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Trends der Niederschlagshöhe

<p>Seit 1881 hat die mittlere jährliche Niederschlagsmenge in Deutschland um rund 9 Prozent zugenommen. Dabei verteilt sich dieser Anstieg nicht gleichmäßig auf die Jahreszeiten. Vielmehr sind insbesondere die Winter deutlich nasser geworden, während die Niederschläge im Sommer geringfügig zurückgegangen sind.</p><p>Teilweise sehr regenreiche Jahre seit 1965</p><p>Die Zeitreihe der jährlichen Niederschläge in Deutschland (Gebietsmittel) zeigt einen leichten Anstieg, der mit einer Irrtumswahrscheinlichkeit von 5 % statistisch signifikant ist. Dieser Anstieg ist im Wesentlichen darauf zurückzuführen, dass bis etwa 1920 nur selten überdurchschnittlich niederschlagsreiche Jahre aufgetreten sind. Im Anschluss an eine Übergangsphase mit mehreren leicht überdurchschnittlich feuchten Jahren traten ab Mitte der 1960er Jahre dann auch einige sehr regenreiche Jahre auf (siehe Abb. „Mittlere jährliche Niederschlagshöhe in Deutschland 1881 bis 2024). Dies entspricht genau der Zeit, seit der die Auswirkungen des Klimawandels global deutlich zu beobachten sind. Im globalen Durchschnitt steigt mit den Temperaturen auch die ⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/v?tag=Verdunstung#alphabar">Verdunstung</a>⁠ von Wasser an, was in der globalen Summe zu größeren Niederschlagsmengen führt, jedoch mit regional und saisonal sehr großen Unterschieden - von Dürren bis Überschwemmungen.</p><p>Seit 2011 wurden in Deutschland einige ausgesprochen trockene Jahre beobachtet. In den Jahren 2023 und 2024 wurde jedoch überdurchschnittlich viel Niederschlag registriert. Der Niederschlagsüberschuss im Jahr 2024 resultierte vor allem aus den Monaten Februar, Mai und September. Im Mai kam es in Rheinland-Pfalz und im Saarland in Folge von Schauern und Gewittern zu Überschwemmungen. Ende Mai und Anfang Juni führten viele Flüsse in Baden-Württemberg und Bayern nach langanhaltenden Niederschlägen Hochwasser.</p><p>Noch stärker als bei den mittleren Temperaturen ist dieser Trend also nicht gleichmäßig in allen Jahreszeiten ausgeprägt. Er beruht im Wesentlichen darauf, dass die mittleren Winterniederschläge zugenommen haben. Im Winter 2023/2024 lag mit 279,7 mm Niederschlag die Abweichung zum historischen Referenzzeitraum 1881-1910 bei +131,5 mm. Frühling und Herbst zeigen ebenfalls eine leichte, aber im Gegensatz zum Winter nicht signifikante Zunahme, während die Niederschläge im Sommer geringfügig zurückgegangen sind (siehe nachfolgende Tabellen und Abbildungen).</p><p>Bemerkenswert ist aus klimatologischer Sicht, dass mit den Jahren 2023 und 2024 die Serie von sehr trockenen Jahren unterbrochen wurde. Mit dem Juni bzw. September wurden jeweils die niederschlagsreichsten 12-Monatsperioden beobachtet. Am Ende des Jahres lagen die Niederschlagsmengen wieder unter dem Durchschnitt</p><p>Mit 902 mm belegt 2024 auf der Rangliste der nassesten Jahre seit 1881 den 12. Platz (siehe Karte „Jährliche Niederschläge in Deutschland im Jahr 2024").</p><p>Bei der Betrachtung der Einzelmonate sind erhebliche Unterschiede erkennbar: Im Jahresverlauf wiesen 8 Monate überdurchschnittliche Niederschlagsmengen auf (Januar, Februar, April, Mai, Juni, Juli, September, Oktober) und 4 Monate unterdurchschnittliche Niederschläge (März, August, November, Dezember). Über das Jahr ergibt sich ein Niederschlagsüberschuss von 14 %.</p><p>Und auch regional unterscheidet sich die Niederschlagsverteilung im Jahr 2024 sehr stark: Besonders die Bundesländer im Nordwesten (Schleswig-Holstein, Niedersachsen, Rheinland-Pfalz) erreichten Platzierungen unter den zehn nassesten Jahren, während Sachsen nur auf Platz 88 von 144 Jahren landete (siehe Karte „Veränderung der jährlichen Niederschläge in Deutschland im Jahr 2024).</p><p><em>Wir danken dem</em><a href="https://www.dwd.de/DE/Home/home_node.html"><em>Deutschen Wetterdienst</em></a><em>für die Bereitstellung der Daten.</em></p>

