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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>

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.

Ökologische Grundlagen des Waldwachstums, Auswirkungen extrem warmer und trockener Witterungsbedingungen auf das Wachstum von Fichten und Buchen entlang von Höhengradienten im Südschwarzwald

In dem Vorhaben werden die Auswirkungen extrem trocken-warmer Witterungsverhältnisse auf das Wachstum von Fichten und Buchen unter Berücksichtigung des Baumalters und des Standorts retrospektiv untersucht. Dazu werden im Südschwarzwald Untersuchungsbäume entlang von Höhengradienten jeweils auf einem Sommer- und einem Winterhang ausgewählt. Um Unterschiede in den chemischen und physikalischen Bodeneigenschaften gering zu halten sollen alle Untersuchungsstandorte einen ähnlichen Substratcharakter besitzen. Das jährliche bzw. periodische Höhen- und Dickenwachstum der Untersuchungsbäume wird mittels Stammanalyse retrospektiv erhoben. Die auf diese Weise gewonnenen Radial- und Höhenzuwachsreihen werden zur statistischen Analyse der Wachstumsreaktionen einzeln und in Kombination untersucht. Die zur Analyse der Zusammenhänge zwischen Witterung und Zuwachs notwendigen meteorologischen Messreihen von geeigneten Stationen aus dem amt-lichen Messnetz werden vom Deutschen Wetterdienst bezogen. Der Einfluss des Baumalters bzw. -entwicklungsstandes auf die Sensitivität und das Regenerationsvermögen bezüglich Trockenstress wird anhand des Vergleichs zwischen jüngeren und älteren Untersuchungs-bäumen analysiert. Aus der Kenntnis baumarten- und standortspezifischer Zuwachsreaktionen auf Trockenstress ergeben sich erweiterte Interpretationsmöglichkeiten für die räumliche Differenzierung der Gefährdung von Wäldern. Die Untersuchung der zeitlichen Dynamik des Klima-Zuwachs-Systems auf der Grundlage langfristiger dendrometrischer Messreihen gewinnt angesichts der rasanten Umweltveränderungen zunehmend an Bedeutung.

Aerosole und Nebel im südlichen Afrika: Prozesse und Auswirkungen auf die Biogeochemie (AEROFOG)

Das südliche Afrika ist einer der Hotspots des Klimawandels. In Namibia treten einige der extremsten Klimaregime der Welt auf, vom kalten Benguela-Strom zur hyperariden Küstenwüste Namib. Nebel und niedrige Wolken sind typische Erscheinungen der Region. Sie beeinflussen die Küstenregion und liefern weiter landeinwärts einen höheren Beitrag zum Wasservolumen als Niederschlag. Nebel und niedrige Wolken spielen damit eine zentrale Rolle in der Bereitstellung kritischer limitierender natürlicher Ressourcen in empfindliche Ökosysteme: Wasser, Nährstoffe und Licht. Das wissenschaftliche Verständnis der mikrophysikalischen und chemischen Mechanismen der Bildung, Zusammensetzung und letztlich der Aufnahme und Verteilung von Aerosol-Nährstoffen ist jedoch noch unvollständig. Um die bestehenden Verständnislücken zu schließen wird hier mit dem AEROFOG-Projekt ein interdisziplinärer Ansatz vorgeschlagen, der Atmosphärenwissenschaften, Fernerkundung und Ökologie umfasst. Eine solch umfassende Betrachtung der Materie ist unverzichtbar. AEROFOG zielt auf ein verbessertes Verständnis des Einflusses von Aerosolen auf Nebelentwicklung, dessen chemische Zusammensetzung und seinen Einfluss auf die lokale Biogeochemie. Dabei werden detaillierte Messungen von Aerosol, Deposition und Nebelchemie sowie mikrophysikalischer Größen bei zwei intensiven Feldmesskampagnen im Süd-Winter und Süd-Sommer an Küsten- und Wüstenstationen durchgeführt, um eine große Anzahl von verschiedenartigen Nebelereignissen erfassen zu können. Zusätzlich werden Studien zur Wirkung von Nebel auf die lokale Biogeochemie und insbesondere endemische Pflanzenarten durchgeführt. Diese Messungen stellen die Grundlage für Multiphasen-Prozess-Modellierung der Aerosol-Nebel-Interaktionen dar, womit ein neues Verständnis von Nebel-Mikrophysik und -Chemie erzielt wird. Aus zeitlich hochaufgelösten Satellitendaten werden räumliche und zeitliche Muster der Nebelverteilung ermittelt und mit den Modell- sowie experimentellen Erkenntnissen verschnitten. Zusammengenommen wird mit diesem interdisziplinären und kooperativen Projekt eine Reihe von Erkenntnislücken geschlossen und werden erstmalig Einsichten in die Verteilung und Eintragung nebelgetragener Nährstoffe in ariden Ökosystemen wie der Namib gewonnen und damit eine wichtige Grundlage für Klimaprojektionen und Ökosystemgesundheit gelegt.

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.

