We present HeideBench, a very-high-resolution multispectral uncrewed aerial vehicle dataset for forest crown phenology collected over a forest patch in Dölauer Heide, Halle (Saale), Germany. Dölauer Heide is currently dominated by pine plantations (Kiefernforste), which cover the largest area but are increasingly affected by dieback, while its potential natural vegetation is sessile oak–hornbeam forest rich in small-leaved lime (Albrecht et al., 1993). In addition to these pine stands, the area contains near-natural mixed deciduous forests with oaks, birches, and beeches, making it a particularly relevant setting for observing seasonal canopy development under contrasting forest structures and ongoing ecological transition. Against this background, HeideBench provides repeated observations of the same forest patch through the growing season. The dataset contains 18 georeferenced multispectral GeoTIFF orthomosaics acquired between 6 March 2025 and 5 November 2025, spanning a 244-day seasonal period from early spring to late autumn. The acquisitions have a median revisit interval of 14 days, with intervals ranging from 4 to 27 days, and an average ground sampling distance of 5.53 cm per pixel. The valid imaging footprint covers approximately 32.1 ha and is bounded by 11.902653–11.911325°E and 51.499959–51.508576°N. Data were collected using a DJI Mavic 3M Enterprise uncrewed aerial vehicle equipped with four multispectral cameras measuring green (560 nm), red (650 nm), red-edge (730 nm), and near-infrared (860 nm) reflectance, in that order. Flights used a real-time kinematic (RTK) positioning module for centimeter-level geolocation, and all data are provided in coordinate reference system EPSG:25832. Imagery was processed with Agisoft Metashape 2.3.1 to generate calibrated multispectral orthomosaics. The dataset further includes 5,885 crop-safe individual tree crown instance segmentations over the same footprint, extracted with the DeepTrees software package (Khan et al., 2025). HeideBench is intended to support crown-centric analyses of seasonal canopy development, temporal representation learning, phenology-aware feature extraction, and the evaluation of tree crown delineation under seasonal change. HeideBench is a result of the Dynamic Platform Project titled "PhenoEmbed: Multispectral UAV AI Embeddings for phenology-aware tree crown delineation" of the Integration Platform 1: "Sustainable future land use" (IP1) at the Helmholz Centre for Environmental Research (UFZ) in Leipzig, Germany.
Stadtklima und Gesundheit – eine Herausforderung für die Gestaltung städtischer Lebensräume Die menschliche Gesundheit ist unsere Lebensgrundlage. Die städtischen Lebens- und Umweltbedingungen haben maßgeblich Einfluss auf das Wohlbefinden, die Gesundheit und die Lebenserwartung für städtische Bevölkerungen. Die Umweltwirkungen auf die menschliche Gesundheit im Kontext des städtischen Klimas können von den bioklimatischen Eigenschaften der Stadt, vor allem bestimmt durch städtische Wärmeinseln und Luftschadstoffe, abgeleitet werden. Bereits heute, vor allem aber in der Zukunft stellen die Besonderheiten des Stadtklimas im Verbund mit den Auswirkungen des Klimawandels, der Überalterung der Gesellschaft, städtischen Lebensweisen und einer ungleichen sozialen Verteilung von Umweltbelastungen große Herausforderungen für die Gestaltung städtischer Lebensräume dar. Da Metropolen wie Berlin ein innerstädtisches Mosaik verschiedener Stadt-, Bevölkerungs- und Sozialstrukturen sowie Umweltbedingungen aufweisen, sind gesundheitliche Auswirkungen ebenso räumlich unterschiedlich ausgeprägt. So sind nicht nur die Umweltbedingungen in einem Stadtgebiet entscheidend, sondern auch wie hoch der Anteil der Personengruppen ist, die diesen Belastungen gegenüber eine besondere Vulnerabilität aufweisen. Vor allem ältere und allein lebende Personen, chronisch Kranke oder sozial Schwache sind von Umweltbelastungen häufig in einem stärkeren Ausmaß betroffen (Böhme et al. 2013). Zum Erhalt bzw. zur Schaffung einer für den Menschen gesunden städtischen Umwelt ist einerseits das Verständnis von den Wirkungen des Stadtklimas auf die Gesundheit entscheidend. Andererseits stellen räumlich differenzierte Betrachtungen zu Mensch-Umwelt-Beziehungen in städtischen Gebieten eine wichtige Grundlage dar. Der Stadtplanung kommt dabei eine maßgebliche Aufgabe zuteil, gerade im Hinblick auf die Folgen des Klimawandels. So hat die Berliner Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Umwelt 2011 den Stadtentwicklungsplan Klima (SenStadtUm 2011) veröffentlicht und im Rahmen der Klimaanpassungsstrategie des Landes Berlin das Klimaschutzteilkonzept „Anpassung an die Folgen des Klimawandels“ (SenStadtUm 2016) entwickelt. Planungshinweiskarten unterstützen das Ziel, ein gesundes Stadtklima zu erhalten bzw. zu schaffen. Bei der Bewertung stadtklimatischer Belastungssituationen und Entlastungsfunktionen sowie der Ausweisung von Flächen mit besonderen stadtklimatischen Missständen und der Vulnerabilität gegenüber dem Stadtklima werden neben Flächennutzungen und Grünflächenversorgungen auch demographische Strukturen berücksichtigt. Die Identifizierung von erhöhten gesundheitlichen Risiken durch Wärme- und Luftschadstoffbelastungen auf Basis von Gesundheitsdaten in räumlicher Auflösung können als wichtige Ergänzung für die Planung und Umsetzung von Minderungs- und Anpassungsmaßnahmen zum Schutz der Gesundheit verstanden werden. Wie ist der Zusammenhang zwischen dem Stadtklima und der menschlichen Gesundheit? Stadtstrukturen modifizieren die bioklimatisch relevanten Parameter Lufttemperatur, Luftfeuchte und Luftbewegungen sowie den Strahlungs- und Energieaustausch. Dabei kann sich das Stadtklima auf direktem und indirektem Wege auf den Menschen auswirken. Denn städtische Wärmeinseln und Luftschadstoffe in der Stadtatmosphäre haben nicht nur direkten Einfluss auf den Menschen, sondern auch auf Wasser, Boden, Flora sowie Fauna in der Stadt. Und über diese Teilsphären (Hydrosphäre, Pedosphäre, Biosphäre) lassen sich ebenso indirekte Wirkungspfade zum Menschen feststellen. Im Folgenden soll der Schwerpunkt der Betrachtung auf den direkten Auswirkungen der städtischen Wärmebelastung auf die menschliche Gesundheit liegen. Städtische Wärmeinseln Die städtische Wärmeinsel wirkt bioklimatisch sowohl vorteilig als auch nachteilig auf die menschliche Gesundheit. Positiv zu bewerten sind eine Verkürzung der winterlichen Frostperiode und eine Reduzierung der Anzahl der Heiztage, wodurch Luftschadstoffimmissionen nachlassen (Kuttler 1998) und das Risiko bezüglich kälteassoziierter Erkrankungen und Sterbefälle vermindert ist. Verkürzte Frostperioden bzw. mildere Winter bedingen allerdings auch eine Verlängerung der Vegetationsperiode und damit der Pollensaison, was Allergien fördern und verstärken bzw. das Allergenspektrum verändern kann (Eis et al. 2010). Ebenso ist mit erhöhten Infektionsrisiken zu rechnen, da es zu günstigeren Lebens- und Ausbreitungsbedingungen für tierische Zwischenwirte und Überträger (Vektoren) von Krankheitserregern kommt (Eis et al. 2010). Nachteilig äußert sich die städtische Überwärmung vor allem in den Sommermonaten, wo die größte Intensität nachts ausgeprägt ist. Da diese Belastungsschwerpunkte mit der nächtlichen Erholungsphase des Menschen zusammentreffen, stellen sie an kontinuierlich heißen Tagen eine zusätzliche Beanspruchung für den menschlichen Organismus dar (Koppe et al. 2004). Aber auch tagsüber können im Sommer hohe Lufttemperaturen, geringe Windintensitäten und räumlich unterschiedliche Strahlungsverhältnisse zu Hitzestress führen. Dabei ist der Grad der Wärmebelastung hauptsächlich durch die Sonneneinstrahlung bestimmt. Hitzewellen, also mehrere wärmebelastete Tage in Folge, stellen in Städten ein spezielles Problem dar, da sich Gebäude und versiegelte Flächen über Tage aufheizen, diese Wärme speichern und verzögert wieder abgeben. Wenn in diesen Fällen eine adäquate Belüftung über Nacht ausbleibt, empfinden Einwohner in diesen Stadtgebieten einen anhaltenden thermischen Stress über die Tages- und Nachtstunden, während Bewohner in begünstigten Stadtarealen durch den kühlenden Einfluss benachbarter Freiflächen eine Wärmeentlastung über Nacht erfahren. Berlin zeichnet sich mit seiner herausragenden Mischung von bebauten und begrünten Flächen durch ein Mosaik verschiedener mikroskaliger Klimate und damit große Unterschiede in den thermischen Bedingungen auf kleinem Raum aus. Deren klimatische Auswirkungen zu bewerten, ist eine vorrangige Aufgabe der dreigeteilten Planungshinweiskarte Stadtklima. Wärmebelastung Unter Wärmebelastung wird eine gesundheitsrelevante Bewertung der thermischen Umwelt verstanden. Die Wärmebelastung wird entweder anhand einfacher Verfahren bestimmt, z.B. Schwellenwerte der Lufttemperatur (klimatologische Kenntage), oder anhand komplexer Verfahren, z.B. mittels dem Predicted Mean Vote (PMV), der gefühlten Temperatur, der Physiological Equivalent Temperature (PET) oder dem Universal Thermal CIimate Index (UTCI), einer Fortschreibung des vom Deutschen Wetterdienst angewendeten Klima-Michel-Modells und der gefühlten Temperatur (Koppe 2005, Jendritzky et al. 2009). Die thermische Belastung unterscheidet sich in Wärmebelastung und Kältereiz. Ab einer starken Wärmebelastung wird auch von Hitzebelastung oder Hitzestress gesprochen, wobei die Begriffe häufig synonym verwendet werden bzw. keine einheitlichen Definitionen vorliegen. Werden die Mortalität (Sterblichkeit oder Sterberate bezogen auf die Gesamtheit der Bevölkerung) und z.B. die Lufttemperaturen über das Kalenderjahr betrachtet, kann im Allgemeinen ein U-förmiger Kurvenverlauf festgestellt werden (vgl. Abbildung 21). h6. Durchgezogene Linie: Temperatur-Mortalitäts-Beziehung über das Kalenderjahr. Gestrichelte Linie: Temperatur-Mortalitäts-Beziehung während Phasen starker Wärmebelastung oder während Sommermonaten (Scherber 2014) Der Kurvenverlauf kann in Abhängigkeit des regionalen Klimas, der betrachteten Saison im Jahr und der Todesursache variieren (Koppe et al. 2004, Michelozzi et al. 2009, Schneider et al. 2009). In den mittleren Breiten weist die Gesamtmortalität (alle Todesursachen) ein Maximum im Winter und ein Minimum im Sommer auf. In besonders heißen Sommern, wie es in Berlin in den Jahren 1994, 2006 und 2010 der Fall war, kann die Gesamtmortalität jedoch das Wintermaximum auch überschreiten (vgl. Abbildung 22). Hitzebedingte Erkrankungen Der menschliche Organismus toleriert Abweichungen der Körperkerntemperatur nur in sehr geringem Maße. Die Körperschale (Arme, Beine und Haut) kann hingegen variierende Temperaturen viel stärker tolerieren. Steigt die Körperkerntemperatur an bzw. kommt es zur Überschreitung der oberen Grenze des sogenannten thermischen Komforts oder zur Störung des menschlichen Wärmehaushaltes, wird der Organismus zunehmend durch Hitzestress belastet. Selbst bei gesunden Personen kann es bereits bei körperlicher Ruhe zu erheblichen Zunahmen der Pumpleistung des Herzens und damit zum Abbau physiologischer Funktionsreserven und eingeschränkter geistiger kognitiver Arbeit kommen (BMU 2011). Der Körper reagiert mit Unwohlsein, verminderter physischer Leistungsbereitschaft und Konzentrationsschwäche. Symptome von Hitzestress sind ein Beeinträchtigungs- und Belastungsgefühl. Bei bereits Erkrankten kann es zur Notwendigkeit vermehrter Medikamenteneinnahme kommen. Eine anhaltende Exposition gegenüber hohen