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Klimaregulation in Städten als Ökosystemleistung


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Naturschutz und Landschaftsplanung - epaper ⋅ Ausgabe 10/2022 vom 27.09.2022

Abstracts

In dicht bebauten städtischen Gebieten leisten urbane Ökosysteme, wie Gärten, Grünanlagen, Parks, Wälder oder Dachbegrünungen, einen wichtigen Beitrag zum Erhalt der Lebensqualität und der Gesundheit. Erscheinungen wie Hitzestress und der Wärmeinseleffekt können durch lokal-klimatische Ausgleichsfunktionen reduziert werden. Um die Ökosystemleistung „Klimaregulation in Städten“ messbar und damit gezielt steuerbar zu machen, wurde ein bundesweit anwendbarer Indikator entwickelt. Dabei werden sowohl das Angebot klimaregulierender Leistungen durch urbane grüne Infrastruktur als auch die Nachfrage nach diesen durch die Wohnbevölkerung erfasst. Auf der Basis bundesweit regelmäßig verfügbarer Geodaten wird für die wichtigsten städtischen Oberflächentypen mithilfe der Baumkronen- und Bodenbedeckung sowie unter Berücksichtigung der Flächengrößen und Lagemerkmale ein spezifischer Kühlkapazitätswert ...

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... bestimmt. Dieser Kühlkapazitätswert wird ins Verhältnis gesetzt zur räumlich betroffenen Wohnbevölkerung.

Insgesamt können 76 % der Bevölkerung in den 165 untersuchten deutschen Städten von hohen oder sehr hohen Kühlkapazitäten in ihrer unmittelbaren Wohnumgebung profitieren. In 37 Städten sind sogar mehr als 85 % mit guter bis sehr guter Kühlkapazität durch grüne Infrastruktur versorgt. Der vorgeschlagene Indikator ermöglicht einen Vergleich zwischen der Kühlkapazität einzelner Flächentypen, Stadtteile sowie ganzer Stadtgebiete und kann folglich eine fachliche Planungsund Entscheidungsgrundlage für eine resiliente Stadtentwicklung sein. Die Planung naturbasierter Lösungen wird begünstigt, denn Win-win-Situationen lassen sich ebenso identifizieren wie effiziente Maßnahmen im Hinblick auf die Anzahl der Betroffenen.

Climate regulation in cities as an ecosystem service – Proposal for a national indicator to assess the ecosystem service ‘‘urban climate regulation’’ In densely built-up cities, urban green spaces such as gardens, parks, forests, and green roofs provide an important contribution to maintaining urban quality of life and human health. Phenomena such as heat stress and the heat island effect can thus be reduced as a result of local climatic balancing. To make the according ecosystem service climate regulation of urban green infrastructure measurable, and thus specifically controllable, a country-wide applicable indicator has been developed.

For the ecosystem service indicator “urban climate regulation”, both the supply of climate-regulating services by urban green spaces and the demand for them by the residential population are recorded. Based on regularly available nationwide geodata, a specific cooling capacity value is determined for the most important urban surface types, using tree canopy and ground cover, also taking into account area sizes and location characteristics. This cooling capacity value is related to the affected residential population in the neighbourhood.

Overall, 76 % of the population in the 165 German cities studied can benefit from high or very high cooling capacities in their close living environment. In 37 cities, over 85 % are provided with good or very good cooling capacity by green infrastructure. The proposed indicator enables a comparison between the cooling capacity of individual land types, city districts, as well as entire urban areas and can consequently be a professional planning and decision-making basis for resilient urban development. The planning of nature-based solutions is favoured because win-win situations can be identified as well as efficient measures in terms of the number of people affected.

1 Einleitung

Im Zuge des Klimawandels steigt die Jahresmitteltemperatur weltweit, dies wirkt sich auch in deutschen Städten aus. Hierzulande wurde ein Temperaturanstieg von 1,5 °C von 1881 bis 2018 festgestellt (UBA 2019). Der Klimawandel und die damit verbundene Veränderung von Großwetterlagen (Riediger 2012) führen zu häufigeren heißen oder trocken-warmen Tagen, höherer Intensität von Schwüle und längerer Dauer von Trockenund belastenden Hitzeperioden (Spekat et al. 2015). Speziell in unseren Städten kommt es am Tage zur Herausbildung der sogenannten „städtischen Wärmeinsel“ (Bowler et al. 2010, Taha 1997, Taha et al. 1991) mit negativen gesundheitlichen Folgen für die Bevölkerung bis hin zu einer erhöhten Mortalität. So berichtete das Robert-Koch-Institut für den Sommer 2018 über etwa 1.200 hitzebedingte Sterbefälle allein in Hessen und Berlin. Diese Probleme verdeutlichen den dringenden Handlungsbedarf zur Anpassung der Städte an die aktuellen Herausforderungen des Klimawandels (UBA 2019, Westermann et al. 2021).

Die Urbanisierung ist ein Treiber anhaltender baulicher Verdichtung im Stadtinneren und verbunden mit der Gefahr wachsenden Verdrängungsdruckes auf Natur und Ökosysteme in der Stadt (Grunewald et al. 2018, SRU 2018). Eine Reduzierung urbaner Grünflächen wäre aber in vielerlei Hinsicht nachteilig. Aktuelle Studien zeigen die Bedeutung von städtischem Grün für das menschliche Wohlbefinden und darunter insbesondere für die menschliche Gesundheit (etwa Bowler et al. 2010, Sharp et al. 2019, Syrbe et al. 2021).

