Die zwei Kartenthemen bestehen jeweils aus mehreren thematisch und räumlich unterschiedlichen Ebenen. Die Ebenen sind teilweise voneinander unabhängig aussagekräftig. Die Starkregenhinweiskarte basiert maßgeblich auf folgenden Produkten: Hinweiskarte Starkregen des Bundesamts für Kartographie und Geodäsie topografische Senkenanalyse der BWB, starkregenbedingte Feuerwehreinsätze der Berliner Feuerwehr für das Land Berlin. Die Hinweiskarte Starkregen wurde vom Bundesamt für Kartographie und Geodäsie (BKG) in Zusammenarbeit mit den Ländern für die gesamte Fläche Nord- und Ostdeutschlands (11 Bundesländer) im Zeitraum 2023/2025 erarbeitet. Für Berlin-Brandenburg wurde dies in einem Los durchgeführt. Die Karte zeigt die simulierten Überflutungsflächen und -tiefen sowie Fließgeschwindigkeiten /-richtungen für folgende Szenarien: außergewöhnliches Ereignis: 100-jährliches Niederschlagsereignis (T = 100a, Dauerstufe 1 Stunde) mit einem Euler-Typ II Niederschlagsverteilung. extremes Ereignis: 100 mm Niederschlagsereignis in einer Stunde (T extrem) mit einem Blockregenverteilung. Grundlage hierfür sind diverse Geodaten des Bundes und der Länder, insbesondere ein hochaufgelöstes digitales Geländemodell sowie Daten zur Flächennutzung, wie zum Beispiel zur Bebauung. Die Ergebnisse basieren auf einer Modellierung der oberflächlich abfließenden Regenmenge, ähnlich dem Modell für die Starkregengefahrenkarte Berlins (siehe unten). Allerdings wurden die Versickerungsleistung des Untergrundes und das Kanalnetz nicht in die Berechnungen einbezogen und stellen somit eine erhebliche Vereinfachung dar (weitere Informationen finden sich hier ). Die topographische Senkenanalyse ist das Ergebnis einer Analyse des Digitalen Geländemodells (ATKIS® DGM – Digitales Geländemodell, 2021) unter Berücksichtigung der Gebäudeflächen und Durchfahrten sowie Geschossinformationen (ALKIS®- Amtliches Liegenschaftskatasterinformationssystem, 2021), welche durch die BWB im Jahr 2022 durchgeführt wurde. Es erfolgte eine GIS-Analyse zur Ermittlung der Senken, Fließwege und Abflussakkumulation basierend auf dem vorgeglätteten DGM. Die Gebäude wurden als nicht überströmbare Abflusshindernisse in das DGM integriert und Senken in umschlossenen Innenhöfen ausgeschlossen. Folgende Senkenattribute wurden basierend auf einer zonalen Statistik abgeleitet und werden in den Sachdaten dargestellt: Fläche Einzugsgebiet (DrainArea [m²]) Fläche Senke (FillArea [m²]) Maximale Tiefe der Senke (FillDepth [cm]) Geländehöhe Senkenbasis (BottomElev [m]) Geländehöhe maximaler Füllstand (FillElev [m]) Füllvolumen (FillVolume [m³]) Basierend auf folgenden Parametern wurden die relevanten Senken ermittelt: Senkentiefe mindestens 20 cm, Senkenfläche mindestens 4 m², Senkenvolumen mindestens 2 m³, Senkeneinzugsgebiet mindestens 200 m². Der Datensatz der Feuerwehreinsätze zeigt Meldungen der Berliner Feuerwehr in Bezug auf ,,Wasser”, welche anhand des Meldungstextes mit Starkregen in Verbindung zu bringen sind und an Starkregentagen aufgenommen wurden. Der Datensatz wurde durch die Berliner Feuerwehr erfasst und durch die BWB prozessiert (sogenannter Überflutungsatlas). Die BWB haben die Feuerwehreinsätze mit den Niederschlagsdaten der BWB an diesem Tag und Ort abgeglichen und ein anzunehmendes Wiederkehrintervall (T) des aufgetretenen Niederschlagsereignisses zugeordnet. Dopplungen wurden entfernt. Folgende Attribute wurden abgeleitet und werden in den Sachdaten dargestellt: Datum (angelegt) Wiederkehrintervall (T) Ortsteil Die Daten wurden räumlich über die Berliner Adressdatei geocodiert. Der Zeitraum der Meldungen umfasst einerseits den Zeitraum 