Das Projekt "Ermittlung des Potenzials von Speläothemen zur Rekonstruktion von (kurzfristigen) Phasen extremen Klimas" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Universität Mainz, Institut für Geowissenschaften, Arbeitsgruppe Speläothemforschung.Ziel dieses Antrags ist es, das Potenzial von Speläothemen für die Rekonstruktion von (kurzlebigen) Phasen und Ereignissen extremen Klimas, wie besonders niedrigen Temperaturen, extreme, Niederschlagsmengen oder hohen Windgeschwindigkeiten, zu ermitteln. Solche Extremereignisse treten selten auf, verursachen aber oft große Schäden mit schwerwiegenden Folgen für Bevölkerung und Ökosysteme der betroffenen Region. Ein besseres Verständnis der Ursachen und Randbedingungen von Extremereignissen ermöglicht eine bessere Prognose ihres Auftretens in der Zukunft, was wesentlich ist für das Treffen entsprechender Vorkehrungen.Speläotheme bieten präzise datierte Multi-Proxy-Zeitreihen mit nahezu jährlicher Auflösung und haben somit ein großes Potenzial als Archiv von Extremereignissen. Allerdings werden die in Speläothemen gespeicherten Proxy-Signale im Aquifer über der Höhle in einem gewissen Umfang geglättet, weshalb die Sensitivität der jeweiligen Höhlensysteme und Proxys für die Rekonstruktion vergangener Extremereignisse bestimmt werden muss. Der Schwerpunkt dieses Antrags liegt auf dem 8.2 ka Event und den letzten 2000 Jahren. Das 8.2 ka Event war die extremste Klimaanomalie des Holozäns und spiegelt die Auswirkungen eines enormen Süßwassereintrags in den Nordatlantik während eines Interglazials wider. In den letzten 2000 Jahren wurden mehrere hundertjährige Klimaschwankungen identifiziert (z.B. die Mittelalterliche Warmzeit und die Kleine Eiszeit). Zusätzlich konnten andere, kurzlebige Klimaanomalien festgestellt werden, wie z.B. das historische Magdalenenhochwasser im Juli 1342 AD oder Hitze und Trockenheit in Europa von 1540 AD. Manche Ereignisse wurden durch Vulkanausbrüche ausgelöst (z.B. das Jahr ohne Sommer 1816 AD durch die Tambora Eruption 1815 AD).Mehrere Speläotheme, die während des 8.2 ka Event und der letzten 2000 Jahre wuchsen, aus drei Höhlen in Deutschland stehen zur Verfügung. Für alle drei Höhlen wurden langfristige Monitoring-Programme eingerichtet, was eine Voraussetzung ist, um die Prozesse in den Höhlen zu verstehen und die Proxy-Signale der Speläotheme zu interpretieren. Wir werden stabile Isotope und Spurenelemente in den entsprechenden Abschnitten der Stalagmiten mit sehr hoher Auflösung (jährlich) analysieren, und die Proben mittels MC-ICPMS 230Th/U-Datierung präzise datieren. Die Identifizierung der am besten geeigneten Proxys für die Rekonstruktion der Extremereignisse wird unter Verwendung eines quantitativen Modells basierend auf meteorologischen und Monitoring-Daten durchgeführt. Die Kombination aus präzise datierten, hochaufgelösten Multi-Proxy-Records und einem quantitativen Modell stellt eine solide Basis dar, um (i) geeignete Proxys für die Rekonstruktion der Extremereignisse zu identifizieren und (ii) bestimmte Ereignisse in verschiedenen Speläothemen zu vergleichen. Dies ermöglicht die Bestimmung von Zeitpunkt, Dauer und Struktur der Ereignisse.
