Free access and download to of a growing selection of DWD’s climate data. Via CDC Search you will find data for direct download and interactive access to station data. The interactive mode gives graphical and tabular previews of the German station data. In addition, all data sets remain accessible from our ftp server for direct download
In der letzten Antragsphase wurde das regionale Paläoklimamodell WRF-CEMSYS entwickelt und erfolgreich angewendet, um erstmals hochauflösende regionale Paläoklimadaten für Studien zur Anwesenheit von Homo sapiens unter eiszeitlichen Bedingungen in Europa bereitzustellen. In der dritten Phase konzentriert sich E6 auf die Rekonstruktion regionaler Klimate verschiedener Zeitintervalle, die für die SFB Projekte von zentraler Bedeutung sind. Es werden Potenziale und Begrenzungsfaktoren für die menschliche Präsenz im gesamten SFB-Gebiet untersucht. Dabei werden unterschiedliche Zeitskalen betrachtet, die von synoptischen, über saisonalen, jährlichen bis hin zu dekadischen reichen.
Der Nachweis des anthropogenen Klimawandels erfordert hochqualitative Beobachtungsdaten der Erdatmosphäre. Eine besondere Herausforderung ist in diesem Zusammenhang die Erforschung der oberen Troposphäre und unteren Stratosphäre (engl. UTLS), eine Region die sensibel auf Klimaänderungen reagiert. Unterschiedliche Temperaturtrends von verschiedenen Datensätzen waren Gegenstand zahlreicher Diskussionen und eine Annäherung wurde erst kürzlich erzielt. Neu homogenisierte Radiosondendaten sowie Satellitendaten der Advanced/Microwave Sounding Unit (MSU/AMSU) zeigen nun fundamentale Übereinstimmung bezüglich einer Erwärmung der Troposphäre und einer Abkühlung der Stratosphäre, konsistent mit Oberflächen- und Klimamodelltrends. Grundlegende Unsicherheiten bestehen jedoch nach wie vor bezüglich der Stärke von Trends in der freien Atmosphäre. In diesem Zusammenhang bietet die Radio-Okkultation (RO) neue Möglichkeiten mittels unabhängiger und sehr genauer Beobachtungen in der UTLS mit globaler Bedeckung, Allwettertauglichkeit, Langzeitstabilität und Homogenität. RO Daten basieren auf Zeitmessung mit hochgenauen Atomuhren gebunden an die internationale Definition der Sekunde und können daher als absolute Klimareferenzdaten angesehen werden. Klimaparameter werden mit hoher vertikaler Auflösung und hoher Genauigkeit gewonnen. Beobachtungs- und Abtastfehler sind gut definiert. RO Klimatologien für Brechungswinkel, Refraktivität, geopotentielle Höhe, Temperatur, und spezifische Feuchte sind als Indikatoren einer Klimaänderung sehr gut geeignet. Da die RO Zeitreihe noch relativ kurz ist, konnte deren Langzeiteignung bis jetzt noch nicht demonstriert werden. Von einer mind. 10 Jahre langen Zeitreihe im Jahr 2011 erwartet man sich jedoch detektierbare Trends. Hauptziel des Projektes TRENDEVAL sind die Untersuchung und Bewertung von Klimatrends in der UTLS basierend auf einer neuen RO Klimazeitreihe sowie Detektion und Ursachenzuweisung eines Klimasignals und die Evaluierung von Klimamodellen. Ein Vergleich von RO Klimatologien, die von den fünf führenden internationalen RO Prozessierungszentren zur Verfügung gestellt werden, wird durchgeführt um strukturelle Unsicherheiten im Datensatz zu quantifizieren und die Qualität und Reproduzierbarkeit von Ergebnissen zu bewerten. Der so erstellte RO Klimadatensatz inklusive vollständiger Fehlercharakterisierung wird mit konventionellen Atmosphärenbeobachtungen - aktuellen Radiosonden- und MSU/AMSU Datensätzen - verglichen um offene Fragen bezüglich UTLS Trends zu klären. Der Nachweis eines Klimaänderungssignals unter Berücksichtigung der atmosphärischen Variabilität wird mit der 'optimal fingerprinting' Methode durchgeführt. Die Ursachenzuweisung von anthropogenem und natürlichem Klimawandel wird auch zur Modellevaluierung verwendet. Schwerpunkt der Evaluierung ist die Untersuchung von Wasserdampf und Temperaturgradienten der tropischen oberen Troposphäre in Klimamodellen verglichen mit RO Daten. usw.
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.
