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Trends der Niederschlagshöhe

<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>

Bundesweite Ausweisung der Winderosionsgefährdung – vorherrschende Hauptwindrichtungen (Datensatz)

Der bundesweite Datensatz enthält Informationen zu den vorherrschenden acht Hauptwindrichtungen (N, NO, O, SO, S, SW, W, NW). Die Ableitung erfolgt auf Grundlage von beim Deutschen Wetterdienst (DWD) vorliegenden Datensätzen. Eine grundsätzliche Beschreibung des methodischen Vorgehens zur Ableitung der vorherrschenden Hauptwindrichtung findet sich in (Gebel, M.; Uhlig, M.; Bürger, S.; Halbfaß, S. (2025): Erosionsgefährdung von Böden durch Wind – Aktualisierung der bundesweiten Betrachtung. UBA Texte | 47/2025 (Link siehe INFO-LINKS)). Die Daten sind keine absolut gültigen Ergebnisse, sondern stehen im Kontext der methodischen Annahmen bei der Erstellung und Verarbeitung der Ausgangsdaten.

Gas- und Wärmeabgabe seit 1990

<p>Dieser Datensatz gibt die Gas- und Wärmeabgabe in der Stadt Oldenburg wieder. Es handelt sich um die abgerechnete nutzbare Wärmeabgabe, die durch einen Wärmedirektservice oder Nahwärme bereitgestellt wurde.</p> <p>Alle Werte sind in Millionen Kilowattstunden (kWh) angegeben.</p> <p>Quellen: EWE AG, EWE Netz GmbH, vorläufige Angaben</p> <p><em>Hinweise:</em></p> <ul> <li>Gradtagzahl: bis zum Jahr 2018 in Kelvin-Tage/Jahr für Oldenburg. (Quelle: Deutscher Wetterdienst (DWD)), ab Jahr 2019 in Kelvin-Tage/Jahr auf Basis nächster DWD-Wetterstation Friesoythe-Altenoythe (Quelle: Institut für Wohnen und Umwelt GmbH, 2023)</li> <li>Das Jahr 1990 ist als Bezugsjahr für den Klimaschutz in Oldenburg und im Bund von Bedeutung</li> <li>Der Wert für die Gasabgabe 1991 stammt aus dem Klimaschutzbericht 1997 für die Stadt Oldenburg</li> </ul>

Sonderforschungsbereich Transregio 165 (SFB TRR): Wellen, Wolken, Wetter; Waves to Weather - A Transregional Collaborative Research Center, Teilprojekt B04: Strahlungsbedingte Erwärmungs- und Abkühlungsraten in Wolken und ihr Einfluss auf die Dynamik

Der Einfluss dreidimensionaler strahlungsbedingter Erwärmungs- und Abkühlungsraten wird systematisch mit Hilfe eines analytischen Wolkenmodells, eines Grobstrukturmodells und eines numerischen Wettervorhersagemodells untersucht. Neue Parametrisierungen werden für die beiden Skalen entwickelt, um zu quantifizieren, wie diese Prozesse die Wolkenbildung, die Wolkenmikrophysik und schließlich die Dynamik beeinflussen. Diese Untersuchungen werden dazu beitragen, das Verständnis der Strahlungs-Wolken-Wechselwirkung deutlich zu verbessern und die Strahlungsprozesse als diabatische Wärmequelle und -senke in der Atmosphäre zu quantifizieren.

Statistische Mechanik des Wetters und des Klimas: Instabilitaeten, Vorhersagbarkeit und Antwort - MERCI

