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s/winterung/Witterung/gi

Kohlendioxid-Emissionen

<p>Seit 1990 gehen die Kohlendioxid-Emissionen in Deutschland nahezu kontinuierlich zurück. Ursachen waren in den ersten Jahren vor allem die wirtschaftliche Umstrukturierung in den neuen Ländern. Seitdem ist es die aktive Klimaschutzpolitik der Bundesregierung, die in Einzeljahren jedoch auch von witterungsbedingten Effekten überlagert werden kann.</p><p>Kohlendioxid-Emissionen im Vergleich zu anderen Treibhausgasen</p><p>Kohlendioxid ist das bei weitem bedeutendste <a href="https://www.umweltbundesamt.de/themen/klima-energie/treibhausgas-emissionen/die-treibhausgase">Klimagas</a>. Laut einer ersten Berechnung des Umweltbundesamtes betrug 2024 der Kohlendioxid-Anteil an den gesamten ⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/t?tag=Treibhausgas#alphabar">Treibhausgas</a>⁠-Emissionen 88,2 % (siehe Abb. „Anteile der Treibhausgase an den Emissionen“). Der Anteil hat gegenüber 1990 um über 4 Prozentpunkte zugenommen. Der Grund: Die Emissionen von Methan und Distickstoffoxid wurden im Vergleich zu Kohlendioxid erheblich stärker gemindert.</p><p>___<br> Umweltbundesamt, Nationale Treibhausgas-Inventare 1990 bis 2023 (Stand 03/2025), für 2024 vorläufige Daten (Stand 15.03.2025)</p><p>Herkunft und Minderung von Kohlendioxid-Emissionen</p><p>Kohlendioxid entsteht fast ausschließlich bei den Verbrennungsvorgängen in Anlagen und Motoren. Weitere Emissionen entstehen im Bereich Steine und Erden, wenn Kalk zur Zement- und Baustoffherstellung gebrannt wird. Bezogen auf die Einheit der eingesetzten Energie sind die Emissionen für feste Brennstoffe, die überwiegend aus Kohlenstoff bestehen, am höchsten. Für gasförmige Brennstoffe sind sie wegen ihres beträchtlichen Gehalts an Wasserstoff am niedrigsten. Eine Zwischenstellung nehmen die flüssigen Brennstoffe ein.</p><p>Seit 1990 gehen die Kohlendioxid-Emissionen nahezu kontinuierlich zurück. Zwischen 1990 und 1995 ist dies vor allem auf den verminderten Braunkohleeinsatz in den neuen Ländern zurückzuführen. Ab Mitte der 90er-Jahre wirkt sich insbesondere die aktive Klimaschutzpolitik der Bundesregierung emissionsmindernd aus. Durch kalte Winter and durch konjunkturelle Aufschwünge stiegen die Emissionen zwischenzeitlich immer wieder leicht an, zum Beispiel in den Jahren 1996, 2001, 2008, 2010, 2013 und 2015, 2021&nbsp;(siehe Abb. „Emissionen von Kohlendioxid nach Kategorien“ und Tab. „Emissionen ausgewählter Treibhausgase nach Kategorien“). Im Jahr 2009 wirkte die ökonomische Krise emissionsmindernd. 2010 stiegen die Emissionen hauptsächlich durch die konjunkturelle Erholung der Wirtschaft und die kühle ⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/w?tag=Witterung#alphabar">Witterung</a>⁠ wieder an. In den Folgejahren hatte die Witterung den größten Einfluss auf die Emissionsentwicklung, zusätzlich drückt der stetige Rückgang der Emissionen aus der Energiewirtschaft das Emissionsniveau ab dem Jahr 2014 deutlich. Im Jahr 2020 dominieren die komplexen Sondereffekte der Corona-Pandemie das Emissionsgeschehen, während 2021 von Wiederanstiegen dominiert wird. Der Russische Angriffskrieg gegen die Ukraine wirkte sich in unterschiedlicher Weise auf die Entwicklung der Emissionen im Jahr 2022 aus (vgl. <a href="https://www.umweltbundesamt.de/presse/pressemitteilungen/uba-prognose-treibhausgasemissionen-sanken-2022-um">UBA/BMWK: Gemeinsame Pressemitteilung 11/2023</a>).</p><p>Kohlendioxid-Emissionen 2024</p><p>2024 sanken die Kohlendioxid-Emissionen gegenüber 2023 um 21,3 Millionen Tonnen bzw. rund 3,6 % auf 572 Millionen Tonnen Kohlendioxid. Gegenüber 1990 sind die Kohlendioxid-Emissionen demnach um 48,2 % gesunken. Die größten Rückgänge gab es in der Energiewirtschaft. Weitere Nennenswerte Rückgänge der Emissionen gab es im Straßenverkehr, und bei den Haushalten und&nbsp; Kleinverbrauchern.</p><p>Den größten Anteil an den Kohlendioxid-Emissionen hatte 2024, wie in den letzten Jahren, die Kategorie Energiewirtschaft mit 30,8 %. Aus diesem Bereich wurden im Jahr 2024 rund 177 Millionen Tonnen Kohlendioxid freigesetzt. Die Kategorien Haushalte/Kleinverbraucher (18,6 %) und Straßenverkehr/übriger Verkehr (24,9 %) sowie Verarbeitendes Gewerbe/Industrieprozesse (zusammen 24,8 %) besitzen hinsichtlich der Kohlendioxid-Emissionen derzeit eine etwas geringere Bedeutung.</p><p>Die gesamtwirtschaftliche Emissionsintensität (Emissionen bezogen auf das Bruttoinlandsprodukt) sank zwischen 1991 und 2024 um 62 % (siehe Abb. „Kohlendioxid-Emissionsintensität in Deutschland“).</p>

