Der Datensatz zeigt die Standorteigenschaften für Waldstandorte in NRW im Maßstab 1 : 5.000 auf Basis von Projektionsdaten nach Klimaszenario RCP8.5 für den Zeitraum 2071-2100. Es werden der Gesamtwasserhaushalt und die natürliche Nährstoffversorgung der Standorte dargestellt. Abgeleitet vom Gesamtwasserhaushalt wird die Dürreempfindlichkeit der Waldstandorte dargestellt. In weiteren Layern werden die Standorteigenschaften aggregiert zu Standorttypen nach Waldbaukonzept NRW sowie die Standorteignung von 16 wichtigen Waldbaumarten nach den Kriterien des Waldbaukonzeptes NRW dargestellt. Die Auskunftsseite des WMS stellt die Eigenschaften für jede Fläche dar und bietet Verknüpfungen zu den Informationen des Waldbaukonzeptes NRW. Es handelt sich um eine Auswertung der Bodenkarte von NRW 1 : 5.000 in Verbindung mit Klimaprojektionsdaten für NRW für das Szenario RCP8.5 des Deutschen Wetterdienstes (2071-2100, DWD) und Reliefdaten (DGM10, Geobasis NRW). Es werden alle Bodenflächen dargestellt, von denen zum Zeitpunkt der Bereitstellung eine digitale Bodenkarte zur Forstlichen Standorterkundung - BK5 F - vorliegt.
Der Datensatz zeigt die Standorteigenschaften für Waldstandorte in NRW im Maßstab 1 : 5.000 auf Basis von Projektionsdaten nach Klimaszenario RCP4.5 für den Zeitraum 2071-2100. Es werden der Gesamtwasserhaushalt und die natürliche Nährstoffversorgung der Standorte dargestellt. Abgeleitet vom Gesamtwasserhaushalt wird die Dürreempfindlichkeit der Waldstandorte dargestellt. In weiteren Layern werden die Standorteigenschaften aggregiert zu Standorttypen nach Waldbaukonzept NRW sowie die Standorteignung von 16 wichtigen Waldbaumarten nach den Kriterien des Waldbaukonzeptes NRW dargestellt. Die Auskunftsseite des WMS stellt die Eigenschaften für jede Fläche dar und bietet Verknüpfungen zu den Informationen des Waldbaukonzeptes NRW. Es handelt sich um eine Auswertung der Bodenkarte von NRW 1 : 5.000 in Verbindung mit Klimaprojektionsdaten für NRW für das Szenario RCP4.5 des Deutschen Wetterdienstes (2071-2100, DWD) und Reliefdaten (DGM10, Geobasis NRW). Es werden alle Bodenflächen dargestellt, von denen zum Zeitpunkt der Bereitstellung eine digitale Bodenkarte zur Forstlichen Standorterkundung - BK5 F - vorliegt.
