HYRAS-DE-PRE ist ein Niederschlagsprodukt für Deutschland in einem 1 km x 1 km Raster für den Zeitraum 1931 bis Vortag und basiert auf täglichen Messwerten der Niederschlagshöhe. Der Datensatz kann beispielweise zur Analyse des vergangenen Klimas, zur Bias-Adjustierung von regionalisierten Klimaprojektionsdaten und als Eingangsdaten für die hydrologische Modellierung verwendet werden.
HYRAS-DE-TASMAX ist ein Temperaturprodukt für Deutschland in einem 1 km x 1 km Raster für den Zeitraum 1951 bis zum Vortag und basiert auf täglichen Maxima der Temperaturmessungen. Der Datensatz kann beispielweise zur Analyse des vergangenen Klimas, zur Bias-Adjustierung von regionalisierten Klimaprojektionsdaten und als Eingangsdaten für die hydrologische Modellierung verwendet werden.
We compiled a climate dataset with high spatial and temporal resolution consisting of model and observational data suitable for assessing the impact of climate change on German forests. The dataset includes nine climate parameters with daily resolution: (1) minimum, (2) mean, and (3) maximum temperature, (4) total precipitation sum, (5) mean wind speed, (6) total shortwave radiation, (7) mean relative humidity, (8) mean water vapour pressure and (9) mean potential evapotranspiration. The data were calculated as a time series with daily resolution from 1961 to 2100 at the sample grid points (approximately 4 x 4 km) of the German National Forest Inventory (NFI) (Hennig 2022). Due to the pointwise spatial arrangement, this dataset cannot be considered raster data, but rather as sample grid points (Thünen-Atlas 2026). Models for climate projections were provided by 'Regionale Klimaprojektionen Ensemble für Deutschland' (ReKliEs-De) (Hübener et al. 2017). A variety of combinations of global circulation and regional climate models, as well as statistical and dynamic climate models, were employed to calculate climate projections. Two Representative Concentration Pathway (RCP) scenarios (4.5 and 8.5) were taken into account. A total of nine model runs were executed, seven based on RCP8.5 and two based on RCP4.5: (1) EC-Earth/RACMO (ECECMO); (2) HadGEM2-ES/WR13 (HAD013); (3) HadGEM2-ES/WRF (HADWRF); (4) MIROC5/CCLM (MIRCLM); (5) MPI-ESM-LR/CCLM (MPICLM); (6) MPI-ESM-LR/WR13 (MPI013); (7) MPI-ESM-LR/WRF (MPIWRF). The German Meteorological Service (DWD) provided observation data from 1961 to 2020. Both climate model and observation data were downscaled to a spatial resolution of 250 x 250 metres (Ahrends et al. 2018, Feigenwinter et al. 2018, Sutmöller et al. 2021). The dataset consists of 22,444 NFI potential (forested and unforested) sample grid points covering Germany. To process the data using the Climate Data Operators (CDO) tool, the sample grid points were transformed into a virtual, continuous spatial grid based on Network Common Data Form (NetCDF) files, with no georeferencing involved. The grid-based NetCDF files can be transformed into georeferenced point data (CSV) at NFI sample grid points with the aid of the included NetCDF help files (easting.nc, northing.nc, trakt_number.nc) and the R-script (NetCDF_to_csv.R). The coordinate reference system EPSG:25832 is used for transforming virtual raster data to point data.
HYRAS-DE-TASMAX ist ein Temperaturprodukt für Deutschland in einem 1 km x 1 km Raster für den Zeitraum 1951 bis zum Vortag und basiert auf täglichen Maxima der Temperaturmessungen. Der Datensatz kann beispielweise zur Analyse des vergangenen Klimas, zur Bias-Adjustierung von regionalisierten Klimaprojektionsdaten und als Eingangsdaten für die hydrologische Modellierung verwendet werden.
HYRAS-DE-TAS ist ein Temperaturprodukt für Deutschland in einem 1 km x 1 km Raster für den Zeitraum 1951 bis zum Vortag und basiert auf täglichen Mittelwerten der Temperaturmessungen. Der Datensatz kann beispielweise zur Analyse des vergangenen Klimas, zur Bias-Adjustierung von regionalisierten Klimaprojektionsdaten und als Eingangsdaten für die hydrologische Modellierung verwendet werden.
Diese Raster sind ein abgeleitetes Produkt von HYRAS-DE-PRE. HYRAS-DE-PRE ist ein Niederschlagsprodukt für Deutschland in einem 1 km x 1 km Raster für den Zeitraum 1931 bis Vortag und basiert auf täglichen Messwerten der Niederschlagshöhe. Der Datensatz kann beispielweise zur Analyse des vergangenen Klimas, zur Bias-Adjustierung von regionalisierten Klimaprojektionsdaten und als Eingangsdaten für die hydrologische Modellierung verwendet werden.
