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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>

Flood risk in a changing climate (CEDIM)

Aims: Floods in small and medium-sized river catchments have often been a focus of attention in the past. In contrast to large rivers like the Rhine, the Elbe or the Danube, discharge can increase very rapidly in such catchments; we are thus confronted with a high damage potential combined with almost no time for advance warning. Since the heavy precipitation events causing such floods are often spatially very limited, they are difficult to forecast; long-term provision is therefore an important task, which makes it necessary to identify vulnerable regions and to develop prevention measures. For that purpose, one needs to know how the frequency and the intensity of floods will develop in the future, especially in the near future, i.e. the next few decades. Besides providing such prognoses, an important goal of this project was also to quantify their uncertainty. Method: These questions were studied by a team of meteorologists and hydrologists from KIT and GFZ. They simulated the natural chain 'large-scale weather - regional precipitation - catchment discharge' by a model chain 'global climate model (GCM) - regional climate model (RCM) - hydrological model (HM)'. As a novel feature, we performed so-called ensemble simulations in order to estimate the range of possible results, i.e. the uncertainty: we used two GCMs with different realizations, two RCMs and three HMs. The ensemble method, which is quite standard in physics, engineering and recently also in weather forecasting has hitherto rarely been used in regional climate modeling due to the very high computational demands. In our study, the demand was even higher due to the high spatial resolution (7 km by 7 km) we used; presently, regional studies use considerably larger grid boxes of about 100 km2. However, our study shows that a high resolution is necessary for a realistic simulation of the small-scale rainfall patterns and intensities. This combination of high resolution and an ensemble using results from global, regional and hydrological models is unique. Results: By way of example, we considered the low-mountain range rivers Mulde and Ruhr and the more alpine Ammer river in this study, all of which had severe flood events in the past. Our study confirms that heavy precipitation events will occur more frequently in the future. Does this also entail an increased flood risk? Our results indicate that in any case, the risk will not decrease. However, each catchment reacts differently, and different models may produce different precipitation and runoff regimes, emphasizing the need of ensemble studies. A statistically significant increase of floods is expected for the river Ruhr in winter and in summer. For the river Mulde, we observe a slight increase of floods during summer and autumn, and for the river Ammer a slight decrease in summer and a slight increase in winter.

Verbesserte geodätische Gletschermassenbilanzen durch Integration von Fernerkundung, Oberflächenmassenbilanz und Firnverdichtungsmodellierung - eine Beispielstudie von James Ross Island, Antarktis

Das Vorhaben zielt auf die Verbesserung von geodätischen Gletschermassenbilanzen ab. Neben einer Verbesserung der absoluten Genauigkeit wird vor allem auch eine verbesserte Fehlerquantifizierung/-abschätzung angestrebt. Zunächst werden Höhen- und Volumenänderungen aus der Differenzierung von digitalen Geländemodellen unterschiedlicher Zeitpunkte und Quellen bestimmt. Diese werden durch verschieden Verfahren wie Photogrammetrie und SAR Interferometrie (insbesondere der deutschen TanDEM-X Mission) gewonnen. Die derzeitigen Schwierigkeiten der geodätischen Methode resultieren vor allem aus Unsicherheiten der Eindringtiefe des Radarsignals bei trockenem Schnee bzw. gefrorener Schneedecke sowie bei der anschließenden Konvertierung von Volumen- in Massenänderungen, durch die Annahme eines Dichtewertes oder Dichteprofils. Hier soll durch den Einsatz eines gekoppelten Gletschermassenhaushalt- und Firnkompaktionsmodell zusammen mit den Fernerkundungsergebnisse eine entscheidende Verbesserung erzielt werden. Um das Modell und die Untersuchungen zu initialisieren und zu validieren, sollen Felderhebungen durchgeführt werden sowie auf einen sehr umfangreichen Datenbestand des Antragstellers und der tschechischen und argentinischen Kooperationspartner zurückgegriffen werden. Um Effekte und mögliche Fehler durch das Eindringen des x-Band Radarsignals besser quantifizieren zu können, werden Aufnahmen mit Sommer und Wintersituationen untersucht und mit GNSS Referenzdaten aus Geländeerhebungen verifiziert. Ferner werden die Ergebnisse der geodätischen Methode mit dem sogenannten Input-Output Verfahren ('flux gate approach') verglichen, um eine zusätzliche Absicherung der Ergebnisse zu erzielen. Das Projekt wird in enger Kooperation mit tschechischen Wissenschaftlern der Universitäten in Brno und Prag sowie mit Kollegen des Argentinischen Antarktisinstituts durchgeführt. Als Testgebiet wurde James Ross Island, an der nordöstlichen Spitze der Antarktischen Halbinsel, ausgewählt. Auch wenn die Untersuchungsregion in der Antarktis liegt, so sollen primär methodische Entwicklungen durchgeführt werden, die auf andere Standorte übertragbar sind. Der vorgeschlagene Standort bietet aufgrund der vorhanden Datenlage und Vorarbeiten sowie der internationalen Kooperation und logistischen Möglichkeiten ideale Voraussetzungen, die zu keinen nennenswerten Mehrkosten gegenüber anderen Standorten mit vergleichbaren Gletschergrößen führen. Zudem zeigen Vorarbeiten, dass die beobachteten Höhenänderungen der Gletscher auf einem kleinen Gebiet sehr unterschiedlich sind und daher in einem Gebiet unterschiedliche Magnituden, Richtungen und Mechanismen der Änderungen sowie unterschiedliche meteorologische Bedingungen untersucht werden können. Eine Situation und Konstellation, die an kaum einem anderen Standort derart gut vorliegt.

