Das Projekt "ClimXtreme II, Modul C 'Impacts', CHECC-II: Entwicklung konvektiver Gefährdungen durch den Klimawandel Phase II" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: European Severe Storms Laboratory e.V..
Das SG Forstliche Umweltkontrolle/Bodenkunde erbringt auf Ebene der hoheitlichen Zuständigkeit für den Wald Informationen für Politik und Forstwirtschaft zur nachhaltigen, ökonomisch erfolgreichen und ökologisch verträglichen Bewirtschaftung der Wälder. Voraussetzung einer qualifizierten und zeitnahen Politikberatung sind die zielgerichtete Analyse und Bewertung der Risiken und Potentiale für den Wald und die nachhaltige Forstwirtschaft. Herausforderungen des Klimawandels, die Luftverschmutzung und der sich ändernden Bewirtschaftungsansprüche an Wälder erfordern ein forstliches Umweltmonitoring im Sinne eines integrativen Waldmonitoring. Im Forstlichen Monitoring sind zugleich Landes-, Bundes- als auch Europäische Monitoringaufgaben beispielhaft integriert. Der Bundesrepublik Deutschland erwachsen aus internationalen Vereinbarungen zur nachhaltigen Waldbewirtschaftung (MCPFE), zum Klimaschutz (Klimarahmenkonvention, Kyoto-Protokoll), zum Schutz der biologischen Vielfalt (CBD) und zur Luftrein¬haltung (CLRTAP) vielfältige Berichtspflichten, die nur auf Grundlage eines forstlichen Umweltmonitoring erfüllt werden können. Die EU-weit etablierten Monitoringprogramme (EU Level I bzw. BZE/WZE und Level II) bieten eine wissenschaftlich fundierte Grundlage und die Infrastruktur für das Waldmonitoring. Sie werden im Rahmen eines aufzubauenden europäischen Waldmonitoring (European Forest Monitoring System EFMS) weiterentwickelt und mit anderen Erhebungen (z. B. BWI) abgestimmt und verknüpft. Die aus dem Waldmonitoring abgeleiteten Risikobewertungen und Anpassungsmaßnahmen für die Waldbewirtschaftung sind ein wichtiges Element moderner Dienstleistung für die forstliche Praxis und bilden unverzichtbare Entscheidungshilfen für die Forst- und Umweltpolitik. Das forstliche Monitoring zum Waldzustand liefert wichtige Grundlagen zu strategischen Entscheidungen zur Waldentwicklung. Schwerpunkte: - Erfassung der Dynamik der stofflichen (Wasser, Immission CO2, O3; Deposition N, Säure) und energetischen (Strahlung, Temperatur, Wind) Umwelteinwirkungen auf den Wald (Level II) - Erfassung ihrer Wirkungen auf den Zustand der Waldökosysteme (Pflanzenvitalität, Bodenzustand, Wasser-, Kohlenstoff- und Nährstoffhaushalt, Biodiversität) Level I, LWI, BZE und Level II - Abschätzung der Folgen für die nachhaltige Erfüllung der Waldfunktionen für die Gegenwart, Aufklärung ihrer kausalen Zusammenhänge und Entwurf von Szenarien zur Prognose. - Bodenzustanderfassung und Ableitung von Handlungsempfehlungen für den Waldbodenschutz - Erstellung periodischer Waldzustandsbericht - Kennzeichnung von Risikogebieten für die Forstwirtschaft (Wachstumsbedingungen, Waldbrand, Insekten, Stürme unter Einbeziehung verschiedener Klimaszenarien) zum zielgerichteten Einsatz von Haushaltsmitteln und Fördergeldern (Regionalisierung), - Ermittlung von Daten zur Abschätzung der Kohlendioxid-Speicherfähigkeit der Wälder sowie Veränderungen dieses Speichers bei bestimmten Nutzungsoptionen. - Bearbeitung bodenkundlicher Sonderstandorte und Ableitung von Handlungsempfehlungen für Waldentwicklung Gutachten für die Forstverwaltungen als TÖB bei Emittenten in Waldnähe (Biogasanlagen, Tierhaltungsstätten)
