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Trends der Lufttemperatur

<p> <p>Global besetzt 2025 als drittwärmstes Jahr seit 1850 wieder einen vorderen Platz in der Rekordliste. Mit einer Mitteltemperatur von 10,0 °C war 2025 in Deutschland das achtwärmste Jahr seit 1881. Die zehn wärmsten Jahre seit 1881 liegen damit alle im 21. Jahrhundert.</p> </p><p>Global besetzt 2025 als drittwärmstes Jahr seit 1850 wieder einen vorderen Platz in der Rekordliste. Mit einer Mitteltemperatur von 10,0 °C war 2025 in Deutschland das achtwärmste Jahr seit 1881. Die zehn wärmsten Jahre seit 1881 liegen damit alle im 21. Jahrhundert.</p><p> Steigende Durchschnittstemperaturen weltweit <p>Obwohl es nicht möglich ist, anhand von einzelnen Jahren Aussagen über den durch den Menschen verursachten <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/klimawandel">Klimawandel</a> abzuleiten, passt die <a href="https://www.umweltbundesamt.de/node/66469">Entwicklung der letzten Jahre</a> sehr gut in das Bild und zur Statistik eines langfristigen globalen Temperaturanstiegs. Mit den Mittelwerten der letzten 20 bis 30 Jahre ist der Klimawandel im Vergleich zu den Vergleichsperioden ab 1850 bzw. 1880 auch statistisch sehr gut belegt.</p> <p>2025 war weltweit das drittwärmste Jahr seit Beginn der Wetteraufzeichnungen. Damit stellen die letzten zehn Jahre die weltweit wärmsten dar (siehe Abb. „Abweichung der globalen Lufttemperatur vom Durchschnitt der Jahre 1850 bis 1900“). Die Jahre 2016 und 2015 waren, neben dem Klimawandel, durch ein außergewöhnlich starkes El-Niño-Ereignis geprägt, das hohe globale Temperaturen begünstigt. Die Jahre 2017 - 2022 waren die bisher wärmsten Jahre seit Beginn der ausreichend umfangreichen Aufzeichnungen im Jahr 1850, die <em>nicht</em> in einem <a href="https://wmo.int/topics/el-nino-la-nina">El-Niño-Ereignis</a> lagen. Ab Sommer des Jahres 2023 begann ein neues El-Niño-Ereignis. Dieser El Niño allein kann aber nicht die extremen Rekordtemperaturen im Jahr 2023 und 2024 erklären.&nbsp;</p> <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/DE_Indikator_KLIM-02_Globale-Lufttemperatur_2026-03-18.png"> </a> <strong> Abweichung der globalen Lufttemperatur vom Durchschnitt der Jahre 1850 bis 1900 </strong> Quelle: Met Office Hadley Centre Downloads: <ul> <li><a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/DE_Indikator_KLIM-02_Globale-Lufttemperatur_2026-03-18.pdf">Diagramm als PDF (126,11 kB)</a></li> <li><a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/DE-EN_Indikator_KLIM-02_Globale-Lufttemperatur_2026-03-18.xlsx">Diagramm als Excel mit Daten (49,78 kB)</a></li> </ul> </p><p> 2025 – das bisher achtwärmste Jahr in Deutschland <p>Die&nbsp;<a href="https://www.dwd.de/DE/presse/pressemitteilungen/DE/2024/20241230_deutschlandwetter_jahr_2024_news.html">deutschlandweite Mitteltemperatur</a> im Jahr 2025 lag bei ca. 10,0 °C und damit um 1,8 ° über dem Mittelwert der Referenzperiode 1961-1990. Damit war 2025 das achtwärmste Jahr seit 1881 und das fünfzehnte Jahr in Folge, das wärmer als der vieljährige Mittelwert von 1961-1990 war (siehe Abb. „Jährliche mittlere Tagesmitteltemperatur in Deutschland“ und Tab „Lineare Trends der Lufttemperatur“). Im Vergleich zu den ersten 30 Jahren der systematischen Auswertungen in Deutschland (also 1881 bis 1910) war die Durchschnittstemperatur 2025 in Deutschland circa 2,2 °C höher.