2005 bis 2017 anderseits 2018 bis 2021. Diese Datensätze wurden zu einem Datensatz von 2005 bis September 2021 zusammengefasst. Zwecks Aggregierung und Darstellung wurden die Daten auf Blockteilflächen und Straßenflächen des Informationssystems Stadt und Umwelt (ISU5 2021) zusammengefasst und klassifiziert. In Berlin wird die Analyse zu Starkregengefahren auf Basis eines gekoppelten 1D-Kanalnetz und eines 2D-Oberflächenabflussmodells (1D/2D gekoppeltes Modell) durchgeführt. Bei diesem Verfahren wird die Berechnung der Abflussvorgänge im Kanalnetz (1D) mit der zweidimensionalen hydrodynamischen Modellierung der Oberflächenabflüsse (2D) kombiniert, um einen bidirektionalen Austausch von Wasservolumen, d.h. einen Austausch in beide Richtungen, zwischen Oberfläche und Kanalnetz an den Schächten und Straßenabläufen zu berücksichtigen. Die Erarbeitung der Starkregengefahren erfolgt basierend auf der von den BWB und der für Wasserwirtschaft zuständigen Senatsverwaltung gemeinsam entwickelten Leistungsbeschreibung „Erstellung von Starkregengefahrenkarten für Berliner Misch- bzw. Regenwassereinzugsgebiete“. Voraussetzung sind Daten zu Topographie, Gebäuden, Straßen, Versiegelung und bodenkundlichen Kennwerten sowie Kanalnetzdaten . Für die 1D-Modellierung des Kanalnetzes wird das aktuelle Kanalnetz (Misch- oder Trennkanalisation) der BWB verwendet. Die Entwässerungsinfrastruktur wird durch ein Kanalnetzmodell abgebildet, wobei dieses u.a. Schächte, Straßenabläufe, Haltungen und Haltungsflächen berücksichtigt. Auf Grundlage des digitalen Geländemodells wird ein detailliertes, lückenloses und überlappungsfreies 2D-Oberflächenmodell erstellt und um standardisierte Dachformen der Gebäudedaten ergänzt. Mauern oder Bordsteine werden durch Bruchkanten berücksichtigt. Die Oberflächenbeschaffenheit des Untersuchungsgebietes beeinflusst die Abflussbildung und -konzentration, daher wird basierend auf den entsprechenden Datengrundlagen (siehe Kapitel Datengrundlage) zwischen Gebäudeflächen, Straßen und Wegen, Gewässer und Grünflächen unterschieden. Mauern, Bordsteine oder ähnliche linienhafte Elemente können Abflusshindernisse darstellen, werden aufgrund der Auflösung jedoch nicht durch das DGM abgebildet und werden – falls sie abflussrelevant sind – nachträglich über Bruchkanten berücksichtigt. Maßgebliche Datensätze für Gebäudeflächen sind die ALKIS-Gebäude und der Datensatz der Gründächer (im Bereich der Kleingärten). Bei der Abflussbildung von Dachflächen wird zwischen einleitenden und nicht einleitenden Dächern basierend auf den Daten der Erfassung des Niederschlagsentgelts unterschieden. Einleitende Dächer werden in der Modellierung als direkt an den Kanal angeschlossen betrachtet (1D-Abflussbildung). Bei nicht einleitenden Dächern erfolgt die Abflussbildung über das Oberflächenabflussmodell. In diesem Fall wird der effektive Niederschlag auf die umliegende Oberfläche verteilt, indem das Prinzip der Randverteilung angewendet wird. Straßen und Wege umfassen alle befestigten Flächen, wie Straßen, Wege, Plätze und private versiegelte Flächen. Die Abflussbildung dieser Flächen erfolgt über das 2D-Oberflächenabflussmodell und es wird nicht zwischen einleitend und nicht einleitend unterschieden. Als Gewässerflächen werden alle stehenden Gewässer und Fließgewässer aus dem ALKIS-Datensatz angenommen. Alle restlichen Flächen werden als Grünflächen angesetzt. Für diese Flächen werden im Modell entsprechende Abflussparameter, wie Benetzungs- und Muldenverluste sowie Anfangs- und Endabflussbeiwerte, basierend auf Literaturwerten, angesetzt. Das Modell bildet den Rückhalt der Vegetation (Interzeption), die