Weiter zum Ihnhalt

Von der Analyse bis zur Strategie: Klima­ri­siken in der Immobi­li­en­wirt­schaft managen

Veröffentlicht am: 19. Mai 2025

Die physi­schen Risiken durch die Auswir­kungen des Klima­wandels stellen Immobi­li­en­be­sit­zende und Investor:innen vor grosse Heraus­for­de­rungen. Um Kund:innen eine wissen­schaftlich basierte Entschei­dungs­grundlage zur Risiko­ad­aption bieten zu können, arbeitet Wüest Partner mit dem ETH Spin-Off CLIMADA Techno­logies zusammen.

Unter Annahme verschie­dener Emissi­ons­sze­narien und für Zeitho­ri­zonte bis Ende des Jahrhun­derts kann so entweder für einzelne Gebäude oder aber für ganze Portfolios das Risiko durch verschiedene Klima­ge­fahren analy­siert werden. Relevante Risiken können auf einen Blick identi­fi­ziert und die davon ausge­hende Gefahr einer Wertmin­derung durch passende Adapti­ons­mass­nahmen minimiert werden. So lassen sich nicht nur Risiken auf Objekt­ebene erkennen und adres­sieren, sondern auch fundierte Strategien zur Risiko­ad­aption für ganze Portfolios entwi­ckeln. Gemeinsam schaffen Wüest Partner und CLIMADA Techno­logies eine belastbare Entschei­dungs­grundlage zur Sicherung langfris­tiger Immobi­li­en­werte.

Klima­ri­siken verstehen und steuern: Das Offering von Wüest Partner und CLIMADA Techno­logies

Im ersten Teil unserer Blogserie haben wir aufge­zeigt, welche gravie­renden Auswir­kungen der Klima­wandel auf die Immobi­li­en­branche hat – und weshalb ein syste­ma­ti­sches Management von Klima­ri­siken heute unerlässlich ist. Zusätzlich haben wir 2025 in einer Studie im Immo-Monitoring analy­siert, wie exponiert der Schweizer Gebäu­depark heute und in Zukunft gegenüber dem Risiko von Hitze, Stark­regen, Hochwasser und Sturm ist.

Während solche extremen Wetter­ereig­nisse zunehmend Gebäude und Infra­struk­turen bedrohen, verpflichten regula­to­rische Vorgaben wie die EU-Taxonomie oder das FINMA-Rundschreiben Unter­nehmen, diese Risiken trans­parent offen­zu­legen. Doch wie schaffen es Eigentümer:innen und Investor:innen, ihre Klima­ri­siken zu verstehen, infor­mierte Entschei­dungen zu treffen und daraus konkrete Handlungs­stra­tegien abzuleiten?

Genau hier setzt das gemeinsame Offering von Wüest Partner und CLIMADA Techno­logies an. CLIMADA Techno­logies ist ein Spin-off der ETH (Eidge­nös­sische Technische Hochschule) Zürich, das sich auf wissen­schaftlich fundierte Klima­ri­si­ko­ana­lysen spezia­li­siert hat. Die zugrun­de­lie­gende Open-Source-Software wird laufend gemeinsam mit der Forschung weiter­ent­wi­ckelt und erlaubt trans­pa­rente, überprüfbare Resultate – im Gegensatz zu klassi­schen «Black-Box»-Lösungen. Weitere Hinter­gründe zur CLIMADA Techno­logies finden sich im ersten Teil unserer Blogserie.

Von Klima­mo­dellen zum Risiko: Wie CLIMADA Techno­logies Risiken quanti­fi­ziert

CLIMADA Techno­logies nutzt Ensembles aus verschie­denen Klima­mo­dellen unter Annahme von SSP- und RCP-Szenarien, um die Entwicklung einer breiten Palette immobi­li­en­re­le­vanter Klima­ri­siken bis zum Jahr 2100 zu simulieren. Dazu gehören unter anderem Hitze­ex­treme, Stark­regen, Hochwasser, Hangrutsche, Sturm, Waldbrand oder der Meeres­spie­gel­an­stieg.