HYRAS-DE-TASMIN ist ein Temperaturprodukt für Deutschland in einem 1 km x 1 km Raster für den Zeitraum 1951 bis zum Vortag und basiert auf täglichen Minima der Temperaturmessungen. Der Datensatz kann beispielweise zur Analyse des vergangenen Klimas, zur Bias-Adjustierung von regionalisierten Klimaprojektionsdaten und als Eingangsdaten für die hydrologische Modellierung verwendet werden.
Die Karte zeigt die modellierte Änderung der mittleren jährlichen Grundwasserneubildung für den 30-jährigen Zeitraum 2071-2100 zu 1971-2000 in mm/a berechnet mit dem „Kein-Klimaschutz“-Szenario (RCP8.5). Grundwasser ist ein Rohstoff, der sich regenerieren und erneuern kann. Hauptlieferant für den Grundwasservorrat ist in Niedersachsen versickerndes Niederschlagswasser. Es sorgt dafür, dass die Grundwasservorkommen der Speichergesteine im Untergrund aufgefüllt werden. Besonders hoch ist die Grundwasserneubildung im Winter, da zu dieser Zeit ein großer Teil der Niederschläge im Boden versickert. In den wärmeren Jahreszeiten verdunstet dagegen ein großer Teil des Niederschlags bereits an der Oberfläche oder wird von Pflanzen aufgenommen. Die Grundwasserneubildung ist räumlich stark unterschiedlich verteilt. Sie hängt ab von der Niederschlags- und Verdunstungsverteilung, den Eigenschaften des Bodens, der Landnutzung (Bewuchs, Versiegelungsgrad), dem Relief der Landoberfläche, der künstlichen Entwässerung durch Drainage, dem Grundwasserflurabstand sowie den Eigenschaften der oberflächennahen Gesteine. Da sich diese Parameter in Niedersachsen zum Teil auf kleinstem Raum deutlich unterscheiden, unterliegt auch die Grundwasserneubildung großen lateralen Schwankungen. Um die Grundwasserneubildung zu ermitteln, gibt es verschiedene Verfahren. Die vorliegenden Karten zeigen die flächendifferenzierte Ausweisung der mittleren Grundwasserneubildung, die mit dem Verfahren mGROWA (kurz für „monatlicher Großräumiger Wasserhaushalt“) berechnet wurde. Das Model mGROWA wurde für die großräumige Simulation des Wasserhaushalts am Forschungszentrum Jülich in Zusammenarbeit mit dem LBEG entwickelt (Herrmann et al. 2013) und seit 2016 für Niedersachsen methodisch aktualisiert. Zusätzlich wurde eine Reihe neuer Eingangsdaten verwendet, um ein aktuelle Datengrundlagen für wasserwirtschaftliche Planungsarbeiten und wasserrechtliche Genehmigungsverfahren zu liefern. Als klimatische Inputdaten wurden tägliche und monatliche Klimaprojektionsdaten genutzt. Die Klimaprojektionsdaten stellen die Ergebnisse eines Ensembles aus verschiedenen Klimamodellen dar (das Niedersächsische Klimaensemble AR5-NI v2.1 siehe Hajati et al. (2022)). Die Daten wurden vom Deutschen Wetterdienst bereitgestellt. Datengrundlage dessen ist das EURO-CORDEX Ensemble (Jacob et al., 2014). Im Rahmen des BMVI-Expertennetzwerks fand durch den DWD eine Herunterskalierung von einem 12,5 km auf ein 5 km Raster statt. Die Klimamodelle sind mit dem „Kein-Klimaschutz“-Szenario (RCP8.5) angetrieben. Dabei handelt es sich um ein Szenario des IPCC (Weltklimarat), welches einen kontinuierlichen Anstieg der globalen Treibhausgasemissionen beschreibt, der bis zum Ende des 21. Jahrhunderts einen zusätzlichen Strahlungsantrieb von 8,5 Watt pro m² gegenüber dem vorindustriellen Niveau bewirkt. Die Ergebnisse aller Klimamodelle sind gleich wahrscheinlich. Daher kann neben dem Mittelwert, der eine Tendenz aufzeigt, auch der obere (Maximum) und untere (Minimum) Rand der Ergebnisbandbreite über den MapTip abgerufen werden. Für eine bessere Regionalisierung wurden die klimatischen Eingangsparameter Niederschlag und potentielle Verdunstung mit bilinearer Interpolation auf ein 500 x 500 m Raster für mGROWA22 herunterskaliert.
