Digitalisierung in der Klimakrise: Klimaflucht besser verstehen mithilfe von Geoinformatik

04.05.2026 – Dürren, Überschwemmungen und andere vom Klimawandel verschärfte Extremereignisse bedrohen Lebensgrundlagen ‒ besonders im Globalen Süden. Im Januar 2026 kam es zu einer verheerenden Flutkatastrophe im südlichen Afrika. Allein in Mosambik mussten bis zu 100.000 Menschen ihre Häuser verlassen, berichtet der Österreichische Wissenschaftsfonds FWF auf Scilog.

Dass Klimafolgen allein Migration auslösen, greife jedoch zu kurz. Ökonomische oder politische Gründe seien weitere Faktoren von Flucht und Abwanderung. Der Zusammenhang zwischen Klimawandel und Migration sei nicht linear, sondern stehe in einem komplexen Wirkungsgefüge: Das Projekt „Climate-Induced Migration in Africa and Beyond“ (CLIMB) setzt daher auf einen interdisziplinären Ansatz, um Modelle für klimainduzierte Migration zu verbessern. Der Geoinformatiker Stefan Lang und seine Forschungsgruppe sind Teil eines internationalen Projektkonsortiums, das sich aus Forschenden der Politikwissenschaft, Soziologie und Data Science zusammensetzt.

Dass die Verschärfung der Klimakrise zu Massenabwanderungen in den „globalen Norden“ führen wird, scheint naheliegend. Die Realität sei jedoch komplexer, erklärt Stefan Lang, assoziierter Professor im Fachbereich Geoinformatik an der Universität Salzburg: „Die Entscheidung, die Heimat zu verlassen, lässt sich selten an einem einzelnen Auslöser festmachen.“ Einen linearen Zusammenhang, der es ermöglicht, allein aufgrund von Klimaprognosen auf internationale Migrationstrends zu schließen, gebe es folglich nicht.

Neben der physischen Umwelt spielten auch Armut und Konflikte eine Rolle. Zudem habe nicht jeder die Möglichkeit, auszuwandern. Wer etwa aus Subsahara-Afrika nach Europa auswandert, müsse bereit sein, sein soziales Umfeld zurückzulassen und Geld in eine lange und potenziell gefährliche Reise zu investieren, so Lang. Für viele Menschen wären daher Anpassung oder Binnenmigration innerhalb des eigenen Landes die erste oder schlichtweg auch einzige Option.

Komplexer Realität gerecht werden

Nicht nur der öffentliche Diskurs, sondern auch die Forschung habe zu vereinfacht auf das Thema geblickt, sagt Lang. „Die vielfältigen Gründe hinter der Entscheidung für oder gegen Migration wurden bisher wenig berücksichtigt.“

Das interdisziplinäre Forschungsprojekt „Climate-Induced Migration in Africa and Beyond: Big Data and Predictive Analytics“ (CLIMB) verfolgt nun das Ziel, dies zu ändern. Das internationale Team aus Europa, den USA und Afrika (Senegal) kombiniert Klima- und Erdbeobachtungsdaten, Bewegungsprofile, behördliche Statistiken und soziologische Befragungen, berichtet das Forscherteam auf Scilog. So soll ein umfassendes Bild der Beziehung zwischen Klimaveränderungen und Migrationsentscheidungen entstehen. Dabei werden sowohl die verschiedenen, oft generationsübergreifenden Phasen der Migration – von der Binnenmigration über die Emigration ins Ausland bis hin zur Rückkehr ins Heimatland – als auch der zeitliche Ablauf dieser Phasen analysiert.

Senegal im Forschungsfokus

Der Ansatz wird dabei am Fallbeispiel des Senegal entwickelt: Das Land im äußersten Westen Afrikas zähle zu jenen Regionen, die am stärksten von den Folgen der globalen Erwärmung betroffen seien. Ein anhaltend steigender Meeresspiegel, erodierende Küsten und Sturmfluten setzten der Bevölkerung, von der die Hälfte unter 20 Jahren ist, zu. In der Region werde zudem in Zukunft eine Zunahme von Extremwetterereignissen erwartet. Für das Grundlagenprojekt konnten in dem westafrikanischen Land Kooperationspartner aus der Forschung, den lokalen Behörden und der Telekommunikationsbranche gewonnen werden, berichten die Forschenden.

