Diese Daten werden durch Kombination von Satelliten- und Bodenbeobachtungen der Globalstrahlung und der Sonnenscheindauer erzeugt. Die zugehörigen Verfahren wurden im Rahmen des Projekts DUETT entwickelt und werden fortlaufend angepasst und verbessert. Es werden Rasterdaten der Globalstrahlung und der Sonnenscheindauer in der Projektion EPSG:3034 für Deutschland mit einer räumlichen Auflösung von 2 km und einer zeitlichen Auflösung von 1 Stunde (Mittelwerte bzw. Summen für synoptische Stunden, jeweils endend zur Minute 50) erstellt. Der Datensatz ist aufgeteilt in einen stündlich aktualisierten Teil im Verzeichnis ./{parameter}/recent/ und ein Archiv älterer Daten im Verzeichnis ./{parameter}/historical/.
Veranlassung „Algenblüten“ sind deutlich sichtbare Zeichen für die multiplen Belastungen, denen unsere Binnengewässer ausgesetzt sind, wie z. B. Nährstoffeinträge, Folgen des Klimawandels – insbesondere Dürren und Starkregen – oder physische und biologische Strukturveränderungen. Diese können mit erheblichen Nutzungseinschränkungen einhergehen. Das massenhafte Fischsterben in der Oder 2022 hat eindrücklich gezeigt, welche Auswirkungen auf Ökosysteme durch das Freisetzen von Algentoxinen entstehen können, und dass dafür verantwortlichen Prozesse möglicherweise so schnell und großräumig ablaufen, dass klassische Monitoring-Strategien diese nicht erfassen. Die Gewässerfernerkundung bietet die Möglichkeit, Algenblüten über die Chlorophyll-a-Konzentration großflächig mittels Satellitendaten zu erheben und Informationen in nahe-Echtzeit bereitzustellen. Eine bundesweite Überwachung von Algen in Fließ- und Standgewässern ist aufgrund des umfassenden Copernicus-Programms der EU technisch möglich und inhaltlich notwendig, um den Behörden zukünftig ein effizientes Gewässermonitoring und z. B. eine Früherkennung kurzzeitig auftretender Ereignisse mit Algenmassenentwicklungen zu ermöglichen. Zudem bieten die Daten wichtige Informationen für die Bewirtschaftung von Trinkwassertalsperren und Badegewässern. Ziele - Automatisierte, skalierbare Ableitung von Chlorophyll-a-Konzentrationen und ergänzenden Gewässergüteparametern aus räumlich- und zeitlich hochaufgelösten, großflächig verfügbaren Satellitendaten für Beispielgewässer (Fließ- und Standgewässer). - Kalibrierung, Validierung und Qualitätssicherung der erzeugten Daten mittels vorhandener In-situ-Daten - Entwicklung und automatisierte Erzeugung anwendungsbezogener, maßgeschneiderter Indikatoren, Produkte und Visualisierungen - Entwicklung einer digitalen Anwendung auf der Cloud-Plattform CODE-DE inkl. Bereitstellung der erzeugten Daten und Produkte - Planspiele für konkrete Anwendungsfelder – u. a. zur Einbindung von Fernerkundung in die Berichterstattung Der Algenmonitor wird auf diesen Grundlagen eine wissenschaftlich fundierte Anwendung demonstrieren, die für den behördlichen Einsatz frei verfügbare, zeitlich hochaufgelöste Gewässerfernerkundungsdaten von Beispielgewässern zur Verfügung stellt. Da die Anwendung auf Open-Source-Bausteinen beruht, schafft dies eine Basis für eine Skalierung auf das ganze Bundesgebiet. Die Bundesanstalt für Gewässerkunde, das Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung und das Umweltbundesamt starteten im August 2024 das Verbundprojekt „Algenmonitor“, gefördert vom Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) und Bundesministerium für Digitales und Verkehr (BMDV).Grundlegende Ziele des Verbundprojektes sind, auf Basis von Satellitendaten räumlich- und zeitlich hochaufgelöste Chlorophyll-a-Konzentrationen, für die Anwendungen maßgeschneiderte Produkte und weitere spezifische Indikatoren für (schädliche) Algenblüten bereitzustellen. Die Anwendung des Algenmonitors soll in diesem Projekt anhand von Beispielgewässern erprobt werden; angestrebt sind je nach Verfügbarkeit von In-situ-Daten mindestens drei große Fließgewässer und drei Standgewässer. Die erforderlichen Prozessierungsschritte werden auf der cloudbasierten Prozessierungsplattform CODE-DE implementiert. Anhand der Beispielgewässer können dieprozessierten Gewässerfernerkundungsdaten von Flüsse und Seen mit In-situ-Daten des Bundes, der Bundesländer und aus wissenschaftlichen Messnetzen (z. B. eLTER) validiert und ergänzt werden. Durch die Einbeziehung der Copernicus-Daten und -Dienste entsteht eine Grundlage, die es den Behörden von Bund und Ländern potentiell ermöglicht, wichtige Wassergüte-Parameter für die bundesweite Gewässerüberwachung großflächig zu erheben und in Wert zu setzen. Ziel des Vorhabens ist es, Gewässerfernerkundungsdaten für die weitere Verwendung zu erschließen und konkrete Anwendungsmöglichkeiten aufzuzeigen.
