<p>Seit 1881 hat die mittlere jährliche Niederschlagsmenge in Deutschland um rund 9 Prozent zugenommen. Dabei verteilt sich dieser Anstieg nicht gleichmäßig auf die Jahreszeiten. Vielmehr sind insbesondere die Winter deutlich nasser geworden, während die Niederschläge im Sommer geringfügig zurückgegangen sind.</p><p>Teilweise sehr regenreiche Jahre seit 1965</p><p>Die Zeitreihe der jährlichen Niederschläge in Deutschland (Gebietsmittel) zeigt einen leichten Anstieg, der mit einer Irrtumswahrscheinlichkeit von 5 % statistisch signifikant ist. Dieser Anstieg ist im Wesentlichen darauf zurückzuführen, dass bis etwa 1920 nur selten überdurchschnittlich niederschlagsreiche Jahre aufgetreten sind. Im Anschluss an eine Übergangsphase mit mehreren leicht überdurchschnittlich feuchten Jahren traten ab Mitte der 1960er Jahre dann auch einige sehr regenreiche Jahre auf (siehe Abb. „Mittlere jährliche Niederschlagshöhe in Deutschland 1881 bis 2024). Dies entspricht genau der Zeit, seit der die Auswirkungen des Klimawandels global deutlich zu beobachten sind. Im globalen Durchschnitt steigt mit den Temperaturen auch die <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/v?tag=Verdunstung#alphabar">Verdunstung</a> von Wasser an, was in der globalen Summe zu größeren Niederschlagsmengen führt, jedoch mit regional und saisonal sehr großen Unterschieden - von Dürren bis Überschwemmungen.</p><p>Seit 2011 wurden in Deutschland einige ausgesprochen trockene Jahre beobachtet. In den Jahren 2023 und 2024 wurde jedoch überdurchschnittlich viel Niederschlag registriert. Der Niederschlagsüberschuss im Jahr 2024 resultierte vor allem aus den Monaten Februar, Mai und September. Im Mai kam es in Rheinland-Pfalz und im Saarland in Folge von Schauern und Gewittern zu Überschwemmungen. Ende Mai und Anfang Juni führten viele Flüsse in Baden-Württemberg und Bayern nach langanhaltenden Niederschlägen Hochwasser.</p><p>Noch stärker als bei den mittleren Temperaturen ist dieser Trend also nicht gleichmäßig in allen Jahreszeiten ausgeprägt. Er beruht im Wesentlichen darauf, dass die mittleren Winterniederschläge zugenommen haben. Im Winter 2023/2024 lag mit 279,7 mm Niederschlag die Abweichung zum historischen Referenzzeitraum 1881-1910 bei +131,5 mm. Frühling und Herbst zeigen ebenfalls eine leichte, aber im Gegensatz zum Winter nicht signifikante Zunahme, während die Niederschläge im Sommer geringfügig zurückgegangen sind (siehe nachfolgende Tabellen und Abbildungen).</p><p>Bemerkenswert ist aus klimatologischer Sicht, dass mit den Jahren 2023 und 2024 die Serie von sehr trockenen Jahren unterbrochen wurde. Mit dem Juni bzw. September wurden jeweils die niederschlagsreichsten 12-Monatsperioden beobachtet. Am Ende des Jahres lagen die Niederschlagsmengen wieder unter dem Durchschnitt</p><p>Mit 902 mm belegt 2024 auf der Rangliste der nassesten Jahre seit 1881 den 12. Platz (siehe Karte „Jährliche Niederschläge in Deutschland im Jahr 2024").</p><p>Bei der Betrachtung der Einzelmonate sind erhebliche Unterschiede erkennbar: Im Jahresverlauf wiesen 8 Monate überdurchschnittliche Niederschlagsmengen auf (Januar, Februar, April, Mai, Juni, Juli, September, Oktober) und 4 Monate unterdurchschnittliche Niederschläge (März, August, November, Dezember). Über das Jahr ergibt sich ein Niederschlagsüberschuss von 14 %.