Versickerungsfähigkeit des Bodens und die Oberflächenrauheiten ab. Für Hochwasserrisikogebiete (SenMVKU, 2024) wurden in Berlin im Rahmen der Hochwasserrisikomanagementrichtlinie bereits Hochwassergefahrenkarten erarbeitet und Überschwemmungsgebiete ausgewiesen. Um keine Überschneidungen mit den Starkregengefahrenkarten zu erzielen, werden diese Gewässer als hydraulisch voll leistungsfähig angenommen. Außerdem wird für bestimmte Gewässer (z.B. Gewässer 1. Ordnung, Nordgraben) angenommen, dass diese bei kurzen Starkregenereignissen ausreichend hydraulisch leistungsfähig sind. Ein „Anspringen“ ist erst bei länger anhaltenden, räumlich ausgeprägteren Niederschlagsereignissen zu erwarten. Das Modell geht davon aus, dass ein Austritt von Wasser und somit eine Überflutung von diesen Gewässern methodisch nicht möglich ist. Außerdem werden diese Gewässer mit einem einheitlichen Vorflutwasserstand für ein mittleres Hochwasser (für das seltene und außergewöhnliche Ereignis) sowie für ein 100-jährliches Hochwasser (für das extreme Ereignis) angenommen. Im Modell werden für das seltene und außergewöhnliche Ereignis die tatsächlichen Gewässerverrohrungen bzw. -durchlässe angesetzt. Für das Szenario Extremereignis gilt, dass Durchlässe teilverklaust (Durchmesser > 0,5 m (> DN 500)) oder vollständig verklaust (Durchmesser ≤ 0,5 m (≤ DN 500)) angenommen werden, es sei denn, ein Raumrechen verhindert eine Verklausung. Mit dem aufgestellten Modell werden die Überflutungen von Niederschlagsszenarien mit unterschiedlicher Jährlichkeit berechnet, wobei für die Niederschlagshöhen die koordinierte Starkniederschlagsregionalisierung und -auswertung (KOSTRA) des Deutschen Wetterdienstes (DWD) zugrunde gelegt werden. Es kommt die Revision des Datensatzes KOSTRA-DWD-2020 zum Einsatz. Folgende Szenarien werden im Rahmen des Starkregenrisikomanagements in Berlin betrachtet: seltenes Ereignis : 30 bzw. 50-jährliches Niederschlagsereignis (T = 30a bzw. T = 50a, Dauerstufe 180 Min.) mit einer Euler-Typ II Niederschlagsverteilung außergewöhnliches Ereignis : 100-jährliches Niederschlagsereignis (T = 100a, Dauerstufe 180 Min.) mit einer Euler-Typ II Niederschlagsverteilung extremes Ereignis : 100 mm Niederschlagsereignis in einer Stunde (T extrem) mit einer Blockregenverteilung. Basierend auf einer Sensitivitätsanalyse wurde die maßgebliche Dauerstufe mit 180 Minuten für Berlin ermittelt, wobei hier der höchste Wasserstand als maßgeblich betrachtet wird. Für die Intensität und für den zeitlichen Niederschlagsverlauf wird die Euler-Typ II Verteilung (seltenes und außergewöhnliches Ereignis) oder ein Blockregen mit einer Regendauer von 60 Minuten (extremes Ereignis) angenommen. Neben der Beregnungszeit, die der Dauerstufe der betrachteten Szenarien entspricht, wird in der Modellierung jeweils eine einstündige Nachlaufzeit berücksichtigt. Die Plausibilitätsprüfung erfolgt aufgrund der Ergebnisse des außergewöhnlichen Ereignisses. Es werden unplausible Abflusspfade und Wasseransammlungen ggf. durch Ortsbegehungen geprüft, und nicht berücksichtigte, hydraulisch relevante Strukturen nachgepflegt. Die Methode ist sehr daten- und rechenintensiv, so dass sie nicht berlinweit, sondern nur für ausgewählte Bereiche sukzessive angewandt werden kann. Dafür bietet sie relativ genaue und belastbare Ergebnisse und mit der Methode lassen sich die Abflussbildung und Abflusskonzentration nachvollziehen. Es werden kontinuierlich weitere Gebiete mit der gekoppelten 1D/2D Simulation gerechnet und anschließend online verfügbar gemacht. Die nachfolgende Tabelle zeigt, für welche Gebiete bisher Starkregengefahrenkarten erarbeitet wurden.
