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Stadtklimaanalyse Hamburg 2023

Die Stadtklimaanalyse Hamburg 2023 basiert auf einer modellgestützten Analyse zu den klimaökologischen Funktionen für das Hamburger Stadtgebiet. Die Berechnung mit FITNAH 3D erfolgte in einer hohen räumlichen Auflösung (10 m x 10 m Raster) und liefert Daten und Aussagen zur Temperatur und Kaltluftentstehung in Hamburg. Die Untersuchung wurde auf der Annahme einer besonders belastenden Sommerwetterlage für Mensch und Umwelt mit geringer Luftbewegung und hoher Temperaturbelastung erstellt. Als Grundlage für die flächenbezogenen Bewertungen und deren räumliche Abgrenzungen diente der ALKIS-Datensatz „Bodennutzung“ der Freien und Hansestadt Hamburg, Landesbetrieb Geoinformation und Vermessung (LGV) mit Stand Dezember 2022. Weitere Informationen zur Stadtklimaanalyse Hamburg 2023 sind unter folgendem Link abrufbar: https://www.hamburg.de/politik-und-verwaltung/behoerden/bukea/themen/hamburgs-gruen/landschaftsprogramm/stadtklimaanalyse-hamburg-896054 Dort stehen der Erläuterungsbericht, die Analyse- und Bewertungskarten sowie eine Erläuterungstabelle für den Datensatz, der als Grundlage für die Ebenen 11 bis 14 dient, zum Download zur Verfügung. Die Ebenen des Geodatensatzes „Stadtklimaanalyse Hamburg 2023“ werden wie folgt präzisiert: 01 Windvektoren um 4 Uhr (aggregierte 100 m Auflösung) Die bodennahe Temperaturverteilung bedingt horizontale Luftdruckunterschiede, die wiederum Auslöser für lokale thermische Windsysteme sind. Ausgangspunkt dieses Prozesses sind die nächtlichen Temperaturunterschiede, die sich zwischen Siedlungsräumen und vegetationsgeprägten Freiflächen einstellen. An den geneigten Flächen setzt sich abgekühlte und damit schwerere Luft in Richtung zur tiefsten Stelle des Geländes als Kaltluftabfluss in Bewegung. Das sich zum nächtlichen Analysezeitpunkt 4 Uhr ausgeprägte Kaltluftströmungsfeld wird über Vektoren abgebildet, die für eine übersichtlichere Darstellung auf 100 m x 100 m Kantenlänge aggregiert werden. 02 Flurwinde und Kaltluftabflüsse Bei den nächtlichen Windsystemen werden Flurwinde von Kaltluftabflüssen unterschieden. Flurwinde werden durch den horizontalen Temperaturunterschied zwischen kühlen Grünflächen und warmer Bebauung ausgelöst. Kaltluftabflüsse bilden sich über Oberflächen mit Hangneigungen von mehr als 1 ° aus. 03 Bereiche mit besonderer Funktion für den Luftaustausch Diese Durchlüftungszonen verbinden Kaltluftentstehungsgebiete (Ausgleichsräume) und Belastungsbereiche (Wirkungsräume) miteinander und sind aufgrund ihrer Klimafunktion elementarer Bestandteil des Luftaustausches. Es handelt sich i.d.R. um gering überbaute und grüngeprägte Strukturen, die linear auf die jeweiligen Wirkungsräume ausgerichtet sind und insbesondere am Stadtrand das Einwirken von Kaltluft aus den Kaltluftentstehungsgebieten des Umlandes begünstigen. 04 Kaltlufteinwirkbereich innerhalb von Bebauung und Verkehrsflächen Hierzu zählen Siedlungs- und Verkehrsflächen, die sich im „Einwirkbereich“ eines klimaökologisch wirksamen Kaltluftstroms mit einem Wert von mehr als 5 m³/(s*m) befinden. Hier ist sowohl im bodennahen Bereich als auch darüber hinaus eine entsprechende Durchlüftung vorhanden. Die Eindringtiefe der Kaltluft beträgt, abhängig von der Bebauungsstruktur, zwischen ca. 100 m und bis zu 700 m. Darüber hinaus spielt auch die Hinderniswirkung des angrenzenden Bebauungstyps eine wesentliche Rolle. 05 Gebäude (Bestand und Planung) Mithilfe der Gebäudegrenzen werden Effekte auf das Mikroklima sowie insbesondere das Strömungsfeld berücksichtigt. Als Grundlage dient der ALKIS-Datensatz „Gebäude“ der Freien und Hansestadt Hamburg, Landesbetrieb Geoinformation und Vermessung (LGV) mit Stand Dezember 2022. Dieser Datensatz wurde anhand ausgewählter, zum Zeitpunkt der Bearbeitung im Verfahren sowie in Planung befindlicher Bebauungspläne und Großprojekte modifiziert. 06 Windgeschwindigkeit um 4 Uhr Siehe Hinweise zur Ebene 01 Windvektoren um 4 Uhr (aggregierte 100 m Auflösung). Die Rasterzellen stellen ergänzend zu den Windvektoren die Windgeschwindigkeit flächenhaft in 10 m x 10 m Auflösung dar. 07 Kaltluftvolumenstromdichte um 4 Uhr Der Kaltluftvolumenstrom beschreibt diejenige Menge an Kaltluft in der Einheit m³, die in jeder Sekunde durch den Querschnitt beispielsweise eines Hanges oder einer Kaltluftleitbahn fließt. Der Volumenstrom ist ein Maß für den Zustrom von Kaltluft und bestimmt neben der Strömungsgeschwindigkeit die Größenordnung des Durchlüftungspotenzials. Zum Zeitpunkt 4 Uhr morgens ist die Intensität der Kaltluftströme voll ausgeprägt. 