Temperaturen kann zu hitzebedingten Notfallsituationen (z.B. Hitzekrämpfe, Hitzschlag), Erkrankungen bis hin zu Todesfällen führen. Bei hitzebedingten Erkrankungen sind hauptsächlich das Herz-, Gefäß- und Atmungssystem betroffen, welches aufgrund zusätzlicher Einwirkungen von Luftschadstoffen und Pollen beansprucht ist (BMU 2011, Michelozzi et al. 2009, Schneider et al. 2011). Hohe Temperaturen und eine geringe Luftfeuchte können zudem die Schleimhäute austrocknen, was im Sommer als auch im Innenraum im Winter relevant ist. Auf trockenen Schleimhäuten können sich leicht Erreger festsetzen, welche Atmungssystemerkrankungen hervorrufen oder bestehende Symptome verschlechtern. Gefährdete Personen und Risikofaktoren gegenüber Wärmebelastung Der Wasserverlust über die Haut bei der Schweißverdunstung steigt bei erhöhter Umgebungstemperatur erheblich an und wird bei körperlicher Arbeit oder bestehender Erkrankung, die ihrerseits Wasser verbraucht (z.B. Diabetes mellitus, Durchfall), weiter verstärkt. Für ältere und kranke Menschen, Säuglinge und Kleinkinder ist ein hoher Wasserverlust besonders problematisch, da ihr Thermoregulationssystem eingeschränkt arbeitet, die Durstwahrnehmung vermindert und die hormonelle Regulation des Wasser- und Elektrolythaushaltes verändert sind. Wenn der Wasser- und Elektrolythaushalt nicht entsprechend ausgeglichen wird, kommt es in Folge des Wasserverlustes zum Volumenmangel im Kreislaufsystem mit Beeinträchtigung der Kreislauffunktion und Nierentätigkeit, der bis zum Zusammenbruch des Organismus führen kann. Junge Erwachsene können kurzfristig durch alleiniges Trinken selbst schweren Wasserverlust ausgleichen. Ältere Menschen benötigen häufig mehrere Tage dafür (Wichert, von 2004). Zu den hitzegefährdeten Menschen gehören des Weiteren Personen mit bereits bestehenden schweren gesundheitlichen Beeinträchtigungen durch z.B. Herz-Kreislauf- und Atmungssystemerkrankungen, Bettlägerigkeit, neurologische oder psychiatrische Erkrankungen. Sie können sich unter Umständen nicht selbstständig versorgen und nehmen zumeist Medikamente ein, die sich auf den Elektrolyt- und Wärmehaushalt auswirken, wie z.B. Diuretika (wasserausschwemmend), Neuroleptika (antipsychotisch), Betablocker (blutdrucksenkend) und Barbiturate (schlaffördernd). Neben dem Alter und Vorerkrankungen sind als weitere Risikofaktoren für hitzebedingte Erkrankungen Alkohol- und Drogenmissbrauch, anstrengende körperliche Tätigkeiten während extremer Wetterbedingungen, Akklimatisationsmangel, geringe Fitness, Übergewicht, körperliche Ermüdung, physische und soziale Isolation, niedriger sozioökonomischer Status, Wohnen in Ballungsräumen sowie fehlende oder unzureichende Klimatisierung zu nennen (Eis et al. 2010, Koppe et al. 2004). Akklimatisation Die Akklimatisation ist ein wesentlicher Aspekt bei den Auswirkungen von Wärmebelastung. Unter Akklimatisation ist die physiologische Anpassung des menschlichen Organismus an veränderte klimatische Bedingungen zu verstehen. Durch Effizienzsteigerung im Thermoregulationssystem und hormonelle Veränderungen wird die auf den Körper wirkende thermische Belastung reduziert. Eine Kurzzeit-Hitzeakklimatisation stellt sich für gewöhnlich nach 3 – 12 Tagen ein, wobei eine Langzeit-Hitzeakklimatisation mehrere Jahre dauern kann. Die Kurzzeit-Hitzeakklimatisation führt u.a. zu einer vermehrten Schweißproduktion schon bei geringerer Körpertemperatur und einer verringerten Salzkonzentration im Schweiß und Urin. Diese Form der Akklimatisation stellt sich jedoch nur ein, wenn die Hitzeexposition täglich über mehrere Stunden erfolgt, und sie bildet sich innerhalb mehrerer Wochen nach der Hitzeexposition wieder zurück (Koppe et al. 2004). Geschwindigkeit und Stärke der Akklimatisation hängen von unterschiedlichen individuellen Faktoren wie dem Alter, dem Geschlecht, der genetischen Prädisposition, dem Gesundheitszustand, der körperlichen Leistungsfähigkeit und der Fitness ab. Ebenso sind äußere Faktoren, wie z.B. die Nutzung von Klimaanlagen, sowie nationale, geographische und jahreszeitliche Unterschiede für die Akklimatisation und individuelle Hitzetoleranz entscheidend (Koppe 2005). Aufgrund der Relevanz der physiologischen Anpassung bei der Bewertung der thermischen Umwelt wurde die Methode HeRATE (Health Related Assessment of the Thermal Environment) eingeführt (Koppe 2005). Diese Methode wird für die Berechnung der Schwellenwerte des thermischen Indexes „gefühlte Temperatur“ für Hitzewarnungen des Deutschen Wetterdienstes mit berücksichtigt. Deshalb liegen die Schwellenwerte der gefühlten Temperatur für Hitzewarnungen bei frühsommerlichen Hitzewellen und in höheren Breiten etwas niedriger, im Hochsommer und in niederen Breiten etwas höher. Wie können Auswirkungen des städtischen Klimas auf die Gesundheit untersucht werden? Zusammenhänge zwischen dem städtischen Klima und der menschlichen Gesundheit können einerseits anhand der Auswirkungen von Wärme- und Luftschadstoffbelastungen auf die Mortalität (Sterblichkeit), Morbidität (Krankheitshäufigkeit) oder z.B. auf individuelle körperliche und psychische Parameter untersucht werden. Diese Gesundheitsindikatoren stammen häufig von Daten der Sterbefallstatistiken, Krankenhausdiagnosestatistiken (z.B. Patientenaufnahmen in Krankenhäusern), von gesetzlichen Krankenkassen (z.B. Abrechnungsdaten) oder Rettungsdiensteinsätzen. Zur Erfassung der Wärme- und Luftbelastung werden Daten über stationäre Messnetze, mobile Messungen oder auf Basis räumlicher Interpolationen bezogen. Bei den Untersuchungen von Zusammenhängen zwischen Umweltexpositionen und gesundheitlichen Auswirkungen wird in Kurzzeit- und Langzeiteffekte unterschieden. Kurzfristige Wirkungen treten in unmittelbarer zeitlicher Nähe zur Exposition auf (d.h. innerhalb weniger Tage). Langfristig können aber auch chronische Erkrankungen resultieren (Breitner et al. 2013). Andererseits kann das Risiko für gesundheitliche Folgen von Wärme- und Luftschadstoffbelastungen auch von Stadt-, Bevölkerungs- und Sozialstrukturen abgeleitet werden. Unter Berücksichtigung von weiteren Gesundheits- und meteorologischen Indikatoren stellen im Ergebnis dieses Ansatzes Vulnerabilitäts-, Umweltrisiko- oder Hitzestresskarten das potentielle Risiko für Hitzestress oder weitere Umweltbelastungen räumlich dar (vgl. Kapitel „besondere Vulnerabilität aufgrund der demographischen Zusammensetzung“, Dugord et al. 2014, Kim et al. 2014, SenStadtUm 2015d). Der Zusammenhang zwischen Wärme- oder Hitzebelastung, Luftschadstoffen und gesundheitlichen Auswirkungen wird am häufigsten anhand von epidemiologischen Studien untersucht. Die Epidemiologie ist eine wissenschaftliche Disziplin, die sich mit den Ursachen und Folgen sowie der Verbreitung von gesundheitsbezogenen Zuständen und Ereignissen in Populationen beschäftigt (Mücke et al. 2013). In Zeitreihenstudien werden Daten von Umweltexpositionen und sogenannten Gesundheitsendpunkten (z.B. Erkrankung, Todesfall) auf der Ebene aggregierter Populationen (anstelle von Einzelpersonen) zugrunde gelegt und Änderungen der Stärke von Umwelteinflüssen und bestimmte gesundheitliche Effekte über Regressionsanalysen in verschiedenen zeitlichen Auflösungen (meist Tag oder Monat) untersucht. Dabei können auch mögliche Störeinflüsse, wie z.B. saisonale Einflüsse, zeitliche Trends, Meteorologie und sozioökonomischer Status der untersuchten Population berücksichtigt werden. Da sich gesundheitliche Wirkungen nicht immer unmittelbar nach Veränderungen der Umwelteinflüsse zeigen, wird die beobachtete zeitliche Verzögerung der gesundheitlichen Wirkungen auch als Zeit-Lag oder Lag bezeichnet (Breitner et al. 2013). Zeitreihenstudien ermöglichen den Einbezug großer Fallzahlen und Zeiträume, sowie auch hohe Auflösungen auf räumlicher Ebene, was gerade für innerstädtische Differenzierungen von Umweltwirkungen auf die Stadtbevölkerung relevant ist. Zusammenhänge zwischen Umweltexpositionen und gesundheitlichen Wirkungen lassen sich aber auch auf personen- oder personengruppenbezogener Basis mittels z.B. Fall-Kontroll-Studien, Kohortenstudien oder über Befragungen exponierter Personen zum Gesundheitszustand, der Leistungsfähigkeit oder dem Wohlbefinden erfassen. Diese Studiendesigns halten meist weniger Fallzahlen vor, ermöglichen aber eine bessere Kontrolle von Störfaktoren und lassen Zusammenhänge auf individueller Ebene abbilden. Einen Überblick zu Untersuchungen der Auswirkungen von Wärme- und Luftbelastungen auf die Gesundheit in Berlin mit Angabe der verwendeten Daten, zeitlichen und räumlichen Auflösungen zeigt Tabelle 3. Stadtklima und Gesundheit in Berlin – Ein Überblick zu Forschungsergebnissen Bereits in den 1980er Jahren gingen Turowski und Haase der Frage nach, welche bioklimatischen Wirkfaktoren die tägliche Sterbehäufigkeit beeinflussen und werteten dafür Totenscheine u.a. aus Ost-Berlin für den Zeitraum 1958 – 1967 hinsichtlich des Klima- und Wettereinflusses statistisch aus. Die Untersuchung zeigte, dass eine erhöhte Sterblichkeit im Sommerhalbjahr mit erhöhten Werten von Lufttemperatur, Luftfeuchte und Globalstrahlung einhergingen. Die Sterblichkeit aufgrund von Herz-Kreislaufsystemerkrankungen war bei überdurchschnittlich hohen Lufttemperaturen im Sommer in Ost-Berlin signifikant erhöht (bis zu 10 % Abweichung vom Erwartungswert). Für die Sterblichkeit aufgrund von Atmungssystemerkrankungen betrug die Abweichung vom Erwartungswert bis zu 45 %. Am Beispiel von Erkältungskrankheiten bei Berliner Kindern konnte zudem ein Wärmeinseleffekt festgestellt werden. Erkältungen bei Kindern, die in der Innenstadt lebten, kamen im Sommer bei überdurchschnittlich hohen Lufttemperaturen signifikant häufiger vor, wohingegen sich diese Effekte für die Außenbezirke nicht zeigten (Turowski 1998, Turowski und Haase 1987). Gabriel konnte für den Untersuchungszeitraum 1990-2006 anhand von Daten zur Gesamtmortalität (alle Ursachen) und meteorologischer Parameter in Tagesauflösung darstellen, dass in Berlin und Brandenburg hauptsächlich Ältere (> 50-Jährige) und besonders Frauen eine erhöhte Hitzevulnerabilität aufwiesen. Die Mortalitätsraten waren im Untersuchungszeitraum während Hitzewellen höher (bis zu 67 % im Sommer 1994 im Stadtzentrum Berlins), und ein Zusammenhang zwischen Mortalitätsraten und der Dichte urbaner Strukturen innerhalb Berlins konnte festgestellt werden. Die Mortalitätsraten stiegen mit der Dichte urbaner Strukturen (Gabriel 2009, Gabriel und Endlicher 2011). Burkart et al. stellten für den Untersuchungszeitraum 1998-2010 in einer statistischen Auswertung von Gesamtmortalitäts-, Wetter- und Luftgütedaten in Tagesauflösung dar, dass in Berlin das Mortalitätsrisiko mit zunehmender Wärmebelastung steigt und hohe Ozon- sowie Feinstaub (PM10)-Konzentrationen mit einer erhöhten hitzebedingten Mortalität verbunden sind (Burkart et al. 2013). Da zwischen der Lufttemperatur und Luftschadstoffbelastungen oft ein enger Zusammenhang besteht, wurden in der Studie auch mögliche Interaktionen zwischen der Wärmebelastung (ermittelt über den Universal Thermal Climate Index) und den Ozon- und PM10-Konzentrationen einerseits und deren Einfluss auf die Mortalität andererseits untersucht. Im Ergebnis zeigte sich, dass die Mortalität bei hoher Wärme- und Ozonbelastung stark ansteigt (vgl. Abbildung 23). Diese Interaktionseffekte zeigen sich für PM10 weniger stark ausgeprägt (vgl. Abbildung. 