</p><p>Und auch regional unterscheidet sich die Niederschlagsverteilung im Jahr 2024 sehr stark: Besonders die Bundesländer im Nordwesten (Schleswig-Holstein, Niedersachsen, Rheinland-Pfalz) erreichten Platzierungen unter den zehn nassesten Jahren, während Sachsen nur auf Platz 88 von 144 Jahren landete (siehe Karte „Veränderung der jährlichen Niederschläge in Deutschland im Jahr 2024).</p><p><em>Wir danken dem </em><a href="https://www.dwd.de/DE/Home/home_node.html"><em>Deutschen Wetterdienst</em></a><em> für die Bereitstellung der Daten.</em></p>
Die Karte zeigt den mittleren potentiellen Bodenwasservorrat (in %nFK) in der Vegetationsperiode (April – September) für die Dekade 1961-1970 berechnet mit dem Bodenwasserhaushaltsmodell BOWAB (für 0 – 60 cm). Für die Pflanzen ist die Wasserverfügbarkeit im Boden ein zentrales Element für das Wachstum. Diese Verfügbarkeit von Bodenwasser hängt von der Bodenart und der Menge des im Boden gespeicherten Wassers ab. Wobei letztere maßgeblich vom Niederschlag und der Temperatur (bzw. Verdunstung) beeinflusst wird. Das für Pflanzen nutzbare Bodenwasser wird als Prozent der nutzbaren Feldkapazität (%nFK) angegeben. Ein Wert von 100% nFK oder mehr bedeutet die Speicherfähigkeit des Bodens für pflanzenverfügbares Wasser erreicht ist. Ab etwa 40 % nFK wird eine Beregnung von Ackerkulturen empfohlen, um einen optimalen Ertrag erzielen zu können.
Im Rahmen des Forschungsprojekts "Klimaerlebnis Würzburg" am Zentrum Stadtnatur und Klimaanpassung (ZSK) wurden im Jahr 2018 acht Messstationen in Würzburg und Gerbrunn eingerichtet. Diese zeichnen seitdem an jedem Standort das Wetter und/oder die Leistungen der dortigen Bäume auf. Das Forschungsprojekt endete im Jahr 2022. Die Messstationen, durch orangefarbene Baumfässer erkennbar, werden seitdem aber weitergeführt.Das Projekt sollte aufzeigen,inwieweit sich das Klima und die Leistung der Bäume an verschiedenen Standorten in der Stadt unterscheiden undinwieweit sich Stadtbäume und Klima an einem Standort gegenseitig beeinflussen.Die bis heute weiter aufgezeichneten Messergebnisse sollen verdeutlichen, wie mit Hilfe von Bäumen und ihrer Ökosystemdienstleistungen die nachhaltige Stadt der Zukunft an die Folgen des Klimawandels angepasst werden kann. Zudem kann die Öffentlichkeit mit diesen Datenreihen für das Thema Stadtklima und Stadtgrün sensibilisiert werden. Um dies voranzutreiben, werden davon ausgewählte Datenspalten seit November 2024, unbereinigt und zu stündlichen Daten automatisiert zusammengefasst, hier auf dem Open Data Portal Würzburg veröffentlicht.An der Station in Rottendorf sind mehrere Bäume der Art Robinia mit Sensoren versehen. Die Daten eines dieser Bäume stehen in diesem Datensatz in der oben beschriebenen, verarbeiteten Form zur Verfügung.Allgemeines zu den Standorten wie der grobe Messaufbau, Hinweise zur Datennutzung und Verlinkungen zu weiterführenden Papern finden Sie im Folgenden.Messaufbau des Baumlabors und der WetterstationMithilfe des Saftflusssensors (1) kann der Wasserverbrauch des Baums bestimmt werden. Davon lässt sich die Kühlleistung durch Verdunstung