Die Ausdehnung des antarktischen Meereises nahm im Laufe der letzten Jahre zu und steht damit im Gegensatz zur Abnahme in der Arktis. Die Gründe hierfür sind Gegenstand aktueller Forschungsprojekte. Wechselwirkungen mit der Atmosphäre und dem Ozean spielen sicherlich eine wesentliche Rolle, aber auch die dicke und heterogene Schneeauflage des Meereises hat einen große Einfluss auf das Meereis und seine Rolle im globalen Klima und Wettergeschehen. Zugleich erschwert die Schneeauflage flugzeug- und satellitenbasierte Messungen über Meereis, da sie die Oberflächeneigenschaften bestimmt und zu großen Unsicherheiten beiträgt. Entsprechend ist eine bessere Kenntnis der Schneeverteilung auf Meereis dringend erforderlich, um Veränderungen besser verstehen und simulieren zu können. Ziel des Projektes ist es die Menge und Verteilung von Schnee auf antarktischem Meereis sowie dessen physikalische Eigenschaften und deren zeitliche Variabilität zu quantifizieren. Die Entwicklung eines neuen und konsistenten Datenprodukts für Schnee auf antarktischem Meereis steht im Vordergrund des Projektes. Dieses soll die hohe Variabilität über unterschiedliche Größenskalen und Jahreszeiten abbilden. Mithilfe dieses Produktes sind wir dann in der Lage Fernerkundungsalgorithmen und Modellsimulationen zu verbessern und zu validieren. Schließlich wird unser Projekt das Gesamtverständnis der Massenbilanz und Dynamik antarktischen Meereises verbessern, und leistet so einen wichtigen Beitrag für die biologische und geochemische Erforschung des eisbedeckten Südozeans. Um diese Ziele zu erreichen, werden hochaufgelöste Modelle betrieben, die durch Feld- und Fernerkundungsdaten von antarktischem Schnee auf Meereis gestützt und geleitet werden. Im Rahmen einer neuen deutsch-schweizer Zusammenarbeit (D-A-CH Programm) werden die Meereisexpertisen aus Feldmessungen und Fernerkundung der deutschen Partner mit der Schneeexpertise aus Feldmessungen und Modellierung der Schweizer Partner kombiniert. Die Projektpartner verfügen über detaillierte Schneemessungen mehrerer erfolgreicher Feldkampagnen auf antarktischem Meereis, die durch autonome Messungen ergänzt werden. Daten der Satelliten AMSR-2, SMOS und CryoSat-2 sind verfügbar und werden genutzt, um neue Algorithmen für die Bestimmung von Schneeeigenschaften auf Meereis zu entwickeln. Diese Algorithmen und daraus resultierende Datensätze werden durch Beobachtungen validiert und verbessert. Durch die Kopplung der numerischen Schneemodelle SNOWPACK und MEMLS werden Schneedicke, -temperatur, -dichte und Mikrowellenemissivität simuliert. Das Projekt ist darauf ausgelegt drei junge Wissenschaftler für Ihre Arbeit in der Meereisforschung zu finanzieren. Zwei erfahrene Post-Doktoranden sind vorgesehen. Beide haben bereits ähnliche Methoden und Datensätze im Rahmen ihren Doktorarbeiten bearbeitet. Ein Doktorand wird dieses Projekt zur Promotion nutzen.
<p> <p>Wälder, Böden und ihre Vegetation speichern Kohlenstoff. Bei intensiver Nutzung wird Kohlendioxid freigesetzt. Maßnahmen, die die Freisetzung verhindern sollen, richten sich vor allem auf eine nachhaltige Bewirtschaftung der Wälder, den Erhalt von Dauergrünland, bodenschonende Bearbeitungsmethoden im Ackerbau, eine Reduzierung der Entwässerung und Wiedervernässung von Moorböden.</p> </p><p>Wälder, Böden und ihre Vegetation speichern Kohlenstoff. Bei intensiver Nutzung wird Kohlendioxid freigesetzt. Maßnahmen, die die Freisetzung verhindern sollen, richten sich vor allem auf eine nachhaltige Bewirtschaftung der Wälder, den Erhalt von Dauergrünland, bodenschonende Bearbeitungsmethoden im Ackerbau, eine Reduzierung der Entwässerung und Wiedervernässung von Moorböden.</p><p> Bedeutung von Landnutzung und Forstwirtschaft <p>Der Kohlenstoffzyklus stellt im <a href="https://www.umweltbundesamt.de/node/3202">komplexen Klimasystem</a> unserer Erde ein regulierendes Element dar. Durch die Vegetation wird Kohlendioxid (CO2) aus der Luft mittels <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/photosynthese">Photosynthese</a> gebunden und durch natürlichen mikrobiellen Abbau freigesetzt. Zu den größten globalen Kohlenstoffspeichern gehören Meere, Böden und Waldökosysteme. Wälder bedecken weltweit ca. 31 % der Landoberfläche (siehe <a href="https://www.fao.org/documents/card/en/c/ca8642en">FAO Report 2020</a>). Bedingt durch einen höheren Biomassezuwachs wirken insbesondere <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/boreale">boreale</a> Wälder in der nördlichen Hemisphäre als Kohlendioxid-Senken. Nach § 1.8 des <a href="https://www.umweltbundesamt.de/node/12827">Klimarahmenabkommens der Vereinten Nationen</a> werden Senken als Prozesse, Aktivitäten oder Mechanismen definiert, die