Zu Beginn des Kurses stellte das PIK (Potsdam Institute for Climate Impact Research) neue Forschungsergebnisse vor, welche wir als Grundlage für eine Informations Visualisierung nehmen konnten. Die verfügbaren Daten waren sehr vielfältig und reichten von Schäden verursacht durch steigenden Wasserpegel über Hitze-Wellen-Tage in Städten bis hin zur Frequenz von Waldbränden. Für unsere Visualisierung konnten wir diese Daten nach eigenem ermessen verwenden um selber eine Aussage zu übermitteln.

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©Alexander Käßner

Meine erste Idee Entwickelte sich rund um das Thema Veränderung der Temperatur und Niederschlagsmengen Weltweit. Zur Verdeutlichung wollte ich eine Weltkarte aus Punkten als Hauptelement. Jeder Punkt sollte für Humid oder Arid entsprechend gefärbt sein. Über einen Slider könnte man die Zeit verändern und einen Überblick über die Regionalen Veränderungen bekommen. In Kombination zu der Weltkarte sollten darunter eine Vielzahl an Klimadiagrammen für die größten Städte eine genauere Jährliche Differenzierung darlegen. Nach einiger Recherche und Konzeption entschied ich mich jedoch gegen diese Idee.

Mit meinem neuen Konzept versuchte ich die steigende Hitze in Städten und der daraus resultierende Produktivitätsverlust mit der stetig steigenden Urbanisierung zu verknüpfen.

Es ist nämlich [Fakt](https://esa.un.org/unpd/wup/Country-Profiles/ „World Urbanisazion Prospects - United Nations“), dass die Urbanisierung weiter steigt. Mehr und mehr Menschen ziehen in die Städte, Wohnen und Arbeiten dort. Weltweit wachsen die Städte Jährlich um ca. 2,07%. Ebenfalls zeigten aber auch die Daten von PIK, dass in den Städten die Durchschnittstemperatur höher ist als auf dem Land. Dazu kommt, dass durch die Globale Erwärmung die Temperatur in den Städten weiter steigt. Eine weitere Auswertung der PIK zeigt den Verlust an Produktivität durch Hitze. Dazu hat die PIK für drei Städte in Europa (London, Antwerp, Bilbao) eine Analyse der Verluste in den verschiedenen Wirtschaftssektoren angefertigt. Die Verluste werden an der Bruttowertschöpfung gemessen. Ebenfalls bieten die Daten eine Auswertung für Gegenmaßnahmen (wie veränderte Arbeitszeiten oder Klimaanlagen). Hier zeigt das PIK für jede Anpassung die verhinderten Verluste der Bruttowertschöpfung.

Diese 3 Faktoren bedingen nicht einander, aber bilden meiner Meinung nach eine gefährliche Kombination. Wachsen die Städte arbeiten auch mehr Menschen dort. Durch die höheren Temperaturen in den Städten sinkt die Produktivität dort. Also führen mehr Menschen zu einem noch höheren Verlust an Produktivität und demzufolge auch der Bruttowertschöpfung.

Für alle Datensätze des PIK existierten ein „warm future“ und ein „cold future“ Szenario. Ich entschied mich hier bewusst für die „warm future“ Szenarien um die Leser besser dazu zu bewegen über das Thema nachzudenken und vielleicht etwas dagegen zu tun. Denn wir können unsere Produktivität nicht nur durch Klimaanlagen steigern. Auch wenn diese am effektivsten sind, sind auch Klimaanlagen der stärkste Grund für wärmere Städte! Wir müssen also versuchen unsere Städte besser zu bauen und grüner zu gestalten.

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Zur Umsetzung meines Projektes entschied ich mich für eine vertikal scrollende Seite. So sollte der Leser durch Scrollytelling die 3 Fakten nacheinander Lesen und letztlich zusammenführen.

Technisch habe ich die Seite komplett selbst mit HTML, CSS und der [d3.js](https://d3js.org „Data-Driven Documents“) Library erstellt. Die 4 interaktiven Visualisierungen haben insgesamt etwas mehr als [1.000 Zeilen Code](https://github.com/alexkaessner/heat-productivity-infovis „GitHub Projekt“) benötigt.

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Links

• Webseite
• Quellcode auf GitHub

Datenquellen

• Global City Population Estimates by United Nations (April 2014 - Copyright © 2014 by United Nations. All rights reserved)
• Heat Wave Days + Heat and Productivity by PIK
• Data updated July 2016