ableiten und der Trockenstress abschätzen. Im Kronenraum wird die Temperatur für den Vergleich mit der Klimastation gemessen (2), um die Abkühlwirkung des Baumes zu bestimmen. Das Dendrometer (3) misst das Dickenwachstum des Stammes. Dadurch kann man berechnen, wieviel der gesamte Baum an Biomasse zunimmt und an CO2speichert. Der Bodenfeuchtesensor (4) misst den Wassergehalt im Wurzelraum. Damit kann auf die Wasserversorgung des Baumes geschlossen werden.Der Temperatur- und Feuchtesensor (6) misst die Lufttemperatur und die relative Luftfeuchtigkeit. Der Windsensor (7) erfasst Windrichtung und Windgeschwindigkeit. Mit diesen beiden Messgrößen kann der Frischlufteintrag, aber auch die Anströmungsrichtung festgestellt werden. Der Strahlungssensor (8) misst, wieviel Energie die Sonne am Erdboden freisetzt. Mit diesem Wert lässt sich feststellen, wie stark sich Flächen aufheizen. Ebenso lässt sich hiermit die photosynthetische Leistung des Baumes bestimmen. Aus Temperatur, Luftfeuchte, Windgeschwindigkeit und Solarstrahlung lässt sich die gefühlte Temperatur berechnen. Der Niederschlagssensor (9) erfasst Regen und Schnee.In den Datenloggern (10) werden die Messwerte gesammelt, gespeichert und alle 10 Minuten online versendet, um sie auf dem Smart City Hub Würzburg zu speichern und hier auf dem Open Data Portal stündlich aggregiert darzustellen. Bei einigen der Wetterstationen ist zudem ein Luftdruck-Barometer verbaut.Hinweis:Bei den zur Verfügung gestellten Daten handelt es sich um eine automatisiert abgeänderte Version der Rohdaten der einzelnen Stationen. Eine Qualitätskontrolle durch den Plattformbetreiber findet vorab nicht statt. Es ist daher punktuell mit Messfehlern und Messlücken zu rechnen. Für die Korrektheit der Daten wird keine Haftung übernommen. Quellenangabe:Quelle im Rohdatenformat: [Bis 13.11.2024 13 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/9b901002-a1fd-47b0-89d4-eb12f9117233?locale=en#iss=https%3A%2F%2Fidp.smartcityhub.smartandpublic.eu%2Frealms%2Fsmartcityhub), [ab 23.11.2024 14 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/713101d0-8137-4da5-9010-8281fadd8bff?locale=en#iss=https%3A%2F%2Fidp.smartcityhub.smartandpublic.eu%2Frealms%2Fsmartcityhub)Autor(en): Projekt Klimaerlebnis Würzburg (2018-2022), Stadt Würzburg (2023-jetzt)Hinweis: Es gelten keine zusätzlichen Bedingungen.Für weiterführende Informationen, lesen Sie die aus dem Projekt "Klimaerlebnis Würzburg" hervorgegangenen Paper:Hartmann, Christian, et al. "The footprint of heat waves and dry spells in the urban climate of Würzburg, Germany, deduced from a continuous measurement campaign during the anomalously warm years 2018–2020; The footprint of heat waves and dry spells in the urban climate of Würzburg, Germany, deduced from a continuous measurement campaign during the anomalously warm years 2018–2020." Meteorologische Zeitschrift 32.1 (2023): 49-65.Rahman, M.A., Franceschi, E., Pattnaik, N. et al. Spatial and temporal changes of outdoor thermal stress: influence of urban land cover types. Sci Rep 12, 671 (2022). [https://doi.org/10.1038/s41598-021-04669-8](https://doi.org/10.1038/s41598-021-04669-8)Rahman, Mohammad A., et al. "Tree cooling effects and human thermal comfort under contrasting species and sites." Agricultural and Forest Meteorology 287 (2020): 107947.Rötzer, T., et al. "Urban tree growth and ecosystem services under extreme drought." Agricultural and Forest Meteorology 308 (2021): 108532.Bildquelle und mehr Informationen zu den Messstationen: [Webarchiv: Klimaerlebnis Würzburg](https://webarchiv.it.ls.tum.de/klimaerlebnis.wzw.tum.de/das-projekt/index.html)