Veranlassung Beobachtungen und Klimaprojektionen zeigen, dass sich die Regenintensität und damit auch die Bodenerosion im Klimawandel erhöht. Dabei ist besonders eine Zunahme von Starkregenereignissen von Bedeutung, da diese Ereignisse nicht nur extreme Abflüsse, sondern auch den Transport großer Mengen an Feststoffen bewirken. Für das Flussgebietsmanagement und für die Einschätzung der zukünftigen Wasserqualität ist es wichtig, die erwartete Zunahme der Bodenerosion und des Feststoffeintrags in Gewässer zu quantifizieren und räumlich zu verorten. Dazu wurde exemplarisch für das Einzugsgebiet der Elbe ein Bodenerosionsmodell aufgesetzt. Dieses berechnet zunächst die mittlere jährliche Erosion aus Landnutzungsdaten, Bodendaten, einem digitalen Höhenmodell und Daten der Regenerosivität. In einem zweiten Schritt wird die Transportkapazität bestimmt. Diese bestimmt, ob und wie viel des erodierten Bodenmaterials hangabwärts transportiert wird und welcher Anteil im Gelände zurückgehalten wird (Deposition). Ziele - Quantifizierung der Bodenerosion in der Vergangenheit (Referenzzeitraum 1971 - 2000), räumlich aufgelöst im Flusseinzugsgebiet der Elbe - Quantifizierung der Sedimenteinträge in das Gewässernetz und Vergleich der simulierten Einträge mit Messwerten - Ermittlung der zukünftigen Regenerosivität aus Klimaprojektionen des Referenzensembles des DWD - Berechnung der zukünftigen Erosion und zukünftiger Sedimenteinträge für die nahe Zukunft (2031 - 2060) und die ferne Zukunft (2071 - 2100) sowie unterschiedliche Klimaszenarien - Abschätzung der Unsicherheiten des Modellierungsansatzes Bodenerosion und Sedimenttransport sind natürliche Prozesse, die bewirken, dass feine Bodenpartikel abgelöst, durch Wind oder Wasser transportiert und im Gelände zurückgehalten oder in Gewässer eingetragen werden. Sie unterliegen jedoch einem starken menschlichen Einfluss und lösen vielerorts ökologische, ökonomische und gesellschaftliche Probleme aus. Dazu zählen der Verlust von fruchtbarem Boden, die Sedimentierung von Stauseen, der Transport von partikelgebundenen Nähr- und Schadstoffen sowie die Verlandung von Stillwasserbereichen. Bodenerosion und Sedimenteinträge haben einen wichtigen Einfluss auf den Feststoffhaushalt und die Wasserqualität von Gewässern. Der Klimawandel bewirkt eine Intensivierung dieser Prozesse.
Die Qualität von Wettervorhersagen, saisonalen Simulationen und Klimaprojektionen hängt entscheidend von der Darstellung von Land-Atmosphäre (L-A) Rückkopplungen ab. Diese Rückkopplungen sind das Ergebnis eines hochkomplexen Netzwerks von Prozessen und Variablen, die mit dem Austausch von Impuls, Energie und Masse im L-A-System zusammenhängen. Derzeit gibt es in diesem Bereich erhebliche Wissenslücken, die das vorgeschlagene Projekt schließen soll. Die Land Atmosphäre Feedback Initiative (LAFI) ist ein interdisziplinäres Konsortium von Wissenschaftler:innen aus Atmosphären-, Agrar- und Bodenwissenschaften, Biogeophysik, Hydrologie und Neuroinformatik, das eine neuartige Kombination fortschrittlicher Forschungsmethoden vorschlägt. Das übergeordnete Ziel von LAFI ist es, L-A-Rückkopplungen durch synergistische Beobachtungen und Modellsimulationen von der turbulenten (ca. 10 m) bis zur Meso-Gamma-Skala (ca. 2 km) über tägliche bis saisonale Zeitskalen zu verstehen und zu quantifizieren. LAFI besteht aus einer Reihe eng miteinander verflochtener Projekte, die sich mit sechs Forschungszielen und Hypothesen befassen zu 1) alternativen Ähnlichkeitstheorien, 2) der Landoberflächen-Heterogenität, 3) der Partitionierung der Evapotranspiration, 4) dem Entrainment, 5) der synergetischen Untersuchung von L-A-Feedback und 6) eine Ad-hoc-Untersuchung von Klimaextremen, falls während des gemeinsamen Feldexperiments Dürren oder Hitzewellen auftreten. Die Zusammenarbeit zwischen den zwölf Projekten wird durch drei Querschnittsarbeitsgruppen zu tiefergehendem Lernen, Sensorsynergie und Upscaling sowie dem LAFI-Multimodell-Experiment gestärkt. Unsere Forschung umfasst A) die Erweiterung und den