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Projektionen der Grundwasserneubildung in Deutschland bis zum Jahr 2100 (Datensatz)

Im Rahmen des Projektes WADKlim wurden mit mGROWA Projektionen auf Basis der Ergebnisse der Klimaprojektionen R26-E12-RCA, R85-CA2-CLM und R85-MI5-CLM für die Zeit von 1971 bis 2100 durchgeführt. Neben vielen anderen Größen liefern diese Projektionen auch Zeitreihen der Grundwasserneubildung (GWNB) in hoher räumlicher Auflösung. Im WADKlim Bericht werden diese Zeitreihen kurz andiskutiert und im Hinblick auf die Ausprägung zukünftiger Minimumdekaden der GWNB untersucht (siehe Kap. 2.3.10). Das Ziel der Auswertung im Projekt war es, flächendeckend für ganz Deutschland die Dekaden zu identifizieren, in denen die mittlere jährliche GWNB in den Projektionen ein Minimum erreicht. Die in den Minimumdekaden erreichte GWNB kann dann in Bezug zur jeweiligen historischen Referenzperiode 1971-2000 gesetzt werden. Es liegen teilweise verkürzte Zeitreihen bis 2095 für das Globalmodell MOHC-HadGEM2-ES vor. Das liegt daran, dass diese Modellrechnung bis zum hydrologischen Jahr 2099 lief und einige Zeitreihen innerhalb der Bias-Korrektur des Niederschlags im Rahmen von ReKliEs-De nochmals auf 2095 gekürzt wurden. Um eine höhere Dateikompression zu erzielen, wird die Jahressumme um den Faktor 10 erhöht und als Integerwert (INT2S) bereitgestellt. Nach einer Rückrechnung liegt die Jahressumme mit einer Nachkommastelle vor.

Klimasensoren - Aktuelle Messung

Letzte Messungen des Klimamessnetzes Stadt Dortmund. Die Messungen erfolgen alle 5 Minuten. Bei Datenübertragungsfehlern kann es dazu führen, dass die betroffenen Sensoren nicht aufgeführt werden. In diesen Fällen bitte etwas später dieses Datenset erneut aufrufen. Die Stadt Dortmund hat ein umfassendes Klimamessnetz aufgebaut, um die klimatische Situation im Stadtgebiet flächendeckend und in Echtzeit zu erfassen. Zentrale Akteure sind die Smart City Dortmund und das Umweltamt, die gemeinsam den Aufbau einer resilienten und datenbasierten Stadtentwicklung vorantreiben. Das Messnetz besteht aus 105 Sensoren an 76 strategisch ausgewählten Standorten und liefert kontinuierlich Rohdaten zu Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Wind, Strahlung, Niederschlag und weiteren Klimaparametern. Es wurde im Rahmen des wissenschaftlich begleiteten Projekts Data2Resilience entwickelt, in Zusammenarbeit mit der Ruhr-Universität Bochum und der Leibniz Universität Hannover. Veröffentlicht werden hier die Daten der Sensoren. Für weiterführende Analysen und Kennzahlen verweisen wir auf das Dashboard des Data2Resilience-Projekts:erweisen wir auf das Dashboard des Data2Resilience-Projekts: [https://dashboard.data2resilience.de/](https://dashboard.data2resilience.de/)

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>

Climate related hazards

This series refers to datasets related to the potential occurrence of a climate-induced physical event or trend that may cause loss of life, injury, or other health impacts, as well as damage and loss to property, infrastructure, livelihoods, service provision, ecosystems and environmental resources. It includes datasets on flooding, drought, urban heat island and heatwaves, extreme temperatures and precipitations, fire danger as well as climate suitability for vectors of infectious diseases. The datasets are part of the European Climate Adaptation Platform (Climate-ADAPT) accessible here: https://climate-adapt.eea.europa.eu/

