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Schichtdicken des operationellen Zirkulationsmodells des BSH in der Nord- und Ostsee (horizontale Auflösung 5 km) 06

Schichtdicken des operationellen Zirkulationsmodells des Bundesamtes für Seeschifffahrt und Hydrographie (BSH) in der Nord- und Ostsee (horizontale Auflösung ca. 5 km). Das Modell (HBM, HIROMB-BOOS-Modell) läuft viermal am Tag in einer Konfiguration mit einem feineren Gitter in der Deutschen Bucht und westlichen Ostsee (900 m Auflösung, separater Datensatz) und einem gröberen Gitter, das die gesamte Nord- und Ostsee abdeckt (5 km Auflösung, dieser Datensatz). Das Modell wird von aktuellen Wettervorhersagen des Deutschen Wetterdienstes (DWD) angetrieben. Genauere Informationen über die Modellkonfiguration sind in Brüning et al. (2021); https://doi.org/10.23784/HN118-01; zu finden.

Ermittlung der Baumvitalität entlang von Schienenwegen mit Fernerkundung und dendroökologischen Analysen und deren Multiplikatoreffekt für Risiken durch andere Naturkatastrophen, Teilvorhaben: Deutscher Wetterdienst (DWD)

Gesundheitsforum des Fachzentrums Klimawandel Hessen

Methode: Das Forum setzt sich interdisziplinär zusammen und deckt die Fachbereiche Biometeriologie, vektorübertragene Krankheiten, Veterinärmedizin und Infektiologie, Umwelthygiene sowie Pflege und Betreuung ab. Beteiligt sind Fachleute aus wissenschaftlichen Institutionen und Forschungseinrichtungen in Hessen. Weiter sind neben dem Deutschen Wetterdienst hessische Behörden aus dem Gesundheitswesen und der Betreuungs- und Pflegeaufsicht sowie dem Veterinärwesen vertreten. Ziel: Das Forum dient der Vernetzung und als Plattform des Informationsaustauschs und der Multiplikation über laufende Vorhaben und Forschungsaktivitäten der Mitglieder. Außerdem fungiert es initiierend und begleitend bei der Entwicklung und Durchführung von Projekten mit Bezug zu Klimawandel und Gesundheit im Rahmen des Forschungsprogramms INKLIM-A (Interdisziplinäre Forschung zu Klimawandel, Folgen und Anpassung in Hessen).

HPC-Exzellenzzentrum für Wetter- und Klima-Forschung auf Höchstleistungsrechnern

Abflussprojektionen für die großen Flüsse Deutschlands basierend auf Bias-korrigierten Klimaprojektionen und dem Wasserhaushaltsmodell LARSIM-ME

Die Bundesanstalt für Gewässerkunde (BfG) erstellt Abflussprojektionen für Pegel in den Einzugsgebieten von Donau, Elbe, Ems, Rhein und Weser und stellt diese als Beitrag und Grundlage zur Deutschen Anpassungsstrategie an den Klimawandel (DAS) über den DAS-Basisdienst "Klima und Wasser" bereit. Die Projektionen fußen auf den Szenarien und Daten, die auch den Berichten des Weltklimarates zugrunde liegen. Diese globalen Klimadaten werden durch Europäische Wetterdienste und Klimaforschungsinstitute für Europa regionalisiert. Für Deutschland und die internationalen Einzugsgebietsanteile werden diese Daten durch den Deutschen Wetterdienst (DWD) ebenfalls im Rahmen des DAS-Basisdienstes aufbereitet. Die BfG setzt die hydrometeorologischen Größen (Lufttemperatur, Niederschlag, Globalstrahlung, Wind, relative Luftfeuchte) und deren für die Zukunft projizierten Änderungen mittels eines Wasserhaushaltsmodells in Tageswerte hydrologischer Größen (u.a. Abfluss) um. Die hier bereitgestellten Daten basieren auf einem Klimadatenfundus, der im Kontext des 5. IPCC-Sachstandsberichts (IPCC, 2013) durch das globale Coupled Model Intercomparison Project Nr. 5 (CMIP5, Meehl und Bony, 2011) und den europäischen Teil des Coordinated Regional Climate Downscaling Experiment (EURO-CORDEX, Jacob et al., 2014) sowie nationale Modellaktivitäten (ReKliEs-De, Hübner et al., 2017) generiert wurden. Die rohen Klimamodelldaten wurden durch die BfG einer grundlegenden Prüfung unterzogen (Nilson, 2021; Nilson et al., 2014) um unplausible Projektionen auszuschließen. Auf Basis dieser Prüfung ergeben sich somit Ensembles von 16 Abflussprojektionen für das Hochemissionsszenario RCP8.5, 11 Projektionen für das mittlere Szenario RCP4.5 und 10 Simulationen für das bzgl. klimaschutzfortgeschritten optimistische RCP2.6-Szenario. Die verbliebenen Klimaprojektionen wurden durch den DWD aufbereitet. Zu den Aufbereitungsschritten gehört eine multivariate Biasadjustierung (Cannon, 2018) auf Basis des hydrometeorologischen Referenzdatensatzes HYRAS (Tageswerte; z.B. Rauthe et al., 2013) sowie eine räumliche Disaggregierung auf das ebenfalls von HYRAS vorgegebene Raster von 5 km x 5 km. Auf dieser Grundlage wurden durch die BfG Simulationen mit dem Wasserhaushaltsmodell LARSIM-ME (Version 2019; Fleischer et al., in Vorber.) durchgeführt und in die bereitgestellten 37 Abflussprojektionen generiert. Die Projektionen sind u.a. in Teile der Klimawirkungs- und Risikoanalyse des Bundes für Deutschland eingeflossen (KWRA 2021). Die Veröffentlichung der nächsten Risikoanalyse ist für 2028 geplant (KRA 2028). Die Pflege und Weiterentwicklung der Modelle und Daten erfolgt kontinuierlich u.a. im Rahmen der Ressortforschung der Bundesministerien für Verkehr und Umwelt.