&nbsp;</p> <p>Diese Erhöhung zeigt sich regional jedoch durchaus unterschiedlich (siehe Karten „Durchschnittliche Lufttemperatur in Deutschland im Jahr 2025“&nbsp;und „Veränderung der durchschnittlichen Lufttemperatur in Deutschland im Jahr 2025“).</p> <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/3_Abb_Jaehrl-mittlere-TMT-D_2026-03-30.png"> </a> <strong> Jährliche mittlere Tagesmitteltemperatur in Deutschland 1881 bis 2025 </strong> Quelle: Deutscher Wetterdienst <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/3_Abb_Jaehrl-mittlere-TMT-D_2026-03-30.png">Bild herunterladen</a> (171,51 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/3_Abb_Jaehrl-mittlere-TMT-D_2026-03-30.pdf">Diagramm als PDF</a> (40,99 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/3-bis-4_7-10_Abb-Tab_TMT_2026-03-30.xlsx">Diagramm als Excel mit Daten</a> (493,34 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/4_Tab_Lineare-Trends-Lufttemperatur_2026-03-30.png"> </a> <strong> Tab: Lineare Trends der Lufttemperatur zwischen 1881 und 2025 </strong> Quelle: Deutscher Wetterdienst <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/4_Tab_Lineare-Trends-Lufttemperatur_2026-03-30.png">Bild herunterladen</a> (63,58 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/4_Tab_Lineare-Trends-Lufttemperatur_2026-03-30.pdf">Diagramm als PDF</a> (33,53 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/5_Karte_Durchschn-Lufttemperatur-D_2026-03-30.png"> </a> <strong> Karte: Durchschnittliche Lufttemperatur in Deutschland im Jahr 2025 (in °C) </strong> Quelle: Deutscher Wetterdienst 2025: Deutscher Klimaatlas (Aufruf: Juli 2025) URL: https://www.dwd.de/DE/klimaumwelt/klimaatlas/klimaatlas_node.html <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/5_Karte_Durchschn-Lufttemperatur-D_2026-03-30.png">Bild herunterladen</a> (84,04 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/6_Karte_Ver%C3%A4nd-durchn-Lufttemperatur-D_2026-03-30.png"> </a> <strong> Karte: Veränderung der durchschnittlichen Lufttemperatur in Deutschland im Jahr 2025 (in Kelvin) </strong> Quelle: Deutscher Wetterdienst 2025: Deutscher Klimaatlas (Aufruf: Juli 2025) URL: https://www.dwd.de/DE/klimaumwelt/klimaatlas/klimaatlas_node.html <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/6_Karte_Ver%C3%A4nd-durchn-Lufttemperatur-D_2026-03-30.png">Bild herunterladen</a> (82,53 kB) Weiter <i> </i> Vorherige <i> </i> </p><p> Heiße Tage in Deutschland <p>Im Jahr 2025 wurden durchschnittlich 11,1 <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/heisse-tage">Heiße Tage</a> (Tage mit Tmax&nbsp;≥ 30 °C) beobachtet.&nbsp;Besonders viele Heiße Tage gab es in 2018 (mit durchschnittlich 20,4 Heißen Tagen) sowie im Jahr 2022 (17,3), aber auch schon in 2015 (17,6) sowie 2003 (19,0).</p> <p>Zwar schwanken die Jahreswerte dieses <a href="https://www.umweltbundesamt.de/node/38155">Indikators</a> stark, insgesamt ist der Trend seit Beginn der Aufzeichnungen aber ebenfalls deutlich steigend. Klimamodellierungen zeigen, dass zukünftig in Deutschland mit einer steigenden Anzahl Heißer Tage im Sommer und länger anhaltenden Hitzeperioden zu rechnen ist. Dies führt zu erhöhten <a href="https://www.umweltbundesamt.de/node/57569">gesundheitlichen Risiken</a> für bestimmte Personengruppen.