Starkregen- und Überflutungsgefahren 2025

Die zwei Kartenthemen bestehen jeweils aus mehreren thematisch und räumlich unterschiedlichen Ebenen. Die Ebenen sind teilweise voneinander unabhängig aussagekräftig. Die Starkregenhinweiskarte basiert maßgeblich auf folgenden Produkten: Hinweiskarte Starkregen des Bundesamts für Kartographie und Geodäsie topografische Senkenanalyse der BWB, starkregenbedingte Feuerwehreinsätze der Berliner Feuerwehr für das Land Berlin. Die Hinweiskarte Starkregen wurde vom Bundesamt für Kartographie und Geodäsie (BKG) in Zusammenarbeit mit den Ländern für die gesamte Fläche Nord- und Ostdeutschlands (11 Bundesländer) im Zeitraum 2023/2025 erarbeitet. Für Berlin-Brandenburg wurde dies in einem Los durchgeführt. Die Karte zeigt die simulierten Überflutungsflächen und -tiefen sowie Fließgeschwindigkeiten /-richtungen für folgende Szenarien: außergewöhnliches Ereignis: 100-jährliches Niederschlagsereignis (T = 100a, Dauerstufe 1 Stunde) mit einem Euler-Typ II Niederschlagsverteilung. extremes Ereignis: 100 mm Niederschlagsereignis in einer Stunde (T extrem) mit einem Blockregenverteilung. Grundlage hierfür sind diverse Geodaten des Bundes und der Länder, insbesondere ein hochaufgelöstes digitales Geländemodell sowie Daten zur Flächennutzung, wie zum Beispiel zur Bebauung. Die Ergebnisse basieren auf einer Modellierung der oberflächlich abfließenden Regenmenge, ähnlich dem Modell für die Starkregengefahrenkarte Berlins (siehe unten). Allerdings wurden die Versickerungsleistung des Untergrundes und das Kanalnetz nicht in die Berechnungen einbezogen und stellen somit eine erhebliche Vereinfachung dar (weitere Informationen finden sich hier ). Die topographische Senkenanalyse ist das Ergebnis einer Analyse des Digitalen Geländemodells (ATKIS® DGM – Digitales Geländemodell, 2021) unter Berücksichtigung der Gebäudeflächen und Durchfahrten sowie Geschossinformationen (ALKIS®- Amtliches Liegenschaftskatasterinformationssystem, 2021), welche durch die BWB im Jahr 2022 durchgeführt wurde. Es erfolgte eine GIS-Analyse zur Ermittlung der Senken, Fließwege und Abflussakkumulation basierend auf dem vorgeglätteten DGM. Die Gebäude wurden als nicht überströmbare Abflusshindernisse in das DGM integriert und Senken in umschlossenen Innenhöfen ausgeschlossen. Folgende Senkenattribute wurden basierend auf einer zonalen Statistik abgeleitet und werden in den Sachdaten dargestellt: Fläche Einzugsgebiet (DrainArea [m²]) Fläche Senke (FillArea [m²]) Maximale Tiefe der Senke (FillDepth [cm]) Geländehöhe Senkenbasis (BottomElev [m]) Geländehöhe maximaler Füllstand (FillElev [m]) Füllvolumen (FillVolume [m³]) Basierend auf folgenden Parametern wurden die relevanten Senken ermittelt: Senkentiefe mindestens 20 cm, Senkenfläche mindestens 4 m², Senkenvolumen mindestens 2 m³, Senkeneinzugsgebiet mindestens 200 m². Der Datensatz der Feuerwehreinsätze zeigt Meldungen der Berliner Feuerwehr in Bezug auf ,,Wasser”, welche anhand des Meldungstextes mit Starkregen in Verbindung zu bringen sind und an Starkregentagen aufgenommen wurden. Der Datensatz wurde durch die Berliner Feuerwehr erfasst und durch die BWB prozessiert (sogenannter Überflutungsatlas). Die BWB haben die Feuerwehreinsätze mit den Niederschlagsdaten der BWB an diesem Tag und Ort abgeglichen und ein anzunehmendes Wiederkehrintervall (T) des aufgetretenen Niederschlagsereignisses zugeordnet. Dopplungen wurden entfernt. Folgende Attribute wurden abgeleitet und werden in den Sachdaten dargestellt: Datum (angelegt) Wiederkehrintervall (T) Ortsteil Die Daten wurden räumlich über die Berliner Adressdatei geocodiert. Der Zeitraum der Meldungen umfasst