Erosionsgefährdungskarten Freistaat Sachsen

In den letzten Jahren wurden neue Datengrundlagen erarbeitet, die eine aktuelle Bewertung der Erosionsgefährdung erforderte. Gegenüber den bisher vorliegenden Erosionsgefährdungskarten liegen nun räumlich differenziertere und aktualisierte Erosionsgefährdungskarten vor. Die folgenden Datengrundlagen gingen in das vorliegende Kartenwerke ein. Sie sind bei der Nutzung und Interpretation der Erosionsgefährdungskarten zu berücksichtigen: Bodenkarte im Maßstab 1 : 50.000 (BK50), Quelle: Sächsisches Landesamt für Umwelt, Landwirtschaft und Geologie (LfULG) 2020; Digitales Geländemodell im 5 m-Raster (DGM5), generalisiert aus DGM2, Quelle: Geobasisinformation und Vermessung Sachsen (GeoSN) 2012; Niederschlagsreihen von 2001 bis 2017, Quelle: Deutscher Wetterdienst (DWD) 2019

Klimaanalyse 2022

Deutscher Wetterdienst DWD 1996: Klimakarten für das Land Berlin, Teil 1: Bioklima Berlin, Gutachten im Auftrag der Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Umweltschutz und Technologie, unveröffentlicht. GEO-NET 2013: Klimaökologische Untersuchung „Tempelhofer Freiheit“ in Berlin – Entwurf Rev. 02, im Auftrag der Tempelhof Projekt GmbH, Berlin unveröffentlicht. GEO-NET 2022: Regionale Kaltluftströmungen in Deutschland. Eigene Untersuchung. Unveröffentlicht. Groß, G. 1989: Numerical simulation of the nocturnal flow systems in the Freiburg area for different topographies, in: Beitr. Phys. Atmosph.,H 62, S. 57-72. Groß, G. 2002: The exploration of boundary layer phenomena using a nonhydrostatic mesoscale model, in: Meteor.Z.schr. Vol. 11 Nr.5, S.701-710. Höppe, P. 1984: Die Energiebilanz des Menschen. Münchener Universitätsschriften, Meteorol. Inst., Wiss. Mitt. 49. Höppe, P., Mayer, H. 1987: Planungsrelevante Bewertung der thermischen Komponente des Stadtklimas. Landschaft und Stadt 19 (1), S. 22–29. Kiese, O. et al. 1992: Stadtklima Münster. Entwicklung und Begründung eines klimarelevanten Planungskonzeptes für das Stadtgebiet von Münster. Stadt Münster – Werkstattberichte zum Umweltschutz 1/1992. Landesamt für Gesundheit und Soziales (LAGeSo) (Hrsg.) 2014: Verzeichnis der Krankenhäuser und Privatentbindungsanstalten, Stand 06/2014, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/lageso/service/downloadcenter/ (Zugriff: 01.08.2024) Landesvermessung und Geobasisinformation Brandenburg (LGB) 2022: Amtliches Liegenschaftskatasterinformationssystem (ALKIS), Potsdam Internet: https://geobasis-bb.de/lgb/de/geodaten/liegenschaftskataster/alkis/ (Zugriff: 01.08.2024) Landesvermessung und Geobasisinformation Brandenburg (LGB) 2013: Digitales Geländemodell (DGM), Potsdam Internet: https://geobasis-bb.de/lgb/de/geodaten/3d-produkte/gelaendemodell/ (Zugriff 28.07.2020) Matzarakis, A., Mayer, H., 1996: Another Kind of Environmental Stress: Thermal Stress. NEWSLETTERS No. 18, 7-10. WHO Colloborating Centre for Air Quality Management and Air Pollution Control. Matzarakis, A., Rutz, F., Mayer, H., 2000: Modellierung der mittleren Strahlungstemperatur in urbanen Strukturen, Fachtagung METTOOLS, Stuttgart 2000. Internet: https://www.urbanclimate.net/matzarakis/papers/Tmrt_mettoolsiv.PDF (Zugriff: 04.02.2019) Mosimann, Frey, Trute, Wickenkamp 1999: Karten der klima- und immissionsökologischen Funktionen – Instrumente zur prozessorientierten Betrachtung von Klima und Luft in der Umweltplanung, in: Naturschutz und Landschaftsplanung 