HYRAS-DE-PRE ist ein Niederschlagsprodukt für Deutschland in einem 1 km x 1 km Raster für den Zeitraum 1931 bis Vortag und basiert auf täglichen Messwerten der Niederschlagshöhe. Der Datensatz kann beispielweise zur Analyse des vergangenen Klimas, zur Bias-Adjustierung von regionalisierten Klimaprojektionsdaten und als Eingangsdaten für die hydrologische Modellierung verwendet werden.
DWD 2018: Datensatzbeschreibung: REGNIE-Raster der 30-jährigen mittleren Niederschlagshöhe für Deutschland. Deutscher Wetterdienst CDC – Vertrieb Klima und Umwelt, Offenbach, unveröffentlicht. DWD 2022a: Nationaler Klimareport. 6. überarbeitete Auflage, Deutscher Wetterdienst, Potsdam. Internet: www.dwd.de/DE/leistungen/nationalerklimareport/report.html (Zugriff 25.01.2023) DWD 2022b: Raster der mittleren vieljährigen Summe des Niederschlags in mm für Deutschland – HYRAS-DE-PRE, Version v5.0. Deutscher Wetterdienst – Hydrometeorologische Beratungsleistungen, Offenbach. Internet: opendata.dwd.de/climate_environment/CDC/grids_germany/multi_annual/hyras_de/precipitation/BESCHREIBUNG_GRD_DEU_P30Y_RR_HYRAS-DE_de.pdf (Zugriff 15.04.2026) ESRI 2019a: ArcGIS Desktop 10.8 Werkzeugreferenz: Funktionsweise des Werkzeugs „Spline“. Environmental System Research Institute, Redlands, CA. Internet: desktop.arcgis.com/de/arcmap/10.8/tools/3d-analyst-toolbox/how-spline-works.htm (Zugriff am 25.01.2023) ESRI 2019b: ArcGIS Desktop 10.8 Werkzeugreferenz: Funktionsweise von „Konturlinien“.. Environmental System Research Institute, Redlands, CA. Internet: desktop.arcgis.com/de/arcmap/10.8/tools/3d-analyst-toolbox/how-contouring-works.htm (Zugriff am 25.01.2023) Flohn, H. 1954: Witterung und Klima in Mitteleuropa. Forschungen zur Deutschen Landeskunde, Stuttgart. ProAqua Ingenieurgesellschaft für Wasser- und Umwelttechnik mbH: Technische Dokumentation zur Aufbereitung der Datengrundlagen für den Umweltatlas für: 04.08 Langjähriges Mittel der Niederschlagsverteilung 1991-2020, iIm Auftrag der Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen. Internet: /umweltatlas/_assets/literatur/dokumentation_niederschlagsverteilung_1991-2020.pdf (Zugriff am 06.02.2023) Rauthe et. al. 2013: A Central European precipitation climatology – Part I: Generation and validation of a high-resolution gridded daily data set (HYRAS). Meteorologische Zeitschrift, Vol. 22, No. 3, 235–256. Download PDF (4 MB) (Zugriff am 25.01.2023) Richter, D. 1995: Ergebnisse methodischer Untersuchungen zur Korrektur des systematischen Messfehlers des Hellmann-Niederschlagsmessers. Berichte des Deutschen Wetterdienstes 194. Selbstverlag des Deutschen Wetterdienstes, Offenbach. Download PDF (17 MB) (Zugriff am 25.01.2023) SenUVK (Senatsverwaltung für Umwelt, Verkehr und Klimaschutz Berlin) 2019: Luftreinhalteplan, 2. Fortschreibung, Berlin. Internet: www.berlin.de/sen/uvk/_assets/umwelt/luft/luftreinhaltung/luftreinhalteplan-2-fortschreibung/luftreinhalteplan_berlin_2019.pdf (Zugriff 06.02.2023) SenStadtUm (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Umwelt Berlin) (Hrsg.) 2014: Umweltatlas Berlin, Ausgabe 2010, Karte 01.08 Geländehöhen, Berlin, unveröffentlicht.