Das Projekt "Modell-gestützte Szenarienanalyse zur Optimierung der Pflanzenproduktion für den Klimaschutz, Modell-gestützte Szenarienanalyse zur Optimierung der Pflanzenproduktion für den Klimaschutz" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Johann Heinrich von Thünen-Institut Bundesforschungsinstitut für Ländliche Räume, Wald und Fischerei, Institut für Betriebswirtschaft.Der menschengemachte Klimawandel bedroht langfristig die Stabilität der Ökosysteme des Planeten, und damit auch die Stabilität der menschlichen Gesellschaft durch Verknappung von Wasser, Nahrung und Lebensraum. Es besteht erheblicher Informationsbedarf hinsichtlich geeigneter Klimaschutzstrategien. Übergeordnetes Ziel des Vorhabens ist die Identifizierung von geeigneten Bewirtschaftungsmaßnahmen und betrieblichen Strategien zur Optimierung der Pflanzenproduktion im Sinne des Klimaschutzes. Das Projekt ModOKlim verfolgt dabei vorrangig folgende wissenschaftliche Ziele: (i) die verlässliche Reproduktion von räumlichen und zeitlichen Mustern der Produktivität landwirtschaftlicher Kulturen in Deutschland über die vergangenen 30 Jahre mit Hilfe von Agrarökosystemmodellen, (ii) die deterministische Projektion der Ertragsaussichten und damit verbundener THG-Emissionen landwirtschaftlicher Kulturen in Deutschland, (iii) die Szenarienanalyse mit Hilfe von biophysikalischen und ökonomischen Modellen zur Beurteilung von Erfolgsaussichten von Klimaschutzstrategien in Richtung von profitablen, klimaangepassten und artenreichen Anbausystemen und (iv) die Integration des aktuellsten Stands der Wissenschaft in Bezug auf die probabilistische Projektion von Extremwetterereignissen in die Projektionen der deterministischen Modelle. Ziel des Arbeitspakets 5 ist die Optimierung der Anbaudiversifizierung unterschiedlicher Kulturen und Sorten für den Klimaschutz unter besonderer Berücksichtigung der Widerstandfähigkeit gegen Extremwetter. Hierzu werden die Zusammenhänge zwischen Wetterereignissen, Erträgen und Klimawirkungen mit Hilfe statistischer Methoden abgebildet und mit Hilfe von landwirtschaftlichen Betriebsmodellen optimale Anbauverhältnisse für verschiedene Standorte und Betriebstypen (z.B. konventionell, ökologisch; Marktfrucht, Milchvieh) unter verschiedenen Klimaszenarien abgeleitet.
Der zip-Ordner enthält 30-jährige Rastermittel für Beobachtungs- (1931-1960 bis 1991-2020) und die Ergebnisbandbreite mit Mittelwert der Absolutwerte und Änderungssignale zu 1971-2000 für Projektionszeiträume der Klimaszenarien RCP8.5 und RCP2.6 (2031-2060 und 2071-2100) im Koordinatensystem epsg:4647 (UTM32) für die Zeiteinheiten: - yr: Kalenderjahr (Jan. - Dez.) - sp: Frühling (Mär. - Mai) - su: Sommer (Jun. - Aug.) - au: Herbst (Sep. - Nov.) - wi: Winter (Dez. - Feb.) - hyr: Hydrologisches Jahr (Nov. - Okt.) - hsu: Hydrologisches Sommerhalbjahr (Mai - Okt.) - hwi: Hydrologisches Winterhalbjahr (Nov. - Apr.) - gs: Vegetationsperiode (Apr. - Sep.) - vd: Vegetationsruhe (Okt. - Mär.) - m01.. Monate Januar bis Dezember Neben den Rasterdaten ist eine Information zu den Dateinamen und für eine Darstellung im GIS eine Klassifizierung der Rasterdaten mit Klassenname und hexcolor-code gegeben.