Die Urbane Grüne Infrastruktur (UGI) ist definiert als ein strategisch geplantes Netzwerk aus natürlichen und naturnahen Flächen (Ökosystemen) mit verschiedenen Merkmalen (Bartesaghi et al. 2018, EU-Kommission 2011, Zardo et al. 2017). Zu diesem Netzwerk städtischer Grünflächen mit wichtigen Wohlfahrtsfunktionen gehören Parks, Gärten, Grünanlagen, Wälder, Gewässer, Naturschutzflächen, bewachsene Brachflächen, Dach- und Fassadenbegrünungen (Grünbuch Stadtgrün – BMUB 2015). Charakteristisch ist ihre Multifunktionalität. Unter anderem tragen sie zur Regulierung des Mikroklimas und zur Reduktion sommerlichen Hitzestresses bei. Die im urbanen Raum verwendeten Materialien der „grauen Infrastruktur“, wie Asphalt oder Beton, verändern aufgrund ihrer physikalischen Eigenschaften die Oberflächenenergiebilanz (Bowler et al. 2010, Taha 1997, Taha et al. 1991) und bewirken somit den genannten Wärmeinseleffekt, der bei entsprechenden Wetterlagen zu einem erhöhten Hitzestress für die Stadtbewohner führt. Gründe für die Ausbildung dieses städtischen Wärmeinseleffektes sind nach Yamamoto (2006, 66):

▶ verstärkte Abgabe anthropogener Wärme,

▶ technische Oberflächen mit begrenzter Verdunstung (bei fehlender Vegetation und geringerem Wasserspeichervermögen),

▶ hohe Wärmespeicherkapazität von Baumaterialien wie Beton oder Asphalt,

▶ Wärmestau und Mehrfachreflexion aufgrund dichter (vertikaler) Bebauung.

Dem stehen die Eigenschaften urbaner Grünflächen gegenüber, welche die oben genannten Effekte mindern können durch:

▶ Abkühlung durch nächtliche Abstrahlung,

▶ Kühlung durch Verdunstung (Transpiration der Pflanzen sowie Evaporation aus feuchten Böden und von Gewässeroberflächen),

▶ verminderte Einstrahlung durch Schattenwurf höherer Vegetation,

▶ veränderte Speicher-, Reflexions- und Absorptionseigenschaften.

2011 verpflichteten sich die Mitgliedsstaaten der EU, Zustand und Leistungen ihrer Ökosysteme zu erfassen und die Ergebnisse bis 2020 in europäische und nationale Berichtssysteme zu integrieren (EU-Kommission 2011, Ziel 2, Maßnahme 5). Die Rahmenkonzepte für Nationale Assessments haben gemeinsam, dass sie auf Ökosysteme und deren Leistungen (ÖSL) sowie die Verbindung zum menschlichen Wohlbefinden fokussieren. Entsprechend den Anforderungen der EU-Biodiversitätsstrategie 2020 wurde ein System der nationalen Ersterfassung von ÖSL für Deutschland erarbeitet und abgestimmt (Grunewald et al. 2017).

Ein Indikator zur lokalen Klimaregulation im städtischen Kontext kann im Spannungsfeld zwischen den Forderungen nach baulicher Verdichtung und den Aspekten des Stadtklimas eine wichtige politisch-handlungsleitende Funktion ausüben. Daraus lassen sich Argumente und Planungsprinzipien zur UGI ableiten. Ergänzt werden kann damit eine Reihe existierender Indikatoren, einerseits zum globalen Klimaschutz durch Kohlenstofffestlegung, andererseits zur nächtlichen Kaltluftbildung und Oberflächenausstrahlung (Schwarz et al. 2011), beides Aspekte, die hier nicht im Fokus stehen sollen, weil sie es wert sind, separat betrachtet zu werden. Angeschlossen wird vielmehr an spezifischen Kennwerten zum täglichen Kühlpotenzial, wie etwa der Klimawirkung von Stadtbäumen (Bowler et al. 2010) und den latenten Wärmeflüssen durch Verdunstung (siehe unter anderem Larondelle & Haase 2013), die generalisiert und mit bundesweit verfügbaren Daten wiederholt abgeschätzt werden sollen.

Ziel dieses Artikels ist also die Vorstellung eines nationalen Indikators zur Ökosystemleistung „Klimaregulation in Städten“, der Methodik seiner Berechnung und der ersten Ergebnisse für die größeren Städte in Deutschland nach dem letzten verfügbaren Datenstand des Landbedeckungsmodells LBM-DE von 2018 (BKG 2020). Er wäre eine sinnvolle Ergänzung bestehender nationaler Indikatorsysteme, da die 25 LIKI-Nachhaltigkeitsindikatoren (Länderinitiative Kernindikatoren), die 18 Indikatoren der Biodiversitätsstrategie und die auf die Verwirklichung der Sustainable Development Goals ausgerichteten nationalen Nachhaltigkeitsindikatoren keine vergleichbaren Merkmale messen. Das System der 126 DAS-Indikatoren (Deutsche Anpassungsstrategie zum Klimawandel, UBA 2019) erfasst mit vier Indizes relevante Werte, mit denen aber zunächst die Gesundheitsgefahren abgebildet werden (GE-I-1 Hitzebelastung, GE-I-2 Hitzetote) und die weiterhin Belastungssituation (BAU-I-2 Wärmebelastung in Städten, BAU-I-3 Sommerliche Wärmeinseleffekt in Berlin) gemessen wird. Der hier gezeigte Indikator sollte stärker planerisch wirksam sein zur Stärkung der klimaregulierenden Ökosystemleistung durch Erhaltung oder Aufwertung der urbanen Grünstrukturen.

Messbare Parameter, welche die Wirksamkeit einer solchen Ökosystemleistung „Klimaregulation in der Stadt“ beschreiben, sind:

▶ Anteil der UGI mit hohem Potenzial zur Reduktion von Hitzestress,

▶ Anteil der Bevölkerung, die von der damit möglichen Reduktion des Hitzestresses profitieren kann. 

Dabei hängt Letzteres vor allem von der räumlichen Nähe von UGI mit positiver Klimawirkung (hier als Angebot zu sehen) zu Wohnquartieren mit den gegebenenfalls davon profitierenden Einwohnern (hier als Nachfrage abgebildet) ab (Abb. 1). Mit einem solchen Indikator kann erfasst werden, welche urbanen Grünflächen ein relevantes Potenzial zur Reduktion von Hitzestress haben und wo die Nachfrage nach Klimaregulation besonders hoch ist. Auf dieser Basis ist es möglich festzustellen, wo und durch welche Maßnahmen zukünftig mehr Stadtbewohner von den kühlenden Eigenschaften der grünen Infrastruktur profitieren können.

