API src

Found 34 results.

Related terms

Klimaforschung: Ursachen von Klimaaenderung und deren mathematische Modellierung - Wirkung von Klimaaenderungen auf Organismen und Lebensgemeinschaften

Globale Klimadepression fuehren erst unter bestimmten geografischen Konstellationen ueber Rueckkopplungseffekte zu Vereisungen. Fuer bestimmte Phasen, z.B. den Uebergang von der letzten Warmphase der Nordhemisphaere zur ersten Kaltphase (Eiszeit) werden Klimakarten (Temperaturen, Luftdruck) aufgrund der fossilen Daten und Modellrechnungen fuer bestimmte Zeitscheiben erstellt. Fuer homotype und heterotype Organismenkollektive werden die Wirkungen von Temperaturveraenderungen sowie daraus entstehende moegliche Defekte und Reparaturprozesse in den Populationen und Biozoenosen analysiert, um gemeinsam mit dem ersten Teilprojekt zukunftsrelevante Aussagen treffen zu koennen.

Erstellung einer harmonisierten Landbedeckungskarte als Beispiel für die gesamte Region der GenferLuftreinhaltekonvention

Critical Loads, ein wichtiges wissenschaftliches Instrument zur Risikobewertung für Ökosysteme, werden aktuell vom CCE für Europa berechnet. Die korrekte Identifizierung der Ökosysteme, basierend auf einer harmonisierten Landbedeckungskarte, bildet das Fundament für die Berechnung. Allerdings sind die Eingangsdaten der Karte teils bis zu 20 Jahre alt und sollten dringend aktualisiert werden, um eine korrekte Berechnung der Critical Loads zu gewährleisten. Dafür müssen in einem ersten Schritt die für Deutschlandverfügbaren Datenquellen (z.B. Vegetation, Ökosystem/Habitat, Boden, Wasserhaushalt, Klimakarten)zusammengestellt werden. Um in der Lage zu sein, die Critical Loads nicht nur für Deutschland, sondern für den gesamten Raum der europäischen Luftreinhaltekonvention zu berechnen (zentrale Aufgabe des seit 2018 am UBA angesiedelten CCE), sollen in einem zweiten Schritt die für Europa zur Verfügung stehenden Daten und Karten zusammengestellt werden. Die unterschiedlichen Datengrundlagen sollen auf zwei Ebenen harmonisiert werden (Deutschland, Europa). Eine Analyse soll aufzeigen, wie stark der unterschiedliche Detailgrad die Critical Load Ergebnisse beeinflusst.

CLIENT II - CaTeNA; Klimatische und Tektonische Naturrisiken in Zentralasien, Vorhaben: Klimatische Auslöser von Hangrutschungen

Das Vorhaben leistet einen wichtigen Beitrag im Bereich der Grundlagenforschung bezüglich eines vertieften Verständnisses klimatischer Auslöser von Hangrutschungen in einem Gebiet mit unzureichender Datengrundlage. Dazu dient die Entwicklung eines speziellen atmosphärischen Gitterdatensatzes in hoher zeitlicher und räumlicher Auflösung. Zunächst wird ein Gitterdatensatz mit einer räumlichen Auflösung von 10 km für Kirgistan und Tadschikistan erstellt. Für ausgewählte Regionen in Kirgistan wird zusätzlich ein Datensatz in 2 km räumlichen Auflösung erstellt. Die Daten werden den Anforderungen entsprechend für die Projektpartner (GFZ, DELPHI IMM) und für lokale Stakeholder aufbereitet. Aus den errechneten Gitterdatensätzen werden Karten zu den klimatischen Auslösern von Hangrutschungen in Zentralasien für die Projektpartner abgeleitet, insbesondere zu Magnitude und Häufigkeit von Starkniederschlag- und Schneeschmelzereignissen. Es wird eine Machbarkeitsstudie zur Anwendbarkeit eines Wettervorhersagemodells für ein Hangrutsch-Warnsystem durchgeführt. Diese erfolgt anhand einer Auswahl von bekannten Hangrutschungen. Die Ergebnisse gehen in aufbereiteter Form an den Projektpartner GFZ als Komponenten eines gemeinsam zu entwickelnden dynamischen Hangrutsch-Suszeptibilitätsmodells. Erstellung eines atmosphärischen Gitterdatensatzes mit 10 km Auflösung für die gesamte Untersuchungsregion Erstellung eines atmosphärischen Gitterdatensatzes mit 2 km Auflösung für ausgewählte Regionen Ableitung und Bereitstellung von Klimakarten Machbarkeitsstudie - Warnsystem Bereitstellung und Veröffentlichung der Daten und Ergebnisse.