07a Kaltluftvolumenstromdichte um 4 Uhr in den Grün- und Freiflächen Reduzierung der Ebene 07 Kaltluftvolumenstromdichte um 4 Uhr auf die Grün- und Freiflächen. 08 Lufttemperatur um 4 Uhr Der Tagesgang der Lufttemperatur ist direkt an die Strahlungsbilanz eines Standortes gekoppelt und zeigt daher i.d.R. einen ausgeprägten Abfall während der Abend- und Nachtstunden. Dieser erreicht kurz vor Sonnenaufgang des nächsten Tages ein Maximum. Das Ausmaß der Abkühlung kann je nach meteorologischen Verhältnissen, Lage des Standorts und landnutzungsabhängigen physikalischen Boden- bzw. Oberflächeneigenschaften große Unterschiede aufweisen. Besonders auffällig ist das thermische Sonderklima der Siedlungsräume mit seinen gegenüber dem Umland modifizierten klimatischen Verhältnissen. 08a Lufttemperatur um 4 Uhr im Siedlungsraum Reduzierung der Ebene 08 Lufttemperatur um 4 Uhr auf die Siedlungsflächen. 08b Lufttemperatur um 4 Uhr in den Verkehrsflächen Reduzierung der Ebene 08 Lufttemperatur um 4 Uhr auf die Verkehrsflächen. 09 Lufttemperatur um 14 Uhr Die Lufttemperatur am Tage ist im Wesentlichen durch die großräumige Temperatur der Luftmasse in einer Region geprägt und wird weniger stark durch Verschattung beeinflusst, wie es bei der PET der Fall ist (Erläuterung „PET“ siehe Ebene 10 und 13). Daher weist die für die Tagsituation modellierte Lufttemperatur eine homogenere Ausprägung auf. 10 Physiologisch Äquivalente Temperatur (PET) um 14 Uhr Meteorologische Parameter wirken nicht unabhängig voneinander, sondern in biometeorologischen Wirkungskomplexen auf das Wohlbefinden des Menschen ein. Zur Bewertung werden Indizes verwendet (Kenngrößen), die Aussagen zur Lufttemperatur und Luftfeuchte, zur Windgeschwindigkeit sowie zu kurz- und langwelligen Strahlungsflüssen kombinieren. Wärmehaushaltsmodelle berechnen den Wärmeaustausch einer „Norm-Person“ mit seiner Umgebung und können so die Wärmebelastung eines Menschen abschätzen. Die hier genutzte Kenngröße PET (Physiologisch Äquivalente Temperatur, VDI 3787, Blatt 9) bezieht sich auf außenklimatische Bedingungen und zeigt eine starke Abhängigkeit von der Strahlungstemperatur. Mit Blick auf die Wärmebelastung ist sie damit vor allem für die Bewertung des Aufenthalts im Freien am Tage sinnvoll einsetzbar. 11 Bewertung nachts Siedlungs- und Verkehrsflächen: mittlere Lufttemperatur um 4 Uhr Zur Bewertung der bioklimatischen Situation wird die nächtliche Überwärmung in den Nachtstunden (4 Uhr morgens) herangezogen und räumlich differenziert betrachtet. Der nächtliche Wärmeinseleffekt wird anhand der Differenz zwischen der durchschnittlichen Lufttemperatur einer Siedlungs- oder Verkehrsfläche und der gesamtstädtischen Durchschnittstemperatur von etwa 17,1 °C bewertet. Die mittlere Überwärmung pro Blockfläche wird in fünf Bewertungsstufen untergliedert und reicht von sehr günstig (≥ 15,8 °C) bis sehr ungünstig (>= 20 °C). 12 Bewertung nachts Grün- und Freiflächen: bioklimatische Bedeutung Bei der Bewertung der bioklimatischen Bedeutung von grünbestimmten Flächen ist insbesondere die Lage der Grün- und Freiflächen zu Leitbahnen sowie zu bioklimatisch ungünstig oder weniger günstig bewerteten Siedlungsflächen entscheidend. Es handelt sich um eine anthropozentrisch ausgerichtete Wertung, die die Ausgleichsfunktionen der Flächen für den derzeitigen Siedlungsraum berücksichtigt. Die klimaökologischen Charakteristika der Grün- und Freiflächen werden anhand einer vierstufigen Skala (sehr hohe bioklimatische Bedeutung bis geringe bioklimatische Bedeutung) bewertet. 13 Bewertung tags Siedlungs- und Verkehrsflächen: bioklimatische Bedeutung (PET 14 Uhr) Zur Bewertung der Tagsituation wird der humanbioklimatische Index PET um 14:00 Uhr herangezogen. Für die PET existiert in der VDI-Richtlinie 3787, Blatt 9 eine absolute Bewertungsskala, die das thermische Empfinden und die physiologischen Belastungsstufen quantifiziert. Die Bewertung der thermischen Belastung im Stadtgebiet Hamburg orientiert sich daran und reicht auf einer fünfstufigen Skala von extrem belastet (> 41 °C) bis schwach belastet ( 41 °C) zu einer sehr geringen Aufenthaltsqualität führt. 14 Bewertung tags Grün- und Freiflächen: Aufenthaltsqualität (PET 14 Uhr) Die Zuweisung der Aufenthaltsqualität von Grün- und Freiflächen in der Bewertungskarte beruht auf der jeweiligen physiologischen Belastungsstufe. Es werden vier Bewertungsstufen unterschieden. Eine hohe Aufenthaltsqualität ergibt sich aus einer schwachen oder nicht vorhandenen Wärmebelastung (PET 41 °C) zu einer sehr geringen Aufenthaltsqualität führt.