2 Grundlagen der Indikatorentwicklung

2.1 Der CCA-Ansatz von Zardo et al. 2017 mit der Erweiterung durch die Klasse „Wald“

Für den Indikator, mit dem sich die Ökosystemleistung „Klimaregulation in Städten“ messen und überwachen lässt, wurde ein erprobter Ansatz ausgewählt, der das Angebot dieser Leistung aufgrund regelmäßig verfügbarer Daten bestmöglich abbildet und zunächst das Kühlpotenzial bewertet. Um nicht durch Vorauswahl klimarelevante Grünflächen zu übergehen, werden alle Stadtstruktureinheiten berücksichtigt. Hierzu steht der auf europäischer Ebene entwickelte Ansatz des Climate Cooling Assessment (CCA, Zardo et al. 2017) zur Verfügung.

Vorteile des CCA-Ansatzes sind, dass dieser einen begrenzten und leicht zu beschaffenden Satz an Eingabeparametern benötigt und gut interpretierbare Ergebnisse liefert (Zardo et al. 2017, 233).

Zardo et al. (2017) bestimmen im CCA-Ansatz für unterschiedliche Flächentypen einen spezifischen Kühlkapazitätswert. Für die Gültigkeit entscheidend ist, dass sich dieser Ansatz auf Bedingungen konzentriert, die typischerweise an heißen Sommertagen ohne Wind mit hoher Einstrahlung und geringer Wolkenbedeckung vorliegen. Die für einen Klimaausgleich wichtige nächtliche Abkühlung und der Energieaustausch bei anderen Wetterlagen stehen hier ausdrücklich nicht im Mittelpunkt, denn die unterschiedlichen Wirkungen jener Bedingungen ließen sich innerhalb eines einzigen und relativ einfachen, überregional gültigen Indikators kaum gemeinsam erfassen. Der CCA-Ansatz zieht für die Bewertung der Kühlkapazität einer Stadtfläche drei Komponenten heran: Schattenwurf, Möglichkeit zur Verdunstung und Flächengröße.

Schattenwurf: Die Berücksichtigung des Schattenwurfes erfolgt durch Analyse der Baumkronenbedeckung. Laut Potchter et al. (2006) besteht ein linearer Zusammenhang zwischen Baumkronenbedeckung und Schattenwurf. Schatten wird im CCA daher als das prozentuale Verhältnis zwischen der von Baumkronen überschirmten Bodenfläche und der Gesamtfläche erfasst (Zardo et al. 2017, 227). Es erfolgt eine Unterteilung in fünf 20%-Klassen.

Evapotranspiration: Die Evapotranspiration ist erstens abhängig von der Größe der Blattoberfläche der Bäume, und damit ungefähr von der Baumkronenbedeckung (Bowler et al. 2010, Taha et al. 1991), zweitens von der Bodenbedeckung (unter anderem Akbari et al. 1992). Im CCA-Ansatz werden fünf Bodenbedeckungstypen berücksichtigt. Mithilfe einer Formel der Food and Agriculture Organization (FAO, Allen et al. 1998) berechneten Zardo et al. (2017) die Evapotranspiration. Die daraus abgeleiteten Werte der Verdunstungskühlung wurden in eine Skala von 0 bis 100 Punkten übertragen.

Flächengröße: Zwischen der Größe einer Grünfläche und ihrer potenziellen Kühlkapazität besteht ein nicht-linearer Zusammenhang mit einem Schwellwert bei etwa 2 ha (Bowler et al. 2010, Chang et al. 2007). Für Grünflächen größer als 2 ha nimmt der CCA-Ansatz eine generell höhere Kühlkapazität an. Bei Flächen kleiner 2 ha spielt nur der Schatten eine größere Rolle, aufgrund der weniger relevanten Verdunstungskühlung ist der Kühlungskapazitätswert insgesamt geringer, Erläuterungen siehe Zardo et al. (2017).

Kühlkapazitätswert-Matrix: Aus der Kombination der je fünf Klassen Baumkronenund Bodenbedeckung sowie zwei Klassen für die Flächengröße ergeben sich 50 Flächentypen, für welche Zardo et al. (2017) Kühlkapazitätswerte berechnet haben (Tab. 1). Über den in Spalte 1 gegebenen Prozentsatz der Baumkronenüberdeckung gehen alle vorhandenen Bäume in die Bewertung ein, soweit es die Genauigkeit der Satellitendaten und die Datenauflösung zulassen. Die Kühlkapazität für diese Flächentypen ist in Punkten zwischen 0 und 100 angegeben. Da die Kühlkapazität durch meteorologische Rahmenbedingungen mitbestimmt wird (unter anderen Akbari et al. 1992, Taha et al. 1991), unterscheidet der CCA-Ansatz in Europa drei Klimaregionen, von denen auf Deutschland jedoch nur eine zutrifft. Nach der Köppen-Geiger-Klimaklassifikation liegt Deutschland in der warmgemäßigten Klimazone, in der ein feuchttemperiertes Klima mit warmen Sommern vorherrscht (Kottek et al. 2006), das (atlantische) Cfb-Klima. Prinzipiell ist es denkbar, diesen Ansatz auch auf andere Klimazonen auszuweiten und entsprechende Kühlkapazitätswerte zu berechnen. Zardo et al. (2017) haben den Ansatz auch für die kontinentale und mediterrane Klimazone entwickelt.

Aus Tab. 1 ist nicht direkt ein Wert für die Veränderung der Lufttemperatur ableitbar, weil dies von vielen veränderlichen Begleitfaktoren abhängt, wie zum Beispiel Sonneneinstrahlung, Luftfeuchtigkeit und Wasserversorgung der Vegetation. Um trotzdem eine grobe Vorstellung über die Temperaturveränderungen zu vermitteln, kann die Punktzahl mit mittleren Temperaturunterschieden (tagsüber bei optimaler Wasserversorgung) verglichen werden. Dabei bestimmt die Klimaregion das Ausmaß der potenziell erreichbaren Temperaturveränderungen (Tab. 2).

2.2 Weiterentwicklung des Indikators für Deutschland

2.2.1 Ermittlung und Überlagerung der Nachfrage nach Klimaregulation

Der zweite Teil der Indikatorentwicklung berücksichtigt die Nachfrageseite des sozio-ökologischen-Systems und widmet sich der Identifizierung von Gebieten mit hoher Nachfrage zur Reduktion von Hitzestress, abgeschätzt an der Einwohnerzahl.

