Ziel von GlobeDrought ist die Entwicklung eines web-basierten Informationssystems zur umfassenden Charakterisierung von Dürreereignissen. Im Rahmen des Projektes soll eine räumlich explizite Beschreibung von Dürrerisiken durch Betrachtung der Komponenten Dürregefahr, Exposition und Verwundbarkeit erfolgen. Dazu werden die Auswirkungen von Dürren auf Wasserressourcen, die Produktivität im Pflanzenbau, den Handel mit Nahrungsmitteln, und den Bedarf an internationaler Nahrungsmittelhilfe untersucht. Methodisch strebt das Projekt eine Verknüpfung von satelliten-gestützter Fernerkundung und der Analyse von Niederschlagsdaten mit hydrologischer Modellierung und Ertragsmodellierung an. Dadurch werden Indikatoren zur Charakterisierung von meteorologischen, hydrologischen und agronomischen Dürren erstellt, die die Quantifizierung von Dürregefahren ermöglichen. Die Analyse sozioökonomischer Daten ermöglicht die Quantifizierung von Exposition und Verwundbarkeit. Im Rahmen eines Co-Designprozesses nehmen Nutzer und Stakeholder Einfluss auf die inhaltliche sowie technische Gestaltung des Dürreinformationssystems. Die im Projekt geplanten globalskaligen Analysen werden durch detailliertere Analysen für stark von Dürren betroffene Regionen, insbesondere für die Region des Südlichen Afrika, ergänzt.
Arbeitsschwerpunkte
Analyse historischer Dürreereignisse sowie Ableitung von Dürrerisiken auf globaler Skala
Detaillierte Analyse von Dürreereignissen und Dürrerisiken für ausgewählte Regionen
Analyse von Dürrewirkungen für ausgewählte Regionen sowie auf Handelsflüsse von Nahrungsmitteln
Erstellung und Testen des integrierten Dürreinformationssystems
Relevanz
In Zeiten von Dürren stehen Wasserressourcen in nicht ausreichender Menge zur Verfügung. Wassermangel hat dann oft negative Auswirkungen auf die landwirtschaftliche Produktivität und damit verbundenen sozioökonomischen Faktoren - wie verringerten Einkommen und Nahrungsmittelknappheit, bis hin zu Hungerkatastrophen. Operationelle Dürrefrühwarnsysteme versuchen hier anzusetzen, beschränken sich allerdings zumeist auf eine Charakterisierung des Ist-Zustands oder bieten begrenzte Prognosen für die Dürreentwicklung in naher Zukunft, z.B. der nächsten 3-6 Monate. Es fehlt diesen Frühwarnsystemen jedoch weitgehend an einer Integration über Variablen und Dürreindikatoren hinweg. Insbesondere werden Kausalzusammenhänge bei der Entstehung und Entwicklung von Dürren und Zusammenhänge zwischen den unterschiedlichen Ausprägungen von Dürren (meteorologische, hydrologische und agronomische) sowie sozioökonomische Faktoren bislang unzureichend beschrieben. Diese Lücke will das Projekt durch die Entwicklung eines integrierten Dürreinformationssystems schließen. Mit dem zu entwickelnden experimentellen Frühwarnsystem strebt das Projekt insbesondere an, die Zeitspanne zwischen satellitengestützter Datenerhebung, dem Erkennen des Dürrerisikos und entsprechenden Gegenmaßnahmen politischer Entscheidungsträger sowie Akteuren der internationalen humanitären Hilfe zu verkürzen.
Das Institut für Geodäsie und Geoinformation (IGG) in Bonn ist Teil des Konsortiums des GRoW-Verbundprojekts GlobeDrought und hat kürzlich die Studie „A framework for deriving drought indicators from the Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE)“ veröffentlicht. Die Autoren und Autorinnen nehmen darin Bezug auf den Arbeitsschwerpunkt von GlobeDrought.
Am 20. und 21. November 2019 fand der 2. Stakeholder-Workshop des GRoW-Projekts GlobeDrought am Institute for Environment and Human Security der UN-Universität (UNU-EHS) statt. Die Teilnehmenden diskutierten aktuelle und künftige Herausforderungen in Bezug auf die Konzeptualisierung, Bewertung, Informationsbereitstellung und Anpassung an Dürregefahren.
GlobeDrought researchers Michael Hagenlocher (UNU-EHS) and Petra Döll (Goethe University Frankfurt) hosted a session at the German Congress for Geography 2019 in Kiel. The session discussed current approaches, persisting gaps, and potential solutions regarding the assessment of drought hazards, vulnerability and risk at different spatial and temporal scales.