Der Niedersächsische Bodenfeuchteinformationsdienst (NIBOFID) des LBEG zeigt den tagesaktuellen Wassergehalt für alle Böden in Niedersachsen. Darüber hinaus lässt sich der Verlauf des Bodenwassergehalts für die letzten 10 Tage abrufen. Die Bodenfeuchte wird in % der nutzbaren Feldkapazität (%nFK) angegeben. Die nFK beschreibt die Wassermenge, die ein Boden maximal pflanzenverfügbar speichern kann. Die Werte des Bodenfeuchtemonitors sind berechnet und nicht gemessen. Die Berechnung erfolgt mit dem Bodenwasserhaushaltsmodell BOWAB und wird täglich mit Klimakennwerten (Niederschlag, Temperatur, Wind, Globalstrahlung und relative Luftfeuchte) des Vortages durchgeführt. Es werden für die jeweilige Landnutzung (Acker, Grünland, Laubwald, Nadelwald, Sonstiges) und den Boden spezifisch Parametern abgeleitet. BOWAB nutzt die hochaufgelösten Bodendaten der Bodenkarte 1:50.000 (BK50) von Niedersachsen und leitetet bodenwasserhaushaltliche Kennwerte, wie nFK, FK etc. ab. Die Berechnung erfolgt für die Flächen der BK50. Der Einfluss des Grundwassers wird in Form von kapillarem Aufstieg und durch den Grundwasserstand aus der BK50 berücksichtigt. Eine Bodenfeuchte von 100 %nFK zeigt an, dass der Bodenwasserspeicher gefüllt ist. Bei Werten oberhalb von 100 % entsteht Sickerwasser oder es steht Grundwasser innerhalb der betrachteten Bodenschicht. Werte kleiner als 100 %nFK zeigen an, dass die Pflanzen Bodenwasser entnommen haben und der Boden allmählich austrocknet. Ab Bodenfeuchtewerten unterhalb von 40 - 50 %nFK reagieren Pflanzen auf die Trockenheit und verringern ihre Verdunstung. Bei Werten von < 30 % nFK kann von Trockenstress ausgegangen werden. Im Kartenbild ist die Bodenfeuchte für den Boden von 0 – 60 cm Tiefe dargestellt, der dem Hauptwurzelraum bei den meisten Böden und Nutzungsformen entspricht. Standortbezogene Informationen liefert ein Maptip. Durch das Klicken auf einen Standort wird der aktuelle Bodenwassergehalt für den Hauptwurzelraum in %nFK angezeigt. Zusätzlich können auf der Detailseite weiterführende Informationen abgerufen werden. Als Grafik wird der Verlauf der mittleren Bodenfeuchte für die vergangenen 10 Tage für die Tiefenbereiche 0 - 30 cm (Oberboden), 0 - 60 cm (Hauptwurzelraum) und, sofern der Boden mächtiger ist, 0 - 90 cm (gesamte Betrachtungstiefe) dargestellt. Zudem wird die Sickerwassermenge unterhalb von 90 cm Tiefe für den betrachteten Standort angegeben. Falls Sie noch genauere Informationen zum Wassergehalt für Ihren Boden mit einer bestimmten Anbaukultur (Weizen, Mais, Grünland) benötigen, nutzen Sie gerne die Fachanwendung „Bodenwasserhaushalt“ im NIBIS® Kartenserver. Sie bietet die Möglichkeit den Verlauf der Bodenfeuchte für einzelne oder mehrere Flächen über einen längeren Zeitraum mit verschiedenen Fruchtfolgen (z.B. 1 Jahr oder länger) zu ermitteln.