METOP GOME-2 - Cloud Optical Thickness (COT) - Global

The Global Ozone Monitoring Experiment-2 (GOME-2) instrument continues the long-term monitoring of atmospheric trace gas constituents started with GOME / ERS-2 and SCIAMACHY / Envisat. Currently, there are three GOME-2 instruments operating on board EUMETSAT's Meteorological Operational satellites MetOp-A, -B and -C, launched in October 2006, September 2012, and November 2018, respectively. GOME-2 can measure a range of atmospheric trace constituents, with the emphasis on global ozone distributions. Furthermore, cloud properties and intensities of ultraviolet radiation are retrieved. These data are crucial for monitoring the atmospheric composition and the detection of pollutants. DLR generates operational GOME-2 / MetOp level 2 products in the framework of EUMETSAT's Satellite Application Facility on Atmospheric Chemistry Monitoring (AC-SAF). GOME-2 near-real-time products are available already two hours after sensing. OCRA (Optical Cloud Recognition Algorithm) and ROCINN (Retrieval of Cloud Information using Neural Networks) are used for retrieving the following geophysical cloud properties from GOME and GOME-2 data: cloud fraction (cloud cover), cloud-top pressure (cloud-top height), and cloud optical thickness (cloud-top albedo). OCRA is an optical sensor cloud detection algorithm that uses the PMD devices on GOME / GOME-2 to deliver cloud fractions for GOME / GOME-2 scenes. ROCINN takes the OCRA cloud fraction as input and uses a neural network training scheme to invert GOME / GOME-2 reflectivities in and around the O2-A band. VLIDORT [Spurr (2006)] templates of reflectances based on full polarization scattering of light are used to train the neural network. ROCINN retrieves cloud-top pressure and cloud-top albedo. The cloud optical thickness is computed using libRadtran [Mayer and Kylling (2005)] radiative transfer simulations taking as input the cloud-top albedo retrieved with ROCINN. For more details please refer to relevant peer-review papers listed on the GOME and GOME-2 documentation pages: https://atmos.eoc.dlr.de/app/docs/

GTS Bulletin: IUXD31 EDZW - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The IUXD31 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IU): Upper air T1T2A1 (IUX): Other upper air reports A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere(The bulletin collects reports from stations: 10035;Schleswig;) (Remarks from Volume-C: High resolution 2 sec., BUFR309057, Level 300) IUXD31 BUFR bulletin available 10035 Schleswig from EDZW (Deutscher Wetterdienst) up to 300 hPa. at 00 UTC, 12 UTC, ON DEMAND 06 UTC, 18 UTC

GTS Bulletin: IUXD51 EDZW - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The IUXD51 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IU): Upper air T1T2A1 (IUX): Other upper air reports A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere(The bulletin collects reports from stations: 10035;Schleswig;) (Remarks from Volume-C: High resolution 2 sec., BUFR309057, Level 500) IUXD51 BUFR bulletin available 10035 Schleswig from EDZW (Deutscher Wetterdienst) up to 500 hPa. at 00 UTC, 12 UTC, ON DEMAND 06 UTC, 18 UTC