</p> </p><p> Frühling und Sommer in Deutschland signifikant wärmer <p>Die langfristigen Temperaturänderungen im Zeitraum 1881-2025 anhand der LOESS Trendlinienzeigen für Sommer und Herbst Werte von 2,5 bzw. 2,4 °C, was dem jährlichen Änderungssignal von aktuell 2,5 °C entspricht. Während der Temperaturanstieg für den deutschen Frühling bei 2,1 °C liegt, erreicht der Temperaturanstieg im Winter laut LOESS-Trendlinie sogar um 3,0 °C. Speziell die Sommer seit 1997 waren besonders warm. Der Sommer 2003 ist weiterhin der wärmste Sommer, dann folgen die Sommer 2018, 2019 und 2022. Der Sommer 1996 war der letzte Sommer, der etwas unterhalb des 30-jährigen Mittelwertes von 1961-1990 lag. Beim Herbst und Winter haben wir jetzt jeweils 15. Wärmeren in Folgebeobachtet (einschließlich Winter 2025/26).&nbsp;</p> <p>Der Sommer 2025 war mit einer Durchschnittstemperatur von 18,3 °C der 10.-wärmste deutsche Sommer seit 1881 (zusammen mit 1992 und 1983). Am 12. April wurden die ersten Sommertage (Tage mit Tmax ≥ 25 °C) beobachtet. Im gesamten Jahr wurde mit 43 Tagen die 14.-höchste Anzahl an Sommertagen gemessen (2018: 75 Tage, 2003: 62 Tage, 2022: 59 Tage, 2023 56 Tage, 2019 52 Tage).&nbsp;</p> <p>Der Sommer startete mit einem deutlich wärmeren Juni (+3 K gegenüber 1961-1990), der damit auch genauso warm war, wie der diesjährige Juli (beide 18,4 °C). Die erste <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/hitzewelle">Hitzewelle</a> des Jahres erreichte dann am 2.7.25 ihr Maximum mit einem deutschlandweiten Gebietsmittel der Maximumtemperatur von 35,4 °C.</p> <p>Abweichungen zur Referenzperiode 1961-1990 lagen in der nördlichen Hälfte zwischen 1 und 2 K, in der südlichen Deutschlandhälfte sogar zwischen 2 - 3 K, sodass der Sommer 2025 insgesamt 2 K über dem vieljährigen Mittel 1961-1990 lag (siehe Abb. „Mittlere Tagesmitteltemperatur im Frühling in Deutschland“ und Abb. „Mittlere Tagesmitteltemperatur im Sommer in Deutschland“).</p> <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/7_Abb_Jaehrl-mittlere-TMT-Fruehling_2026-03-30.png"> </a> <strong> Mittlere Tagesmitteltemperatur im Frühling in Deutschland 1881 bis 2025 </strong> Quelle: Deutscher Wetterdienst <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/7_Abb_Jaehrl-mittlere-TMT-Fruehling_2026-03-30.png">Bild herunterladen</a> (192,60 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/7_Abb_Jaehrl-mittlere-TMT-Fruehling_2026-03-30.pdf">Diagramm als PDF</a> (40,94 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/3-bis-4_7-10_Abb-Tab_TMT_2026-03-30_0.xlsx">Diagramm als Excel mit Daten</a> (493,34 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/8_Abb_Jaehrl-mittlere-TMT-Sommer_2026-03-30.png"> </a> <strong> Mittlere Tagesmitteltemperatur im Sommer in Deutschland 1881 bis 2025 </strong> Quelle: Deutscher Wetterdienst <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/8_Abb_Jaehrl-mittlere-TMT-Sommer_2026-03-30.png">Bild herunterladen</a> (172,21 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/8_Abb_Jaehrl-mittlere-TMT-Sommer_2026-03-30.pdf">Diagramm als PDF</a> (40,94 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/3-bis-4_7-10_Abb-Tab_TMT_2026-03-30_1.xlsx">Diagramm als Excel mit Daten</a> (493,34 kB) Weiter <i> </i> Vorherige <i> </i> </p><p> Mildere Herbste und Winter in Deutschland <p>Alle drei Herbstmonate 2025 (September, Oktober und November) waren wärmer als die jeweiligen vieljährigen Mittelwerte. Der Herbst 2025 endete mit einem Temperaturmittel von 9,8 °C als 19.-wärmster Herbst seit 1881 (siehe Abb. „Mittlere Tagesmitteltemperatur im Herbst in Deutschland“).