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Forstliche Umweltkontrolle (forstliches Umweltmonitoring) im Land Brandenburg

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)

Klimaatlas NRW - Wald- und Forstwirtschaft: Waldbrandgefahr

Dienst bestehend aus Layern zu Wald und Forstwirtschaft. Die Daten des Gruppenlayers Waldbrandgefahr zeigt die Anzahl der Tage pro Jahr, an denen der Waldbrandindex über 4 liegt. Für die Waldbrandgefahr und die forstliche Vegetationszeitlänge stehen sowohl Beobachtungsdaten nach den 30-jährigen Klimanormalperioden im Beobachtungszeitraum 1961-2020 als auch Zukunftsprojektionen für 2031-2060 und 2071-2100 zur Verfügung. Die Klimaprojektionen der Zukunft werden jeweils nach den Klimaszenarien RCP2.6, RCP4.5 und RCP8.5 gegliedert. Neben den absoluten Mittelwerten werden auch die sogenannten Delta Change Raster dargestellt. Für die Beobachtungsraster werden Veränderungen gegenüber der Klimanormalperiode 1991-2020 dargestellt, für die Projektionsraster der beiden Zukunftszeiträume die Veränderungen gegenüber der Referenzperiode 1971-2000. Die Stärke des möglichen Klimasignals wird je Szenario unterteilt nach dem 15., 50. und dem 85. Perzentil.Ebenfalls zeigt ein weiterer Gruppenlayer die mittlere Niederschlagssumme in der tatsächlichen forstlichen Vegetationszeit an. Datenquelle: Deutscher Wetterdienst (DWD); Quellen für Klimaprojektionsdaten: Brienen et al. (2020), Krähenmann (2019)

Klimaatlas NRW - Wald- und Forstwirtschaft: Vegetationszeitlänge

Dienst bestehend aus Layern zu Wald und Forstwirtschaft. Die Daten des Gruppenlayers Waldbrandgefahr zeigt die Anzahl der Tage pro Jahr, an denen der Waldbrandindex über 4 liegt. Die tatsächliche forstliche Vegetationszeitlänge (berechnet angelehnt nach der Methode Hübener et al. 2017) innerhalb des Gruppenlayers Vegetationszeit im Wald, zeigt die Anzahl der Tage pro Jahr an, an denen die Temperatur über 10°C beträgt und die innerhalb des Beginns und Endes Vegetationszeit liegen. Zusätzlich zu den Rastern der Vegetationszeitlänge werden auch die Raster der klimaitsichen Wasserbilanz und der Niederschlagssumme innerhalb der tatsächlichen forstlichen Vegetationszeitl bereitgestellt. Diese Raster stehen nur die den Beobachtungszeitraum als absoluter Wert zur Verfügung. Für die tatsächliche forstliche Vegetationszeitlänge stehen sowohl Beobachtungsdaten nach den 30-jährigen Klimanormalperioden im Beobachtungszeitraum 1961-2020 als auch Zukunftsprojektionen für 2031-2060 und 2071-2100 zur Verfügung. Die Klimaprojektionen der Zukunft werden jeweils nach den Klimaszenarien RCP2.6, RCP4.5 und RCP8.5 gegliedert. Neben den absoluten Mittelwerten werden auch die sogenannten Delta Change Raster dargestellt. Für die Beobachtungsraster werden Veränderungen gegenüber der Klimanormalperiode 1991-2020 dargestellt, für die Projektionsraster der beiden Zukunftszeiträume die Veränderungen gegenüber der Referenzperiode 1971-2000. Die Stärke des möglichen Klimasignals wird je Szenario unterteilt nach dem 15., 50. und dem 85. Perzentil.Ebenfalls zeigt ein weiterer Gruppenlayer die mittlere Niederschlagssumme in der tatsächlichen forstlichen Vegetationszeit an. Datenquelle: Deutscher Wetterdienst (DWD); Quellen für Klimaprojektionsdaten: Brienen et al. (2020), Krähenmann (2019)

Klimaatlas NRW - Niederschlag: Niederschlagskenntage

Dienst bestehend aus Rastern zu Niederschlagskenntagen. Dazu zählt die mittlere Anzahl von Niederschlagstagen mit ≥ 10 mm, 20 mm, 30 mm und 50 mm pro Tag und Jahr. Dazu kommen Trockentage mit <1 mm pro Tag und Jahr sowie die Anzahl der Schneedeckentage (mit einer Schneedecke ≥ 1 cm Schnee) pro Jahr. Die Raster stehen für den Beobachtungszeitraum 1951-2020 als 30- jährige Klimanormalperioden absolut zur Verfügung. Ebenfalls sind relative Raster vorhanden, die eine Änderung der Niederschlagskenntage anhand eines Vergleiches der Klimaperioden 1991-2020 bezogen aus 1961-1990 darstellen. Neben den Beobachtungsrastern werden auch Projektionsraster (ausgesondert Niederschlagstage 30 mm und Schneedeckentage) im Dienst verfügbar gemacht. Die Raster werden in zwei Zukunftszeiträume (2031-2060 und 2071-2100) unterteilt, die jeweils nach den Klimaszenarien RCP2.6, RCP4.5 und RCP8.5 gegliedert sind. Die Stärke des möglichen Klimasignals wird je Szenario unterteilt nach dem 15., 50. und dem 85. Perzentil. Es werden Mittelwerte (absolut, abs) und das Änderungssignal (Delta-Change, diff) von 2031-2060 und 2071-2100 bezogen auf 1971-2000 dargestellt. Datenquelle: Deutscher Wetterdienst (DWD). Weitere Hinweise des Deutschen Wetterdienstes sind zu beachten: https://www.dwd.de/DE/service/rechtliche_hinweise/rechtliche_hinweise_node.html