Satellitenbilder, Handydaten und Social-Media-Spuren

Das vom Wissenschaftsfonds FWF unterstützte Teilprojekt unter Langs Leitung steuert Tools für die Analyse von Satellitendaten bei – mit dem Ziel, Änderungen in der Vegetation sowie in Landnutzungs- oder Siedlungsmustern zu entdecken, und zwar „in der räumlich-zeitlichen Dynamik und hochaufgelöst“, so der Geoinformatiker. Dafür entwickele sein Team KI-Systeme, welche die Auswertung der großen Datensätze, die einen Zeitraum von bis zu 20 Jahren umfassen, unterstützen.

Um die Umweltdaten mit klimainduzierter Migration in Verbindung bringen zu können, verknüpfen sie die Forschenden mit Bewegungsprofilen aus aggregierten, anonymisierten Mobilfunkdaten. So werden die Mobilitätsmuster der Menschen im Kontext der physischen Umwelt sichtbar. „Diese basalen Muster haben nicht zwingend etwas mit Migration zu tun. Es gibt darunter reguläre saisonale Bewegungen, etwa von Saisonarbeiter:innen in der Landwirtschaft, weil bestimmte Feldfrüchte an bestimmten Orten angebaut werden. Die Arbeiter:innen wandern entsprechend mit.“ Da die Forschenden jedoch sehr kleinräumige Daten in langen Zeitreihen erheben, können sie Abweichungen in den Mustern erkennen, die auf eine Fluchtbewegung hinweisen. Fiel etwa eine Naturkatastrophe zeitlich und räumlich mit Bewegungsanomalien zusammen, wäre das ein Hinweis auf einen Zusammenhang.

Um Indizien über die Migrationsmotive zu gewinnen, ergänzen Langs Projektpartner:innen die Daten mit anonymisierten Social-Media-Spuren sowie Handydaten. Diese erlauben Rückschlüsse, ob der Autor oder die Autorin eines Posts sich tatsächlich auf der Flucht befand und wie individuelle Einstellungen, sozioökonomische Ressourcen und öffentliche Meinung Migrationsprozesse prägen. Weitere soziologische Daten werden vor Ort im Rahmen von qualitativen Befragungen erhoben. Hierbei gehe es nicht nur um individuelle Beweggründe, sondern auch um das Verhalten auf Haushaltsebene, auf der etwa lokale Bewältigungsstrategien im Zuge eines singulären oder auch wiederkehrenden Ereignisses (jährliche Fluten, mittelstarke Dürren, Wirbelstürme) eine bedeutende Rolle spielen, erläutern die Forschenden.

Wissenstransfer für Klimaanpassung

Das im Rahmen von CLIMB erhobene Kaleidoskop an Daten hat Migrationsmodelle bereits wesentlich verbessert, sagt Lang: „Bisher wurden einfache Push-Pull-Modelle eingesetzt, mit denen versucht wurde, Wanderungsbilanzen zwischen Quell- und Zielgebieten statistisch zu erklären, ohne Daten zu den Einflussfaktoren von Migrationsentscheidungen zur Verfügung zu haben. Diese Lücke können wir mit unserem holistischen Forschungsansatz schließen. Unsere neuen Modelle können jetzt mehr Migrationsmotive und -dynamiken abbilden, was bessere Vorhersagen darüber ermöglicht, wie eine Bevölkerung auf veränderte Bedingungen reagiert.“

Für genaue Prognosen für den Senegal sei es aber noch zu früh, sagt der Forscher: „Wir sind noch weit weg von der Präzision von Wettermodellen, die sehr genau auf die Beobachtungsdaten passen.“ Generell gilt: „Es wird immer wieder Extremereignisse geben, die Menschen mobilisieren – im Senegal waren das bisher etwa Dürren und Fluten. Aber auch die Anpassungsstrategien werden sich weiterentwickeln.“

Klimaresilienz stärken

In diesem Zusammenhang verfolgt das Projekt einen praktischen Impact: Das gewonnene Wissen über Migrationsursachen soll konkrete Maßnahmen für Klimaresilienz unterstützen. Eine zentrale Rolle spielt dabei die senegalesische NGO IPAR, die im Projekt Akteur:innen aus Fischerei, Landwirtschaft und Katastrophenschutz zusammenbringt und daraus Handlungs- und Policy-Empfehlungen ableitet. Der Wissenstransfer ist keine Einbahnstraße, betont Lang. „Unsere afrikanischen Projektpartner sind in puncto Resilienz bereits Vorreiter – man denke etwa an die Begrünungsprojekte im Sahel. Der Austausch ist daher gegenseitig.“ na