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s/winterung/Witterung/gi

Stickstoffeintrag aus der Landwirtschaft und Stickstoffüberschuss

<p> <p>Stickstoff ist ein essenzieller Nährstoff für alle Lebewesen. Im Übermaß in die Umwelt eingebrachter Stickstoff führt aber zu enormen Belastungen von Ökosystemen.</p> </p><p>Stickstoff ist ein essenzieller Nährstoff für alle Lebewesen. Im Übermaß in die Umwelt eingebrachter Stickstoff führt aber zu enormen Belastungen von Ökosystemen.</p><p> Stickstoffüberschuss der Landwirtschaft <p>Eine Maßzahl für die Stickstoffeinträge in Grundwasser, Oberflächengewässer, Böden und die Luft aus der Landwirtschaft ist der aus der landwirtschaftlichen Stickstoff-Gesamtbilanz ermittelte Stickstoffüberschuss (siehe Abb. „Saldo der landwirtschaftlichen Stickstoff-Gesamtbilanz in Bezug auf die landwirtschaftlich genutzte Fläche“). Überschüssiger Stickstoff aus landwirtschaftlichen Quellen gelangt als Nitrat in Grund- und Oberflächengewässer und als Ammoniak und Lachgas in die Luft. Lachgas trägt als hochwirksames <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/treibhausgas">Treibhausgas</a> zur Klimaerwärmung bei. Der Eintrag von Nitrat und Ammoniak führt zur Belastung des Grundwassers als wichtige Trinkwasserressource, <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/versauerung">Versauerung</a> von Böden, Nährstoffanreicherung (<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/eutrophierung">Eutrophierung</a>) in Land- und Wasserökosystemen und Beeinträchtigung der biologischen Vielfalt (siehe „<a href="https://www.umweltbundesamt.de/themen/landwirtschaft/umweltbelastungen-der-landwirtschaft/stickstoff#einfuhrung">Umweltbelastung der Landwirtschaft – Stickstoff</a>“).&nbsp;</p> <p>Ein Diagramm zeigt den zeitlichen Verlauf des Stickstoffüberschusses zwischen 1990 und 2023 für Einzeljahre und im gleitenden 5-Jahresmittel. Erkennbar ist eine Abnahme im 5-jährigen Mittel von 117 auf 70 Kilogramm Stickstoff pro Hektar und Jahr. Das Ziel für 2026-2030 sind 70 Kilogramm Stickstoff pro Hektar und Jahr.</p> <strong> Saldo der landwirtschaftlichen Stickstoff-Gesamtbilanz in Bezug auf die landwirtschaftlich ... </strong> <p>___<br> * jährlicher Überschuss bezogen auf das letzte Jahr des 5-Jahres-Zeitraums (aus gerundeten Jahreswerten berechnet)<br> ** 1990: Daten zum Teil unsicher, nur eingeschränkt vergleichbar mit Folgejahren. 2023: Daten teilweise vorläufig<br> *** Ziel der Nachhaltigkeitsstrategie der Bundesregierung, bezogen auf das 5-Jahres-Mittel des Zeitraums 2026 - 2030</p> Quelle: <p>Bundesministerium für Landwirtschaft, Ernährung und Heimat (BMLEH) 2025, Statistischer Monatsbericht Kap. A Nährstoffbilanzen und Düngemittel, Nährstoffbilanz insgesamt von 1990 bis 2023 (MBT-0111260-0000)</p> Downloads: <ul> <li><a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/DE_Indikator_AGRI-01_Stickstoffueberschuss-Landwirt_2026-03-05_0.pdf">Diagramm als PDF (99,24 kB)</a></li> <li><a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/DE-EN_Indikator_AGRI-01_Stickstoffueberschuss-Landwirt_2026-03-05_1.xlsx">Diagramm als Excel mit Daten (90,90 kB)</a></li> </ul> </p><p> <p>Die Stickstoff-Gesamtbilanz setzt sich zusammen aus den Komponenten Flächenbilanz (Bilanzierung der Pflanzen- bzw. Bodenproduktion), Stallbilanz (Bilanzierung der tierischen Erzeugung) und der Biogasbilanz (Bilanzierung der Erzeugung von Biogas in landwirtschaftlichen Biogasanlagen). Der Stickstoffüberschuss der Gesamtbilanz ergibt sich aus der Differenz von Stickstoffzufuhr in und Stickstoffabfuhr aus dem gesamten Sektor Landwirtschaft (siehe Schaubild „Schema der Stickstoff-Gesamtbilanz der Landwirtschaft“). Der <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/indikator">Indikator</a> wird vom Institut für Pflanzenbau und Bodenkunde des Julius-Kühn-Instituts und dem Umweltbundesamt berechnet und jährlich vom BMLEH veröffentlicht (siehe&nbsp;<a href="https://www.bmel-statistik.de/fileadmin/daten/0111260-0000.xlsx">BMLEH, Tabellen zur Landwirtschaft, MBT-0111-260-0000</a>).