</p> <p>Der Winter 2025/26 (meteorologischer Winter: Dezember bis Februar) war mild. Jeder der drei Wintermonate war wärmer als die vieljährigen Monatsmittel für den Referenzzeitraum 1961-1990. Der Monat Dezember erreichte eine Mitteltemperatur von 3,0 °C. Im Januar wurde eine Mitteltemperatur von 2,0 °C registriert und im Februar 1,5 °C. Der Winter 2025/2026 war mit einer positiven Abweichung von ungefähr 1,9 °C vom historischen Temperaturmittel der Wintermonate 1961-1990 der bisher zwanzigstwärmste Winter seit 1881 (siehe Abb. „Mittlere Tagesmitteltemperatur im Winter in Deutschland“).</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 Temperaturdaten und der Analysen.</em><br>&nbsp;</p> <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/9_Abb_Jaehrl-mittlere-TMT-Herbst_2026-03-30.png"> </a> <strong> Mittlere Tagesmitteltemperatur im Herbst in Deutschland 1881 bis 2025 </strong> Quelle: Deutscher Wetterdienst <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/9_Abb_Jaehrl-mittlere-TMT-Herbst_2026-03-30.png">Bild herunterladen</a> (169,21 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/9_Abb_Jaehrl-mittlere-TMT-Herbst_2026-03-30.pdf">Diagramm als PDF</a> (40,74 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/3-bis-4_7-10_Abb-Tab_TMT_2026-03-30_2.xlsx">Diagramm als Excel mit Daten</a> (493,34 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/10_Abb_Jaehrl-mittlere-TMT-Winter_2026-03-30.png"> </a> <strong> Mittlere Tagesmitteltemperatur im Winter in Deutschland 1881 bis 2025 </strong> Quelle: Deutscher Wetterdienst <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/10_Abb_Jaehrl-mittlere-TMT-Winter_2026-03-30.png">Bild herunterladen</a> (173,41 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/10_Abb_Jaehrl-mittlere-TMT-Winter_2026-03-30.pdf">Diagramm als PDF</a> (40,99 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/3-bis-4_7-10_Abb-Tab_TMT_2026-03-30_3.xlsx">Diagramm als Excel mit Daten</a> (493,34 kB) Weiter <i> </i> Vorherige <i> </i> </p><p> Auswirkungen auf die Tier- und Pflanzenwelt <p>Die Jahre werden nicht nur wärmer, in der Folge verschiebt sich auch der jahreszeitliche Entwicklungsgang von Pflanzen und Tieren (Phänologie). So blühen beispielsweise Schneeglöckchen, die den Eintritt des Vorfrühlings anzeigen, und Apfelbäume, die den Vollfrühling anzeigen, früher (fast fünf Tage/Jahrzehnt). Waldbäume treiben in vielen Ländern Europas eher aus (ebenfalls ca. fünf Tage/Jahrzehnt). Dies belegt, dass sich durch ein verändertes Temperaturniveau auch die Eintrittszeit und die Dauer der einzelnen Jahreszeiten verändert hat. Durch die sehr milden Monat Februar und März war die Entwicklung der Vegetation im Frühjahr schon weit vorangeschritten. Spätfröste in der zweiten Aprildekade führten zu erheblichen Einbußen im Obst- und Weinbau.</p> <p>Die Auswirkungen der <a href="https://www.umweltbundesamt.de/node/12100">Verschiebungen phänologischer Phasen</a> auf die Bestände von Tieren und Pflanzen sind komplex und bisher erst in Ansätzen geklärt. So reagieren etwa bestimmte Vogelarten mit erhöhtem Bruterfolg infolge kürzerer Winter. Bei Pflanzenarten und ihren Bestäubern oder Fraßfeinden und in Räuber-Beute-Systemen kann sich die Veränderung in der zeitlichen Abstimmung hingegen negativ auf die Bestandsentwicklung von Arten auswirken.</p> </p><p> </p><p>Informationen für...</p>

