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Projektionen der Grundwasserneubildung in Deutschland bis zum Jahr 2100 (Datensatz)

Im Rahmen des Projektes WADKlim wurden mit mGROWA Projektionen auf Basis der Ergebnisse der Klimaprojektionen R26-E12-RCA, R85-CA2-CLM und R85-MI5-CLM für die Zeit von 1971 bis 2100 durchgeführt. Neben vielen anderen Größen liefern diese Projektionen auch Zeitreihen der Grundwasserneubildung (GWNB) in hoher räumlicher Auflösung. Im WADKlim Bericht werden diese Zeitreihen kurz andiskutiert und im Hinblick auf die Ausprägung zukünftiger Minimumdekaden der GWNB untersucht (siehe Kap. 2.3.10). Das Ziel der Auswertung im Projekt war es, flächendeckend für ganz Deutschland die Dekaden zu identifizieren, in denen die mittlere jährliche GWNB in den Projektionen ein Minimum erreicht. Die in den Minimumdekaden erreichte GWNB kann dann in Bezug zur jeweiligen historischen Referenzperiode 1971-2000 gesetzt werden. Es liegen teilweise verkürzte Zeitreihen bis 2095 für das Globalmodell MOHC-HadGEM2-ES vor. Das liegt daran, dass diese Modellrechnung bis zum hydrologischen Jahr 2099 lief und einige Zeitreihen innerhalb der Bias-Korrektur des Niederschlags im Rahmen von ReKliEs-De nochmals auf 2095 gekürzt wurden. Um eine höhere Dateikompression zu erzielen, wird die Jahressumme um den Faktor 10 erhöht und als Integerwert (INT2S) bereitgestellt. Nach einer Rückrechnung liegt die Jahressumme mit einer Nachkommastelle vor.

Einfluss einer veränderten Wasserführung auf die Stoffkonzentration in großen Flüssen basierend auf Klima- und Abflussprojektionen (DAS-Basisdienst)

Der Datensatz zeigt den langfristigen Einfluss einer durch den Klimawandel veränderten Wasserführung auf die Konzentration von Stoffen in Fließgewässern bei Niedrigwasser. Hintergrund ist die Verdünnungswirkung der im Fluss vorhandenen Wassermenge. Alle weiteren Einflussgrößen auf die Stoffkonzentration (z. B. eingetragene Stofffracht, Stofftransport und -abbau) wurden dabei vereinfachend als unverändert angenommen. Die Bundesanstalt für Gewässerkunde erzeugt die Ergebnisse mit Hilfe von numerischen Berechnungsverfahren für 56 Standorte in den Einzugsgebieten von Donau, Elbe, Ems, Rhein und Weser. Diese Daten stehen als Beitrag und Grundlage zur Deutschen Anpassungsstrategie an den Klimawandel (DAS) über den DAS-Basisdienst "Klima und Wasser" frei zugänglich zur Verfügung. Grundlage sind Abflussprojektionen der Bundesanstalt für Gewässerkunde, die ebenfalls im Rahmen des DAS-Basisdienstes frei verfügbar sind (Fleischer et al., 2025). Diese basieren ihrerseits auf globalen und regionalen Klimaprojektionen aus unterschiedlichen Projekten (Coupled Model Intercomparison Project Nr. 5 (CMIP5): Meehl und Bony, 2011; Coordinated Regional Climate Downscaling Experiment (EURO-CORDEX): Jacob et al., 2014; ReKliEs-De: Hübener et al., 2017). Die verwendeten Emissionsszenarien liegen auch den Berichten des Weltklimarates zugrunde. Für die Berechnung der langfristigen Änderungen der Stoffkonzentration wurde ein Ensemble von 16 Abflussprojektionen für das Hochemissionsszenario RCP8.5 berücksichtigt. Angegeben ist die relative Konzentrationsänderung im Vergleich zum Referenzzeitraum 1971-2000 als 30-jähriger gleitender Mittelwert für die Jahre 1971 bis 2099. Die zugrunde liegende Abflussmenge entspricht dem niedrigsten über 7 Tage gemittelten Abfluss in jedem Jahr (hier Wasserhaushaltsjahr von April bis März), der jeweils über 30 Jahre gemittelt wurde (Kennwert "MNM7Q").