Der zip-Ordner enthält 30-jährige Rastermittel für Beobachtungs- (1931-1960 bis 1991-2020) und die Ergebnisbandbreite mit Mittelwert der Absolutwerte und Änderungssignale zu 1971-2000 für Projektionszeiträume der Klimaszenarien RCP8.5 und RCP2.6 (2031-2060 und 2071-2100) im Koordinatensystem epsg:4647 (UTM32) für die Zeiteinheiten: - yr: Kalenderjahr (Jan. - Dez.) - sp: Frühling (Mär. - Mai) - su: Sommer (Jun. - Aug.) - au: Herbst (Sep. - Nov.) - wi: Winter (Dez. - Feb.) - hyr: Hydrologisches Jahr (Nov. - Okt.) - hsu: Hydrologisches Sommerhalbjahr (Mai - Okt.) - hwi: Hydrologisches Winterhalbjahr (Nov. - Apr.) - gs: Vegetationsperiode (Apr. - Sep.) - vd: Vegetationsruhe (Okt. - Mär.) Neben den Rasterdaten ist eine Information zu den Dateinamen und für eine Darstellung im GIS eine Klassifizierung der Rasterdaten mit Klassenname und hexcolor-code gegeben.
Der zip-Ordner enthält 30-jährige Rastermittel für Beobachtungs- (1881-1910 bis 1991-2020) und die Ergebnisbandbreite mit Mittelwert der Absolutwerte und Änderungssignale zu 1971-2000 für Projektionszeiträume der Klimaszenarien RCP8.5 und RCP2.6 (2031-2060 und 2071-2100) im Koordinatensystem epsg:4647 (UTM32) für die Zeiteinheiten: - yr: Kalenderjahr (Jan. - Dez.) - sp: Frühling (Mär. - Mai) - su: Sommer (Jun. - Aug.) - au: Herbst (Sep. - Nov.) - wi: Winter (Dez. - Feb.) - hyr: Hydrologisches Jahr (Nov. - Okt.) - hsu: Hydrologisches Sommerhalbjahr (Mai - Okt.) - hwi: Hydrologisches Winterhalbjahr (Nov. - Apr.) - gs: Vegetationsperiode (Apr. - Sep.) - vd: Vegetationsruhe (Okt. - Mär.) - m01.. Monate Januar bis Dezember Neben den Rasterdaten ist eine Information zu den Dateinamen und für eine Darstellung im GIS eine Klassifizierung der Rasterdaten mit Klassenname und hexcolor-code gegeben.
Der zip-Ordner enthält 30-jährige Rastermittel für Beobachtungs- (1961-1990 bis 1991-2020) und die Ergebnisbandbreite mit Mittelwert der Absolutwerte und Änderungssignale zu 1971-2000 für Projektionszeiträume der Klimaszenarien RCP8.5 und RCP2.6 (2031-2060 und 2071-2100) im Koordinatensystem epsg:4647 (UTM32) für die Zeiteinheiten: - yr: Kalenderjahr (Jan. - Dez.) - sp: Frühling (Mär. - Mai) - su: Sommer (Jun. - Aug.) - au: Herbst (Sep. - Nov.) - wi: Winter (Dez. - Feb.) - hyr: Hydrologisches Jahr (Nov. - Okt.) - hsu: Hydrologisches Sommerhalbjahr (Mai - Okt.) - hwi: Hydrologisches Winterhalbjahr (Nov. - Apr.) - gs: Vegetationsperiode (Apr. - Sep.) - vd: Vegetationsruhe (Okt. - Mär.) Neben den Rasterdaten ist eine Information zu den Dateinamen und für eine Darstellung im GIS eine Klassifizierung der Rasterdaten mit Klassenname und hexcolor-code gegeben.