Aus dem Abgleich zwischen Angebot und Nachfrage kann schließlich abgeleitet werden, wie hoch der Anteil der Bevölkerung in Gebieten mit guter und sehr guter Kühlkapazität ist. Als signifikante Temperaturveränderung durch UGI wird die potenzielle Abkühlung von mindestens 2,1 K bewertet, also ein Kühlkapazitätswert über 61, was eine überdurchschnittlich gute Kühlung repräsentiert (Tab. 2).

2.2.2 Datenquellen, Berechnung und Bewertung

Der für Kartierungen im atlantischen, kontinentalen und mediterranen Raum entwickelte CCA-Ansatz wurde an die für Deutschland verfügbaren Daten angepasst und optimiert. So wurde zusätzlich eine sechste Klasse „Wald“ ausgewiesen, weil anzunehmen ist, dass Wälder eine einheitlich hohe Baumbedeckung aufweisen und mindestens genauso stark kühlen wie alle anderen Landbedeckungsklassen (Abb. 2, Tab. 1)

(Jaganmohan et al. 2016). Zusammen mit den von Zardo et al. (2017) nicht berücksichtigten Bevölkerungsdaten ergeben sich die im Folgenden dargestellten Überlegungen und Bearbeitungsschritte. Die Datenquellen finden sich in Tab. 3.

Die Indikatorberechnung wurde mit der GIS-Software ArcGIS Pro 2.8.3 und der Entwicklungsumgebung PyCharm 2019.3.1 umgesetzt.

1) Identifikation der Städte

Da Wärmeinseleffekte vor allem für größere Städte relevant sind (Oke 1973), sollten Städte über 50.000 Einwohner betrachtet werden. Auch der Indikator zur Bewertung der Ökosystemleistung „Erholung in der Stadt“ wird für alle deutschen Städte mit mehr als 50.000 Einwohnern berechnet (Grunewald et al. 2016). Entscheidend für die Auswahl der Städte war aber auch die Abdeckung durch den „Street Tree Layer“, der als einziger verwendeter Datensatz nicht flächendeckend für ganz Deutschland verfügbar ist. Er deckt nur die sogenannten Functional Urban Areas (FUA) ab (Copernicus 2021). Von den Städten über 50.000 Einwohner wurden letztlich diejenigen ausgewählt, deren amtliche Gemeindegrenze (VG25, ATKIS, BKG 2017) nahezu vollständig in den FUA des Urban Atlas (Stand 2018) liegen. Bereiche der Gemeindefläche, die sich nicht innerhalb der FUA befanden, wurden entfernt. Damit konnte die Berechnung für 165 Städte (Abb. 3 und 4) durchgeführt werden. 26 Städte, deren Einwohnerzahl über 50.000 liegt, wurden aus der Untersuchung ausgeschlossen, denn sie lagen außerhalb der FUA und damit nicht im Bereich der Street-Tree-Layer-Erfassung. Das betraf vor allem Städte in Nordrhein-Westfalen und Baden-Württemberg (etwa Gütersloh und Baden-Baden), deren Bewertung nachgeführt werden soll, sobald geeignete Daten zur Verfügung stehen.

2) Zuweisen der Bodenbedeckungstypen

Das Landbedeckungsmodell (LBM-DE) nutzt die Landbedeckungs- und Landnutzungsklassifikationen von CORINE land cover (CLC) (BKG 2020). Die CLC-Flächentypen wurden den fünf Bodenbedeckungstypen von Zardo et al. (2017) zugeordnet (Versiegelt, Offener Boden, Heterogen, Gras, Wasser) sowie der neu eingeführten Waldklasse (Abb. 2).

3) Berechnung der Baumkronenbedeckung

Die Baumkronenbedeckung basiert auf zwei Datensätzen: dem Stadtgrünraster und dem Street Tree Layer (Urban Atlas). Jeder Fläche aus dem Ergebnisdatensatz aus Schritt 2 wurde wie folgt ein Baumbedeckungsgrad zugeordnet: a) Der Vektordatensatz des Street Tree Layers wurde in einen 10 x 10m-Rasterdatensatz umgewandelt, um ihn kompatibel mit dem Stadtgrünraster zu machen.

b) Raumbezogene Informationen zu Bäumen befinden sich im Stadtgrünraster in den Klassen „Laubbaum“, „Nadelbaum“ sowie „bebaut, stark durchgrünt“. Die Rasterpixel aus dem Stadtgrünraster wurden mit den Street-Tree-Rasterpixeln zu einem Datensatz kombiniert. Im Fall von Überlagerungen zwischen Stadtgrünraster und Street Tree Layer galt folgende Prioritätsregel: Laub- und Nadelbaumpixel (Stadtgrünraster) > Street-Tree-Layer-Pixel > Pixel der Klasse „bebaut, stark durchgrünt“ (Stadtgrünraster).

 c) Die Baumbedeckung der Pixel der Klasse „bebaut, stark durchgrünt“ im Stadtgrünraster wurde mit 18 % angenommen. Dieser Wert resultiert aus der Analyse beispielhafter Grünvolumendaten der Klasse „hohe Vegetation“ der Städte Potsdam, Dresden, Leipzig, Hanau und Bielefeld.

d) Aus dem Vektordatensatz von Schritt 2 wurde ein 10 x 10 m-Raster erstellt. Die Rasterwerte repräsentierten einzigartige ID-Werte für jede Polygonfläche aus dem Vektordatensatz, sodass die Auswertungen der Rasterdatensätze den genaueren Vektorflächen nachträglich wieder zugeordnet werden können. Zu jeder gerasterten Polygonfläche wurde die Fläche der sich darin befindlichen Baumbedeckungspixel (aus Stadtgrünraster und Street Tree Layer) ermittelt. Die 10 x 10 m-Pixel der Klassen „Laubbaum“, „Nadelbaum“ und „Street Tree Layer“ besitzen eine Fläche von 100 m². Im Fall der Klasse „bebaut, stark durchgrünt“ wurde die Pixelfläche mit dem Faktor 0,18 multipliziert, aufgrund des durchschnittlich 18%-igen Baumanteils dieses Flächentyps (siehe Schritt 3c).

e) Die Information zur Baumbedeckungsfläche aus Schritt 3d wurde über die ID an den Vektordatensatz aus Schritt 2 angehängt. Der Baumbedeckungsanteil entspricht dabei der Baumbedeckungsfläche (die sich auf die gerasterten Polygonflächen bezieht, siehe 3d), dividiert durch die Gesamtfläche eines jeden Polygons aus Schritt 2.

f) Zur Verringerung von Ungenauigkeiten bei der Übertragung der Rasterfläche auf die Polygonfläche (Schritt 3e) wurden Polygone unter 100 m² (noch vor Schritt 1) entfernt und in die benachbarten Flächen integriert. Dadurch konnte eine separate Rasterung solcher Miniflächen vermieden werden, bei denen sonst bei Division durch die Polygonflächen das Ergebnis verzerrt und Anteilswerte über 100 % berechnet würden. Um diese Fehlerquelle auch bei etwas größeren Flächen sicher auszuschließen, ist der maximale Baumbedeckungsanteil, den eine Fläche am Ende aufweisen kann, auf 100 % begrenzt.

