Methode: Das Forum setzt sich interdisziplinär zusammen und deckt die Fachbereiche Biometeriologie, vektorübertragene Krankheiten, Veterinärmedizin und Infektiologie, Umwelthygiene sowie Pflege und Betreuung ab. Beteiligt sind Fachleute aus wissenschaftlichen Institutionen und Forschungseinrichtungen in Hessen. Weiter sind neben dem Deutschen Wetterdienst hessische Behörden aus dem Gesundheitswesen und der Betreuungs- und Pflegeaufsicht sowie dem Veterinärwesen vertreten. Ziel: Das Forum dient der Vernetzung und als Plattform des Informationsaustauschs und der Multiplikation über laufende Vorhaben und Forschungsaktivitäten der Mitglieder. Außerdem fungiert es initiierend und begleitend bei der Entwicklung und Durchführung von Projekten mit Bezug zu Klimawandel und Gesundheit im Rahmen des Forschungsprogramms INKLIM-A (Interdisziplinäre Forschung zu Klimawandel, Folgen und Anpassung in Hessen).
Unser Projekt baut auf die erste Förderphase der Forschergruppe auf, welche die negativen Auswirkungen des Klimawandels auf den Ernährungszustand von Kindern in der Provinz Kossi (Burkina Faso) und im Siaya County (Kenya) zeigte. Auf dieser Grundlage werden wir in der zweiten Förderphase Erkenntnisse über die Wirksamkeit und Kosteneffizienz von landwirtschaftlichen Anpassungsstrategien gewinnen, die den negativen Auswirkungen des Klimawandels auf den Ernährungszustand von Kindern entgegenwirken. Wir untersuchen geplante als auch autonome landwirtschaftlichen Strategien und konzentrieren uns dabei auf bereits existente Interventionen in den beiden obigen Settings. Die resultierenden Erkenntnisse werden einen wichtigen Beitrag sowohl zum akademischen als auch politischen Diskurs über die Rolle von landwirtschaftliche Anpassungsstrategien bei der Abschwächung negativer Klimawandelfolgen auf den Ernährungszustand von Kindern leisten. Wir verfolgen dieses übergeordnete Ziel durch vier spezifische Sub-Ziele: 1. Verbesserung von Exposure-Response-Functions (ERF), die Klimaschwankungen mit Verfügbarkeit von Nahrungsmitteln und dem Ernährungszustand von Kindern verknüpfen; 2. Untersuchung der Nutzung und Reichweite geplanter und autonomer landwirtschaftlicher Anpassungsstrategien; 3. Erstellung von Adaptation-Response-Functions (ARF), die Nutzung landwirtschaftlicher Anpassungsstrategien mit Verfügbarkeit von Nahrungsmitteln und dem Ernährungszustand von Kindern verknüpfen; 4. Ermittlung des wirtschaftlichen Wertes ausgewählter landwirtschaftlicher Anpassungsstrategien. Wir arbeiten dabei mit einem mixed and multi methods-Ansatz, der verschiedene Datenquellen in quantitativen und qualitativen Analysen integriert. Haushaltskohorten, darunter 4050 Kinder in der Kossi und 2784 Kinder im Siaya, stehen im Mittelpunkt unseres Projekts. Sie liefern Längsschnittdaten über den Unterernährungszustand der Kinder in Verbindung mit ihrem sozioökonomischen Kontext und lokalen landwirtschaftliche Produktionsverfahren. Zur Verbesserung existenter ERF verknüpfen wir diese Längschnittdaten über einen Zeitraum von fünf Jahren mit den Daten zur Wettervariabilität aus Klimastationen in beiden Untersuchungsgebieten sowie mit Daten zu Ernteerträgen, die durch Fernerkundungsmodelle generiert wurden. Zur Ermittlung der ARF wird derselbe Datensatz auch mit Daten zur Nutzung landwirtschaftlicher Anpassungsstrategien verknüpft, die im gesamten HDSS erhoben und mit Paneldaten-Methoden analysiert werden. Daten zur Wirksamkeit ausgewählter Anpassungsstrategien werden zur Schätzung der Kosteneffizient im Vergleich zum status quo mit Daten zu ihren Kosten verknüpft. Zur Integration der diversen quantitativen Ergebnisse verwenden wir qualitative Methoden, um so zu erklären, welche Umwelt- und Haushaltsfaktoren Entscheidungen zur Anpassung landwirtschaftlicher Praxis und deren Auswirkungen auf den Ernährungszustand der Kinder beeinflussen.
Weltweit beeinflusst der Klimawandel eine Vielzahl von Faktoren die Erkrankungen begünstigen, insbesondere in Subsahara-Afrika. Jedoch haben sich nur wenige empirische Studien auf die Auswirkungen des Klimawandels, sowie auf Anpassungsstrategien und entsprechende Interventionen im ressourcenarmen Kotext in Subsahara-Afrika konzentriert. Ein Hauptgrund für diesen Mangel an Studien und wissenschaftlichen Ergebnissen ist, dass die Forschungsinfrastrukturen, die die Gesundheitsforschung in afrikanischen Ländern südlich der Sahara unterstützen - insbesondere innerhalb der HDSS -, es bisher nicht erlauben, viele der dringlichsten Forschungsfragen in Bezug auf Klimawandel und Gesundheit zu untersuchen. In der ersten Phase des Projektes konnten wir neue Erkenntnisse schaffen dahingehend wie ein HDSS erweitert und aufgebaut werden kann um Forschung im Bereich Klimawandel und Gesundheit ebenso selbstverständlich und produktiv durchzuführen wie es bereits für andere empirische Populationsforschung möglich ist. Unser erster methodischer Ansatz begleitet die Übersetzung unserer Machbarkeitsstudie der ersten Projektphase in einen populations-basierten Ansatz - diese Komponente ist begleitet durch einen Mixed-Methods-Ansatz. Dabei werden Erkenntnisse zu Prozessen und Erfahrungen aus verschiedenen Quellen ("technologische Tagebücher", Interviews und HDSS-Routinedaten) gesammelt, die uns helfen die besten Ansätze für klimarelevante Gesundheitsforschung zu finden. Darüber hinaus möchten wir die Performanz einer langzeitig Datensammlung evaluieren, und diese Kohorte, die mit neuen individuellen Sensoren ausgestattet sind erforschen hinsichtlich Hitzestress, den wir mit den Wearable-gemessenen Variablen messen (Herzfrequenz, Lungenfunktion, Aktivität, Schlafdauer). Wir werden weiterhin Forschungsergebnisse zu Klimawandel und Gesundheit in Informationen umsetzen, die politischen Entscheidungsträgern und der breiten Öffentlichkeit zur Verfügung stehen, indem wir Dashboards entwickeln, die die Auswirkungen des Klimawandels und der Gesundheit in gefährdeten Bevölkerungsgruppen visualisieren. Diese Dateninfrastruktur, die wir so aus bestehenden HDSS schaffen, kann nun auch überführt in graph-basierte Datenbanken „Big Data“-Analysen ermöglichen, und uns erlauben Methoden der künstlichen Intelligenz anzuwenden. HDSS-Daten können somit wichtige Erkenntnisse liefern, um die Wissenslücke zu schließen und neue Lösungen für einige der kritischsten Klima- und Gesundheitsprioritäten Afrikas zu finden. Zusätzlich zu diesen beschriebenen Studien, liefert das Projekt CP1 zentrale Beiträge zu allen anderen Projekten dieser Forschungsgruppe.