Diese Analyse erfolgt ortsspe­zi­fisch und über verschiedene Zeitho­ri­zonte hinweg. Im nächsten Schritt werden diese klima­ti­schen Verän­de­rungen – etwa eine proji­zierte Tempe­ra­tur­zu­nahme oder steigende Nieder­schlags­mengen – in konkrete Risiko­werte übersetzt. CLIMADA Techno­logies hat dafür eigene, risiko­fak­tor­spe­zi­fische Bewer­tungs­me­thoden entwi­ckelt. Das Resultat ist ein standar­di­siertes Risiko­rating für jeden unter­suchten Risikotyp. Dieses Rating reicht von 1 (sehr geringes Risiko) bis 5 (sehr hohes Risiko) und ermög­licht eine klare, vergleichbare Einschätzung.

Neben einem Rating des Risikos werden zudem die poten­zi­ellen finan­zi­ellen Schäden, die durch klima­be­dingte Extrem­ereig­nisse entstehen können, quanti­fi­ziert. Dafür kommen sogenannte Schadens­kurven zum Einsatz. Diese zeigen auf, wie hoch der prozen­tuale Wertverlust eines Gebäudes bei einer bestimmten Inten­sität eines Ereig­nisses – etwa Hochwasser oder Sturm – ausfallen könnte. Die Kurven basieren auf empiri­schen Daten, unter anderem aus der Versi­che­rungs­wirt­schaft, und konzen­trieren sich auf die finan­ziell relevan­testen Schaden­er­eig­nisse.

Ein Beispiel: Für ein Hochwasser mit einer Inten­sität von 1 Meter könnte ein durch­schnitt­licher Wertverlust von etwa 20 % angenommen werden, während bei einer Inten­sität von 3 Metern ein Verlust von bis zu 70 % realis­tisch sein kann. Dabei werden die Schadens­kurven zusätzlich an gebäu­de­spe­zi­fische Merkmale angepasst. So führt beispiels­weise eine Holzkon­struktion bei derselben Hochwas­ser­in­ten­sität tenden­ziell zu höheren Schäden als eine massive Beton­kon­struktion.

Von der Analyse zur Handlung: Wie Wüest Partner Klima­ri­siken nutzbar macht

Auf Basis der von CLIMADA Techno­logies berech­neten Daten, erstellt Wüest Partner anwen­dungs­ori­en­tierte Auswer­tungen für einzelne Liegen­schaften oder ganze Portfolios. Dazu werden die Risiko­ra­tings und finan­zi­ellen Schadens­pro­gnosen geore­fe­ren­ziert an den Objekt­stand­orten bei CLIMADA Techno­logies abgefragt. Anschliessend wird automa­tisch ein übersicht­licher PDF-Report generiert, der die klima­tische Risiko­ex­po­nierung zusam­men­fasst. Dieser Bericht fasst die relevanten Gefah­ren­lagen übersichtlich zusammen – inklusive einer Diffe­ren­zierung nach Emissi­ons­sze­narien und zeitlichen Entwick­lungs­pfaden. So erhalten Investor:innen, Eigentümer:innen und Finanz­in­stitute eine belastbare Entschei­dungs­grundlage, um Risiken gezielt zu erkennen und zu managen.

Ein Beispiel einer solchen Auswertung – hier für ein Teilset der verfüg­baren Risiko­va­riablen – ist in Abbildung 2 darge­stellt. Analy­siert wurde ein Beispiel­port­folio mit 100 Gebäuden in der DACH-Region, jeweils für das Referenzjahr 2000 sowie für das Jahr 2050 unter pessi­mis­ti­schen Annahmen (SSP5‑8.5). Die Ergeb­nisse zeigen auf einen Blick:

  • Waldbrand, Dürre und Hochwasser stellen keine relevanten Risiken dar,
  • das Frost-Risiko nimmt künftig ab,
  • die Sturm­gefahr bleibt über beide Zeiträume hinweg etwa gleich,
  • Hitze­wellen, Stark­regen und Rutschungen gewinnen in Zukunft deutlich an Relevanz.

Bei den finan­ziell relevan­testen Risiken – insbe­sondere Hochwasser und Sturm – hängt die Summe der Schäden, welche im Durch­schnitt alle 100 Jahre erwartet werden, wesentlich von bestimmten Gebäu­de­ei­gen­schaften ab. In Abbildung 3 vergleichen wir die Schadens­summe für 100 Gebäude mit einem jewei­ligen Wert von 5 Millionen CHF. Die Summe der Schäden durch Hochwasser im Jahr 2050 (unter Annahme des SSP5-Szenarios) liegt bei 4.7 Millionen CHF, wenn alle Gebäude im Portfolio über einen Keller verfügen – und bei 3.7 Millionen CHF, wenn keines der Objekte einen Keller hat. Auch der Konstruk­ti­onstyp beein­flusst die Schadenshöhe, etwa bei den Schäden durch Sturm: Während für 100 Gebäude basierend auf einer Beton­kon­struktion kein Schaden zu erwarten ist, würde man für 100 Gebäude mit einer Holzkon­struktion etwa mit 45’000 CHF Schaden alle 100 Jahre rechnen.