Aerosole und Nebel im südlichen Afrika: Prozesse und Auswirkungen auf die Biogeochemie (AEROFOG)

Das südliche Afrika ist einer der Hotspots des Klimawandels. In Namibia treten einige der extremsten Klimaregime der Welt auf, vom kalten Benguela-Strom zur hyperariden Küstenwüste Namib. Nebel und niedrige Wolken sind typische Erscheinungen der Region. Sie beeinflussen die Küstenregion und liefern weiter landeinwärts einen höheren Beitrag zum Wasservolumen als Niederschlag. Nebel und niedrige Wolken spielen damit eine zentrale Rolle in der Bereitstellung kritischer limitierender natürlicher Ressourcen in empfindliche Ökosysteme: Wasser, Nährstoffe und Licht. Das wissenschaftliche Verständnis der mikrophysikalischen und chemischen Mechanismen der Bildung, Zusammensetzung und letztlich der Aufnahme und Verteilung von Aerosol-Nährstoffen ist jedoch noch unvollständig. Um die bestehenden Verständnislücken zu schließen wird hier mit dem AEROFOG-Projekt ein interdisziplinärer Ansatz vorgeschlagen, der Atmosphärenwissenschaften, Fernerkundung und Ökologie umfasst. Eine solch umfassende Betrachtung der Materie ist unverzichtbar. AEROFOG zielt auf ein verbessertes Verständnis des Einflusses von Aerosolen auf Nebelentwicklung, dessen chemische Zusammensetzung und seinen Einfluss auf die lokale Biogeochemie. Dabei werden detaillierte Messungen von Aerosol, Deposition und Nebelchemie sowie mikrophysikalischer Größen bei zwei intensiven Feldmesskampagnen im Süd-Winter und Süd-Sommer an Küsten- und Wüstenstationen durchgeführt, um eine große Anzahl von verschiedenartigen Nebelereignissen erfassen zu können. Zusätzlich werden Studien zur Wirkung von Nebel auf die lokale Biogeochemie und insbesondere endemische Pflanzenarten durchgeführt. Diese Messungen stellen die Grundlage für Multiphasen-Prozess-Modellierung der Aerosol-Nebel-Interaktionen dar, womit ein neues Verständnis von Nebel-Mikrophysik und -Chemie erzielt wird. Aus zeitlich hochaufgelösten Satellitendaten werden räumliche und zeitliche Muster der Nebelverteilung ermittelt und mit den Modell- sowie experimentellen Erkenntnissen verschnitten. Zusammengenommen wird mit diesem interdisziplinären und kooperativen Projekt eine Reihe von Erkenntnislücken geschlossen und werden erstmalig Einsichten in die Verteilung und Eintragung nebelgetragener Nährstoffe in ariden Ökosystemen wie der Namib gewonnen und damit eine wichtige Grundlage für Klimaprojektionen und Ökosystemgesundheit gelegt.