Die Karte zeigt die modellierte Änderung der mittleren jährlichen Grundwasserneubildungsrate für den 30-jährigen Zeitraum 2031-2060 zu 1971-2000 in mm/a berechnet mit dem „Kein-Klimaschutz“-Szenario (RCP8.5). Grundwasser ist ein Rohstoff, der sich regenerieren und erneuern kann. Hauptlieferant für den Grundwasservorrat ist in Niedersachsen versickerndes Niederschlagswasser. Es sorgt dafür, dass die Grundwasservorkommen der Speichergesteine im Untergrund aufgefüllt werden. Besonders hoch ist die Grundwasserneubildung im Winter, da zu dieser Zeit ein großer Teil der Niederschläge im Boden versickert. In den wärmeren Jahreszeiten verdunstet dagegen ein großer Teil des Niederschlags bereits an der Oberfläche oder wird von Pflanzen aufgenommen. Die Grundwasserneubildung ist räumlich stark unterschiedlich verteilt. Sie hängt ab von der Niederschlags- und Verdunstungsverteilung, den Eigenschaften des Bodens, der Landnutzung (Bewuchs, Versiegelungsgrad), dem Relief der Landoberfläche, der künstlichen Entwässerung durch Drainage, dem Grundwasserflurabstand sowie den Eigenschaften der oberflächennahen Gesteine. Da sich diese Parameter in Niedersachsen zum Teil auf kleinstem Raum deutlich unterscheiden, unterliegt auch die Grundwasserneubildung großen lateralen Schwankungen. Um die Grundwasserneubildung zu ermitteln, gibt es verschiedene Verfahren. Die vorliegenden Karten zeigen die flächendifferenzierte Ausweisung der mittleren Grundwasserneubildung, die mit dem Verfahren mGROWA (kurz für „monatlicher Großräumiger Wasserhaushalt“) berechnet wurde. Das Model mGROWA wurde für die großräumige Simulation des Wasserhaushalts am Forschungszentrum Jülich in Zusammenarbeit mit dem LBEG entwickelt (Herrmann et al. 2013) und seit 2016 für Niedersachsen methodisch aktualisiert. Zusätzlich wurde eine Reihe neuer Eingangsdaten verwendet, um ein aktuelle Datengrundlagen für wasserwirtschaftliche Planungsarbeiten und wasserrechtliche Genehmigungsverfahren zu liefern. Als klimatische Inputdaten wurden tägliche und monatliche Klimaprojektionsdaten genutzt. Die Klimaprojektionsdaten stellen die Ergebnisse eines Ensembles aus verschiedenen Klimamodellen dar (das Niedersächsische Klimaensemble AR5-NI v2.1 siehe Hajati et al. (2022)). Die Daten wurden vom Deutschen Wetterdienst bereitgestellt. Datengrundlage dessen ist das EURO-CORDEX Ensemble (Jacob et al., 2014). Im Rahmen des BMVI-Expertennetzwerks fand durch den DWD eine Herunterskalierung von einem 12,5 km auf ein 5 km Raster statt. Die Klimamodelle sind mit dem „Kein-Klimaschutz“-Szenario (RCP8.5) angetrieben. Dabei handelt es sich um ein Szenario des IPCC (Weltklimarat), welches einen kontinuierlichen Anstieg der globalen Treibhausgasemissionen beschreibt, der bis zum Ende des 21. Jahrhunderts einen zusätzlichen Strahlungsantrieb von 8,5 Watt pro m² gegenüber dem vorindustriellen Niveau bewirkt. Die Ergebnisse aller Klimamodelle sind gleich wahrscheinlich. Daher kann neben dem Mittelwert, der eine Tendenz aufzeigt, auch der obere (Maximum) und untere (Minimum) Rand der Ergebnisbandbreite über den MapTip abgerufen werden. Für eine bessere Regionalisierung wurden die klimatischen Eingangsparameter Niederschlag und potentielle Verdunstung mit bilinearer Interpolation auf ein 500 x 500 m Raster für mGROWA22 herunterskaliert.
Diese Raster sind ein abgeleitetes Produkt von HYRAS-DE-PR. HYRAS-DE-PR ist ein Niederschlagsprodukt für Deutschland in einem 1 km x 1 km Raster für den Zeitraum 1931 bis Vortag und basiert auf täglichen Messwerten der Niederschlagshöhe. Der Datensatz kann beispielweise zur Analyse des vergangenen Klimas, zur Bias-Adjustierung von regionalisierten Klimaprojektionsdaten und als Eingangsdaten für die hydrologische Modellierung verwendet werden.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 234 |
| Europa | 1 |
| Land | 158 |
| Weitere | 14 |
| Wissenschaft | 120 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 51 |
| Ereignis | 1 |
| Förderprogramm | 149 |
| Hochwertiger Datensatz | 30 |
| Text | 80 |
| unbekannt | 90 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 93 |
| Offen | 303 |
| Unbekannt | 5 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 317 |
| Englisch | 114 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 5 |
| Bild | 13 |
| Datei | 108 |
| Dokument | 81 |
| Keine | 114 |
| Multimedia | 1 |
| Unbekannt | 1 |
| Webseite | 215 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 305 |
| Lebewesen und Lebensräume | 384 |
| Luft | 378 |
| Mensch und Umwelt | 401 |
| Wasser | 312 |
| Weitere | 388 |