Die App "Meine Umwelt" ist Ihr persönlicher Umweltassistent Die App liefert Ihnen standortgenau: • Messwerte zu Pegelständen und Luftqualität, • Medungen zu Waldbrandgefahr und Klimadaten, • Umweltdaten aus den Themen Abfall, Boden, Energie, Hochwasser, Landwitschaft, Nachhaltigkeit, Verkehr, Wald und Wirtschaft, • Informationen zu Schutzgebieten, Erlebnisorten und Umweltbeeinträchtigungen Meine Umwelt warnt Sie außerdem per Push-Nachricht vor Umweltgefahren. Sie können mit Meine Umwelt auch selbst aktiv die Umwelt unterstützen, indem Sie Umweltbeeinträchtigungen und Artenfunde mit Ihrem mobilen Endgerät dokumentieren und über die App an uns senden. Folgende Bundesländer stellen ihre Umweltdaten kostenlos zur Verfügung: • Baden-Württemberg • Sachsen-Anhalt • Thüringen • Schleswig-Holstein Funktionen der Meine Umwelt-App: • Luft-, Pegel- und Kartendaten zu Ihrem Standort • Standortbestimmung durch GPS, gezielte Adress- oder Postleitzahleingabe • Darstellung auf hochauflösenden Karten • per Fingertipp z.B. Erlebnisorte oder Schutzgebiete abfragen • lokale Beobachtungen standortgenau mit GPS auch offline erfassen und zu einem späteren Zeitpunkt melden • integrierte Umwelt-Suchmaschine • Push-Nachrichten zu Warnthemen (z.B. Feinstaub oder Hochwasser) Themenbereiche der Meine Umwelt-App Informieren Lernen Sie Ihre Umwelt in Baden-Württemberg, Sachsen-Anhalt, Thüringen und Schleswig-Holstein besser kennen. Entdecken Sie die Attraktionen Ihrer Umgebung von zuhause oder unterwegs. Informieren Sie sich über die Luftqualität und Umweltzonen Ihres Wohnorts oder das Hochwasserrisiko Ihres Gebäudes. Erleben Sie Ihre Umwelt hautnah, indem Sie z. B. auf einfachste Art und Weise feststellen, in welchem Schutzgebiet Sie sich gerade befinden. Abhängig vom ausgewählten Bundesland stehen Ihnen viele weitere Daten wie z. B. die Standorte von Windkraftanlagen, Solardacheignung, Lärmkartierung oder Rettungspunkte im Wald zur Verfügung. Melden Melden Sie in Baden-Württemberg und Sachsen-Anhalt Umweltbeeinträchtigungen durch Luftverschmutzung, Lärm, Gewässerverunreinigung, Abfallablagerung oder andere Schäden an Natur und Landschaft. Beteiligen Sie sich an der Verbesserung des Hochwasserschutzes und dokumentieren Sie Hochwasserereignisse in Ihrer Umgebung. Helfen Sie mit bei der Identifizierung der stark allergieauslösenden Pflanze Ambrosia. In Sachsen-Anhalt können zusätzlich gesundheitsgefährdende Riesen-Bärenklau-Vorkommen gemeldet werden. Darüber hinaus können Sie den Artenschutz unterstützen, indem Sie Fundorte von seltenen Tier- und Pflanzenarten melden. Zur Identifikation der Arten stehen Bestimmungshilfen zur Verfügung. Warnungen Lassen Sie sich per Push-Nachricht vor Umweltgefahren wie z.B. Feinstaub oder Hochwasser warnen. Somit können Sie schneller reagieren und rechtzeitig nötige Vorkehrungen treffen.
The GHG Projections dataset contains greenhouse gas (GHG) emission and removal projections reported by EU Member States under Regulation (EU) 2018/1999 on the Governance of the Energy Union and Climate Action. The projections provide estimated future anthropogenic emissions and removals by sector, gas, and scenario, including ‘With Existing Measures’ (WEM) and, where available, ‘With Additional Measures’ (WAM) and ‘Without Measures’ (WOM) scenarios. The data support the assessment of progress towards EU and national climate and energy objectives.
For the UK Department of Energy and Climate Ecofys prepared country factsheets. The factsheets include greenhouse gas emissions, energy use, sectoral trends, emission reduction costs and climate policies for 61 countries. These new data are valuable references for the negotiations during the Climate Summit in Poznan.