&nbsp;</p> <p>Der Stickstoffüberschuss der Gesamtbilanz ist als mittlerer Überschuss aller landwirtschaftlicher Betriebe in Deutschland zu interpretieren.&nbsp;Regional unterscheiden sich die Überschüsse jedoch teilweise stark voneinander. Grund dafür sind vorrangig unterschiedliche Viehbesatzdichten und daraus resultierende Differenzen beim Anfall von Wirtschaftsdünger. Um durch <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/witterung">Witterung</a> und Düngerpreis verursachte jährliche Schwankungen auszugleichen wird ein gleitendes 5-Jahresmittel errechnet.</p> <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/3_schaubild_schema-n-gesamtbilanz_0.png"> </a> <strong> Schema der Stickstoff-Gesamtbilanz der Landwirtschaft </strong> Quelle: verändert nach Häußermann Downloads: <ul> <li><a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/3_schaubild_schema-n-gesamtbilanz_0.pdf">Schaubild als PDF (47,21 kB)</a></li> </ul> </p><p> <p>Die Ergebnisse der Bilanzierung zeigen einen deutlich abnehmenden Trend bei den Stickstoffüberschüssen über die gesamte Zeitreihe (siehe Abb. „Saldo der landwirtschaftlichen Stickstoff-Gesamtbilanz in Bezug auf die landwirtschaftlich genutzte Fläche“). Im Zeitraum 1994 bis 2023 ist der Stickstoffüberschuss im gleitenden 5-Jahresmittel von 117 Kilogramm Stickstoff pro Hektar landwirtschaftlich genutzter Fläche und Jahr (kg N/ha*a) auf 70 kg N/ha*a gesunken. Das entspricht einem jährlichen Rückgang von über 1 % sowie einem Rückgang über die Zeit um 40 %. Die Reduktion des Stickstoffüberschusses zu Beginn der 1990er Jahre ist größtenteils auf den Abbau der Tierbestände in den östlichen Bundesländern zurückzuführen. Der durchschnittliche Rückgang des Stickstoffüberschusses über die gesamte Zeit von 1994 bis 2023 beruht auf einem effizienteren Einsatz von Stickstoff-Düngemitteln, Ertragssteigerungen in der Pflanzenproduktion, höhere Futterverwertung bei Nutztieren und gesunkenen Tierzahlen.&nbsp;Seit 2015 ist der Überschuss besonders stark zurückgegangen. Der wesentliche Treiber dieses Rückgangs ist der deutlich verminderte Einsatz von Mineraldüngern. Dies ist u.a. auf eine verschärfte Düngegesetzgebung, der beschleunigten Einführung emissionsarmer Ausbringungstechnologien, mehrerer Dürrejahre und höherer Düngemittelpreise nach dem Angriffskrieg auf die Ukraine zurückzuführen.&nbsp;</p> <p>Im Jahr 2016 wurde in der&nbsp;<a href="https://www.bundesregierung.de/resource/blob/992814/2335292/3962877378d74837d4f4c611749b6172/2025-05-13-dns-2025-data.pdf">Deutschen Nachhaltigkeitsstrategie</a> der Bundesregierung (BReg 2016) ein Zielwert von 70 kg N/ha*a für das gleitende 5-Jahresmittel von 2028-2032 verankert. Mit der <a href="https://www.bundesregierung.de/resource/blob/976072/2335292/c4471db32df421a65f13f9db3b5432ba/2025-02-17-dns-2025-data.pdf?download=1">Weiterentwicklung</a> der Strategie in 2025 wurde der Zeitraum für die Zielerreichung auf die Jahre 2026 bis 2030 vorgezogen.&nbsp;</p> </p><p> Bewertung der Entwicklung <p>Das Ziel der Deutschen Nachhaltigkeitsstrategie wird mit Veröffentlichung des Bilanzjahres 2023 erstmalig erreicht, was einen großen Erfolg darstellt. Allerdings bedeutet dies nicht, dass es keiner weiteren Anstrengungen mehr Bedarf, die Stickstoffeinträge in die Umwelt weiter zu reduzieren oder auch dass die Überschüsse in den kommenden Jahren auf dem Niveau bleiben werden. Vielmehr ist dies als ein Teilziel zu betrachten, auf dem Weg Umwelt, Gesundheit und <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/klima">Klima</a> insgesamt vor zu hohen Stickstoffeinträgen zu schützen.