Treibhausgas-Projektionen 2025 für Deutschland - Datentabelle (ehemals Kernindikatoren)

Für die Treibhausgas-Projektionen sind die Treibhausgas-Emissionen der wesentliche Indikator, um die Erreichung der Klimaschutzziele zu kontrollieren. Allerdings umfassen klima- und energiepolitische Strategien der Bundesregierung weitere Ziele und Indikatoren. Deshalb haben das beauftragte Forschungskonsortium, das Thünen-Institut und das Umweltbundesamt neben Treibhausgas-Emissionen und Rahmendaten weitere Projektionsdaten im Sinne eines Nachschlagewerks zusammengestellt, um Steuerungsmöglichkeiten aufzuzeigen. Thematisch beziehen sich die Projektionsdaten auf die Bereiche Energiebezogene Indikatoren, neue Brennstoffe, Energiewirtschaft, Industrie, Gebäude, Verkehr, Landwirtschaft, Abfallwirtschaft sowie Landnutzung, Landnutzungsänderung und Forstwirtschaft (LULUCF). Sie bieten unter anderem Informationen zu möglichen Entwicklungen von Angebot und Nachfrage sowie der installierten Leistung wichtiger Energieträger, Kosten und Produktionsmengen von Industriegütern, der Verkehrsleistung sowie zu Emissionen, Flächennutzung und Düngereinsatz in der Land-, Forst- und Abfallwirtschaft. Das Datenportal Data Cube des Umweltbundesamtes bietet erweiterte Filter- und Darstellungsmöglichkeiten der Projektionsdaten im Vergleich zur Veröffentlichung als Datentabelle.

Treibhausgas-Projektionen für Deutschland - Rahmendaten 2023, 2024 und 2025

Die Rahmendaten umfassen Informationen zur möglichen demografischen und gesamtwirtschaftlichen Entwicklung in Deutschland. Weiterhin beinhalten sie Daten zu (Großhandels-)Preisen sowie Angebot und Nachfrage wichtiger Energieträger und der Treibhausgas-Emissionszertifikate. Das beauftragte Forschungskonsortium hat die Rahmendaten in Zusammenarbeit mit dem Umweltbundesamt zusammengestellt. Die Rahmendaten sind zentrale Eingangsdaten, um die Treibhausgas-Projektionen zu modellieren. Das Datenportal Data Cube des Umweltbundesamtes bietet erweiterte Filter- und Darstellungsmöglichkeiten der Rahmendaten im Vergleich zur Veröffentlichung als Datentabelle. Über das Feld \

Treibhausgas-Projektionen 2023 für Deutschland - Kerdindikatoren des Projektionsberichtes 2023

Für die Treibhausgas-Projektionen sind die Treibhausgas-Emissionen der wesentliche Indikator, um die Erreichung der Klimaschutzziele zu kontrollieren. Allerdings umfassen klima- und energiepolitische Strategien der Bundesregierung weitere Ziele und Indikatoren. Deshalb haben das Umweltbundesamt und das beauftragte Forschungskonsortium neben Treibhausgas-Emissionen und Rahmendaten sogenannte Kernindikatoren zusammengestellt, um Steuerungsmöglichkeiten aufzuzeigen. Thematisch beziehen sich die Kernindikatoren auf die Bereiche Energiebezogene Indikatoren, neue Brennstoffe, Energiewirtschaft, Industrie, Gebäude, Verkehr, Landwirtschaft, Abfallwirtschaft sowie Landnutzung, Landnutzungsänderung und Forstwirtschaft (LULUCF). Sie bieten unter anderem Informationen zu möglichen Entwicklungen von Angebot und Nachfrage sowie der installierten Leistung wichtiger Energieträger, Kosten und Produktionsmengen von Industriegütern, der Verkehrsleistung sowie zu Emissionen, Flächennutzung und Düngereinsatz in der Land-, Forst- und Abfallwirtschaft. Das Datenportal Data Cube des Umweltbundesamtes bietet erweiterte Filter- und Darstellungsmöglichkeiten der Kernindikatoren im Vergleich zur Veröffentlichung als Datentabelle. Über das Feld \