Stündliche Stationsmessungen der Lufttemperatur und Luftfeuchte für Deutschland

Diese Daten stammen von den Stationen des DWD und rechtlich sowie qualitativ gleichgestellten Partnernetzen. Umfangreiche Stationsmetadaten (Stationsverlegungen, Instrumentenwechsel, Wechsel der Bezugszeit, Änderungen in den Algorithmen) werden beim Download mitgeliefert. Der Datensatz ist aufgeteilt in einen versionierten Teil mit abgeschlossener Qualitätsprüfung, im Verzeichnis ./historical/. Und einen sich kontinuierlich aktualisierenden Teil, für den die Qualitätsprüfung noch nicht abgeschlossen ist, im Verzeichnis ./recent/. In dem Ordner ./timeseries_overview/ stehen Angaben zu langen Zeitreihen zur Verfügung.

Stündliche Stationsmessungen der Luft- und Taupunkttemperatur für Deutschland

Diese Daten stammen von den Stationen des DWD und rechtlich sowie qualitativ gleichgestellten Partnernetzen. Umfangreiche Stationsmetadaten (Stationsverlegungen, Instrumentenwechsel, Wechsel der Bezugszeit, Änderungen in den Algorithmen) werden beim Download mitgeliefert. Der Datensatz ist aufgeteilt in einen versionierten Teil mit abgeschlossener Qualitätsprüfung, im Verzeichnis ./historical/. Und einen sich kontinuierlich aktualisierenden Teil, für den die Qualitätsprüfung noch nicht abgeschlossen ist, im Verzeichnis ./recent/. In dem Ordner ./timeseries_overview/ stehen Angaben zu langen Zeitreihen zur Verfügung.

Soil texture, soil physicochemical properties and climatic data from the PhytOakmeter plot DGRL_14 (Greifenhagen, Germany)

PhytOakmeter (www.phytoakmeter.de) is a field platform using the Quercus robur oak clone DF159 outplanted since 2010. This platform is used to monitor the impact of climate change and land use management on the "soil - plant - interactor" complex. Sites from PhytOakmeter are located either in forest or grassland habitats and represent a wide range of environmental contexts with specific stressors. All sites are equipped with loggers measuring air and soil temperature and soil humidity. Soil cores have been collected to analyze their chemical and physical characteristic. The DGRL plot in Greifenhagen (Germany) started in 2015 with 11 oak trees outplanted over a 50m x 10m grassland plot. Soil and air temperature were measured since 2018, soil moisture was measured since 2019, and soil chemistry was assessed in the root-affected zone of trees in 2016, 2020 and 2022. Soil porosity and texture were evaluated in 2020.

