<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 Bundesanstalt für Gewässerkunde (BfG) erstellt Abflussprojektionen für Pegel in den Einzugsgebieten von Donau, Elbe, Ems, Rhein und Weser und stellt diese als Beitrag und Grundlage zur Deutschen Anpassungsstrategie an den Klimawandel (DAS) über den DAS-Basisdienst "Klima und Wasser" bereit. Die Projektionen fußen auf den Szenarien und Daten, die auch den Berichten des Weltklimarates zugrunde liegen. Diese globalen Klimadaten werden durch Europäische Wetterdienste und Klimaforschungsinstitute für Europa regionalisiert. Für Deutschland und die internationalen Einzugsgebietsanteile werden diese Daten durch den Deutschen Wetterdienst (DWD) ebenfalls im Rahmen des DAS-Basisdienstes aufbereitet. Die BfG setzt die hydrometeorologischen Größen (Lufttemperatur, Niederschlag, Globalstrahlung, Wind, relative Luftfeuchte) und deren für die Zukunft projizierten Änderungen mittels eines Wasserhaushaltsmodells in Tageswerte hydrologischer Größen (u.a. Abfluss) um. Die hier bereitgestellten Daten basieren auf einem Klimadatenfundus, der im Kontext des 5. IPCC-Sachstandsberichts (IPCC, 2013) durch das globale Coupled Model Intercomparison Project Nr. 5 (CMIP5, Meehl und Bony, 2011) und den europäischen Teil des Coordinated Regional Climate Downscaling Experiment (EURO-CORDEX, Jacob et al., 2014) sowie nationale Modellaktivitäten (ReKliEs-De, Hübner et al., 2017) generiert wurden. Die rohen Klimamodelldaten wurden durch die BfG einer grundlegenden Prüfung unterzogen (Nilson, 2021; Nilson et al., 2014) um unplausible Projektionen auszuschließen. Auf Basis dieser Prüfung ergeben sich somit Ensembles von 16 Abflussprojektionen für das Hochemissionsszenario RCP8.5, 11 Projektionen für das mittlere Szenario RCP4.5 und 10 Simulationen für das bzgl. klimaschutzfortgeschritten optimistische RCP2.6-Szenario. Die verbliebenen Klimaprojektionen wurden durch den DWD aufbereitet. Zu den Aufbereitungsschritten gehört eine multivariate Biasadjustierung (Cannon, 2018) auf Basis des hydrometeorologischen Referenzdatensatzes HYRAS (Tageswerte; z.B. Rauthe et al., 2013) sowie eine räumliche Disaggregierung auf das ebenfalls von HYRAS vorgegebene Raster von 5 km x 5 km. Auf dieser Grundlage wurden durch die BfG Simulationen mit dem Wasserhaushaltsmodell LARSIM-ME (Version 2019; Fleischer et al., in Vorber.) durchgeführt und in die bereitgestellten 37 Abflussprojektionen generiert. Die Projektionen sind u.a. in Teile der Klimawirkungs- und Risikoanalyse des Bundes für Deutschland eingeflossen (KWRA 2021). Die Veröffentlichung der nächsten Risikoanalyse ist für 2028 geplant (KRA 2028). Die Pflege und Weiterentwicklung der Modelle und Daten erfolgt kontinuierlich u.a. im Rahmen der Ressortforschung der Bundesministerien für Verkehr und Umwelt.
Der bundesweite Datensatz enthält Informationen zur natürlichen Erosions-gefährdung durch Wind. Diese wird ausgewiesen durch Verschneidung der Informationen zur Bodenerodierbarkeit durch Wind und der Bodenerosivität des Windes als Jahresmittel der Windgeschwindigkeit (Deutscher Wetterdienst, DWD). Die Ableitung der natürlichen Erosionsgefährdung durch Wind erfolgt auf Grundlage des in der DIN 19706 (2013) beschriebenen methodischen Vorgehens. Eine grundsätzliche Beschreibung des methodischen Vorgehens zur Ableitung der natürlichen Erosionsgefährdung durch Wind 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.
