Tourismus und Klimawandel: Perspektiven des Wintertourismus

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Agnes Waldfogel
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1 Tourismus und Klimawandel: Prof. Dr. Jürgen Schmude Lehrstuhl für Wirtschaftsgeographie und Tourismusforschung Ludwig-Maximilians-Universität München 7. Isnyer Energiegipfel und Isny macht Zukunft 14. bis 16. März 2014

2 Klimawandel ein Thema auch für die (Finanz)-Wirtschaft

3 Einfluss des Klimawandels auf den Tourismus weltweit bis 2030 Quelle: Ehmer, Heymann 2008, S. 1.

4 Einfluss des Klimawandels auf den Tourismus bis 2030 in Europa Quelle: FVW, 6/2008, S.29.

5 Temperaturanstieg bis 2100 nach verschiedenen Klimamodellen Jahresmitteltemperatur [ o C] Fortschreibung aus REMO MM5 IPCC regional Quelle: Mauser 2009.

6 Auswirkungen des Klimawandels: Temperaturverhältnisse Tourismus und Klimawandel:

7 Untersuchungsgebiet von Glowa Danube mit Detailausschnitt

8 Änderung der Zahl der Frosttage REMO regional

9 Entwicklung des Jahres- und Schneeniederschlags 9

10 Mittlere Schneedeckendauer Tage

11 Mittlere Schneedeckendauer (Remo regional, Baseline) 59 Tage

12 Probleme der Klimafolgenforschung Klimamodelle beziehen sich auf große räumliche Einheiten, kleinräumige Klimamodellierung besonders in Gebirgen ist sehr schwierig, die Auswirkungen des Klimawandels sind je nach Art der Nutzung einer Region unterschiedlich. Die Auswirkungen des Klimawandels sind regional sehr verschieden.

13 Forschungsprojekt Glowa Danube Forschungsnetzwerk: 8 Universitätsinstitute 2 Forschungsinstitute 1 Kommission 1 Landesbehörde 2 Firmen = ~ 40 Wissenschaftler Gefördert durch Sozialwissenschaften Wasserwissenschaften Meteorologie Pflanzenökologie Informatik Koordination / Datenmanagement Zeitraum:

14 Gesamtmodell von GLOWA-Danube Natur Mensch

15 Modellstruktur von GLOWA-Danube Quelle: Bericht zur Statuskonferenz GLOWA Phase II 2006, S. 291, verändert.

16 Übernachtungsbetriebe Tourismusmodell in GLOWA- Danube Infrastruktur Wasserintensive touristische Infrastruktur Infrastruktur Sonstige touristische Infrastruktur Suprastruktur Nachfragemodell Tagesausflüge Nachfragemodell Übernachtungen Touristischer Wasserbedarf Infrastruktur Touristischer Wasserbedarf Tagesausflüge Touristischer Wasserbedarf Übernachtungen Quelle: Endbericht GLOWA Phase I 2004, S. 339, verändert

17 Proxel-Konzept von GLOWA-Danube Quelle: GLOWA Status Report 2002, verändert.

18 Auswahl 1: Auswahl 2: Auswahl 3: Auswahl 4: Klimatrend Klimavariante Gesellschafts- Maßnahme szenario IPCC regional Baseline Baseline Maßnahme 1 REMO regional 5 warme Winter Performance Maßnahme 2 MM5 regional 5 heiße Sommer Allgemeinwohl Maßnahme... Fortschreibung 5 trockene Jahre REMO skaliert & biaskorrigiert Szenarien in GLOWA-Danube MM5 skaliert & biaskorrigiert

19 Gesellschaftsszenarios in GLOWA-Danube Performance: Free is Fair Wettbewerb Alle Lebensbereiche von Wettbewerb und marktwirtschaftlicher Sichtweise geprägt, hohes Maß an individueller Freiheit, Sozialstaat auf Grundversorgung reduziert, Eigenverantwortung, Eigeninitiative, individuelle Leistung. Allgemeinwohl: Shared Destiny Die Schicksalsgemeinschaft Gesellschaft am klassischen Wohlfahrtsstaat ausgerichtet, soziale Gerechtigkeit, Chancengleichheit, Nachhaltigkeit staatliche Eingriffe in die Wirtschaft.

20 Simulation und Realität: Güte des Modells (Beispiel Übernachtungen) Quelle: Dingeldey, 2007, S. 70; eigene Berechnungen.

21 Simulationen für den Wintertourismus

22 Akteur Skigebiet Quelle: Eigene Recherchen.

23 Akteur Schneekanone Quelle: Eigene Recherchen.

24 Simulierte Öffnungstage in GLOWA-Teilgebieten 2011 bis 2049 Quelle: Eigene Berechnung 2008.

25 Skigebiete Silvretta/Vorarlberg und Pröller/Bayerischer Wald Silvretta (Vorarlberg) Höhenlage des Skigebietes: (2000 bis 2872 m Pröller (St. Englmar) Höhenlage des Skigebietes: 608 bis 1048 m

26 Simulierte Öffnungstage der Skigebiete Silvretta und Pröller Anzahl Öffnungstage Pröller Silvretta Arena Linear (Pröller) Linear (Silvretta Arena) 20 0 Quelle: Eigene Berechnungen 2008.

27 Einflussfaktor gutes Wetter

28 Zusammenhang zwischen der Zahl der potentiellen Öffnungstage, Zahl der optimalen Skitage (0, 15, 30) und dem break even point Ertrag, standardisiert am break even point Optimale Skitage = 0 Optimale Skitage = 15 Optimale Skitage = 30 Zahl der Öffnungstage Quelle: Eigene Darstellung 2010.

29 Optimaler Skitag Variable Ausprägung Kein Niederschlag Niederschlagsumme = 0 Geschlossene Schneedecke in Umgebung Skigebiet vollständig in Betrieb Genug Schnee auf den Pisten Genug Kunstschnee auf den Pisten Schneehöhe > 0 Angenehme gefühlte Temperatur -5 bis +5 C Sonnenscheindauer (klarer Himmel) Windgeschwindigkeit ja ja ja ab 5 h/tag max. 10 m/s Quelle: Eigene Erhebung 2010.

30 Durchschnittliche Zahl optimaler Skitage je Saison nach Landkreisen 2011/12 bis 2018/ /50 bis 2058/59 Quelle: Eigene Berechnung 2010.

31 Anteil optimaler Skitage für die Skigebiete im Berchtesgadener Land (Durchschnitt von 6 Szenario-Berechnungen) Anteil optimaler Skitage pro Saison Konfidenzintervall Quelle: Eigene Berechnung 2010.

32 Vielen Dank für die Aufmerksamkeit!

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