&nbsp;Besonders im Hinblick auf die Umweltziele zur Verringerung der Nitratbelastung des Grundwassers - aufgrund seiner großen Bedeutung als Trinkwasserressource -, zur Minderung des Stickstoffeintrags in Nord- und Ostsee sowie zur Begrenzung der <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/eutrophierung">Eutrophierung</a> aquatischer und terrestrischer Ökosysteme ist das Ziel von 70 kg Stickstoff pro Hektar nicht ausreichend. Denn hier kommt es weniger auf den durchschnittlichen nationalen Stickstoffüberschuss, sondern viel mehr auf die regionale Verteilung der&nbsp;Stickstoffüberschüsse an. Einen&nbsp;Überblick über die Verteilung der Überschüsse liefert <a href="https://gis.uba.de/maps/resources/apps/lu_nflaechenbilanzueberschuss/index.html?lang=de&amp;vm=2D&amp;s=9193427.02702703&amp;r=0&amp;bm=tpol&amp;c=1150000%2C6683301.2629420925&amp;l=nfbue_daten%2C%7E18b29039bd5-layer-2%28-2%2C-3%2C-4%2C-5%2C-6%29">die Karte zu den regionalen N-Flächenbilanzüberschüssen</a>.&nbsp;</p> </p><p> Stickstoffzufuhr und Stickstoffabfuhr in der Landwirtschaft <p>Die Stickstoffzufuhr in der landwirtschaftlichen Gesamtbilanz setzt sich aus mehreren Quellen zusammen. Dazu zählen vor allem Mineraldünger, importierte Wirtschaftsdünger, Kompost und Klärschlamm, die Stickstoffdeposition aus der Luft, die biologische Stickstoffbindung durch <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/leguminosen">Leguminosen</a>, Co-Substrate für die Bioenergieproduktion sowie Futtermittelimporte. Die Stickstoffabfuhr erfolgt über pflanzliche und tierische Marktprodukte.</p> <p>Zwischen 1990 und 2023 lag die durchschnittliche Stickstoffzufuhr bei 186 kg N/ha*a. Sie erreichte 1990 mit 209 kg N/ha*a ihren Höchstwert und sank bis 2023 auf ein Minimum von 143 kg N/ha*a. Bis 2017 blieb die Zufuhr weitgehend konstant, in den letzten sechs Jahren ging sie jedoch deutlich um durchschnittlich 8 kg N/ha*a zurück. Die Stickstoffabfuhr betrug im gesamten Zeitraum durchschnittlich 87 kg N/ha*a. Sie stieg bis 2017 kontinuierlich auf 98 kg N/ha*a an und ist seitdem leicht rückläufig. Aktuell liegt sie bei 89 kg N/ha*a. Durch den stärkeren Rückgang der Zufuhr im Vergleich zur Abfuhr hat sich der Stickstoffüberschuss deutlich verringert (siehe Abb. „Zu-und Abfuhr der landwirtschaftlichen Stickstoff-Gesamtbilanz, 1990-2023“).</p> <p>Im Jahr 2023 stammten 42 % der <u>Stickstoffzufuhr</u> aus Mineraldüngern, 24 % aus inländischem Tierfutter und 15 % aus Futtermittelimporten. Weitere Beiträge kamen aus der biologischen Stickstofffixierung von Leguminosen (10 %), aus atmosphärischer <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/deposition">Deposition</a> (3 %), aus Co-Substraten für die Biogasproduktion (2 %) sowie aus Saat- und Pflanzgut (1 %). Wirtschaftsdünger und betriebseigene Futtermittel werden in der Flächenbilanz, nicht jedoch in der Gesamtbilanz berücksichtigt (siehe Abb. „Stickstoff-Zufuhr zur landwirtschaftlichen Stickstoff-Gesamtbilanz in 2023“).</p> <p>Die <u>Stickstoffabfuhr</u> erfolgte 2023 zu 68 % über pflanzliche Marktprodukte und zu 32 % über Fleisch, Schlachtabfälle und andere tierische Produkte (siehe Abb. „Stickstoff-Abfuhr aus der landwirtschaftlichen Stickstoff-Gesamtbilanz in 2023“).</p> <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/4_Abb_N-Zu-und_Abfuhren_Zeitreihe_2026-03-05.png"> </a> <strong> Zu-und Abfuhr der landwirtschaftlichen Stickstoff-Gesamtbilanz, 1990-2023 </strong> Quelle: Bundesministerium für Landwirtschaft / Ernährung und Heimat <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/4_Abb_N-Zu-und_Abfuhren_Zeitreihe_2026-03-05.png">Bild herunterladen</a> (279,67 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/4_Abb_N-Zu-und_Abfuhren_Zeitreihe_2026-03-05.pdf">Diagramm als PDF</a> (57,58 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/4_Abb_N-Zu-und_Abfuhren_Zeitreihe_2026-03-05.xlsx">Diagramm als Excel mit Daten</a> (757,93 