Model Output Statistics for Seckach (Q059)

DWD’s fully automatic MOSMIX product optimizes and interprets the forecast calculations of the NWP models ICON (DWD) and IFS (ECMWF), combines these and calculates statistically optimized weather forecasts in terms of point forecasts (PFCs). Thus, statistically corrected, updated forecasts for the next ten days are calculated for about 5400 locations around the world. Most forecasting locations are spread over Germany and Europe. MOSMIX forecasts (PFCs) include nearly all common meteorological parameters measured by weather stations. For further information please refer to: [in German: https://www.dwd.de/DE/leistungen/met_verfahren_mosmix/met_verfahren_mosmix.html ] [in English: https://www.dwd.de/EN/ourservices/met_application_mosmix/met_application_mosmix.html ]

Wasserstände und Fließgeschwindigkeiten der Jährlichkeit 100 für ausgewählte Gewässer in Freiburg i. Br.

Der Datensatz enthält die - Maximale Wasserstände der Jährlichkeit 100 in Herdern Nord, Herdern Glasbach, Hochdorf, Benzhausen - Maximale Fließgeschwindigkeiten der Jährlichkeit 100 in Herdern Nord, Herdern Glasbach, Hochdorf, Benzhausen Der Datensatz entstammt aus dem Projekt I4C, des Leistungszentrums Nachhaltigkeit, der Universität Freiburg und weiteren Projektpartnern und wird nicht regelmäßig aktualisiert. Es handelt sich um Ergebnisse eines Forschungsprojektes ohne rechtliche oder planerische Überprüfung. Die Berechnung der Daten erfolgte 2023 - eine Aktualisierung ist nicht geplant. Die Daten sind OpenData - Namensnennung: "Professur für Hydrologie, Universität Freiburg". Gebiets-Eingangsdaten (Rasterdaten in einer Auflösung von 2*2 m²): Digitales Geländemodell mit Gebäuden, Landnutzung, Versiegelungsgrad, Bodeneigenschaften (nFK, LK, PWP, ks), Leitfähigkeit Hydrogeologie, Mittlerer Grundwasserflurabstand, Gewässernetz. Ereignis-Gebiets-Eingangsdaten (Rasterdaten in einer Auflösung von 2*2 m²): Für die Szenarien: Bodenfeuchte für verschiedene Unterschreitungswahrscheinlichkeiten im Sommerhalbjahr, Anfangsbetonte Modell-Niederschlags-Summen verschiedener Jährlichkeiten und Dauerstufen. Für das Ereignis: Niederschlag vom 25.06.2016, Bodenfeuchte zu Beginn des Niederschlags vom 25.06.2016. Modellierung: Abflussbildung mit dem Modell RoGeR in 5-Minuten-Auflösung. Hydraulische Modellierung mit auf Basis der 5-Minuten-Oberfllächen-Abflüsse aus RoGeR mit den Modell Ro_Dyn. Ergebnisse (Rasterdaten in einer Auflösung von 2*2 m²): Für die Szenarien: Maximale zu erwartende Wasserstände und Fleißgeschwindigkeiten mit einem statistischen Wiederkehr-Intervall von 100 Jahren für jede2*2 m²-Rasterzelle. Für das Ereignis: Maximale für das Ereignis modellierten Wasserstände und Fleißgeschwindigkeiten für jede2*2 m²-Rasterzelle.