GTS Bulletin: IUSD22 EDZW - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The IUSD22 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IU): Upper air T1T2A1 (IUS): Radio soundings from fixed land stations (entire sounding) A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere(The bulletin collects reports from stations: 10113;Norderney;) (Remarks from Volume-C: High resolution 2 sec., BUFR309057) IUSD22 BUFR bulletin available 10113 Norderney from EDZW (Deutscher Wetterdienst) at 00 UTC, 12 UTC, ON DEMAND 06 UTC, 18 UTC

GTS Bulletin: IUXD62 EDZW - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The IUXD62 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IU): Upper air T1T2A1 (IUX): Other upper air reports A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere(The bulletin collects reports from stations: 10618;Idar-Oberstein;) (Remarks from Volume-C: High resolution 2 sec., BUFR309057, Level 500) IUXD62 BUFR bulletin available 10618 Idar-Oberstein from EDZW (Deutscher Wetterdienst) up to 500 hPa. at 00, 06, 12, 18 UTC

GTS Bulletin: IUSD28 EDZW - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The IUSD28 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IU): Upper air T1T2A1 (IUS): Radio soundings from fixed land stations (entire sounding) A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere(The bulletin collects reports from stations: 10868;Oberschleißheim;) (Remarks from Volume-C: High resolution 2 sec., BUFR309057) IUSD28 BUFR bulletin available 10868 Oberschleißheim from EDZW (Deutscher Wetterdienst) at 00 UTC, 12 UTC, ON DEMAND 06 UTC, 18 UTC

GTS Bulletin: IUXD54 EDZW - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The IUXD54 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IU): Upper air T1T2A1 (IUX): Other upper air reports A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere(The bulletin collects reports from stations: 10393;Lindenberg;) (Remarks from Volume-C: High resolution 2 sec., BUFR309057, Level 500) IUXD54 BUFR bulletin available 10393 Lindenberg from EDZW (Deutscher Wetterdienst) up to 500 hPa at 00 UTC, 06 UTC, 12 UTC, 18 UTC

Wie prägen kohärente Luftströmungen den Einfluss des Golfstroms auf die großskalige atmosphärische Zirkulation der mittleren Breiten?

Über dem Nordatlantik und Europa wird die Variabilität der großräumigen Wetterbedingungen von quasistationären, langandauernden und immer wiederkehrenden Strömungsmustern â€Ì sogenannten Wetterregimen â€Ì geprägt. Diese zeichnen sich durch das Auftreten von Hoch- und Tiefdruckgebieten in bestimmten Regionen aus. Verlässliche Wettervorhersagen auf Zeitskalen von einigen Tagen bis zu einigen Monaten im Voraus hängen von einer korrekten Darstellung der Lebenszyklen dieser Strömungsregime in Computermodellen ab. Um das zu erreichen müssen insbesondere Prozesse, die günstige Bedingungen zur Intensivierung von Tiefdruckgebieten aufrecht erhalten, und Prozesse, die den Aufbau von stationären Hochdruckgebieten (blockierende Hochs) begünstigen, richtig wiedergegeben werden. Aktuelle Forschung deutet stark darauf hin, dass Atmosphäre-Ozean Wechselwirkungen, insbesondere entlang des Golfstroms, latente Wärmefreisetzung in Tiefs, und Kaltluftausbrüche aus der Arktis dabei eine entscheidende Rolle spielen. Dennoch mangelt es an grundlegendem Verständnis wie solche Luftmassentransformationen über dem Ozean die großskalige Höhenströmung beeinflussen. Darüber hinaus ist die Relevanz solcher Prozesse für Lebenszyklen von Wetterregimen unerforscht. In dieser anspruchsvollen drei-jährigen Kollaboration zwischen KIT und ETH Zürich streben wir an ein ganzheitliches Verständnis zu entwickeln, wie Wärmeaustausch zwischen Ozean und Atmosphäre und diabatische Prozesse in der Golfstromregion die Variabilität der großräumigen Strömung über dem Nordatlantik und Europa prägen. Zu diesem Zweck werden wir ausgefeilte Diagnostiken zur Charakterisierung von Luftmassen mit neuartigen Diagnostiken zur Bestimmung des atmosphärischen Energiehaushaltes verbinden und damit den Ablauf von Wetterregimen und Regimewechseln in aktuellen hochaufgelösten numerischen Modelldatensätzen und mit Hilfe von eigenen Sensitivitätsstudien untersuchen. Dazu werden wir unsere Expertise in größräumiger Dynamik und Wettersystemen, sowie Atmosphäre-Ozean Wechselwirkungen â€Ì insbesondere während arktischen Kaltluftausbrüchen â€Ì und der Lagrangeâ€Ìschen Untersuchung atmosphärischer Prozesse nutzen. Im Detail werden wir (i) ein dynamisches Verständnis entwickeln, wie Luftmassentransformationen entlang des Golfstroms die Höhenströmung über Europa beeinflussen, mit Fokus auf blockierenden Hochdruckgebieten, (ii) die Bedeutung von Luftmassentransformationen und diabatischer Prozesse für den Erhalt von Bedingungen, die die Intensivierung von Tiefdruckgebieten während bestimmter Wetterregimelebenszyklen bestimmen, untersuchen, (iii) diese Erkenntnisse in ein einheitliches und quantitatives Bild vereinen, welches die Prozesse, die den Einfluss des Golfstroms auf die großräumige Wettervariabilität prägen, zusammenfasst und (iv) die Güte dieser Prozesse in aktuellen numerischen Vorhersagesystemen bewerten. Diese Grundlagenforschung wird wichtige Erkenntnisse zur Verbesserung von Wettervorhersagemodellen liefern.

