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GTS Bulletin: CSDL03 EDZW - Climatic data (details are described in the abstract)

The CSDL03 TTAAii Data Designators decode as: T1 (C): Climatic data T1T2 (CS): Monthly means (surface) A1A2 (DL): Germany (The bulletin collects reports from stations: 10609;Trier-Petrisberg;10616;Hahn;10641;Offenbach-Wetterpark;10655;Würzburg;10675;Bamberg;10688;Weiden;10708;Saarbrücken-Ensheim;10729;Mannheim;10731;Rheinstetten;10742;Öhringen;10776;Regensburg;10791;Großer Arber;10805;Lahr;10815;Freudenstadt;10836;Stötten;10870;München-Flughafen;10895;Fürstenzell;10908;Feldberg/Schwarzwald;10929;Konstanz;10948;Oberstdorf;10961;Zugspitze;10962;Hohenpeißenberg;)

Greenhouse gases in the River Elbe, 2020-2024

Measurements of dissovled greenhouse gases (GHG) being CO2, CH4 and N2O were performed from 2020 until 2024. Water samples were taken from bridges at tow locations at the river Elbe; Magdeburg and Wittenberge. For CO2, CH4, and N2O analysis, 30 mL water samples were collected in 60 mL plastic syringes. A headspace of 30 mL ambient air was added. After vigorously shaking for one minute the headspace was transferred to pre-evacuated 12 mL exetainers (Labco, UK) and water temperature in the syringe (=equilibration temperature) was measured. Ambient air samples for headspace correction were taken on each occasion. These samples were analysed in the laboratory with gaschromatography (Koschorreck et al 2021). Water physicochemical parameter (temperature, O2, pH) were measured immediately with a WTW-probe. Water-chemical variables were measured using standard methods as described in Kamjunke et al. (2021).

Emissionen der Landnutzung, -änderung und Forstwirtschaft

<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&nbsp;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&nbsp;% 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&amp;qid=1464776213857&amp;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>

GTS Bulletin: CSDL01 EDZW - Climatic data (details are described in the abstract)

The CSDL01 TTAAii Data Designators decode as: T1 (C): Climatic data T1T2 (CS): Monthly means (surface) A1A2 (DL): Germany (The bulletin collects reports from stations: 10015;Helgoland;10020;List auf Sylt;10035;Schleswig;10055;Fehmarn;10147;Hamburg-Fuhlsbüttel;10162;Schwerin;10184;Greifswald;10200;Emden;10224;Bremen;10270;Neuruppin;10338;Hannover;10361;Magdeburg;10393;Lindenberg;10400;Düsseldorf;10469;Leipzig/Halle;10488;Dresden-Klotzsche;10506;Nürburg-Barweiler;10548;Meiningen;10637;Frankfurt/Main;10685;Hof;10738;Stuttgart-Echterdingen;10763;Nürnberg;10788;Straubing;10852;Augsburg;10946;Kempten;)

GTS Bulletin: WODL45 EDZW - Warnings (details are described in the abstract)

The WODL45 TTAAii Data Designators decode as: T1 (W): Warnings T1T2 (WO): Other A1A2 (DL): Germany (Remarks from Volume-C: STRONG WIND, GALE AND STORM WARNINGS FOR GERMAN BIGHT AND BALTIC SEA (IN GERMAN/ENGLISH))

GTS Bulletin: ISND06 EDZW - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The ISND06 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISN): Synoptic observations from fixed land stations at non-standard time (i.e. 0100, 0200, 0400, 0500, ... UTC) A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere(The bulletin collects reports from stations: 10321;Diepholz;10325;Salzuflen, Bad;10348;Braunschweig;10356;Ummendorf;10359;Gardelegen;10365;Genthin;10368;Wiesenburg;10376;Baruth;10385;Berlin-Brandenburg;10396;Manschnow;10418;Lüdenscheid;10424;Werl;10433;Lügde-Paenbruch;10435;Warburg;10441;10442;Alfeld;10444;Göttingen;10449;Leinefelde;10452;Braunlage;) (Remarks from Volume-C: SYNOP)

GTS Bulletin: ISND03 EDZW - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The ISND03 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISN): Synoptic observations from fixed land stations at non-standard time (i.e. 01, 02, 04, 05, ... UTC) A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere (The bulletin collects reports from stations: 10609;Trier-Petrisberg;10616;Hahn;10641;Offenbach-Wetterpark;10655;Würzburg;10675;Bamberg;10688;Weiden;10708;Saarbrücken-Ensheim;10729;Mannheim;10731;Rheinstetten;10742;Öhringen;10776;Regensburg;10791;Großer Arber;10805;Lahr;10815;Freudenstadt;10836;Stötten;10870;München-Flughafen;10895;Fürstenzell;10908;Feldberg/Schwarzwald;10929;Konstanz;10948;Oberstdorf;10961;Zugspitze;10962;Hohenpeißenberg;) (Remarks from Volume-C: SYNOP)