Wasserhaushalt Hamburg

Rasterkarten zum Wasserhaushalt, bzw. zur Grundwasserneubildung, berechnet mit mGROWA (FZ Jülich, 2021). Im Webdienst werden 6 Layer gezeigt: - Grundwasserneubildung des hydrolog. Jahres 2019 [Min] - Grundwasserneubildung des hydrolog. Jahres 2018 [Max] - mittlere jährliche Grundwasserneubildung (1991 - 2019) - mittlere jährliche Grundwasserneubildung (1961 - 1990, Klimareferenzperiode) - Direktabfluss Mittlere Rate (1991-2020) - Tatsächliche Verdunstung Mittlere Rate (1991-2020) Beschreibung: Etwa ein Viertel des Niederschlags gelangt in Hamburg über den Boden ins Grundwasser und bildet damit einen erheblichen Anteil unserer täglichen Wasserversorgung und ist ökologische Grundlage für die Vegetation und den Boden als Wasserspeicher. Der übrige Niederschlag wird im Wesentlichen durch Verdunstung und Abfluss ins Sielnetz und in die Gewässer bestimmt. Aktuell werden pro Jahr bei durchschnittlichen Niederschlägen (etwa 770 mm pro Jahr) 136 Millionen Kubikmeter (m³) Grundwasser auf Hamburger Gebiet neu gebildet. Im Trockenjahr 2019 waren es nur 75 Millionen m³, was sich in stark fallenden Grundwasserständen, fehlender Bodenfeuchte und sich durch teilweises Trockenfallen von Gewässern für Tier und Pflanze als Trockenstress auswirkte. Auf die Beobachtung der Entwicklung der Grundwasserneubildung kommt deshalb in Zeiten des Klimawandels besondere Bedeutung zu. Neben klimatischen Veränderungen ist deshalb ein ausgefeiltes Flächen- und Ressourcenmanagement nötig, um der wachsenden urbanen Versiegelung und dem steigenden Wasserverbrauch mit Strategien und Maßnahmen hin zu einem naturnahen Wasserhaushalt entgegenzuwirken. Datengrundlagen und Methodik: Grundlage für die Berechnung und Darstellung von flächen- und zeitlich differenzierten Rasterkarten der verschiedenen Wasserhaushaltskomponenten ist das rasterzellenbasierte Wasserhaushaltsmodell mGROWA des Forschungszentrums Jülich. In mGROWA wurden zunächst standortbezogen auf Basis der jeweiligen Niederschlagsmengen und klimatischen Einflussgrößen die tatsächliche Verdunstung und der Gesamtabfluss in täglicher Auflösung mit einer Zellengröße von 25 x 25 m berechnet. Die berechneten Tageswerte wurden nachfolgend auf langjährig, jährliche und monatliche Zeiträume aggregiert. Danach wurde der Gesamtabfluss auf Basis der Standorteigenschaften in verschiedene Abflusskomponenten aufgeteilt. In der Datenzusammenstellung sind neben den Rasterkarten der potentiellen und tatsächlichen Verdunstung, des Gesamtabflusses und der Standorteigenschaften die Rasterkarten der Abflusskomponenten urbaner Direktabfluss, Sickerwasserrate, Zwischen- und Dränageabflüsse, sowie letztendlich die Grundwasserneubildung enthalten. Im Folgenden dargestellt werden auszugsweise die Karten zum mittleren langjährigen Mittel 1961-1990 (Klimareferenzperiode) und 1991-2019, das Nassjahr 2018 mit sehr großer und das Trockenjahr 2019 mit sehr geringer Neubildung. Die Daten werden als WMS-Darstellungsdienst und als WFS-Downloaddienst bereitgestellt.

Model Output Statistics for Kaiserslautern (K863)

DWD’s fully automatic MOSMIX product optimizes and interprets the forecast calculations of the NWP models ICON (DWD) and IFS (ECMWF), combines these and calculates statistically optimized weather forecasts in terms of point forecasts (PFCs). Thus, statistically corrected, updated forecasts for the next ten days are calculated for about 5400 locations around the world. Most forecasting locations are spread over Germany and Europe. MOSMIX forecasts (PFCs) include nearly all common meteorological parameters measured by weather stations. For further information please refer to: [in German: https://www.dwd.de/DE/leistungen/met_verfahren_mosmix/met_verfahren_mosmix.html ] [in English: https://www.dwd.de/EN/ourservices/met_application_mosmix/met_application_mosmix.html ]

Model Output Statistics for SAMOS AIRPORT / SAMOS (16723)

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Model Output Statistics for Winterfeld-Sallenthin (N135)

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Model Output Statistics for Karstädt/Prignitz (F108)

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Model Output Statistics for TABARKA (60710)

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Oberflächenabfluss, Versickerung, Gesamtabfluss und Verdunstung aus Niederschlägen 2005