Das Projekt "ERA-NET SUMFOREST: Forstwirtschaft mit Mischwäldern - geringes Risiko, hohe Widerstandskraft (REFORM)" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Land- und Forstwirtschaft, Umwelt und Wasserwirtschaft Österreich. Es wird/wurde ausgeführt durch: Universität für Bodenkultur Wien, Institut für Waldwachstum, H914.In dem Projekt werden tiefe Erkenntnisse über die Widerstandskraft von Mischwäldern gegenüber klimatisch bedingten Störungen gewonnen. Mit diesem Wissen werden Leitlinien zur nachhaltigen Bewirtschaftung von Mischwäldern im Kontext des Klimawandels erarbeitet. Insbesondere werden dabei die folgenden Ziele verfolgt: 1. Es wird geklärt, inwiefern die Mischung von Baumarten zu einer verminderten Vulnerabilität beitragen kann, die durch biotische und abiotische Schadfaktoren hervorgerufen wird. - 2. Es werden geeignete waldbaulichen Behandlungsprogramme definiert, mit denen die Widerstandskraft von Waldbeständen und insbesondere von Mischbeständen weiter erhöht werden kann. - 3. Es werden Modelle zur Prognose des Wachstums von Mischbeständen unter verschiedenen Klimaentwicklungsszenarien entwickelt. - 4. In Rückkopplung mit Forstpraktikern und Waldbesitzern werden verschiedene Behandlungsvarianten formuliert. Mit Hilfe von langfristigen Waldentwicklungsprognosen werden die verschiedenen Bestandesbehandlungsvarianten in ihren Auswirkungen auf die Gewährleistung ökosystemarer Funktionen (darunter Biodiversität) für verschiedene räumliche Skalenebenen evaluiert. - 5. Die Ergebnisse werden Forstpraktikern, Waldbesitzern und politischen Entscheidungsträgern anhand der Demonstrationsflächen (Fallstudien) veranschaulicht.
Die Kernhypothese des Forschungsprojekts ist, dass die Vulnerabilität von Wäldern durch die Steuerung der Baumartenzusammensetzung, die Gestaltung der strukturellen Diversität und über die Intensität der Bestandesbehandlungsmaßnahmen vermindert werden kann.
Insbesondere werden die folgenden Hypothesen angenommen:
(H1) Der Vergleich zwischen Rein- und Mischbeständen liefert wertvolle Informationen darüber, wie existierende Methoden und Behandlungsprogramme für die Anwendung auf Mischbestände angepasst werden können.
(H2) Das Ausmaß und die Hauptrichtung der wechselseitigen Beeinflussung verschiedener Baumarten in Mischwäldern hängt von der Baumartenzusammensetzung, der Mischungsform, dem Bestandesentwicklungsstadium, der Bestandesdichte und den herrschenden Klima- und Umweltbedingungen ab.
(H3) Mischbestände haben eine höhere Widerstandskraft gegenüber biotischen und abiotischen Störungen. Dieses lässt sich anhand einer besseren Verjüngungsfreudigkeit, einer höheren Zuwachsleistung und niedrigeren Mortalitätsraten messen.
(H4) Die Regulierung der Bestandesdichte durch waldbauliche Eingriffe vermindert die Auswirkungen von extremen Klimaereignissen, während das Schädigungsausmaß auch maßgeblich von der Baumartenzusammensetzung bestimmt wird.
(H5) Mischbestände zeigen sich gegenüber Reinbeständen in ihren ökosystemaren Funktionen überlegen. Im europäischen Kontext des REFORM-Gesamtprojekts werden dadurch mancherorts Zielkonflikte aufgedeckt.
(H6) Eine höhere Widerstandskraft und Stabilität von Mischwäldern bezüglich ihrer ökosystemaren Funktionen kann auch in größeren Regionen ... (Text gekürzt)
1890 - Scheitel: 06./07.09.1890, Durchfluss ca. 4.350 m³/s, Wasserstand von 8,37 m am Pegel Dresden
Quelle:
Die Darstellungen wurden nach GIS-technischer Auswertung historischer Kartenwerke durch das Institut für ökologische Raumentwicklung i. A. des Umweltamtes im Januar 2003 angefertigt und stehen nur als georeferenzierte Vektordaten zur Verfügung.