24). Auch Scherer et al. verwendeten Daten zur Gesamtmortalität (alle Ursachen), um unter Anwendung eines hitzeereignisbasierten Risikomodells die mit der Wärmebelastung einhergehende Mortalität in Berlin zu quantifizieren. Das Modell identifiziert Hitzeereignisse auf Basis von Lufttemperaturdaten in Tagesauflösung. Ein Hitzeereignis wird dabei als Folge von mindestens drei aufeinander folgenden Tagen definiert, an denen die Lufttemperatur einen bestimmten Schwellenwert übersteigt. Die Studie weist nach, dass ca. 5 % aller Todesfälle in Berlin in den Jahren von 2001 bis 2010 statistisch mit erhöhten Lufttemperaturen korreliert sind. Die betroffenen Personen sind meist 65 Jahre oder älter, während der Zusammenhang zwischen erhöhten Lufttemperaturen und Mortalität bei jüngeren Personen statistisch nur schwach ausgeprägt ist. Die besten Ergebnisse wurden auf der Basis von Tagesmittelwerten der Lufttemperatur und bei einer Überschreitung des Schwellenwertes von 21 °C erzielt (vgl. Abbildung 25). Auf der Basis räumlich verteilter Daten würde die Risikoanalyse auch räumliche Variationen des Stadtklimas und demographischer Eigenschaften berücksichtigen können (Scherer et al. 2013). Die größten sogenannten Überschussmortalitäten, welche als hitzebezogene zusätzliche Sterblichkeit (zusätzlich zur Basisrate der Gesamtmortalität) verstanden wird und eine statistisch berechnete Größe darstellt, wurden für die Jahre 2006 und 2010 anhand des hitzeereignisbasierten Risikomodells von Scherer et al. (2013) ermittelt (vgl. Tab. 4). Eine erhöhte Mortalität in den besonders heißen Sommern 2006 und 2010 in Berlin weisen auch die Untersuchungen von Gabriel und Endlicher (2011), Scherber (2014) und Schuster et al. (2014) nach. Fenner et al. untersuchten für den Zeitraum 2001 – 2010 in Berlin, inwieweit sich die klimatischen Bedingungen innerhalb dichter Bebauung von Bedingungen auf Freiflächen und außerhalb des bebauten Stadtgebietes unterscheiden und welchen Effekt diese Bedingungen auf das Mortalitätsrisiko haben. Das Mortalitätsrisiko (Gesamtmortalität) wurde mit dem hitzeereignisbasierten Risikomodell von Scherer et al. (2013) ermittelt, und zur Identifizierung von Hitze wurden die klimatologischen Kenntage „Heißer Tag (Hitzetag)“ (Tagesmaximumtemperatur ≥ 30 °C) und „Tropennacht“ (Tagesminimumtemperatur ≥ 20 °C) berechnet. Während die Anzahl heißer Tage ähnlich an den vier unterschiedlichen Messstationen ist, treten Tropennächte innerhalb der dichten Bebauungsstruktur wesentlich häufiger auf als auf Freiflächen (vgl. Abbildung 26). Die gestrichelten farbigen Linien zeigen den arithmetischen Mittelwert der Jahre 2001–2010 der jeweiligen Station. Die schwarze Schraffur zeigt die Anzahl der Tage, an denen heiße Tage in Kombination mit Tropennächten aufgetreten sind. Stationen: DAHF – Dahlemer Feld, DESS – Dessauer Straße, TGL – Berlin-Tegel, THF – Berlin-Tempelhof. An der Station DAHF gab es im August 2004 Messausfälle. Die Stationen DAHF und DESS sind Teil des Stadtklima-Messnetzes des Fachgebiets Klimatologie, Institut für Ökologie, Technische Universität Berlin. Die Stationen TGL und THF werden vom Deutschen Wetterdienst betrieben Es wird an allen vier Stationen deutlich, dass die Mehrzahl der Tropennächte in Kombination mit heißen Tagen auftritt (Schraffur in Abb. 26). Dies sind die aus bioklimatischer Sicht äußerst problematischen Situationen, an denen die Menschen nicht nur während des Tages starker Hitze im Freien ausgesetzt sind, sondern der Körper auch in den Nachtstunden durch hohe Lufttemperatur belastet sein kann. Die hitzebezogenen zusätzlichen Sterbefälle zeigen für die Messstation Dessauer Straße (dichte Bebauung) und Tempelhof (Freifläche), dass ca. 4-5 % der Sterbefälle im Untersuchungszeitraum statistisch mit Hitzeereignissen in Verbindung gebracht werden können (Fenner et al. 2015). Sterbefälle sind die gravierendste Folge von Umweltwirkungen. So ist anzunehmen, dass bei extremen Umweltbedingungen auch sonst Gesunde in Leistungsfähigkeit und Wohlbefinden beeinträchtigt werden und Menschen mit krankheitsbedingter mangelhafter Anpassungskapazität schon bei geringeren äußeren Störungen mit einer Zustandsverschlechterung reagieren (Laschewski, 2008). Um angemessene Präventionsmaßnahmen zu etablieren und hitzebedingte Sterbefälle zu vermeiden, sind Untersuchungen zu Auswirkungen von Wärmebelastung bereits auf der Ebene von Gesundheitsindikatoren, wie z.B. Erkrankungs- oder Behandlungsfälle oder physiologische Parameter (z.B. körperliche Aktivität, Lungenfunktion) wichtig. In klinischen Studien an der Charité Berlin (Arbeitsbereich Pneumologische Onkologie) wurde in den Sommern 2011 und 2012 in Berlin untersucht, inwieweit sich Wärmebelastung auf Patienten mit chronisch obstruktiver Lungenerkrankung (COPD) oder mit pulmonal-arterieller Hypertonie (PAH) auswirkt (Jehn et al. 2013, 2014). Dazu wurden Lungenfunktion, der klinische Status und die körperliche Aktivität der Patienten ermittelt und in Abhängigkeit von der Lufttemperatur bzw. der Wärmebelastung ausgewertet. Die Ergebnisse zeigen, dass Wärmebelastung die Symptome der Patienten verschlechtert, andererseits aber Möglichkeiten bestehen, frühzeitig auf die Verschlechterungen zu reagieren, z.B. durch eine telemedizinische Versorgung der Patienten (Jehn et al. 2013). Eine epidemiologische Studie in Berlin für den Zeitraum 1994-2010 über die Zusammenhänge zwischen Wärme- und Luftbelastungen und Patientenaufnahmen sowie Sterbefällen im Krankenhaus zeigte, dass das relative Risiko für die Mortalität (Sterbefälle) als auch Morbidität (Patientenaufnahmen) ab einer starken Wärmebelastung (UTCImax = 32 °C) zunimmt und vor allem ältere Menschen und chronisch Kranke unter Hitzestress leiden (Scherber 2014). Der Risikoanstieg ist für die Mortalität stärker ausgeprägt als für die Morbidität. Allerdings muss dabei berücksichtigt werden, dass die Fallzahlen für Patientenaufnahmen um ein vielfaches größer sind als die Sterbefälle. Die Atmungssystemerkrankungen zeigten neben den Herz-Kreislaufsystemerkrankungen und der Gesamtheit aller Erkrankungen die stärksten Wärmebelastungseffekte an. Wärmebelastung wirkt sich auf das Herz-Kreislaufsystem als auch auf das Atmungssystem aus. Das Atmungssystem wird zudem durch zusätzliche Luftschadstoffeffekte und Begleiterkrankungen beansprucht (Michelozzi et al. 2009; Schneider et al. 2011). In der Untersuchung der Luftschadstoffbelastungseffekte wies Feinstaub (PM10) die stärksten Assoziationen auf, vor allem für Patientenaufnahmen und Sterbefälle im Krankenhaus mit der Diagnose Atmungssystemerkrankungen (Scherber 2014). Im Hinblick auf eine klimawandelbedingte Zunahme der Wärmebelastung in Berlin (SenStadtUm 2015a), stellt sich die Frage, wie sich Wärmebelastungseffekte in naher Zukunft auf Patientenaufnahmen und Sterbefälle auswirken könnten. Unter Annahme mittlerer Bevölkerungsprognosen (SenStadtUm/AfS 2012) und Lufttemperatur-Szenarien für das Tagesmaximum (STAR2-Projektionen, 2 K-Szenario, Realisierung 50) bis 2030 konnte für Berlin eine Zunahme der Patientenaufnahmen und Sterbefälle im Krankenhaus für die Sommermonate ermittelt werden (Scherber 2014). Die Zunahme ist für ≥ 65-Jährige und Herz-Kreislauf-Systemerkrankungen am stärksten ausgeprägt (vgl. Tab. 5). Da Großstädte wie Berlin ein innerstädtisches Mosaik hinsichtlich der Stadt-, Bevölkerungs- und Sozialstrukturen aufweisen, können gesundheitliche Auswirkungen der Wärmebelastung ebenso räumlich unterschiedlich ausgeprägt sein. Räumlich epidemiologische Analysen sind daher ein wichtiger Ansatz, um Stadtgebiete mit erhöhten gesundheitlichen Risiken gegenüber Wärmebelastung zu identifizieren, gerade im Hinblick auf die Entwicklung von spezifischen Interventions- und Präventionsstrategien im Gesundheitswesen und auch langfristig für die Berücksichtigung in der Stadtplanung. Daher wurden für Berlin Sterbefälle und Patientenaufnahmen in Assoziation mit Wärmebelastung auch räumlich differenziert untersucht (Gabriel und Endlicher 2011, Scherber et al. 2014, Schuster et al. 2014). Schuster et al. betrachteten die Gesamtmortalität (alle Ursachen) für eine räumliche Analyse hitzebedingter Überschussmortalität auf Ebene der Planungsräume (SenStadt 2009) im Untersuchungszeitraum 2006-2010 für Berlin. Die hitzebedingte Überschussmortalität wurde anhand des Verhältnisses der Gesamtsterblichkeit in den heißen Julimonaten 2006 und 2010 zur Gesamtsterblichkeit in den eher kühlen Julimonaten von 2007-2009 berechnet, welche im Untersuchungszeitraum die niedrigsten Monatsmittel des täglichen Lufttemperaturmaximums aufwiesen (vgl. Abb. 27). Die Überschussmortalität wurde altersstandardisiert berechnet, um Einflüsse unterschiedlicher Altersausprägungen der Bevölkerung in einzelnen Planungsräumen (PLR) auszuschließen. Im Ergebnis zeigt sich eine innerstädtische Variabilität der hitzebedingten Überschussmortalität, ausgedrückt durch das relative Risiko (RR) (vgl. Abbildung 28). Planungsräume mit erhöhtem und bzw. geringerem relativen Risiko waren relativ gleichverteilt über das Stadtgebiet. Ein erhöhtes relatives Risiko (RR > 1) wurde für mehr als zwei Drittel der Planungsräume festgestellt, in welchen insgesamt 2,26 Mio. von 3,35 Mio. Einwohnern (Stand 31.12.2007) wohnen. Ein allgemeiner Mortalitätsgradient vom Zentrum zum Stadtrand, entsprechend dem städtischen Wärmeinseleffekt, war nicht zu beobachten. Planungsräume mit hohem relativem Risiko fanden sich sowohl innerhalb als auch außerhalb des Innenstadtrings. Planungsräume mit den höchsten relativen Risiken (RR > 4) wurden im Bezirk Neukölln (PLR Rollberg) aber auch in Stadtrandlagen (PLR Döberitzer Weg, PLR Bucher Forst, PLR Schlangenbader Str.) identifiziert (Schuster et al. 2014). Räumliche Ausprägungen von hitzebezogenen Mortalitätsrisiken unter Einbezug aller Diagnosen und Altersgruppen weisen demnach für Berlin keine eindeutigen Zusammenhänge zwischen verdichteten Stadtgebieten und erhöhten gesundheitlichen Risiken auf. Anders stellt es sich für differenzierte Betrachtungen nach hitzevulnerablen Personengruppen dar. Auf Basis von Postleitzahlgebieten wurden relative Risiken für Patientenaufnahmen und Sterbefälle im Krankenhaus während der Sommermonate im Zeitraum 2000 – 2009 mit räumlich aufgelösten Daten zur Wärmebelastung (SenStadtUm 2010b) korreliert (Scherber 2014). Dabei konnte ein signifikanter schwach positiver Zusammenhang zwischen der mittleren Wärmebelastung und den relativen Risiken für Patientenaufnahmen mit Atmungssystemerkrankungen bei ≥ 65-Jährigen auf Postleitzahlebene (Patientenwohnorte) identifiziert werden (Scherber et al. 2014). Die unterschiedlichen Bevölkerungsanteile der ≥ 65-Jährigen in den Postleitzahlgebieten wurden dabei berücksichtigt. Da Atmungssystemerkrankungen und ein Alter über 65 Jahre zu den Risikofaktoren gegenüber Wärmebelastung zählen, sind diese Gruppen besonders relevant. Bei der Suche nach räumlichen Häufungen (Clustern) erhöhter relativer Risiken (als Risikorate) für Patientenaufnahmen mit Atmungssystemerkrankungen bei ≥ 65-Jährigen konnten fünf signifikante Cluster identifiziert werden (vgl. Abb. 29). Folgende Patientenwohnorte weisen innerhalb dieser Cluster die höchsten relativen Risiken (RR > 1,5) auf: die Ortsteile Gesundbrunnen, Mitte, Moabit, Tiergarten und Wedding im Bezirk Mitte und der Ortsteil Neukölln im Bezirk Neukölln. Diese Stadtgebiete weisen zugleich hohe Bebauungsdichten und starke Wärmebelastungen im Sommer bei gleichzeitig gesundheitlich nachteiligen sozioökonomischen Bedingungen auf (SenGUV 2011, SenStadtUm 2015d).