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/5_Abb_N-Zufuhren_Anteile_2026-03-05.png"> </a> <strong> Stickstoff-Zufuhr zur landwirtschaftlichen Stickstoff-Gesamtbilanz in 2023 </strong> Quelle: Bundesministerium für Landwirtschaft / Ernährung und Heimat <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/5_Abb_N-Zufuhren_Anteile_2026-03-05.png">Bild herunterladen</a> (119,91 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/5_Abb_N-Zufuhren_Anteile_2026-03-05.pdf">Diagramm als PDF</a> (36,68 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/5_Abb_N-Zufuhren_Anteile_2026-03-05.xlsx">Diagramm als Excel mit Daten</a> (746,79 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/6_Abb_N-Abfuhren_Anteile_2026-03-05.png"> </a> <strong> Stickstoff-Abfuhr aus der landwirtschaftlichen Stickstoff-Gesamtbilanz in 2023 </strong> Quelle: Bundesministerium für Landwirtschaft / Ernährung und Heimat <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/6_Abb_N-Abfuhren_Anteile_2026-03-05.png">Bild herunterladen</a> (88,19 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/6_Abb_N-Abfuhren_Anteile_2026-03-05.pdf">Diagramm als PDF</a> (34,71 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/6_Abb_N-Abfuhren_Anteile_2026-03-05.xlsx">Diagramm als Excel mit Daten</a> (746,41 kB) Weiter <i> </i> Vorherige <i> </i> </p><p> Maßnahmen zur Verringerung der Überschüsse <p>Um den Stickstoffüberschuss weiter zu verringern und die damit verbundenen Umweltziele zu <a href="https://www.umweltbundesamt.de/daten/umweltindikatoren/indikator-nitrat-im-grundwasser">Nitrat im Grundwasser</a>, <a href="https://www.umweltbundesamt.de/daten/umweltindikatoren/indikator-eutrophierung-durch-stickstoff">Eutrophierung von Ökosystemen</a>, <a href="https://www.umweltbundesamt.de/daten/umweltindikatoren/indikator-eutrophierung-der-meere">Stickstoffeinträge in Küstengewässer</a> und <a href="https://www.umweltbundesamt.de/daten/umweltindikatoren/indikator-emission-von-luftschadstoffen">Emissionen von Luftschadstoffen</a> zu erreichen, sollten die Stickstoffzufuhr in der Landwirtschaft weiter reduziert und der eingesetzte Stickstoff effizienter genutzt werden. Die Voraussetzung dafür ist ein möglichst geschlossener Stickstoffkreislauf. Um dies zu erreichen müssen Maßnahmen umgesetzt werden, die dazu führen, dass die Anwendung von Mineraldünger reduziert wird, importierte Futtermittel durch heimische ersetzt werden und die Anzahl von Nutztieren reduziert und gleichmäßiger auf die landwirtschaftliche Fläche verteilt wird. Zudem sollte die Effizienz der Stickstoffnutzung durch weitere Optimierungen des betrieblichen Nährstoffmanagements, wie standortangepasste Bewirtschaftungsmaßnahmen, geeignete Nutzpflanzensorten und passende, vielfältige Fruchtfolgen verbessert werden.&nbsp;</p> </p><p> Die Düngeverordnung <p>Die <a href="http://www.gesetze-im-internet.de/d_v_2017/index.html">Düngeverordnung</a> definiert „die gute fachliche Praxis der Düngung“ und gibt vor, wie die mit der Düngung verbundenen Risiken zu minimieren sind. Sie wurde 2017 und 2020 umfassend&nbsp;novelliert um Strafzahlungen als Folge des Urteils des EuGHs gegen Deutschland wegen Verletzung der EU-Nitratrichtlinie zu verhindern. Dieses Ziel wurde vorerst erreicht. Die kurzfristige Wirkung der Maßnahmen der Düngeverordnung soll zukünftig im Rahmen eines Wirkungsmonitorings geprüft werden, um eine schnelle Nachsteuerung von Maßnahmen vor allem in den mit Nitrat belasteten und von <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/eutrophierung">Eutrophierung</a> betroffenen Gebieten zu erreichen. Informationen zu den Novellierungen finden sich&nbsp;<a href="https://www.umweltbundesamt.de/themen/wasser/grundwasser/nutzung-belastungen/faqs-zu-nitrat-im-grund-trinkwasser#was-ist-der-unterschied-zwischen-trinkwasser-rohwasser-und-grundwasser">hier</a>.</p> </p><p> </p><p>Informationen für...</p>

