

Bei einem weiterem, theoretisch geprägtem Indikatorenmodell von Villagrán de León steht weniger die Ermittlung eines exakten Werts im Mittelpunkt als die Einteilung genau definierter Systeme in Vulnerabilitätsklassen. Der erste Schritt hierbei ist die gründliche Bestimmung und Abgrenzung des Systems, dessen Verwundbarkeit untersucht werden soll. Die Bestimmung erfolgt anhand von drei Kriterien, sogenannter Dimensionen. Die erste Dimension, die geografische Dimension, bestimmt das räumliche Ausmaß der zu betrachtenden Verwundbarkeit. Es wird beispielsweise festgestellt, ob ein einzelner Mensch oder eine ganze Nation betrachtet wird. Die nächste zu bestimmende Dimension ist der betroffene Sektor. Zu den möglichen Sektoren zählen beispielsweise das Gesundheitswesen, der Energiesektor, die Infrastruktur, die Industrie etc.. Als letzte Dimension gilt die betrachtende Komponente eines Systems. Hierbei wird unter anderem zwischen struktureller, funktioneller, ökonomischer, administrativer Komponente unterschieden [40]. Durch diese Bestimmungen wird die Auswahl der Indikatoren eingegrenzt und auf ein genau definiertes System bezogen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 2.1.: Beispielhafter Eintrag einer Matrix zur Bewertung der Vulnerabilität von Häusern gegenüber Erdbeben. Quelle: [40]

In einem nächsten Schritt wird der Gesamtindex mithilfe einer vorgegebenen Matrix ermittelt. Diese Matrix enthält die ausgewählten Indikatoren, deren Gewichtung sowie drei verschiedene Schadensstufen (Low, Medium, High) jeden Indikators, die mit 1, 2 bzw. 3 gewichtet werden. Die Schadensstufe Low beschreibt Ausprägungen des Systems, bei denen mit geringen Schäden zu rechnen ist. Die Schadensstufe High dagegen enthält Ausprägungen, bei denen mit großen Schäden zu rechnen ist. Tabelle 2.1 zeigt einen beispielhaften Eintrag in einer solchen Matrix zur Bestimmung der Verwundbarkeit von Häusern gegenüber Erdbeben. Dargestellt ist der Indikator Baumaterial Wand.

Um den Gesamtindex V zu ermitteln werden zunächst für jeden Indikator die Gewichtung (weight) und die Schadensstufe (1 für Low, 2 für Medium, 3 für High) multipliziert und anschließend über alle Indikatoren aufsummiert. Dieser Gesamtindex kann nun mittels einer weiteren Tabelle den Vulnerabilitätsklassen Low, Medium oder High zugeordnet werden.

2.3. Kritische Infrastrukturen und Interdependenzen

Kristische Infrastrukturen

Laut dem Bundesministerium des Innern werden Infrastrukturen als kritisch angesehen wenn sie „mit wichtiger Bedeutung für das staatliche Gemeinwesen [sind], bei deren Ausfall oder Beeinträchtigung nachhaltig wirkende Versorgungsengpässe, erhebliche Störungen der öffentlichen Sicherheit oder andere dramatische Folgen eintreten würden“ [4]. Hierzu zählen beispielsweise die Energieversorgung, das Transport- und das Verkehrssowie das Gesundheitswesen oder das Finanz- und Versicherungswesen [3].

Da moderne Gesellschaften und Infrastrukturen zunehmend abhängig von informationstechnischen Systemen sind, kommt den Informations- und Kommunikationstechnologien eine stetig wachsende Bedeutung zu [13]. Damit einhergehend steigt die „elektronische Verwundbarkeit“ dieser Systeme und aufgrund der starken Verknüpfung mit anderen Infrastrukturen deren Vulnerabilität [13, S.758].

Zusätzlich zu „klassischen“ Infrastrukturen zählen in Deutschland Medien und Kulturgüter zu Kritischen Infrastrukturen [5]. Auch in den USA werden Nationaldenkmale sowie -symbole als kritisch betrachtet, da ihre Beschädigung die nationalen Wertvorstellungen und Zuversicht erheblich beeinträchtigen können [28].