Betrieb des Land-Atmosphere Feedback Observatory der Universität Hohenheim mit einer einmaligen Synergie von Instrumenten, z. B. die erstmalige Kombination von Messungen von Wasserisotopen, faseroptischen Temperatursensoren und scannende Lidar-Systeme sowie die Auswertung der Langzeitdatensätze des Meteorologischen Observatoriums Lindenberg des Deutschen Wetterdienstes, B) wenig untersuchte und verstandene Prozesse im L-A-System wie z. B. Entrainment, C) die Verbesserung und Anwendung von L-A Systemmodellen bis hinunter zu den turbulenz-erlaubenden Skalen mit erweiterter Darstellung von Vegetation und stabilen Wasserisotopen, D) die Anwendung von Methoden des tiefergehenden Lernens zur Identifizierung von potenziell neue Faktoren in Prozessbeschreibungen, die in das L-A-System der nächsten Generation integriert werden sollen. Damit werden wir den mehrdimensionalen Phasenraum von L-A-Systemvariablen mit prozessbasierten Metriken über eine gesamte Vegetationsperiode charakterisieren. Gefördert durch die eng verwobene Verbundforschung ist die LAFI-Forschungsgruppe in der Lage, entscheidende neue Erkenntnisse zu gewinnen, um unser Verständnis von L-A-Rückkopplungen zu vertiefen und die Kopplungsstärken über landwirtschaftliche Regionen in Mitteleuropa zu charakterisieren.
Die Bundesanstalt für Gewässerkunde (BfG) erstellt Abflussprojektionen für Pegel in den Einzugsgebieten von Donau, Elbe, Ems, Rhein und Weser und stellt diese als Beitrag und Grundlage zur Deutschen Anpassungsstrategie an den Klimawandel (DAS) über den DAS-Basisdienst "Klima und Wasser" bereit. Die Projektionen fußen auf den Szenarien und Daten, die auch den Berichten des Weltklimarates zugrunde liegen. Diese globalen Klimadaten werden durch Europäische Wetterdienste und Klimaforschungsinstitute für Europa regionalisiert. Für Deutschland und die internationalen Einzugsgebietsanteile werden diese Daten durch den Deutschen Wetterdienst (DWD) ebenfalls im Rahmen des DAS-Basisdienstes aufbereitet. Die BfG setzt die hydrometeorologischen Größen (Lufttemperatur, Niederschlag, Globalstrahlung, Wind, relative Luftfeuchte) und deren für die Zukunft projizierten Änderungen mittels eines Wasserhaushaltsmodells in Tageswerte hydrologischer Größen (u.a. Abfluss) um. Die hier bereitgestellten Daten basieren auf einem Klimadatenfundus, der im Kontext des 5. IPCC-Sachstandsberichts (IPCC, 2013) durch das globale Coupled Model Intercomparison Project Nr. 5 (CMIP5, Meehl und Bony, 2011) und den europäischen Teil des Coordinated Regional Climate Downscaling Experiment (EURO-CORDEX, Jacob et al., 2014) sowie nationale Modellaktivitäten (ReKliEs-De, Hübner et al., 2017) generiert wurden. Die rohen Klimamodelldaten wurden durch die BfG einer grundlegenden Prüfung unterzogen (Nilson, 2021; Nilson et al., 2014) um unplausible Projektionen auszuschließen. Auf Basis dieser Prüfung ergeben sich somit Ensembles von 16 Abflussprojektionen für das Hochemissionsszenario RCP8.5, 11 Projektionen für das mittlere Szenario RCP4.5 und 10 Simulationen für das bzgl. klimaschutzfortgeschritten optimistische RCP2.6-Szenario. Die verbliebenen Klimaprojektionen wurden durch den DWD aufbereitet. Zu den Aufbereitungsschritten gehört eine multivariate Biasadjustierung (Cannon, 2018) auf Basis des hydrometeorologischen Referenzdatensatzes HYRAS (Tageswerte; z.B. Rauthe et al., 2013) sowie eine räumliche Disaggregierung auf das ebenfalls von HYRAS vorgegebene Raster von 5 km x 5 km. Auf dieser Grundlage wurden durch die BfG Simulationen mit dem Wasserhaushaltsmodell LARSIM-ME (Version 2019; Fleischer et al., in Vorber.) durchgeführt und in die bereitgestellten 37 Abflussprojektionen generiert. Die Projektionen sind u.a. in Teile der Klimawirkungs- und Risikoanalyse des Bundes für Deutschland eingeflossen (KWRA 2021). Die Veröffentlichung der nächsten Risikoanalyse ist für 2028 geplant (KRA 2028). Die Pflege und Weiterentwicklung der Modelle und Daten erfolgt kontinuierlich u.a. im Rahmen der Ressortforschung der Bundesministerien für Verkehr und Umwelt.
