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 Brewer-Dobson Zirkulation (BDC) spielt eine Schlüsselrolle für das globale Klima, da sie die Konzentrationen von Ozon, Wasserdampf und Aerosol in der oberen Troposphäre und unteren Stratosphäre (UTLS) beeinflusst. Diese Spurengase wiederum wirken sich über Strahlungsprozesse auf das Klima aus. Insbesondere bewirken Änderungen in der BDC Änderungen im Ozonfluss aus der Stratosphäre in die Troposphäre und haben darüber einen Einfluss auf Klima und Gesundheit. Das Verständnis der Variabilität der BDC auf saisonalen bis dekadischen Zeitskalen ist Voraussetzung für eine verläßliche Detektion von anthropogen bedingten Langzeit-Änderungen (Trends). Allerdings ist die Variabilität der BDC in den Klimamodellen nur unzureichend repräsentiert, und nicht in Übereinstimmung mit Spurengas-Messungen.Der Projektantrag zielt auf eine Abschätzung der Einflüsse von natürlicher Variabilität und Trends der BDC auf die Spurengaskonzentrationen in der UTLS ab. Insbesondere sollen diejenigen dynamischen Mechanismen untersucht werden, die die Unterschiede zwischen Modellen und Beobachtungen bewirken. Das Projekt verbindet etablierte diagnostische Methoden, neuartige Modell-Simulationen mit einem Lagrangeschen Transportmodell (CLaMS) und mit einem gekoppelten Chemie-Klimamodell (EMAC) mit Beobachtungsdaten, um die BDC Änderungen und dadurch bedingte Klimaeinflüsse zu untersuchen. Der Arbeitsplan gliedert sich in drei Arbeitpakete: (1) Untersuchung von natürlicher Variabilität und anthropogen bedingter Trends der BDC, (2) Untersuchung der involvierten dynamischen Mechanismen, (3) Abschätzung der Einflüsse von BDC Änderungen auf den Ozonfluß aus der Stratosphäre in die Troposphäre.Dazu werden erstens Zeitreihen von Luftalter und Ozon aus Beobachtungen auf Variabilitäten und Trends der BDC untersucht und mit Simulationen des CLaMS und des EMAC Modells verglichen, zur Validierung der Modelle. Mithilfe von Regressions-Methodiken werden dann Variabilitäten und Trends in der BDC und in den UTLS Spurengasverteilungen verschiedenen Variabilitäts-Moden im Klimasystem zugeschrieben. Zweitens, werden die involvierten dynamischen Prozesse anhand von drei Arten von Sensitivitäts-Experimenten mit dem EMAC Modell untersucht. Insbesondere können mit diesen vorgeschlagenen Sensitivitäts-Experimenten die dynamischen Mechanismen der BDC Änderungen durch ENSO und Vulkanaerosol aufgedeckt werden, sowie die Gründe für diesbezügliche Differenzen zwischen Modell und Beobachtung. Schließlich sollen der Effekt von BDC Änderungen auf den Ozonfluß in die Troposphäre und die dadurch bedingten Klimaeffekte angeschätzt werden. Dabei wird der Ozonfluß im Modell anhand eines Budget-Ansatzes für die untere Stratosphäre bestimmt. Regressions-Analyse ermöglicht eine Zuschreibung der Variabilität im Ozonfluß zu den verschiedenen Variabilitäts-Moden im Klimasystem, und somit eine Abschätzung der entsprechenden Effekte auf Klima und Luftqualität.