METOP GOME-2 - Sulfur Dioxide (SO2) - 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. The operational SO2 total column products are generated using the algorithm GDP (GOME Data Processor) version 4.x integrated into the UPAS (Universal Processor for UV / VIS Atmospheric Spectrometers) processor for generating level 2 trace gas and cloud products. GDP 4.x performs a DOAS fit for SO2 slant column followed by an AMF / VCD computation using a single wavelength. Corrections are applied to the slant column for equatorial offset, interference of SO2 and SO2 absorption, and SZA dependence. 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/

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: IUXD58 EDZW - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The IUXD58 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: 10868;Oberschleißheim;) (Remarks from Volume-C: High resolution 2 sec., BUFR309057, Level 500) IUXD58 BUFR bulletin available 10868 Oberschleißheim from EDZW (Deutscher Wetterdienst) up to 500 hPa. at 00 UTC, 12 UTC, ON DEMAND 06 UTC, 18 UTC

GTS Bulletin: IUXD34 EDZW - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The IUXD34 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 300) IUXD34 BUFR bulletin available 10393 Lindenberg from EDZW (Deutscher Wetterdienst) up to 300 hPa at 00 UTC, 06 UTC, 12 UTC, 18 UTC

ANK-DAS-B.1: Nachhaltige, naturbasierte Landnutzung als Landwirtschaftskonzept der Zukunft zur Anpassung an die Folgen des Klimawandels, für natürlichen Klimaschutz und artenreiche Nutzflächen

Forschergruppe (FOR) 2416: Space-Time Dynamics of Extreme Floods (SPATE), Teilprojekt: Atmosphärische Ursachen extremer Hochwasserereignisse

Die Ziele dieses Teilprojektes sind das bessere Verständnis der Ursachen extremere Hochwasserereignisse, die Einschätzung möglicher zukünftiger Hochwasserextremereignisse und die Untersuchung der Vorhersagbarkeit dieser Ereignisse. Dies soll aus der Perspektive der Vielzahl beteiligter atmosphärischer Prozesse und ihrer Skalenvielfalt durchgeführt werden. Daher wird dieses Teilprojekt wichtige Beiträge in der Forschergruppe SPATE liefern. Unter diesen generellen Zielen wollen wir folgende Forschungsfragen adressieren: 1. Was sind die großskaligen atmosphärischen Vorbedingungen für extreme Hochwasserereignisse? 2. Welche Prozesse verstärken den Niederschlag und die Niederschlagswirkung regional/lokal und verursachen dadurch extreme Hochwasserereignisse? 3. Was sind die raumzeitliche Variabilität und die Klimazukunft dieser atmosphärischen Faktoren und was sind ihre Antriebsfaktoren im Klimasystem? Die beiden ersten Fragen sollen in der ersten Phase (PH1, Monate 1 bis 36) der Forschergruppe SPATE bearbeitet werden. Die dritte Frage soll in Phase 2 bearbeitet werden. Zusätzlich sollen atmosphärische Felder, wie beispielsweise Niederschlag, und abgeleitete Indikatorzeitserien für andere Teilprojekte auf Basis einer über 100jährigen Reanalyse, meteorologischer Beobachtungen und Klimasimulation bereitgestellt werden. Der Forschungsplan der ersten Phase besteht aus drei Arbeitspaketen. Bevor die meteorologischen Ursachen extremer Hochwasserereignisse systematisch untersucht werden können, ist die Erstellung einer langzeitlichen (hier über 100-jährigen) vier-dimensionalen meteorologischen Referenz notwendig (Arbeitspaket 0). Die Referenz basiert auf aufbereiteten Niederschlagsdaten, raumzeitlich (mit dem Modell COSMO-CLM) verfeinerten (auf 12 km Gitterdistanz) Reanalysen (ERA-20C ab 1901, NOAA/NCEP 20 CR für den Zeitraum 1851 bis 1900). Diese Referenz erlaubt eine robuste Statistik der Hochwasser-Wetterlagen-Beziehungen und des Verfolgens der Feuchte im atmosphärischen System (Arbeitspaket 1). Regionale und lokale den Niederschlag verstärkende Faktoren (wie Bodenfeuchte-Niederschlagswechselwirkung, frontale/orographische Hebung mit/ohne konvektive Aktivität) werden in Arbeitspaket 2 mit konvektionserlaubenden Simulationen (Gitterdistanzen kleiner als 2 km) mit COSMO-CLM untersucht. In der zweiten Projektphase planen wir zwei Arbeitspakete. Ein Paket wird die klimatologischen Antriebsfaktoren und die multi-skalige Vorhersagbarkeit bearbeiten. In einem weiteren Arbeitspaket wird die Entwicklung von Hochwasserereignissen aus meteorologischer Perspektive bis in das Jahr 2100 betrachtet. Dieses Teilprojekt wird extreme Hochwasserereignisse und deren Eigenschaften den multiskaligen atmosphärischen Prozessen zuordnen und wird außerdem die Zuordnung hydrologischer Prozesse in der Forschergruppe SPATE unterstützen.

