Städte haben ihre Wurzeln im Untergrund. Hier befinden sich die Fundamente von Gebäuden und ein wesentlicher Anteil der urbanen Infrastruktur. Zugleich dient der Untergrund als Wasserreservoir und als Quelle für erneuerbare Energie. Ein bisher wenig beachtetes Phänomen sind die sogenannten Urbanen Wärmeinseln im Untergrund (UWIU), die sich oft unbemerkt über Jahrzehnte ausbreiten. Sie reichen häufig über das gesamte Stadtgebiet, in dem erheblich höhere Boden- und Grundwassertemperaturen zu finden sind als in der ungestörten, ländlichen Umgebung. Die Ursachen hierfür sind vielfältig und gerade die langfristige Entwicklung von UWIUs ist noch heute ungeklärt. Um Empfehlungen für eine möglichst proaktive Nutzung des städtischen Untergrunds in der Zukunft zu erstellen, gilt es, die treibenden Prozesse und Faktoren zu ergründen, die UWIUs in verschiedenen Städten verursachen. Das Kernthema dieses Projekts ist, erstmalig die thermischen Bedingungen unter zwei chinesischen und deutschen Städten, Nanjing und Köln, zu vergleichen. Die teilnehmenden Wissenschaftler haben weitreichende Erfahrung in der Erforschung von UWIUs in ihren Ländern und in Vorarbeiten bereits eine umfassende Datenbasis von Boden- und Grundwassertemperaturen gesammelt. Kernziel ist es, diese mit einem neuen gemeinsamen Messprogramm zu aktualisieren und aus der vergangenen und aktuellen Entwicklung der beobachteten UWIUs auf die zukünftige Temperaturentwicklung im Untergrund zu schließen. Dies wird erreicht durch ergänzende Laborversuche und umfassende numerische Simulationen, die insbesondere die zeitliche Entwicklung der Landnutzung berücksichtigen. Die Ergebnisse für die Städte in Deutschland und China werden verglichen und so individuell von gemeinsamen Charakteristiken unterschieden. Auf diese Weise werden allgemeingültige Zusammenhänge erschlossen, die sich auch auf weitere weniger erforschte Städte übertragen lassen und dort Prognosen zur zukünftigen UWIU-Entwicklung ermöglichen.
Der Beginn der nordhemisphärischen Vereisung und die Entwicklung kontinuierlichen Permafrostes in Eurasien zwischen dem Ende des Miozäns und dem frühen Pleistozän zählt zu den bedeutendsten klimatischen Ereignissen des Känozoikums. Der Zeitpunkt extensiver Vereisung auf den Kontinenten und des Arktischen Ozeans und damit verbundene Veränderungen der klimatischen Bedingungen bleibt bislang ungenau bestimmt.Speläotheme (sekundäre Höhlenkarbonate) stellen ein wichtiges Archiv kontinentaler Umweltbedingungen dar, welches durch besonders genaue radiometrische Altersmodelle für eine grosse Bandbreite an Paläoklimaproxies charakterisiert ist.Wir konnten erfolgreich diagenetisch unveränderte und datierbare Proben aus Zentral- und Nordsibirien identifizieren und schlagen eine Multi-proxy-Studie an U/Pb-datierten Stalagmiten vor. Diese Studie wird Einblicke in die thermalen und hydrologischen Bedingungen zwischen 10.3 Ma und 8 Ma liefern. Wasser aus in den Speläothemen eingeschlossenen Fluidinklusionen wird auf seine Isotopenzusammensetzung hin untersucht. Zudem wird die in den Speläothemen beobachtete Lamination genutzt, um die Saisonalität während des Torton und Messiniums zu rekonstruieren. Wir suchen finanzielle Unterstützung für die parallele Analyse der Isotopie des Fluidinklusionswassers, der Sauerstoff- und Kohlenstoffisotopie des Karbonates, und der Elementkonzentration in den Speläothemen. Diese Kombination geochemischer Methoden wird Einblicke in regionale Umweltbedingungen, die Niederschlagshistorie und Temperaturen während des Miozäns und vor der Entwicklung kontinuierlichen Permafrostes geben. Zusätzliche Proben werden genutzt, um den Wechsel vom eisfreien zu einem durch Permafrost charakterisierten Sibirien zeitlich genauer einzugrenzen.Das vorgeschlagene Projekt wird unser Wissen zur atmosphärischen Zirkulation, und daran geknüpfter Veränderungen des Feuchte- und Temperaturregimes während eines saisonal eisfreien Arktischen Ozeans erweitern.