postprocessed (downscaled an bias corrected) daily means of 2-meter-air-temperature, global radiation and daily amount of precipitation; based on regional climate projections; focussed on the period 1951-2100; gridded with 5 km horizontal spatial resolution; refers to Germany and hydrological catchment areas of Danube, Rhine, Elbe and Odra; was founded by KLIWAS (Impacts of climate change on Waterways and Navigation); provided by Department Climate and Environment Consultancy of Deutscher Wetterdienst
Ziel ist es, die räumliche Verteilung und zeitliche Variabilität der Niederschlagsaktivität, der Niederschlagsmenge und der Verdunstung, des atmosphärischen Stoffeintrags, bedingt durch biogene und anthropogene Emissionen, der bestimmenden meteorologischen Parameter wie Wolkenbedeckungsgrad und -typ, Temperatur, Wind und turbulente Flüssein der planetaren Grenzschicht für zukünftige Zeiträume abzuschätzen, die durch den globalen Wandel und durch regionale Veränderungen bedingt sind. Die Ergebnisse dienen als Randbedingungen für hydrologische Modelluntersuchungen zum Wasserkreislauf und zur ökonomischen und ökologischen Bewertung der absehbaren oder angestrebten regionalen Entwicklung der Wasserbevorratung und -bewirtschaftung im mittleren Elbebereich. Die zu erwartenden Klimaänderungen sollen exemplarisch innerhalb der Zeiträume 2000 bis 2025 (Prognoseziel I) und 2026 bis 2050 (Prognoseziel II) beschrieben werden. Dabei soll in entsprechenden Szenarien der Strukturwandel im Elbe-, Havel-, Spree- und Unstrutraum berücksichtigt werden, der in dem gegebenen Zeitrahmen politisch, ökonomisch und ökologisch zu erwarten ist. Die absehbaren Veränderungen werden in kategorisierter Bodennutzung und in Schadstoffemissionskatastern festgehalten. Teilvorhaben: Bestimmung von Großwetterlagen und dynamischen Kenngrößen zur Klimacharakterisierung; Episodenrechnungen mit dem Lokalmodell des Deutschen Wetterdienstes; Synthese und Analyse von Wolkenarten, Niederschlag und Verdunstung aus Zeitreihen von Satellitenmessungen und konventionellen Beobachtungen; Nutzungszugang zu langjährigen Fernerkundungsdaten durch alle GLOWA-Projekte; Diagnose und Prognose der Deposition mit einem chemischen Transportmodell.
Die Extremwerte des Niederschlags mit einer Wiederkehrzeit T größer 100 Jahre zur Bemessung wasserwirtschaftlicher Anlagen des Hochwasserschutzes stellen eine Extrapolation der zum 01.01.2023 veröffentlichten Daten der Koordinierten Starkniederschlagsregionalisierung und auswertung des Deutschen Wetterdiensts (KOSTRA-DWD 2020) dar. Mit KOSTRA-DWD 2020 werden Niederschlagshöhen in Abhängigkeit von einer Niederschlagsdauer D = 5 Minuten bis D = 7 Tage und einer Wiederkehrzeit (Jährlichkeit) T = 1 Jahr bis T = 100 Jahre als Raster in einer Auflösung von 5x5 km für ganz Deutschland bereitgestellt. Die wasserwirtschaftliche Bemessungspraxis im Bereich des Hochwasserschutzes an Oberflächengewässer erfordert darüber hinaus jedoch auch Wiederkehrzeiten des Niederschlags größer 100 Jahre. Insbesondere für die Betrachtung der Hochwasserbemessungsfälle BHQ1 und BHQ2 für Stauanlagen nach DIN19700 sind diese Niederschlagsjährlichkeiten erforderlich. Aufgrund des sogenannten Heavy-Tail-Verhaltens der gewählten 3-parametrigen Generalisierten Extremwert-Verteilung (GEV) für KOSTRA-DWD 2020 ist eine direkte Extrapolation der GEV zur Schätzung von Niederschlagshöhen für Wiederkehrzeiten größer 100 Jahre nicht zu empfehlen. Interimsweise, bis die Praxisrelevanten Extremwerte des Niederschlags (PEN) der Bund/Länder-Arbeitsgemeinschaft Wasser (LAWA) an die neue Grundlage KOSTRA-DWD 2020 angepasst und veröffentlicht sind, werden