Physiologische Äquivalente Temperatur (PET) Krefeld

Mit Hilfe dieser Daten wird die wahrgenommene thermische Belastung sichtbar. Somit wird nicht nur deutlich „Wie heiß ist es?“, sondern „Wie belastend fühlt sich das Klima an?“. Es wird ersichtlich welche Orte sich für ein angenehmes thermisches Klima z.B. zum Erholen und Pause machen, eignen. Das Modell zur Berechnung der Physiologischen Äquivalenten Temperatur (Physiological Equivalent Temperature, PET) ist ein umfassendes Konzept zur Bewertung der thermischen Umgebung im Freien und beschreibt näherungsweise die gefühlte Temperatur. Es berücksichtigt wichtige meteorologische Einflussfaktoren wie Lufttemperatur, Luftfeuchtigkeit, Windgeschwindigkeit und Strahlung, um den thermischen Komfort für den menschlichen Körper realistisch abzubilden. Die PET repräsentiert eine Temperatur, die den Wärmehaushalt des menschlichen Körpers in einer typischen Innenraumumgebung bei gleichbleibender Körperkern- und Hauttemperatur wiedergibt. Auf diese Weise bietet das Konzept eine intuitive Möglichkeit, die komplexen thermischen Bedingungen im Freien mit den eigenen Erfahrungen im Innenbereich zu vergleichen und verständlich einzuordnen. In den vorliegenden Karten mit PET-Werten für einen typischen Hitzetag werden die thermischen Bedingungen zu verschiedenen Tageszeiten (6 Uhr, 12 Uhr, 16 Uhr, 18 Uhr) anschaulich dargestellt. Die PET-Werte werden in Grad Celsius angezeigt. Es ist zu beachten, dass PET-Berechnungen Näherungswerte sind. Aufgrund der Komplexität der thermischen Umweltbedingungen und der individuellen Unterschiede im Wärmeempfinden kann es in der Realität zu Abweichungen kommen.

Native plants and mycorrhizal fungi in wind erosion control in the Kailash-Manasarovar region (Tibet, China)

We study the effects of plants and root-associated fungi on wind erosion within the alpine environment of Tibet. China is one of the countries most affected by desertification processes and Tibet, in particular, a key region in desertification combat. The presented project focuses on the Barkha Plain surrounded by Mount Kailash and the Lake of Manasarovar (Ngari Prefecture). This Western Tibet region experienced little scientific attention but, nowadays, faces rapidly increasing touristic activities and expanding local settlements associated with socio-economic changes that are serious threats to the delicate ecological balance and potential triggers of desertification. It exists almost unanimous agreement that revegetation is the most efficient and promising strategy to combat wind erosion and desertification in the long term. However, re-colonising success is often poor, mainly under extreme environmental conditions. Compared to conventional practices, the approach of the presented project attains better accordance with natural succession processes and promises acceleration of both plant and soil development and, conclusively, more efficient desertification control. The project assesses the potential of native plants and symbiotic fungi to control wind erosion and desertification processes. It aims to identify key plants and fungi that increase soil aggregate stability and efficiently drive succession into a natural and self-maintaining cycle of the ecosystem. Furthermore, it provides crucial information for implementing environmentally compatible and cost-effective measures to protect high-elevation ecosystems against desertification. Within three successional stages (early, intermediate, late), field investigations are performed on the basis of Modified-Whittaker plots. Classic methods of vegetation analysis and myco-sociology are combined with analysis of distribution patterns at different scales (patchiness, connectivity). Comprehensive soil analysis is performed comprising grain size distribution, aggregate stability, pH as well as water and nutrient contents. Additionally, important parameters of wind erosion are measured concurrently and continuously to assess their magnitude and variability with respect to vegetation and soil at different levels of development. The parameters addressed, include sediment transport, air temperature, radiation, precipitation, relative humidity as well as speed and direction of wind. Surface moisture is recorded periodically and roughness described. Species and environmental parameters are checked for spatial correlation. Cutting edge technologies are applied in laboratory work, comprising molecular methods for fungal species identification and micro-tomography to analyse soil structure. Furthermore, successfully cultivated fungi and plants are subject of synthesis experiments and industrial propagation in view of practical implementation in restoration measures.

