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.
Veranlassung Die aktuellen, trockenen Jahre haben gezeigt, dass an den Bundeswasserstraßen im Binnenland und den Ästuaren in Zeiten des Klimawandels wieder vermehrt mit Eutrophierungs-Phänomenen zu rechnen ist. Das Fischsterben in der Oder, ausgelöst durch das verstärkte Wachstum der Alge Prymnesium parvum und der von ihr gebildeten Toxine, die mittlerweile regelmäßig auftretenden Cyanobakterienblüten an der Mosel oder auch die wieder verstärkt auftretende Sauerstoffproblematik in vielen Fließgewässern wie z. B. der Elbe sind die prominentesten Beispiele dieser Entwicklung (Abb. 1). Nicht nur in den Medien, der Öffentlichkeit und in der nationalen und internationalen Politik, auch bei den verwaltenden Behörden wie den Landesämtern oder der Wasserstraßen und Schifffahrtsverwaltung des Bundes erregt dieses Thema große Aufmerksamkeit und Besorgnis. Eutrophierung ist eines der zentralen Wasserqualitätsprobleme, die in der Nationalen Wasserstrategie der Bundesregierung benannt werden. Ihre Vermeidung, insbesondere im Ästuar- und Küstenbereich, ist „Vision“ der Nationalen Wasserstrategie und entspricht dem nationalen Umweltziel 1 aus der Umsetzung der Europäischen Meeresstrategie-Rahmenrichtlinie. Die Gründe für diese Eutrophierungsphänomene liegen in den ungewöhnlich langen, trockenen und warmen Wetterperioden in den Frühjahrs- und Sommermonaten der vergangenen Jahre. Diese führen nicht nur zu einem Anstieg der Wassertemperatur und ausreichender Lichtverfügbarkeit, auch der Abfluss in den Bundeswasserstraßen nimmt ab, während die Aufenthaltszeit des Wassers gerade in staugeregelten Bereichen ansteigt. All diese Faktoren sind wachstumsfördernd für Algen und Cyanobakterien. Durch den geringen Abfluss werden zudem eingeleitete Substanzen nicht mehr ausreichend verdünnt. Im Falle der Oder führten durch den Bergbau eingeleitete Salze erst dazu, dass die Brackwasseralge Prymnesium parvum ein ideales Habitat vorfand. Es besteht daher starker Bedarf, solche Kipppunkte von Gewässern frühzeitig zu erkennen und über ein Monitoringprogramm im Krisenfall die Handlungsfähigkeit der zuständigen Behörden zu verbessern. Dazu ist es zunächst notwendig, das Potenzial der Bundeswasserstraßen für die Massenentwicklung von schädlichen Algen und Cyanobakterien zu evaluieren und damit zu klären, an welchen Bundeswasserstraßen das Risiko für schädliche Algenblüten besteht. Es gibt verschiedene Algen, andere Protisten und Cyanobakterien, die das Potenzial schädlicher Auswirkungen auf das Ökosystem und die menschliche Gesundheit haben. Die Nischen oder Habitate, in denen diese Arten vorkommen sind zwar begrenzt, es ist jedoch nachgewiesen, dass durch den Menschen verursachte Phänomene (Klimawandel, Einleitung von Nährstoffen und Salzen) die Ausbreitung schädlicher Algen befördern und es dadurch zu massenhaften Entwicklungen dieser kommt. Es ist nicht bekannt, in welchen der Bundeswasserstraßen mögliche Habitate für diese schädlichen Organismen derzeit bestehen oder auch in Zukunft unter einem Klimawandelszenario entstehen könnten. Diese Lücke soll in diesem Projekt geschlossen werden. Ziele - Identifizierung der TOP10 HABs (engl. „Harmful Algae Blooms“ = schädliche Algenblüten), also der 10 Arten, die am wahrscheinlichsten in großen Fließgewässern eine schädliche Algenblüte bilden und Charakterisierung ihrer Umweltanforderungen - Erstellung und Veröffentlichung von Steckbriefen der TOP10 HABs - Zusammenstellung von Umweltdaten für eine Risikoanalyse schädlicher Phytoplankton-Massenentwicklungen - Analyse des trophischen Potenzials der Bundeswasserstraßen, d. h. der theoretischen Möglichkeit für eine Phytoplankton-Massenentwicklung in den Bundeswasserstraßen.