Stabilisierung des Wasserdargebotes durch Kleinspeicher, TP5: Bilanz

Die Auswirkung extremer Schmelzereignisse auf die zukünftige Massenbilanz des grönländischen Eisschildes

Im letzten Jahrzehnt war der grönländische Eisschild mehreren Extremereignissen ausgesetzt, mit teils unerwartet starken Auswirkungen auf die Oberflächenmassebilanz und den Eisfluss, insbesondere in den Jahren 2010, 2012 und 2015. Einige dieser Schmelzereignisse prägten sich eher lokal aus (wie in 2015), während andere fast die gesamte Eisfläche bedeckten (wie in 2010).Mit fortschreitendem Klimawandel ist zu erwarten, dass extreme Schmelzereignisse häufiger auftreten und sich verstärken bzw. länger anhalten. Bisherige Projektionen des Eisverlustes von Grönland basieren jedoch typischerweise auf Szenarien, die nur allmähliche Veränderungen des Klimas berücksichtigen, z.B. in den Representative Concentration Pathways (RCPs), wie sie im letzten IPCC-Bericht genutzt wurden. In aktuellen Projektionen werden extreme Schmelzereignisse im Allgemeinen unterschätzt - und welche Konsequenzen dies für den zukünftigen Meeresspiegelanstieg hat, bleibt eine offene Forschungsfrage.Ziel des vorgeschlagenen Projektes ist es, die Auswirkungen extremer Schmelzereignisse auf die zukünftige Entwicklung des grönländischen Eisschildes zu untersuchen. Dabei werden die unmittelbaren und dauerhaften Auswirkungen auf die Oberflächenmassenbilanz und die Eisdynamik bestimmt und somit die Beiträge zum Meeresspiegelanstieg quantifiziert. In dem Forschungsprojekt planen wir zudem, kritische Schwellenwerte in der Häufigkeit, Intensität sowie Dauer von Extremereignissen zu identifizieren, die - sobald sie einmal überschritten sind - eine großräumige Änderung in der Eisdynamik auslösen könnten.Zu diesem Zweck werden wir die dynamische Reaktion des grönländischen Eisschilds in einer Reihe von Klimaszenarien untersuchen, in denen extreme Schmelzereignisse mit unterschiedlicher Wahrscheinlichkeit zu bestimmten Zeitpunkten auftreten, und die Dauer und Stärke prognostisch variiert werden. Um indirekte Effekte durch verstärktes submarines Schmelzen hierbei berücksichtigen zu können, werden wir das etablierte Parallel Ice Sheet Model (PISM) mit dem Linearen Plume-Modell (LPM) koppeln. Das LPM berechnet das turbulente submarine Schmelzen aufgrund von Veränderungen der Meerestemperatur und des subglazialen Ausflusses. Es ist numerisch sehr effizient, so dass das gekoppelte PISM-LPM Modell Ensemble-Läufe mit hoher Auflösung ermöglicht. Folglich kann eine breite Palette von Modellparametern und Klimaszenarien in Zukunftsprojektionen in Betracht gezogen werden.Mit dem interaktiv gekoppelten Modell PISM-LPM werden wir den Beitrag Grönlands zum Meeresspiegelanstieg im 21. Jahrhundert bestimmen, unter Berücksichtigung regionaler Veränderungen von Niederschlag, Oberflächen- und Meerestemperaturen, und insbesondere der Auswirkungen von Extremereignissen. Ein Hauptergebnis wird eine Risikokarte sein, die aufzeigt, in welchen kritischen Regionen Grönlands zukünftige extreme Schmelzereignisse den stärksten Eisverlust zur Folge hätten.

Rasterdaten der beobachteten und projizierten Lufttemperatur für Niedersachsen (AR5-NI Version 2.1)

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.

Rasterdaten des beobachteten und projizierten Niederschlags für Niedersachsen (AR5-NI Version 2.1)

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.

Rasterdaten der beobachteten und projizierten potentiellen Verdunstung für Niedersachsen (AR5-NI Version 2.1)

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.

Rasterdaten der beobachteten und projizierten Klimatischen Wasserbilanz für Niedersachsen (AR5-NI Version 2.1)

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.

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