A spatially explicit Global Reef Island Database (GRID) that captures distribution, diversity and relative vulnerability of the world's low-lying reef islands

Low-lying coral reef islands harbour a distinct, yet highly threatened biological and cultural diversity that is increasingly exposed to climate change impacts. The combination of low elevation, small size, sensitivity to changes in boundary conditions (sea level, waves and currents, locally generated sediment supply) and at some locations high population densities, is why low-lying reef islands (LRIs) are considered among the most vulnerable environments on Earth to climate change. To date, their global distribution and influence of climatic, oceanographic, and geologic setting are only poorly documented or restricted to smaller scales. Here, I present the first detailed global analysis of LRIs utilising freely available global datasets to produce a global reef island database (GRID) and associated intrinsic and extrinsic characteristics that can be used within a coastal vulnerability index (CVI). All datasets used to create the GRID were released between 30 November 2015 and 3 August 2023, while the current version of the GRID database was completed in November 2024. When developing the GRID, LRIs are defined as landmasses <30 km² located on or within 1 km of coral reef and with an elevation of <16 m. Development of the GRID required: 1) the creation of a global shoreline vector file containing the geographic distribution of LRIs and 2) the development of a comprehensive global database of LRIs including eight intrinsic and ten extrinsic variables extracted from global datasets. Intrinsic variables include: 1) human populations, 2) island area, 3) island perimeter, 4) mean elevation, 5) island circularity/shape, 6) underlying reef type, 7) geographic isolation and 8) distance to the nearest neighbouring reef island. Extrinsic variables include: 1) mean water depth, 2) standard deviation of mean water depth, 3) mean annual significant wave height, 4) mean annual wave period, 5) mean spring tidal range, 6) relative tidal range, 7) wave-tide regime, 8) relative wave exposure, 9) relative tropical storm exposure and 10) year-2100 projected median sea level rise rate. The GRID was initially derived from version 2.1 of the UNEP-WCMC Global Island Database, a global shoreline vector file based on geometry data from Open Street Map® (OSM) and released in November 2015. The initial vector file was projected using the Mollweide projection, an equal-area pseudo cylindrical map projection chosen for its accurate derivation of area, especially in regions close to the equator, where most LRIs are located. The final GRID contains 34,404 individual LRIs distributed throughout tropical regions of the world's oceans, amassing a total land area of nearly 11,000 km² with approximately 60,740 km of shoreline and housing around 2.6 million people. While intrinsic variables are typically spatially homogenous, LRIs are generally highly spatially clustered throughout the GRID with respect to extrinsic variables. The spatial distribution of LRIs within the GRID was validated using: 1) published data and 2) quantitative accuracy assessments using satellite imagery. Spatial distributions of LRIs captured in the GRID are extremely consistent with those published in the literature (r² = 0.96) and those derived from independent analysis of satellite imagery (r² = 0.94). Finally, the GRID was used to develop an island vulnerability index (IVI) for each LRI on a scale of 0-1 with 0 representing no vulnerability and 1 representing maximum vulnerability. The GRID database is provided as a tab-delimited text file as well as ESRI shapefiles (points and polygons in WGS84 and Mollweide projection) and a comma-separated value file.

GTS Bulletin: ISCD10 UMRR - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The ISCD10 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISC): Climatic observations from land stations A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere(The bulletin collects reports from stations: 26346;ALUKSNE;26406;LIEPAJA;26544;DAUGAVPILS;) (Remarks from Volume-C: XXX)

GTS Bulletin: CSDL04 EDZW - Climatic data (details are described in the abstract)

The CSDL04 TTAAii Data Designators decode as: T1 (C): Climatic data T1T2 (CS): Monthly means (surface) A1A2 (DL): Germany (The bulletin collects reports from stations: 10022;Leck;10028;Sankt Peter-Ording;10042;Schönhagen (Ostseebad);10093;Putbus;10097;Greifswalder Oie;10129;Bremerhaven;10130;Elpersbüttel;10139;Bremervörde;10142;Itzehoe;10146;Quickborn;10150;Dörnick;10152;Pelzerhaken;10156;Lübeck-Blankensee;)

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