Treibhausgase (THG), <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/aerosole">Aerosole</a> oder Vorläufersubstanzen von Treibhausgasen aus der <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/atmosphaere">Atmosphäre</a> entfernen. Im Boden wird Kohlenstoff langfristig durch sog. Humifizierungsprozesse eingebaut. Global ist etwa fünfmal mehr Kohlenstoff im Boden gespeichert als in der Vegetation (siehe <a href="https://www.ipcc.ch/report/land-use-land-use-change-and-forestry/">IPCC Special Report on Land Use, Land Use Change and Forestry</a>). Boden kann daher als wichtigster Kohlenstoffspeicher betrachtet werden. Natürliche Mineralisierungsprozesse führen im Boden zum Abbau der organischen Bodensubstanz und zur Freisetzung der Treibhausgase CO2, Methan und Lachgas. Der Aufbau und Abbau organischer Substanz steht in einem dynamischen Gleichgewicht.</p> <p>Die voran genannten Prozesse werden in der Treibhausgasberichterstattung unter der Kategorie/Sektor „<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/landnutzung">Landnutzung</a>, <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/landnutzungsaenderung">Landnutzungsänderung</a> und Forstwirtschaft“ (kurz <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/lulucf">LULUCF</a>) bilanziert.</p> <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/378/bilder/foto_jaana_pruess.jpg"> </a> <strong> Abgeholztes Waldstück </strong> Quelle: Jaana Prüss </p><p> Modellierung von Treibhausgas-Emissionen aus Landnutzungsänderung <p>Jährliche Veränderungen des nationalen Kohlenstoffhaushalts, die durch Änderungen der <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/landnutzung">Landnutzung</a> entstehen, werden über ein Gleichgewichtsmodell berechnet, welches für Deutschland auf einem Stichprobensystem mit rund 36 Millionen Stichprobenpunkten basiert. Für die Kartenerstellung der Landnutzung und -bedeckung werden zunehmend satellitengestützte Daten eingesetzt, um so die realen Gegebenheiten genauer abbilden zu können. Die nationalen Flächen werden in die Kategorien Wald, Acker- sowie Grünland, Feuchtgebiete, Siedlungen und Flächen anderer Nutzung unterteilt (siehe auch <a href="https://www.umweltbundesamt.de/node/11170">Struktur der Flächennutzung</a>). Die Bilanzierung (Netto) erfolgt über die Summe der jeweiligen Zu- bzw. Abnahmen der Kohlenstoffpools (ober- und unterirdische <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/biomasse">Biomasse</a>, <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/totholz">Totholz</a>, Streu, organische und mineralische Böden und Holzprodukte) in den verschiedenen Landnutzungskategorien.</p> </p><p> Allgemeine Emissionsentwicklung <p>Der Verlauf der Nettoemissionen von 1990 bis 2023 zeigt, dass der <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/lulucf">LULUCF</a>-Sektor in den meisten Jahren als Nettoquelle für Treibhausgase fungierte. Hauptquellen sind die Emissionen aus den landwirtschaftlich genutzten Flächen der Landnutzungskategorien Acker- und Grünland. Diese beiden Kategorien weisen über die Jahre anhaltend hohe Emissionen aus entwässerten organischen Böden auf, sowie netto, zu einem geringeren Teil, aus den Mineralböden. Die Landnutzungskategorie Feuchtgebiete trägt hauptsächlich durch den industriellen Torfabbau und die Methanemissionen aus künstlichen Gewässern nicht unerheblich zur Gesamtsumme der THG-Emissionen bei. Die C-Pools des Waldes spielen eine ambivalente Rolle im Zeitverlauf. Mit ihren meist deutlich negativen Emissionen wirken die Pools tote organische Substanz (<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/totholz">Totholz</a> und Streu), genau wie die Holzprodukte, durch Zunahme dieser Kohlenstoffspeicher der Quellfunktion des Pools <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/biomasse">Biomasse</a> entgegen. Nichtsdestotrotz wird der qualitative Verlauf der LULUCF-Emissionskurve im Wesentlichen durch den Pool Biomasse, insbesondere der Landnutzungskategorie Wald, geprägt. Gegenüber dem Basisjahr haben die Netto-Emissionen aus dem LULUCF-Sektor in 2023 um 90,6% zugenommen (Netto THG-Emissionen in 1990: rund +36 Mio. t CO2 Äquivalente und in 2023: + 69 Mio. t CO2 Äquivalente).</p> <p>Im Rahmen des novellierten <a href="https://www.bmuv.de/gesetz/bundes-klimaschutzgesetz">Klimaschutzgesetzes (KSG)</a> wird eine Schätzung für das Vorjahr 2024 vorgelegt. Diese liefert für LULUCF nur Gesamtemissionen, deren Werte als unsicher einzustufen sind. Die Werte liegen bei 51,3 Mio. t CO2 Äquivalenten. Aus diesem Grunde werden in den folgenden Abschnitten nur die Daten der Berichterstattung 2025 für das Jahr 2023 betrachtet.