Die Datengrundlagen zur Berechnung der Abflussgrößen wurden aus dem Berliner Informationssystem Stadt und Umwelt (ISU) für die ca. 25 000 Einzelflächen des räumlichen Bezugssystems des ISU zur Verfügung gestellt. Die Daten der Flächennutzung beruhen auf der Auswertung von Luftbildern, bezirklichen Flächennutzungskarten und weiteren Unterlagen für den Umweltatlas (vgl. Karte 06.01, SenStadt 2004c und Karte 06.02, SenStadt 2004d). Es werden etwa 30 Nutzungsarten unterschieden. Bis auf einzelne Nachträge geben sie den Nutzungsstand von Ende 2001 wieder. Die langjährigen Mittelwerte des Niederschlags der Jahresreihe 1961 bis 1990 und zwar die Jahresmittel und die Mittel für das Sommerhalbjahr (Mai-Oktober) wurden aus den Messwerten von 97 Messstationen der FU Berlin und des Deutschen Wetterdienstes berechnet (vgl. Karte 04.08, SenStadtUm 1994). Die Daten aus diesem Modell wurden für die Mittelpunktskoordinaten der Blockteilflächen berechnet. Für die potentielle Verdunstung wurden langjährige Mittelwerte der um 10 % erhöhten TURC-Verdunstung verwendet, die aus Beobachtungen an Klimastationen im Berliner Raum berechnet wurden. Dabei wurden für das Stadtgebiet bezirksweise Werte zwischen 610 und 630 mm/a und zwischen 495 und 505 mm für das Sommerhalbjahr zugeordnet. Der Versiegelungsgrad wurde durch die Auswertung von Luft- und Satellitenbildern unter Verwendung der Karte von Berlin 1 : 4/5 000 und der Stadtplanungsdatei zu Beginn der 90er Jahre für jede Blockteilfläche bestimmt und 2001 im Rahmen einer Schwerpunktaktualisierung fortgeführt. Die Angaben beziehen das Straßenland zunächst nicht mit ein (vgl. Karte 01.02, SenStadt 2004a). Im Datenbestand wird zwischen der bebaut versiegelten Fläche (Dachfläche) und der unbebaut versiegelten Fläche (Parkplätze, Wege etc.) unterschieden. Für die unbebaut versiegelte Fläche war außerdem der Anteil der einzelnen Belagsarten eine wichtige Eingangsgröße. Die Belagsarten wurden in vier Belagsklassen zusammengefasst (vgl. Tab. 2) und spezifisch für die einzelnen Baustrukturtypen auf Testflächen im Gelände ermittelt und dann auf alle Blockteilflächen gleichen Baustrukturtyps bezogen. Zum Teil wurde die Belagsklassenverteilung für einzelne Teilflächen aus Luftbildern abweichend von den Pauschalwerten bestimmt. Angaben zum Versiegelungsgrad der Straßenflächen wurden aus einer Statistik der Senatsbauverwaltung über Fahrbahnen und deren Beläge entnommen. Die dort aufgeführten Belagsarten wurden zu den genannten Belagsklassen zusammengefasst. Da diese Statistik nur bezirksweise vorliegt, wurden Versiegelungsgrad und Belagsklassenverteilung pauschal allen Flächen jedes Bezirkes zugeordnet. Die bodenkundlichen Daten zur nutzbaren Feldkapazität des Flachwurzelraums (0-30 cm) und zur nutzbaren Feldkapazität des Tiefwurzelraumes (0-150 cm) wurden im Rahmen eines Gutachtens (Aey 1993) aus der Bodengesellschaftskarte Berlin (vgl. Karte 01.01, SenStadt 2005a) abgeleitet. Für die Ermittlung der Flurabstände des Grundwassers wurde zunächst ein Modell der Geländehöhen entwickelt, das auf der Digitalisierung und anschließenden Interpolation von ca. 85 000 Einzeldaten zur Geländehöhe (vgl. Karte 01.08, SenStadt 2004b) beruht. Parallel wurde aus Messungen an Beobachtungsrohren des Landesgrundwasserdienstes aus den Messwerten von Mai 2002 ein Modell der Höhe der Grundwasseroberfläche aufgebaut. Die für die Berechnung der Abflüsse verwendeten Flurabstandsdaten wurden dann aus dem Differenzmodell von Höhenmodell und Grundwasserhöhenmodell (vgl. Karte 02.07, SenStadt 2003) für die Mittelpunktskoordinaten der Blockteilflächen berechnet. Die Flächengröße wird zur Berechnung der Abflussvolumina verwendet. Die