Systematische Klimarisiken erkennen und Anpassung in Gemeinden gezielt verbessern

Ländliche Gemeinden in Deutschland stehen vor der doppelten Herausforderung: Langfristige Klimaveränderungen und häufigere Extremwetterereignisse müssen bei gleichzeitig begrenzten Finanz- und Personalressourcen bewältigt werden. Bisherige Klimarisikobewertungen in Kommunen konzentrieren sich häufig auf einzelne Problemfelder wie Landwirtschaft oder Infrastruktur. Sie beziehen damit selten die vernetzten Zusammenhänge zwischen sozialen, wirtschaftlichen und ökologischen Faktoren ein. Ein neues semantisch-GIS-basiertes Modell des Instituts für Industriebetriebslehre und Industrielle Produktion (IIP) am KIT bietet eine wissenschaftlich fundierte und praxisnahe Lösung, um Klimarisiken in ländlichen Regionen systematisch zu erfassen und wirksame Anpassungsstrategien abzuleiten. Das Modell zeigt mithilfe moderner Netzwerkanalyse, wie sich klimatische Einflüsse auf verschiedene Bereiche einer Gemeinde auswirken und verbreiten können, und identifiziert, wo besonders kritische Verbindungen bestehen. Durch die Kombination von geografischen Daten – sowohl Klima- als auch sozio-ökonomischen Daten – werden diese Auswirkungen räumlich sichtbar gemacht, sodass gezielte Maßnahmen geplant werden können.

Das Model nutzt drei zentrale Bausteine, um Klimaauswirkungen in ländlichen Räumen greifbar zu machen:

1. Systemische Modellierung

Durch die Abbildung der Gemeinde als Wirkungsgefüge werden die Einflüsse von Klimafaktoren sowie die Wechselwirkungen zwischen Infrastruktur und sozialen und ökonomischen Systemen sichtbar. Die Entwicklung des kausalen Netzwerks erfolgte auf Basis von Literatur und Interviews/Umfragen sowie einer Validierung durch lokale Experten (vgl. link). Zur Analyse dieses Wirkungsgefüges werden graphmetrische Kennzahlen kombiniert, um Schlüsselpunkte im Netzwerk und strukturelle Abhängigkeiten zu identifizieren (vgl. DKKV Lunchtalk).

1. Datenintegration und Normalisierung

Ausgewählte Knotenpunkte, die Gemeindecharakteristika darstellen (z. B. "Einwohnerzahlen"), werden mit realen kommunalen Daten verknüpft und in das Gesamtgefüge eingebettet. Auch die klimatischen Einflüsse werden mit konkreten Rasterdaten (z. B. Anzahl Heißer Tage) von verschiedenen Klimaszenarien hinterlegt. Durch eine Normalisierung auf eine gemeinsame Skala lassen sich die Indikatoren aus verschiedenen Bereichen direkt vergleichen.  

3. Räumliche Analyse

Die Wirkungszusammenhänge aus dem kommunalen Wirkungsgefüge werden für ausgewählte Knoten (insb. der Schlüsselknoten aus der graphmetrischen Analyse) mithilfe der hinterlegten Daten von klimatischen und sozio-ökonomischen Randbedingungen in Geoinformationssystemen (GIS) räumlich visualisiert. So kann identifiziert werden, wo die Bedingungen für den betrachteten Knoten besonders förderlich sind, wie sich diese durch zukünftige klimatische Entwicklungen verändern, wo potenzielle Risiken entstehen könnten und wo dementsprechender Anpassungsbedarf vorliegt. Gleichermaßen kann durch Ergänzung von Anpassungsmaßnahmen im Wirkungsgefüge auch deren Auswirkung gegenübergestellt werden.

Die Auswertungen der räumlichen Analyse zeigen, dass Klimaanpassungsmaßnahmen zielgerichtet ausgewählt und gut koordiniert werden müssen, um mehrere Wirkungsbereiche zu adressieren. Isolierte und saisonal fokussierte Maßnahmen (wie bspw. künstliche Schneeerzeugung im Winter zur Förderung der Winteraktivitätsmöglichkeiten) werden langfristig nicht ausreichen. Die räumliche Auswertung kann eine wertvolle Unterstützung sein, um zu untersuchen, ob und inwiefern die in Betracht gezogenen Maßnahmen tatsächlich im Sinne der anvisierten Zielsetzung (bspw. gute Rahmenbedingungen für die Wohn- und Lebensattraktivität zu schaffen) wirken können. 

Erste Ergebnisse des Modells wurden im Frühjahr 2026 auf der International Conference on Resilient Systems in Delft vorgestellt (Hofmann et al., 2026). Die Fallstudie basiert auf der Stadt Freudenstadt, die gemeinsam mit dem VKU als assoziiertem Partner am BMBF-geförderten Verbundprojekt LandWandel beteiligt ist. Zu den Verbundpartnern zählen die Stadtwerke Freudenstadt und das Süddeutsche Klimabüro des KIT.

Zugehöriges Institut am KIT: Instituts für Industriebetriebslehre und Industrielle Produktion (IIP)
Autoren: Sonja Rosenberg, Ines Hofmann, Frank Schultmann (Juli 2026)