Trends der Lufttemperatur

<p> <p>Global besetzt 2025 als drittwärmstes Jahr seit 1850 wieder einen vorderen Platz in der Rekordliste. Mit einer Mitteltemperatur von 10,0 °C war 2025 in Deutschland das achtwärmste Jahr seit 1881. Die zehn wärmsten Jahre seit 1881 liegen damit alle im 21. Jahrhundert.</p> </p><p>Global besetzt 2025 als drittwärmstes Jahr seit 1850 wieder einen vorderen Platz in der Rekordliste. Mit einer Mitteltemperatur von 10,0 °C war 2025 in Deutschland das achtwärmste Jahr seit 1881. Die zehn wärmsten Jahre seit 1881 liegen damit alle im 21. Jahrhundert.</p><p> Steigende Durchschnittstemperaturen weltweit <p>Obwohl es nicht möglich ist, anhand von einzelnen Jahren Aussagen über den durch den Menschen verursachten <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/klimawandel">Klimawandel</a> abzuleiten, passt die <a href="https://www.umweltbundesamt.de/node/66469">Entwicklung der letzten Jahre</a> sehr gut in das Bild und zur Statistik eines langfristigen globalen Temperaturanstiegs. Mit den Mittelwerten der letzten 20 bis 30 Jahre ist der Klimawandel im Vergleich zu den Vergleichsperioden ab 1850 bzw. 1880 auch statistisch sehr gut belegt.</p> <p>2025 war weltweit das drittwärmste Jahr seit Beginn der Wetteraufzeichnungen. Damit stellen die letzten zehn Jahre die weltweit wärmsten dar (siehe Abb. „Abweichung der globalen Lufttemperatur vom Durchschnitt der Jahre 1850 bis 1900“). Die Jahre 2016 und 2015 waren, neben dem Klimawandel, durch ein außergewöhnlich starkes El-Niño-Ereignis geprägt, das hohe globale Temperaturen begünstigt. Die Jahre 2017 - 2022 waren die bisher wärmsten Jahre seit Beginn der ausreichend umfangreichen Aufzeichnungen im Jahr 1850, die <em>nicht</em> in einem <a href="https://wmo.int/topics/el-nino-la-nina">El-Niño-Ereignis</a> lagen. Ab Sommer des Jahres 2023 begann ein neues El-Niño-Ereignis. Dieser El Niño allein kann aber nicht die extremen Rekordtemperaturen im Jahr 2023 und 2024 erklären.&nbsp;</p> <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/DE_Indikator_KLIM-02_Globale-Lufttemperatur_2026-03-18.png"> </a> <strong> Abweichung der globalen Lufttemperatur vom Durchschnitt der Jahre 1850 bis 1900 </strong> Quelle: Met Office Hadley Centre Downloads: <ul> <li><a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/DE_Indikator_KLIM-02_Globale-Lufttemperatur_2026-03-18.pdf">Diagramm als PDF (126,11 kB)</a></li> <li><a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/DE-EN_Indikator_KLIM-02_Globale-Lufttemperatur_2026-03-18.xlsx">Diagramm als Excel mit Daten (49,78 kB)</a></li> </ul> </p><p> 2025 – das bisher achtwärmste Jahr in Deutschland <p>Die&nbsp;<a href="https://www.dwd.de/DE/presse/pressemitteilungen/DE/2024/20241230_deutschlandwetter_jahr_2024_news.html">deutschlandweite Mitteltemperatur</a> im Jahr 2025 lag bei ca. 10,0 °C und damit um 1,8 ° über dem Mittelwert der Referenzperiode 1961-1990. Damit war 2025 das achtwärmste Jahr seit 1881 und das fünfzehnte Jahr in Folge, das wärmer als der vieljährige Mittelwert von 1961-1990 war (siehe Abb. „Jährliche mittlere Tagesmitteltemperatur in Deutschland“ und Tab „Lineare Trends der Lufttemperatur“). Im Vergleich zu den ersten 30 Jahren der systematischen Auswertungen in Deutschland (also 1881 bis 1910) war die Durchschnittstemperatur 2025 in Deutschland circa 2,2 °C höher.&nbsp;</p> <p>Diese Erhöhung zeigt sich regional jedoch durchaus unterschiedlich (siehe Karten „Durchschnittliche Lufttemperatur in Deutschland im Jahr 2025“&nbsp;und „Veränderung der durchschnittlichen Lufttemperatur in Deutschland im Jahr 2025“).</p> <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/3_Abb_Jaehrl-mittlere-TMT-D_2026-03-30.png"> </a> <strong> Jährliche mittlere Tagesmitteltemperatur in Deutschland 1881 bis 2025 </strong> Quelle: Deutscher Wetterdienst <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/3_Abb_Jaehrl-mittlere-TMT-D_2026-03-30.png">Bild herunterladen</a> (171,51 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/3_Abb_Jaehrl-mittlere-TMT-D_2026-03-30.pdf">Diagramm als PDF</a> (40,99 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/3-bis-4_7-10_Abb-Tab_TMT_2026-03-30.xlsx">Diagramm als Excel mit Daten</a> (493,34 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/4_Tab_Lineare-Trends-Lufttemperatur_2026-03-30.png"> </a> <strong> Tab: Lineare Trends der Lufttemperatur zwischen 1881 und 2025 </strong> Quelle: Deutscher Wetterdienst <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/4_Tab_Lineare-Trends-Lufttemperatur_2026-03-30.png">Bild herunterladen</a> (63,58 