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DSS_Embrace

Eine kollaborative Umgebung, um tiefe Ungewissheiten bei der Entscheidungsfindung zu Klimarisiken zu berücksichtigen

Das Projekt DSS_Embrace zielte darauf ab, die Fähigkeiten von Entscheidungsträger:innen, Unternehmen und Verantwortlichen für Stadtplanung im Kanton Zürich im Umgang mit Klimarisiken zu verbessern, indem ein Rahmenwerk zur Entscheidungsfindung unter grosser Unsicherheit (Decision-Making under Deep Uncertainty, DMDU) entwickelt wurde. Mit Hilfe von explorativer Modellierung und Analyse (EMA) sollte DSS_Embrace es den Nutzer:innen ermöglichen, Massnahmen zur Anpassung an den Klimawandel in verschiedenen Klimaszenarien zu beurteilen und zu bewerten.

Im Rahmen des Projekts wurde eine Webanwendung entwickelt, die über die Auswirkungen von Hitzeextremen in Zürich und das Potenzial von Anpassungsoptionen zur Abschwächung solcher Auswirkungen informiert. Die Webanwendung wurde auf der Grundlage eines Workshops mit den Praxispartner:innen entwickelt, der zu Beginn des Projekts stattgefunden hat. Die Evaluation erfolgte mittels einer Online-Umfrage.

DSS_Embrace wurde in das Open-Data-Projekt von Swiss Inseri integriert. Darüber hinaus beteiligte sich DSS_Embrace an Verbreitungs- und Kommunikationsaktivitäten durch Peer-Review-Publikationen, Teilnahme an Konferenzen (z.B. DMDU-Gesellschaftstreffen und European Geoscience Union), Veröffentlichungen von Tools auf Websites (SSCS-Website) und bilateralen Austausch mit Praktiker:innen und politischen Entscheidungsträger:innen über DMDU-Ansätze und -Methoden. Im Rahmen des Projekts wurde auch der Chatbot ChatClimate entwickelt, der die Fortschritte bei grossen Sprachmodellen (LLM) mit Klimawissen nutzt.

Publikationen

  • Muñoz R, Vaghefi S.A., Sharma A., Muccione V. Reducing water security risk: a framework for policy assessment using exploratory modeling and analysis. (2024) Climate Risk Management, 45, https://doi.org/10.1016/j.crm.2024.100635
  • Muccione V, Ewen T, Vaghefi S.A. A scoping Review on Climate Change Education. Plos Climate (in review). Pre-print at: https://doi.org/10.31223/X5MQ1M
  • Vaghefi, S.A., Stammbach, D., Muccione, V. et al. ChatClimate: Grounding conversational AI in climate science. Commun Earth Environ 4, 480 (2023). https://doi.org/10.1038/s43247-023-01084-x
  • Vaghefi S, Muccione V, Neukom R, Huggel C, Salzmann N. (2022) Future Trends in Compound Heat Extremes in Swiss Cities – an Assessment Considering Deep Uncertainty and Climate Adaptation Options. Climate Extremes. (2022) http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4100358
  • V. Muccione und S. Vaghefi haben je ein Kapitel zum Weissbuch Klima und KI der Schweizerischen Akademie der Technik beigetragen. Die Publikation und das Factsheet können hier abgerufen werden.

Team

Dr. Veruska Muccione, UZH Department of Geography, Glaciology and Geomorphodynamics

Dr. Bernadette Sütterlin, ZHAW School of Engineering, Forschungsschwerpunkt Nachhaltige Energiesysteme

Dr. Seyed Saeid Ashraf Vaghefi, UZH Department of Geography, Glaciology and Geomorphodynamics

Praxispartner

Stadt Zürich

Stadt Winterthur

Swiss Re

 

Call-Typ: 1. Projekt-Call