Langjährige Niederschlagsverteilung 1961-1990 (Umweltatlas)

Langjährige Niederschlagsverteilung (1961-1990) in Berlin und dem näheren Umland (Gesamtjahr, Sommer, Winter), Bearbeitungsstand Juli 1994.

Schwerpunktprogramm (SPP) 2115: Synergie von Polarimetrischen Radarbeobachtungen und Atmosphärenmodellierung (PROM) - Verschmelzung von Radarpolarimetrie und numerischer Atmosphärenmodellierung für ein verbessertes Verständnis von Wolken- und Niederschlagsprozessen; Polarimetric Radar Observations meet Atmospheric Modelling (PROM) - Fusion of Radar Polarimetry and Numerical Atmospheric ..., Charakterisierung von orographisch beeinflusster Bereifung und sekundärer Eisproduktion und deren Auswirkungen auf Niederschlagsraten mittels Radarpolarimetrie und Dopplerspektren (CORSIPP)

Niederschlag ist eine wichtige Komponente des hydrologischen Kreislaufs. Um zu verstehen, wie sich der Wasserhaushalt in einem sich erwärmenden Klima verändert, ist ein umfassendes Verständnis der Niederschlagsbildungsprozesse erforderlich. In den mittleren Breiten wird der meiste Niederschlag unter Beteiligung der Eisphase in Mischphasenwolken erzeugt, aber die genauen Interaktionen zwischen Eis, flüssigem Wasser, Wolkendynamik, orografischem Antrieb und Aerosolpartikeln während der Eis-, Schnee- und Regenbildung sind nicht gut verstanden. Dies gilt insbesondere für Bereifungs- und Sekundäre Eisproduktion (SIP) Prozesse, die mit den größten quantitative Unsicherheiten in Bezug auf die Schneefallbildung verbunden sind. Die Lücken in unserem Verständnis von SIP- und Bereifungsprozesse zu schließen, ist vor allem für Gebirgsregionen entscheidend, die besonders anfällig für Änderungen des Niederschlags und des Wasserhaushalts, wie z.B. des Verhältnisses zwischen Regen und Schneefall, sind. In diesem Antrag wird ein Forschungsprojekt vorgeschlagen, das sich dem Verständnis von Bereifungs- und SIP-Prozessen in komplexem Terrain widmet. Dazu werden wir ein innovatives, simultan sendendes und simultan empfangendes (STSR), scannendes W-Band-Wolkenradar zusammen mit einer neuartigen In-situ-Schneefallkamera eine ganze Wintersaison lang in den Rocky Mountains von Colorado, USA betreiben. Die Instrumente werden Teil der Atmospheric Radiation Measurement (ARM) Surface Atmosphere Integrated Field Laboratory (SAIL) Kampagne sein, bei der ein Ka-Band und ein X-Band Radar eingesetzt werden. Durch die Kombination von spektralen polarimetrischen und Multifrequenz-Doppler-Radarbeobachtungen mit empirischen und Bayes'schen Machine Learning Verfahren werden wir Bereifungs- und SIP-Ereignisse identifizieren und deren Einfluss auf die Schneefallrate quantifizieren. Dies erfordert die Erweiterung des Passive and Active Microwave radiative TRAnsfer Modells (PAMTRA) mit zusätzlichen polarimetrischen Variablen und modernsten Berechnungen von Streueigenschaften. Durch die Nutzung der umfangreichen kollokierten Messungen während SAIL wird es ermöglicht, die beobachteten Prozessraten mit Umweltbedingungen wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Flüssigwasserpfad sowie mit der Wolkendynamik in Beziehung zu setzen. Darüber hinaus werden wir einen besonderen Fokus auf den Einfluss von vertikalen Luftbewegungen legen, die unter orographischen Bedingungen häufig auftreten. Zusammengenommen wird das vorgeschlagene Projekt unser Verständnis von Bereifungs- und SIP-Prozessen in komplexem Gelände verbessern.

Schwerpunktprogramm (SPP) 2115: Synergie von Polarimetrischen Radarbeobachtungen und Atmosphärenmodellierung (PROM) - Verschmelzung von Radarpolarimetrie und numerischer Atmosphärenmodellierung für ein verbessertes Verständnis von Wolken- und Niederschlagsprozessen; Polarimetric Radar Observations meet Atmospheric Modelling (PROM) - Fusion of Radar Polarimetry and Numerical Atmospheric ..., Bestimmung der polarimetrischen Signaturen von Eisbildungsprozessen unter kontrollierten Aerosolbedingungen (PolarCAP)