Der zip-Ordner enthält 30-jährige Rastermittel für Beobachtungs- (1961-1990 bis 1991-2020) und die Ergebnisbandbreite mit Mittelwert der Absolutwerte und Änderungssignale zu 1971-2000 für Projektionszeiträume der Klimaszenarien RCP8.5 und RCP2.6 (2031-2060 und 2071-2100) im Koordinatensystem epsg:4647 (UTM32) für die Zeiteinheiten: - yr: Kalenderjahr (Jan. - Dez.) - sp: Frühling (Mär. - Mai) - su: Sommer (Jun. - Aug.) - au: Herbst (Sep. - Nov.) - wi: Winter (Dez. - Feb.) - hyr: Hydrologisches Jahr (Nov. - Okt.) - hsu: Hydrologisches Sommerhalbjahr (Mai - Okt.) - hwi: Hydrologisches Winterhalbjahr (Nov. - Apr.) - gs: Vegetationsperiode (Apr. - Sep.) - vd: Vegetationsruhe (Okt. - Mär.) - m01.. Monate Januar bis Dezember Neben den Rasterdaten ist eine Information zu den Dateinamen und für eine Darstellung im GIS eine Klassifizierung der Rasterdaten mit Klassenname und hexcolor-code gegeben.
Der zip-Ordner enthält 30-jährige Rastermittel für Beobachtungs- (1961-1990 bis 1991-2020) und die Ergebnisbandbreite mit Mittelwert der Absolutwerte und Änderungssignale zu 1971-2000 für Projektionszeiträume der Klimaszenarien RCP8.5 und RCP2.6 (2031-2060 und 2071-2100) im Koordinatensystem epsg:4647 (UTM32) für die Zeiteinheiten: - yr: Kalenderjahr (Jan. - Dez.) - sp: Frühling (Mär. - Mai) - su: Sommer (Jun. - Aug.) - au: Herbst (Sep. - Nov.) - wi: Winter (Dez. - Feb.) - hyr: Hydrologisches Jahr (Nov. - Okt.) - hsu: Hydrologisches Sommerhalbjahr (Mai - Okt.) - hwi: Hydrologisches Winterhalbjahr (Nov. - Apr.) - gs: Vegetationsperiode (Apr. - Sep.) - vd: Vegetationsruhe (Okt. - Mär.) - m01.. Monate Januar bis Dezember Neben den Rasterdaten ist eine Information zu den Dateinamen und für eine Darstellung im GIS eine Klassifizierung der Rasterdaten mit Klassenname und hexcolor-code gegeben.
Der zip-Ordner enthält 30-jährige Rastermittel für Beobachtungs- (1931-1960 bis 1991-2020) und die Ergebnisbandbreite mit Mittelwert der Absolutwerte und Änderungssignale zu 1971-2000 für Projektionszeiträume der Klimaszenarien RCP8.5 und RCP2.6 (2031-2060 und 2071-2100) im Koordinatensystem epsg:4647 (UTM32) für die Zeiteinheiten: - yr: Kalenderjahr (Jan. - Dez.) - q1: Quartal 1 (Jan. - Mär.) - q2: Quartal 2 (Apr. - Jun.) - q3: Quartal 3 (Jul. - Sep.) - q4: Quartal 4 (Okt. - Dez.) Neben den Rasterdaten ist eine Information zu den Dateinamen und für eine Darstellung im GIS eine Klassifizierung der Rasterdaten mit Klassenname und hexcolor-code gegeben.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 632 |
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| Ereignis | 2 |
| Förderprogramm | 590 |
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| unbekannt | 54 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 48 |
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| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 561 |
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| Archiv | 32 |
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| Datei | 2 |
| Dokument | 45 |
| Keine | 413 |
| Unbekannt | 1 |
| Webdienst | 4 |
| Webseite | 256 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 616 |
| Lebewesen & Lebensräume | 635 |
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