</p> </p><p> Veränderung des Waldbestands <p>Die Emissionen sowie die Speicherung von Kohlenstoff bzw. CO2 für die Kategorie Wald werden auf Grundlage von <a href="https://www.bundeswaldinventur.de/">Bundeswaldinventuren</a> berechnet. Bei der Einbindung von Kohlenstoff spielt insbesondere der Wald eine entscheidende Rolle als potentielle Netto-Kohlenstoffsenke. In gesunden, sich im Aufwuchs befindlichen Waldbeständen können jährlich große Mengen an CO2 aus der <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/atmosphaere">Atmosphäre</a> eingebunden werden. Im Zeitraum 1991 bis 2017 waren es im Durchschnitt rund 54 Mio. t Netto-CO2-Einbindung jährlich. In den Jahren 1990 und 2007 trafen auf Deutschland Orkane (2007 war es der Sturm Kyrill), die zu erheblichem Holzbruch mit einem daraus resultierenden hohen Sturmholzaufkommen in den Folgejahren führten. Die dramatische Abnahme der Forstbiomasse im Jahr 2018 und den Folgejahren ist auf die Waldschäden infolge der großen Trockenheit in diesem und den folgenden Berichtsjahren zurückzuführen. Diese erheblichen Änderungen in der Waldbiomasse wurden während der jüngsten <a href="https://www.bundeswaldinventur.de/fileadmin/Projekte/2024/bundeswaldinventur/Downloads/BWI-2022_Broschuere_bf-neu_01.pdf">Bundeswaldinventur (2022)</a> erfasst und durch die quantifizierte Auswertung der Erhebung verifiziert (siehe dazu <a href="https://www.umweltbundesamt.de/node/112193">NID</a>). Bis in das Jahr 2017 waren in der Waldkategorie die Pools <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/biomasse">Biomasse</a>, mineralische Böden und <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/totholz">Totholz</a> ausschlaggebende Kohlenstoffsenken. Zu den Emissionsquellen im Wald zählten Streu, Drainage organischer Böden, Mineralisierung und Waldbrände. Ab 2018 wurde auch der Pool Biomasse durch die absterbenden Bäume zur deutlichen CO2-Quelle.</p> <p>In 1990 wurden rund 25,4 Mio. t CO2-Äquivalente im Wald an CO2-Emissionen gespeichert. Im Jahr 2023 wurden dagegen 20,9 Mio. t CO2-Äquivalente freigesetzt (siehe Tab. „Emissionen und Senken im Bereich <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/landnutzung">Landnutzung</a>, <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/landnutzungsaenderung">Landnutzungsänderung</a> und Forstwirtschaft“).</p> <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/2_tab_emi-senken-lulucf_2024-04-02.png"> </a> <strong> Tab: Emissionen und Senken im Bereich Landnutzung, Landnutzungsänderung und Forstwirtschaft </strong> Quelle: Umweltbundesamt Downloads: <ul> <li><a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/2_tab_emi-senken-lulucf_2024-04-02.pdf">Tabelle als PDF zur vergrößerten Darstellung (85,27 kB)</a></li> </ul> </p><p> Treibhausgas-Emissionen aus Waldbränden <p>Bei Waldbränden werden neben CO2 auch sonstige Treibhausgase bzw. Vorläufersubstanzen (CO, CH4, N2O, NOx und <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/nmvoc">NMVOC</a>) freigesetzt. Aufgrund der klimatischen Lage Deutschlands und der Maßnahmen zur Vorbeugung von Waldbränden sind Waldbrände ein eher seltenes Ereignis, was durch die in der <a href="https://www.ble.de/DE/BZL/Daten-Berichte/Wald/wald.html">Waldbrandstatistik</a> erfassten Waldbrandflächen bestätigt wird. Allerdings war das Jahr 2023 bezüglich der betroffenen Waldfläche mit 1.240 Hektar, ein deutlich überdurchschnittliches Jahr. Das langjährige Mittel der Jahre 1993 bis 2022 liegt bei 710 Hektar betroffener Waldfläche. Auch die durchschnittliche Waldbrandfläche von 1,2 Hektar je Waldbrand war in 2023 überdurchschnittlich und stellt den fünfthöchsten Wert seit Beginn der Waldbrandstatistik dar (siehe mehr zu <a href="https://www.umweltbundesamt.de/node/20375">Waldbränden</a>). Durch die Brände wurden ca. 0,11 Mio. t CO2-Äquivalente an Treibhausgasen freigesetzt. Werden nur die CO2-Emissionen aus Waldbrand (0,95 Mio. t CO2-Äquivalente) betrachtet, machen diese im Verhältnis zu den CO2-Emissionen des deutschen Gesamtinventars nur einen verschwindend kleinen Bruchteil aus.</p> </p><p> Veränderungen bei Ackerland und Grünland <p>Mit den Kategorien Ackerland und Grünland werden die Emissionen sowie die Einbindung von CO2 aus mineralischen und organischen Böden, der ober- und unterirdischen <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/biomasse">Biomasse</a> sowie direkte und indirekte Lachgasemissionen durch Humusverluste aus Mineralböden nach <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/landnutzungsaenderung">Landnutzungsänderung</a> sowie Methanemissionen aus organischen Böden und Entwässerungsgräben berücksichtigt. Direkte Lachgas-Emissionen aus organischen Böden werden im Bereich <a href="https://www.umweltbundesamt.de/daten/land-forstwirtschaft/beitrag-der-landwirtschaft-zu-den-treibhausgas#klimagase-aus-landwirtschaftlich-genutzten-boden">Landwirtschaft unter landwirtschaftliche Böden</a> berichtet.