einerseits den Zeitraum 2005 bis 2017 anderseits 2018 bis 2021. Diese Datensätze wurden zu einem Datensatz von 2005 bis September 2021 zusammengefasst. Zwecks Aggregierung und Darstellung wurden die Daten auf Blockteilflächen und Straßenflächen des Informationssystems Stadt und Umwelt (ISU5 2021) zusammengefasst und klassifiziert. In Berlin wird die Analyse zu Starkregengefahren auf Basis eines gekoppelten 1D-Kanalnetz und eines 2D-Oberflächenabflussmodells (1D/2D gekoppeltes Modell) durchgeführt. Bei diesem Verfahren wird die Berechnung der Abflussvorgänge im Kanalnetz (1D) mit der zweidimensionalen hydrodynamischen Modellierung der Oberflächenabflüsse (2D) kombiniert, um einen bidirektionalen Austausch von Wasservolumen, d.h. einen Austausch in beide Richtungen, zwischen Oberfläche und Kanalnetz an den Schächten und Straßenabläufen zu berücksichtigen. Die Erarbeitung der Starkregengefahren erfolgt basierend auf der von den BWB und der für Wasserwirtschaft zuständigen Senatsverwaltung gemeinsam entwickelten Leistungsbeschreibung „Erstellung von Starkregengefahrenkarten für Berliner Misch- bzw. Regenwassereinzugsgebiete“. Voraussetzung sind Daten zu Topographie, Gebäuden, Straßen, Versiegelung und bodenkundlichen Kennwerten sowie Kanalnetzdaten . Für die 1D-Modellierung des Kanalnetzes wird das aktuelle Kanalnetz (Misch- oder Trennkanalisation) der BWB verwendet. Die Entwässerungsinfrastruktur wird durch ein Kanalnetzmodell abgebildet, wobei dieses u.a. Schächte, Straßenabläufe, Haltungen und Haltungsflächen berücksichtigt. Auf Grundlage des digitalen Geländemodells wird ein detailliertes, lückenloses und überlappungsfreies 2D-Oberflächenmodell erstellt und um standardisierte Dachformen der Gebäudedaten ergänzt. Mauern oder Bordsteine werden durch Bruchkanten berücksichtigt. Die Oberflächenbeschaffenheit des Untersuchungsgebietes beeinflusst die Abflussbildung und -konzentration, daher wird basierend auf den entsprechenden Datengrundlagen (siehe Kapitel Datengrundlage) zwischen Gebäudeflächen, Straßen und Wegen, Gewässer und Grünflächen unterschieden. Mauern, Bordsteine oder ähnliche linienhafte Elemente können Abflusshindernisse darstellen, werden aufgrund der Auflösung jedoch nicht durch das DGM abgebildet und werden – falls sie abflussrelevant sind – nachträglich über Bruchkanten berücksichtigt. Maßgebliche Datensätze für Gebäudeflächen sind die ALKIS-Gebäude und der Datensatz der Gründächer (im Bereich der Kleingärten). Bei der Abflussbildung von Dachflächen wird zwischen einleitenden und nicht einleitenden Dächern basierend auf den Daten der Erfassung des Niederschlagsentgelts unterschieden. Einleitende Dächer werden in der Modellierung als direkt an den Kanal angeschlossen betrachtet (1D-Abflussbildung). Bei nicht einleitenden Dächern erfolgt die Abflussbildung über das Oberflächenabflussmodell. In diesem Fall wird der effektive Niederschlag auf die umliegende Oberfläche verteilt, indem das Prinzip der Randverteilung angewendet wird. Straßen und Wege umfassen alle befestigten Flächen, wie Straßen, Wege, Plätze und private versiegelte Flächen. Die Abflussbildung dieser Flächen erfolgt über das 2D-Oberflächenabflussmodell und es wird nicht zwischen einleitend und nicht einleitend unterschieden. Als Gewässerflächen werden alle stehenden Gewässer und Fließgewässer aus dem ALKIS-Datensatz angenommen. Alle restlichen Flächen werden als Grünflächen angesetzt. Für diese Flächen werden im Modell entsprechende Abflussparameter, wie Benetzungs- und Muldenverluste sowie Anfangs- und Endabflussbeiwerte, basierend auf Literaturwerten, angesetzt. Das Modell bildet den Rückhalt der Vegetation (Interzeption), die Versickerungsfähigkeit des Bodens und die Oberflächenrauheiten ab. Für Hochwasserrisikogebiete (SenMVKU, 2024) wurden in Berlin im Rahmen der Hochwasserrisikomanagementrichtlinie bereits Hochwassergefahrenkarten erarbeitet und Überschwemmungsgebiete ausgewiesen. Um keine Überschneidungen mit den Starkregengefahrenkarten zu erzielen, werden diese Gewässer als hydraulisch voll leistungsfähig angenommen. Außerdem wird für bestimmte Gewässer (z.B. Gewässer 1. Ordnung, Nordgraben) angenommen, dass diese bei kurzen Starkregenereignissen ausreichend hydraulisch leistungsfähig sind. Ein „Anspringen“ ist erst bei länger anhaltenden, räumlich ausgeprägteren Niederschlagsereignissen zu erwarten. Das Modell geht davon aus, dass ein Austritt von Wasser und somit eine Überflutung von diesen Gewässern methodisch nicht möglich ist. Außerdem werden diese Gewässer mit einem einheitlichen Vorflutwasserstand für ein mittleres Hochwasser (für das seltene und außergewöhnliche Ereignis) sowie für ein 100-jährliches Hochwasser (für das extreme Ereignis) angenommen. Im Modell werden für das seltene und außergewöhnliche Ereignis die tatsächlichen Gewässerverrohrungen bzw. -durchlässe angesetzt. Für das Szenario Extremereignis gilt, dass Durchlässe teilverklaust (Durchmesser > 0,5 m (> DN 500)) oder vollständig verklaust (Durchmesser ≤ 0,5 m (≤ DN 500)) angenommen werden, es sei denn, ein Raumrechen verhindert eine Verklausung. Mit dem aufgestellten Modell werden die Überflutungen von Niederschlagsszenarien mit unterschiedlicher Jährlichkeit berechnet, wobei für die Niederschlagshöhen die koordinierte Starkniederschlagsregionalisierung und -auswertung (KOSTRA) des Deutschen Wetterdienstes (DWD) zugrunde gelegt werden. Es kommt die Revision des Datensatzes KOSTRA-DWD-2020 zum Einsatz. Folgende Szenarien werden im Rahmen des Starkregenrisikomanagements in Berlin betrachtet: seltenes Ereignis : 30 bzw. 50-jährliches Niederschlagsereignis (T = 30a bzw. T = 50a, Dauerstufe 180 Min.) mit einer Euler-Typ II Niederschlagsverteilung außergewöhnliches Ereignis : 100-jährliches Niederschlagsereignis (T = 100a, Dauerstufe 180 Min.) mit einer Euler-Typ II Niederschlagsverteilung extremes Ereignis : 100 mm Niederschlagsereignis in einer Stunde (T extrem) mit einer Blockregenverteilung. Basierend auf einer Sensitivitätsanalyse wurde die maßgebliche Dauerstufe mit 180 Minuten für Berlin ermittelt, wobei hier der höchste Wasserstand als maßgeblich betrachtet wird. Für die Intensität und für den zeitlichen Niederschlagsverlauf wird die Euler-Typ II Verteilung (seltenes und außergewöhnliches Ereignis) oder ein Blockregen mit einer Regendauer von 60 Minuten (extremes Ereignis) angenommen. Neben der Beregnungszeit, die der Dauerstufe der betrachteten Szenarien entspricht, wird in der Modellierung jeweils eine einstündige Nachlaufzeit berücksichtigt. Die Plausibilitätsprüfung erfolgt aufgrund der Ergebnisse des außergewöhnlichen Ereignisses. Es werden unplausible Abflusspfade und Wasseransammlungen ggf. durch Ortsbegehungen geprüft, und nicht berücksichtigte, hydraulisch relevante Strukturen nachgepflegt. Die Methode ist sehr daten- und rechenintensiv, so dass sie nicht berlinweit, sondern nur für ausgewählte Bereiche sukzessive angewandt werden kann. Dafür bietet sie relativ genaue und belastbare Ergebnisse und mit der Methode lassen sich die Abflussbildung und Abflusskonzentration nachvollziehen. Es werden kontinuierlich weitere Gebiete mit der gekoppelten 1D/2D Simulation gerechnet und anschließend online verfügbar gemacht. Die nachfolgende Tabelle zeigt, für welche Gebiete bisher Starkregengefahrenkarten erarbeitet wurden.