Flächengröße der Blockteilfläche (ohne Straßenfläche) liegt im ISU vor. Zusätzlich wurde die geschätzte Flächengröße der Straßen bezogen auf die einzelne Blockteilfläche angegeben. Dazu wurden vorliegende Angaben zur Fläche des Straßenlandes auf der Ebene der statistischen Gebiete flächengewichtet auf die Teilflächen umgerechnet. Die Angaben zur Kanalisation wurden der Karte ”Entsorgung von Regen- und Abwasser” (vgl. Karte 02.09, SenStadt 2006) entnommen, die den Stand von Ende 2005 hat. Kriterium war das Vorhandensein von Abwasserleitungen für Regenwasser in der angrenzenden Straße. Die Angabe ist daher zunächst unabhängig von der tatsächlichen Ableitung des Regenwassers. Es kann aus der Karte nur abgelesen werden, ob die Blockfläche überhaupt von der Kanalisation erfasst wird. Es kann davon ausgegangen werden, dass einige hochversiegelte Flächen (zumeist Industrie- und Gewerbegebiete) ihr Regenwasser über private Rohrleitungen oder das öffentliche Netz ableiten, darüber aber keine Informationen vorliegen. Aus der Karte geht jedoch noch nicht hervor, inwieweit das Wasser, das auf den bebauten oder versiegelten Flächen anfällt, tatsächlich abgeführt wird. Hierzu waren spezielle Untersuchungen erforderlich. Für die Abschätzung des tatsächlichen Anschlussgrades an die Kanalisation lag gegenüber der ersten Anwendung des Modells für Berlin (SenStadtUmTech 1999a) eine neue Datenquelle vor. Im Rahmen der Neuordnung des Abwasserentgeltes durch die Berliner Wasserbetriebe (BWB) wurde eine grundstücksscharfe Erhebung der versiegelten Flächen durchgeführt und dabei zwischen angeschlossenen und nicht angeschlossenen versiegelten Flächen unterschieden. Ziel der Erhebung war es, die Kosten für die Regenwasserentsorgung weitgehend nach dem Verursacherprinzip zu erheben. Diese Daten wurden auch graphisch erfasst und der Senatsverwaltung aggregiert auf die Bezugsflächen des räumlichen Bezugssystems des ISU übergeben. Die Auswertung dieser Daten ergab jedoch, dass die graphische Erfassung durch die BWB nicht flächendeckend erfolgte. Aus diesem Grund konnten die Originaldaten nicht direkt für das Wasserhaushaltsmodell verwendet werden. Ausgehend von der Überlegung, dass der Anschlussgrad eng von Alter und Struktur der Bebauung abhängig ist, wurden daher aus den Daten der BWB und der flächendeckend vorliegenden Kartierung der Baustruktur (vgl. Karte 06.07, SenStadt 2005b) für die einzelnen Strukturtypen rechnerisch Pauschalwerte ermittelt und diese dann allen kanalisierten Einzelflächen zugeordnet Die Ergebnisse sind in Tab. 1 zusammengefasst. Ein Vergleich der Werte mit den von BACH 1997 ermittelten Werten ergab eine gute Übereinstimmung. Lediglich der Anschlussgrad der unbebaut versiegelten Flächen des Stadtstrukturtyps P (nicht oder gering bebaute Grün- und Freiflächen) weicht mit 66 % sehr stark von dem von BACH ermittelten Wert von 20 % ab. Da die Analyse des BWB-Datenbestandes ergeben hat, dass gerade in diesen Gebieten die unbebaut versiegelten Flächen nicht oder unzureichend erfasst wurden, wurde für diesen Strukturtyp der Wert von BACH beibehalten. Die tatsächlichen Kanalisierungsgrade der Straßenflächen wurden ebenfalls aus BACH zugeordnet, da die Straßenflächen durch die BWB nicht erfasst wurden. Für die Ermittlung der Versickerung ohne Berücksichtigung der Versiegelung (Karte 02.13.4) wurden die Eingangsdaten dahingehend verändert, dass die Versiegelung für alle Flächen auf 0 gesetzt wurde, also im Prinzip unberücksichtigt blieb. Die Flächengröße der Straßen wurde ebenfalls auf 0 gesetzt, so dass sich die Ergebniswerte nur auf die unversiegelten Böden der Blockflächen beziehen.

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