Bodenuebersichtskarte der Waldflaechen der Bundesrepublik Deutschland - Bestimmung der Bodenvergesellschaftung und des Datenhintergrundes

Praezisierung der Leitbodenassoziationen fuer Waldflaechen durch nutzungsbezogene Auswertung von Bodenkarten mit dem Ziel, fuer Bilanzierungen auf der BRD-Ebene repraesentative Daten fuer Waldflaechen heranziehen zu koennen. Methodische Bearbeitung durch GIS-gestuetzte Verschneidung von Bodenkarten, Waldflaechenkarten, Klimakarten. Teil des Bodeninformationssystems.

Gridded climate data from 5 Global Climate Models (GCM) of the Last Glacial Maximum (LGM) downscaled to 30 arc seconds for Europe, with links to NetCDF files

Studies on the impact of historical, current and future global change require very high-resolution climate data (less or equal 1km) as a basis for modelled responses, meaning that data from digital climate models generally require substantial rescaling. Another shortcoming of available datasets on past climate is that the effects of sea level rise and fall are not considered. Without such information, the study of glacial refugia or early Holocene plant and animal migration are incomplete if not impossible. Sea level at the last glacial maximum (LGM) was approximately 125m lower, creating substantial additional terrestrial area for which no current baseline data exist. Here, we introduce the development of a novel, gridded climate dataset for LGM that is both very high resolution (1km) and extends to the LGM sea and land mask. We developed two methods to extend current terrestrial precipitation and temperature data to areas between the current and LGM coastlines. The absolute interpolation error is less than 1°C and 0.5 °C for 98.9% and 87.8% of all pixels for the first two 1 arc degree distance zones. We use the change factor method with these newly assembled baseline data to downscale five global circulation models of LGM climate to a resolution of 1km for Europe. As additional variables we calculate 19 'bioclimatic' variables, which are often used in climate change impact studies on biological diversity. The new LGM climate maps are well suited for analysing refugia and migration during Holocene warming following the LGM.

Umwelt- und Klimaforschungsprojekt Baar - Aufbau eines Geoökologischen Informationssystems (GÖKISBA) zur geosystematischen Analyse des regionalen Naturraumpotentials

Die Baar stellt eine Hochmulde zwischen Schwarzwald und Schwäbischen Alb dar. Als Teil der Südwestdeutschen Schichtstufenlandschaft ist der Raum geologisch, topographisch, regionalklimatisch sowie geoökologisch stark differenziert und wird durch den Menschen seit Jahrtausenden überprägt. Im Rahmen des Projekts werden die charakteristischen naturräumlichen Aspekte der Region in einem Geoökologischen Informationssystem der Baar (GÖKISBA) erfasst und deren wechselseitige Beeinflussung zur Bewertung des Naturraumpotenzials geosystematisch quantifiziert. Daraus wird eine geoökologische Raumklassifizierung abgeleitet - Grundlage z. B. für einen nachhaltigen Umweltschutz und die Raumplanung. Dabei kommt den regionalklimatischen Besonderheiten eine zentrale Bedeutung zu. Sie sind vor allem durch eine starke thermische und hygrische Kontinentalität gekennzeichnet und beeinflussen auf vielfältige Weise das Prozessgefüge des Natur und Kulturraums. Aus diesem Grund wurde eigens ein dichtes Klimamessnetz eingerichtet und daraus großmaßstäbige regionale Klimakarten abgeleitet. Das GÖKISBA umfasst darüber hinaus unter anderem eine satellitenbildgestützte Landnutzungsanalyse, Biotop- und Geotoptypen, Moore und Böden der Baar.

Bäume für die Zukunft - Bestimmung der Anbaueignung von Baumarten unter den Vorzeichen des Kimawandels (KLIP03)

Neubestimmung der Anbaueignung für die wichtigsten Hauptbaumarten auf Basis vorhandener Daten (BWI, Klimakarten, Wasserhaushaltsmodelle, Standortdaten) vor dem Hintergrund wichtiger klimatischer Einflussgrößen. Ableitung eines Modells (Klimahülle) aus der Beziehung zwischen Vorkommen, Wachstum, Vitalität und den am Wuchsort herrschenden Umweltbedingungen einer Baumart, das auf jede Art von Klimaszenario angewendet werden und als Basis für standortsspezifische Empfehlungen für waldbauliche Handlungsoptionen dienen kann.