</p> <strong>Ackerland</strong> <p>Für die Landnutzungskategorie Ackerland betrugen im Jahr 2023 die THG-Gesamtemissionen 20,1 Mio. t CO2 Äquivalente und fielen damit um 0,8 Mio. t CO2 Äquivalente ≙ 4 % geringer im Vergleich zum Basisjahr 1990 aus (siehe Tab. „Emissionen und Senken im Bereich <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/landnutzung">Landnutzung</a>, Landnutzungsänderung und Forstwirtschaft“). Hauptquellen sind die ackerbaulich genutzten organische Böden (47 %) und die Mineralböden (45 %), letztere hauptsächlich infolge des Grünlandumbruchs. Die <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/anthropogen">anthropogen</a> bedingte Netto-Freisetzung von CO2 aus der Biomasse (7 %) ist im Ackerlandsektor gering. Dominierendes <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/treibhausgas">Treibhausgas</a> in der Kategorie Ackerland ist CO2 (2023: 19,2 Mio. t CO2 Äquivalente, rund 96 %).</p> <strong>Grünland</strong> <p>Die Landnutzungskategorie Grünland wird in Grünland im engeren Sinne, in Gehölze und weiter in Hecken unterteilt. Die Unterkategorien unterscheiden sich bezüglich ihrer Emissionen sowohl qualitativ als auch quantitativ deutlich voneinander. Die Unterkategorie Grünland im engeren Sinne (dazu gehören z.B. Wiesen, Weiden, Mähweiden etc.) ist eine CO2-Quelle, welche durch die Emissionen aus organischen Böden dominiert wird. Für die Landnutzungskategorie Grünland wurden 2023 Netto-THG-Emissionen insgesamt in Höhe von 23,7 Mio. t CO2 Äquivalenten errechnet. Diese fallen um rund 8,6 Mio. t CO2 Äquivalente ≙ 27% niedriger als im Basisjahr 1990 aus. Dieser abnehmende Trend wird durch die Pools Biomasse und Mineralböden beeinflusst. Mineralböden stellen eine anhaltende Kohlenstoffsenke dar. Die Senkenleistung der Mineralböden der Unterkategorie Grünland im engeren Sinne beträgt in 2023 -4,9 Mio. t CO2.</p> </p><p> Moore (organische Böden) <p>Drainierte Moorböden (d.h. entwässerte organische Böden) gehören zu den Hotspots für Treibhausgase und kommen in den meisten Landnutzungskategorien vor. Im Torf von Moorböden ist besonders viel Kohlenstoff gespeichert, welches als Kohlenstoffdioxid freigesetzt wird, wenn diese Torfschichten austrocken. Bei höheren Wasserständen werden mehr Methan-Emissionen freigesetzt. Zusätzlich entstehen Lachgas-Emissionen. Im Jahr 2023 wurden aus Moorböden um die 50,8 Mio. t CO2 Äquivalente an THG-Emissionen (CO2-Emissionen: 44,5 Mio. t CO2 Äquivalente, Methan-Emissionen: 2,6 Mio. t CO2 Äquivalente, Lachgas-Emissionen: 3,7 Mio. t CO2 Äquivalente) freigesetzt. Das entspricht in etwa 7 % der gesamten Treibhausgasemissionen in Deutschland im Jahr 2023. (siehe Abb. „<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/treibhausgas">Treibhausgas</a>-Emissionen aus Mooren“). Die Menge an freigesetzten CO2-Emissionen aus Mooren ist somit höher als die prozessbedingten CO2-Emissionen des <a href="https://www.umweltbundesamt.de/node/15214#emissionsentwicklung">Industriesektors</a> (47,2 Mio. t CO2).</p> <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/3_abb_thg-emissionen-moore_2025-05-26.png"> </a> <strong> Treibhausgas-Emissionen aus Mooren </strong> Quelle: Umweltbundesamt Downloads: <ul> <li><a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/3_abb_thg-emissionen-moore_2025-05-26.pdf">Diagramm als PDF (148,20 kB)</a></li> </ul> </p><p> Landwirtschaftlich genutzte Moorböden <p>Drainierte Moorböden werden überwiegend landwirtschaftlich genutzt. Die dabei entstehenden Emissionen aus organischen Böden werden deshalb in den Landnutzungskategorien Ackerland und Grünland im engeren Sinne (d.h. Wiesen, Weiden, Mähweiden) erfasst. Hinzu kommen die Lachgasemissionen aus den organischen Böden (Histosole) des Sektors Landwirtschaft. Insgesamt wurde für diese Bereiche eine Emissionsmenge von rund 42,1 Mio. t CO2-Äquivalente in 2023 (folgende Angaben in Mio. t CO2-Äquivalente: CO2: 42,1, Methan: 2,2 und Lachgas: 3,3) freigesetzt, was insgesamt einem Anteil von 82,9 % an den THG-Emissionen aus Mooren entspricht.