Das Klima ist ein angetriebenes, dissipatives Nichtgleichgewichtssystem, wobei unsere Fähigkeiten die beteiligten Prozesse zu verstehen und simulieren begrenzt sind. Meteorologie und Klimaforschung verfügen noch nicht über eine Theorie zur Beschreibung von Instabilitäten, Gleichgewichtsrelaxation, Vorhersagbarkeit, Variabilität, und der Antwort auf Störungen. Trotz großer Fortschritte stoßen Klima- und Wettervorhersagemodelle nach wie vor auf Barrieren aufgrund der komplexen Randbedingungen und der Multiskaleneffekte. Diese Effekte erfordern die Parametrisierung der nicht aufgelösten Prozesse mit der Folge großer systematischer Fehler. Wir nutzen drei erfolgreiche Ansätze aus der statistischen Mechanik und der Theorie dynamischer Systeme: Covariante Lyapunov Vektoren (CLV), instabile periodische Orbits (UPO) und die Response-Theorie (RT). Dies wird uns erlauben, relevante Probleme der geophysikalischen Strömungsdynamik (GFD) im turbulenten Bereich anzugehen. Wir werden diese Ideen auf komplexere numerische Modelle als frühere Studien ausdehnen.1) Instabilitäten: Wir werden Instabilitäten in turbulenten geophysikalischen Strömungen durch CLVs beschreiben. Im Gegensatz zu klassischen Lyapunov-Vektoren bieten CLVs eine kovariante Aufspaltung der Strömung und physikalisch interpretierbare Muster und erlauben damit eine neue Interpretation von Instabilitäten. Dies wird es uns ermöglichen, eine Verbindung zwischen der Energetik und der dynamischen Eigenschaften herzustellen und damit die mesoskopischen mit den makroskopischen Eigenschaften der Strömung zu verknüpfen.2) Vorhersagbarkeit: Wir werden CLVs und UPOs nutzen, um die Vorhersagbarkeit zu analysieren und Zustände hoher und niedriger Vorhersagbarkeit besser zu verstehen. Wir werden untersuchen auf welche Weise Schwankungen der Lyapunov Exponenten (LE) mit bestimmten Eigenschaften der entsprechenden CLVs zusammenhängen. Wir werden den sogenannten Return-of-Skill in Vorhersagen von Strömungen in einen Zusammenhang mit vorübergehenden Abweichungen in der Summe der positive LEs der Strömung bringen und damit die in der Wettervorhersage beobachteten Schwankungen der Vorhersagbarkeit erklären. Wir werden die Hypothese prüfen inwieweit UPOs die niederfrequente atmosphärische Variabilität erklären können.3) Antworttheorie: Auf der Basis der RT werden wir berechnen wie eine Strömung auf Störungen reagiert, indem nur die Gleichgewichtseigenschaften verwendet werden. Wir werden aus kleinen Ensembles von gestörten Simulationen den Responseoperator empirisch für Klimamodelle ableiten. Dies wird uns eine neue Methode zur Projektion auf verschiedene räumliche und zeitliche Skalen liefern. Wir werden die Antwort von baroklinen Strömungen auf Störungen (z.B. Erwärmung und CO2-Konzentration) analysieren. Wir werden die CLVs nutzen, um die Responseoperatoren in die stabilen, instabilen und neutralen Richtungen zu zerlegen und die Hypothese prüfen inwieweit UPOs mit Resonanzen verbunden sind.

Benchmark-Klimatologien mittels Radiookkultation

Genaue und konsistente Langzeit-Daten sind nötig, um Klimavariabilität und Klimawandel detektieren, verstehen, und zuordnen zu können. Unser Wissen über Veränderungen in der freien Atmosphäre ist immer noch begrenzt, da solche Daten bis jetzt nicht in ausreichender Qualität zur Verfügung stehen. Eine neue Datenquelle, mittels der man einige Probleme von etablierten Methoden überwinden kann, ist die Radiookkultations-Methode (RO). Mit ihr ist es im Prinzip möglich, eine absolute Referenz ('Benchmark') für die obere Troposphäre und untere Stratosphäre (engl. UTLS) zu erstellen, da die Daten auf einer Zeitmessung basieren, und damit an die internationale Definition der Sekunde gebunden sind. Tatsächlich konnten wir in früheren Arbeiten zeigen, dass RO Klimatologen von unterschiedlichen Satelliten erstaunlich gut übereinstimmen (besser als 0.1 K). Der Wert von RO Daten für die Klima-Beobachtung wird zunehmend erkannt, es existieren aber auch Bedenken, dass es systematische Fehler geben könnte, die Daten von unterschiedlichen Satelliten gemein sind. Wir haben eine Liste solcher möglicher systematischen Fehler zusammengestellt, und werden diese genau analysieren. Das wird zu einem besseren Verständnis dieser (kleinen) Restfehler führen, und es erlauben, sie zu vermeiden oder zu entfernen, oder aber, sie genau zu charakterisieren, falls sie unvermeidbar sind. Wir werden diese Erkenntnisse nützen, um die Methode zur Gewinnung von RO Daten zu verfeinern, und damit RO Klimatologien der Parameter Brechungswinkel, Refraktivität, Dichte, Druck, Geopotentielle Höhe und Temperatur in der UTLS, mit bisher unerreichter Genauigkeit und Konsistenz zu erstellen. Dank ihrer hohen Qualität und einer genauen Fehler-Charakterisierung darf man erwarten, dass diese Daten als absolute Referenz (Benchmark) für globale Klimatologien der UTLS dienen können. Durch die Kombination aus hoher Genauigkeit und guter vertikaler Auflösung eignen sich die Daten auch besonders gut für die Beobachtung von Klimavariabilität und Klimawandel in der UTLS, wie z. B. Änderungen der Tropopausenhöhe, Änderungen der Übergangshöhe zwischen troposphärischer Erwärmung und stratosphärischer Abkühlung, oder Temperaturänderungen, die nach einem größeren Vulkanausbruch zu erwarten sind. Das verbesserte Verständnis der systematischen Fehler wird auch im Bereich der numerischen Wettervorhersage nützlich sein, wo RO Daten jetzt schon mit Erfolg assimiliert werden. usw.