Wolken und Aerosole beeinflussen den Energiehaushalt und den Wasserkreislauf der Erde. Die Wolkenphase – ob eine Wolke aus Wassertröpfchen oder Eispartikeln besteht – beeinflusst den Strahlungseffekt der Wolken, da Wolkentröpfchen zahlreicher und kleiner sind als Eispartikel und daher mehr Sonnenstrahlung reflektieren.Durch die Erwärmung der Erde und der Atmosphäre durch den Klimawandel werden in Mischphasewolken (die aus Wassertröpfchen und Eispartikel bestehen können) Eispartikel teilweise durch Wassertröpfchen ersetzt und die Wolkenalbedo nimmt zu. Das führt zu einer negativen Rückkopplung, der sogenannten Wolkenphasenrückkopplung. Die Stärke dieser Rückkopplung hängt in Klimamodellen von der Repräsentation der Eisnukleation ab. Es wird immer deutlicher, dass die Schwankungsbreite von Klimaprojektionen (+1,8 bis +6,5 K) in der neuen Generation von Klimamodellen stark von der simulierten Wolkenphasenrückkopplung abhängt. Der gesellschaftliche Nutzen einer Verbesserung der Genauigkeit von Klimaprojektionen wird auf über 10 Millionen Millionen US-Dollar geschätzt. Eine bessere Darstellung der Eisbildung im Mischphasenregime in Klimamodellen ist deshalb dringend erforderlich.Aerosole können als Eiskeime, die das Gefrieren von Tröpfchen bewirken, die Häufigkeit von Eiswolken erhöhen und die Wolkenbedeckung und den Wassergehalt verringern. Insbesondere Mineralstaub kontrolliert häufig die Eisbildung in Wolken.In früheren Studien habe ich wichtige Diskrepanzen bezüglich der staubgetriebenen Wolkenvereisung im ECHAM-HAM Klimamodell und Satellitenbeobachtungen identifiziert, die sehr wahrscheinlich auch in anderen Klimamodellen vorhanden sind. Um diese zu beheben, werde ich in ECHAM-HAM Eisprozesse implementieren, die für das staubgetriebene Gefrieren von Wolkentröpfchen relevant sind, aber derzeit noch fehlen: Erstens werde ich eine Nachverfolgung von Eiskeimen implementieren, insbesonders deren Entfernung durch Niederschlagsbildung nach dem Gefrieren von Wolkentröpfchen. Dies sollte die Überschätzung der staubgetriebenen Wolkenvereisung über dem Südpolarmeer im Modell verringern. Zweitens werde ich eine Kategorie für Staub-Eiskeime hinzufügen, die bei Temperaturen unter -35 °C voraktiviert werden. Dies soll zu einem verstärkten Gefrieren von Wolkentröpfchen in Mischphasenwolken führen, was die im Modell gefundene generelle Unterschätzung des staubgetriebenen Gefrierens von Tröpfchen erklären und reduzieren soll. Drittens werde ich das Recycling von Staub-Eiskeimen nach der Sublimation von Eiskristallen implementieren. Dies soll ebenfalls zu einer Verbesserung des Gefrierens von Tröpfchen führen und den im Modell beobachteten Bias zusammen mit den anderen neuen Prozessen beseitigen. Diese neuen Prozesse werden anhand weltraumgestützter Beobachtungen evaluiert und ihre Auswirkungen auf die Wolkenphasenrückkopplung und die Klimasensitivität werden untersucht werden.