Populationsmodell des Auerhuhns in den Schweizer Alpen: Grundlagen für den Artenschutz

Das Auerhuhn ist eine stark gefährdete Brutvogelart der Schweiz. Veränderungen in der Zusammensetzung und Nutzung des Waldes haben dazu geführt, dass sich die Bestände dieses Raufusshuhns in den letzten drei Jahrzehnten halbiert haben. Deshalb sollen die Lebensraumansprüche des attraktiven Waldvogels vermehrt in der Planung und Umsetzung von Waldreservaten und der Bewirtschaftung von Wäldern der höheren Lagen berücksichtigt werden. Auf der kleinen räumlichen Ebene sind die Habitatsansprüche der Art durch Untersuchungen in West- und Mitteleuropa (Storch 1993, 2002, Schroth 1994) und Skandinavien relativ gut bekannt. Dagegen werden die Populationsprozesse auf der Ebene der Landschaft erst in Ansätzen verstanden (Sjöberg 1996, Kurki 2000). Entsprechend konnte man die Bestandsrückgänge in den meisten Gebieten Europas noch nicht stoppen, da einerseits genauere Kenntnisse über das Zusammenspiel und die relative Bedeutung der einzelnen Faktoren fehlen (Habitatqualität, Störungen, Prädatoren, Witterung-Klima, Huftierkonkurrenz), und andererseits noch nicht versucht wurde, die Bestandsentwicklung im grossen landschaftlichen Massstab als Metapopulationsdynamik zu verstehen. Es ist das primäre Ziel dieses Projekts, ein räumlich explizites Metapopulationsmodell des Auerhuhns für einen grossen Landschaftsausschnitt der Schweizer Alpen zu erarbeiten. Dabei sollen die erwähnten Einflussfaktoren möglichst umfassend berücksichtigt werden. Die Arbeit soll modellhaft zeigen, dass für das Verständnis von Populationsvorgängen von raumbeanspruchenden Wildtierarten eine Analyse und Bewertung von lokal bis überregional wirksamen Einflussfaktoren notwendig sind. Die Ergebnisse sollen zudem als konzeptionelle Grundlage für den Nationalen Aktionsplan Auerhuhn und für regionale Artenförderungsprojekte dienen. Folgende Fragen und Themen sind für das Projekt von zentraler Bedeutung: Wie gross ist das landschaftsökologische Lebensraumpotenzial für das Auerhuhn in den Alpen, wie ist es räumlich verteilt? Wie verteilen sich die lokalen Auerhuhnpopulationen in diesen Potenzialgebieten? Wie gross sind die Bestände? Welche Faktoren beeinflussen den Status von Lokal- und Regionalpopulationen? Welche Populationen haben abgenommen oder sind verschwunden, welche sind stabil (Source-Sink-Mechanismen)? Zwischen welchen räumlich getrennten Populationen besteht ein Austausch? Welche Landschaftselemente wirken als Barrieren? Entwickeln einer nicht-invasiven Methode für die genetische Differenzierung von Populationen, sowie für Bestandsschätzungen und Monitoring.

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