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Synergien bei der Begrenzung von Risiken technischer Unfälle aufgrund von natürlichen Gefahrenquellen (Natech), der Gefahrenabwehr und Politiken zur Anpassung an den KIimawandel

a) In der Arbeitsgruppe Chemieunfälle der OECD (WGCA) wurde 2009 bis 2012 von D ein Projekt zu Natural Hazard Triggered Technical Accidents (Natechs) geleitet, das OECD Empfehlungen zur Verhinderung und Minderung von Natech Risiken ergab. Auf Anregung der UN Joint Environmental Unit beschloss die WGCA in 2015 dieses Projekt fortzusetzen. Das Vorhaben soll das weitere OECD-UN Natech Projekt fördern durch: i) Eine Recherche zur Ermittlung des Wissenstands und zur Identifizierung von Beispielen guter Praxis bezüglich: 1. Erstellung und Einsatz von Naturgefahrenkarten und -warnsystemen, 2. Methoden des Natech Risk Management im Rahmen der Anlagensicherheit, 3. Berücksichtigung von Natechs in der privaten und staatlichen Gefahrenabwehr, 4. Berücksichtigung von Natech Risiken in rechtlichen und technischen Regeln, 5. Internationale Zusammenarbeit bzgl. Natech-Risiken und 6. Berücksichtigung des Klimawandels bei diesen Punkten, ii) Organisation eines internationalen Workshops mit Beiträgen zu diesen Themen im Jahr 2018 iii) Ausarbeitung von Empfehlungen für die OECD und die UN iv) Erstellung eines Forschungsberichts über gute Praxis im Natech-Risikomanagement unter Berücksichtigung des Klimawandels auf der Basis der Recherche und des Workshops. b) Die OECD-Natech-Empfehlungen sollen ergänzt werden. Informationen über gute Praxis bei Natech Risk Management sollen ermittelt sowie in einem Forschungsbericht dokumentiert und damit international zugänglich werden.

M. DELENAH Modelling Direct Economic LossEs caused by Natural Hazards

Version history:The current M DELENAH 1.1 is an updated version of M DELENAH with changes in the sectors agriculture, unpaved and paved roads, public sector and forest, and industry and commerce (correction of code comment only). Details of code updating are described in the User's Manual. Updates include (1) new features for the agricultural sector (specific livestock loss calculation based on a matrix where numbers of affected animals per type can be inserted), (2) correction of mistakes (wrong divisor, or wrong cell relation – all of less importance for total results in test cases) and (3) exchange of numbers to parameters (to make M DELENAH more convenient most parameters can be directly changed via constants for minimum requirement sheet in excel).As one of the 195 member countries of the United Nations, Germany signed the Sendai Framework for Disaster Risk Reduction 2015-2030 (SFDRR). With this, though voluntary and non-binding, Germany agreed to report on measures taken to reduce disaster impacts and to monitor impacts. Among other targets, the SFDRR aims at reducing direct economic losses in relation to the global gross domestic product by 2030. The United Nations Office for Disaster Risk Reduction (UNISDR) has hence proposed a methodology for consistently estimating direct economic losses per event and country on the basis of physically damaged or destroyed items in different sectors, derived from event documentation, standardized costs per item and mean loss ratios. The method was developed based on experiences from developing countries. Therefore, Natho & Thieken (2018) test the approach for assessing costs of natural hazards in Germany and validate the existing method for an industrialized country for the first time. The methodology, presented here as Excel VBA code, was tested for the three costliest natural hazard types in Germany, i.e. floods, wind and hail storms, considering 12 case studies on the federal or state scale between 1984 and 2016. In the Excel presented here example data sets for one flood, one wind storm, and one hail storm are available. The M. DELENAH Manual provides step-by-step information for recalculating examples, create new data sets and calculate the UNISDR method or adapted versions of the UNISDR method.Adaptation, further than only adapting parameters of the UNISDR method was necessary because analyses of loss and event reports revealed that important damage components are not included in the UNISDR method. Therefore, three new modules were developed to better adapt this methodology to German conditions: transportation (cars), forestry and paved roads. Furthermore, overheads are proposed to include the damage costs of (housing) contents as well as the overall damage costs of urban infrastructure, one of the most important but often neglected damage sectors.Altogether three different versions of the methodology are presented in the Excel. Selection of the version requested is carried out in the readme-sheet where also a short description of the sectors considered can be found. The country-specific method (adapted parameters and modules) is set as default when “Start” is chosen. “Reference” refers to the UNISDR reference method and “Parameter” implies country-specific parameters on the basis of the original modules. Further details on the functioning of the Excel can be found in the M. DELENAH Manual attached to this data publication and information on deduction, calibration and testing are described in detail in Natho & Thieken (2018). The presented versions can be applied to available datasets or datasets created by the user. For application in Europe we suggest applying the country-specific method because the original UNISDR method both over- and underestimates the losses of the tested events by a wide margin. The parameter-adapted method leads to more realistic results and the adapted, country-specific method is finally able to calculate losses well for river floods, hail storms and storms (see Natho & Thieken, 2018). Only for flash floods with huge debris load, where urban infrastructure can account for more than 90% of the total losses, is the method not reasonable.The adapted methodology serves as a good starting point for macro-scale loss estimations by accounting for the most important damage sectors. By publishing the VBA code for adaptation and discussion we aim to support the implementation of the SFDRR and contribute to a better documentation standard after natural hazards. However, the method and data presented is suitable for research purposes only, it has not been tested for engineering/insurance/other practical applications.