Die Darstellungen der durch Hochwasser der Elbe überschwemmten Flächen (im heutigen Stadtgebiet) veranschaulichen die Dimension historischer Extremereignisse und ermöglichen vergleichende Betrachtungen mit kürzer zurückliegenden Hochwasserereignissen. Weiterhin wird die Hochwassergefährdung einzelner Stadtgebiete verdeutlicht und das ermöglicht, Maßnahmen der Hochwasservorsorge und -abwehr sowie der gemäß § 99 Absatz 3 Sächsisches Wassergesetz gebotenen Eigenvorsorge vorzubereiten.
1845 - Scheitel: 31.03.1845, Durchfluss ca. 5.700 m³/s, Wasserstand von 8,77 m am Pegel Dresden
Quelle:
Die Darstellungen wurden nach GIS-technischer Auswertung historischer Kartenwerke durch das Institut für ökologische Raumentwicklung i. A. des Umweltamtes im Januar 2003 angefertigt und stehen nur als georeferenzierte Vektordaten zur Verfügung.
Die Darstellungen der durch Hochwasser der Elbe überschwemmten Flächen (im heutigen Stadtgebiet) veranschaulichen die Dimension historischer Extremereignisse und ermöglichen vergleichende Betrachtungen mit kürzer zurückliegenden Hochwasserereignissen. Weiterhin wird die Hochwassergefährdung einzelner Stadtgebiete verdeutlicht und das ermöglicht, Maßnahmen der Hochwasservorsorge und -abwehr sowie der gemäß § 99 Absatz 3 Sächsisches Wassergesetz gebotenen Eigenvorsorge vorzubereiten.
Zum 22. Dezember 2019 wurden die Gefahren- und Risikokarten gemäß Hochwasserrisikomanagementrichtlinie (HWRM-RL) aktualisiert. Die Grundlage hierfür bildete die 2018 aktualisierte Hochwasserrisikobewertung.
Der Datensatz enthält die Gebietskulisse (der Gefahrenkarten) für die Hochwasserszenarien Extremereignis (HQextrem) sowie Hochwasser mit mittlerer (HQ100) und hoher Wahrscheinlichkeit (HQ10, HQ20 (nur für Elbe-Hauptschlauch)).
Stand der aktualisierten Daten: 30.04.2021
Zum 22. Dezember 2019 wurden die Gefahren- und Risikokarten gemäß Hochwasserrisikomanagementrichtlinie (HWRM-RL) aktualisiert. Die Grundlage hierfür bildete die 2018 aktualisierte Hochwasserrisikobewertung.
Der Datensatz enthält die Gebietskulisse (der Gefahrenkarten) für die Hochwasserszenarien Extremereignis (HQextrem) sowie Hochwasser mit mittlerer (HQ100) und hoher Wahrscheinlichkeit (HQ10, HQ20 (nur für Elbe-Hauptschlauch)).
Stand der aktualisierten Daten: 30.04.2021
Fachliche Beschreibung:
Die hier beschriebenen Daten bilden die Inhalte der Hochwassergefahren- und Hochwasserrisikokarten gemäß EG-Hochwasserrisikomanagementrichtlinie (2007/60/EG, HWRM-RL) für den 2. Berichtszyklus (2019-2025).
In Hamburg wird unterschieden zwischen Hochwasserrisiken hervorgerufen durch Küstenhochwasser oder Binnenhochwasser. Die Gefahren- und die Risikokarten decken jeweils drei Hochwassersereignisse ab. Für die Binnenhochwasser ist das häufige Ereignis (Kennzeichnung: H für High) ein 10-jährliches, das mittlere Ereignis (Kennzeichnung: M für Middle) ein 100-jährliches und das seltene Ereignis (Kennzeichnung: L für Low) ein 200-jährliches. Für die durch Küstenhochwasser gefährdeten Bereiche ist das häufige Ereignis ein 20-jährliches, das mittlere Ereignis wie beim Binnenhochwasser ein 100-jährliches und das seltene Ereignis ein Extremereignis, bei dem ein seltener, extrem hoher Wasserstand (7,62 mNHN am Pegel St. Pauli) angenommen und zusätzlich die Wirkung der Hochwasserschutzanlagen außer Acht gelassen wird.