Breakthroughs in computing have led to the development of new generations of Earth Systems Models, which provide detailed information on how our planet may locally respond to the ongoing global warming, with unprecedented spatial and temporal resolutions of 1 km and a few minutes, respectively. This massive climate data may be of little value, if not utilized by engineers who are involved in developing technical solutions for real-world challenges. Engineers stand to benefit from seizing this opportunity and by incorporating climate data in engineering designs, solutions, and practices. This benefit is precisely the key driving force for founding the Research Training Group (RTG) on Climate-informed Engineering (CIE) as an emerging interdisciplinary field of research integrating state-of-the-art climate information with engineering education. A structured training strategy is designed in the RTG featuring a broad range of educational activities to facilitate training and promote early-career researchers who will contribute to developing the next generation of engineering solutions that are adaptive to climate. In doing so, we will integrate a new generation of climate models in our training through the active involvement of the Max-Planck Institute for Meteorology (MPI-M), an internationally renowned organization at the forefront of global efforts on climate models. Furthermore, the RTG offers a joint PhD program between TUHH and the United Nations University Institute for Water, Environment and Health (UNU-INWEH). Hence, the PhD candidates will benefit from the interactions with renowned experts at UNU and the UN on a variety of topics related to United Nations Sustainable Development Goals, which is at the heart of our RTG. The RTG will utilize engineering science and innovative approaches to develop new materials, processes, and predictive capabilities to help people, businesses, and ecosystem in the face of climate change. The RTG will include three main Research Areas, namely CIE for Built Environment, CIE for Process Engineering and CIE for Sustainable Resource Management and Environment. Ten projects are designed in the first funding phase, covering a wide range of topics, spanning from influence of climate on renewable resources and food engineering to developing novel materials for latent heat storage. The projects will couple indoor and outdoor climates based on Internet-of-Things technologies and will develop predictive capabilities for water and food security. All the principal investigators and PhD candidates share the common goal of employing new-generation climate information to devise strategies for mitigating climate change. This interdisciplinary RTG is the first of its kind, ultimately enabling engineers to build infrastructure and to develop new materials and processes that are informed by the climate data, which will be an increasingly important dimension of engineering education in the 21st century.
Das Projekt WegDemo verfolgt anbindend an das erfolgreiche bis Ende 2007 gelaufene Pilotprojekt WegenerNet, ein dreiteiliges Ziel hin zur Erreichung einer professionell geführten, in Forschung und Region nachgefragten Klima- und Wetterdatenressource WegenerNet: 1.) Aufbereitung der WegenerNet Stationsdaten in operationell verfügbare hochauflösende Wetter- und Klimamonitoring-Felder für alle Daten ab Jänner 2007 (Basisauflösung 1 km x 1 km; gesamtes WegenerNet-Gebiet); 2.) Publikation, Verbreitung und Positionierung der Ergebnisse und Informationen zum aufgebauten (weltweit einzigartigen) Feldexperiment in Forschungs-Community, Öffentlichkeit und Region; 3.) Demonstration des WegenerNet Vollbetriebs in operationeller Form, Festigung der Wartungs-, Service- und Entwicklungsaufgaben bei Stationsinfrastruktur und Sensorik, beim Prozessierungssystem und bei den Nutzerschnittstellen (insbes. Web). Per Sommer 2009 soll das WegenerNet nach Abschluss des WegDemo Projekts schließlich in einen langfristig angelegten operationellen Betrieb als eine in dieser Art international einzigartige Ressource für hoch auflösende Wetter- und Klimabeobachtung übergehen. Weiters werden im Laufe des WegDemo Projektes die Kooperationen mit den komplementären flächendeckenden Messungen im WegenerNet-Gebiet zur hoch auflösenden Blitzbeobachtung (LiNet der Forschungsgruppe Sferics/Dept. f. Physik, Univ. München, D) und zur hoch auflösenden Wolken-, Regen- und Hagelbeobachtung (3D Doppler-Wetterradar der Steirische Hagelabwehrgenossenschaft und TU Graz) intensiviert werden. Ebenso werden (längerfristige) Zukunftsplanungen durchgeführt.
The Tropical Glaciology Group's research on Kilimanjaro started in 2002 and is in progress. Central aspects of our research plan are: 1) Development of the working hypothesis: From a synopsis of (i) proxy data indicating changes in East African climate since ca. 1850, (ii) 20th century instrumental data (temperature and precipitation), and (iii) the observations and interpretations made during two periods of fieldwork (June 2001 and July 2002) a scenario of modern glacier retreat on Kibo is reconstructed. This scenario offers the working hypothesis for our project. 2) Impact of local climate on the glaciers: This goal involves micrometeorological measurements on the glaciers, and the application of collected data to full glacier energy and mass balance models. These models quantify the impact of local climate on a glacier, based on pure physical system knowledge. Our models are validated by measured mass loss and surface temperature. 3) Latest Extent of the Kilimanjaro glaciers: Here, a satellite image was analyzed to derive the surface area and spatial distribution of glaciers on Kilimanjaro in February 2003. To validate this approach, an aerial flight was conducted in July 2005. 4) Linking local climate to large-scale circulation: As glacier behavior on Kilimanjaro, a totally free-standing mountain, is likely to reflect changes in larger-scale climate, this goal explores the large-scale climate mechanisms driving local Kilimanjaro climate. Well known large-scale forcings of east African climate are sea surface temperature variations in the Pacific and, more important, in the Indian Ocean. 5) Regional modification of large-scale circulation: The regional precipitation response in East Africa due to large-scale forcing is not adequately resolved in a global climate model as used in 4). Thus, mesoscale model experiments with the numerical atmospheric model RAMS will be conducted within this goal. They are thought to reveal the modification of atmospheric flow by the Kilimanjaro massif on a regional scale. 6) Practical aspects: Based on micro- and mesoscale results, (i) how much water is provided by glaciers, (ii) providing future projections of glacier behavior as basis for economic and societal studies (practical part), e.g., for studies on the impact of vanishing glaciers on Kibo's touristic appeal, and (iii) which impact does deforestation on the Kilimanjaro slopes have on summit climate? Referring to item 2), two new automatic weather stations have been installed in February 2005. They complete a station operated by Massachusetts University on the surface of the Northern Icefield since 2000.
