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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>

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.

Rasterdaten des beobachteten und projizierten abflussrelevanten Niederschlags für Niedersachsen (AR5-NI Version 2.1)

Der zip-Ordner enthält 30-jährige Rastermittel für Beobachtungs- (1931-1960 bis 1991-2020) und die Ergebnisbandbreite mit Mittelwert der Absolutwerte und Änderungssignale zu 1971-2000 für Projektionszeiträume der Klimaszenarien RCP8.5 und RCP2.6 (2031-2060 und 2071-2100) im Koordinatensystem epsg:4647 (UTM32) für die Zeiteinheiten: - yr: Kalenderjahr (Jan. - Dez.) - q1: Quartal 1 (Jan. - Mär.) - q2: Quartal 2 (Apr. - Jun.) - q3: Quartal 3 (Jul. - Sep.) - q4: Quartal 4 (Okt. - Dez.) Neben den Rasterdaten ist eine Information zu den Dateinamen und für eine Darstellung im GIS eine Klassifizierung der Rasterdaten mit Klassenname und hexcolor-code gegeben.

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 – 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.

Waldzustandsbericht 2025: Vitalität der Berliner Waldbäume verschlechtert sich

Der Gesundheitszustand der Berliner Waldbäume hat sich im Jahr 2025 weiter verschlechtert. 46 Prozent der Waldfläche weisen deutliche Schäden auf – neun Prozentpunkte mehr als 2024. Das ist der höchste im Beobachtungszeitraum erfasste Wert. Der Anteil gesunder Bäume ohne sichtbare Schäden liegt bei drei Prozent. Damit wird der bisherige niedrigste Wert aus dem Jahr 2022 leicht unterschritten. Hauptursachen sind das trockene Frühjahr 2025 und die anhaltende Bodentrockenheit seit 2018. Viele Bäume zeigen seit Jahren eine reduzierte Stoffwechselaktivität, die ihre Regenerationsfähigkeit einschränkt. Die Hauptbaumarten sind unterschiedlich betroffen: Während sich die Kiefer verschlechtert, hat sich der Zustand der Eichen auf niedrigem Niveau verbessert. 40 Prozent der Kiefern weisen deutliche Schäden auf (2024: 13 Prozent). Der Anteil völlig gesunder Kiefern liegt nur noch bei drei Prozent (2024: sieben Prozent). Ursache ist vor allem die extreme Frühjahrstrockenheit; die Niederschläge im Juli kamen zu spät für das Nadelwachstum. Die Mistel, die den Bäumen Nährstoffe und Wasser entzieht, ist weiterhin an rund einem Viertel der Bäume nachweisbar. Der Zustand der Eiche hat sich gegenüber dem Vorjahr verbessert, liegt aber weiterhin auf schlechtem Niveau. 66 Prozent der Eichen zeigen deutliche Schäden nach 87 Prozent im Jahr 2024. Spätfröste Anfang April haben auch in diesem Jahr den Blattaustrieb negativ beeinflusst. Nur zwei Prozent der Eichen wiesen 2025 keine Schäden auf. Die Absterberate ist weiter gesunken und nähert sich dem langjährigen Mittel an. Bezogen auf 10.000 Bäume ist im Mittel mit einem jährlichen Absterben von 27 Kiefern bzw. 48 Eichen zu rechnen. Ute Bonde, Senatorin für Mobilität, Verkehr, Klimaschutz und Umwelt: „Der diesjährige Waldzustandsbericht macht deutlich, dass die Berliner Wälder weiterhin unter dem Druck der veränderten klimatischen Bedingungen stehen. Wir sehen, wie ernst die Lage ist – und gleichzeitig, wo wir schon Wirkung erzielen. Die Berliner Forsten arbeiten seit Jahren mit großer Sorgfalt daran, die Wälder zu stabilisieren und Schritt für Schritt widerstandsfähiger zu machen. Mit angepassten Konzepten und Strategien werden wir diesen Weg fortsetzen: mit klarem Blick auf die fachlichen Erkenntnisse, mit Verantwortung und mit der notwendigen Ausdauer, die ein gesunder Stadtwald braucht. Denn intakte Wälder sind unverzichtbar für unser Trinkwasser und eine lebenswerte Stadt.“ Die Ergebnisse des Waldzustandsberichts deuten darauf hin, dass sich die klimatischen Veränderungen schneller vollziehen, als natürliche Anpassungsprozesse in Waldökosystemen folgen können. Die Anstrengungen der Berliner Forsten zum Umbau der Berliner Wälder über Naturverjüngung und Pflanzungen zeigen erste Erfolge. Der Anteil der Laubbäume und die Artenvielfalt in den Wäldern nehmen weiter zu. Die Bemühungen müssen für eine weitere Stabilisierung fortgesetzt und intensiviert werden. Derzeit erarbeiten die Berliner Forsten angepasste und weiterentwickelte Waldentwicklungsgrundsätze. Ergebnisse des laufenden Prozesses werden im Frühjahr 2026 vorgestellt.