Die Gefahrenkarten stellen das Ausmaß der Hochwasserereignisse in Form der Ausdehnung und der sich einstellenden Wassertiefen dar. Die Risikokarten zeigen, wie die betroffenen Flächen genutzt werden, die Lage von Industrieanlagen und Schutzgütern sowie die Anzahl der potenziell betroffenen Einwohner. In beiden Karten sind die baulichen Hochwasserschutzanlagen (zum Beispiel Deiche, private Polder und Hochwasserschutzwände) und ihre Wirkung erkennbar.
Rechtlicher Hintergrund:
Die Hochwasserrisikomanagement-Richtlinie (2007/60/EG vom 23.10.2007) regelt die Erarbeitung und Veröffentlichung von Karten zum Hochwasserrisikomanagement. Die rechtliche Umsetzung dieser EG-Richtlinie in nationales Recht erfolgte mit der Änderung des Wasserhaushaltsgesetzes vom 01.03.2010. In §74 WHG ist die Veröffentlichung der Hochwassergefahren- und Hochwasserrisikokarten für den 2. Berichtszyklus zum 22.12.2019 festgeschrieben.
Die Daten für Hochwasserrisikomanagement (HWRM)-Karten des 2. Berichtszyklus (2019-2025) werden hier als WMS-Darstellungsdienst und als WFS-Downloaddienst bereitgestellt.
Überflutungsflächen eines Hochwassers mit niedriger Wahrscheinlichkeit in Hessen (Bezeichnung nach Wasserhaushaltsgesetz (WHG) §74): Überflutungsflächen mit einem voraussichtlichen Wiederkehrintervall von mindestens 200 Jahren (HQextrem, entspricht mindestens einem 200-jährlichen Hochwasser). Einzelne Gebiete haben auch eine abweichende Jährlichkeit für das Hochwasser mit niedriger Wahrscheinlichkeit. Teil des Datenbestands der Hochwasserrisikomanagementpläne (HWRMP) in Hessen.
Layer enthält Waldflächen, die in Folge der Extremwetterereignisse und nachfolgender Schädlingsbefall im Zeitraum 01.07.2018 bis 15.04.2024 abgestorben oder bereits geräumt sind. Diese Flächen müssen wieder bewaldet und von Wildverbis geschützt werden.
Enthalten sind Schadflächen unabhängig von Baumart und Schadensursache (Borkenkäfer bei Fichte und Lärche, Trockenschäden bei Buche, Eschentriebsterben, Diplodia-Pilzbefall bei Kiefer, Eichen-Frassschäden u.v.a.m)
Die Daten sind aus der Auswertung der Satellitenbilder der Senthinel-Mission entstanden.