Hydrogeologische Karte von Niedersachsen 1 : 50 000 – Änderung der mittleren jährlichen Grundwasserneubildung für den 30-jährigen Zeitraum 2071-2100 zu 1971-2000 im hydrologischen Sommerhalbjahr, Klimaschutz-Szenario (RCP2.6)

Die Karte zeigt die modellierte Änderung der mittleren jährlichen Grundwasserneubildung für den 30-jährigen Zeitraum 2071-2100 zu 1971-2000 im hydrologischen Sommerhalbjahr (Mai-Okt.) in mm/a berechnet mit dem „Klimaschutz“-Szenario (RCP2.6). Grundwasser ist ein Rohstoff, der sich regenerieren und erneuern kann. Hauptlieferant für den Grundwasservorrat ist in Niedersachsen versickerndes Niederschlagswasser. Es sorgt dafür, dass die Grundwasservorkommen der Speichergesteine im Untergrund aufgefüllt werden. Besonders hoch ist die Grundwasserneubildung im Winter, da zu dieser Zeit ein großer Teil der Niederschläge im Boden versickert. In den wärmeren Jahreszeiten verdunstet dagegen ein großer Teil des Niederschlags bereits an der Oberfläche oder wird von Pflanzen aufgenommen. Die Grundwasserneubildung ist räumlich stark unterschiedlich verteilt. Sie hängt ab von der Niederschlags- und Verdunstungsverteilung, den Eigenschaften des Bodens, der Landnutzung (Bewuchs, Versiegelungsgrad), dem Relief der Landoberfläche, der künstlichen Entwässerung durch Drainage, dem Grundwasserflurabstand sowie den Eigenschaften der oberflächennahen Gesteine. Da sich diese Parameter in Niedersachsen zum Teil auf kleinstem Raum deutlich unterscheiden, unterliegt auch die Grundwasserneubildung großen lateralen Schwankungen. Um die Grundwasserneubildung zu ermitteln, gibt es verschiedene Verfahren. Die vorliegenden Karten zeigen die flächendifferenzierte Ausweisung der mittleren Grundwasserneubildung, die mit dem Verfahren mGROWA (kurz für „monatlicher Großräumiger Wasserhaushalt“) berechnet wurde. Das Model mGROWA wurde für die großräumige Simulation des Wasserhaushalts am Forschungszentrum Jülich in Zusammenarbeit mit dem LBEG entwickelt (Herrmann et al. 2013) und seit 2016 für Niedersachsen methodisch aktualisiert. Zusätzlich wurde eine Reihe neuer Eingangsdaten verwendet, um ein aktuelle Datengrundlagen für wasserwirtschaftliche Planungsarbeiten und wasserrechtliche Genehmigungsverfahren zu liefern. Als klimatische Inputdaten wurden tägliche und monatliche Klimaprojektionsdaten genutzt. Die Klimaprojektionsdaten stellen die Ergebnisse eines Ensembles aus verschiedenen Klimamodellen dar (das Niedersächsische Klimaensemble AR5-NI v2.1 siehe Hajati et al. (2022)). Die Daten wurden vom Deutschen Wetterdienst bereitgestellt. Datengrundlage dessen ist das EURO-CORDEX Ensemble (Jacob et al., 2014). Im Rahmen des BMVI-Expertennetzwerks fand durch den DWD eine Herunterskalierung von einem 12,5 km auf ein 5 km Raster statt. Die Klimamodelle sind mit dem „Klimaschutz“-Szenario (RCP2.6) angetrieben. Dabei handelt es sich um ein Szenario des IPCC (Weltklimarat), welches deutliche Anstrengungen beim Klimaschutz und niedrigen Emissionen bedeutet. Die Ergebnisse aller Klimamodelle sind gleich wahrscheinlich. Daher kann neben dem Mittelwert, der eine Tendenz aufzeigt, auch der obere (Maximum) und untere (Minimum) Rand der Ergebnisbandbreite über den MapTip abgerufen werden. Für eine bessere Regionalisierung wurden die klimatischen Eingangsparameter Niederschlag und potentielle Verdunstung mit bilinearer Interpolation auf ein 500 x 500 m Raster für mGROWA22 herunterskaliert.