Seit Beginn der 80er Jahre wird in der Ursachenforschung der Waldschaeden bestimmten Luftschadstoffen eine entscheidende Rolle beigemessen. Aus diesem Grund wurde von der Forstlichen Versuchs- und Forschungsanstalt Baden-Wuerttemberg ein Pilotprojekt begonnen. Ziel dieses Vorprojektes war die Entwicklung und Erprobung einer Grosskammer zur Untersuchung von Filterwirkung, Wintertauglichkeit und Kammerklima. Solche 'oben offenen Experimentierkammern' bieten die Moeglichkeit, Luftschadstoffe der Umgebungsluft auszuschliessen. Aus den Kontrollen mit den jeweiligen Freiluftbaeumen lassen sich dann Rueckschluesse auf die Auswirkungen der verschiedenen Schadstoffe ziehen. Dieses Pilotprojekt wurde im Muenstertal im Suedschwarzwald in 850 m ue NN durchgefuehrt. Die praktische Erprobung waehrend zweier Betriebsjahre zeigte einen weitgehend stoerungsfreien Kammerbetrieb. Die hoelzerne Konstruktion und die Folienbespannung widerstanden allen Belastungen durch Wind und Schnee. Lueftungs- und Filterungssystem arbeiteten befriedigend. Im Gegensatz zum technischen Kammerbetrieb bleiben die qualitativen Kammerbedingungen hinter den Erfordernissen zurueck. Eine wesentliche Abweichung von den Freilandbedingungen stellten die fehlenden Nebel- und Tauereignisse dar. Aus immissionsoekologischer Sicht entfielen hierdurch Depositionen, die fuer das aktuelle Schadensphaenomen der montanen Nadelvergilbung von besonderer Bedeutung sein koennten. Die nahezu lueckenlosen Messreihen der Klimawerte belegten ferner, dass die grundlegende Forderung nach einem freilandaehnlichen Kammerklima in den getesteten Kammern nur bedingt erfuellt werden konnte. Dies traf insbesondere fuer Luft- und Bodentemperaturen, fuer die relative Luftfeuchtigkeit und die Strahlungsverhaeltnisse zu. Aufgrund der beobachteten Klimaeffekte sowie des Fehlens wesentlicher immissionsoekologischer Feuchtefaktoren lassen die Testpflanzen sowohl kurz- als auch langfristig Wuchs- und Symptomreaktionen erwarten, die nicht mit denen des Freilandes vergleichbar sind. Unter diesen Bedingungen ist nur der Vergleich von Kammer zu Kammer statthaft. Die Durchfuehrung spezieller Kurzzeitexperimente (zB waehrend einer Vegetationsperiode) mit den Behandlungsvarianten Rein- und Umgebungsluft scheiterte an der relativ geringen Luftschadstoffbelastung des Projektstandortes. Gegen Langzeit-Experimente sprachen die nicht vergleichbaren Wachstumgsbedingungen innerhalb und ausserhalb der Kammern. Um uebertragbare Kammerergebnisse zu erzielen, muessten kostenintensive Optimierungsmassnahmen vorgenommen werden. Vorrangige Verbesserungen waeren im Bereich der Lichtbedingungen und der Temperaturreduktion angezeigt. Die Steuerungsgruppe kam zu dem abschliessenden Ergebnis, dass das Projekt im Vorprojektstadium abgeschlossen und am Standort 'Muenstertal' nicht in ein langfristiges Abschlussprojekt uebergeleitet werden sollte.
null Wertvolle Natur im Blick Baden-Württemberg/Emmendingen/Ravensburg . Die Landesanstalt für Umwelt Baden-Württemberg (LUBW) hat die diesjährigen Kartierungen von Biotopen im Offenland gestartet. Ihre Expertenteams sind in den Landkreisen Emmendingen und Ravensburg im Einsatz und erfassen ausgewählte Lebensräume. Kartiert wird vom Frühjahr bis in den Herbst in den jeweiligen Gemeindegebieten außerhalb von Siedlungen, Wäldern und Verkehrsflächen. Artenreiche Lebensräume im Offenland „Mit der Offenland-Biotopkartierung zeichnen wir eine Schatzkarte der ökologisch wertvollsten und artenreichsten Gebiete in unserem Land“, sagt Dr. Ulrich Maurer, Präsident der LUBW. „Das Spektrum der erfassten Biotope ist in den beiden Kreisen groß: Es reicht von blütenreichen Trockenrasen bis hin zu nassen Moorflächen, wie sie für das Alpenvorland typisch sind. Auch artenreiche Mähwiesen werden bei der Kartierung erfasst. Diese Biotope sind Inseln der Artenvielfalt und wertvolle Lebensräume für zahlreiche bedrohte Arten.“ Biotope sind per Gesetz geschützt – nicht durch Kartierungen Bundesgesetze sowie das Naturschutzgesetz Baden-Württemberg bilden den Rahmen für diese Aufgabe. „Biotope sind gesetzlich geschützt – unabhängig von ihrer Kartierung“, betont Maurer. „Unsere Kartierungen machen diese wertvollen Lebensräume für die kommunale und regionale Planung sichtbar. Die gewonnenen Daten fließen auch in die landwirtschaftliche Förderung ein – mit finanziellem Ausgleich für eine angepasste Nutzung.“ Im Rahmen der Erhebungen ist es den Kartierenden grundsätzlich erlaubt, im freien Gelände Grundstücke ohne vorherige Anmeldung zu betreten. Natürlich führen sie eine entsprechende Kartierbescheinigung mit sich. Kreis Emmendingen Kreis Ravensb urg Die Treffpunkte sind in Kartenform auf der folgenden Webseite der LUBW veröffentlicht: https://www.lubw.baden-wuerttemberg.de/en/natur-und-landschaft/offenlandbiotopkartierung-aktuelles . Bürgerinnen und Bürger können sich für Fragen rund um die Kartierungen des Offenlandes an die folgende E-Mail-Adresse wenden: Offenlandbiotopkartierung@lubw.bwl.de Interessierte Journalistinnen und Journalisten werden gebeten, sich über die folgende E-Mail-Adresse für die Informationsveranstaltungen anzumelden: pressestelle@lubw.bwl.de . Vor den Veranstaltungen erhalten Sie weiterführende Informationen. Nach vorheriger Absprache stehen Mitarbeitende der LUBW am Ende der Veranstaltung gerne für Fragen zur Verfügung. Daten und Fakten Derzeit beherbergt Baden-Württemberg im Offenland rund 283.000 Biotope mit 150.000 Hektar Fläche (darunter 63 Biotope mit rund 2.700 Hektar Fläche im Bodensee). Die letzte landesweite Erfassung der Offenland-Biotope in allen 1.101 Gemeinden Baden-Württembergs wurde in den Jahren 1992 bis 2004 durchgeführt. Die jetzige Erfassung für Baden-Württemberg startete im Jahr 2010. Seitdem wurden 938 der 1.101 Gemeinden erfasst. Die Daten der diesjährigen Erhebungen werden voraussichtlich Ende 2027 online veröffentlicht. Die Kartierergebnisse der vergangenen Jahre bis einschließlich 2024 sind bereits über den Daten- und Kartendienst der LUBW abrufbar: Daten- und Kartendienst der LUBW – geschützte Biotope Weitere Informationen zu Zielen, Aufgaben und gesetzlichen Grundlagen der Offenland-Biotopkartierung sind auf der LUBW-Webseite „ Offenland-Biotopkartierung “ zu finden sowie im Flyer „ Offenland-Biotopkartierung: Geschützte Lebensräume werden erfasst! “ Gesetzliche Grundlage Die gesetzliche Grundlage für die Offenland-Biotopkartierung der LUBW ist das Naturschutzgesetz Baden-Württemberg (NatSchG). Festgelegt ist darin eine regelmäßige Aktualisierung des Bestandes gesetzlich geschützter Biotope nach § 30 Bundesnaturschutzgesetz und § 33 Naturschutzgesetz des Landes Baden-Württemberg. Nach § 33 Absatz 6 NatSchG ist die LUBW verpflichtet, diese Biotope zu erfassen, in Karten und Listen darzustellen und im Internet zu veröffentlichen. Die Erfassung hat deklaratorische Bedeutung, das heißt: Der gesetzliche Schutz besteht für die Biotope unabhängig von der Kartierung. Die Erfassung ist in regelmäßigen Abständen, mindestens jedoch alle zwölf Jahre, zu wiederholen. Eine weitere Grundlage ist die Fauna-Flora-Habitat-Richtlinie (FFH-Richtlinie) der Europäischen Union. Sie verpflichtet die Mitgliedstaaten, einen günstigen Erhaltungszustand der europaweit bedeutenden Arten und Lebensräume zu bewahren oder wiederherzustellen. Hierzu erfassen die Mitgliedstaaten Daten zum Vorkommen und zur Verbreitung der FFH-Lebensraumtypen und berichten darüber alle sechs Jahre an die Europäische Union. In Baden-Württemberg übernimmt die LUBW diese Aufgabe. Da viele FFH-Lebensraumtypen gleichzeitig gesetzlich geschützte Biotope sind, werden Angaben zu FFH-Lebensraumtypen innerhalb der Biotope bei der Offenland-Biotopkartierung miterfasst. Was bewirken die Kartierungen? Die Kartierung der LUBW weist keinen Schutzstatus aus. Flächen, die die Merkmale eines gesetzlich geschützten Biotops aufweisen – etwa durch bestimmte Vegetation und Strukturen, wie sie in der verbindlichen Kartieranleitung festgelegt sind – sind per Gesetz geschützt, unabhängig davon, ob sie kartiert wurden oder nicht. Die Kartierung hilft, diesen Schutz sichtbar zu machen und in der Praxis umzusetzen. Übersicht der 2026 kartierten Gemeinden in den beiden Landkreisen In folgenden Gemeinden werden 2026 die Biotope im Offenland erfasst: Landkreis Emmendingen Landkreis Ravensburg Forchheim Achberg Freiamt Aichstetten Gutach im Breisgau Aitrach Malterdingen Amtzell Sasbach am Kaiserstuhl Argenbühl Sexau Baienfurt Weisweil Baindt Winden im Elztal Berg Wyhl Bodnegg Fronreute Grünkraut Horgenzell Isny im Allgäu Kißlegg Leutkirch im Allgäu Ravensburg Schlier Vogt Waldburg Wangen im Allgäu Weingarten Wilhelmsdorf Wolfegg Wolpertswende In folgenden Gemeinden hat die Kartierung bereits im Vorjahr begonnen*: Landkreis Emmendingen: Bahlingen, Biederbach, Denzlingen, Elzach, Emmendingen, Endingen am Kaiserstuhl, Kenzingen, Reute, Rheinhausen, Riegel, Simonswald, Teningen, Vörstetten Landkreis Ravensburg: Altshausen, Aulendorf, Bad Waldsee, Bad Wurzach, Bergatreute, Boms, Ebenweiler, Ebersbach-Musbach, Eichstegen, Fleischwangen, Guggenhausen, Hoßkirch, Königseggwald, Riedhausen, Unterwaldhausen *Erläuterung zum zeitlichen Ablauf: Die Begehungen im Gelände erfolgen überwiegend während der Vegetationsperiode im ersten Jahr. Die Abgrenzung der Biotope sowie die zugehörigen Fachdaten – etwa Biotopbeschreibung und Artenlisten – werden in den Wintermonaten digital erfasst und aufbereitet. In Einzelfällen werden Flächen im Frühjahr des Folgejahres nachkartiert. Nach umfangreichen Qualitätsprüfungen und der abschließenden Datenaufbereitung stehen die Ergebnisse in der Regel im November des Folgejahres zur Verfügung – also etwa 1,5 Jahre nach Beginn der Kartierung. Die Daten können über den Daten- und Kartendienst der LUBW abgerufen werden: https://udo.lubw.baden-wuerttemberg.de/public/ Bild zeigt: Sonnentau – ein typischer Moorbewohner. Mit seinen klebrigen Tentakeln fängt und verdaut er Insekten und bessert damit das karge Nährstoffangebot auf. Quelle: Carsten Wagner Bild zeigt: Moore sind Lebensraum für zahlreiche seltene Arten und schützen zugleich unser Klima. Quelle: Carsten Wagner Das Bildmaterial kann auf Nachfrage für die Berichterstattung zu dieser Pressemitteilung zur Verfügung gestellt werden. Bei Rückfragen wenden Sie sich bitte an die Pressestelle der LUBW. Telefon: +49(0)721/5600-1387 E-Mail: pressestelle@lubw.bwl.de