</p> </p><p> Feuchtgebiete <p>Unter der Landnutzungskategorie „Feuchtgebiete“ werden in Deutschland verschiedene Flächen zusammengefasst: Zum einen werden Moorgebiete erfasst, die vom Menschen kaum genutzt werden. Dazu gehören die wenigen, naturnahen Moorstandorte in Deutschland, aber auch mehr oder weniger stark entwässerte Moorböden (sogenannte terrestrische Feuchtgebiete). Zum anderen werden unter Feuchtgebiete auch Emissionen aus Torfabbau (on-site: <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/emission">Emission</a> aus Torfabbauflächen; off-site: Emissionen aus produziertem und zu Gartenbauzwecken ausgebrachtem Torf) erfasst. Allein die daraus entstehenden CO2-Emissionen liegen bei rund 1,8 Mio. t CO2-Äquivalenten. Im Inventar in Submission 2024 neu aufgenommen sind die Emissionen aus natürlichen und künstlichen Gewässern. Zu letzteren gehören Fischzuchtteiche und Stauseen ebenso wie Kanäle der Wasserwirtschaft. Durch diese Neuerung fließen nun Methanemissionen in das Treibhausgasinventar ein, die bislang nicht berücksichtigt wurden. Dadurch liegen nun die Netto-Gesamtemissionen der Feuchtgebiete bei 8,8 Mio. t CO2-Äquivalenten im Jahr 2023 und haben im Trend gegenüber dem Basisjahr 1990 um 0,4 % abgenommen. Diese Abnahme im Trend lässt sich auf eine zwischenzeitlich verstärkte Umwidmung von Grünland-, Wald- und Siedlungsflächen zurückführen.</p> </p><p> Nachhaltige Landnutzung und Forstwirtschaft sowie weitere Maßnahmen <p>Im novellierten <a href="https://www.bmuv.de/gesetz/bundes-klimaschutzgesetz">Bundes-Klimaschutzgesetz</a> sind in § 3a Klimaziele für den <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/lulucf">LULUCF</a>-Sektor 2021 festgeschrieben worden. Im Jahr 2030 soll der Sektor eine Emissionsbilanz von minus 25 Mio. t <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/co2">CO2</a>-Äquivalenten erreichen. Dieses Ziel könnte unter Berücksichtigung der aktuellen Zahlen deutlich verfehlt werden. Um dieses Ziel zu erreichen, sind ambitionierte Maßnahmen zur Emissionsminderung, dem Erhalt bestehender Kohlenstoffpools und der Ausbau von Kohlenstoffsenken notwendig. Im Koalitionsvertrag adressieren die Regierungsparteien diese Herausforderungen. Das <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/bmuv">BMUV</a> hat bereits den Entwurf eines „Aktionsprogramm natürlicher Klimaschutz“ vorgelegt, das nach einer Öffentlichkeitsbeteiligung im letzten Jahr innerhalb der Regierung abgestimmt wird. Auf die Notwendigkeit für ambitionierte Klimaschutzmaßnahmen und die Bedeutung von <a href="https://www.umweltbundesamt.de/node/92372">naturbasierten Lösungen für den Klimaschutz</a> hat das Umweltbundesamt in verschiedenen Studien (siehe hierzu <a href="https://www.umweltbundesamt.de/node/90310">Treibhausgasminderung um 70 Prozent bis 2030: So kann es gehen!</a>) hingewiesen</p> <p>Seit dem Jahr 2015 wird die Grünlanderhaltung im Rahmen der EU-Agrarpolitik über das sogenannte Greening geregelt <a href="http://eur-lex.europa.eu/legal-content/DE/TXT/PDF/?uri=CELEX:32013R1307&qid=1464776213857&from=DE">(Verordnung 1307/2013/EU)</a>. Das bedeutet, dass zum ein über Pflug- und Umwandlungsverbot Grünland erhalten und zum anderen aber auch durch staatliche Förderung die Grünlandextensivierung vorangetrieben werden soll. Die Förderung findet auf Bundesländerebene statt. In der Forstwirtschaft sollen Waldflächen erhalten oder sogar mit Pflanzungen heimischer Baumarten ausgeweitet und die verstärkte Holznutzung aus nachhaltiger Holzwirtschaft (siehe <a href="https://www.charta-fuer-holz.de/">Charta für Holz 2.0</a>) gefördert werden. Weitere Erstaufforstungen sind bereits bewährte Maßnahmen, um die Senkenwirkung des Waldes zu erhöhen. Des Weiteren werden durch das Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/bmel">BMEL</a>) internationale Projekte zur nachhaltigen Waldwirtschaft, die auch dem deutschen Wald zu Gute kommen, zunehmend gefördert. Eine detailliertere Betrachtung dazu findet sich unter <a href="https://www.umweltbundesamt.de/node/88649">Klimaschutz in der Landwirtschaft</a>.</p> <p>Die <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/treibhausgas">Treibhausgas</a>-Emissionen aus drainierten Moorflächen lassen sich verringern, indem man den Wasserstand gezielt geregelt erhöht, was zu geringeren CO2-Emissionen führt. Weitere Möglichkeiten liegen vor allem bei Grünland und Ackerland in der landwirtschaftlichen Nutzung nasser Moorböden, der sogenannten Paludikultur (Landwirtschaft auf nassen Böden, die den Torfkörper erhält oder zu dessen Aufbau beiträgt). Eine weitere Klimagasrelevante Maßnahme ist die Reduzierung des Torfabbaus und der Torfanwendung (siehe <a href="https://www.dehst.de/DE/Themen/Klimaschutzprojekte/Natuerlicher-Klimaschutz/Moore/moore_artikel.html?nn=284150#doc284160bodyText3">Moorklimaschutz</a>).</p> </p><p> </p><p>Informationen für...</p>