Die wichtigsten Fakten Stromerzeugung, Wärmeerzeugung und Verkehrsaktivitäten belasten die Umwelt u.a. durch den Ausstoß von Treibhausgasen und Luftschadstoffen stark. Dadurch entstehen hohe Folgekosten für die Gesellschaft, etwa durch umweltbedingte Erkrankungen, Schäden an Ökosystemen oder auch an Gebäuden und die Zunahme von Extremwetterereignissen. Für Deutschland schätzen wir die Höhe dieser Umweltkosten im Jahr 2022 auf rund 301 Milliarden Euro. Das ist eine Abnahme von 3,3 % im Vergleich zu 2021. Welche Bedeutung hat der Indikator? Die Nutzung und Umwandlung von Energierohstoffen zur Strom- und Wärmeerzeugung sowie für den Straßenverkehr belasten die Umwelt durch die Emission von Treibhausgasen und Luftschadstoffen wie Feinstaub und Stickoxide. Diese verursachen eine Zunahme von Erkrankungen, Schäden an Gebäuden sowie Denkmälern (Fassadenverschmutzung), belasten die Ökosysteme (siehe Indikatoren „Belastung der Bevölkerung durch Feinstaub“ und „Eutrophierung durch Stickstoff“ ) und tragen zum Klimawandel bei. Die Folgen des Klimawandels wie zunehmender Starkregen , Unwetter oder Überschwemmungen bedrohen Menschenleben und verursachen schwere Schäden. Damit sind auch wirtschaftliche Kosten in Milliardenhöhe verbunden, etwa Aufwendungen für die Beseitigung von Unwetterschäden. Auch fünfzehn Jahre nach Erscheinen des „Stern Reviews“, bekräftigt der Ökonom Nicholas Stern, dass die Kosten des Nichthandelns die Kosten des Klimaschutzes um ein Vielfaches übersteigen und ruft erneut zu entschiedenem Handeln im Kampf gegen den Klimawandel auf (Stern 2006 und Stern 2021 ). Wie ist die Entwicklung zu bewerten? Nachdem die Umweltkosten aus Energie und Straßenverkehr von 2020 auf 2021 um 6 % anstiegen, sanken diese zwischen 2021 und 2022 um 3,3 % und lagen im Jahr 2022 bei 301,1 Mrd. Euro. Diese Entwicklung ergibt sich aus einem Rückgang um 6,2 % bei der Stromerzeugung sowie um 6,9 % bei der Wärmeerzeugung. Diesem rückläufigen Trend bei der Wärme- und Stromerzeugung steht eine Zunahme um 3,3 % bei den Umweltkosten des Straßenverkehrs gegenüber. Im Saldo ergibt sich damit ein Minus von 3,3 % bei den Gesamt-Umweltkosten aus Energie- und Straßenverkehr. Ausschlaggebend für die gesunkenen Umweltkosten ist der niedrige Endenergieverbrauch : Der Endenergieverbrauch 2022 war der zweitniedrigste seit 1990 , lediglich im Pandemiejahr 2020 war dieser noch geringer. Wie wird der Indikator berechnet? Die Berechnungen erfolgen auf Basis der Arbeiten zur „ Methodenkonvention 3.1 – Kostensätze “ sowie zur „ Methodological Convention 3.2 for the Assessment of Environmental Costs “ (derzeit nur in englischer Sprache verfügbar). Letztere stellt dabei eine Teilaktualisierung der „Methodenkonvention 3.1 – Kostensätze“ dar, im Zuge derer die für diesen Indikator relevanten Kapitel zu Treibhausgasemissionen und Luftschadstoffen überarbeitet wurden. Die Schätzungen zu den Umweltkosten von Treibhausgasemissionen basieren auf einem neuen Modell, dem Greenhouse Gas Impact Value Estimator (GIVE) Modell. Dieses stellt eine Weiterentwicklung des Vorgängermodells Climate Framework for Uncertainty, Negotiation and Distribution (FUND) dar. Beim GIVE Modell handelt es sich um ein integriertes Bewertungsmodell (Integrated Assessment Model) mit welchem neben Kostensätzen für die Emission von Kohlendioxid auch Kostensätze für die Treibhausgase Methan und Lachgas ermittelt werden können. Die neue Methodik wird für die Schätzungen ab 2020 angewendet. Zu Vergleichszwecken werden für die Jahre 2020 bis 2022 mit der gestrichelten Linie auch die auf dem FUND basierenden Umweltkosten dargestellt. Wie sich ablesen lässt, fallen die mit dem GIVE Modell ermittelten klimabezogenen Umweltkosten etwas höher aus als im FUND Modell. Ausführliche Informationen zum Thema finden Sie im Daten-Artikel "Gesellschaftliche Kosten von Umweltbelastungen" .
Das Projekt "ChEESE-2P - Centre of Excellence for Exascale in the Domain of Solid Earth, ChEESE-2P - Centre of Excellence for Exascale in the Domain of Solid Earth" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Universität Stuttgart, Höchstleistungsrechenzentrum.