31,(4),S. 101-108, Stuttgart. Moriske & Turowski 2002: Handbuch für Bioklima und Lufthygiene, 8. Ergänzungslieferung, Ecomed-Verlag, Landsberg. Richter & Röckle (iMA Immissionen, Meteorologie Akustik) o.J.: Das numerische Simulationsmodell FITNAH, digitale PDF-Datei, Freiburg. Internet: https://www.ima-umwelt.de/fileadmin/Dokumente/Klima/fitnah_kurzuebersicht.pdf (Zugriff am 27.01.2016) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Baue und Wohnen Berlin) (Hrsg.) 2020: Flächennutzung und Stadtstruktur – Dokumentation der Kartiereinheiten und Aktualisierung des Datenbestandes, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/_assets/literatur/nutzungen_stadtstruktur_2020.pdf (Zugriff 23.05.2025) SenStadtUm (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Umwelt Berlin) (Hrsg.) 2015: GEO-NET Umweltconsulting GmbH, Hannover: GIS-gestützte Modellierung von stadtklimatisch relevanten Kenngrößen auf der Basis hochaufgelöster Gebäude- und Vegetationsdaten; EFRE Projekt 027 Stadtklima Berlin, Abschlussbericht. Internet: https://www.stadtentwicklung.berlin.de/umwelt/umweltatlas/download/Projektbericht_StadtklimaBerlin_SenStadtUm_IIID_2015.pdf (Zugriff 25.01.2016) SenStadtUm (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Umwelt Berlin) (Hrsg.) 2015c: PRISMA – Planungsraumbezogenes Informationssystem für Monitoring und Analyse, Berlin. Internet: https://www.stadtentwicklung.berlin.de/soziale_stadt/sozialraumorientierung/de/prisma.shtml (Zugriff 26.11.2015) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen Berlin) 2025a: Stadtklimaanalyse Berlin 2020/2022: Dokumentation der Datengrundlagen, Modellsimulation und Klimaanalyse. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/_assets/literatur/doku_klimaanalyse_2022.pdf (Zugriff 22.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen Berlin) 2025b: Klimamodellierung 2022: Auswertung von Messdaten ausgewählter Klimastationen in Berlin und Potsdam. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/_assets/literatur/doku_klimastationen_2022.pdf (Zugriff 22.04.2025) VDI (Verein Deutscher Ingenieure) 2008: Richtlinie VDI 3785, Blatt1, Methodik und Ergebnisdarstellung von Untersuchungen zum planungsrelevanten Stadtklima, Düsseldorf. Internet: https://www.vdi.de/ (Zugriff am 11.05.2009) VDI (Verband Deutscher Ingenieure) 2015: Richtlinie VDI 3787 Blatt 2 Umweltmeteorologie: Methoden zur human-biometeorologischen Bewertung der thermischen Komponente des Klimas. Verein Deutscher Ingenieure, Düsseldorf. Internet: https://www.vdi.de/ (Zugriff 02.04.2024) VDI (Verein Deutscher Ingenieure) 2022: Richtlinie VDI 3787, Blatt2, Methoden zur human-biometeorologischen Bewertung der thermischen Komponente des Klimas, Düsseldorf. Internet: https://www.vdi.de/ (Zugriff am 02.04.2025) Vogt, J. 2002: Bericht über orientierende Untersuchungen zur lokalklimatischen Funktion der Flächen des Gleisdreieckes in Berlin, Textteil, Voruntersuchung im Auftrag der Vivico Management GmbH, unveröffentlicht, Berlin. Vogt, J. 2002: Bericht über orientierende Untersuchungen zur lokalklimatischen Funktion der Flächen des Gleisdreieckes in Berlin, Abbildungsteil, Voruntersuchung im Auftrag der Vivico Management GmbH, unveröffentlicht, Berlin. SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung Berlin) (Hrsg.) 2001: Umweltatlas Berlin, Karte 04.07 Klimafunktionen, 1:50 000, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/klima/klimaanalyse/2000/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung Berlin) (Hrsg.) 2003: Umweltatlas Berlin, Karte 04.10 Klimamodell Berlin – Analysekarten, 1:50 000, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/klima/klimaanalyse/2001/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung Berlin) (Hrsg.) 2004: Umweltatlas Berlin, Karte 04.11 Klimamodell Berlin – Bewertungskarten, 1:50 000, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/klima/klimabewertung/2001/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung Berlin) (Hrsg.) 2009: Umweltatlas Berlin, Karte 04.10 Klimamodell Berlin – Analysekarten, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/klima/klimaanalyse/2005/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung Berlin) (Hrsg.) 2022: Umweltatlas Berlin, Karte 04.10 Klimamodellierung Berlin – Klimaanalysekarten 2022, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/klima/klimaanalyse/2022/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung Berlin) (Hrsg.) 2009: Umweltatlas Berlin, Karte 04.11 Klimamodell Berlin – Bewertungskarten, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/klima/klimabewertung/2005/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadtUm (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Umwelt Berlin) (Hrsg.) 2018: Umweltatlas Berlin, Karte 03.11.2 Verkehrsbedingte Luftbelastung im Straßenraum 2020 und 2025, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/luft/strassenverkehr-emissionen-und-immissionen/2018/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen Berlin) (Hrsg.) 2021: Umweltatlas Berlin, Karte 01.02 Versiegelung, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/boden/versiegelung/2021/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen Berlin) (Hrsg.) 2015: Umweltatlas Berlin, Karte 01.11.3 Naturnähe, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/boden/bodenfunktionskriterien/2015/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen Berlin) (Hrsg.) 2022: Umweltatlas Berlin, 2022, Karte 04.12 Entwicklung der Anzahl ausgewählter klimatologischer Kenntage, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/klima/klimawandel/2022/zusammenfassung/ SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen Berlin) (Hrsg.) 2022: Amtliches Liegenschaftskatasterinformationssystem (ALKIS), Berlin. Internet: https://gdi.berlin.de/geonetwork/srv/ger/catalog.search#/metadata/0a7c53a5-b29d-3f45-9734-1c811045e6c2 (Zugriff 16.04.2025) SenStadtUm (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Umwelt Berlin) (Hrsg.) 2016: Umweltatlas Berlin, Karte 04.11 Klimamodell Berlin – Planungshinweiskarte Stadtklima, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/klima/klimabewertung/2015/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen Berlin) (Hrsg.) 2020: Umweltatlas Berlin, Reale Nutzung der bebauten Flächen / Grün- und Freiflächenbestand 2020. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/nutzung/flaechennutzung/2020/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen Berlin) (Hrsg.) 2020: Umweltatlas Berlin, Gebäudehöhen. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/nutzung/gebaeudehoehen/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen Berlin) (Hrsg.) 2020: Umweltatlas Berlin, Vegetationshöhen. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/biotope/vegetationshoehen/2020/methode/ (Zugriff 16.04.2025)