Underway optical chlorophyll-a and turbidity data were collected along the cruise track with Sea-Bird Scientific ECO FLNTU sensors installed within two autonomous measurement systems, called self-cleaning monitoring boxes (SMBs). The SMBs measure alternatingly. While one box is measuring, the other one is being cleaned. The water inlet for the SMBs is at about 4 m below sea surface. Observed chlorophyll-a and turbidity data were both quality controlled and the chlorophyll-a data was additionally calibrated using chlorophyll-a reference data from discrete water samples taken from the CTD water sampler at 10 m depth. Sample chlorophyll-a was determined spectrophotometrically following Jeffrey and Humphrey (1975) as in EPA Method 446. Note that the ship crossed various biogeochemical provinces leading to high variability in the data and, additionally, non-photochemical quenching effects can be observed making it difficult to robustly calibrate the data. A comparison of the calibrated chlorophyll-a with satellite data using the GlobColour CHL1 and CHL2 products is additionally provided. Details on all quality control steps, the calibration, and the comparison with satellite data can be found in the data processing report. The resulting data set contains the original data, the calibrated data (in case of chlorophyll-a) and corresponding quality flags achieved by the quality control algorithm. The data source is given through the name of the active SMB. The data set contains data during transit time and station work. We recommend to use ship's speed to filter for only transit data.
Improving our understanding of the energy and water exchanges between the land surface and the lower atmosphere (i.e. land–atmosphere interactions), and how climate change may affect them, is crucial to predict changes in temperature and precipitation extremes. Observations of energy and water fluxes at the land surface are typically retrieved from the eddy covariance method, which presents limitations related to spatial and temporal gaps, and the non-closure of the energy and water balances. Meanwhile, soil moisture (SM) products derived from satellite data have been widely used at regional and global scales, but they are limited to capture only surface soil water content and variations. The combination of remote sensing (RS) data and modelling frameworks is called to be the solution to improve the spatial coverage and vertical resolution of land–atmosphere interactions data, ensuring the energy and water balance closure. Here, we explore the combination of remote sensing and meteorological data with a physical-based modelling framework, the High resOlution Land Atmosphere Parameters from Space (HOLAPS). We used HOLAPS to produce hourly consistent estimates of energy and water fluxes over Europe at 5 km resolution for the period 2001-2020. More information about the HOLAPS dataset can be found in García-García and Peng (2024). The HOLAPS product is available at two temporal resolutions (hourly and daily), including outputs of evapotranspiration (Etot), latent (LE) and sensible (H) heat fluxes and soil moisture at 5 soil layers (sm). Other variables from the HOLAPS framework can be shared under request. Please, when using the HOLAPS products refer to this dataset and the publication from García-García and Peng, 2024. For further questions about the data product and the term of use, please contact Dr. Almudena García-García (almudena.garcia-garcia@ufz.de) or Dr. Jian Peng (jian.peng@ufz.de) "García-García, Almudena, and Jian Peng. "Generation and evaluation of energy and water fluxes from the HOLAPS framework: Comparison with satellite-based products during extreme hot weather." Remote Sensing of Environment (2024) https://doi.org/10.1016/j.rse.2024.114451"
Leuchtende Nachtwolken (NLCs, von engl. Noctilucent clouds) sind optisch dünne Wassereiswolken, die nahe der polaren Sommermesopause bei geographischen Breiten polwärts von etwa 50 Grad auftreten. NLCs wurden in den vergangenen Jahrzehnten intensiv untersucht, insbesondere aufgrund ihrer Rolle als Indikatoren der globalen Veränderung. Langzeitsatellitenmessungen der NLCs mit Hilfe der SBUV/2 Instrumente auf Nimbus-7 und der NOAA-Satellitenreihe zeigen eine signifikante Zunahme der NLC Albedo (DeLand et al., 2007) sowie der NLC Häufigkeit (Shettle et al., 2009). Dieser langfristige Trend wurde durch eine Studie von Stevens et al. (2007) in Frage gestellt, in der die Langzeittrends in SBUV/2 NLC Albedo und der NLC Eismasse bei einer konstanten Lokalzeit untersucht wurden. Erstaunlicherweise führte die ausschließliche Berücksichtigung von Messungen bei konstanter Lokalzeit dazu, dass der Langzeittrend in der NLC Albedo praktisch vollständig verschwand. Diese Ergebnisse suggerieren, dass die veränderlichen Lokalzeiten, die mit der langsamen Veränderung der Orbitparameter der NOAA Satelliten verbunden sind, den scheinbaren Langzeittrend in NLC Albedo und NLC Häufigkeiten in früheren Studien verursachen. Dieser Sachverhalt ist noch immer nicht verstanden, obwohl die