Zur stochastischen Modellierung von Turbulenz in stabilen atmosphärischen Grenzschichten

Stabil geschichtete atmosphärische Strömungen sind typischerweise durch schwache, intermittierende und anisotrope Turbulenzen, Gravitationswellen, Low-Level-Jets und Kelvin-Helmholtz-Instabilitäten gekennzeichnet. Diese Phänomene erschweren maßgeblich sowohl zuverlässige numerische Simulationen als auch Messungen stabiler Grenzschichten (SBL). Auch wird die Physik der Intermittenz von Turbulenz nicht ausreichend verstanden. Das führt unter anderem zu speziellen Problemen in der Darstellung der stabilen atmosphärischen Grenzschicht in Wetter- oder Klimamodellen. Es ist das Ziel des Projekts, das physikalische Verständnis der Intermittenz von Turbulenz unter sehr stabilen Bedingungen zu verbessern. Dazu sollen neue statistische Methoden zur Analyse von existierenden Datensätzen mit stabil geschichtetem Hintergrund nebst neuen stochastischen Parametrisierungen für die SBL entwickelt und in Wetter- oder Klimamodellen genutzt werden. Die Identifikation spezifischer physikalischer Mechanismen intermittierender Turbulenz wird durch eine Vielzahl nichtturbulenter Bewegungen in stabil geschichteten atmosphärischen Strömungen erschwert. Letztere können beispielsweise Sägezahn-Konvektionsmuster, Wellen oder Mikrofronten aufweisen. Es gibt Hinweise darauf, dass solche Bewegungen Auslöser für Intermittenz von Turbulenz sein können, jedoch fehlen Kenntnisse über die Art der Bewegungen und in welchem Ausmaß sie turbulentes Mischen beeinflussen. Einige Fallstudien deuten darauf hin, dass es ein Wechselspiel zwischen großskaligen atmosphärischen Strömungsmerkmalen (auf sogenannten Submesoskalen) und dem Einsetzen von Turbulenz gibt. Um unterschiedliche physikalische Mechanismen turbulenten Mischens zu untersuchen, werden wir mit statistischen Methoden geeignete stochastische Parametrisierungen entwickeln. Ansätze wie Hidden-Markov-Modelle und nichtstationäre, multivariate, autoregressive Faktormodelle (VARX) sollen die Interaktion zwischen niederfrequenten und turbulenten Bewegungen bestimmen. Statistische Methoden erlauben eine Datentrennung in Hinblick auf metastabile Zustände, wie etwa ruhige und turbulente Perioden in einer geschichteten Atmosphäre. Unsere spezifischen Zielsetzungen sind:1. Neuartige Anwendung meteorologischer Zeitreihenanalysetechniken auf existierende Datensätze mit dem Ziel, die Nichtstationarität der Interaktion zwischen nichtturbulenten Bewegungen und Turbulenz in der sehr stabilen Grenzschicht zu untersuchen.2. Identifikation von Interaktions-Regimen zwischen verschiedenen Bewegungsskalen nebst Charakterisierung turbulenter Transporteigenschaften in verschiedenen Regimes.3. Entwicklung stochastischer Modelle für sehr stabile intermittierende Turbulenz. Hier sollen bisherige Erkenntnisse über physikalische Abhängigkeiten der Intermittenz verwendet werden.4. Verwendung der stochastischen Modelle zur Erzeugung realistischer Einströmungen als Eingabe von Large-Eddy-Simulationen mit dem Ziel intermittierende Turbulenz zu generieren.

