Improving the representation of the spatial distribution of population for coastal impact and vulnerability assessments

Merkens, Jan-Ludolf ORCID

Extreme sea levels and sea-level rise are two hazards that can harm populations situated in low elevated coastal areas. Impact and vulnerability assessments quantify the number of people living in flood prone areas and serve as a basis for planning adaptation measures. One of the prerequisites for these assessments is a realistic spatial representation of the potentially affected coastal population. Census data provide the highest spatial detail for assessments on coarse scales (multi-national to global). Within census units, population is assumed to be distributed homogeneously. This assumption might hold true for small census units (few hectares) but does not represent the actual distribution of population in large census units (several square kilometres). Previous studies use many ancillary data to allocate population within cen-sus units which restricts their transferability to data sparse regions. This thesis in contrast uses a novel approach by deriving settlement extents from the ‘Global Urban Footprint’. It examines whether these derived settlement areas are sufficient to reproduce the actual population distribution within census units. For the German Baltic Sea region, the settlement extents capture 95.3 % of the actual population, qualifying them as a suitable parameter to model the distribution of population. In addition, this thesis compares six approaches to differentiate population density within the derived settlement extents. Compared to a homogeneous distribution of population, the error in the tested approaches is up to six times smaller. In flood prone areas, the tested approaches reduce the overestimation of population exposure by up to 29 %. These results thus show that settlement extents derived from the ‘Global Urban Footprint’ lead to a more realistic distribution of the current popula-tion within census units, which improves the assessment accuracy of population exposure to coastal flooding. The regionalisation of population growth projections in coastal areas is the second focus of this thesis. Previous studies that assess exposure to coastal flooding account for changing sea-levels or the changes in the frequency and intensity of floods due to climate change. However, these studies do not consider socioeconomic development at all, or do not differen-tiate socioeconomic development at subnational level. This thesis extends the ‘Shared Socio-economic Pathways’ for the coastal zone by providing narratives of socioeconomic develop-ment under five scenarios. Furthermore, it combines observed differences in population growth between coastal and inland areas with existing projections on population and urbanisation to develop spatially explicit population projections for the entire globe. Subsequently, this work compares these projections to projections that do not differentiate population growth within countries. Depending on the scenario, it finds the population living in the ‘low elevation coastal zone’ in the regionalised projections in 2100 to be 85 million to 229 million people larger. Furthermore, the thesis investigates, to what extent urbanisation or coastal mi-gration contribute to these differences and whether urban sprawl increases or decreases these differences by employing the ‘Dynamic Interactive Vulnerability Assessment’ Tool. Com-pared to homogeneous population growth within countries, urbanisation increases the assessed exposure by 7 % to 20 %, coastal migration increases the assessed exposure by 1 % to 20 % and urban sprawl decreases the assessed exposure by 12 % to 22 %. The results show that urbanisation, coastal migration and urban sprawl lead to heterogeneous population growth on a subnational level. Accounting for these differences in population growth contributes to improved estimates of the future population exposure to coastal floods.