Frage nach den tatsächlichen Langzeitvariationen in NLCs von entscheidender Bedeutung für das wissenschaftliche Verständnis des Klimawandels in der mittleren Atmosphäre ist. Das wissenschaftliche Hauptziel des hier vorgeschlagenen Projekts ist es die Ursachen für die oben skizzierten Diskrepanzen zwischen den verschiedenen Analysen der SBUV/2 Daten zu untersuchen, und festzustellen, ob NLC-Parameter einer Langzeitvariation unterliegen oder nicht. Zu diesem Zweck sollen Messungen der europäischen Nadir-Beobachtungsinstrumente GOME und SCIAMACHY zur Bestimmung von NLCs verwendet werden. Nadir-Messungen dieser Satelliteninstrumente sind hervorragend geeignet, um diese wissenschaftliche Fragestellung zu untersuchen, weil die Satelliten sich in Sonnen-synchronen Erdumlaufbahnen befinden, und somit Messungen bei einer bestimmten geographischen Breite stets zur selben Lokalzeit durchführt werden. Da die GOME und SCIAMACHY Nadir-Messungen bisher nicht zur Untersuchung von NLCs verwendet wurden, soll im Rahmen dieses Projekts ein NLC Auswertealgorithmus implementiert und auf den gesamten GOME und SCIAMACHY Datensatz angewandt werden. Die zu bestimmenden NLC Parameter umfassen NLC Albedo, NLC Häufigkeit sowie NLC Eismasse. Die abgeleiteten NLC Datenprodukte werden verwendet, und Sonnenzyklusvariationen und Langzeittrends in NLCs zu quantifizieren, sowie zur Untersuchung der Frage, ob die Langzeittrends in SBUV/2 NLC Messungen durch die veränderlichen Lokalzeiten dieser Satellitenmessungen beeinflusst oder gar maßgeblich verursacht werden.
Der horizontale Wind nimmt eine Schlüsselrolle in der Dynamik der Atmosphäre ein. Insbesondere beeinflusst er die Ausbreitung und Dissipation von Schwerewellen und thermischen Gezeiten in der mittleren Atmosphäre. Simultane Wind- und Temperaturmessungen bieten dabei die einzigartige Möglichkeit, sowohl kinetische als auch potentielle Energiedichten der Schwerewellen zu berechnen, aus denen wiederum intrinsische Wellenparameter ableitbar sind. Windmessungen in der mittleren Atmosphäre sind jedoch insbesondere im Höhenbereich zwischen 35 und 75 km sehr selten, da hier weder Radiosonden noch Radars Daten liefern und Wind-Radiometer bzw. Satelliten keine für die Untersuchung von Schwerewellen ausreichend große Genauigkeit und Auflösung haben. Deshalb wollen wir in Kühlungsborn/Deutschland (54° N, 12° O) ein neues Lidar aufbauen, mit dem bei gekippten Teleskopen der Horizontalwind aus der Dopplerverschiebung der Rayleigh-Rückstreuung bestimmt werden kann. Neben der Erstellung einer Wind-Klimatologie steht vor allem die Untersuchung der Ausbreitung von Trägheitsschwerewellen in der mittleren Atmosphäre im Vordergrund. Dazu werden wir u.a. horizontale und vertikale Impulsflüsse und die Höhe des Impulsübertrags an die Hintergrundatmosphäre bestimmen. Diese für die Energiebilanz der Atmosphäre wesentlichen Parameter liefern wichtige Vergleichsgrößen für Zirkulationsmodelle. Ferner werden wir intrinsische Welleneigenschaften aus Wind-Hodographen analysieren, die für andere bodengebundene Messsysteme in der Regel nicht zugänglich sind. Unter Einbeziehung des lokalen Hintergrundwindes sollen aufwärts und abwärts propagierende Schwerewellen eindeutig getrennt und quantifiziert werden. Die Analysen werden insgesamt unser Verständnis der vertikalen Kopplung und der zu Grunde liegenden Zirkulation in der mittleren Atmosphäre deutlich verbessern. Das neue Lidarsystem ergänzt ein in Nordnorwegen am ALOMAR-Observatorium (69° N, 16° O) vorhandenes Windlidar, welches ebenfalls vom IAP betrieben wird. In diesem Projekt wird die dabei erworbene Expertise genutzt, um die Entwicklungsrisiken für das neue Lidar zu minimieren und schwerpunktmäßig Windmessungen in der mittleren Atmosphäre durchzuführen und zu interpretieren.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 1017 |
| Europa | 92 |
| Global | 3 |
| Kommune | 10 |
| Land | 127 |
| Schutzgebiete | 4 |
| Weitere | 10 |
| Wirtschaft | 7 |
| Wissenschaft | 594 |
| Zivilgesellschaft | 4 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 20 |
| Ereignis | 16 |
| Förderprogramm | 923 |
| Hochwertiger Datensatz | 9 |
| Repositorium | 2 |
| Text | 79 |
| unbekannt | 90 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 84 |
| Offen | 1029 |
| Unbekannt | 26 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 927 |
| Englisch | 334 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 18 |
| Bild | 12 |
| Datei | 35 |
| Dokument | 45 |
| Keine | 605 |
| Unbekannt | 5 |
| Webdienst | 18 |
| Webseite | 489 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 861 |
| Lebewesen und Lebensräume | 988 |
| Luft | 876 |
| Mensch und Umwelt | 1129 |
| Wasser | 710 |
| Weitere | 1139 |