Indikator: Luftqualität in Ballungsräumen

<p> Die wichtigsten Fakten <ul> <li>Die Grundbelastung in deutschen Ballungsräumen überschreitet <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/who">WHO</a>-Empfehlungen aus dem Jahr 2021 für Feinstaub (<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/pm25">PM2,5</a>) und Stickstoffdioxid (NO₂) deutlich.</li> <li>In der Nähe von Schadstoffquellen können die Belastungen sogar wesentlich höher sein.</li> <li>Bei NO₂ und PM2,5 hat sich die Situation seit dem Jahr 2000 erheblich verbessert, die WHO-Empfehlungen von 2021 werden aber noch deutlich überschritten.</li> <li>Die Belastung durch Ozon und PM2,5 ist stark von der <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/witterung">Witterung</a> abhängig. Die Werte schwanken deshalb stark.</li> </ul> </p><p> Welche Bedeutung hat der Indikator? <p>Stickstoffdioxid (NO2), Feinstaub (<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/pm25">PM2,5</a>) und Ozon (O3) sind besonders relevant für die menschliche Gesundheit. Alle drei Schadstoffe belasten die Atemorgane. Auch Ökosysteme werden durch Ozon geschädigt.</p> <p>Im Jahr 2021 veröffentlichte die WHO aktualisierte Empfehlungen zur Luftqualitätsbewertung auf Basis neuester wissenschaftlicher Erkenntnisse zu den gesundheitlichen Wirkungen von Luftschadstoffen (<a href="https://apps.who.int/iris/handle/10665/345329">WHO 2021</a>), die zur Bewertung des Indikators herangezogen werden.</p> <p>Prekär ist die Luftqualität vor allem in Ballungsräumen, in denen ein Drittel der deutschen Bevölkerung lebt: Industrie, Verkehr und Wohngebiete liegen hier nah beieinander. Einbezogen werden die Messstationen, die die Belastung im „städtischen Hintergrund“ messen, also die Grundbelastung der Stadt. An verkehrsreichen Standorten in Städten kann die Belastung jedoch deutlich höher sein. Der <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/indikator">Indikator</a> stellt den mittleren Abstand aller Messstationen im städtischen Hintergrund von den Richtwerten der WHO dar.</p> </p><p> Wie ist die Entwicklung zu bewerten? <p>Seit dem Jahr 2000 ist die Belastung durch Stickstoffdioxid und Feinstaub deutlich zurückgegangen, liegt aber auch aktuell noch weit über dem Ziel, bei Stickstoffdioxid 28 % über dem Ziel und bei <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/pm25">PM2,5</a> ca. 61 %. Die Ozonbelastung ist stark schwankend. Dies liegt vor allem am Einfluss der <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/witterung">Witterung</a>: In heißen Sommern wie 2003 oder 2015 steigt die Ozon-Konzentration stark an. Deshalb kann für die letzten Jahre keine Aussage über den Trend der Entwicklung gemacht werden.</p> <p>Die EU schrieb ihre Luftqualitäts-Ziele 2008 in der <a href="http://eur-lex.europa.eu/legal-content/DE/TXT/?uri=CELEX:32008L0050">Luftqualitäts-Richtlinie</a> fest (EU-RL 2008/50/EG), im Oktober 2022 legte die Kommission einen Vorschlag zur Revision dieser Richtlinie vor (<a href="https://environment.ec.europa.eu/publications/revision-eu-ambient-air-quality-legislation_en">KOM 2022</a>), der die neuen <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/who">WHO</a>-Empfehlungen 2021 berücksichtigen soll. Doch auch einige der weniger ambitionierten Ziele der derzeitigen EU-Richtlinie verfehlt Deutschland noch <a href="https://www.umweltbundesamt.de/node/115247">(UBA 2025)</a>. Bis die Luft in den Ballungsräumen wirklich ausreichend „sauber“ ist, ist also noch ein weiter Weg zu gehen.</p> </p><p> Wie wird der Indikator berechnet? <p>Der <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/indikator">Indikator</a> basiert auf Messdaten der Luftqualitätsmessnetze der Bundesländer. Betrachtet werden alle Messstellen eines Ballungsraums zur Messung der Belastung im städtischen oder vorstädtischen Hintergrund. Für diese Messstellen wird die Über- oder Unterschreitung der <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/who">WHO</a>-Empfehlungen 2021 für die drei Schadstoffe NO₂, <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/pm25">PM2,5</a> und O₃ berechnet. Für jeden Ballungsraum wird der mittlere Abstand der Werte aller Messstationen zur WHO-Empfehlung 2021 errechnet. Die mittleren Abstände werden dann über alle Ballungsräume gemittelt und mit dem Wert der WHO-Empfehlung 2021 normiert.</p> <p><strong>Ausführliche Informationen zum Thema finden Sie im Daten-Artikel <a href="https://www.umweltbundesamt.de/node/11137">„Luftbelastung in Ballungsräumen“</a>.</strong></p> </p><p> </p><p>Informationen für...</p>

