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Abb. 2.9 Entwicklung der Niederschlagshäufigkeit im Sommerhalbjahr Ensemblemittel RCP 4.5 (oben) und RCP 8.5 (unten) für 2030 (links), 2050 (mittig) und Ende des 21. Jahrhunderts (rechts). In allen Zeitscheiben und 3 Szenarien kommt es zu einer Abnahme der Niederschlags- häufigkeit. (Datenquelle: CLIMA-MAP, Hohenwallner et al. 2018; Grafik: Herbert Formayer und Benedikt Becsi) wirkungen des Klimawandels (Steiger 2016). Dabei können unterschiedliche Faktoren eine Rolle spielen: • Umweltvoraussetzung für Aktivitäten (z. B. Schnee zum Skifahren, Wind zum Segeln, badetaugliche Wassertem- peraturen, Erreichbarkeit der Urlaubsdestination), • Wohlbefinden der Akteure (z. B. Hitzebelastung bei Städtereisen, badetaugliche Witterung, Regenperioden bei Wanderungen), • Gefahr für Leib und Leben durch extreme Wetterereig- nisse (z. B. Sturm, schwere Gewitter, Lawinenabgänge). Dabei können die aktuellen Wetterabläufe relevant sein oder die Vorbedingungen, welche sich über mehrere Wo- chen und Monate hin entwickeln. Dementsprechend un- terschiedlich müssen auch Indikatoren definiert sein. Um aktuelle Wetterabläufe zu repräsentieren, werden häufig Schwellwertüberschreitungen auf Tagesbasis wie etwa Hitzetage (Tmax ≥ 30 °C) oder Niederschlagstage (Tages- niederschlag ≥ 1 mm) verwendet. Es kann auch die Kom- bination von mehreren Variablen sein, wie etwa bei der „physiologischen äquivalenten Temperatur“ (PET; Matz- arakis 2007), bei der versucht wird die Energiebilanz eines Menschen abzubilden. Bei kumulierenden Größen können einerseits einfache sai- sonale oder monatliche Veränderungen etwa der Mitteltem- peratur im Frühjahr oder Sommer verwendet werden, um zum Beispiel die Verlängerung oder Verschiebung der Badetaug- lichkeit von Gewässern darzustellen. Bei der Schneesicherheit müssen hingegen komplexere Ansätze wie Schneemodelle auf Tagesbasis, wenn möglich mit Berücksichtigung von technischer Beschneiung, verwendet werden, um der Kom- plexität des Schneedeckenauf-/-abbaus sowie den besonderen Bedingungen auf Skipisten gerecht zu werden (Hofstätter und Formayer 2011 bzw. Hanzer et al. 2014; s. auch Abschn. 6.1). Neben rein meteorologisch definierten Indikatoren gibt es auch Indikatoren, welche versuchen sozioökonomische Kenngrößen, wie die Bedingungen in Quell- und Zielgebie- ten, sowie die Größe von Tourismusströmen mit klimatischen Kennzahlen zu verknüpfen. Hierfür werden häufig Regres- sionsmodelle verwendet (z. B. Agnew und Palutikof 2001; Maddison 2001; Lise und Tol 2002). Diese Indikatoren sind eher für globale Betrachtungen geeignet und weniger für die Darstellung der touristischen Eignung innerhalb von Öster- Klimatologische Rahmenbedingungen34