4) Flächengröße

Bei der Zuweisung eines Kühlkapazitätswertes ist die Flächengröße entscheidend (siehe Abschnitt CCA-Ansatz). Im hier vorliegenden Modell wurden vor der Ermittlung der Flächengröße zunächst benachbarte Flächen gleicher Bodenbedeckung zu einer Fläche zusammengefasst. Ausgeschlossen hiervon waren Flächen mit dem Bodenbedeckungsattribut „versiegelt“, da angenommen werden kann, dass eine Vergrößerung der versiegelten Fläche (durch Mitbetrachtung angrenzender versiegelter Flächen) nicht zu einer besseren Abkühlung führt. Für die zusammengefassten Flächen wurden die Flä- chengrößen berechnet und ihnen dann die entsprechenden Kühlkapazitätswerte nach Tab. 1 (über 2 ha oder unter 2 ha) zugewiesen.

5) Distanz der möglichen Kühlwirkung

Auf Basis der Bodenbedeckung (Schritt 2), Baumkronenbedeckung (Schritt 3) und Flächengröße (Schritt 4) wurde nach dem CCA-Ansatz ein Kühlkapazitätswert für das atlantische Klima ermittelt (Tab. 1). Dabei sollte aber auch die Nachbarschaftswirkung berücksichtigt werden. Als Referenz für die Distanz der Kühlwirkung in unserem Modell gelten die Messungen von Jaganmohan et al. (2016, 142), die an klaren sonnigen Tagen von Juni bis August durchgeführt wurden. Diese ermittelten, dass Parks durchschnittlich (Median) 110 m weit nach außen kühlen, bei Wäldern lag dieser Wert etwas höher (190 m) (S. 138). Da sich die Kühlungsdistanz der Grünflächen durch angrenzende Barrieren wie Gebäude verringern kann und durch die Überlagerung verschiedener Datensätze geometrische Ungenauigkeiten auftraten (siehe Schritt 3f), entschieden sich die Autoren für eine Modelldistanz von 100 m, allerdings ausschließlich um Grünflächen mit sehr hoher Kühlkapazität (mit Kühlkapazitätswerten über 80) und über 2 ha Größe. Die Medianwerte zur Abkühlung der erfassten Parks lagen in den Messungen von Jaganmohan et al. (2016) bei 0,3 K, für Wälder bei 0,7 K (S. 138), was ungefähr 20 Kühlkapazitätspunkten entspricht (Tab. 2). Daher erhielten im Modell diejenigen Flächen, die sich im Kühlungsbereich dieser stark kühlenden Flächen befanden, zusätzlich 20 Kühlkapazitätspunkte.

6) Ermittlung der mittleren Kühlleistung für jede Stadt

Für jede Stadt wurde schließlich ein flächengewichteter Mittelwert der Kühlungskapazitätswerte ermittelt (Abb. 3).

7) Bestimmung der Versorgung der Einwohner mit Kühlleistung für jede Stadt

Die Einwohnerzahlen zur Ermittlung der Kühlungsversorgung entstammen dem Zensusdatensatz von 2011 (Destatis 2015). Dieser auf 100 × 100 m gerasterte Datensatz wurde in Polygone umgewandelt, um diese mit dem Vektor-Ergebnisdatensatz aus Schritt 5 zu überlagern. Dadurch konnte jedem Polygon mit der entsprechenden Kühlleistung (über Anteilsberechnung) eine bestimmte Anzahl an Einwohnern zugewiesen werden.

Abschließend wurden alle Flächen mit Kühlkapazitätswerten von 61 bis 100 selektiert (Kühlkapazitätsklassen „gut versorgt“ und „sehr gut versorgt“, Tab. 2) und für jede Stadt der Anteil an Einwohnern ermittelt, der in den ausgewählten Gebieten wohnt (Abb. 4). Das Programm zur Berechnung des Indikators wurde als Open-Access Software Skript zur Verfügung gestellt. Darin sind die einzelnen Schritte und Berechnungen im Detail sichtbar und erläutert (siehe DOI am Ende des Artikels).

3 Ergebnisdarstellung und Interpretation

Der Beispiels-Kartenausschnitt zur Stadt Dresden (Abb. 5) verdeutlicht durch das hinterlegte Luftbild, wie vor allem baumbestandene Flächen (Parks und Wälder, dunkelblau) Kühlwirkung ausüben und dass auch baulich geprägte Flächen durch Begrünung zumindest mittlere Werte erreichen können. Ebenso sichtbar sind die Wärmeinseleffekte der dicht bebauten und kaum begrünten Bereiche in einigen Stadtquartieren mit geringsten Kühlkapazitätswerten zwischen 11 und 20 (grau, besonders im Stadtzentrum im linken oberen Teil der Abbildung). Bei genauem Hinsehen sind auch die räumlichen Kühlungseffekte von Grünanlagen zu erkennen, die in benachbarte Flächen hineinreichen, wie etwa rings um den „Großen Garten“, der (überwiegend dunkelblauen) großen Parkanlage im zentralen südlichen Teil der Karte. Die Ambivalenz dieser Breitenwirkung wird unter anderem am Stadion sichtbar (abgerundet-rechteckige Form westlich am Großen Garten anschließend), das nach dem Modell zur Hälfte von dieser Nachbarschaft zu profitieren scheint, obwohl sein Baukörper eine wirksame Kühlung vermutlich stark vermindert. Anderswo rings um die Grünflächen ist sichtbar, wie diese ihre Nachbarschaft klimatisch aufwerten können. Besonders eindrücklich ist auch das Beispiel des Dresdner Zwingers (blau und grün umrandet in der westlichen oberen Ecke), wo einige parkartige Anlagen (dunkelblau) das gesamte Areal ringsum (hellgrün) mit Kühlung versorgen.