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/4_Tab_Lineare-Trends-Lufttemperatur_2026-03-30.pdf">Diagramm als PDF</a> (33,53 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/5_Karte_Durchschn-Lufttemperatur-D_2026-03-30.png"> </a> <strong> Karte: Durchschnittliche Lufttemperatur in Deutschland im Jahr 2025 (in °C) </strong> Quelle: Deutscher Wetterdienst 2025: Deutscher Klimaatlas (Aufruf: Juli 2025) URL: https://www.dwd.de/DE/klimaumwelt/klimaatlas/klimaatlas_node.html <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/5_Karte_Durchschn-Lufttemperatur-D_2026-03-30.png">Bild herunterladen</a> (84,04 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/6_Karte_Ver%C3%A4nd-durchn-Lufttemperatur-D_2026-03-30.png"> </a> <strong> Karte: Veränderung der durchschnittlichen Lufttemperatur in Deutschland im Jahr 2025 (in Kelvin) </strong> Quelle: Deutscher Wetterdienst 2025: Deutscher Klimaatlas (Aufruf: Juli 2025) URL: https://www.dwd.de/DE/klimaumwelt/klimaatlas/klimaatlas_node.html <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/6_Karte_Ver%C3%A4nd-durchn-Lufttemperatur-D_2026-03-30.png">Bild herunterladen</a> (82,53 kB) Weiter <i> </i> Vorherige <i> </i> </p><p> Heiße Tage in Deutschland <p>Im Jahr 2025 wurden durchschnittlich 11,1 <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/heisse-tage">Heiße Tage</a> (Tage mit Tmax&nbsp;≥ 30 °C) beobachtet.&nbsp;Besonders viele Heiße Tage gab es in 2018 (mit durchschnittlich 20,4 Heißen Tagen) sowie im Jahr 2022 (17,3), aber auch schon in 2015 (17,6) sowie 2003 (19,0).</p> <p>Zwar schwanken die Jahreswerte dieses <a href="https://www.umweltbundesamt.de/node/38155">Indikators</a> stark, insgesamt ist der Trend seit Beginn der Aufzeichnungen aber ebenfalls deutlich steigend. Klimamodellierungen zeigen, dass zukünftig in Deutschland mit einer steigenden Anzahl Heißer Tage im Sommer und länger anhaltenden Hitzeperioden zu rechnen ist. Dies führt zu erhöhten <a href="https://www.umweltbundesamt.de/node/57569">gesundheitlichen Risiken</a> für bestimmte Personengruppen.</p> </p><p> Frühling und Sommer in Deutschland signifikant wärmer <p>Die langfristigen Temperaturänderungen im Zeitraum 1881-2025 anhand der LOESS Trendlinienzeigen für Sommer und Herbst Werte von 2,5 bzw. 2,4 °C, was dem jährlichen Änderungssignal von aktuell 2,5 °C entspricht. Während der Temperaturanstieg für den deutschen Frühling bei 2,1 °C liegt, erreicht der Temperaturanstieg im Winter laut LOESS-Trendlinie sogar um 3,0 °C. Speziell die Sommer seit 1997 waren besonders warm. Der Sommer 2003 ist weiterhin der wärmste Sommer, dann folgen die Sommer 2018, 2019 und 2022. Der Sommer 1996 war der letzte Sommer, der etwas unterhalb des 30-jährigen Mittelwertes von 1961-1990 lag. Beim Herbst und Winter haben wir jetzt jeweils 15. Wärmeren in Folgebeobachtet (einschließlich Winter 2025/26).&nbsp;</p> <p>Der Sommer 2025 war mit einer Durchschnittstemperatur von 18,3 °C der 10.-wärmste deutsche Sommer seit 1881 (zusammen mit 1992 und 1983). Am 12. April wurden die ersten Sommertage (Tage mit Tmax ≥ 25 °C) beobachtet. Im gesamten Jahr wurde mit 43 Tagen die 14.-höchste Anzahl an Sommertagen gemessen (2018: 75 Tage, 2003: 62 Tage, 2022: 59 Tage, 2023 56 Tage, 2019 52 Tage).&nbsp;</p> <p>Der Sommer startete mit einem deutlich wärmeren Juni (+3 K gegenüber 1961-1990), der damit auch genauso warm war, wie der diesjährige Juli (beide 18,4 °C). Die erste <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/hitzewelle">Hitzewelle</a> des Jahres erreichte dann am 2.7.25 ihr Maximum mit einem deutschlandweiten Gebietsmittel der Maximumtemperatur von 35,4 °C.</p> <p>Abweichungen zur Referenzperiode 1961-1990 lagen in der nördlichen Hälfte zwischen 1 und 2 K, in der südlichen Deutschlandhälfte sogar zwischen 2 - 3 K, sodass der Sommer 2025 insgesamt 2 K über dem vieljährigen Mittel 1961-1990 lag (siehe Abb. „Mittlere Tagesmitteltemperatur im Frühling in Deutschland“ und Abb. „Mittlere Tagesmitteltemperatur im Sommer in Deutschland“).