Die Karte zeigt die mittlere jährliche Grundwasserneubildung des hydrologischen Winterhalbjahres für den 30-jährigen Zeitraum 1981-2010. Grundwasser ist ein Rohstoff, der sich regenerieren und erneuern kann. Hauptlieferant für den Grundwasservorrat ist in Niedersachsen versickerndes Niederschlagswasser. Es sorgt dafür, dass die Grundwasservorkommen der Speichergesteine im Untergrund aufgefüllt werden. Besonders hoch ist die Grundwasserneubildung im Winter, da zu dieser Zeit ein großer Teil der Niederschläge im Boden versickert. In den wärmeren Jahreszeiten verdunstet dagegen ein großer Teil des Niederschlags bereits an der Oberfläche oder wird von Pflanzen aufgenommen. Die Grundwasserneubildung ist räumlich stark unterschiedlich verteilt. Sie hängt ab von der Niederschlags- und Verdunstungsverteilung, den Eigenschaften des Bodens, der Landnutzung (Bewuchs, Versiegelungsgrad), dem Relief der Landoberfläche, der künstlichen Entwässerung durch Drainage, dem Grundwasserflurabstand sowie den Eigenschaften der oberflächennahen Gesteine. Da sich diese Parameter in Niedersachsen zum Teil auf kleinstem Raum deutlich unterscheiden, unterliegt auch die Grundwasserneubildung großen lateralen Schwankungen. Um die Grundwasserneubildung zu ermitteln, gibt es verschiedene Verfahren. Die vorliegenden Karten zeigen die flächendifferenzierte Ausweisung der mittleren Grundwasserneubildung, die mit dem Verfahren mGROWA (kurz für „monatlicher Großräumiger Wasserhaushalt“) berechnet wurde. Das Model mGROWA wurde für die großräumige Simulation des Wasserhaushalts am Forschungszentrum Jülich in Zusammenarbeit mit dem LBEG entwickelt (HERRMANN et al. 2013) und seit 2016 für Niedersachsen methodisch aktualisiert. Zusätzlich wurde eine Reihe neuer Eingangsdaten verwendet, um ein aktuelle Datengrundlagen für wasserwirtschaftliche Planungsarbeiten und wasserrechtliche Genehmigungsverfahren zu liefern. Als klimatische Inputdaten wurden tägliche und monatliche gemessene und anschließend räumlich interpolierte Klimabeobachtungsdaten des Deutschen Wetterdienstes genutzt. Diese sind die potenzielle Verdunstung, die auf Grundlage der FAO-Grasreferenzverdunstung berechnet wurde (DWD, unveröffentlicht) und der Niederschlag basierend auf dem REGNIE-Produkt (Rauthe et al, 2013), welche nach Richter korrigiert wurden (Richter, 1995). Für eine bessere Regionalisierung wurden die klimatischen Eingangsparameter Niederschlag und potentielle Verdunstung mit bilinearer Interpolation auf ein 100 x 100 m Raster für mGROWA22 herunterskaliert.
Die insbesondere durch Hitze und Trockenheit zunehmenden Störungen in den Wäldern Zentraleuropas lassen vermehrt Waldränder rund um Störungsflächen entstehen. Sogenannte temporäre Waldränder verschwinden zwar im Laufe der Zeit, ihre Auswirkungen können aber über die gestörten Flächen hinaus in angrenzende Wälder hineinreichen. Erhöhte Temperaturen, mehr Licht, größere Verdunstung, sowie Veränderungen der Waldstruktur und der Verjüngung sind die Folge. Angesichts derzeitiger Störungstrends werden temporäre Waldränder zum wichtigsten Waldrandtyp in Mitteleuropa und beeinflussen große Teile der Waldfläche. Unser Ziel ist es, die Auswirkungen von temporären Waldrändern auf die biophysikalischen Bedingungen und die Verjüngung im Waldinneren zu untersuchen. Auf lokaler Ebene streben wir ein mechanistisches Verständnis der Auswirkungen von temporären Waldrändern an. Dazu sollen in einer Modellregion (Fichtelgebirge, Bayern) entlang von Transekten Vegetationsstruktur, Temperatur und Verjüngung an temporären Waldrändern gemessen und miteinander in Beziehung gesetzt werden. Auf diese Weise können wir beurteilen, wie Wälder und ihr Mikroklima durch benachbarte Störungen beeinflusst werden und wie die Verjüngung im Waldinneren auf unterschiedliche biophysikalische Bedingungen reagiert. Auf großskaliger Ebene werden wir die Effekte temporärer Waldränder aufs Waldinnere mithilfe von Fernerkundungsdaten und nationalen Waldinventuren für ganz Deutschland untersuchen. Die flächendeckenden Auswertungen werden zeigen, wie sich die jüngsten Störungswellen auf die Waldstruktur und die mikroklimatischen Bedingungen ausgewirkt haben. Analog dazu werden wir analysieren, wie sich die Anzahl und Artenzusammensetzung der Waldverjüngung in Deutschland als Folge von Störungen und der damit verbundenen Zunahme von temporären Waldrändern entwickelt hat und wie diese Veränderungen im Hinblick auf die Baumarteneignung im Klimawandel zu bewerten sind. Unser Antrag adressiert die Auswirkungen des Klimawandels auf Waldökosysteme und deren Dynamik und die daraus resultierenden Implikationen für die Anpassungsfähigkeit zukünftiger Wälder in Europa.