Abbildung 2: Analyse einer Auswahl verschie­dener Klima­ri­siken anhand eines Beispiel­port­folios mit 100 Gebäuden in der DACH-Region. Für jeden Risikotyp wird die Anzahl Gebäude pro Risiko Rating gezeigt. Für jedes Risiko zeigt der linke («2000») Balken die Exponierung im Referenz­zeitraum, während der rechte Balken («2050») jeweils die Exponierung in der Zukunft unter Annahme des SSP5‑8.5 Emissi­ons­sze­narios zeigt.


Abbildung 3: Summe der Schäden, die im Jahr 2050 (Emissi­ons­sze­nario SSP5) alle 100-Jahre zu erwarten sind, bezogen auf das Risiko durch Hochwasser oder Sturm. Es wurde jeweils angenommen, dass alle Gebäude entweder einen Keller bzw. keinen Keller sowie entweder eine Beton- oder Holzkon­struktion aufweisen.

Aufbauend auf den identi­fi­zierten Risiken und unserer langjäh­rigen Erfahrung mit der Werterhaltung von Immobilien, entwi­ckeln wir schliesslich einen massge­schnei­derten Katalog an Vorschlägen für konkrete Adapti­ons­mass­nahmen. Diese Empfeh­lungen zielen darauf ab, poten­zielle Wertver­luste mit Hilfe von passenden baulichen Massnahmen zu vermeiden oder zu minimieren. Damit schaffen wir einen echten Mehrwert – und legen die Grundlage für eine voraus­schauende, klima­re­si­liente Immobi­li­en­stra­tegie.

Fazit: Klima­ri­siken aktiv managen – fundiert, zukunfts­ge­richtet und regula­to­risch konform

Mit dem gemein­samen Offering von Wüest Partner und CLIMADA Techno­logies steht der Immobi­li­en­branche ein wissen­schaftlich fundiertes Instrument zur Verfügung, das nicht nur hilft, physische Klima­ri­siken syste­ma­tisch zu erkennen und zu bewerten, sondern auch konkrete Handlungs­emp­feh­lungen für die Risiko­ad­aption liefert. Durch die robuste Methodik, trans­pa­rente Daten­basis und klare Risikoklas­si­fi­kation ermög­licht das Tool eine fundierte Entschei­dungs­grundlage – für einzelne Objekte ebenso wie für ganze Portfolios. Darüber hinaus unter­stützt es Eigentümer:innen und Investor:innen dabei, den wachsenden regula­to­ri­schen Anfor­de­rungen wie der EU-Taxonomie oder den Vorgaben von FINMA gerecht zu werden. So wird Klima­ri­si­ko­ma­nagement nicht nur zur Pflicht, sondern zum strate­gi­schen Vorteil für eine langfristige Wertsi­cherung.

  1. Coper­nicus ↩︎
  2. IPCC, 2021: Summary for Policy­makers. In: Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contri­bution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Inter­go­vern­mental Panel on Climate Change [Masson-Delmotte, V., P. Zhai, A. Pirani, S. L. Connors, C. Péan, S. Berger, N. Caud, Y. Chen, L. Goldfarb, M. I. Gomis, M. Huang, K. Leitzell, E. Lonnoy, J.B.R. Matthews, T. K. Maycock, T. Water­field, O. Yelekçi, R. Yu and B. Zhou (eds.)]. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, pp. 3−32, doi:10.1017/9781009157896.001. ↩︎
  3. Fyfe, J.; Fox-Kemper, B.; Kopp, R.; Garner, G. (2021): Summary for Policy­makers of the Working Group I Contri­bution to the IPCC Sixth Assessment Report – data for Figure SPM.8 (v20210809). NERC EDS Centre for Environ­mental Data Analysis, 1.4.2025. doi:10.5285/98af2184e13e4b91893ab72f301790db. ↩︎