Sonderforschungsbereich Transregio 165 (SFB TRR): Wellen, Wolken, Wetter; Waves to Weather - A Transregional Collaborative Research Center, Teilprojekt C05: Vorhersageunsicherheit von Spitzenböen im Bereich europäischer Tiefdruckgebiete im Winter

Dieses Projekt zielt auf eine systematische Quantifizierung der Vorhersageunsicherheit für Spitzenböen über Deutschland ab, die im Zusammenhang mit Tiefdruckgebieten während des Winterhalbjahres auftreten. Das allgemeine Vorgehen dabei ist, verschiedene Quellen für Unsicherheit gemäß der angeregten Skalen (synoptisch bis Grenzschichtturbulenz) zu unterscheiden. Dazu werden Modelldaten (z.B. globale und regionale Ensemblevorhersagen, Grobstruktursimulationen) sowie Beobachtungsdaten (z.B. Messungen von neuartigen Doppler-Lidarsystemen, verschiedene Routinebeobachtungen) verwendet.

Langjährige Niederschlagsverteilung 1961-1990 (Umweltatlas)

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

Winterschaeden der Waldbaeume

Die Zusammensetzung der Winterwitterung in ihrer Abfolge und ihrer Intensitaet beeinflusst in vielfacher Weise die Gesundheit der Waldbaeume. Die Ereignisse werden laufend beobachtet, beschrieben und im Zweifel publiziert.

Zwergschwan: Schutzkonzept für eine bedrohte Zugvogelart in Deutschland

CRISTA-NF Beobachtungen von polaren Stratosphärenwolken und Spurengasmischungsverhältnissen in der arktischen Stratosphäre im Winter

Die Verteilungen vieler Spurengase wie HNO3, O3 und ClONO2 im polaren Vortex werden durch polare Stratosphärenwolken (PSCs) beeinflusst. NAT (Nitric Acid Trihydrate)-Teilchen, die ein Typ von PSC-Teilchen sind, können auf Größen anwachsen, die zu einem Absinken der Teilchen führen und somit zu einer Umlagerung von NOy. In denitrifizierten Luftmassen dauert der Ozonabbau länger an, da die Chlordeaktivierung dort verlangsamt abläuft. Wenn man die Verteilung der wichtigen Spurengase möglichst genau simulieren möchte, muss man diese Prozesse verstanden und im Modell berücksichtigt haben. Vor allem Bildung und Wachstum der NAT-Teilchen ist dabei sehr wichtig, da diese Prozesse in Modellen nur auf Basis von Messungen parametrisiert, aber bis jetzt noch nicht komplett verstanden sind. Selbst bei verbesserten Parametrisierungen treten immer noch Abweichungen zwischen Simulation und Messung (z.B. Größenverteilung der NAT-Teilchen, NOy Umlagerung) auf.Messungen des flugzeuggetragenen Infrarot-Limbsounders CRISTA-NF (CRyogenic Infrared Spectrometers and Telescope for the Atmosphere - New Frontiers) werden verwendet, um mehr über die relevanten Prozesse zu lernen. CRISTA-NF misst Höhenprofile der thermischen Emission verschiedener Spurengase im mittleren Infrarot. Die Messungen ermöglichen die Herleitung 2-dimensionaler Vorhänge der Mischungsverhältnisse unterschiedlicher Spurengase (z.B. HNO3, CFC-11, O3, ClONO2) und zudem die Detektion verschiedener PSCs (NAT, STS (Supercooled Ternary Solution) und Eis). Kleine NAT-Teilchen (Radius größer als 3 mym) verursachen eine spektrale Signatur, die zur Detektion verwendet wird. Neue Ergebnisse zeigen, dass es zu einem Verschub der Signatur kommen kann und dass die Stärke des Verschubs von der Größenverteilung der Teilchen abhängt. In der bestehenden Detektionsmethode wird der Verschub nicht berücksichtigt und die Methode wird verbessert werden, um Fehlinterpretationen zu reduzieren. Zudem wird die neue Methode die Herleitung von Informationen über die Größenverteilung kleiner NAT-Teilchen ermöglichen. Weiterhin soll der Strahlungseinfluss aufgrund der PSCs im Retrieval berücksichtigt werden, was die Herleitung von Spurengasmischungsverhältnissen in der Gegenwart von PSCs deutlich verbessert.Innerhalb des Projekts werden Simulationen des Chemie-und-Transport-Modells ClaMS (Chemical Lagrangian Model of the Stratosphere) verwendet werden. Vergleiche zwischen den CRISTA-NF Beobachtungen und den Modellergebnissen werden genutzt, um die wichtigen Prozesse besser zu verstehen. Detaillierte Vergleiche ermöglichen die Untersuchung verschiedener Aspekte, wie den Einfluss eines möglichen Temperaturbias oder Temperaturschwankungen auf die NAT Bildung und den Einfluss der Modellauflösung (zeitlich und räumlich). Vor allem kann man aber die Bildung von und die HNO3-Aufnahme durch NAT- und STS-Teilchen, die zur selben Zeit vorhanden sind, untersuchen sowie die Konsequenzen auf die Größenverteilungen und NOy Umlagerung.

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