</p> <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/7_Abb_Jaehrl-mittlere-TMT-Fruehling_2026-03-30.png"> </a> <strong> Mittlere Tagesmitteltemperatur im Frühling in Deutschland 1881 bis 2025 </strong> Quelle: Deutscher Wetterdienst <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/7_Abb_Jaehrl-mittlere-TMT-Fruehling_2026-03-30.png">Bild herunterladen</a> (192,60 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/7_Abb_Jaehrl-mittlere-TMT-Fruehling_2026-03-30.pdf">Diagramm als PDF</a> (40,94 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/3-bis-4_7-10_Abb-Tab_TMT_2026-03-30_0.xlsx">Diagramm als Excel mit Daten</a> (493,34 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/8_Abb_Jaehrl-mittlere-TMT-Sommer_2026-03-30.png"> </a> <strong> Mittlere Tagesmitteltemperatur im Sommer in Deutschland 1881 bis 2025 </strong> Quelle: Deutscher Wetterdienst <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/8_Abb_Jaehrl-mittlere-TMT-Sommer_2026-03-30.png">Bild herunterladen</a> (172,21 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/8_Abb_Jaehrl-mittlere-TMT-Sommer_2026-03-30.pdf">Diagramm als PDF</a> (40,94 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/3-bis-4_7-10_Abb-Tab_TMT_2026-03-30_1.xlsx">Diagramm als Excel mit Daten</a> (493,34 kB) Weiter <i> </i> Vorherige <i> </i> </p><p> Mildere Herbste und Winter in Deutschland <p>Alle drei Herbstmonate 2025 (September, Oktober und November) waren wärmer als die jeweiligen vieljährigen Mittelwerte. Der Herbst 2025 endete mit einem Temperaturmittel von 9,8 °C als 19.-wärmster Herbst seit 1881 (siehe Abb. „Mittlere Tagesmitteltemperatur im Herbst in Deutschland“).</p> <p>Der Winter 2025/26 (meteorologischer Winter: Dezember bis Februar) war mild. Jeder der drei Wintermonate war wärmer als die vieljährigen Monatsmittel für den Referenzzeitraum 1961-1990. Der Monat Dezember erreichte eine Mitteltemperatur von 3,0 °C. Im Januar wurde eine Mitteltemperatur von 2,0 °C registriert und im Februar 1,5 °C. Der Winter 2025/2026 war mit einer positiven Abweichung von ungefähr 1,9 °C vom historischen Temperaturmittel der Wintermonate 1961-1990 der bisher zwanzigstwärmste Winter seit 1881 (siehe Abb. „Mittlere Tagesmitteltemperatur im Winter in Deutschland“).</p> <p><em>Wir danken dem </em><a href="https://www.dwd.de/DE/Home/home_node.html"><em>Deutschen Wetterdienst</em></a><em> für die Bereitstellung der Temperaturdaten und der Analysen.</em><br>&nbsp;</p> <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/9_Abb_Jaehrl-mittlere-TMT-Herbst_2026-03-30.png"> </a> <strong> Mittlere Tagesmitteltemperatur im Herbst in Deutschland 1881 bis 2025 </strong> Quelle: Deutscher Wetterdienst <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/9_Abb_Jaehrl-mittlere-TMT-Herbst_2026-03-30.png">Bild herunterladen</a> (169,21 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/9_Abb_Jaehrl-mittlere-TMT-Herbst_2026-03-30.pdf">Diagramm als PDF</a> (40,74 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/3-bis-4_7-10_Abb-Tab_TMT_2026-03-30_2.xlsx">Diagramm als Excel mit Daten</a> (493,34 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/10_Abb_Jaehrl-mittlere-TMT-Winter_2026-03-30.png"> </a> <strong> Mittlere Tagesmitteltemperatur im Winter in Deutschland 1881 bis 2025 </strong> Quelle: Deutscher Wetterdienst <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/10_Abb_Jaehrl-mittlere-TMT-Winter_2026-03-30.png">Bild herunterladen</a> (173,41 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/10_Abb_Jaehrl-mittlere-TMT-Winter_2026-03-30.pdf">Diagramm als PDF</a> (40,99 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/3-bis-4_7-10_Abb-Tab_TMT_2026-03-30_3.xlsx">Diagramm als Excel mit Daten</a> (493,34 kB) Weiter <i> </i> Vorherige <i> </i> </p><p> Auswirkungen auf die Tier- und Pflanzenwelt <p>Die Jahre werden nicht nur wärmer, in der Folge verschiebt sich auch der jahreszeitliche Entwicklungsgang von Pflanzen und Tieren (Phänologie). So blühen beispielsweise Schneeglöckchen, die den Eintritt des Vorfrühlings anzeigen, und Apfelbäume, die den Vollfrühling anzeigen, früher (fast fünf Tage/Jahrzehnt). Waldbäume treiben in vielen Ländern Europas eher aus (ebenfalls ca. fünf Tage/Jahrzehnt). Dies belegt, dass sich durch ein verändertes Temperaturniveau auch die Eintrittszeit und die Dauer der einzelnen Jahreszeiten verändert hat. Durch die sehr milden Monat Februar und März war die Entwicklung der Vegetation im Frühjahr schon weit vorangeschritten. Spätfröste in der zweiten Aprildekade führten zu erheblichen Einbußen im Obst- und Weinbau.</p> <p>Die Auswirkungen der <a href="https://www.umweltbundesamt.de/node/12100">Verschiebungen phänologischer Phasen</a> auf die Bestände von Tieren und Pflanzen sind komplex und bisher erst in Ansätzen geklärt. So reagieren etwa bestimmte Vogelarten mit erhöhtem Bruterfolg infolge kürzerer Winter. Bei Pflanzenarten und ihren Bestäubern oder Fraßfeinden und in Räuber-Beute-Systemen kann sich die Veränderung in der zeitlichen Abstimmung hingegen negativ auf die Bestandsentwicklung von Arten auswirken.</p> </p><p> </p><p>Informationen für...</p>