Halle (Saale), 08.11.2022
Oktober 2022 in Sachsen-Anhalt:
zu warm, zu trocken, zu sonnig
Mit einer Monatsmitteltemperatur von 12,9 °C war der Oktober 2022 in
Sachsen-Anhalt um 3,5 Kelvin wärmer, als es nach der Klimaperiode 1961
bis 1990 zu erwarten gewesen wäre. Der vergangene Monat war damit der
wärmste Oktober in Sachsen-Anhalt seit Beginn der Wetteraufzeichnungen
1881. Der bisherige Rekordhalter aus dem Jahr 2001 landet nun auf Platz
zwei. Den drittwärmsten Oktober gab es 2006.
Vor allem die zweite Monatshälfte war durch sehr warme Luftmassen
geprägt. Am 17. Oktober wurde verbreitet nochmals ein Sommertag mit
25 °C oder mehr registriert. Ein weiterer beachtlicher Wärmeschub zum
Monatsende sorgte am 28. Oktober an einigen Orten erneut für
sommerliche Temperaturen. Magdeburg, Quedlinburg und Aschersleben
verzeichneten dadurch zwei Sommertage im Oktober.
Im vergangenen Monat fielen insgesamt 30,1 mm Niederschlag. Das
entspricht 84,5 % der zu erwartenden Menge entsprechend der
Klimaperiode von 1961 bis 1990. Damit ist der Oktober der achte zu
trockene Monat des Jahres 2022. Regional gab es allerdings große
Unterschiede. Besonders trocken war es in Seehausen in der Altmark, wo
nur 11,7 mm Niederschlag gemessen wurden. Feuchter war es im
Harzumfeld mit beispielsweise 67,3 mm in Sorge.
Außerdem wurden im Oktober 157,0 Sonnenstunden registriert. Das
entspricht 150,5 % gegenüber der Klimaperiode von 1961 bis 1990.
Die Präsidentin
Pressemitteilung
Nr.: 23/2022
praesidentin@
lau.mlu.sachsen-anhalt.de
Landesamt für Umweltschutz
06116 Halle (Saale)
Tel.: 0345 5704-101
Fax: 0345 5704-190
www.lau.sachsen-anhalt.de
Ausgewählte Daten:
Wärmste Oktobermonate in Sachsen-Anhalt seit Beginn der Wetteraufzeichnung 1881
PlatzJahrMitteltemperaturAbweichung zu 1961-1990
1202212,9 °C3,5 K
2200112,7 °C3,3 K
3200612,5 °C3,1 K
Beispielhafter Temperaturverlauf und Vergleichswerte 1961-1990
Temperaturverlauf des Oktobers 2022 in Wernigerode
23,0
21,0
Temperatur in °C
19,0
17,0
15,0
13,0
11,0
9,0
7,0
3,0
01.10.2021
02.10.2021
03.10.2021
04.10.2021
05.10.2021
06.10.2021
07.10.2021
08.10.2021
09.10.2021
10.10.2021
11.10.2021
12.10.2021
13.10.2021
14.10.2021
15.10.2021
16.10.2021
17.10.2021
18.10.2021
19.10.2021
20.10.2021
21.10.2021
22.10.2021
23.10.2021
24.10.2021
25.10.2021
26.10.2021
27.10.2021
28.10.2021
29.10.2021
30.10.2021
31.10.2021
5,0
Mittlere Tagesmitteltemperatur (1961-1990)
Tagesmitteltemperatur 2022
Grün: Tagesmitteltemperatur im Oktober 2022
Schwarz: Mittlere Tagesmitteltemperatur im Oktober in der Vergleichsperiode
1961 bis 1990
Orte mit einer Tageshöchsttemperatur von mindestens 25 °C
17.10.2022
28.10.