Zahlreiche Prozesse sind an der Entwicklung von Wolkensystemen unter leicht unterkühlten Bedingungen bis zu -10°C beteiligt. Das Zusammenspiel von Thermodynamik, Wasserdampf und Aerosolpartikeln steuert die Verteilung von Flüssigwasser und Eis, die Niederschlagsbildung und die Strahlungseigenschaften. Das Projekt PolarCAP zielt darauf ab, die komplexen Zusammenhänge aufzulösen, indem die Entwicklung der Eisphase unter leicht unterkühlten Bedingungen in einer thermodynamisch und aerosol-kontrollierten natürlichen Umgebung mittels Radarpolarimetrie und Spectral-Bin Modellierung untersucht wird. Zielobjekt der Studie sind flüssigwasserdominierte, unterkühlte stratiforme Wolken, die sich im Winter häufig im Temperaturbereich von -10 bis 0°C über dem Schweizer Plateau bilden. Im Rahmen des externen ERC-Forschungsprojekts CLOUDLAB werden Drohnen eingesetzt, um diese Wolken mit definierten Mengen verschiedener Arten von eisnukleierenden Partikeln, wie Silberjodid oder Snowmax, zu impfen. Die anschließend gebildete Eisphase und die Auflösung der Flüssigphase werden im Rahmen von CLOUDLAB mit Hilfe von In-situ-Messungen und einem Standardsatz von Fernerkundungsinstrumenten wie Lidar und LDR-Wolkenradar charakterisiert. Konkretes Ziel von CLOUDLAB ist, die 1- und 2-Momenten-Parametrisierungen der Eisphase des Wettervorhersagemodells ICON zu verbessern. PolarCAP wird mit dem CLOUDLAB-Projekt zusammenarbeiten, um diesen einzigartigen Datensatz durch die Anwendung modernster polarimetrischer Radar- und Lidar-basierter Fernerkundungstechniken zur Bestimmung der mikrophysikalischen Eigenschaften von Wolken sowie durch die Anwendung wolkenauflösender Spektral-Bin Modellierung zu verbessern und zu nutzen. Synergistische, mehrwellenlängen- und polarimetrische bodengebundene Fernerkundung mit scannendem Radar und Lidar wird eingesetzt, um den Übergang von unterkühlten flüssigen stratiformen Wolken in Mischphasenwolken zu beobachten. Begleitet von wolkenauflösenden Modellsimulationen und Radar-Forward-Operatoren wird PolarCAP die Entwicklung und die beteiligten mikrophysikalischen Prozesse zwischen -10 und 0°C erfassen. Die kombinierten Beobachtungen werden neue Erkenntnisse über das Zusammenspiel von Kontakt- und Immersionsgefrieren, sekundärer Eisbildung und Eisvervielfachung liefern, indem Wolken in verschiedenen Temperaturregimen untersucht werden, von denen angenommen wird, dass sie entweder von spezifischen Eisphasenprozessen beeinflusst bzw. unbeeinflusst sind. PolarCAP wird das derzeitige Verständnis wolkenmikrophysikalischer Prozesse und deren Darstellung in atmosphärischen Modellen herausfordern und die wolkenauflösende Modellierung und deren Kopplung an Radarvorwärtsoperatoren vorantreiben. Insgesamt wird PolarCAP Fortschritte in unseren Fähigkeiten erzielen, die Effizienz verschiedener eisbildender Substanzen besser einschätzen zu können und die Zeitskalen von mikrophysikalischen Prozessen und dem Lebenszyklus von Stratusbewölkung zu verknüpfen.

Flowering time, development and yield in oilseed rape (Brassica napus): Sequence diversity in regulatory genes

Flowering time (FTi) genes play a key role as regulators of complex gene expression networks, and the influence of these networks on other complex systems means that FTi gene expression triggers a cascade of regulatory effects with a broad global effect on plant development. Hence, allelic and expression differences in FTi genes can play a central role in phenotypic variation throughput the plant lifecycle. A prime example for this is found in Brassica napus, a phenotypically and genetically diverse species with enormous variation in vernalisation requirement and flowering traits. The species includes oilseed rape (canola), one of the most important oilseed crops worldwide. Previously we have identified QTL clusters related to plant development, seed yield and heterosis in winter oilseed rape that seem to be conserved in diverse genetic backgrounds. We suspect that these QTL are controlled by global regulatory genes that influence numerous traits at different developmental stages. Interestingly, many of the QTL clusters for yield and biomass heterosis appear to correspond to the positions of meta-QTL for FTi in spring-type and/or winter-type B. napus. Based on the hypothesis that diversity in FTi genes has a key influence on plant development and yield, the aim of this study is a detailed analysis of DNA sequence variation in regulatory FTi genes in B. napus, combined with an investigation of associations between FTi gene haplotypes, developmental traits, yield components and seed yield.

Zwergschwan: Schutzkonzept für eine bedrohte Zugvogelart in Deutschland

Entwicklung und Ursachen der Frostresistenz von Winterknospen der Rebe

Winterknospen eines Rebtriebs überleben je nach Sorte Temperaturen bis -25 Grad C, während der verholzte Spross selbst schon bei etwa -10 Grad C zu gefrieren beginnt. Die Frostresistenz der Knospen entwickelt sich erst im Laufe des Winters und geht im Frühjahr wieder verloren. Es werden folgende Fragen untersucht: (1) Welcher Temperaturverlauf ist für die Abhärtung optimal (Freiland und Labor); (2) welche Bedingungen führen zu einem Verlust der Abhärtung; (3) mit welchen histologischen und chemischen Änderungen geht die Abhärtung in der Knospe einher. Die gewonnenen Erkenntnisse sollen bessere Voraussage- und Verhütungsmöglichkeiten für Frostschäden ermöglichen und als Grundlage für geplante Untersuchungen der molekularen Vorgänge während der Abhärtung dienen.