Hydrogeologische Karte von Niedersachsen 1 : 50 000 – Mittlere monatliche Grundwasserneubildung 1971 - 2000 im August, Methode mGROWA22

Die Karte zeigt die mittlere monatliche Grundwasserneubildung für den Monat August im 30-jährigen Zeitraum 1971-2000. Grundwasser ist ein Rohstoff, der sich regenerieren und erneuern kann. Hauptlieferant für den Grundwasservorrat ist in Niedersachsen versickerndes Niederschlagswasser. Es sorgt dafür, dass die Grundwasservorkommen der Speichergesteine im Untergrund aufgefüllt werden. Besonders hoch ist die Grundwasserneubildung im Winter, da zu dieser Zeit ein großer Teil der Niederschläge im Boden versickert. In den wärmeren Jahreszeiten verdunstet dagegen ein großer Teil des Niederschlags bereits an der Oberfläche oder wird von Pflanzen aufgenommen. Die Grundwasserneubildung ist räumlich stark unterschiedlich verteilt. Sie hängt ab von der Niederschlags- und Verdunstungsverteilung, den Eigenschaften des Bodens, der Landnutzung (Bewuchs, Versiegelungsgrad), dem Relief der Landoberfläche, der künstlichen Entwässerung durch Drainage, dem Grundwasserflurabstand sowie den Eigenschaften der oberflächennahen Gesteine. Da sich diese Parameter in Niedersachsen zum Teil auf kleinstem Raum deutlich unterscheiden, unterliegt auch die Grundwasserneubildung großen lateralen Schwankungen. Um die Grundwasserneubildung zu ermitteln, gibt es verschiedene Verfahren. Die vorliegenden Karten zeigen die flächendifferenzierte Ausweisung der mittleren Grundwasserneubildung, die mit dem Verfahren mGROWA (kurz für „monatlicher Großräumiger Wasserhaushalt“) berechnet wurde. Das Model mGROWA wurde für die großräumige Simulation des Wasserhaushalts am Forschungszentrum Jülich in Zusammenarbeit mit dem LBEG entwickelt (Herrmann et al. 2013) und seit 2016 für Niedersachsen methodisch aktualisiert. Zusätzlich wurde eine Reihe neuer Eingangsdaten verwendet, um ein aktuelle Datengrundlagen für wasserwirtschaftliche Planungsarbeiten und wasserrechtliche Genehmigungsverfahren zu liefern. Als klimatische Inputdaten wurden tägliche und monatliche gemessene und anschließend räumlich interpolierte Klimabeobachtungsdaten des Deutschen Wetterdienstes genutzt. Diese sind die potenzielle Verdunstung, die auf Grundlage der FAO-Grasreferenzverdunstung berechnet wurde (DWD, unveröffentlicht) und der Niederschlag basierend auf dem REGNIE-Produkt (Rauthe et al, 2013), welche nach Richter korrigiert wurden (Richter, 1995). Für eine bessere Regionalisierung wurden die klimatischen Eingangsparameter Niederschlag und potentielle Verdunstung mit bilinearer Interpolation auf ein 100 x 100 m Raster für mGROWA22 herunterskaliert.

Wasserstandsvorhersage fuer die Bundeswasserstrassen

Parallel zu einem rein statistischen Vorhersageverfahren wurde ein weitgehend deterministisches Flussgebietsmodell erarbeitet, das in Form einzelner hydrologisch-physikalischer Bausteine u.a. die Niederschlagskonzentration, die Abflussbildung und die Abflusstransformation beruecksichtigt. Nach Errichtung des Datenerfassungs- und Uebertragungssystems soll dieses deterministische Modell zunaechst fuer die taegliche Wasserstandsvorhersage am Pegel Maxau eingesetzt werden, wobei eine von der ETH Zuerich erstellte Wasserstandsvorhersage fuer den Pegel Rheinfelden einbezogen wird. Das Modell eignet sich auch zur Wasserstandsvorhersage waehrend fortschreitenden Ausbaus und bei kuenstlichen Abflussregulierungen. Es laesst sich daher vorrangig auch zur Steuerung von Hochwasserwellen einsetzen. Zur Zeit wird das Neckargebiet einbezogen und die Erweiterung auf den Rheinpegel Worms getestet.

Zukunftsfähiges Wassermanagement kommunaler Wasserversorger in Zeiten des Klimawandels, Teilprojekt 7

Langjährige Niederschlagsverteilung 1981-2010 (Umweltatlas)

Langjährige Niederschlagsverteilung in Berlin und dem näheren Umland (Gesamtjahr, Winter- und Sommerhalbjahr). Es wurden die Niederschläge der Wasserwirtschaftsjahre 1981-2010 zugrunde gelegt. Diese umfassen den Zeitraum vom 01.11.1980 bis zum 31.10.2010.

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