Tages-
Ort
Tages-
höchst-
Ort
temperatur
höchst-
temperatur
1.Bernburg26,81.Quedlinburg26,2
2.Bad Lauchstädt26,62.Huy-Pabstorf25,3
3.Aschersleben26,43.Wernigerode25,2
4.Querfurt26,44.Magdeburg25,0
5.Jeßnitz26,45.Aschersleben25,0
6.Magdeburg25,87.Quedlinburg25,78.Osterfeld25,59.Zeitz25,510.Drewitz bei Burg 25,411.Wittenberg25,412.Genthin25,213.Demker25,0
Zuverlässige und genaue Wettervorhersagen spielen eine entscheidende Rolle für das Verständnis sowie die Begrenzung von Risiken, die sich aus dem Klimawandel ergeben, ebenso sind sie entscheidend für die Vorhersage von Output aus erneuerbaren Energiequellen. Heutzutage wird Wettervorhersage über numerische Wettermodelle betrieben. Das Ergebnis eines Modell-Laufes ist eine einzelne deterministische Vorhersage für zukünftige Wetterereignisse. Um die Unsicherheit in so einer Vorhersage quantifizieren zu können, ist es gängige Praxis geworden, ein Ensemble von numerischen Vorhersagen zu verwenden. Dieses Ensemble wird erzeugt, indem man das Wettermodell mehrfach laufen lässt, und jeder Lauf mit jeweils modifizierten Anfangsbedingungen und/oder Modellformulierungen gestartet wird. Das daraus resultierende Vorhersage Ensemble ist aber typischerweise ungenügend kalibriert und benötigt deshalb statistische Nachbearbeitung. Es wurden bislang bereits verschiedene statistische Modelle zur Nachbearbeitung solcher Ensemble Vorhersagen entwickelt, welche auf unterschiedliche Anforderungen z.B. der betrachteten Wetter Variablen zugeschnitten sind. Insbesondere wird es immer wichtiger diese Modelle dahingehend zu erweitern, dass sie räumliche und zeitliche Abhängigkeiten sowie Abhängigkeiten zwischen Wetter Variablen explizit berücksichtigen. Dieses Projekt hat zum Ziel neue Arten von statistischen Modellen zur Nachbearbeitung zu entwickeln, welche auf vine copula basieren. Diese erlauben sehr flexible und Datenbasierte Modellierung aller Arten von multivariater Abhängigkeiten. Konkretes Ziel ist die Entwicklung von vine copula basierten Modellen, die speziell auf verschiedene Wetter Variablen zugeschnitten sind, wie z.B. Temperatur, Windgeschwindigkeit, Niederschlag, Bewölkung und Sonneneinstrahlung. Die vine copula basierte Quantilregression wird dabei auch angepasst, um Wetter Variablen die mit erneuerbaren Energien in Zusammenhang stehen gleichzeitig nachzubearbeiten und in Vorhersagen der entsprechenden gewonnene Nutzleistung zu transformieren. Im nächsten Schritt sollen diese Modelle auf die multivariate Situation erweitert werden, indem sie Abhängigkeiten in der Zeit, im Raum und zwischen Wetter Variablen direkt modellieren, und nach Möglichkeit sogar alle diese Arten von Abhängigkeiten simultan erfassen. Die hier entwickelten Modelle sollen im Statistik Progammpaket R implementiert, und in einer Studie zur Vorhersage-Qualität und Kalibration mit Standard-Modellen vergleichen werden.