Hydrogeologische Karte von Niedersachsen 1 : 50 000 – Mittlere monatliche Grundwasserneubildung 1961 - 1990 im Juni, Methode mGROWA22

Die Karte zeigt die mittlere monatliche Grundwasserneubildung für den Monat Juni im 30-jährigen Zeitraum 1961-1990. 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.

Gebiete innerhalb der Nitratkulisse kleiner 550 mm langjähriges Niederschlagsmittel

Zur Erfüllung des Ziels der Düngeverordnung (DüV) des Bundes vom 26.05.2017 (BGBl. I S. 1305), zuletzt geändert am 10.08.2021 (BGBl. I S. 3436), die den ressourcenschonenden Einsatz von Pflanzennährstoffen und die Erfüllung der Anforderungen des Gewässerschutzes vorsieht, ist am 30.11.2022 die Erste Verordnung zur Änderung der Thüringer Düngeverordnung (ThürDüV) in Kraft getreten. In Thüringen ist eine Gebietskulisse zum Schutz der Gewässer vor Verunreinigung durch Nitrat (Nitratkulisse) ausgewiesen um den Nährstoffeintrag aus der Landwirtschaft in diesen belasteten Gebieten zu senken. Nach § 13a Abs. 2 Nr. 7 DüV dürfen in diesen Gebieten Düngemittel mit einem wesentlichen Gehalt an Stickstoff im Falle des Anbaus von Kulturen mit einer Aussaat oder Pflanzung nach dem 01.02. nur aufgebracht werden, wenn auf der betroffenen Fläche im Herbst des Vorjahres eine Zwischenfrucht angebaut und nicht vor dem 15.01. umgebrochen wurde. Davon ausgenommen sind Flächen, auf denen Kulturen nach dem 01.10. geerntet werden und Flächen in Gebieten, in denen der jährliche Niederschlag im langjährigen Mittel weniger als 550 mm beträgt. Die ausgewiesenen landwirtschaftlichen Flächen mit einem langjährigen mittleren Jahresniederschlag kleiner 550 mm sind die Referenzparzellen entsprechend der Thüringer Verordnung zur Umsetzung der gemeinsamen Agrarpolitik in der jeweils gültigen Fassung, die durch den Feldblock identifiziert werden. Landwirtschaftliche Flächen, die zu mindestens der Hälfte ihrer Fläche in dem vom Deutschen Wetterdienst ausgewiesenem Gebiet liegen, bilden die Gebiete mit langjährigem mittleren Jahresniederschlag kleiner 550 mm. Die Gebiete basieren auf der Bereitstellung des 30-jährigen Mittels (1991-2020) zum langjährigem mittleren Jahresniederschlag kleiner 550 mm. Diese behalten voraussichtlich für das aktuelle Jahrzehnt ihre Gültigkeit. Die Ausweisung dieser Gebietskulisse ist an die Nitratkulisse gebunden und wird nur für die betroffenen Feldblöcke angegeben. Die Geodaten der betroffenen Referenzparzellen werden jährlich zum 01.02. berechnet und in digitaler Form im Geoportal Thüringen veröffentlicht.

Globalstrahlung im Februar Stand 2010

Die Karte zeigt die mittleren Monatswerte für die Globalstrahlung in kWh/m². Je höher die Globalstrahlung am Standort, umso besser eignet er sich - grundsätzlich - für die Nutzung von Solarthermie oder Photovoltaik. Allerdings spielen noch weitere Faktoren eine Rolle wie Verschattung, Neigungswinkel der gewählten Fläche, Statik z.B. bei Nutzung von Anlagen auf Dachflächen u.v.m. Näheres dazu erfahren Sie im Thementeil des Energie-Atlas Bayern. Die Daten stammen aus dem Strahlungs- und Klimamessnetz des Deutschen Wetterdienstes aus dem Zeitraum von 1981 bis 2010.

Globalstrahlung im November Stand 2010

Die Karte zeigt die mittleren Monatswerte für die Globalstrahlung in kWh/m². Je höher die Globalstrahlung am Standort, umso besser eignet er sich - grundsätzlich - für die Nutzung von Solarthermie oder Photovoltaik. Allerdings spielen noch weitere Faktoren eine Rolle wie Verschattung, Neigungswinkel der gewählten Fläche, Statik z.B. bei Nutzung von Anlagen auf Dachflächen u.v.m. Näheres dazu erfahren Sie im Thementeil des Energie-Atlas Bayern. Die Daten stammen aus dem Strahlungs- und Klimamessnetz des Deutschen Wetterdienstes aus dem Zeitraum von 1981 bis 2010.

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