Interdependenzen

Durch die wachsende Verflechtung von Infrastrukturen verstärkt sich auch das Auftreten von Wechselbeziehungen zwischen den einzelnen Systemen und Strukturen. Diese Wechselbeziehungen, auch Interdependenzen genannt, stellen eine gegenseitige Abhängigkeit von beispielsweise zwei Systemen und deren Zuständen dar. Diese können direkt aber auch indirekt über ein drittes System voneinander abhängig sein [32].

Ein Beispiel hierfür ist ein Kommunikationssystem, das von elektrischer Energie abhängig ist. Die Energieerzeuger sind wiederum abhängig vom Transportwesen, welches die Primärenergieträger liefert. Weiterhin ist dieses Transportsystem abhängig von einer funktionierenden Kommunikation, um die Logistik korrekt steuern zu können. Somit ist das Transportwesen direkt abhängig vom Kommunikationswesen. Diese Beziehung stellt eine wechselseitige Abhängigkeit dar. Insgesamt können laut Rinaldi et al. vier verschiedene Interdependenzen unterschieden werden [32].

Materielle Interdependenzen (physical interdependency) treten dann auf, wenn Systeme durch materielle In- und Outputs miteinander verbunden sind. Beispiel hierfür ist ein Transportsystem, das Primärenergieträger an einen Stromerzeuger liefert. Dieses wiederum stellt den benötigten Strom für das Transportsystem bereit.

Ist ein System abhängig von Informationen, die über eine Informationsinfrastruktur übermittelt werden, spricht man von cyber interdependency.

Verändert oder stört ein lokales Ereignis, beispielsweise ein Sturm, mehrere Infrastrukturen oder Systeme gleichzeitig, spricht man von einer geografischen Interdependenz (geographical interdependency). Hierbei müssen sich die Infrastrukturen gegenseitig nicht zwingend beeinflussen oder abhängig voneinander sein. Verläuft beispielsweise eine Telefonleitung unterhalb einer Brücke beeinflusst der Verkehr auf der Brücke nicht das Kommunikationssystem oder andersherum. Wird durch einen Sturm jedoch die Brücke beschädigt, sind beide Systeme gleichzeitig gestört. Somit liegt eine geografische Wechselbeziehung zwischen der Transportinfrastruktur und dem Kommunikationsnetz vor. Als letzte Wechselbeziehung wird die logische Interdependenz (logical interdependency) genannt. Hierzu zählen alle Abhängigkeiten, die nicht den zuvor genannten zugeordnet werden können. Diese sind meist sehr komplex und treten indirekt auf. Eine wichtige Rolle spielen hierbei Entscheidungen, die von Menschen getroffen werden [32]. Beispielsweise verursachen bestimmte Ereignisse Börsenpreisänderungen eines Gutes, das weder durch eine materielle, informative oder geografische Verbindung zu dem Geschehenen steht.

[...]


[1] Der Begriff industriell bezieht sich im Rahmen dieser Arbeit auf den Wirtschaftsabschnitt C ohne die Wirtschaftsabteilung C10 (Herstellung von Nahrungs- und Futtermitteln) entsprechend der Klassifikation der Wirtschaftszweige 2008 (WZ 2008) [35].

[2] Die Risikodringlichkeit beschreibt den „Grad der Bedrohung durch ein Risiko“[21, S.41].

[3] Eine vollständige Liste der Kritischen Infrastrukturen in Deutschland ist im Anhang A2 aufgeführt.

Ende der Leseprobe aus 29 Seiten

Details

Titel
Vulnerabilitätsanalyse der heimischen Industrie gegenüber den Folgen des regionalen Klimawandels
Untertitel
Das Hagelereignis vom 28. Juli 2013
Hochschule
Karlsruher Institut für Technologie (KIT)  (IIP)
Note
1,7
Autor
Jahr
2014
Seiten
29
Katalognummer
V320045
ISBN (eBook)
9783668195363
Dateigröße
15119 KB
Sprache
Deutsch
Schlagworte
vulnerabilitätsanalyse, industrie, folgen, klimawandels, hagelereignis, juli
Arbeit zitieren
Moritz Höhn (Autor), 2014, Vulnerabilitätsanalyse der heimischen Industrie gegenüber den Folgen des regionalen Klimawandels, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/320045

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