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.
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.
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.
Die Beeinflussung des regionalen Klimas und turbulenter Vermischungen von Luftverunreinigungen durch Inhomogenitaeten der Gelaendegestalt und der Bodeneigenschaften wird simuliert mit Hilfe der Verknuepfung des atmosphaerischen mesoskaligen Modells KAMM mit einem Erdbodenmodell. Ziel der Arbeiten sind dabei u.a. Erkenntnisse ueber instationaere Prozesse in der atmosphaerischen Grenzschicht, die Vorhersage des Lokalklimas durch entsprechende Parameterstudien, die Parametrisierung mesoskaliger Prozesse fuer Wetter- und Klimavoraussage-Modelle. Fuer die Beschreibung der Schadstoffausbreitung im mesoskaligen Bereich existiert das zusaetzliche Modell DRAIS, das durch Kopplung mit einem luftchemischen Modell so weiterentwickelt werden soll, dass damit auch das Auswaschen von Gasen und Aerosolpartikeln und deren nasse Deposition simuliert werden kann.
<p>Die Planungshinweiskarte Hitze ist eine Klimaanalysekarte, welche die zukünftig zu erwartenden stadtklimatischen Gegebenheiten in Köln als flächenhafte Übersicht darstellt.</p> <p>Die Ausweisung der klimatisch aktiven Flächen ist nicht parzellenscharf und es bedarf bei großmaßstäbigen Planungen (z.B. Bebauungsplänen) einer zusätzlichen Auswertung der Grundlagendaten auf Detailebene.</p> <p>Grundlage für die Karte sind die Berechnungen der Anzahl der heißen Tage für die Periode 2021 bis 2050, die der Deutsche Wetterdienst mit dem Stadtklimamodell MUKLIMO_3 simuliert hat. Zur Erstellung der Karte wurde die MUKLIMO-3 Simulation basierend auf dem Regionalmodell CLM mit dem Emissionsszenario A1B ausgewählt. Für den Zeitraum 2021 bis 2050 zeigt sich im Vergleich mit dem Referenzzeitraum (1971 bis 2000) eine deutliche Zunahme der Hitzebelastung. Für die Stadt Köln bedeutet dies, dass längere Hitzeperioden mit Temperaturen über 25°C (Sommertage) und über 30°C (heiße Tage) vermehrt auftreten. Die Trinkbrunnen sind als Punktmarkierungen in der Karte dargestellt, die interaktiv angeklickt oder unten in der Detailansicht angeschaut werden können.</p>
In den Karten werden Solarthermieanlagen und PV-Anlagen dargestellt. Bei den Solarthermie-Anlagen handelt es sich ausschließlich um solche Anlagen, die bei den verschiedenen Förderinstitutionen bekannt sind. Einen eigenen, hier nicht erfassten Datenbestand bilden die sogenannten PV-Inselanlagen, also z. B. solarbetriebene Parkautomaten oder Beleuchtungsanlagen und ähnliche netzferne Systeme. In Berlin sind mit Stand 31.12.2024 41.723 PV-Anlagen registriert, wovon der Großteil Kleinanlagen unter 30 kWp sind (40.234) und nur 329 größere Anlagen (> 100 kWp) sind. Sie haben eine installierte Leistung von insgesamt etwa 380,64 MWp, wovon auf die genannten größeren Anlagen etwa 22 % (84,75 MWp) der Gesamtleistung in Berlin fallen. Mit Abstand die meisten Anlagen und die größte Gesamtleistung befinden sich in den drei Bezirken Marzahn-Hellersdorf, Treptow-Köpenick und Pankow. Hinsichtlich der installierten Leistung fällt auch der Bezirk Lichtenberg mit 35,4 MWp auf, hier wird die deutlich geringere absolute Anlagenzahl durch einzelne