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.

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/)

Süßwasserperlmuscheln als Archive für stabile Isotopen in Fließgewässern

Isotopendaten von Fließgewässern sind von essentieller Bedeutung, um unser Verständnis und Modelle für hydrologische, ökologische, biogeochemische und atmosphärische Prozesse zu verbessern. Jedoch läßt sich das volle Potential wegen viel zu kurzer und unvollständiger Zeitreihen gar nicht ausschöpfen. Hier schlagen wir einen innovativen Beitrag vor, um zur Lösung des Problems, nämlich limitierter Gewässerisotopen-Archive, beizutragen: die Nutzung von Süßwassermuscheln als langzeitliche delta18O-Archive von Fließgewässern. Im Rahmen einer Pilotstudie haben wir die Sauerstoffisotopendaten von Muschelschalen (kompiliert aus 10 Studien) analysiert, die von 18 Lokalitäten aus insg. 16 Flüssen unterschiedlicher geographischer Breiten weltweit stammen. Wir haben signifikante Zusammenhänge zwischen delta18O-Werten des Niederschlags, des Fließgewässers und der Muschelschalen ermittelt. Sowohl die Wasser- als auch die Schalendaten weisen relativ zum Niederschlag stark gedämpfte saisonale Amplituden auf. Aufbauend auf dieser Studie wollen wir nun multidekadische Rekonstruktionen von delta18O-Werten in Fließgewässern vornehmen. Zunächst wollen wir prüfen, ob sich die Wassertemperatur - als wichtige Voraussetzung zur präzisen Rekonstruktion des delta18O-Wertes des Wassers aus delta18O-Werten der Schalen - aus der (a) Zuwachsrate, (b) mikrostruktureller Merkmale und/oder (c) elementchemischer Daten der Schalen rekonstruieren lassen. Dann wollen wir testen inwiefern sich hochauflösende in-situ Messungen der delta18O-Werte der Schalen via SIMS komplementär zur traditionellen naßchemischen Methode via CF-IRMS (Stichwort: Micromilling oder Microdrilling) eignen, vor allem mit welcher Genauigkeit. Insbesondere könnte SIMS, dank wesentlich kleinerer, flacherer Probenpunkte, für langsam wachsende Schalenabschnitte in späten Lebensstadien der Tiere von großem Nutzen sein. Außerdem lassen sich die Meßpunkte wesentlich präziser zeitlich alignieren. Schließlich wollen wir die rekonstruierten delta18O(Wasser)-Zeitreihen von drei Einzugsgebieten in Luxemburg, Schweden und Deutschland mit multidekadischen delta18O-Niederschlags-Zeitreihen vergleichen, um über das derzeitige Verständnis zur Kontrolle der geologischen Begebenheiten auf hydrologische Funktionen hinauszugehen. Wir testen die Hypothese, daß Änderungen im Abfluss-Regime eines Einzugsgebiets (ausgelöst durch den Klimawandel) mechanistisch zu einer Modifikation des Wasseranteils führen, der über schnelle Fließwege zum Strom fließt - mit der zusätzlichen Annahme, daß das Ausmaß dieser Modifikation durch das Gestein moduliert wird. Um unsere Hypothese zu prüfen, bauen wir auf einer Metrik auf, nach der der Anteil jungen Wassers (Fyw) proportional zur Abflußmenge steigt und dadurch einen Anstieg des proportionalen Beitrags schneller Durchläufe bei hohen Abflußmengen aufzeigt. Dieser Ansatz ist besonders geeignet für die Bestimmung von Transitzeiten des Wassers in stationären und heterogenen Einzugsgebieten.