This QGIS project visualises preliminary model inference results of a binary habitat classification. They have been obtained by running a pixel-wise, multitemporal time series deep learning model on Sentinel-2 data. Specifically, a fully convolutional network (FCN) has been trained on a 3-year stack of monthly cloudfree Sentinel-2 data containing all 10 and 20m bands from the vegetation periods 2019-2021. The model doesn't differentiate between different habitat types but performs a binary classification habitat vs. non-habitat (e.g. urban areas, arable land, etc). The inference results are calculated for validation data that have been used during training only for early stopping. Continuous spatial predictions are obtained by merging the pixel-wise prediction results in the spatial dimension. Specifically, the following layers are available: ├── `ground_truth_vector.geojson` -> ground truth habitat data compiled from different mapping in-situ campaigns (all types 2010 & grassland mapping 2020) ├── `ground_truth_raster.tif` -> ground truth habitat data compiled from different mapping in-situ campaigns (all types 2010 & grassland mapping 2020) ├── `predictions_plain.tif` -> model predictions from a 1st model version - predicted habitat probabilities ├── `predictions_plain_binary.tif` -> model predictions from a 1st model version - binary predictions (habitat vs. non-habitat) ├── `predictions_plain_flaws.tif` -> model predictions from a 1st model version - errors in comparison to ground truth ├── `predictions_improved.tif` -> model predictions from a 2nd model version - predicted habitat probabilities ├── `predictions_improved_binary.tif` -> model predictions from a 2nd model version - binary predictions (habitat vs. non-habitat) └── `predictions_improved_flaws.tif` -> model predictions from a 2nd model version - errors in comparison to ground truth The layers `*_flaws.tif` are encoded as follows: * 1 - false negatives -> habitats that exist in reality are not recognized * 2 - false positives -> habitats are predicted at locations where there are no habitats in reality
Außer dem bekannten Treibhausgas Kohlendioxid (CO2) existieren weitere stark klimawirksame Spurengase biologischen Ursprungs, z.B. Lachgas (N2O) und Methan (CH4), die mikrobiell im Boden produziert (N2O, CH4) oder im Falle des Methans auch verbraucht (oxidiert) werden. Die steigende atmosphärische CO2-Konzentration kann sich über die Pflanzen in vielfacher Weise auf die bodenmikrobiellen, Spurengasproduzierenden Prozesse auswirken. So ist beispielsweise nachgewiesen worden, dass der Wasserverbrauch der Pflanzen unter erhöhtem CO2 häufig sinkt und die Abgabe von leicht zersetzbarem Kohlenstoff an den Boden (Wurzelexudation) steigt. Beides könnte die Denitrifikation und damit die N2O-Produktion begünstigen, ebenso die Methanproduktion, wenn im Boden anaerobe Bedingungen (z.B. durch Überflutung) eintreten. Steigende Bodenfeuchte würde zugleich die Sauerstoff-abhängige Methanoxidation im Oberboden hemmen. Zu diesem Thema existieren bislang weltweit nur Kurzzeit- und Laborstudien. Im hier vorgestellten Projekt werden im Freilandexperiment die Langzeitauswirkungen steigender atmosphärischer CO2-Konzentrationen über das System Pflanze-Boden auf die Flüsse der klimawirksamen Spurengase N2O und CH4 in einem artenreichen Dauergrünland untersucht. Hierzu gelangt ein im Institut für Pflanzenökologie neuentwickeltes Freiland-CO2-Anreicherungssystem (FACE) zur Anwendung, bei dem die CO2-Konzentration in drei Anreicherungsringen seit Mai 1998 um etwa 20 Prozent gegenüber den drei Kontrollringen erhöht wurde. Über die Jahresbilanzierungen der Spurengasflüsse sowie über begleitende Prozessstudien soll geklärt werden, wie und auf welche Weise erhöhtes CO2 auf die N2O- und CH4-Spurengasflüsse rückwirkt. Die ersten Ergebnisse zeigen deutlich, dass in einem etablierten artenreichen Ökosystem wie dem untersuchten Feuchtgrünland zuerst die unterirdischen Prozesse auf die steigenden CO2-Konzentrationen reagierten (Bestandesatmung). Die oberirdische Biomasse zeigte erst nach etwa 1,5 Jahren der CO2-Anreicherung einen signifikanten Zuwachs gegenüber den Kontrollflächen. Im Jahr 1997, vor dem Beginn der CO2 -Anreicherung, waren sowohl die N2O-Emissionen als auch die CH4 Flüsse auf den (späteren) Anreicherungs- und den Kontrollflächen fast identisch. Seit Beginn der Anreicherung hingegen sind die N2O-Emissionen vor allem während der Vegetationsperiode dramatisch angestiegen: auf 278 Prozent der Emissionen der Kontrollflächen. Die Methanoxidation war rückläufig unter erhöhtem CO2: Mittlerweile oxidieren die CO2 Anreicherungsflächen 20 Prozent weniger CH4 als die Kontrollflächen (Jahr 2000), wobei auch hier der größte Unterschied während der Vegetationsperiode auftrat. Eine erhöhte Bodenfeuchte kommt als Erklärung nicht in Frage, da sich diese nicht geändert hat.
Durchschnittstemperaturen (tvs) 1969-2019 – Saarland - für die forstliche Vegetationszeit Mai bis September gegliedert nach Wärmestufen. Berechnet auf ein Raster von 1x1km eines digitalen Höhenmodells auf Grundlage des Stationsmessnetzes des DWD (Climate Data Center (CDC), Raster der Monatsmittel der Lufttemperatur (2m) für Deutschland, Versionv1.0). Klima- und witterungsbeeinflussende Prozesse (z.B. städtische Wärmeinsel, Kaltluftabfluss), die nicht direkt mit dem Stationsmessnetz erfasst werden oder nicht durch das Regressionsverfahren bestimmt werden können, sind in den Rasterdaten nicht abgebildet. Datenaufbereitung durch das Rheinland-Pfalz Kompetenzzentrum für Klimawandelfolgen, Zusammenstellung durch den SaarForst Landesbetrieb.
01.06.1 Bodenarten Beschreibung Die Bodenart eines Bodens wird durch die Korngrößenzusammensetzung ihrer mineralischen Bestandteile bestimmt. Dabei wird der Grobboden (Korndurchmesser > 2 mm) und der Feinboden (Korndurchmesser < 2 mm) unterschieden. Auf sehr nassen Standorten entstehen außerdem durch die Anhäufung unvollständig zersetzten Pflanzenmaterials Torfe , die die mineralischen Böden überlagern können. Bodenart des Feinbodens Die Bodenarten des Feinbodens werden aus bestimmten Mengenanteilen der Kornfraktionen Ton, Schluff und Sand gebildet. Die Hauptbodenarten werden in Ton, Schluff, Lehm und Sand untergliedert, wobei Lehm ein Korngemisch ist, dass zu etwa gleichen Teilen aus Sand, Schluff und Ton besteht. Die Bodenart ist ein wichtiger Kennwert für die Ableitung ökologischer Eigenschaften, wie Nähr- und Schadstoffspeichervermögen, Wasserhaushalt und Wasserspeichervermögen sowie Filter- und Puffervermögen in Hinsicht auf Schadstoffe. Bodenart des Grobbodens Als Bodenart des Grobbodens oder das Bodenskelett werden alle mineralischen Bestandteile des Bodens bezeichnet, die im Durchmesser > 2 mm sind. Der Anteil des Grobbodens wirkt sich auf die Wasserdurchlässigkeit, den Luft- und Nährstoffhaushalt und das Bindungsvermögen für Nähr- und Schadstoffe aus. Je höher der Anteil des Grobbodens ist, um so durchlässiger ist ein Boden aufgrund der großen Poren, während Bindungsvermögen und Nährstoffsituation von der Art des Feinbodens abhängen. Torfart Torfe entstehen im wassergesättigten Milieu durch Ansammlung unvollständig zersetzten Pflanzenmaterials. Sie zeichnen sich durch ein hohes Wasserspeichervermögen und eine sehr hohe Kationenaustauschkapazität aus. Entsprechend der Art der Pflanzenreste und der Entstehungsbedingungen werden unterschiedliche Torfarten differenziert. Niedermoortorfe sind basen- und nährstoffreich, teilweise sogar carbonatreich. Übergangsmoortorfe weisen Pflanzenreste sowohl von nährstoffarmen als auch von nährstoffreichen Standorten auf. Methode Die Bodenarten des Feinbodens, des Grobbodens und der Torfarten jeweils differenziert nach Ober- (0 – 10 cm Tiefe) und Unterboden (90 – 100 cm Tiefe) wurden für jede Bodengesellschaft bestimmt. Die Angaben wurden im wesentlichen den Profilschnitten von Grenzius (1987) entnommen. Einige Werte sind gutachterlich ergänzt worden. Die kartierten Bodenarten des Feinbodens sind in Tab. 1 zusammengefasst. Da die Bodenarten im Ober- und Unterboden aufgrund des Ausgangsmaterials der Bodenbildung, der Bodenentwicklung und der Nutzung z. T. unterschiedlich sind, werden diese differenziert betrachtet. Außerdem werden innerhalb einer Bodengesellschaft häufig auftretende Bodenarten als Hauptbodenart und selten vorkommende Bodenarten als Nebenbodenart unterschieden. Die Bodengesellschaften, die in den Bodenarten des Feinbodens für den Oberboden als auch für den Unterboden weitgehend übereinstimmen, wurden zu einer Bodenartengruppe zusammengefasst. Die Zuordnung von Bodenartengruppen erfolgte lediglich deshalb, um eine lesbare Karte mit einer überschaubaren Anzahl von Legendeneinheiten zu erzeugen. Für genauere Angaben oder weitere Berechnungen liegen differenziertere Daten vor. Es treten Bodengesellschaften auf, die sowohl im Oberboden als auch im Unterboden aus den gleichen Bodenarten bestehen. Die Mehrzahl der Bodengesellschaften unterscheidet sich jedoch hinsichtlich der Bodenarten im Ober- und Unterboden. Durch Kombination der Bodenarten des Oberbodens mit den Bodenarten des Unterbodens wurden 14 Bodenartengruppen des Feinbodens (< 2 mm) gebildet, welche die Legendeneinheiten der Karte darstellen. Die Bodengesellschaften einer Bodenartengruppe können sich jedoch innerhalb dieser Gruppe hinsichtlich Torf- bzw. Steingehalt (Bodenskelett, Grobboden > 2 mm) des Ober- und Unterbodens unterscheiden, weshalb diese durch zusätzliche Signaturen dargestellt wurden. Die in den Böden Berlins vorkommenden Grobbodenarten sind in Tab. 2 zusammengestellt. Zwischen dem Vorkommen im Ober- bzw. Unterboden wird unterschieden. Die in Berlin vorkommenden Torfarten sind in Tab. 3 zusammengestellt. Zur Darstellung der ökologischen Eigenschaften und Ermittlung der Kennwerte wird unterschieden, ob Torf im Ober- und/oder im Unterboden vorkommt. Bei dem Vorhandensein von mehreren Torfarten in einem Boden oder einer Bodengesellschaft, wird nur die charakteristische Torfart (Torfart prägend) berücksichtigt. 