Anlagen mit hoher installierter Leistung ausgeglichen. Bei Betrachtung der feinräumigeren Ebene der Postleitzahlbereiche zeigt sich, dass die randstädtischen Einzelhaussiedlungen mit ihrer hohen absoluten Anlagenzahl die meisten PLZ-Bereiche mit Leistungen über 1.000 kWp aufweisen. Auf den Gebäuden der öffentlichen Hand waren zum Datenstand 31.03.2024 insgesamt 1.021 PV-Anlagen mit einer Leistung von 61,94 MWp installiert. Mit 190 Anlagen sind im Bezirk Lichtenberg die meisten PV-Anlagen auf öffentlichen Gebäuden zu finden, gefolgt von Marzahn-Hellersdorf (158) und Pankow (138). Die höchste installierte Leistung erzielt der Bezirk Lichtenberg mit 11,32 MWp, dicht gefolgt von Charlottenburg-Wilmersdorf (8,76 MWp) und Marzahn-Hellersdorf (8,39 MWp). Die öffentliche Hand unterhält auch Gebäude außerhalb Berlins, auf denen vier PV-Anlagen installiert sind, die eine Leistung von 1,14 MWp haben. Tab. 1: Anzahl der PV-Anlagen und die installierte Anlagenleistung in den Bezirken Berlins (Erfassungsstand Anlagenentwicklung PV-Anlagen 06.03.2025, Anlagen auf öffentlichen Gebäuden je Bezirk 31.03.2024, Stand der Stromeinspeisung 17.01.2024), Datenquelle: Energieatlas Berlin , basierend auf Daten des Marktstammdatenregisters der Bundesnetzagentur Da die Anlagen oft mehr Strom produzieren als zur Eigenversorgung benötigt wird, wird der überschüssige Strom ins Stromnetz eingespeist. Dabei hat sich die eingespeiste Menge seit 2012 kontinuierlich von ca. 43 GWh in 2012 auf den Wert von 78,402 GWh in 2023 gesteigert (siehe Abb. 5). Die absolut höchsten Mengen an Strom speisen entsprechend dem aktuellen Datenstand die Bezirke Marzahn-Hellersdorf (13.836,8 MWh) und Treptow-Köpenick (10.278,8 MWh) ein (vgl. Tab. 3). Deutlich ist ein Schwerpunkt der Stromeinspeisung in den nördlichen und östlichen Bezirken zu erkennen. In Friedrichshain-Kreuzberg wird am wenigsten Strom in das Netz eingespeist, dort befinden sich aber auch die wenigsten Anlagen mit einer geringen Gesamtleistung. Auf der kleinteiligeren Ebene der Postleitzahlenbereiche heben sich, wie bereits bei der installierten Leistung der Anlagen, erwartungsgemäß wieder deutlich die durch Einzelhausbebauung geprägten Wohngebiete hervor. Abb. 5: Stromeinspeisung der Photovoltaikanlagen auf der Ebene der Bezirke Berlins (Erfassungsstand 01.07.2024), Datenquelle: Energieatlas Berlin , basierend auf Daten des Marktstammdatenregisters der Bundesnetzagentur. Die relativen Deckungsraten der Photovoltaik schwanken in den Bezirken zwischen 2,4 % in Mitte und 12 % in Marzahn-Hellersdorf (vgl. Tab. 4). Die ermittelten relativen Deckungsraten zwischen Potenzial und Bestand für die Bezirke und Postleitzahlengebiete fallen auf den ersten Blick verhältnismäßig niedrig aus. Die Gründe dafür liegen jedoch in der Abweichung des theoretisch berechneten vom technisch realisierbaren Potenzial, die, um verlässliche Aussagen treffen zu können, im Einzelnen durch weitere Untersuchungen und Berechnungen konkretisiert werden müssten. Tab. 2: Relative Deckungsrate PV-Leistung in den Bezirken Berlins , Datenquelle: Solarcity Monitoringbericht, basierend auf Daten des Marktstammdatenregisters der Bundesnetzagentur, Stand 06.03.2024 Die aktuellsten Informationen über