Die Karte „Referenzwerte Naturnaher Wasserhaushalt“ ist eine wasserwirtschaftliche Planungskarte aus der die Anteile der Grundwasserneubildung, der Verdunstung und des Abflusses am Regenwasser für den naturnahen Zustand abgelesen werden können. Die Planungskarte dient der gebietsspezifischen Bestimmung von Ziel- und Orientierungsgrößen bei städteplanerischen und wasserwirtschaftlichen Fragestellungen für die Hamburger Verwaltungs- und Planungsebene. Weitere Erläuterungen siehe unter http://www.hamburg.de/go/976250 (oder Link auf der MetaVer-Seite ganz unten)
Ziel ist es, die räumliche Verteilung und zeitliche Variabilität der Niederschlagsaktivität, der Niederschlagsmenge und der Verdunstung, des atmosphärischen Stoffeintrags, bedingt durch biogene und anthropogene Emissionen, der bestimmenden meteorologischen Parameter wie Wolkenbedeckungsgrad und -typ, Temperatur, Wind und turbulente Flüssein der planetaren Grenzschicht für zukünftige Zeiträume abzuschätzen, die durch den globalen Wandel und durch regionale Veränderungen bedingt sind. Die Ergebnisse dienen als Randbedingungen für hydrologische Modelluntersuchungen zum Wasserkreislauf und zur ökonomischen und ökologischen Bewertung der absehbaren oder angestrebten regionalen Entwicklung der Wasserbevorratung und -bewirtschaftung im mittleren Elbebereich. Die zu erwartenden Klimaänderungen sollen exemplarisch innerhalb der Zeiträume 2000 bis 2025 (Prognoseziel I) und 2026 bis 2050 (Prognoseziel II) beschrieben werden. Dabei soll in entsprechenden Szenarien der Strukturwandel im Elbe-, Havel-, Spree- und Unstrutraum berücksichtigt werden, der in dem gegebenen Zeitrahmen politisch, ökonomisch und ökologisch zu erwarten ist. Die absehbaren Veränderungen werden in kategorisierter Bodennutzung und in Schadstoffemissionskatastern festgehalten. Teilvorhaben: Bestimmung von Großwetterlagen und dynamischen Kenngrößen zur Klimacharakterisierung; Episodenrechnungen mit dem Lokalmodell des Deutschen Wetterdienstes; Synthese und Analyse von Wolkenarten, Niederschlag und Verdunstung aus Zeitreihen von Satellitenmessungen und konventionellen Beobachtungen; Nutzungszugang zu langjährigen Fernerkundungsdaten durch alle GLOWA-Projekte; Diagnose und Prognose der Deposition mit einem chemischen Transportmodell.