Diese differenzierten Daten wurden dann für die betrachteten Städte in Mittelwerten zusammengefasst. Abb. 3 zeigt die mittleren Kühlkapazitätsklassen aller 165 Untersuchungsstädte, basierend auf den CCA-Werten für atlantische Klimate. Die potenzielle Kühlung durch urbane Grünflächen für die höchste Klasse beträgt maximal 3,5 K (siehe Tab. 2).

Diese Karte berücksichtigt die Grünflächen der abgebildeten Städte, deren Größen und Baumbestände sowie ihre Nachbarschaft (100 m) zu Grünflächen mit hoher Kühlleistung. Die Verteilung innerhalb der Stadt, auch im Vergleich mit den dicht bewohnten Gebieten, spielt hierbei noch keine Rolle. Städte, bei denen relativ große Wasser- oder Waldareale innerhalb der administrativen Gemeindefläche liegen (zum Beispiel Dessau, Brandenburg) sind relativ günstig dargestellt, kompaktere Städte und solche, bei denen angrenzende Grünflächen nicht zum Gemeindegebiet gehören, schneiden etwas schlechter ab. Die Werte reichen von 57 (Ludwigshafen/ Rhein) bis 88 Punkten (Siegen).

Die Karte in Abb. 4 illustriert den finalen Indikator „Klimaregulation in Städten“ auf nationaler Ebene für die untersuchten Städte. Sie zeigt die Anteile der mit mindestens guter Kühlwirkung versorgten Einwohnerschaft durch Überlagerung von bewerteten Grünflächen, deren Kühlungsradius und Wohnbevölkerung. Für diese Analyse spielt neben der Kühlwirkung durch hochwertige und ausreichend große Grünflächen besonders die räumliche Verteilung im Vergleich zur Nachfrage eine Rolle, das heißt, inwieweit sich bewohnte Gebiete innerhalb oder in der Nähe (maximal 100 m Distanz) von hochgradig klimawirksamen Grünflächen befinden.

Abb. 4 zeigt, dass in 37 von den untersuchten 165 Städten mehr als 85 % der Bevölkerung mit guter bis sehr guter Kühlkapazität durch grüne Infrastruktur versorgt sind, dazu gehören unter anderem Hamburg, Wolfsburg, Celle und Recklinghausen. Die zweitbeste Klasse der Versorgung mit Klimaregulation, bei der mehr als 75 % der Einwohner in den Genuss guter oder sehr guter Kühlkapazität kommen, nehmen 56 Städte ein, wie zum Beispiel Bonn, Kiel oder Potsdam. Hingegen können in nur sechs untersuchten Städten weniger als 55 % der Bevölkerung von den Abkühlungseffekten des städtischen Grüns um potenziell 2,8–3,5 °C profitieren. Die Spannweite der Ergebnisse insgesamt reicht von 47 % (Nürnberg) bis 93 % (Meerbusch).

4 Diskussion

Die Ergebnisse ermöglichen nicht nur Städtevergleiche und eine Abschätzung des entsprechenden Handlungsbedarfs, sondern durch die kleinräumige Bearbeitung erlauben sie auch die Bewertung jeder einzelnen Stadtstruktureinheit und ihrer Wirkung auf die Ökosystemleistung zur Klimaregulation. Damit kann man Fehlstellen innerhalb der untersuchten Städte ebenso identifizieren wie eine Verbesserung (oder auch Verschlechterung) beobachten, wenn sich diese Leistungen im Zeitverlauf ändern, etwa durch Verkleinerung der klimawirksamen Flächen, durch Versiegelung des Bodens, Entfernung von Stadtbäumen oder aber eine Vergrößerung durch Pflanzung oder Aufwuchs. Die Methodik selbst gibt Hinweise, wie städtische Grünflächen auch bei geringem Platzangebot aufgewertet, das heißt klimawirksam umgestaltet werden können: etwa durch Verbindung von Grünstrukturen, durch Entsiegelung, Erhöhung des Baumanteils und Vergrößerung der durch die Bäume überschirmten Fläche (wachsen und groß werden lassen). Aber auch Gras- und Wasserflächen können ihren Beitrag zu einem ausgeglicheneren Stadtklima leisten. Das konkrete Ausmaß von möglichen Verbesserungen zeigt die detaillierte Karte, wenn man den Maßstab vergrößert und damit jede einzelne Stadtstruktureinheit betrachtet.

Ein Ökosystemleistungs-Indikator muss mehr können, als nur eine Leistung zu erfassen oder zu modellieren. Vor allem sollte er den Informationsgehalt des komplexen sozio-ökologischen Systems zwischen dem Menschen und seiner (Wohn-)Umwelt reduzieren und verständlich darstellen sowie „quantifizierbar, sensitiv gegenüber Landnutzungsveränderungen, zeitlich und räumlich explizit und skalierbar sein“ (Grunewald et al. 2017, 486). Wichtig ist, dass die Anwendbarkeit auf nationaler Ebene unter Verwendung geeigneter Daten gesichert ist. Diesen Ansprüchen wird der hier vorgestellte Indikator „Klimaregulation in Städten“ gerecht.

Die getrennte Erfassung und Bewertung von Angebot und Nachfrage ist grundsätzlich empfehlenswert (vergleiche Syrbe et al. 2017), da sich die Nachfrage nach der Reduktion von Hitzestress im Laufe der Zeit ändern und räumlich umverteilen kann. Nach der getrennten Erfassung und Bewertung werden beide Stränge zusammengeführt. Die Zusammenführung der Angebots- und Nachfrageseite ist vor allem sinnvoll für die Entwicklung stadtplanerischer Maßnahmen zur Versorgung der Bevölkerung mit grüner Infrastruktur hohen Potenzials und zur Reduktion von Hitzestress. Dafür müssen Informationen bereitgestellt werden, anhand derer zum einen beurteilt werden kann, welche Merkmale wesentlich für eine gute bis sehr gute Kühlkapazität sind und zum anderen, welche Strukturmerkmale die Stadtstrukturen mit besonders hohen Bevölkerungsanteilen aufweisen. So lassen sich auf städtischer Ebene Quartiere erfassen, deren Entwicklung im Sinne eines verbesserten Angebots an hoher Kühlkapazität durch urbanes Grün für die dort ansässige Bevölkerung vorrangig ist.