01.06.2 Nutzbare Feldkapazität für Flachwurzler Beschreibung Die nutzbare Feldkapazität (nFK) ist die Wassermenge in l/m² bzw. mm, die der Boden festzuhalten vermag und der für Pflanzen nutzbar ist. Dieser Teil des Wassers wird in den Porenräumen des Bodens gegen die Schwerkraft festgehalten und steht den Pflanzen zur Verfügung. Die nFK ist von der Bodenart, dem Humusgehalt, der Lagerungsdichte und dem Steingehalt abhängig. Feinkörnige Böden können über längere Zeiträume wesentlich mehr Wasser speichern als grobkörnige, sodass bei letzteren das Niederschlagswasser rascher versickert und nicht für die Wasserversorgung der Pflanzen zur Verfügung steht. Hohe Humusgehalte und Torfanteile begünstigen die Wasserspeicherung. Methode Die nFK-Werte der Bodengesellschaften und Bodentypen wurden aus den in den Schnittzeichnungen von Grenzius (1987) dargestellten Musterprofilen entnommen. Dabei wird in eine Flachwurzelzone (0 – 3 dm) und eine Tiefwurzelzone (0-15 dm) unterschieden. Der Minimal- und Maximalwert der nFK für die Flachwurzel- und Tiefwurzelzone stammt von dem Bodentyp der Bodengesellschaft, der die höchste bzw. niedrigste nFK aufweist. Zusätzlich wird der typische nFK-Wert für die jeweilige Wurzelzone bestimmt. Als Karte dargestellt ist hier der typische nFK-Wert der Flachwurzelzone. Bei ergänzenden Untersuchungen der Bodengesellschaften des Ostteils Berlins wurden von Aey (1993) Analogieschlüsse anhand der Geologie durchgeführt. 2005 wurden anhand der Angaben bei Grenzius (1987) geringe nFK-Werte feiner differenziert und weitere korrigiert. Die Ergebnisse werden in sechs Stufen nach Grenzius (1987) zusammengefasst (Tab.1), da in der 4. Bodenkundlichen Kartieranleitung (1994) keine Stufung aufgeführt ist. 01.06.4 Nutzbare Feldkapazität des effektiven Wurzelraumes Beschreibung Eine differenzierte Betrachtung des pflanzenverfügbaren Wassers für den jeweiligen Standort ergibt die Beurteilung des Wasserhaushaltes über die nutzbare Feldkapazität im effektiven Wurzelraum (nFK We ). Dabei werden entsprechend der Bodenart und der Nutzung die unterschiedlichen Durchwurzelungstiefen und Wurzelräume berücksichtigt. So haben Wald- und Baumstandorte einen wesentlich größeren Wurzelraum als zum Beispiel Gartennutzungen. In Sandböden ist der effektive Wurzelraum geringer als in Lehmböden. In den Lehmböden kann das Niederschlagswasser länger als in den Sandböden gespeichert werden, so dass es für die Pflanzenwurzeln hinsichtlich des Wasser- und Nährstoffhaushaltes lohnend ist, sich einen etwas größeren Wurzelraum zu erschließen als in sandigen Substraten. Bei den moorigen Böden reicht der effektive Wurzelraum nur bis zu den grundwasserbeeinflussten Horizonten, so dass meist nur die obersten 20 – 30 cm als Wurzelraum dienen. Ursache für den geringen Wurzelraum ist der Luftmangel in den ständig wassergesättigten Horizonten. Die Pflanzenwurzeln, mit Ausnahme einiger Spezialisten, beschränken sich daher auf die oberen Horizonte, die sowohl ausreichend Luft als auch Wasser führen. Die zusätzliche Wasserversorgung der Pflanzen in der Vegetationszeit aus dem kapillaren Aufstieg des Grundwassers, die die nFK We bei geringen Flurabständen entscheidend beeinflusst, wurde hier bei der Ermittlung nicht berücksichtigt. Methode Die Ermittlung der nFK We für die Bodengesellschaften in Abhängigkeit von der realen Flächennutzung erfolgte durch das Fachgebiet Bodenkunde der TU Berlin im Rahmen eines Gutachtens (Plath-Dreetz/Wessolek/Renger 1989). Dabei wurde zunächst der effektive Wurzelraum für Berliner Standorte entsprechend unterschiedlichen Nutzungen aus Tab. 1 entnommen. Ausgehend von der Tiefe des effektiven Wurzelraumes wurden für die bei Grenzius (1987) dokumentierten Musterprofile die horizontweise ermittelten nutzbaren Feldkapazitäten zur nFK We addiert. Für die organische Substanz wurden entsprechende Zuschläge berücksichtigt. Da innerhalb einer Bodengesellschaft unterschiedliche Bodentypen auftreten, ergibt sich eine Spanne, die mit dem Minimal- und Maximalwert der nFK We je Bodengesellschaft beschrieben werden kann. Zusätzlich wurde der typische nFK We -Wert nutzungsabhängig für die jeweilige Bodengesellschaft bestimmt, der in der Karte dargestellt ist. Die Ergebnisse werden in fünf Stufen zusammengefasst (Tab. 2) 01.06.5 Humusmenge Beschreibung Humus bezeichnet die Gesamtheit der organischen Substanz von abgestorbenen Pflanzen und Tieren im Boden und setzt sich unter anderem zusammen aus Streu und Huminstoffen. Das hohe Sorptionsvermögen der Huminstoffe, der hohe Anteil pflanzenverfügbarer Nährstoffe und die günstigen Eigenschaften für den Wasserhaushalt wirken prägend für viele Bodenfunktionen. Die Humusgehalte mineralischer Böden sind bestimmt durch die Bodengenese, den Wassergehalt und die Nutzung. Durch Nutzungen wie Gartenbau mit Einarbeitung von Kompost oder intensiver Grünlandwirtschaft wird die Humusanreicherung begünstigt, während bei anderen Nutzungen ein deutlich geringerer Gehalt an organischer Substanz zu erwarten ist (vgl. Tab. 1). Nasse Vegetationsstandorte, z. B. Auenböden und Moore haben eine hohe Biomasseproduktion, aber einen geringen Humusabbau. Die angereicherte organische Substanz liegt in Form von Torfen mit unterschiedlichem Zersetzungsgrad vor. Die An- und Niedermoore besitzen in Abhängigkeit von der Nutzung und dem Zersetzungsgrad der Torfe einen Gehalt an org. Substanz von 15 – 80 %. Voraussetzung für hohe Gehalte an organischer Substanz ist eine stetige Vernässung bis in den Oberboden, die eine Mineralisierung hemmt oder unterbindet, sowie eine naturnahe Nutzung, wie zum Beispiel extensive Wiesennutzung. Die Humusmenge stellt die Menge an abgestorbener organischer Substanz dar, die an einem Standort für eine definierte Bodenfläche in Abhängigkeit vom Bodentyp und der Flächennutzung vorliegt. Die Humusmenge ist vor allem ein Zeiger für den Stickstoffvorrat und den leicht mobilisierbaren Stickstoffanteil. Aber auch andere wichtige Nährstoffe wie Kalium, Calcium, Magnesium und Phosphor werden durch die Zersetzung und Humifizierung der organischen Substanz freigesetzt und für die Pflanzen verfügbar gemacht. Neben der Bereitstellung und der Speicherung von Nährstoffen ermöglicht der Humus auch eine Erhöhung der Wasser- und Schadstoffspeicherkapazität. Die Humusmenge eines Bodens ergibt sich aus dem Humusgehalt und der Mächtigkeit der humosen Horizonte und hängt vom Bodentyp und der Nutzung ab. So weisen z. B. feuchte, moorige Standorte mit einer hohen Biomasseproduktion und einer geringen Zersetzung eine hohe Humusmenge und sandige, trockene Böden mit geringer Vegetationsdecke eine niedrige Humusmenge auf. Methode Die durchschnittlichen aus der Nutzung zu erwartenden Humusgehalte der Mineralböden in Abhängigkeit von Bodentyp und Nutzung wurden durch Untersuchungen von Grenzius (1987) und Bodenuntersuchungen im Rahmen des Schwermetalluntersuchungsprogramms (1986, 1987) hergeleitet. Diese Daten wurden zunächst von Fahrenhorst et al. (1990) ausgewertet und die durchschnittlichen Humusgehalte für den charakteristischen Bodentyp der verschiedenen Bodengesellschaften unter unterschiedlichen Nutzungen ermittelt. Eine Erweiterung der Datenbasis unter Verwendung verschiedener Einzelkartierungen erfolgte 1993 (Aey 1993). Eine rein nutzungsabhängige grobe Orientierung ist in Tab. 1 zusammengestellt. Die Humusgehalte von Torfen, die sich auf nassen Standorten bilden, werden bei den Mineralböden nicht berücksichtigt, sie gehen gesondert mit ihren Gehalten und mit ihren Mächtigkeiten in die Ermittlung der Humusmenge ein. Die Humusmenge wurde aus dem Humusgehalt der Humusschicht unter Berücksichtigung des Torfanteils [Masse-%] und der effektiven Lagerungsdichte sowie der Mächtigkeit der organischen Horizonte ermittelt. Die ermittelten Humusmengen für die unterschiedlichen Standorte werden entsprechend Tab. 2 in sechs Stufen unterteilt. 01.06.6 Organischer Kohlenstoffvorrat Beschreibung Die abgestorbene organische Substanz (Humus) im Boden besteht etwa zu 50 % aus organischem Kohlenstoff und ist für den Nährstoff- und Wasserhaushalt des Bodens von elementarer Bedeutung. Durch die Anreicherung, Speicherung und Freisetzung von organischer Substanz, und damit von organischem Kohlenstoff, spielen Böden eine zentrale Rolle im globalen Kohlenstoffkreislauf. Böden sind der größte terrestrische Kohlenstoffspeicher und somit neben den Ozeanen die größten Kohlenstoffspeicher der Erde (IPCC 2000). Große Auswirkungen auf die Kohlenstoffdynamik im Boden hat die Landnutzung. Böden in urbanen Gebieten unterliegen einem besonders hohen Nutzungsdruck und sind sehr stark anthropogen geprägt. Dadurch kommt es auf der einen Seite, beispielsweise durch gärtnerische Nutzung, zu höheren organischen Kohlenstoffgehalten als in natürlichen Systemen. Auf der anderen Seite wird durch die teilweise komplette Zerstörung der natürlichen Bodenfunktionen der Abbau bzw. die Mineralisierung des Humus und somit die Freisetzung von Kohlendioxid (CO 2 ) in die Atmosphäre verstärkt. Dies ist vor allem langfristig von besonderer klimatischer Bedeutung, da die Anreicherung von Humus und damit die klimawirksame Kohlenstoffbindung in Böden sehr lange Zeiträume in Anspruch nimmt. Böden haben als sogenannte Kohlenstoffsenken eine besondere Bedeutung im globalen Kohlenstoffkreislauf. Auch in urbanen Gebieten sind solche Kohlenstoffsenken zu finden. Dabei spielen vor allem hydromorphe Böden wie Moore eine besondere Bedeutung. Moore speichern potentiell bis zu zehnmal so viel Kohlenstoff wie andere Ökosysteme (Batjes 1996). Durch den veränderten Wasserhaushalt in Folge von Meliorationsmaßnahmen, wie Grundwasserabsenkungen, landwirtschaftlich genutzter Flächen, emittieren viele Moore heute CO 2 und CH 4 (Methan). Daher ist Moorschutz für den lokalen, regionalen und globalen Klimaschutz von großer Bedeutung. Die Bedeutung der Moorböden – in Berlin nur der Niedermoorböden – wird daran deutlich, dass sie bei einem Flächenanteil von nur 7 % fast 50 % des gesamten in den Böden Berlins gespeicherten organischen Kohlenstoffs enthalten. Aber auch Kleingärten und Standorte mit einer langen Bodenentwicklung, wie Friedhöfe, alte Waldbestände und Parkanlagen, sind wertvolle Kohlenstoffsenken, da sie als langfristige Kohlenstoffspeicher dienen. Durch die Funktion als Kohlenstoffsenke haben Böden eine wichtige Klimaschutzfunktion, die auch bei Planungs- und Genehmigungsverfahren Beachtung finden sollte (Dahlmann et al. 2012). Demnach ist es sinnvoll, kohlenstoffreiche Böden möglichst von negativ beeinflussender