für Baden-Württemberg daher eigens extrapolierte Extremwerte des Niederschlags zur Verfügung gestellt. Die Verwendung wird entsprechend der Arbeitshilfe zur DIN 19700 für Hochwasserrückhaltebecken in Baden-Württemberg (https://pd.lubw.de/93810) empfohlen. Die Extrapolation umfasst die Bereitstellung der Wiederkehrzeiten T = 200, 500, 1.000, 2.000, 5.000 und 10.000 Jahre über die Dauerstufen gemäß KOSTRA-DWD 2020. Die Schätzung von Niederschlagshöhen mit einer Wiederkehrzeit größer 100 Jahre basiert auf einer Anpassung der Parameter u(D) und w(D) der KOSTRA-DWD-2010-Basisgleichung hN(D,T) = u(D) + w(D) · ln(T), welche zu bisherigen Extrapolation der Niederschläge für Jährlichkeiten größer 100 Jahre in Baden-Württemberg eingesetzt wurde. Die beiden Parameter sind dabei auf die KOSTRA-DWD 2020 Niederschlagshöhen der Wiederkehrzeiten T=1 Jahr und T=100 Jahre je Dauerstufe angepasst. Die nach dieser Methodik geschätzten Bemessungsniederschläge einer Wiederkehrzeit größer 100 Jahre sind bei Verwendung ebenso wie die daraus modellierten Abflussganglinien auf Plausibilität zu prüfen.
Die Elbe ist einer der mit Quecksilber am staerksten belasteten Fluesse der Erde. Die zuletzt im Projekt Quecksilbermonitor gemessene Konzentration des Quecksilbers im Elbewasser (in der Messstation Schnackenburg) schwankte im Verlauf der Messkampagne vom 24.2. bis 2.3.1999 zwischen ca. 25-100ng/l. 100ng/l liegt um den Faktor 10 unter der erlaubten Konzentration fuer Trinkwasser (1000ng/l). Diese im Vergleich zum Trinkwassergrenzwert geringe Konzentration scheint auf den ersten Blick nicht der Qualitaet einer Belastung zu entsprechen. Zwei Faktoren relativieren die Konzentrationsangabe: Quecksilber wird, wie andere Schwermetalle auch, an Schwebstoffe, insbesondere die Fraktion kleiner 20um gebunden. Daher ist die Konzentration des Quecksilbers im Wasser stark vom Schwebstoffgehalt abhaengig. Ausserdem wird Quecksilber in der Nahrungskette aufkonzentriert, da nur wenig Quecksilber wieder ausgeschieden wird. So wird z.B. Plankton von Kleinkrebsen aufgenommen, die dann wieder von Fischen aus dem Wasser gefiltert werden. Auf diesem Weg kann die chronische Belastung fuer einen Menschen, der regelmaessig Fisch aus der Elbe isst, so stark werden, dass Vergiftungserscheinungen wie metallischer Geschmack im Mund, nervoese Reizbarkeit sowie Zahnausfall auftreten koennen. Ziel sollte es daher sein, die Quecksilberbelastung so weit wie moeglich zu senken und weitere Verschmutzungen zu vermeiden. Die Ursache der Quecksilberbelastung der Elbe liegt primaer bei fehlenden bzw. unzureichenden industriellen und kommunalen Abwasserreinigungsanlagen und bei alten, belasteten Gewaessersedimenten, die hauptsaechlich in den neuen Bundeslaendern und auf dem Gebiet der Tschechischen Republik vorliegen. Aufgrund der Sedimentbelastung waere selbst bei der Eliminierung aller anthropogener Quecksilberquellen nur ein allmaehlicher Rueckgang der Konzentration zu erwarten. Tatsaechlich ist die Belastung der Elbe mit Quecksilber seit 1989 stark zurueckgegangen, die Quecksilbergehalte liegen aber nach wie vor erheblich ueber den Zielvorgaben fuer den Gewaesserschutz. Eine kontinuierliche Ueberwachung der Elbe wird auf Dauer unerlaesslich sein, da die Ursachen der Verschmutzung durch eine staendige Ueberwachung leichter erkennbar werden, wenn zeitlich begrenzte Einleitungen sofort erkannt werden koennen. Auch koennen die Zusammenhaenge zwischen Temperatur, Niederschlagsmenge, Wasserstand, und der Quecksilberkonzentration klarer ermittelt werden. So koennte die Rolle des bei Niedrigwasser von Schiffen aufgewirbelten Sediments beurteilt werden.