Schwerewellen (GWs) sind zu kleinskalig, um in den heutigen Wetter- und Klimamodellen aufgelöst zu werden. Sie müssen daher parametrisiert werden, da sie einen starken Einfluss auf die Dynamik der großen Skalen haben. Parametrisierungen existieren für orographisch und konvektiv erzeugte GWs, während für die GW-Quellen entlang großskaliger Jets noch keine etablierte Parametrisierung vorliegt. Die Quellen resultieren aus einer spontanen Imbalance (SI) der großskaligen quasi-geostrophischen Strömung. Die Untersuchung von Schwerewellenabstrahlung durch SI ist schwierig, da die GWs in ein sehr komplexes zeitabhängiges Strömungsfeld eingebettet sind, mit einer großen Zahl von interagierenden Prozessen. Auch die Validierung von Parametrisierungen wird dadurch erschwert. Daher kombinieren wir Theorie und numerische Modellierung mit ergänzenden Laborexperimenten. Laborexperimente garantieren eine Reproduzierbarkeit der betrachteten großskaligen Strömungssituation. Die direkte Korrespondenz zwischen den experimentellen Daten und den Modelldaten und die erwähnte Reproduzierbarkeit machen das Laborexperiment zu einem idealen Prüfstand für Parametrisierungen und für die Untersuchung klimarelevante Prozesse. Das differenziell beheizte rotierende Zylinderspalt-Experiment, welches an der BTU (Brandenburg Technische Universität Cottbus-Senftenberg) aufgebaut und betrieben wird, stellt die Referenzdaten für Benchmark-Simulationen an der GU-F (Goethe Universität Frankfurt) und dem IAP (Leibniz Institut für Atmosphärische Physik, Kühlungsborn) bereit. Dabei stehen Experimente im Vordergrund, die zeigen sollen, welche baroklinen Strömungen eine besonders ausgeprägte GW-Abstrahlung aufweisen. Ergänzend dazu werden idealisierte numerische Simulationen an der GU-F und dem IAP durchgeführt, um die Variabilität der GWs und den Abstrahlungsprozess zu untersuchen. Wichtig ist dabei, einen Zusammenhang zwischen verschiedenen großskaligen Strömungen und der mesoskaligen GW-Quelle herzustellen und diesen Zusammenhang mittels grob aufgelöster Wellenstrahlenmodelle zu validieren. Ziel ist es, eine skalenabhängige SI-Parametrisierung zu konstruieren. Diese Parametrisierung soll mit Hilfe der Labor-Referenzdaten validiert werden. Begleitet wird dies von einer Analyse grob- und feinaufgelöster Daten aus UA-ICON Simulationen. Schließlich soll die Parametrisierung an das Wellenstrahlenmodell MS-GWaM angekoppelt werden, welches in UA-ICON implementiert ist.
Das Zentrale Wissenschaftliche Serviceprojekt ist darauf ausgelegt, den wissenschaftlichen Projekten des Sonderforschungsbereichs durch die Bereitstellung von Basisdaten Hilfestellung zu leisten. So liefert das Projekt klimatologische Daten sowie Biodiversitäts-Daten arborikoler Arthropodengemeinschaften von allen Sonderforschungsbereichen Kern-Untersuchungsflächen. Zudem wird ein Barcoding-System für arborikole Arthropoden und für die häufigsten vaskulären Pflanzen im Untersuchungsgebiet entwickelt. Außerdem dient es als Anlaufstelle für Convention of Biodiversity (CBD) relevante Themen, z.B. in Bezug auf Umgang mit biologischen Proben und im Rahmen von Access-and-Benefit-Sharing Maßnahmen. Das Projekt trägt zudem wesentlich zur Auswahl, Etablierung und Pflege von Sonderforschungsbereichs Untersuchungsflächen bei.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 793 |
| Europa | 75 |
| Global | 3 |
| Kommune | 24 |
| Land | 165 |
| Weitere | 10 |
| Wirtschaft | 9 |
| Wissenschaft | 422 |
| Zivilgesellschaft | 18 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 32 |
| Ereignis | 5 |
| Förderprogramm | 680 |
| Hochwertiger Datensatz | 1 |
| Repositorium | 3 |
| Taxon | 1 |
| Text | 80 |
| Umweltprüfung | 1 |
| unbekannt | 158 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 100 |
| Offen | 815 |
| Unbekannt | 45 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 680 |
| Englisch | 368 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 35 |
| Bild | 15 |
| Datei | 57 |
| Dokument | 42 |
| Keine | 528 |
| Unbekannt | 2 |
| Webdienst | 8 |
| Webseite | 372 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 703 |
| Lebewesen und Lebensräume | 863 |
| Luft | 845 |
| Mensch und Umwelt | 960 |
| Wasser | 622 |
| Weitere | 960 |