Variabilität des Ostasiatischen Monsuns während der letzten 65.000 Jahre - laminierte Seesedimente aus dem Sihailongwan-Maarsee, NE-China

Laminierte Seesedimente sind unschätzbare Informationsquellen zur Geschichte der Umwelt und des Klimas direkt aus der Lebenssphäre des Menschen. Ein exzellentes Beispiel dafür ist der Sihailongwan-Maarsee aus NE-China. In einem immer noch dicht bewaldeten Vulkangebiet gelegen, bieten seine Sedimente ein ungestörtes Abbild der Monsunvariationen über zehntausende von Jahren. Nur die letzten ca. 200 Jahre zeigen einen deutlichen lokalen anthropogenen Einfluss. Das Monsunklima der Region mit Hauptniederschlägen während des Sommers und extrem kalten Wintern unter dem Einfluss des Sibirischen Hochdrucksystems bildet die Voraussetzung für die Bildung von saisonal deutlich geschichteten Sedimenten (Warven), die in dem tiefen Maarsee dann auch überwiegend ungestört erhalten bleiben. Insbesondere die Auftauphase im Frühjahr bringt einen regelmässigen Sedimenteintrag in den See, der das Gerüst für eine derzeit bis 65.000 Jahre vor heute zurückreichende Warvenchronologie bildet. Für das letzte Glazial zeigen Pollenspektren aus dem Sihailongwan-Profil Vegetationsvariationen im Gleichklang mit bekannten klimatischen Variationen des zirkum-nordatlantischen Raumes (Dansgaard-Oeschger-Zyklen) zu dieser Zeit. Der Einfluss dieser Warmphasen auf das Ökosystem See war jedoch sehr unterschiedlich. So sind die Warven aus den Dansgaard-Oeschger (D/O) Zyklen 14 bis 17 mit extrem dicken Diatomeenlagen (hauptsächlich Stephanodiscus parvus/minutulus) denen vom Beginn der spätglazialen Erwärmung zum Verwechseln ähnlich, während Warven aus dem D/O-Zyklus 8 kaum Unterschiede zu überwiegend klastischen Warven aus kalten Interstadialen aufweisen. Gradierte Ereignislagen mit umgelagertem Bodenmaterial sind deutliche Hinweise auf ein Permafrost-Regime während der Kaltphasen. Auch während des Spätglazials treten deutliche klimatische Schwankungen auf, die der in europäischen Sedimentarchiven definierten Gerzensee-Oszillation und der Jüngeren Dryas zeitlich exakt entsprechen. Das frühe Holozän ist von einer Vielzahl Chinesischer Paläoklima-Archive als Phase mit intensiverem Sommermonsun bekannt. Überraschenderweise sind die minerogenen Fluxraten im Sihailongwan-See während des frühen Holozäns trotz dichter Bewaldung des Einzugsgebietes sehr hoch. Sowohl Mikrofaziesanalysen der Sedimente als auch geochemische Untersuchungen deuten auf remoten Staub als Ursache dieses verstärkten klastischen Eintrags hin. Der insbesondere in den letzten Jahrzehnten zunehmende Einfluss des Menschen zeigt sich in den Sedimenten des Sihailongwan-Maarsees vor allem in einem wiederum zunehmenden Staubeintrag und einer Versauerung im Einzugsgebiet. Der anthropogene Einflusss auf die lokale Vegetation ist immer noch gering.

Luftmassenexport aus dem asiatischen Monsun in die außertropische Stratosphäre: Auswirkungen auf Chemie und Strahlung (AirExam)

Der asiatische Sommermonsun ist charakterisiert durch hohe Konvektion über Südasien, die mit der asiatischen Monsun-Antizyklone (AMA) zusammenhängt, der sich von der oberen Troposphäre bis in die untere Stratosphäre (UTLS) erstreckt. Diese Antizyclone ist das ausgeprägteste Zirkulationsmuster in diesen Höhen während des borealen Sommer. Es ist bekannt, dass der Export von Monsunluft quasi-isentropisch aus der AMA sowohl im Osten als auch im Westen, einen großen Einfluss auf die Zusammensetzung der außertropischen unteren Stratosphäre hat. Jedoch sind die relative Stärken der beiden Wege bisher unbekannt. Der Transport von Luftmassen aus der AMA in die nördliche außertropische UTLS wirkt sich entscheidend auf die Chemie der Stratosphäre und ihrenStrahlungshaushalt (z.B. durch Transport von H2O, Aerosol oder ozonschädigende Stoffe) aus. Im Rahmen dieses Projekts AirExam wird der quasi-isentropischer Luftmassenexport aus der AMA durch verschiedene Wegen und seine Auswirkungen auf Chemie und Strahlung der außertropische UTLS quantifiziert durch u.a. HALO-Flugzeugmessungen (insbesondere aus die für Sommer 2023 geplanten PHILEAS-Kampagne), Simulationen mit dem Chemischen Transportmodell CLaMS und Strahlungsberechnungen. Unser Projekt AirExam wird sich mit den folgenden offenen Schlüsselfragen befassen:1) Welchen relativen Beitrag leisten die beiden quasi-horizontalen Transportwege (nach Westen und Osten) aus dem asiatischen Monsun-Antizyklon zur Zusammensetzung der außertropischen unteren Stratosphäre?2) Wie groß ist die jährliche Variabilität des Transports aus der asiatischen Monsun-Antizyklone in die außertropische untere Stratosphäre und was sind die Hauptquellenregionen auf der Erde Oberfläche?3) Was ist die Auswirkung des Wasserdampftransports aus der asiatischen Monsun-Antizyklone zum H2O-Budget der außertropischen UTLS und seine Strahlungswirkung?In unserem Projekt werden wir HALO-Messungen (insbesondere H2O) mit globalen 3-dimensionalen CLaMS-Simulationen kombinieren, die von neuen hochaufgelösten ERA-5-Reanalyse des ECMWF angetrieben werden. CLaMS-Simulationen auf der Grundlage von ERA-5 sind ein neues Instrument zur zuverlässigen Beschreibung von Transportprozessen in der Region des asiatischen Monsuns und seiner globalen Auswirkungen. Die Strahlungswirkung des durch den asiatischen Monsun verursachten H2O-Anstiegs im Sommer und Herbst wird mit Hilfe des Strahlungs-Transfercodes Edwards und Slingo berechnet. H2O ist das wichtigste Treibhausgas, und die Befeuchtung der Stratosphäre ist eine wichtige Triebkraft des Klimawandels. Unser Projekt AirExam wird die Auswirkungen des verstärkten H2O-Transports in die untere Stratosphäre quantifizieren und kann daher dazu beitragen, die potenziellen Risiken des Luftmassentransports aus der asiatischen Monsunregion auf die globale Stratosphäre zu bewerten.