Waldzustandsbericht 2025

Ministerium für Wirtschaft, Tourismus, Landwirtschaft und Forsten Waldzustandsbericht 2025 NW-FVA Nordwestdeutsche Forstliche Versuchsanstalt 1 Vorwort Sehr geehrte Leserinnen und Leser, der Waldzustandsbericht 2025 zeigt trotz einzelner positiver Entwicklungen anhaltende Belastungen für die Wälder in Sachsen-Anhalt Die Herausforderungen bleiben groß: Stürme, Trockenheit, Schädlinge und Waldbrände setzen unserem Wald zu. Umso wichtiger ist es, dass wir den gemeinsam eingeschlagenen Weg zu artenreichen, widerstandsfähigen und klimastabilen Wäldern konsequent weitergehen. Die Landesregierung steht dabei fest an der Seite der Waldbesitzenden in Sachsen-Anhalt. Wir werden sie auch künftig tatkräftig unterstützen, damit unsere Wälder ihre vielfältigen Aufgaben auch für kommende Generationen erfüllen können. Für die umfangreichen Förderprogramme sind 2026 rund 9,2 Millionen Euro im Landeshaushalt eingeplant. Der vorliegende Waldzustandsbericht gibt einen aktuellen Überblick über die Situation unserer Wälder, benennt die Ursachen für die festgestellten Schäden und zeigt, wo wir handeln müssen. Mein besonderer Dank gilt der Nordwestdeutschen Forstlichen Versuchsanstalt, die mit ihrer sorgfältigen Datenerhebung und Auswertung eine verlässliche Grundlage für unsere Entscheidungen geschaffen hat. Eine wirkliche Erholung für den Wald gibt es jedoch noch nicht. Im Vegetationsjahr 2024/25 fielen in Sachsen-Anhalt mit 475 mm nur 85 % des üblichen Niederschlags. Die Durchschnittstemperatur von 10,4 °C zählt zu den höchsten seit Messbeginn. Die Hitze und Trockenheit führten zu starker Austrocknung der Böden bis in 60 cm Tiefe. Die Kiefer, als häufigste Baumart, zeigte 2025 jedoch eine stabile Vitalität und auch die Eiche verbesserte sich leicht. Dies war jedoch bei den meisten anderen Baumarten nicht der Fall. Zwar ist die Absterberate um mehr als die Hälfte von 0,9 auf 0,4 Prozent zurückgegangen, gleichzeitig bleibt die mittlere Kronenverlichtung als wichtiger Gradmesser für die Gesundheit unserer Wälder mit 25 Prozent auf dem hohen Niveau der Vorjahre. Die Folgeschäden der Trockenjahre seit 2018 sind deutlich sichtbar. Neben der Vitalität sind weiterhin viele Schaderreger zu beobachten, insbesondere verschiedene Käfer bei Eiche und Kiefer sowie Pilzerkrankungen. Ich lade Sie ein, die Ergebnisse dieses Berichts aufmerksam zu lesen. Nur gemeinsam – mit Wissen, Engagement und Weitblick – können wir die Zukunft unserer Wälder sichern und sie als wertvolle Lebensgrundlage für unser Land erhalten. Herzlichst Ihr Sven Schulze Minister für Wirtschaft, Tourismus, Landwirtschaft und Forsten des Landes Sachsen-Anhalt 2 Inhaltsverzeichnis Vorwort Seite 2 Hauptergebnisse 4 Forstliches Umweltmonitoring 6 Ulrike Talkner, Caroline Klinck und Uwe Paar WZE-Ergebnisse für alle Baumarten 8 Caroline Klinck und Uwe Paar Kiefer Eiche Buche Fichte Andere Laub- und Nadelbäume 10 12 14 16 18 Fallbeispiele anderer Laub- und Nadelbäume in Schleswig-Holstein, Niedersachsen, Sachsen-Anhalt und Hessen 20 Caroline Klinck Witterung und Klima 23 Johannes Sutmöller Insekten und Pilze 28 Martin Rohde, Rainer Hurling, Gitta Langer, Johanna Bußkamp, Pavel Plašil und Robert Fritz Atmosphärische Stoffeinträge bis 2024 32 Birte Scheler Naturschutzwerte, Verbreitung und Bewirtschaftung historischer Hutewälder in Sachsen-Anhalt 36 Dario Wolbeck, Marcus Schmidt und Andreas Mölder Weiterentwicklung des Entscheidungsunterstützungs- systems der klimaangepassten Baumartenwahl (BaEm) 39 Matthias Schmidt und Hans Hamkens Hoffnung für die Esche – Erkenntnisse aus der Genressourcenforschung 42 Katharina Birgit Budde, André Hardtke, Martin Hofmann und Aki Michael Höltken Humusformen als Spiegel des Waldes: Dynamik, Wandel und Funktion 45 Oliver van Straaten, Felix Grün und Jan Evers Foto: C. Klinck Impressum 48 3

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