Das Projekt soll untersuchen, welche Ertragsszenarien aus der gegenwärtigen Bandbreite an Klimaszenarien folgen und welche pflanzenzüchterischen Anpassungsmaßnahmen, beispielsweise eine angepasste Standortwahl oder die Integration von indirekten Selektionsmerkmalen, geeignet sind, negativen Entwicklungen entgegenzuwirken. Dies dient direkt der Entscheidungsfindung in der Zuckerrübenzüchtung, um hier besser auf zukünftige Klimaänderungen reagieren zu können. Methodisch wird dabei auf einer bisher kaum eingesetzten Kombination von Phänotypisierungstechnik im Feldversuch, modellgestützter Analyse und Interpretation der Phänotypisierungsdaten sowie Szenarienrechnungen unter Einbeziehung von relevanten Klimaszenarien gesetzt. State-of-the-art Ensembles regionaler Klimamodelle werden zur Evaluierung der Effekte des Klimawandels eingesetzt. Der räumliche Fokus des Projektes liegt auf den für Deutschland relevanten Anbau- und Zuchtgebieten in Mitteleuropa. Es wird ausschließlich der heutige und zukünftige mit dem Klimawandel assoziierte abiotische Stress betrachtet.
Im südlichen Weddellmeer hat der Energietransfer aus Küstenpolynjen in die Atmosphäre einen großen Effekt auf die atmosphärische Grenzschicht, auf die Meereisproduktion und die damit verbundene Bildung von High-Salinity Shelf Water (HSSW). Die Kenntnis der Fläche der Polynjen, ihrer Bedeckung mit dünnem Eis, der atmosphärischen Antriebsprozesse und der ozeanischen Prozesse sind von großer Bedeutung für die Quantifizierung der Meereisproduktion und der HSSW-Bildung, die einen bedeutenden Antrieb für die globale thermohaline Zirkulation des Ozeans darstellt und die Schmelzraten an der Basis des Filchner-Ronne-Schelfeises entscheidend mitbestimmt. Das übergeordnete Ziel des Projekts ist die Quantifizierung der Meereisproduktion und HSSW-Bildung im südlichen Weddellmeer für die letzte Dekade (2002-2012). Als neuartigen Ansatz werden wir eine Synergie von Atmosphären- /Meereis- /Ozeanmodellierung und Fernerkundung von Dünneisdicken verwenden. Das Community Climate Model COSMO-CLM wird als Atmosphärenmodell und das FESOM-Modell des AWI wird als Meereis- /Ozeanmodell verwendet. Dünneisdicken abgeleitet aus MODIS-Daten dienen zur unabhängigen Bestimmung von Meereisproduktion und zur Assimilation in FESOM. Die Projektergebnisse sind eine verbesserte Bestimmungen der HSSW- und Meereisproduktion sowie eine Fehlerbestimmung der unterschiedlichen Methoden. Diese Quantifizierung der Meereisproduktion über dem kontinentalen Schelf im südlichen Weddellmeer ist nicht nur für Fragestellungen der Ozeanographie und Meteorologie wichtig, sondern betrifft auch die Robustheit von Klimaprojektionen zur Zukunft der antarktischen Schelfeise und des antarktischen Eisschilds.
Precipitation data are given in daily sums (mm/day). Blank fields are missing values. If there is an obvious lack of data during single rain events, the whole daily sum for this day is considered as missing value. Values are the sum including the irrigation and roofing treatment in the plots with future climate scenario. Ambient climate blocks are (mainblock) 1, 3, 5, 8, 10 Future climate blocks are (mainblock) 2, 4, 6, 7, 9
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- (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.
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.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 694 |
| Europa | 59 |
| Kommune | 5 |
| Land | 158 |
| Weitere | 3 |
| Wirtschaft | 4 |
| Wissenschaft | 244 |
| Zivilgesellschaft | 1 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 4 |
| Ereignis | 2 |
| Förderprogramm | 593 |
| Text | 45 |
| unbekannt | 92 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 56 |
| Offen | 676 |
| Unbekannt | 4 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 600 |
| Englisch | 271 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 61 |
| Bild | 7 |
| Datei | 4 |
| Dokument | 54 |
| Keine | 412 |
| Unbekannt | 2 |
| Webdienst | 4 |
| Webseite | 274 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 571 |
| Lebewesen und Lebensräume | 705 |
| Luft | 736 |
| Mensch und Umwelt | 736 |
| Wasser | 526 |
| Weitere | 724 |