Homogenized mean monthly temperature time series (HClim), station Hom_HCLIM_Gardelegen, Germany

Instrumental meteorological observations are essential for analysing past climate and reconstructing climate variability. However, many of the long instrumental climate series, some extending back to 1658, have been affected by inhomogeneities (artificial shifts) caused by changes in measurement conditions such as station relocations, instrumentation changes, and environmental modifications. To address this problem, homogenization procedures have been developed to detect and adjust such inhomogeneities. In this work, the records undergo homogenization analysis, during which these inhomogeneities are identified and corrected. The Standard Normal Homogeneity Test (SNHT), developed by Hans Alexandersson, is applied as the statistical method, comparing candidate series with neighbouring reference stations to assess relative homogeneity. The article presents homogenization analyses using three different tools (CLIMATOL, BART, and PHA) applied to the published global multivariable monthly instrumental climate database HCLIM (doi:10.1594/PANGAEA.940724). The resulting database includes the best-performing homogenized series - those produced by BART - comprising 2,892 homogenized temperature time series covering the period 1757–2020.

Abflussprojektionen für die großen Flüsse Deutschlands basierend auf Bias-korrigierten Klimaprojektionen und dem Wasserhaushaltsmodell LARSIM-ME

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.

Homogenized mean monthly temperature time series (HClim), station Hom_HCLIM_Kiel-Kronshagen, Germany

Instrumental meteorological observations are essential for analysing past climate and reconstructing climate variability. However, many of the long instrumental climate series, some extending back to 1658, have been affected by inhomogeneities (artificial shifts) caused by changes in measurement conditions such as station relocations, instrumentation changes, and environmental modifications. To address this problem, homogenization procedures have been developed to detect and adjust such inhomogeneities. In this work, the records undergo homogenization analysis, during which these inhomogeneities are identified and corrected. The Standard Normal Homogeneity Test (SNHT), developed by Hans Alexandersson, is applied as the statistical method, comparing candidate series with neighbouring reference stations to assess relative homogeneity. The article presents homogenization analyses using three different tools (CLIMATOL, BART, and PHA) applied to the published global multivariable monthly instrumental climate database HCLIM (doi:10.1594/PANGAEA.940724). The resulting database includes the best-performing homogenized series - those produced by BART - comprising 2,892 homogenized temperature time series covering the period 1757–2020.

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