Effekt des Klimawandels auf die Bodenatmung

Die Vorhersage der Kohlenstoff(C)bilanz von Wäldern bei geänderten Klimabedingungen ist eine komplexe Aufgabe. Es bedarf des Verständnisses des Abbaus der organischen Substanz (SOM) im Boden wie etwa der Temperatur- und Feuchtigkeitsempfindlichkeit und der Substratqualität für Bodenmikroorganismen. Für eine Abschätzung der künftigen C-Speicherung in Waldökosystemen ist die Kenntnis der langfristigen Entwicklung des organischen Boden-Kohlenstoffvorrats entscheidend. Erhöhte Bodentemperaturen ermöglichen den Bodenmikroorganismen die organische Substanz schneller abzubauen. Das führt zu einer erhöhten Freisetzung von Bodenkohlenstoff in Form von CO2 (Bodenatmung). Sobald der leicht abbaubare Bodenkohlenstoff verbraucht ist, kann sich der temperaturbedingte Anstieg der Bodenatmung längerfristig wieder abschwächen. Die Rolle der Bodenmikroorganismen in diesem Zusammenhang ist noch nicht geklärt. So würde eine Verschiebung von einer bakterien-dominierten Gemeinschaft zu einer pilz-dominierten Gemeinschaft den Umsatz schwer abbaubaren organischen Materials fördern und den Effekt einer Erwärmung auf die CO2-Emission verstärken. Andererseits kann die physiologische Anpassung von Mikroorganismen an geänderte Umweltbedingungen den Temperatureffekt abschwächen. Eine weitere Unsicherheit ist die mikrobielle Aktivität im Winter und die damit verbundene CO2-Ausgasung aus dem Boden. Gerade in wenig produktiven Bergwäldern stellt die winterliche CO2-Emission einen beträchtlichen Teil des C-Flusses des ganzen Jahres dar. Neben der Bodentemperatur wirken sich auch Veränderungen der Niederschlagsmenge bzw. der zeitlichen Verteilung des Niederschlags unmittelbar auf den Bodenkohlenstoff-Umsatz aus. Klimasimulationen sagen für das Untersuchungsgebiet trockenere Sommer, mehr Niederschlag im Winter und eine Verlängerung der Schneedeckendauer vorher. Diese Effekte könnten den stimulierenden Effekt des Temperaturanstieges auf die Bodenatmung abschwächen. In unserer Studie soll ein bereits bestehendes Bodenerwärmungsexperiment adaptiert werden um die CO2-Emissionen aus dem Boden unter verschiedenen Niederschlagsszenarien auf Kontrollflächen und Erwärmungsflächen zu messen. Während der Vegetationsperiode beträgt die Temperaturerhöhung auf den Erwärmungsflächen konstante 3 C. Mit einer Dachkonstruktion soll im Sommer temporär eine Dürreperiode erzeugt werden. Erhöhter Niederschlag im Spätwinter wird durch Schneezugabe auf die Versuchsflächen simuliert. Die bestehende Versuchsanordnung ermöglicht die Unterscheidung zwischen autotropher und heterotropher Bodenatmung. Die Organismen, die für die heterotrophe Atmung zuständig sind, werden mit molekularen Methoden der Mikrobiologie untersucht. Die Ergebnisse des Experiments werden zeigen, ob die Böden von Bergwäldern in einer wärmeren Umwelt eine potentielle Quelle oder doch eine Senke von C sind. usw.