Die Anpassungsstrategie geht auf von den Folgen des Klimawandels betroffene Bereiche - wie die menschliche Gesundheit - ein und berücksichtigt dabei die regionalen Besonderheiten Nordrhein-Westfalens. Basierend auf detaillierten Klimaprojektionen für die einzelnen Regionen des Bundeslandes wurden spezifische Anpassungsmaßnahmen erarbeitet.
Der Klimawandel stellt eines der größten Probleme unserer Gesellschaft der nächsten Jahrzehnte dar. Verlässliche Klimaprognosen sind in diesem Zusammenhang von enormer politischer und sozioökonomischer Relevanz. Genaue Vorhersagen sind jedoch derzeit durch ein noch begrenztes Verständnis wichtiger atmosphärischer Parameter, wie zum Beispiel der chemischen Zusammensetzung der Atmosphäre, der Aerosolbelastung, den Zirruswolken und Zirkulationsrückkopplungen in der oberen Troposphäre/unteren Stratosphäre (OTUS) nur sehr eingeschränkt möglich. Insbesondere unser Wissen über die wichtigsten klimarelevanten atmosphärischen Bestandteile wie z.B. der Wasserdampf, Eis- und Aerosolpartikel ist unvollständig.Kürzlich wurden in der OTUS starke Partikelneubildungsereignisse beobachtet, in einer Region, in der Eisbildung und tiefe Konvektion vorherrschen. Es scheint, dass die Region überhalb troposphärischen Wolken ein günstiger Ort für die Bildung neuer Teilchen ist. Der zugrunde liegende Bildungsmechanismus ist jedoch nur sehr qualitativ verstanden. Diese Partikelneubildungsereignisse sind möglicherweise mit der Bildung von kondensierbaren Dämpfen in großer Höhe verbunden und nicht nur mit dem Aufsteigen verschmutzter Luftmassen, die diese enthalten. Partikelneubildung erfordert somit eine Quelle von atmosphärischen Oxidationsmitteln, die die Flüchtigkeit von Vorläufergasen reduzieren, um Partikel im unteren Nanometerbereich durch Gas-zu-Partikel-Umwandlung zu bilden. Diese Oxidationsmittelquelle muss stark genug sein, um mit den durch die bereits vorhandenen Partikel induzierten Kondensationssenken zu konkurrieren.Wir vermuten, dass die Bildung von Eispartikeln durch das Gefrieren von unterkühltem flüssigem Wasser, gefolgt von Wasserkondensation, Quellen von H2O2 oder HOx-Radikalen in der OTUS sind, die zur Partikelneubildung führen Es ist bekannt, dass das Gefrieren wässriger Lösungen elektrische Felder erzeugt (sogenannter Workman-Reynolds-Effekt). In ähnlicher Weise wurde kürzlich gezeigt, dass die bevorzugte Orientierung der Wassermoleküle an der Grenzfläche zwischen Luft und Wasser ein elektrisches Grenzflächenpotential induziert. Solche lokalisierten elektrischen Felder können elektrochemische Prozesse in oder auf den Eispartikeln induzieren, die H2O2 oder HOx produzieren und erheblich zur Oxidationskapazität der Atmosphäre beitragen, wodurch die Bildung neuer Partikel und Wolken und schließlich der Strahlungshaushalt und das Klima der Erde beeinflusst werden. Diese Hypothese wird durch einige sehr aktuelle aktuelle Messungen gestützt.Dieses Projekt hat zum Ziel, diese Oxidationsprozesse zu charakterisieren und quantifizieren.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 215 |
| Land | 84 |
| Wissenschaft | 49 |
| Type | Count |
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| Daten und Messstellen | 49 |
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| Boden | 293 |
| Lebewesen und Lebensräume | 296 |
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