Erosionsgefährdungskarten Sachsen

In den letzten Jahren wurden neue Datengrundlagen erarbeitet, die eine aktuelle Bewertung der Erosionsgefährdung erforderte. Gegenüber den bisher vorliegenden Erosionsgefährdungskarten liegen nun räumlich differenziertere und aktualisierte Erosionsgefährdungskarten vor. Die folgenden Datengrundlagen gingen in das vorliegende Kartenwerke ein. Sie sind bei der Nutzung und Interpretation der Erosionsgefährdungskarten zu berücksichtigen: Bodenkarte im Maßstab 1 : 50.000 (BK50), Quelle: Sächsisches Landesamt für Umwelt, Landwirtschaft und Geologie (LfULG) 2020; Digitales Geländemodell im 5 m-Raster (DGM5), generalisiert aus DGM2, Quelle: Geobasisinformation und Vermessung Sachsen (GeoSN) 2012; Niederschlagsreihen von 2001 bis 2017, Quelle: Deutscher Wetterdienst (DWD) 2019

Vorhersagbarkeit von Rossbywellenpaketen: Klimatologie und Eigenschaften der Dynamik

Rossbywellen sind von grundlegender Bedeutung für die Dynamik der Erdatmosphäre. Die Wettersysteme der mittleren Breiten sind häufig in deutlich ausgeprägten Rossbywellenpakete (RWP) eingebettet. Die Bedeutung dieser Wellenpakete für die Wettervorhersage wurde schon vor langem erkannt. Die Rolle der RWP als Vorläufer von Schwerwetterereignissen fand dabei besondere Beachtung. Im allgemeinen ist zu erwarten, dass RWP, da sie sich als großskalige Strömungsmerkmale gemäß balancierter Dynamik entwickeln, einen hohen Grad an Vorhersagbarkeit aufweisen, der sich auch günstig auf die Vorhersagbarkeit der eingelagerten, kleinskaligeren Wetterphänomene auswirkt. Andererseits hat eine Reihe von neueren Studien gezeigt, dass sich Vorhersagefehler und -unsicherheiten innerhalb von RWP ausbreiteten und anwachsen, was zu einer maßgeblichen Beeinträchtigung der Vorhersagbarkeit führen kann. Es steht damit die wichtige Frage im Raum: Unter welchen Bedingungen besitzen RWP eine hohe Vorhersagbarkeit und unter welchen Bedingungen besitzen sie eine geringe Vorhersagbarkeit? Die hier beantragte Arbeit wird zur Beantwortung dieser Frage einen wichtigen Beitrag leisten.Mithilfe dieses Antrags werden wir die Vorhersagbarkeit von RWP aus klimatologischer Sichtweise anhand von Ensemblevorhersagen über einen Zeitraum von 30 Jahren betrachten. Unser Ansatz betrachtet RWP als eigenständige, physikalisch aussagekräftige Einheiten, die durch spezifische Eigenschaften beschrieben werden können: Amplitude, Größe, Form und Lage. Die Vorhersagbarkeit dieser Eigenschaften werden wir aus den Ensembledaten bestimmen und ihre saisonale und regionale Abhängigkeit untersuchen, sowie die Abhängigkeit von der Dauer des RWP und der Phase im Lebenszyklus des RWP. Diese phänomenologische Untersuchung ergänzen wir durch eine prozess-basierte Untersuchung der RWP Dynamik. Das Ziel dabei ist es die Dynamik von RWP mit hoher bzw. niedriger Vorhersagbarkeit gegenüberzustellen, um dadurch ein besseres Verständnis der erheblichen Schwankung der RWP Vorhersagbarkeit zu gewinnen.

Horizont Europa, Rahmenprogramm für Forschung und Innovation (2021-2027), Ein innovatives LIDAR-Array für atmosphärische Messungen

Die Bemühungen um die Eindämmung des Klimawandels erfordern es mehr denn je, die atmosphärische Physik – einschließlich der Wind- und Temperaturverteilungen in der Atmosphäre – zu verstehen und zu überwachen. Nur so können Klimamodelle und Wettervorhersagen verbessert werden. Kommerzielle kompakte Windradare und LIDARe erreichen eine maximale Höhe von 5 km. Bei kontinuierlichen Messungen in darüber liegenden Höhen besteht daher eine Datenlücke. Das EU-finanzierte Projekt EULIAA wird ein LIDAR-Array entwickeln, das die Wind- und Temperaturverteilungen in der Atmosphäre großflächig und über einen langen Zeitraum hinweg ununterbrochen selbstständig messen kann. So wird es damit möglich sein, mehr als ein Jahr lang ohne Instandhaltung kontinuierliche Messungen in 5 km bis 50 km Höhe durchzuführen und dabei einen Beobachtungsbereich von bis zu 10 000 km2 abzudecken. Die angestrebten neuen LIDAR-Einheiten werden erschwinglich, kompakt, effizient und transportfreundlich sein und über Windturbinen oder Solarmodulen betrieben werden.

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