Nutzung, wie dem Überbauen von bisher unversiegelten Flächen, freizuhalten und die Rekultivierung von vorhanden Strukturen, gerade von Mooren, zu fördern. Daher wird das Puffervermögen im organischen Kohlenstoffhaushalt auch bei der Bewertung der Puffer- und Filterfunktion (vgl. Karte 01.12.3 ) berücksichtigt. Die Berechnungen auf der Grundlage dieser Karte ergeben, dass in den Böden Berlins insgesamt 4,8 Millionen Tonnen Kohlenstoff gespeichert sind. Dies entspricht einen Äquivalent von 17,6 Millionen Tonnen CO 2 . Die Gesamt-CO 2 -Emissionen in Berlin betrugen ca. 16,5 Millionen Tonnen im Jahr 2015 (Amt für Statistik Berlin-Brandenburg, 2018). Somit speichert der Boden mehr Kohlenstoff als in Berlin im gesamten Jahr 2015 durch den Primärenergieverbrauch ausgestoßen wurde. Methode Die Berechnung der organischen Kohlenstoffvorräte für Berlin wurde auf Grundlage der in der Berliner Bodendatenbank (Gerstenberg 2017) enthaltenen Humusmengen [kg/m²] vorgenommen (vgl. Karte 01.06.5 Humusmenge ). Aufbauend auf die Ergebnisse des Forschungsvorhabens “Berliner Moorböden im Klimawandel” wurde die Berechnung der organischen Kohlenstoffvorräte aus den Humusmengen im Vergleich zu 2010 leicht abgewandelt (Gerstenberg 2017). Um die organischen Kohlenstoffvorräte für ganz Berlin zu berechnen, wurden die Kohlenstoffmengen mit den Flächengrößen der Blöcke multipliziert. Die ermittelten organischen Kohlenstoffvorräte der Böden sind als Schätzung zu betrachten und methodisch bedingt z. T. relativ ungenau, da die in der Blockstruktur dargestellten Humusmengen auf einer Bodengesellschaftskarte basieren, die teilweise nur Konzeptcharakter hat (vgl. Karte 01.01 ). Zudem sind die Humusgehalte und die Mächtigkeiten der mineralischen humushaltigen Horizonte und der Torfauflagen sowie der Lagerungsdichten zum Teil abgeschätzt. Durch die Einarbeitung der Ergebnisse des Forschungsvorhabens “Berliner Moorböden im Klimawandel” im Jahr 2014 wurden Daten zur Lage, Ausdehnung, Torfmächtigkeit, Lagerungsdichte und zum Verhältnis Humusmenge / Kohlenstoffmenge von Mooren erheblich verbessert (Kingenfuß et al. 2015). Trotzdem kann die Karte 01.06.6 Organischer Kohlenstoffvorrat nur näherungsweise die Realität abbilden. Die ermittelten organischen Kohlenstoffvorräte werden entsprechend der Tab. 1 in sechs Stufen unterteilt. 01.06.7 pH-Werte im Oberboden Beschreibung Der pH-Wert (negativer dekadischer Logarithmus der Wasserstoffionenkonzentration) beeinflusst die chemischen, physikalischen und biologischen Eigenschaften des Bodens (Bodenreaktion). Er wirkt sich auf die Verfügbarkeit von Nähr- und Schadstoffen aus und gibt Auskunft über die Fähigkeit des Bodens, Säuren oder Basen zu neutralisieren. Er ist bedeutend für die Filter- und Pufferpotentiale der Böden. Bei niedrigen pH-Werten können daher im Boden keine Säuren neutralisiert werden, die Schwermetallverbindungen gehen zunehmend in Lösung und die verfügbaren Nährstoffe sind weitgehend ausgewaschen. Methode Die pH-Werte wurden für die Bodengesellschaften unter Berücksichtigung der Flächennutzung aus vorhandenen Unterlagen abgeleitet. Die Angaben wurden im Wesentlichen den Profilschnitten von Grenzius (1987) entnommen. Einige Werte sind gutachterlich ergänzt worden, meist unter Verwendung einer Vielzahl verschiedener bodenkundlicher Gutachten. Lagen keine Messwerte vor, wurden die Werte unter Verwendung von Daten vergleichbarer Nutzungen oder vergleichbarer Bodengesellschaften abgeschätzt. Zusätzlich zu den repräsentativen Werten (typische pH-Werte) für den Ober- und Unterboden wurden noch die jeweiligen Maximal- und Minimalwerte bestimmt. In der Karte wurde nur der pH-Wert für den Oberboden dargestellt; dieser hat für die Funktionsbewertung der Böden (vgl. Karte 01.12 ) eine höhere Bedeutung als der pH-Wert des Unterbodens und weist auch eine größere, meist nutzungsbedingte Differenzierung auf. Die Stufung der pH-Werte erfolgte nach der Bodenkundlichen Kartieranleitung (1994) in den Stufen 1 bis 12 von äußerst alkalisch bis äußerst sauer (vgl. Tab. 1). Über die Stufung kann die Bodenreaktion entsprechend ihrer Alkalinität oder Azidität differenziert werden. 01.06.8 Summe austauschbarer basischer Kationen des Oberbodens (S-Wert) Beschreibung Die austauschbaren Kationen eines Bodens werden üblicherweise in saure und basische Kationen unterteilt. Zu ersteren gehören neben den Wasserstoff-Ionen (H-Ionen) auch solche, die beim Austritt in die Bodenlösung eine Hydrolyse hervorrufen und damit H-Ionen freisetzen, wie vor allem Aluminium (Al). Ihre Summe wird H-Wert genannt. Die basischen Kationen sind in erster Linie Calcium-Ionen (Ca 2+ ), Kalium-Ionen (K + ), Magnesium-Ionen (Mg 2+ ) und Natrium-Ionen (Na + ), in Kulturböden (nach einer Düngung) auch Ammonium-Ionen NH 4+ (wobei Calcium (Ca) meist mit mehr als 80 % dominiert). Ihre Summe bildet den S-Wert. Ihre Konzentration kann in cmol c /kg, die Menge in mol c /m² angegeben werden. Der %-Anteil des S-Wertes an den Austauschkationen insgesamt wird als Basensättigung bezeichnet. Der S-Wert beschreibt somit die Menge des vom Boden zur Verfügung gestellten und für die Pflanzenernährung relevanten Kationen und ist somit ein wichtiges Maß der Bodenfruchtbarkeit. Methode Die Menge der basisch wirkenden austauschbaren Ionen (S-Wert) für den Oberboden (hier: 0 – 3 dm Tiefe) wird durch Multiplikation der effektiven Kationenaustauschkapazität (KAK eff ) mit der Basensättigung (BS) unter Einbeziehung der Lagerungsdichte und des Grobbodenanteils berechnet. Die Berechnung der effektiven Kationenaustauschkapazität wird in der Karte 01.06.9 dargestellt. Die Basensättigung kann vom pH-Wert (in Calciumchlorid, CaCl 2 gemessen) abgeleitet werden. Zur Ermittlung wird der für den Standort typische pH-Wert des Oberbodens (vgl. Karte 01.06.7 ) herangezogen und nach Tab. 1 die Basensättigung bestimmt. Zwischen den pH-Stufen dieser Tabelle wird linear interpoliert. Die Stufung des S-Wertes erfolgt in den Stufen 1 – 10 (extrem gering – sehr hoch) nach Tab. 2. Die Einteilung der geringen Werte erfolgt in sehr engen Stufen, um die für die Bewertung der Funktion „Lebensraum für naturnahe und seltene Pflanzengesellschaften“ ( vgl. Karte 01.12.1 ) notwendige feine Abstufung nähstoffarmer Böden zu erkennen. 01.06.9 Mittlere effektive Kationenaustauschkapazität Beschreibung Die effektive Kationenaustauschkapazität (KAK eff ) stellt die Menge der an Bodenkolloide gebundenen Kationen unter Berücksichtigung der stark vom pH-Wert abhängigen Ladung der organischen Substanz dar. Dabei sind die austauschbaren Kationen an Tonminerale und Humuskolloide gebunden. In neutralen bis schwach sauren Böden dominieren Calcium (Ca), Magnesium (Mg), Kalium (K) und Natrium (Na) den Sorptionskomplex, in sauren Böden, z. B. Kiefer- und Heidestandorten Aluminium (Al), Wasserstoff (H) und Eisen (Fe). Das Bindungsvermögen der organischen Substanz ist deutlich höher als das der Tonminerale. Die Stärke der Bindung an die organische Substanz ist vom pH-Wert abhängig, während die Bindung an die Tonminerale unabhängig vom pH-Wert ist. So sinkt mit abnehmendem pH-Wert das Bindungsvermögen des Humus. Ton- und humusreiche Böden mit neutraler Bodenreaktion können daher wesentlich mehr Nähr- und Schadstoffe binden und eine Auswaschung dieser Stoffe in das Grundwasser verhindern als sandige humusarme Standorte. Die effektive Kationenaustauschkapazität ist daher geeignet, die Nähr- und Schadstoffbindungspotentiale von Böden zu beschreiben. Methode Die KAK eff der Bodengesellschaften wird aus der Hauptbodenart der Oberböden und Unterböden abgeleitet (Tab. 1). Für den Oberboden wird eine Tiefe von 0 – 3 dm angenommen, für den Unterboden 3 – 15 dm. Zu der ermittelten KAK der Hauptbodenart wird die Austauschkapazität des Humus (Tab. 3), korrigiert um einen pH-Wert abhängigen Faktor (Tab. 2) addiert. Da in Abhängigkeit von Bodengenese und Nutzung sowohl die Humusgehalte als auch die Mächtigkeit der Humusschicht unterschiedlich sind und diese ebenfalls zur Berechnung der KAK herangezogen werden, werden für jede Bodengesellschaft unterschiedliche nutzungsspezifische Werte ermittelt. Die ermittelten Werte wurden zur Darstellung in der Karte entsprechend der Bodenkundlichen Kartieranleitung (1994) in fünf Stufen von sehr gering bis sehr hoch unterteilt (Tab. 4). 01.06.10 Gesättigte Wasserdurchlässigkeit (kf) Beschreibung Die gesättigte Wasserdurchlässigkeit (gesättigte Wasserleitfähigkeit, kf-Wert) kennzeichnet die Durchlässigkeit bzw. Permeabilität von vollständig wassergesättigten Böden. Sie hängt von der Bodenart und der Lagerungsdichte des Bodens ab. Lockere Böden mit hohen Sandgehalten haben daher eine wesentlich höhere Durchlässigkeit als tonreiche Böden, beispielsweise aus Geschiebemergel. Die gesättigte Wasserdurchlässigkeit ist wichtig für die Beurteilung von Staunässe, Filtereigenschaften, Erosionsanfälligkeit und Drainagewirksamkeit von Böden. Die Einheit der gesättigten Wasserdurchlässigkeit wird in cm/d oder m/s angegeben. In der Regel liegen bei den terrestrischen Böden aber ungesättigte Wasserverhältnisse vor, wobei nur ein Teil der Poren mit Wasser gefüllt ist. Bei ungesättigten Verhältnissen ist die Wasserbewegung deutlich geringer. Ausserdem wird ein großer Teil des vorhandenen Wassers von den Pflanzen aufgenommen und steht für eine Verlagerung nicht mehr zur Verfügung. Da eine Messung der ungesättigten Wasserleitfähigkeit (ku) sehr aufwendig und kompliziert ist, und deshalb keine ableitbaren Daten in der Bodenkundlichen Kartieranleitung (1994) vorliegen, wird in der wissenschaftlichen Praxis auf die abgesicherten Werte der gesättigten Wasserleitfähigkeit als grobes Maß zurückgegriffen. Der Einfluss des Grobbodens wurde nicht berücksichtigt. Methode Der kf-Wert wurde für die Hauptbodenart des Ober- (0 – 10 cm Tiefe) und Unterbodens (90 – 100 cm Tiefe) nach Tab. 1 abgelesen. Der kf-Wert für Ober- und Unterboden ist der harmonische Mittelwert aus kf-Ober- und kf-Unterboden. Den in der Tabelle in Abhängigkeit von der Bodenart aufgeführten kf-Werten ist eine effektive Lagerungsdichte von Ld3 zugrunde gelegt, was im Mittel den Berliner Böden entspricht. Die Ergebnisse der gesättigten Wasserdurchlässigkeit wurden für die Darstellung in der Karte in sechs Stufen von sehr gering bis äußerst hoch (1 – 6) nach Tab. 2 zusammengefasst.