<p>Dieser Datensatz beinhaltet historische Wetterdaten der Station des DWD (Station-Nummer: 02712) im Konstanzer Silvanerweg 6 über einen längeren Zeitraum.</p> <p>Am 25.07.2017 ist eine Änderung des Gesetzes über den Deutschen Wetterdienst ("DWD-Gesetz") in Kraft getreten. Der DWD wird gesetzlich beauftragt, seine Wetter- und Klimainformationen weitgehend entgeltfrei zur Verfügung zu stellen. Zurzeit stehen viele Geodaten wie Modellvorhersagen, Radardaten, aktuelle Mess- und Beobachtungsdaten sowie eine große Zahl von Klimadaten auf dem Open Data Server <a href="https://opendata.dwd.de/"><strong>https://opendata.dwd.de</strong> </a>zur Verfügung. Die Klimadaten werden unter <strong><a href="https://opendata.dwd.de/climate_environment/">https://opendata.dwd.de/climate_environment/CDC</a></strong> bereitgestellt.</p> <p>Die frei zugänglichen Daten dürfen entsprechend der "Verordnung zur Festlegung der Nutzungsbestimmungen für die Bereitstellung von Geodaten des Bundes (GeoNutzV)" unter Beigabe eines Quellenvermerks ohne Einschränkungen weiterverwendet werden (<a href="https://gdz.bkg.bund.de">https://gdz.bkg.bund.de</a>). Im Hinblick auf die Gestaltung der Quellenvermerke fordert der Deutsche Wetterdienst (DWD) (gemäß § 7 DWD-Gesetz, § 3 GeoNutzV) zur Beachtung nachfolgender Hinweise auf:</p> <ul> <li>Die Pflicht zur Einbindung beigegebener Quellenvermerke gilt für die unveränderte Verwendung von Geodaten und anderer Leistungen des DWD. Auch bei Bildung von Auszügen oder Änderung des Datenformats sind Quellenvermerke einzubinden. Eine Abbildung des DWD-Logos ist als Quellenvermerk im Sinne der GeoNutzV ausreichend.</li> <li>Bei weitergehenden Veränderungen, Bearbeitungen, neuen Gestaltungen oder sonstigen Abwandlungen erwartet der DWD mindestens eine Nennung des DWD in zentralen Quellenverzeichnissen oder im Impressum.</li> <li>Veränderungshinweise gemäß GeoNutzV können z.B. lauten: "Datenbasis: Deutscher Wetterdienst, Rasterdaten bildlich wiedergegeben", "Datenbasis: Deutscher Wetterdienst, Einzelwerte gemittelt" oder "Datenbasis:Deutscher Wetterdienst, eigene Elemente ergänzt".</li> </ul> <p>Bei einer Verwendung, die nicht der Zweckbestimmung der Leistung des DWD gerecht wird, sind beigegebene Quellenvermerke zu löschen. Das gilt insbesondere für Wetterwarnungen, wenn nicht sichergestellt ist, dass diese jederzeit vollständig und unverzüglich allen Nutzern zur Verfügung gestellt werden.</p> <p><strong>Quelle: </strong>Deutscher Wetterdienst (DWD)</p>
ReKIS ist eine interaktive Online-Plattform zum Abrufen und Visualisieren von mitteldeutschen (Sachsen, Sachsen-Anhalt, Thüringen) Klimadaten. Diese ermöglicht neben der Visualisierung auch die grafische Analyse sowie das Herunterladen von vorproduzierten Karten, Grafiken, Zeitreihen und GIS-lesbaren georeferenzierten Daten (Rasterdaten). Dabei besteht die Möglichkeit, eine räumliche Gebietsauswahl nach verschiedenen vorgegebenen Kategorien (z.B.: Gemeinden, Landkreise, forstliche Klimaräume, Agrarstrukturgebiete, Planungsregionen und weitere) oder eines selbst definierten Gebietes zu treffen. Zeitreihen lassen sich sowohl für eine wie auch mehrere Messstationen abrufen und nach Zeitraum und/oder Klimaelement selektieren. Zusätzlich zu den vorproduzierten REKIS-Elementen lassen sich Zeitreihen und flächenbezogene Daten eigenständig herunterladen. Im ReKIS werden beobachtete Klimadaten (ab 1961 als Tages-, Monats- und Stundenwerte) und verschiedene Klimaprojektionsdaten (1961 bis 2100 als Tageswerte) bereitgestellt. Der größte beobachtete