Schwerpunktprogramm (SPP) 1685: Ecosystem nutrition: forest strategies for limited phosphorus resources; Ökosystemernährung: Forststrategien zum Umgang mit limitierten Phosphor-Ressourcen, Bedeutung der interspezifischen ektomykorrhizalen Pilzdiversität für die Ernährung von Waldökosystemen

Das übergeordnete Ziel dieses Projekts ist es, die interspezifische Diversität von Ektomykorrhizapilzen (EcM) für die Phosphoraufnahme und Ernährung von Bäumen in Pakquirierenden und P-rezyklierenden Ökosystemen zu untersuchen. Der Fokus wird auf der Buche als einer ektomykorrhizalen Hauptbaumart dieser Ökosysteme liegen. Folgende Punkte sollen adressiert werden:(i) Die Pilzgesellschaften P-akquirierender und -rezyklierender Ökosysteme unterscheiden sich, weil in dem ersten Fall P mit Hilfe organischer Exsudate aus Mineralien gelöst werden muss und im zweiten Fall P mit Hilfe saprophytischer Enzyme aus der organischen Materie freigesetzt werden muss, um pflanzenverfügbar zu sein. Um diese Hypothese zu prüfen, werden Pilze in verschiedenen Bodenkompartimenten und Wurzel-assoziierte Pilze mittels Hochdurchsatzsequenzierung erfasst und funktionalen Gruppen zugeordnet. Die aktive EcM Gesellschaft wird durch Kombination von Morphotyping und ITS Sequenzierung quantifiziert. Die Pilzprofile werden in Relation zu Bodenparametern, mikrobieller Aktivität und sekretierten Phosphatasen und Oxalat-produzierenden EcM Aktivitäten analysiert.(ii) Der zeitliche Verlauf des P Bedarfs und der P Aufnahme in Relation zu Phänologie und saisonalen Veränderungen der EcM Gesellschaft ist nicht bekannt. Durch Applikation von radioaktivem Phosphat zu verschiedenen wichtigen Zeitpunkten wie Blattaustrieb, früher Sommer, Spätsommer, Herbst und Winter soll die Aufnahme und pflanzeninterne Allokation von P bestimmt werden. Dabei wird auch die P-Akquisition der EcM Gesellschaft spezifisch erfasst und ihre enzymatischen Aktivitäten untersucht. Des Weiteren werden Biomasse der Pflanze und Morphologie des Wurzelsystems, Gesamt-P sowie der Einbau von P in freie Mikroben untersucht. Mit Hilfe dieser Daten soll ein Modell für die Aufnahme und Allokation von P in Relation zu ektomykorrhizaler, mikrobieller und pflanzlicher Aktivität entwickelt werden.(iii) Um die Beiträge spezifischer EcM für die P Aufnahme zu erfassen, soll eine neue Methode für zeitlich und räumlich aufgelöste Flussmessungen von radioaktivem P etabliert werden. Nach Installation und Kalibrierung der Messanlage mit Hilfe einfacher Modellpflanzen (Pappel), sollen die Beiträge unterschiedlicher EcM Arten für die P Aufnahme und Translokation an jungen Buchen untersucht werden. Dies Daten sollen zur Verbesserung des obigen Modells genutzt werden. Insgesamt werden diese Untersuchungen einen wichtigen Beitrag zur Rolle der EcM Diversität im P Zyklus unterschiedlich P versorgter Ökosysteme liefern.

Windkanal-Experimente über das Schmelzen von Eis-Hydrometeoren: Auswirkungen von Kollision und Turbulenz (HydroCOMET)

Heftige Niederschlagsereignisse sind für Schäden in Höhe von Milliarden Euros verantwortlich und verursachen jährlich Hunderte von Verletzten und Todesfällen in Europa und weltweit. Eisgewitter im Winter, Hagel, Eisregen, extreme Regenfälle aus Gewittern im Sommer sowie dadurch verursachtes Hochwasser und Erdrutsche sind die schädlichsten Wetterereignisse auf unserem Kontinent mit schweren ökologischen, ökonomischen und sozialen Folgen. Deshalb ist die kurzfristige Vorhersage von Form, Intensität und Verlagerung solcher konvektiven Wolken- und Niederschlagssysteme von großer Bedeutung. Numerische Wettermodelle und Fernerkundungsgeräte, wie z. B. der Niederschlagsradar, liefern fehlerbehaftete Wetterprognosen, da die Mikrophysik von Mischphasenwolken- und Niederschlagsteilchen nur unvollständig beschrieben sind. Vor allem wird eine korrekte Darstellung des Schmelzprozesses von Schnee, Hagel und Graupel für diese Wettersysteme benötigt. Das Ziel des HydroCOMET Projekts ist es, Parametrisierungen der wichtigsten physikalischen Eigenschaften von schmelzenden Eis-Hydrometeoren bereitzustellen. Diese beschreiben die kontinuierlich variierende Form, die Fallgeschwindigkeit und den Flüssigwasseranteil der Hydrometeore während ihres Schmelzens. Weiterhin werden die Auswirkungen von Turbulenz in der Luftströmung und von Kollisionen zwischen dem schmelzenden Hydrometeor und unterkühlten Wassertropfen untersucht. Die Experimente werden im Mainzer vertikalen Windkanal durchgeführt, der eine einzigartige Plattform zur Untersuchung einzelner Wolken- und Niederschlagsteilchen unter realen atmosphärischen Bedingungen darstellt. Die neuen Parametrisierungen der mikrophysikalischen Eigenschaften von schmelzenden Eis-Hydrometeoren aus den HydroCOMET Experimenten werden in Niederschlagsmodellen und Radaralgorithmen verwendet.