Sommersmog - rechtliche Befugnisse zu dessen Reduzierung

Wie laesst sich der Sommersmog reduzieren? Massnahmen zur Verringerung der Ozonvorlaeufersubstanzen; Beurteilung der Paragraphen 40 a ff BImSchG; experimentelle Gesetzgebung; Schutzpflichten des Staates; Einschaetzungspraerogative des Gesetzgebers; welche weiteren Regelungen/Normen existieren zur Ozonverringerung?

Analyse und Nowcasting von konvektiven Systemen mit VERA

Die genaue Vorhersage von Gewittern ist sowohl für die Wissenschaft als auch für die Öffentlichkeit ein wichtiges Anliegen, da konvektive Ereignisse im Sommer zu den größten Naturgefahren in unseren Breiten gehören. Um die Entstehungsprozesse von Gewittern genauer zu verstehen, ist eine Untersuchung von Konvektion auf einer hoch auflösenden Skala nötig. Nur damit kann man den heutigen Anforderungen an die Vorhersage (in Bezug auf Zeit, Raum und Intensität) gerecht werden. Zu diesem Zweck wird im nächsten Jahr im Rahmen von zwei internationalen Projekten (COPS und MAP D-PHASE) im Süden von Deutschland eine groß angelegte Messkampagne durchgeführt. Das Hauptziel dieser Kampagne ist die Erstellung eines hochwertigen Datensatzes für die Untersuchung konvektiver Prozesse, von der Auslösung von Konvektion über die Wolken- und Niederschlagsbildung bis hin zur Untersuchung von Wolkenchemie und Hydrometeoren. Damit sollen meteorologische (und hydrologische) Vorhersagen für konvektive Ereignisse verbessert werden. Sowohl bei COPS (Convective and Orographically-induced Precipitation Study; Teil des Priority Program SSP 1167 der Deutschen Forschungsgemeinschaft) als auch bei MAP D-PHASE (Mesoscale Alpine Program Demonstration of Probabilistic Hydrological and Atmospheric Simulation of flood Events in the Alpine region, ein von der Welt-Meteorologischen Organisation gefördertes Projekt) ist das Institut für Meteorologie und Geophysik in der Planungsphase vertreten. Im Rahmen des vorgeschlagenen Projektes soll die Messkampagne durch den Einsatz eines eigenen Meso-Messnetzes und Personal unterstützt werden, womit ein wichtiger Beitrag zu dem einmaligen Datensatz, der durch den Einsatz verschiedenster Messsysteme (Bodenstationen, Dopplerradar, Lidar, Satelliten, Flugzeuge, Radiosonden, ...) zu Stande kommt, geleistet wird. Mit Hilfe der Daten aus der Feldkampagne soll im Zuge des Projektes das Analyseverfahren VERA, das im Rahmen von FWF-Projekten am Institut entwickelt worden ist, einerseits für das Nowcasting von Gewittern, andererseits zur genaueren Niederschlagsanalyse, weiterentwickelt werden. Für beide Entwicklungsschritte wird dem Fingerprint-Ansatz, mit dem Zusatzinformation für das Downscaling meteorologischer Felder in die VERA-Analyse implementiert werden kann, eine wichtige Rolle zukommen. Dieser Ansatz wird für 3 Dimensionen, mehrere Fingerprints und höhere Auflösungen (bis 1km Gitterdistanz) erweitert. Mittels des Datensatzes werden neue Fingerprints entwickelt, die dazu beitragen werden, die Analysegenauigkeit für den Niederschlag und die Vorhersagbarkeit von Gewittern in Echtzeit mit Routinedaten zu verbessern. Das fertig entwickelte Analyseverfahren soll dann in einem weiteren Schritt zur Echtzeit-Validierung von hoch auflösenden Wettermodellen verwendet werden, wobei ein neuer Ansatz des Vergleiches zum Tragen kommt. Auch dadurch wird ein Beitrag zur besseren Vorhersagbarkeit von Gewittern geleistet.

Langjährige Niederschlagsverteilung 1961-1990 (Umweltatlas)

Langjährige Niederschlagsverteilung (1961-1990) in Berlin und dem näheren Umland (Gesamtjahr, Sommer, Winter), Bearbeitungsstand Juli 1994.

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