Schwerpunktprogramm (SPP) 2115: Synergie von Polarimetrischen Radarbeobachtungen und Atmosphärenmodellierung (PROM) - Verschmelzung von Radarpolarimetrie und numerischer Atmosphärenmodellierung für ein verbessertes Verständnis von Wolken- und Niederschlagsprozessen; Polarimetric Radar Observations meet Atmospheric Modelling (PROM) - Fusion of Radar Polarimetry and Numerical Atmospheric ..., Die Detektion von Riming durch die Kombination von polarimetrischen Wetterradarmessungen-, Wettervorhersagemodellanalysen und Wolkenradar-Dopplerdaten, das Projekt POMODORI

Die Bereifung (riming) ist ein Prozess, der unterkühlte Wassertröpfchen effizient in Eis umwandelt. Dieser Prozess hat daher einen signifikanten Einfluss auf die Bildung und Entwicklung von Niederschlag. Bereifung ist mit Fernerkundungsmethoden schwierig zu identifizieren und quantifizieren, und wird in Modellen noch unzureichend parametrisiert. Typischerweise werden nur intensive Bereifungsprozesse in Form von Graupel in Beobachtungs- und Modellstudien berücksichtigt Um ein besseres Verständnis über den Bereifungsprozess zu erhalten, werden in PROM-POMODORI operationelle polarimetrische Messungen aus dem C-Band Wetterradarverbund des DWD mit operationellen DWD ICON-D2 Wettervorhersagen und vertikalen Doppler-Messungen aus den hochauflösenden Wolkenradarmessungen aus JOYCE (Jülich) und vom Meteorologischen Institut der Ludwig-Maximilians-Universität in München, und auch von dem C-Band-Radarverbunds kombiniert. Aus vertikal sondierenden Doppler-Radarmessungen wird über die Fallgeschwindigkeit der Eispartikel der Bereifungsgrad quantifiziert. Der Bereifungsgrad auf Basis der JOYCE Wolkenradardaten wird dann mit den polarimetrischen Messungen aus dem Radarverbund und dem thermo(dynamischen) ICON-D2 Vorhersagen über ein maschinelles Lernverfahren korreliert. In dem man faktisch die Information aus (lokalen) Bereifungs-Retrievals von Doppler-Radarmessungen auf die räumlichen polarimetrischen und thermodynamischen Messfelder überträgt, wird die räumliche Variabilität der Bereifung in Niederschlagswolken für typische Niederschlagssituationen in Teilen Süddeutschlands untersucht. PROM-POMODORI wird die identifizierte Variabilität der Bereifung in Bezug zur ICON-D2-Gitterauflösung betrachten, und dabei untersuchen, wie significant die sub-skalige Bereifungsvariabilität ist. Darüber hinaus wird in PROM-POMODORI untersucht, ob die Güte des Bereifungs-Retrivals genutzt werden könnte, um als Indikator für kritische Flugzeug-Vereisungssituation zu dienen. Dabei werden die Retrieval-Ergebnisse, mit dem DWD ADWICE System verglichen, welches für die Luftfahrt Karten über Regionen mit potentiell kritischem Vereisungspotential zu Verfügung stellt.

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