Grundwasserneubildung aus Niederschlag (GWN); Dimension: mm/Jahr: Unter den Bilanzgrößen des Wasserhaushalts kommt der flächenhaften Grundwasserneubildung aus Niederschlag (GWN) eine hohe Bedeutung zu. Im Gegensatz zu anderen Wasserhaushaltsgrößen kann die GWN in der Regel nicht direkt gemessen werden. Der Anwendung entsprechender Modelle kommt daher eine besondere Bedeutung zu. Die hier zur Verfügung gestellten Daten der GWN stammen aus der landesweiten Langzeit-Berechnung mit dem Bodenwasserhaushaltsmodell GWN-BW. GWN-BW ist ein modular aufgebautes, deterministisches und flächendifferenziertes Modell zur Berechnung der tatsächlichen Verdunstung, zur Simulation des Bodenwasserhaushaltes und der unterhalb der durchwurzelten Bodenzone gebildeten Sickerwassermenge. Wie die meisten vergleichbaren Wasserhaushaltsmodelle benötigt GWN-BW als meteorologischen Antrieb Daten der Niederschlagshöhe, der Lufttemperatur, der relativen Luftfeuchte, der Globalstrahlung oder Sonnenscheindauer sowie der Windstärke oder geschwindigkeit. https://www.hydrosconsult.com/hydrologie/bodenwasserhaushalt Die Berechnungen erfolgen auf insgesamt 102.677 Grundflächen, deren Geometrie auf der Verschneidung von Bodenkarte 1:50.000 und CORINE 2006 Landnutzung beruht. Bei der GWN handelt sich um eine berechnete Bilanzkomponente, welche dem Gesamtabfluss abzüglich schneller lateraler Abflusskomponenten entspricht. Der Direktabfluss wird mit Hilfe des regionalisierten Baseflow-Index berücksichtigt. Die berechnete GWN entspricht jener des jeweils obersten Grundwasserstockwerks. Dies können auch hängende Grundwasserleiter sein, die beispielsweise wieder über Quellen entwässern. Sie entspricht somit, je nach den hydrogeologischen Bedingungen, nicht zwingend der GWN des obersten Hauptgrundwasserleiters.
Im August und September 2001 soll ein auf nepalischem Staatsgebiet gelegener und bis vor kurzem nicht zugänglicher Teil der Hochgebirgshalbwüste des Tibetischen Himalaya bezüglich seiner Wald- und Baumrelikte vegetationskundlich untersucht werden: Isolierte Vorkommen von Juniperus indica geben Anlaß zur Annahme, daß ein Trockengebiet, dessen Klimastationen 153-210 mm Jahresniederschlag verzeichnen, potentiell zumindest Offenwald haben könnte. Das Vorhaben zielt damit auf grundsätzlich neue Erkenntnisse über die Trockengrenze des Waldes. Mittels Pollenanalyse von Seggentorfen (in Zusammenarbeit mit Prof. Dr. H.-J. Beug, Göttingen) soll die Klima-, Vegetations- und Kulturlandschaftsgeschichte eines Teilraumes des Tibetischen Himalaya erstmals rekonstruiert werden. Die Untersuchungen ordnen sich damit ein in die 'Human Dimension of Global Change' - die Nichtnachhaltigkeit des Ressourcenmanagements vor allem in Grenzräumen wie der Trockengrenze des Waldes.
