Subjektive Hitzebelastung in einzelnen Fokusgebieten Dresdens

Zusammenfassung

Hintergrund

Zunehmende Hitzewellen in Folge des Klimawandels und eine Hitzebelastung innerhalb städtischer Wärmeinseln erfordern geeignete Strategien zur Prävention hitzebedingter gesundheitlicher Belastungen oder Erkrankungen. Eine Identifizierung von Risikogebieten oder Risikogruppen ermöglicht eine gezieltere Prävention.

Ziel

Um eine Bestimmung von Risikogebieten und Risikogruppen vornehmen zu können, sollen am Beispiel der Landeshauptstadt Dresden klimatische, stadtstrukturelle und soziodemographische Merkmalsausprägungen ermittelt werden, welche im Zusammenhang mit einer starken subjektiven Hitzebelastung (sHB) bei anhaltend sommerlicher Hitze im Stadtteil stehen.

Material und Methoden

Die Ermittlung der Merkmalsausprägungen erfolgt anhand des Datensatzes zur „Meinungsumfrage zum Klimawandel in Dresden 2017“. Die betrachtete Stichprobe beträgt n = 2045. Die Untersuchung erfolgt mittels Varianzanalysen.

Ergebnisse

Die höchsten Belastungen durch Hitze wurden mit den Merkmalsausprägungen „hohes Alter (75+)“, „sehr schlechter Gesundheitszustand“, „starke soziale Belastung“, „geringe Nachbarschaftsbegrünung“ sowie „geringe Anzahl naher öffentlicher Parks“ assoziiert. Für den Überwärmungsgrad lag die höchste sHB bei mittlerer Ausprägung vor.

Schlussfolgerungen

Eine Bestimmung von Risikogebieten anhand der Höhe des Überwärmungsgrades scheint nicht ausreichend. Es sollten stadtstrukturelle Gegebenheiten sowie die Soziodemographie der Bewohner des Gebiets berücksichtigt werden.

Abstract

Background

Increasing heat waves as a consequence of climate change and heat stress within urban heat islands require appropriate strategies for the prevention of heat-related illnesses. Identification of risk areas or groups at risk enables more targeted prevention.

Objectives

For the determination of risk areas and risk groups, climatic, city-structural and sociodemographic characteristics, which are associated with a strong subjective heat stress in the district during the summer heat, are determined using the example of the capital city of Dresden.

Materials and methods

The characteristics and their values are determined on the basis of the data set for the “Meinungsumfrage zum Klimawandel in Dresden 2017” (poll on climate change in Dresden in 2017). With a sample of N = 2045 the analysis is carried out using variance analysis.

Results

The highest levels of heat stress are associated with the traits “old age (75+)”, “very poor health”, “high social burden”, “low neighborhood greening” and “low numbers of nearby public parks”. For the degree of warming in the district, the highest heat stress is at a medium value.

Conclusions

A determination of risk areas on the basis of the degree of warming does not seem sufficient. City-structural conditions and sociodemographic characteristics of the inhabitants of the area should also be take into account.