Irrigation in the Yanqi Basin, Sinkiang, China has led to water table rise and soil salination. A model is used to assess management options. These include more irrigation with groundwater, water saving irrigation techniques and others. The model relies on input data from remote sensing.The Yanqi Basin is located in the north-western Chinese province of Xinjiang.This agriculturally highly productive region is heavily irrigated with water drawn from the Kaidu River. The Kaidu River itself is mainly fed by snow and glacier melt from the Tian Mountain surrounding the basin. A very poor drainage system and an overexploitation of surface water have lead to a series of environmental problems: 1. Seepage water under irrigated fields has raised the groundwater table during the last years, causing strongly increased groundwater evaporation. The salt dissolved in the groundwater accumulates at the soil surface as the groundwater evaporates. This soil salinization leads to degradation of vegetation as well as to a loss of arable farmland. 2. The runoff from the Bostan Lake to the downstream Corridor is limited since large amount of water is used for irrigation in the Yanqi Basin. Nowadays, the runoff is maintained by pumping water from the lake to the river. The environmental and ecological system is facing a serious threat.In order to improve the situation in the Yanqi Basin, a jointly funded cooperation has been set up by the Institute of Environmental Engineering, Swiss Federal Institute of Technology (ETH) , China Institute of Geological and Environmental Monitoring (CIGEM) and Xinjiang Agricultural University. The situation could in principle be improved by using groundwater for irrigation, thus lowering the groundwater table and saving unproductive evaporation. However, this is associated with higher cost as groundwater has to be pumped. The major decision variable to steer the system into a desirable state is thus the ratio of irrigation water pumped from the aquifer and irrigation water drawn from the river. The basis to evaluate the ideal ratio between river and groundwater - applied to irrigation - will be a groundwater model combined with models describing the processes of the unsaturated zone. The project will focus on the following aspects of research: (...)
Die Gebietstypen des natürlichen Wasserhaushalts beschreiben einen quasinatürlichen Zustand des Wasserhaushalts über das Verhältnis der langjährigen Werte von Verdunstung, Versickerung und Abfluss (N=ET+Au+Ad). Grundlage für die Berechnung ist das Abflussmodell ABIMO (BAfG) kombiniert mit GWNEU (Meßer). Die Gebietstypen beziehen sich auf eine land- und forstwirtschaftliche Nutzung ohne Besiedlung mit den Waldgrenzen, den Klimabedingungen und den Böden von heute. Es werden 6 Typen ausgewiesen: - verdunstungsdominiert (ET > 81 %, Au < 14 %, Ad < 20 %) - versickerungsdominiert (ET < 81 %, Au > 14 %, Ad < 20 %) - abflussdominiert (ET < 81 %, Au < 14 %, Ad > 20 %) - Verdunstung und Versickerung (ET 73-81 %, Au 6-14 %, Ad 6-12 %) - Verdunstung und Abfluss (ET 73-81 %, Au < 6 %, Ad 13-20 %) - ausgewogen (ET < 73 % , Au < 14 %, Ad < 20 %) Die Modellergebnisse beziehen sich lediglich auf den obersten Meter der Erdoberfläche. Bei der Planung tiefliegender Regenwasseranlagen (z.B. Rigolen) ist dies zu berücksichtigen und muss ggf. neu geprüft werden.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 950 |
| Europa | 1 |
| Global | 1 |
| Kommune | 26 |
| Land | 592 |
| Wirtschaft | 3 |
| Wissenschaft | 44 |
| Zivilgesellschaft | 4 |
| Type | Count |
|---|---|
| Chemische Verbindung | 1 |
| Daten und Messstellen | 19 |
| Ereignis | 4 |
| Förderprogramm | 641 |
| Gesetzestext | 1 |
| Kartendienst | 3 |
| Taxon | 1 |
| Text | 313 |
| Umweltprüfung | 3 |
| unbekannt | 385 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 210 |
| offen | 1115 |
| unbekannt | 44 |
| Language | Count |
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| Deutsch | 1195 |
| Englisch | 267 |
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|---|---|
| Archiv | 38 |
| Bild | 25 |
| Datei | 54 |
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| Keine | 615 |
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| Webdienst | 229 |
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| Topic | Count |
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| Boden | 1155 |
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| Weitere | 1369 |