Trockenheit ist ein sich langsam entwickelndes, großflächiges und sehr facettenreiches Phänomen. Ihre direkten und indirekten Auswirkungen resultieren in schweren ökonomischen, sozialen und ökologischen Folgen und beeinträchtigen mehr Menschen als jede andere Naturkatastrophe. Meteorologische und hydrologische Trockenperioden können nicht verhindert werden, jedoch kann die Verwundbarkeit der Gesellschaft durch entsprechende Maßnahmen reduziert werden. Solche Maßnahmen schließen die Frühwarnung vor Trockenheit und deren Auswirkung auf Umwelt, Wassernutzung, und Gesellschaft ein. Letztere wurden jedoch bisher wenig berücksichtigt und bestehende Systeme beruhen ausschließlich auf Trockenheitsindikatoren, die aus Beobachtungen und modellierten hydrometeorologischen Variablen berechnet werden. Es ist deshalb notwendig, den Zusammenhang zwischen Trockenheitsindikatoren und den tatsächlichen ökonomischen/sozialen/ökologischen Auswirkungen von Trockenheit besser zu verstehen.

Als Schritt in diese Richtung wurde das European Drought Impact Inventory (EDII) aufgebaut, eine Datenbank, die Berichte zu ökonomischen/sozialen/ökologischen Auswirkungen von Trockenheit in Mitgliedstaaten der EU enthält. Den Datensatz für einige Länder bzw. Regionen der EU gilt es zu erweitern, um darauf aufbauend eine Analyse des Zusammenhangs zwischen Trockenheitsindikatoren und Auswirkungen durchführen zu können. Hierfür sind landessprachliche Kenntnisse unerlässlich. Für die Verknüpfung von Indikatoren mit Impacts können verschiedene hydrologische/meteorologische Datensätze herangezogen werden. Die Bachelorarbeit beinhaltet sowohl Literatur- und Internetrecherche zu Auswirkungen von Trockenheit als auch quantitative Methoden der Datenanalyse. Ein Fokus auf spezifische Sektoren ist dabei sinnvoll und wird vor Beginn der Arbeit definiert.

Veit Blauhut und Kerstin Stahl

Name Betreuer [veit.blauhut@hydrology.uni-freiburg.de]

Eigenständige Literatur- und Internetrecherche, Kenntnisse in der Landessprache der (in Absprache zu wählenden) Fallstudie, quantitative Analysemethoden (mit R oder Excel), Visualisierung der Ergebnisse, Anwendung von Geographischen Informationssystemen (GIS).