Menschen, die in niedrig gelegenen Küstengebieten leben, sind durch Sturmfluten und den Meeresspiegelanstieg gefährdet. Gefährdungsanalysen quantifizieren die potenziell betroffene Küstenbevölkerung und stellen die Basis bei der Identifikation und Auswahl von geeigneten Anpassungsmaßnahmen dar. Vor allem räumlich hochaufgelöste Informationen zur Bevölkerungsverteilung stellen dabei einen elementaren Eingangsparameter der Gefährdungsanalysen dar. Bei grobskaligen Betrachtungen (multinational bis global) bilden Bevölke-rungsinformationen auf Zensusebene die räumlich höchstaufgelöste Informationsquelle. Die dabei angenommene Gleichverteilung der Bevölkerung innerhalb von Zensuseinheiten kann bei kleinflächigen Zensuseinheiten (wenige Hektar) akkurat sein, entspricht bei großflächigen Zensuseinheiten (mehreren Quadratkilometer) jedoch nicht der tatsächlichen Bevölkerungs-verteilung. Bisherige Studien modellieren die Verteilung der Bevölkerung mit einer Vielzahl von Hilfsvariablen, was die Übertragbarkeit in Gebiete mit spärlicher Datenverfügbarkeit einschränkt. Die vorliegende Arbeit hingegen arbeitet mit einem neuartigen Ansatz, indem Siedlungsgebiete aus dem ‚Global Urban Footprint’ abgeleitet werden. Untersucht wird, ob diese abge-leiteten Siedlungsgebiete hinreichend sind, um die tatsächliche Bevölkerungsverteilung inner-halb von Zensuseinheiten nachzubilden. Für die Untersuchungsregion der deutschen Ostsee-küste zeigt sich, dass die abgeleiteten Siedlungsgebiete bis zu 95,3 % der tatsächlichen Be-völkerung erfassen und somit einen geeigneten Parameter zur Bevölkerungsmodellierung darstellen. Darüber hinaus vergleicht die vorliegende Arbeit sechs Ansätze, die die Bevölke-rungsdichte innerhalb der Siedlungsgebiete differenzieren. Im Vergleich zur Gleichverteilung der Bevölkerung weisen die verwendeten Ansätze bis zu sechs Mal geringere Fehlerwerte auf. In flutgefährdeten Gebieten reduzieren die verwendeten Ansätze die Überschätzung der gefährdeten Bevölkerung um bis zu 29 %. Somit zeigt sich, dass mit Hilfe der aus dem ‚Global Urban Footprint‘ abgeleiteten Siedlungsgebiete eine realistischere Verteilung der aktuellen Bevölkerung innerhalb von Zensuseinheiten abgebildet werden kann, die zu einer verbesserten Abschätzung der Flutgefährdung beiträgt. Den zweiten inhaltlichen Schwerpunkt der Arbeit bildet die Regionalisierung von Bevölkerungsprojektionen im Küstenraum. Viele Gefährdungsanalysen berücksichtigen die Aus-wirkungen des Klimawandels auf den Meeresspiegel sowie auf die Häufigkeit und die Intensität von Sturmfluten, während sozioökonomische Veränderungen entweder nicht betrachtet oder auf subnationaler Ebene nicht differenziert werden. Diese Arbeit beschreibt fünf sozio-ökonomische Entwicklungspfade für den Küstenraum, die die bestehenden „Shared-Socioeconomic-Pathways“ erweitern. Basierend auf beobachteten Unterschieden im Bevölke-rungswachstum zwischen Küsten- und Inlandsgebieten sowie Bevölkerungs- und Urbanisierungsprojektionen werden räumlich explizite Bevölkerungsprojektionen mit globaler Abde-ckung entwickelt. Für die „Low Elevation Coastal Zone“ werden diese Bevölkerungsprojek-tionen anschließend mit Bevölkerungsprojektionen verglichen, die innerhalb eines Landes eine einheitliche Bevölkerungsänderung annehmen. Basierend auf dem regionalisierten Bevölkerungswachstum leben in diesen Gebieten im Jahr 2100 zwischen 85 Millionen und 239 Millionen Menschen mehr als bei einem national einheitlichen Wachstum. Um zu untersuchen, ob Urbanisierung oder Küstenmigration stärker zu diesen Unterschieden beitragen und ob Suburbanisierung diese Unterschiede verstärkt oder verringert, verwendet die vorliegende Arbeit das „Dynamic Interactive Vulnerability Assessment“ Tool. Im Vergleich zu homogenem Wachstum auf nationaler Ebene zeigt sich, dass die geschätzte Gefährdung der Bevölkerung durch Urbanisierung um 7 % bis 20 % ansteigt, durch Küstenmigration um weitere 1 % bis 20 % ansteigt und durch Suburbanisierung um 12 % bis 22 % abfällt. Diese Ergebnisse zeigen, dass Urbanisierung, Küstenmigration und Suburbanisierung auf subnationaler Ebene zu Unterschieden im Bevölkerungswachstum führen und deren differenzierte Berücksichtigung zu einer verbesserten Abschätzung der zukünftigen Flutgefährdung von Bevölkerung im Küstenraum beiträgt

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Merkens, Jan-Ludolf: Improving the representation of the spatial distribution of population for coastal impact and vulnerability assessments. 2020.

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