M. DELENAH Modelling Direct Economic LossEs caused by Natural Hazards

Version history:The current M DELENAH 1.1 is an updated version of M DELENAH with changes in the sectors agriculture, unpaved and paved roads, public sector and forest, and industry and commerce (correction of code comment only). Details of code updating are described in the User's Manual. Updates include (1) new features for the agricultural sector (specific livestock loss calculation based on a matrix where numbers of affected animals per type can be inserted), (2) correction of mistakes (wrong divisor, or wrong cell relation – all of less importance for total results in test cases) and (3) exchange of numbers to parameters (to make M DELENAH more convenient most parameters can be directly changed via constants for minimum requirement sheet in excel).As one of the 195 member countries of the United Nations, Germany signed the Sendai Framework for Disaster Risk Reduction 2015-2030 (SFDRR). With this, though voluntary and non-binding, Germany agreed to report on measures taken to reduce disaster impacts and to monitor impacts. Among other targets, the SFDRR aims at reducing direct economic losses in relation to the global gross domestic product by 2030. The United Nations Office for Disaster Risk Reduction (UNISDR) has hence proposed a methodology for consistently estimating direct economic losses per event and country on the basis of physically damaged or destroyed items in different sectors, derived from event documentation, standardized costs per item and mean loss ratios. The method was developed based on experiences from developing countries. Therefore, Natho & Thieken (2018) test the approach for assessing costs of natural hazards in Germany and validate the existing method for an industrialized country for the first time. The methodology, presented here as Excel VBA code, was tested for the three costliest natural hazard types in Germany, i.e. floods, wind and hail storms, considering 12 case studies on the federal or state scale between 1984 and 2016. In the Excel presented here example data sets for one flood, one wind storm, and one hail storm are available. The M. DELENAH Manual provides step-by-step information for recalculating examples, create new data sets and calculate the UNISDR method or adapted versions of the UNISDR method.Adaptation, further than only adapting parameters of the UNISDR method was necessary because analyses of loss and event reports revealed that important damage components are not included in the UNISDR method. Therefore, three new modules were developed to better adapt this methodology to German conditions: transportation (cars), forestry and paved roads. Furthermore, overheads are proposed to include the damage costs of (housing) contents as well as the overall damage costs of urban infrastructure, one of the most important but often neglected damage sectors.Altogether three different versions of the methodology are presented in the Excel. Selection of the version requested is carried out in the readme-sheet where also a short description of the sectors considered can be found. The country-specific method (adapted parameters and modules) is set as default when “Start” is chosen. “Reference” refers to the UNISDR reference method and “Parameter” implies country-specific parameters on the basis of the original modules. Further details on the functioning of the Excel can be found in the M. DELENAH Manual attached to this data publication and information on deduction, calibration and testing are described in detail in Natho & Thieken (2018). The presented versions can be applied to available datasets or datasets created by the user. For application in Europe we suggest applying the country-specific method because the original UNISDR method both over- and underestimates the losses of the tested events by a wide margin. The parameter-adapted method leads to more realistic results and the adapted, country-specific method is finally able to calculate losses well for river floods, hail storms and storms (see Natho & Thieken, 2018). Only for flash floods with huge debris load, where urban infrastructure can account for more than 90% of the total losses, is the method not reasonable.The adapted methodology serves as a good starting point for macro-scale loss estimations by accounting for the most important damage sectors. By publishing the VBA code for adaptation and discussion we aim to support the implementation of the SFDRR and contribute to a better documentation standard after natural hazards. However, the method and data presented is suitable for research purposes only, it has not been tested for engineering/insurance/other practical applications.