Datensatz stammt vom Deutschen Wetterdienst (DWD). Weitere Beobachtungsdaten wurden aus den Landesmessnetzen der drei mitteldeutschen Bundesländer sowie von tschechischen und polnischen meteorologischen Diensten integriert und daraus zusätzlich ein mitteldeutscher Klima-Referenzdatensatz abgeleitet. Alle beobachteten Datensätze unterliegen einer Qualitätskontrolle, welche unter anderem die Prüfung von Konsistenz, Homogenität und Plausibilität umfasst. Die Nachführung der gemessenen DWD-Klimadaten erfolgt jährlich zum April. Das Spektrum der zur Verfügung stehenden gemessenen Klimaelemente ist um abgeleitete Klimagrößen erweitert. Für regionale (mitteldeutsche) Analysen hinsichtlich Klimaentwicklung, wird die Verwendung des Klima-Referenzdatensatzes empfohlen. Mit dem Klima-Referenzdatensatz wird im ReKIS ein langjähriger (60 Jahre), konsistenter, lückenloser, qualitätsgeprüfter und gut dokumentierter Datensatz zur Verfügung gestellt. Insbesondere bei der Verwendung von Wirkmodellen zur regionalen Klimafolgenabschätzung, wird die Verwendung der Klimaprojektionen des mitteldeutschen Kernensembles empfohlen. Dieses repräsentiert eine objektive Selektion von Klimaprojektionen aus dem DWD-Referenzensemble, welche speziell für die klimatische Situation im mitteldeutschen Raum gut geeignet sind. Mit Hilfe eines Rasterinterpolationsdienstes ist eine räumliche Interpolation auf der Grundlage der beobachteten bzw. projizierten Klimadaten möglich. Der Nutzer hat die Möglichkeit Interpolationsaufträge zu stellen, welche dann automatisch bearbeitet werden bzw. es stehen bereits vorgerechnete Rasterdaten bereit.
Der Datensatz zeigt die Standorteigenschaften für Waldstandorte in NRW im Maßstab 1 : 5.000. Es werden der Gesamtwasserhaushalt und die natürliche Nährstoffversorgung der Standorte dargestellt. Abgeleitet vom Gesamtwasserhaushalt wird die Dürreempfindlichkeit der Waldstandorte dargestellt. In weiteren Layern werden die Standorteigenschaften aggregiert zu Standorttypen nach Waldbaukonzept NRW sowie die Standorteignung von 16 wichtigen Waldbaumarten nach den Kriterien des Waldbaukonzeptes NRW. Die Auskunftsseite des WMS stellt die Eigenschaften für jede Fläche dar und bietet Verknüpfungen zu den Informationen des Waldbaukonzeptes NRW. Es handelt sich um eine Auswertung der Bodenkarte von NRW 1 : 5.000 in Verbindung mit Klimadaten des Klimaatlas von NRW (1981-2010, LANUK NRW, DWD) und Reliefdaten (DGM10, Geobasis NRW). Es werden alle Bodenflächen dargestellt, von denen zum Zeitpunkt der Bereitstellung eine digitale Bodenkarte zur Forstlichen Standorterkundung - BK5 F - vorliegt.
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.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 801 |
| Europa | 8 |
| Global | 2 |
| Kommune | 19 |
| Land | 113 |
| Wirtschaft | 20 |
| Wissenschaft | 83 |
| Zivilgesellschaft | 6 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 31 |
| Ereignis | 5 |
| Förderprogramm | 684 |
| Hochwertiger Datensatz | 1 |
| Repositorium | 2 |
| Taxon | 1 |
| Text | 79 |
| Umweltprüfung | 1 |
| unbekannt | 152 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 106 |
| offen | 813 |
| unbekannt | 36 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 685 |
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| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 34 |
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| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 705 |
| Lebewesen und Lebensräume | 864 |
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