Photovoltaikanlagen in Berlin, wie beispielsweise ihre Standorte oder statistische Auswertungen zum Ausbau in den Bezirken, sind im Energieatlas Berlin in Form von Karten und Diagrammen abrufbar: https://energieatlas.berlin.de/ . Eine detaillierte Analyse des Solarausbaus in Berlin wird jährlich im Rahmen des Monitorings zum Masterplan Solarcity in einem gesonderten Bericht veröffentlicht: https://www.berlin.de/solarcity/solarcity-berlin/was-ist-der-masterplan-und-wo-stehen-wir/monitoring/ . Von den knapp 536.000 untersuchten Gebäuden eignen sich rund 421.000 Gebäude für die solare PV-Nutzung. Wenn die 45,7 km² theoretisch geeigneter Modulfläche für die Stromerzeugung mittels PV genutzt würden, könnten über PV-Anlagen mit 19,5 % Wirkungsgrad 7.929 GWh/a Strom erzeugt und 4,3 Mio. t CO2 eingespart werden. Tab. 3: Ergebnisse der Solarpotenzialanalyse für Photovoltaik auf Dachflächen in Berlin (Flachdächer werden mit einer aufgeständerten Installation gen Süden berücksichtigt) (IP SYSCON 2022) Da kein zentrales Register existiert, steht derzeit kein umfassender Datensatz zur Anzahl der solarthermischen Anlagen in Berlin zur Verfügung. Im Rahmen des Monitorings des Masterplans Solarcity werden daher unterschiedliche Methoden entwickelt, um die Datenbasis zu verbessern. Auf Grundlage dieser methodischen Ansätze wird die Zahl der Solarthermieanlagen im Jahr 2024 auf etwa 8.900 geschätzt, bei einer gesamten Kollektorfläche von rund 94.300 m². Sowohl die kleinräumige Darstellung der Einzelanlagen als auch die Aggregation auf die Raumbezüge Postleitzahl- und Bezirksebene verdeutlichen, dass die größte Anzahl der Anlagen im Außenbereich der Stadt installiert sind. Auf Bezirksebene ist zu sehen, dass Schwerpunkte in den Bezirken Steglitz-Zehlendorf (1.224), Treptow-Köpenick (1.155), Marzahn-Hellersdorf (1.133) und Reinickendorf (1.122 ) in vorliegen (vgl. Tab. 6), hierbei handelt es sich vergleichbar zu der Situation im PV-Anlagenbereich um kleinere Objekte auf Ein- und Zweifamilienhäusern in privater Nutzung. Im Innenstadtbereich, in den Bezirken Friedrichshain-Kreuzberg (76 Anlagen), Mitte (104 Anlagen) und Charlottenburg-Wilmersdorf (209 Anlagen) sind dagegen deutlich weniger Anlagen installiert, dafür jedoch auch solche mit großem elektrischen Leistungs- bzw. Wärmegewinnungspotenzial (Kollektorfläche im Mittel 15-37 m²). Diese befinden sich auf Gebäuden mit öffentlicher oder industriell-gewerblicher Nutzung. Tab. 4: Anzahl der Solarthermie-Anlagen in den Bezirken Berlins (Erfassungsstand 31.03.2024) sowie der Solarthermie-Anlagen der öffentlichen Hand (Erfassungsstand 20.02.2024) im Jahr 2023 Datenquelle: Energieatlas Berlin . Die aktuellsten Informationen über Solarthermieanlagen in Berlin, wie beispielsweise ihre Standorte oder statistische Auswertungen zum Ausbau in den Bezirken, sind im Energieatlas Berlin in Form von Karten und Diagrammen abrufbar: https://energieatlas.berlin.de/ . Eine detaillierte Analyse des Solarausbaus in Berlin wird jährlich im Rahmen des Monitorings zum Masterplan Solarcity in einem gesonderten Bericht veröffentlicht: https://www.berlin.de/solarcity/solarcity-berlin/was-ist-der-masterplan-und-wo-stehen-wir/monitoring/ . Ergebnisse der Potenzialstudie