Epidemiologie von Pea necrotic yelow dwarf virus (PNYDV) und Bekämpfungsstrategien von Blattläusen als Nanovirenvektoren im biologischen Ackerbohnenanbau (NANOVIR)

Bedeutung des Projekts für die Praxis: Eine ausgewogene Fruchtfolge spielt im Ackerbau, ganz besonders im biologischen Anbau, eine zentrale Rolle. Erhaltung der Bodenfruchtbarkeit, Regulierung von Unkraut und Pathogenen und Nährstoffversorgung der Pflanzen sind die wichtigsten Parameter die durch den Fruchtwechsel sichergestellt werden sollen. Wie bereits erwähnt sind Leguminosen aus einer gesunden Fruchtfolge nicht wegzudenken. Sowohl der Anbau von Körnerleguminosen als Hauptfrucht, als auch der Anbau von Leguminosen in Zwischenfrüchten ist zu fördern. Im Herbst 2016, nachdem die Ertragseinbußen durch PNYDV in Grünerbsen und Ackerbohnen, aber auch Linsen und Sommerwicken an vielen Standorten in Ober- und Niederösterreich und im Burgenland klar ersichtlich waren, waren viele Landwirte verunsichert, ob sie weiter Ackerbohnen anbauen sollen, und ob sie nicht besser leguminosenfreie Zwischenfrüchte verwenden sollen. Die Winter werden zunehmend wärmer, und wie die Erfahrungen 2014/2015 und 2015/2016 gezeigt haben, kann nicht davon ausgegangen werden, dass alle abfrostenden Leguminosen auch wirklich in jedem Winter abfrieren. Besonders in Gebieten, wo Grünerbsen, Körnererbsen, Ackerbohnen oder Linsen angebaut werden, ist anzuraten, in Zwischenfrüchten auf Leguminosen zu verzichten, die anfällig für PNYDV sind. So kann verhindert werden, dass der Virus in infizierten Pflanzen überwintert, und diese Pflanzen als Inokulum für eine neue Vegetationsperiode fungieren. Das vorliegende Projekt soll klären welche Leguminosenarten Wirtspflanzen für PNYDV sind. Das Wissen um die Anfälligkeit verschiedener Leguminosen, und somit um ihre Verwendungsmöglichkeiten erhöht die Sicherheit bei den Landwirten und verhindert, dass aus Unsicherheit auf Leguminosen verzichtet wird. Zwar konnten auch die beiden Nanovirenarten Black medic leaf roll virus (BMLRV) und Pea yellow stunt virus (PYSV) schon in Österreich nachgewiesen werden, im Monitoring 2016 wurde jedoch nur das Pea necrotic yellow dwarf virus (PNYDV) bestätigt. Über BMLRV und PYSV, ihre Wirtspflanzen und Vektoren ist noch kaum etwas bekannt. Es ist von großer Wichtigkeit durch regelmäßige Monitorings zu überprüfen welche Nanoviren vorhanden sind, da BMLRV oder PYSV eventuell auch Leguminosen befallen könnten, die für PNYDV keine Wirtspflanzen sind, wie beispielsweise Sojabohne oder Luzerne. Werden Maßnahmen zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit von Leguminosen gefördert hat das auch weitreichendere Folgen. Neben einem geringeren Düngemittel- und Pestizidaufwand durch den Anbau von Leguminosen in gesunden Fruchtfolgen, und damit den positiven Auswirkungen auf die Umwelt, dienen Leguminosen auch als Bienenweiden, oder erhöhen die Vielfalt an Kulturpflanzen, was sich auf das Landschaftsbild positiv auswirkt. (Text gekürzt)

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