Als nationales Ziel sollte abschließend festgehalten werden, dass eine Verschlechterung des Indikators auch bei der notwendigen Verdichtung der Städte zu vermeiden ist. Das ist besonders relevant für die Städte, in denen bereits der überwiegende Teil der Bevölkerung mit hohen Kühlkapazitätswerten (61–100) versorgt ist. Andererseits besteht für die Städte, bei denen ein größerer Teil der Bevölkerung nur mit geringen Potenzialen zur Reduktion des Hitzestresses versorgt ist, begründeter Handlungsbedarf zur Verbesserung der Klimaregulation besonders in Stadtquartieren mit hohen Bevölkerungsanteilen. Hierbei helfen Strategien der doppelten Innenentwicklung, bei der flächensparendes Bauen mit der Förderung und Aufwertung von urbanem Grün in Einklang gebracht werden (vgl. Böhm et al. 2016, DRL 2006, SRU 2018).

5 Offene Fragen und Erweiterungsmöglichkeiten

Für eine vollständige Bewertung der Ökosystemleistung „Klimaregulation“ in Städten fehlen bei alleiniger Nutzung des hier vorgestellten Indikators die aus methodischen Gründen ausgeblendeten Aspekte der nächtlichen Abkühlung, der Frischluftzufuhr (Ventilation) und alle weiteren Klimaregulationspotenziale, wie zum Beispiel der globale Klimaschutz, Dämpfung von Trocken- oder Nässeperioden, Schutz vor Stürmen und anderen Unwettern sowie alle Wirkungen außerhalb der Städte. Sinnvoll wäre es, dafür zusätzliche Indikatoren zu entwickeln, die besagte Aspekte abbilden, wie dies zum Beispiel mit den LULUCF-Indikatoren im Rahmen der nationalen Klimaberichterstattung erfolgt (unter anderem UBA 2021).

Doch auch bei alleiniger Konzentration auf die Tag-Abkühlung in großen Städten mussten einige Faktoren unbearbeitet bleiben: Vor allem tagsüber ist davon auszugehen, dass ein Teil der Bevölkerung seinen Aufenthaltsort verlagert, sei es, um zur Schule, zur Arbeit oder um einkaufen zu gehen. Somit verschiebt sich tagsüber die Nachfrage zur Reduktion von Hitzestress. Die Bevölkerungsverteilung tagsüber und auch die zeitweise Erhöhung der Bevölkerungsdichte in bestimmten Bereichen einer Stadt, etwa durch Tourismus, werden hier nicht erfasst. Auch ist die Erfassung von Bevölkerungsveränderungen auf Basis des Zensus nur für die Rasterflächen von 100 × 100 m möglich, eine im Vergleich zu den anderen verwendeten Daten relativ grobe räumliche Auflösung. Gerade in den weniger dicht bebauten städtischen Randbereichen kann es aufgrund der groben Rastergröße zu Ungenauigkeiten kommen.

Allgemein ist die Verwendung von Daten mit unterschiedlicher Aktualität, räumlicher Auflösung und Dauer des Aktualisierungsintervalls kritisch. Folgende weitere Limitierungen bringt die Anwendung des Indikators mit sich:

▸ Ungenauigkeiten bei der Bestimmung der Klimaregulation aufgrund der Verfügbarkeit von Kühlkapazitätswerten für nur eine zutreffende Klimazone, eine eventuelle Neuberechnung speziell für Deutschland ist bereits angedacht.

▸ Berechnung der Evapotranspiration unter Annahme der unbegrenzten Wasserverfügbarkeit. Im Falle von Dürren ist anzunehmen, dass die reale Verdunstung geringer wird und die modellierten Kühlkapazitätswerte zu hoch liegen; dies könnte durch Erweiterung auf Basis des UFZ-Dürremonitors des Helmholtz-Zentrums für Umweltforschung verbessert werden.

▸Verschiedene Charakteristika unterschiedlicher Baumarten und -vitalitäten (variierende Blattoberflächen und Wuchsformen); deren Berücksichtigung sollte detaillierteren Modellen feinerer Skalenebenen vorbehalten bleiben.

▸ Effekte im Zusammenhang mit Wind oder Luftmassenstau; dafür wäre ein ergänzender Indikator besser geeignet als eine Erweiterung des hier genannten.

▸ Unsicherheit bei der Festlegung der Distanzen, die mit 100 m um mindestens hoch klimawirksame Flächen nur pauschal festgelegt wurde, ohne dies aufgrund der (eventuell blockierenden Baukörper) oder der wechselnden Strömungssituation zu differenzieren. Bei dieser Festlegung wurde neben der klimatischen Lateralwirkung auch die Ungenauigkeit des Bevölkerungsrasters berücksichtigt und die Tatsache, dass die Wohngebäude selbst nicht in sondern höchstens nahe den entsprechenden Grünflächen stehen können, um eine gute Versorgung anzunehmen.

Fazit für die Praxis

• Der vorgeschlagene Indikator bietet eine Analyse und Bewertung der Ökosystemleistung „Klimaregulation in Städten“ für die größeren Städte Deutschlands mit einheitlichen Daten und konsistenter Methodik.

• Der Indikator ermöglicht einen Vergleich der (physikalischen) Kühlwirkung auf Stadt- und Stadtteilebene, aber auch die Abschätzung von Angebot und Nachfrage zur Ökosystemleistung „Klimaregulation“.

• Die Planung naturbasierter Lösungen wird begünstigt, sowohl strategisch auf Bundesebene als auch durch die hohe Auflösung auf Stadt- und Quartiersebene.

▸ Auch wenn sich der Indikator räumlich auf die Wohnbevölkerung bezieht, kann er nur die Klimasituation im Freien darstellen, denn Gebäudekonstruktion, Dämmung und Fenster beeinflussen die Temperaturen im Innenraum maßgeblich.