Case studies of sustainable adaptation pathways

Dieser Anhangsband enthält 20 Fallstudien, die der Veranschaulichung des im UBA-Bericht von Bueb et al. (2021) vorgestellten Konzepts der Sustainable Adaptation Pathways (SAPs) dienen. SAPs beschreiben ein kohärentes Set von alternativen Anpassungsstrategien und -verfahren, die aus Maßnahmen und Politiken bestehen, um Kapazitäten der lokalen Bevölkerung, Institutionen und Ökosysteme stärken, um sich im Zeitverlauf an klimabedingte Risiken anzupassen. Gleichzeitig zielen SAPs darauf ab, die soziale Gerechtigkeit, die ökologische Integrität und die wirtschaftliche Nachhaltigkeit sozio-ökologischer Systeme zu verbessern. Das entwickelte Konzept der SAPs wird zur Strukturierung der Fallstudienanalyse verwendet: Für jede Fallstudie werden der sozio-ökologische Kontext, die Charakteristika des spezifischen SAP und seine dynamischen Elemente (institutionell; sozio-politisch und kulturell; finanziell) dargestellt. Zusätzlich werden die wichtigsten Erkenntnisse, einschließlich der Barrieren, Erfolgsfaktoren sowie der zentralen Verknüpfungen zu den SDGs und den Sendai-Prioritäten zusammengefasst. Die Fallstudien wurden auf der Grundlage einer Recherche wissenschaftlicher und grauer Literatur anhand von sechs Kriterien identifiziert und ausgewählt. Erstens wurden in dieser Arbeit nur Fallstudien ausgewählt, deren Ziele mit der SAP-Definition im UBA-Bericht übereinstimmen. Zweitens: Da ein Ziel der Fallstudien darin besteht, die praktische Umsetzung verschiedener dynamischer Elemente von SAPs und deren Kombinationen zu illustrieren, wurden die Fallstudien so ausgewählt, dass spezifische dynamische Elemente in allen drei Kategorien (institutionell, sozio-politisch und kulturell sowie finanziell) des SAP-Konzepts veranschaulicht werden. Drittens stand die Auswahl vor dem Hintergrund der geografischen Vielfalt. So erstrecken sich die ausgewählten Fallstudien über verschiedene Kontinente und umfassen, viertens, ein breites Spektrum an sozio-ökologischen Herausforderungen. Fünftens fokussieren sie sich auf unterschiedliche Skalen (transnational, national, subnational, lokal) und wurden unter der Leitung verschiedener Akteure konzipiert und umgesetzt. Sechstens decken sie Querschnittsthemen, wie z. B. Landwirtschaft, Naturschutz, Stadtentwicklung sowie Küstenmanagement ab. Kurzzusammenfassungen ausgewählter Fallstudien sind auch im Bericht von Bueb et al. (2021) zu finden. Quelle: Forschungsbericht

Towards sustainable adaptation pathways

2015 war ein entscheidendes Jahr für die Bewältigung globaler Herausforderungen. Unter dem Dach der Vereinten Nationen wurden die 2030-Agenda für nachhaltige Entwicklung, das Pariser Klimaabkommen und das Sendai Rahmenwerk für Katastrophenvorsorge verabschiedet. Sechs Jahre nach ihrer Verabschiedung hinkt die Umsetzung dieser Post-2015-Agenden in vielen Aspekten hinterher. Ein Weg zur beschleunigten Umsetzung der Agenden liegt in der Identifizierung und Nutzung von Synergien zwischen diesen. Die zugrundeliegenden Politikfelder Anpassung an den Klimawandel, Katastrophenvorsorge und nachhaltige Entwicklung sind durch den gemeinsamen Fokus auf eine Reduzierung von Vulnerabilitäten miteinander verbunden. Um Synergien auf der Umsetzungsebene zu realisieren, stehen operative und politische Instrumente zur Verfügung. Dennoch sind fehlende institutionelle Kapazitäten, eine Politikgestaltung in Silos statt sektorübergreifender Koordination und eine unzureichende Finanzierung nur einige der Barrieren, die eine kohärente Politik in der Praxis behindern. In diesem Bericht wird das Konzept der nachhaltigen Anpassungspfade (Sustainable Adaptation Pathways, SAPs) vorgestellt, das bei der Planung und Umsetzung integrierter Politiken zur Förderung nachhaltiger Anpassungsmaßnahmen als Orientierungsrahmen dienen kann. SAPs beschreiben ein kohärentes Set von alternativen Anpassungsstrategien und -verfahren, die aus Maßnahmen und Politiken bestehen, um Kapazitäten der lokalen Bevölkerung, Institutionen und Ökosysteme stärken, um sich im Laufe der Zeit an klimabedingte Risiken anzupassen. Gleichzeitig zielen SAPs darauf ab, die soziale Gerechtigkeit, die ökologische Integrität und die wirtschaftliche Nachhaltigkeit sozio-ökologischer Systeme zu verbessern. Anhand von Fallstudien werden spezifische Aspekte der Anwendung des Konzepts in der Praxis veranschaulicht. Zudem werden praktische Empfehlungen zur Umsetzung von SAPs gegeben, wobei sowohl förderliche Kontextfaktoren als auch Lock-in-Effekte berücksichtigt werden. Quelle: Forschungsbericht

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