Südchina, insbes. die Provinz Guandong, ist eines der am dichtesten besiedelten Gebiete der Erde. Positive Konsequenz dieser Ballung ist eine äußerst dynamische Wirtschaftsentwicklung, aber gerade diese von subtropischem Monsunklima geprägte Region ist auch immer wieder Ausgangspunkt für sich schnell und zunehmend global ausbreitende epidemische Krankheiten wie zuletzt SARS. Mit der globalen Erwärmung einhergehende Klimaveränderungen könnten sich für diese Region insbesondere durch Veränderungen der Häufigkeit und Intensität tropischer Wirbelstürme, aber auch Änderungen der Niederschlagsmenge- und Intensität bemerkbar machen. Im Gegensatz zu den schon recht umfangreichen Datensätzen aus der Südchinesischen See (SCS) gibt es bisher jedoch nur sehr wenige terrestrische Paläoklimaarchive aus der Region, die Klimaveränderungen während des Holozäns, des Spätglazials oder Glazials hochauflösend dokumentieren. Wir haben deshalb einen an der nördlichen Küste der SCS gelegenen Maarsee ausgewählt, um über die Analyse von Proxydaten aus Seesedimenten solche Paläo-Klimavariationen zu untersuchen. Aus dem Sediment des Huguang-Maarsees wurden mittels Usinger-Präzisionsstechtechnik von einem Floss aus insgesamt 7 Sedimentsequenzen gewonnen, von denen die tiefste bis 57 m unter den Seeboden reicht. Die zeitliche Einstufung der Profile wurde mit Hilfe von 17 Radiokohlenstoff-Datierungen vorgenommen und ergab ein extrapoliertes Maximalalter von ca. 78.000 Jahren. Ein breites Spektrum aus sedimentologischen, geochemischen, paläo- und gesteinsmagnetischen sowie palynologischen Methoden kam sodann zum Einsatz, um die Paläo-Umweltbedingungen, die natürlich immer das entsprechende Klima widerspiegeln, während dieses Zeitraumes zu rekonstruieren. Überraschenderweise ergab sich ein von vielen bekannten Klimaprofilen der Nordhemisphäre (insbes. des Atlantikraumes, aber auch mariner Kerne aus dem Indik und Südostasien) abweichendes Muster. Im Gegensatz zu dem bekannten Grundmuster eines vergleichsweise stabilen Klimas während des Holozäns und stärkerer Schwankungen während des letzten Glazials weisen die Daten aus dem Huguang-Maarsee für das letzte Glazial im Zeitraum zwischen 15.000 und 40.000 Jahren auf relativ stabile Umweltbedingungen hin. Die älteren Bereiche zwischen 40.000 und ca. 78.000 Jahren haben durch Eintrag von umgelagertem Torf eine eher lokale Komponente und sind somit für den regionalen und globalen Vergleich ungeeignet. Das Holozän hingegen zeichnet sich durch hohe Schwankungsamplituden vieler Proxydaten (Karbonatgehalt, magnetische Suszeptibilität, organischer Kohlenstoff, Trockendichte, gesteinsmagnetische Parameter, Redox-Verhältnisse) aus, die auf ein recht variables Klima hinweisen. Besonders interessant ist die Übergangsphase vom Glazial zum Holozän, die bei etwa 15.000 Jahren vor heute in etwa zeitgleich mit dem beobachteten stärksten Meeresspiegelanstieg der Südchinesischen See einsetzt und eine abrupte Intensitätszunahme des Sommermonsuns anzeigt
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 999 |
| Europa | 5 |
| Kommune | 37 |
| Land | 801 |
| Weitere | 4 |
| Wirtschaft | 10 |
| Wissenschaft | 328 |
| Zivilgesellschaft | 15 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 609 |
| Ereignis | 1 |
| Förderprogramm | 606 |
| Hochwertiger Datensatz | 20 |
| Text | 50 |
| unbekannt | 56 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 40 |
| Offen | 1280 |
| Unbekannt | 22 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 1295 |
| Englisch | 149 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 2 |
| Bild | 3 |
| Datei | 10 |
| Dokument | 59 |
| Keine | 1068 |
| Unbekannt | 1 |
| Webdienst | 1 |
| Webseite | 231 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 1157 |
| Lebewesen und Lebensräume | 1277 |
| Luft | 1270 |
| Mensch und Umwelt | 1342 |
| Wasser | 548 |
| Weitere | 1316 |