▸ Die Wirkung von Fassadenbegrünungen ist leider nicht erfassbar, wäre aber im Falle entsprechender Daten durchaus integrierbar.

▸ Die verwendeten Daten zu Boden- und Baumbedeckung basierten vor allem auf ausgewerteten Satellitenbildern. Aus diesem Grund wurde die Vegetation vermutlich unterschätzt, vor allem Einzelbäume oder kleine Grünflächen fehlen mitunter in der Datengrundlage (vergleiche Meinel et al. 2022 zum Stadtgrünraster). ▸

Ein besonderes Augenmerk sollte bei der stadtplanerischen Auswertung auf Stadtgebiete gelegt werden, in denen überdurchschnittlich viele sozial benachteiligte Menschen wohnen. In diesen Gebieten können tendenziell weniger Grünflächen vorhanden sein, wodurch das Risiko einer Hitzebelastung für die Einwohner dieser Regionen höher ist als für Bewohner wohlhabenderer Stadtteile, wie es für einige deutsche Großstädte bereits nachgewiesen wurde (etwa Dortmund, siehe Shrestha et al. 2016).

6 Schlussfolgerungen

Der neue Indikator ermöglicht eine bundesweit vergleichbare und regelmäßig aktuelle Beobachtung der Klimaregulationsleistung durch grüne Infrastrukturen in unseren Städten. Durch die relativ kleinräumige Bewertung können einzelne Stadtquartiere mit Handlungsbedarf identifiziert werden und eventuelle Erfolge für das Wohlergehen der Menschen werden auch bei einzelnen Maßnahmen im Laufe der Zeit sichtbar. Zudem ist aber auch ein Vergleich der Städte untereinander möglich, der Motivation zu höheren Anstrengungen für die Begrünung der Wohnquartiere und den Kampf gegen die städtischen Wärmeinseln bieten sollte. Mithilfe des Vergleichs von Angebot (an Kühlung) und Nachfrage (Bevölkerungsdichte) sind Ökosysteme erkennbar, die wegen ihrer Nähe zu den Wohnungen dabei die größte Bedeutung haben, sodass planerische Maßnahmen auch effizient platziert werden können. Es wird daran gearbeitet, die Bewertungsergebnisse zukünftig regelmäßig für alle potenziellen Nutzer, etwa in Planung und Stadtentwicklung, zur Verfügung zu stellen.

Ausgehend vom Leitbild der doppelten Innenentwicklung werden Flächennutzungskonflikte aufgezeigt, aber auch die Chancen für Win-win-Situationen lassen sich finden. So können etwa platzsparende Möglichkeiten, wie die Verbindung einzelner Elemente der Grünen Infrastruktur oder die Nähe der Grünflächen zu den Wohnhäusern, dabei helfen, den Hitzestress in dicht bebauten urbanen Räumen zu reduzieren. Der Indikator kann der EU-Biodiversitätsstrategie für 2030 Rechnung tragen, die die „Förderung gesunder Ökosysteme, grüner Infrastrukturen und naturbasierter Lösungen“ vorsieht, welche „systematisch in die Stadtplanung einbezogen werden [sollen], und zwar auch bei der Planung öffentlicher Räume und Infrastrukturen sowie bei der Gestaltung von Gebäuden und ihrer Umgebung“ (EU-Kommission 2020, 15).

Dank

Die Forschung wurde gefördert durch das Bundesamt für Naturschutz im Projekt „Weiterentwicklung des bundesweiten lndikatorensatzes für Ökosystemleistungen“ (Förderkennzeichen ID3518810400). Das Autorenteam dankt besonders Burkhard Schweppe-Kraft und Beyhan Ekinci für die Initiierung und die fachliche Betreuung. Am Beginn stand die Masterarbeit „Entwicklung eines Indikators zur Bewertung der Ökosystemleistung ‚Klimaregulation in Städten‘“ von Michelle Moyzes. An Astrid Ziemann und Uta Moderow von der Professur für Meteorologie der TU Dresden geht unser besonderer Dank für die fachliche Betreuung der Masterarbeit.

Literatur

Aus Umfangsgründen steht das ausführliche Literaturverzeichnis unter Webcode

KONTAKT

M. Sc. Sophie Meier ist am Leibniz-Institut für ökologische Raumentwicklung (IÖR) Dresden tätig mit dem Arbeitsschwerpunkt Entwicklung von Indikatoren für Ökosystemleistungen. Masterarbeit im Studiengang International Environmental Studies in Ås (Norwegen) zum invasiven Bärenklau im urbanen Raum. Nach dem Studium Lebensraumbewertungen für Jagdwild im Biosphärenreservat Elbe-Brandenburg. Nach Weiterqualifikationen zu Geoinformationssystemen (GIS) und Datenbanken Arbeit bei ThüringenForst in der GIS-Entwicklung.

> s.meier@ioer.de

Dr. rer. nat. Ralf-Uwe Syrbe arbeitet am IÖR Dresden. Nach dem Studium Promotion auf dem Gebiet der Landschaftsökologie an der Universität Potsdam. Danach Tätigkeit am UFZ Leipzig und an der Sächsischen Akademie der Wissenschaften. Aktuelle Projekte am IÖR: Indikatoren für Ökosysteme, ihre Zustände und Leistungen sowie Grüne Infrastruktur in Städten. Lehraufträge für Landschaftsökologie an der Hochschule Anhalt und an der CUMT in Xuzhou (China).

> r.syrbe@ioer.de

. Michelle Moyzes arbeitet bei EnBW (Energie Baden-Württemberg AG) und befasst sich dort schwerpunktmäßig mit den aktuellen Themen der Energiewende wie dem Ausbau erneuerbarer Energien und Nachhaltigkeits- sowie Klimaneutralitätsstrategien. 2020 Masterarbeit zur ÖSL Klimaregulation im Studiengang Raumentwicklung und Naturressourcenmanagement in Städten an der TU Dresden in Zusammenarbeit mit dem Leibniz-Institut für ökologische Raumentwicklung (IÖR).

> m.moyzes@enbw.com

Dr. habil. Karsten Grunewald, Leibniz-Institut für ökologische Raumentwicklung (IÖR), Dresden.

> k.grunewald@ioer.de