Bereitstellung aktueller und zukünftiger klimatischer Flächendaten zur Charakterisierung der forstlichen Standorte heute und in Zukunft in Bayern (Klimakarten, Szenarien, Sturmrisiko (KLIP06)

Erfassung und Darstellung der zu erwartenden Klimaänderungen und deren Auswirkungen auf den Wald anhand unterschiedlicher Klimaszenarien. Dazu gehören: - Integration weiterer Klimaparameter in die neu erstellten hochaufgelösten Klimakarten, - Anwendung aktueller regionaler Klimaszenarien (Ensembleszenarien), - Modellierung der potenziellen Sturmgefährdung von Beständen auf der Basis von metereologischen, topographischen und standortsbezogenen Daten.

Neue hochaufgelöste Klimakarten für die Wälder Bayerns als Bestandteil eines forstlichen Standortinformationssystems (ST192)

Erstellung von regionalisierten Klimakarten auf der Basis von aktualisierten Klimawerten. Die im Vorhaben zu entwickelnden Regionalisierungsmethoden sollen künftig für regionale Klimaszenarien Anwendung finden um aktuelle Klimainformationen für die forstliche Wasserhaushaltsansprache zur Verfügung zu haben.

Die Klimatypen der Erde - Entwurf eines didaktisch begründeten modularen Klassifikationsschemas unter Anwendung aktueller globaler Klimadatensätze

Der Klimazonenlehre kommt in der Schulgeographie nach wie vor eine wichtige Bedeutung zu. Dabei kommen zur räumlichen Abgrenzung und Definition verschiedener Klimate bisher meist Klimaklassifikationen zum Einsatz, die sämtliche Gliederungsebenen starr und ohne Vorstufen in einer Klimakarte darstellen und deren Datengrundlage inzwischen stark veraltet ist (Köppen/Geiger 1928, Troll/Paffen 1963). Das in den letzten Jahren entwickelte Klassifikationskonzept basiert im Gegensatz dazu auf einem modularen Baukastensystem, durch den ein sukzessiver, didaktisch begründeter Auf- und Ausbau möglich ist. Als Einteilungskriterien des effektiven Klassifikationsansatzes dienen Temperatur-, Niederschlags- und potenzielle Landschaftsverdunstungswerte. Durch die variable Zahl von Untergliederungsstufen lassen sich der Aufbau und der Komplexitätsgrad der Klimaeinteilung an die jeweiligen Bedürfnisse des Anwenders anpassen. In der aktuellen Projektphase werden die Klassifikationskriterien auf neu verfügbare globale Klimadatensätze angewandt. Dies ermöglicht im Vergleich zu historischen Werten eine Analyse und Visualisierung der Verschiebung von Klimazonen durch den globalen Klimawandel. Ergebnisse: Der Wärme- und Wasserhaushalt stellen die wichtigsten Kennzeichen des Klimas eines Raumes dar. Sie steuern wesentlich die Verbreitung der natürlichen Vegetation und die landwirtschaftlichen Nutzungsmöglichkeiten. Aus diesem Grund lässt sich die Erde auf der Grundlage der jährlichen Durchschnittstemperaturen in vier Temperaturzonen gliedern: die Tropen, Subtropen, Mittelbreiten und Subpolare/Polare Zone. Auf dieser einfachen Ebene eignet sich der Klassifikationsentwurf als Einstieg für klimageographische Themen in den unteren Klassenstufen der Sekundarstufe I. Es gibt jedoch auch Regionen auf der Erde, in denen nicht die Temperaturen, sondern der permanente oder periodische Wassermangel die entscheidenden Grenzen für das Pflanzenwachstum setzt. Aus diesem Grund werden durch jährliche Niederschlagsmengen von weniger als ca. 300 mm die Trockenklimate abgegrenzt. Sie kennzeichnen die Verbreitung von Wüstengebieten auf der Erde, innerhalb der fünf Klimazonen findet eine weitere klimatische Unterteilung in verschiedene Klimatypen statt. Dabei kommt dem Wasserhaushalt einer Region eine wesentliche Rolle zu. Dieser wird auf der Grundlage des für die Vegetation zur Verfügung stehenden Wasserangebots definiert. Liegt die durchschnittliche monatliche Niederschlagsmenge (N) über der pLV (N größer/gleich pLV), so ist dieser Monat humid (feucht), im umgekehrten Fall (N kleiner pLV) arid (trocken). Auf der Grundlage der Zahl humider Monate lassen sich vier hygrische Klimatypen unterscheiden - aride, semiaride, semihumide und humide. Ein weiteres wichtiges Kennzeichen des Klimas einer Region stellen die jahreszeitlichen Temperaturschwankungen dar. Sie steuern wesentlich den Wärmehaushalt. Dabei lassen sich auf der Grundlage des Temperaturunterschieds zwischen dem Monat mit der wärmsten

1 2 3 4