<p> <p>Die Klimaveränderung ist in Deutschland inzwischen deutlich an Veränderungen der zeitlichen Entwicklung von Pflanzen (Phänologie) ablesbar. Vor allem die Temperaturerhöhung führt zu zeitigerem Austrieb, Blüte und Fruchtbildung im Vergleich zu früheren Jahrzehnten. Die Folgen für die biologische Vielfalt sowie Strukturen und Funktionen von Ökosystemen sind bisher kaum erforscht.</p> </p><p>Die Klimaveränderung ist in Deutschland inzwischen deutlich an Veränderungen der zeitlichen Entwicklung von Pflanzen (Phänologie) ablesbar. Vor allem die Temperaturerhöhung führt zu zeitigerem Austrieb, Blüte und Fruchtbildung im Vergleich zu früheren Jahrzehnten. Die Folgen für die biologische Vielfalt sowie Strukturen und Funktionen von Ökosystemen sind bisher kaum erforscht.</p><p> Pflanzen als Indikatoren für Klimaveränderungen <p>Der Begriff „Phänologie“ bezeichnet heute im Wesentlichen die Beobachtung von Entwicklungsvorgängen von Lebewesen im Freien. Zum Beispiel erfassen Akteure in einem deutschlandweiten Beobachtungsnetz, wann in den einzelnen Jahren der Blattaustrieb, die Blüte oder Fruchtbildung bestimmter Zeigerpflanzen einsetzte oder wann sich die Blätter der Laubbäume färbten oder abfielen. Diese phänologischen Phasen hängen wesentlich von der Temperaturentwicklung und der Wasserversorgung in den jeweiligen Jahren ab. Phänologische Daten sind deshalb sehr gute Indikatoren für die Wirkung der Klimaveränderung auf die Vegetation. Die existierenden Zeitreihen umfassen inzwischen bis zu sieben Jahrzehnte.</p> <p>Die Abbildungen in den nachfolgenden Abschnitten enthalten jeweils die jährlichen Angaben zur Anzahl der Tage vom Jahresbeginn bis zum Beginn des phänologischen Ereignisses (Blüte usw.) als Mittel über die Beobachtungen in Deutschland und die statistische Trendlinie über die Jahre.</p> </p><p> Die Dauer der Vegetationsperiode nimmt zu <p>Die <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/vegetationsperiode">Vegetationsperiode</a>, also die Zeit des Jahres, in der Pflanzen wachsen, blühen und fruchten, nahm in Deutschland seit 1961 im mittleren Trend um mehr als 26 Tage zu. Ihre Dauer erreichte im Jahr 2024 mit rund 248 Tagen ein neues Maximum. Die Vegetationsperiode beginnt mit dem Vorfrühling, dessen Start durch den Blühbeginn des Huflattichs angezeigt wird. Sie endet mit dem Spätherbst, wofür der beginnende Blattfall der Stieleiche steht. Trotz witterungsbedingter Schwankungen von Jahr zu Jahr zeigen die folgenden Diagramme die genannten Trends deutlich.</p> <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/2_Abb_Ver%C3%A4nderung-Bl%C3%BChbeginn-Blattfall_2026-06-02.png"> </a> <strong> Veränderung der jahreszeitlichen Entwicklungsphasen bei Pflanzen </strong> Quelle: Deutscher Wetterdienst <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/2_Abb_Ver%C3%A4nderung-Bl%C3%BChbeginn-Blattfall_2026-06-02.png">Bild herunterladen</a> (106,65 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/2_Abb_Ver%C3%A4nderung-Bl%C3%BChbeginn-Blattfall_2026-06-02.pdf">Diagramm als PDF</a> (71,05 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/2_Abb_Ver%C3%A4nderung-Bl%C3%BChbeginn-Blattfall_2026-06-02.xlsx">Diagramm als Excel mit Daten</a> (38,33 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/3_Abb_Huflattichbluete_2026-06-02.png"> </a> <strong> Beginn der Huflattichblüte </strong> Quelle: Deutscher Wetterdienst <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/3_Abb_Huflattichbluete_2026-06-02.png">Bild herunterladen</a> (177,67 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/3_Abb_Huflattichbluete_2026-06-02.pdf">Diagramm als PDF</a> (41,21 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/3_Abb_Huflattichbluete_2026-06-02.xlsx">Diagramm als Excel mit Daten</a> (32,33 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/4_Abb_Blattfall-Stieleiche_2026-06-02.png"> </a> <strong> Blattfall der Stieleiche </strong> Quelle: Deutscher Wetterdienst <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/4_Abb_Blattfall-Stieleiche_2026-06-02.png">Bild herunterladen</a> (177,25 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/4_Abb_Blattfall-Stieleiche_2026-06-02.pdf">Diagramm als PDF</a> (40,85 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/4_Abb_Blattfall-Stieleiche_2026-06-02.xlsx">Diagramm als Excel mit Daten</a> (32,08 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/5_Abb_Dauer-Vegetationsperiode_2026-06-02.png"> </a> <strong> Dauer der Vegetationsperiode </strong> Quelle: Deutscher Wetterdienst <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/5_Abb_Dauer-Vegetationsperiode_2026-06-02.png">Bild herunterladen</a> (166,20 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/5_Abb_Dauer-Vegetationsperiode_2026-06-02.pdf">Diagramm als PDF</a> (40,64 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/5_Abb_Dauer-Vegetationsperiode_2026-06-02.xlsx">Diagramm als Excel mit Daten</a> (46,90 kB) Weiter <i> </i> Vorherige <i> </i> </p><p> Weitere Zeigerpflanzen bestätigen den zeitigeren Frühlingsbeginn <p>Die Pflanzenwahl hängt von Ziel und Zielgruppe der Auswertung ab. Für bundesweite Analysen eignen sich die Leitpflanzen des Deutschen Wetterdienstes. Da manche Daten seit Mitte des 20. Jahrhunderts lückenhaft sind, ergänzen Ersatzphasen die Übersicht. Neben dem Huflattich werden zum Beispiel auch das Schneeglöckchen und die Salweide genutzt, um den Beginn des phänologischen Vorfrühlings zu datieren. Nachfolgend sind Zeitreihen für Zeigerarten abgebildet, die den Frühlingsanfang anzeigen und den zeitigeren Beginn dieser Jahreszeit im Vergleich zu früheren Jahrzehnten belegen. Ähnliche Tendenzen zeigen sich beim Blattaustrieb von Waldbäumen oder beim Ährenschieben von Getreide. Eine weitere Zeitreihe verdeutlicht anhand des Beginns der Apfelblüte das zeitigere Eintreten des Vollfrühlings.</p> <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/6_Abb_Salweidenbluete_2026-06-02.png"> </a> <strong> Beginn der Salweidenblüte </strong> Quelle: Deutscher Wetterdienst <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/6_Abb_Salweidenbluete_2026-06-02.png">Bild herunterladen</a> (192,81 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/6_Abb_Salweidenbluete_2026-06-02.pdf">Diagramm als PDF</a> (41 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/6_Abb_Salweidenbluete_2026-06-02.xlsx">Diagramm als Excel mit Daten</a> (31,71 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/7_Abb_Schneegloeckchenbluete_2026-06-02.png"> </a> <strong> Beginn der Schneeglöckchenblüte </strong> Quelle: Deutscher Wetterdienst <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/7_Abb_Schneegloeckchenbluete_2026-06-02.png">Bild herunterladen</a> (190,23 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/7_Abb_Schneegloeckchenbluete_2026-06-02.pdf">Diagramm als PDF</a> (41,20 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/7_Abb_Schneegloeckchenbluete_2026-06-02.xlsx">Diagramm als Excel mit Daten</a> (30,41 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/8_Abb_Apfelbluete_2026-06-02.png"> </a> <strong> Beginn der Apfelblüte </strong> Quelle: Deutscher Wetterdienst <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/8_Abb_Apfelbluete_2026-06-02.png">Bild herunterladen</a> (176,36 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/8_Abb_Apfelbluete_2026-06-02.pdf">Diagramm als PDF</a> (41,06 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/8_Abb_Apfelbluete_2026-06-02.xlsx">Diagramm als Excel mit Daten</a> (30,83 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/9_Abb_Forsythienbluete_2026-06-02_0.png"> </a> <strong> Beginn der Forsythienblüte </strong> Quelle: Deutscher Wetterdienst <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/9_Abb_Forsythienbluete_2026-06-02_0.png">Bild herunterladen</a> (595,99 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/9_Abb_Forsythienbluete_2026-06-02_0.pdf">Diagramm als PDF</a> (300,87 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/9_Abb_Forsythienbluete_2026-06-02_0.xlsx">Diagramm als Excel mit Daten</a> (31,77 kB) Weiter <i> </i> Vorherige <i> </i> </p><p> Veränderungen beim phänologischen Sommer und Herbst <p>Im <a href="https://www.umweltbundesamt.de/node/106954">Monitoringbericht 2023</a> zur Deutschen <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/anpassungsstrategie">Anpassungsstrategie</a> (<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/das">DAS</a>) an den <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/klimawandel">Klimawandel</a> steht der Blühbeginn der Sommerlinde für den Beginn des Hochsommers, die Entwicklung erster reifer Früchte beim Schwarzen Holunder für den Beginn des Frühherbstes. Die Beobachtungen belegen einen zeitigeren Start des phänologischen Sommers sowie eine Verlängerung des Herbstes, so dass der phänologische Winter später beginnt.</p> </p><p> Wirkungen auf Tiere und ökosystemare Prozesse <p>Bisher ist nur ansatzweise geklärt, wie sich die Verschiebungen phänologischer Phasen auf die Bestände von Tieren auswirken. So reagieren etwa bestimmte Vogelarten mit erhöhtem Bruterfolg infolge kürzerer Winter. Andere werden beeinträchtigt, weil zum Beispiel die Phasen erhöhten Futterbedarfs während der Brut nicht mehr mit einem entsprechend hohen Nahrungsangebot (bestimmte Pflanzen oder Insekten) zusammenfallen. Das gilt ähnlich auch für das Auftreten von Blüten und spezialisierten Bestäubern bei Pflanzen oder in Räuber-Beute-Systemen bei Tieren. Das kann sich drastisch auf die Bestandsentwicklung bestimmter Arten auswirken.</p> </p><p> Weiterführende Informationen <p>Detailliertere Informationen zur Verschiebung der phänologischen Phasen finden Sie im <a href="https://www.umweltbundesamt.de/publikationen/monitoringbericht-2023">Monitoringbericht 2023</a> zur Deutschen <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/anpassungsstrategie">Anpassungsstrategie</a> an den <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/klimawandel">Klimawandel</a> ab Seite 202. Die „Länderinitiative Kernindikatoren“ stellt auf ihrer <a href="https://www.liki.nrw.de/">Internetseite</a> phänologische Daten auch für die einzelnen Bundesländer dar. Der Deutsche Wetterdienst (<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/dwd">DWD</a>) stellt auf seiner <a href="https://www.dwd.de/DE/klimaumwelt/klimaueberwachung/phaenologie/produkte/produkte_node.html">Internetseite</a> verschiedene Produkte zur aktuellen Pflanzenentwicklung bereit.<br><br><em>Tipps zum Weiterlesen:</em></p> <p><em>Menzel A., Estrella N., Fabian P. 2001: Spatial and temporal variability of the phenological seasons in Germany from 1951 to 1996. Global Change Biology 7: 657-666.</em></p> <p><em>Sparks T.H., Menzel A. 2002: Observed changes in seasons: an overview. International Journal of Climatology 22: 1715-1725.</em></p> <p><em>Root T.L., Hughes L. 2005: Present and Future Phenological Changes in Plants and Animals. In: Lovejoy T.E., Hannah L. (Hrsg.): Climate Change and Biodiversity. Yale University Press, New Haven, Con418 S.</em></p> <p><em>Schliep R., Ackermann W., Aljes V., et al. (2020): Weiterentwicklung von Indikatoren zu Auswirkungen des Klimawandels auf die biologische Vielfalt, <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/bfn">BfN</a>-Skripten 576, Bundesamt für Naturschutz, Bonn – Bad Godesberg, Download unter: http:// www.bfn.de/skripten.html</em></p> </p><p> </p><p>Informationen für...</p>
Die Charakterisierung der Land-Atmosphäre (L-A)-Rückkopplung erfordert detaillierte Untersuchungen des Bodens, der Landbedeckung und der Atmosphäre bis hin zur unteren freien Troposphäre. Fast alle aktuellen Observatorien und Beobachtungsnetzwerke konzentrieren sich nur auf Teilkomponenten des L-A-Systems. Ziel des Projekts P1 der Forschungsgruppe Land-Atmosphäre Feedback Initiative (LAFI) ist es, am Land-Atmosphäre Feedback Observatorium (LAFO) der Universität Hohenheim ein umfassendes Feldprogramm auf heterogenem Agrarland zu realisieren, das diese Beobachtungslücken schließt. Dieses wird durch die Messungen von Profilen der Schlüsselvariablen in allen drei Kompartimenten und die Charakterisierung ihrer horizontalen Strukturen in einer heterogenen Landschaft ermöglicht. Darüber hinaus werden wir einen 20-Jahres-Datensatz analysieren, der am MOL-RAO des DWD gesammelt wurde und die wichtigsten L-A-Systemvariablen für die Ableitung statistischer Metriken, Oberflächenflüsse und die Schließung des Energiehaushalts mit besonderem Schwerpunkt auf Hitzewellen und Dürren abdeckt. Am LAFO werden wir über mindestens eine Vegetationsperiode (Frühling-Herbst 2025) eine General Operations Period (GOP) in Kombination mit fünf Intensiven Observations Periods (IOPS) durchführen, um L-A-Feedbackprozesse zu charakterisieren. Neben etablierten Messtechniken wie Flusskammern und Eddy-Kovarianz-Systemen sowie Doppler-Lidar-Systemen werden wir neue Techniken einsetzen. Dazu gehören Isotopensensoren zur Unterscheidung zwischen Verdunstung und Transpiration, faseroptische Sensoren im Boden, in der Vegetation und in der Prandtl-Schicht für Temperatur- und Windmessungen, die Messung von Profilen der Strahlung, der Temperatur und Luftfeuchtigkeit in der Vegetation sowie unbemannte Luftfahrzeuge zur Kartierung von Landoberflächeneigenschaften und hochauflösende scannende Raman- und Differentialabsorptions-Lidarsysteme zusammen mit Doppler-Lidar-Systemen zur Ableitung dreidimensionaler turbulenter Eigenschaften der Oberflächenschicht und der atmosphärischen Grenzschicht mit besonderem Schwerpunkt auf Entrainment. P1 ist für alle anderen Projekte von unmittelbarer Bedeutung und dient als Schwerpunkt von LAFI. P2-P6 und P11 werden zur Sensorsynergie beitragen und die Daten unter verschiedenen wissenschaftlichen Aspekten analysieren. P7-P9 modellieren die gesamte GOP und verwenden die P1-Daten für Vergleiche von Feedback-Metriken und Prozessdarstellungen sowie für die Modellevaluation. P10 wird die P1-Daten mithilfe von Deep-Learning-Methoden analysieren. Die in P1 durchgeführten Messungen liefern die wesentliche Grundlage, um alle sechs Forschungsziele zu erreichen und alle Hypothesen von LAFI zu überprüfen. Ebenso stützen sich alle bereichsübergreifenden Arbeitsgruppen auf die Beobachtungen von P1. Durch das Design und die Durchführung der LAFI GOP und IOPs erwarten wir neue Erkenntnisse über L-A-Rückkopplungen und -Prozesse in Agrarlandschaften.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 2047 |
| Europa | 7 |
| Kommune | 7 |
| Land | 273 |
| Weitere | 38 |
| Wirtschaft | 1 |
| Wissenschaft | 539 |
| Zivilgesellschaft | 13 |
| Type | Count |
|---|---|
| Agrarwirtschaft | 2 |
| Daten und Messstellen | 1736 |
| Ereignis | 2 |
| Förderprogramm | 489 |
| Hochwertiger Datensatz | 1 |
| Kartendienst | 1 |
| Mitmachportal | 1 |
| Text | 122 |
| Umweltprüfung | 5 |
| unbekannt | 150 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 1637 |
| Offen | 856 |
| Unbekannt | 16 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 2220 |
| Englisch | 1477 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 41 |
| Bild | 17 |
| Datei | 1437 |
| Dokument | 460 |
| Keine | 445 |
| Multimedia | 1 |
| Unbekannt | 1 |
| Webdienst | 1 |
| Webseite | 1392 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 1382 |
| Lebewesen und Lebensräume | 2509 |
| Luft | 1455 |
| Mensch und Umwelt | 2171 |
| Wasser | 1190 |
| Weitere | 2495 |