zur Solarthermie Von den knapp 536.000 untersuchten Gebäuden eignen sich mehr als 464.000 Gebäude für die solare Thermie-Nutzung mit einer Modulfläche von insgesamt 66,2 km². Tab. 5: Ergebnisse der Solarpotenzialanalyse für Solarthermie zur Warmwasserbereitung auf Dachflächen in Berlin (Flachdächer werden mit einer gen Süden aufgeständerten Installation berücksichtigt) (IP SYSCON 2022). Die berechneten Werte der globalen Einstrahlung als Jahressummenwerte streuen in Berlin – betrachtet über alle Oberflächen der Stadt – zwischen einem Maximum von etwa 1220 kWh/(m²/a) und einem Minimum um 246 kWh/(m²/a). Die vom Deutschen Wetterdienst DWD angesetzte mittlere Jahressumme für Berlin beträgt 1032 kWh/(m²/a). Sehr niedrige Werte werden auf Dachflächen nur dann ermittelt, wenn Überdeckungen durch Bäume oder Verschattungen aus anderen Gründen vorliegen (vgl. Abb. 6). Abb. 6: Einfluss von Überdeckungseffekten durch Bäume sowie durch die Dachausrichtung auf die berechneten solaren Einstrahlungswerte von Gebäudedächern (Werte als mittlere Jahressummen in kWh/(m²/a)). Oben: berechnete Einstrahlungswerte der Oberflächenraster in der Auflösung 0,5 * 0,5 m², schwarz: Gebäudeumringe. Unten: links: Luftbildausschnitt Februar 2021, rechts: Luftbildauschnitt August 2020. Bilder: Luftbilder: Geoportal Berlin, DOP20RGBI (unten links); TrueDOP20RGB – Sommerbefliegung (unten rechts) Die höchsten Werte erreichen dagegen unbeschattete bzw. nicht überdeckte und nach südlichen Himmelsrichtungen ausgerichtete geneigte Dachflächen. Offene und unbeschattete vegetationsbedeckte Flächen wie das Tempelhofer Feld erreichen ebenfalls hohe Werte um 1000 kWh/(m²/a). Waldgebiete und baumbestandene Areale dagegen vermindern durch ihre Struktur und Schattenwurf die Einstrahlungswerte beträchtlich bis in den Bereich der niedrigsten Einstrahlungen um 250-300 kWh/(m²/a). HHier ist eine direkte Beziehung zu stadtklimatischen Effekten zu sehen, wie sie zum Beispiel in den Analysekarten der Klimamodellierung gezeigt werden (vgl. Umweltatlaskarte Klimaanalysekarten: Oberflächentemperatur 2022 ). Insofern deckt die Karte „Solarpotenzial – Einstrahlung“ (08.09.3) ein breites Anwendungsspektrum ab.
<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>
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 2299 |
| Kommune | 10 |
| Land | 1720 |
| Wissenschaft | 1 |
| Zivilgesellschaft | 4 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 3 |
| Ereignis | 24 |
| Förderprogramm | 840 |
| Kartendienst | 3 |
| Lehrmaterial | 1 |
| Text | 462 |
| Umweltprüfung | 7 |
| unbekannt | 1447 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 497 |
| offen | 2267 |
| unbekannt | 23 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 2623 |
| Englisch | 333 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 48 |
| Bild | 39 |
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| Dokument | 215 |
| Keine | 754 |
| Multimedia | 1 |
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| Webdienst | 199 |
| Webseite | 828 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 1144 |
| Lebewesen und Lebensräume | 1540 |
| Luft | 2787 |
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| Wasser | 2209 |
| Weitere | 2745 |