Treibhausgas-Projektionen 2025 für Deutschland - Datentabelle (ehemals Kernindikatoren)

Für die Treibhausgas-Projektionen sind die Treibhausgas-Emissionen der wesentliche Indikator, um die Erreichung der Klimaschutzziele zu kontrollieren. Allerdings umfassen klima- und energiepolitische Strategien der Bundesregierung weitere Ziele und Indikatoren. Deshalb haben das beauftragte Forschungskonsortium, das Thünen-Institut und das Umweltbundesamt neben Treibhausgas-Emissionen und Rahmendaten weitere Projektionsdaten im Sinne eines Nachschlagewerks zusammengestellt, um Steuerungsmöglichkeiten aufzuzeigen. Thematisch beziehen sich die Projektionsdaten auf die Bereiche Energiebezogene Indikatoren, neue Brennstoffe, Energiewirtschaft, Industrie, Gebäude, Verkehr, Landwirtschaft, Abfallwirtschaft sowie Landnutzung, Landnutzungsänderung und Forstwirtschaft (LULUCF). Sie bieten unter anderem Informationen zu möglichen Entwicklungen von Angebot und Nachfrage sowie der installierten Leistung wichtiger Energieträger, Kosten und Produktionsmengen von Industriegütern, der Verkehrsleistung sowie zu Emissionen, Flächennutzung und Düngereinsatz in der Land-, Forst- und Abfallwirtschaft. Das Datenportal Data Cube des Umweltbundesamtes bietet erweiterte Filter- und Darstellungsmöglichkeiten der Projektionsdaten im Vergleich zur Veröffentlichung als Datentabelle. Über das Feld \

Multibeam bathymetry processed data (Atlas Hydrosweep DS 3 echo sounder entire dataset) of RV POLARSTERN during cruise PS151, Atlantic Ocean

Multibeam data were collected during RV Polarstern cruise PS151 (2025-11-13 to 2025-12-12). Multibeam sonar system was Atlas Hydrographic Hydrosweep DS 3 multibeam echo sounder. Data are processed with Caris HIPS, including sound velocity correction with SV data from CTDs and World Ocean Atlas 23 (https://www.ncei.noaa.gov/archive/accession/NCEI-WOA23), tidal correction with TPXO9_atlas_v5 (https://www.tpxo.net), and manual cleaning. The soundings are combined in daily files, the format is XYZ ASCII (<Lon> <Lat> <Depth in meters, positive up, relative to mean sea level>). Additional grids have been computed with depth dependent cell size to visualize the data. These grids are not meant for scientific analysis or navigation, but for overview purposes only.

Artenvorkommen in Brandenburg (LAEA-Raster)

Verbreitung der Arten im Land Brandenburg. Die räumliche Verortung erfolgt auf Basis eines Gitters (oder Rasterzellenbelegung) mit Lambert Azimuthal Equal Area (LAEA) Projektion. Der Datensatz enthält drei Gittergrößen (1x1 km, 5x5 km und 10x10 km), welche in Abhängigkeit zur Sensibilität der Art erzeugt werden. Zugehörige Sachdaten werden als qualifizierte Artenliste ausgegeben. Diese bestehen aus einer Liste aller durch das LfU geführten Monitoringarten über einen Zeitraum der letzten 10 Jahre. Alle Jahre, aus denen Nachweise vorliegen, werden genannt. Als qualifizierende Information wird für jede Art der höchste festgestellte Reproduktionsstatus angegeben. Jede Art wird in dieser Liste für jeden Quadranten in den oben genannten Gittergrößen separat aufgeführt. Verbreitung der Arten im Land Brandenburg. Die räumliche Verortung erfolgt auf Basis eines Gitters (oder Rasterzellenbelegung) mit Lambert Azimuthal Equal Area (LAEA) Projektion. Der Datensatz enthält drei Gittergrößen (1x1 km, 5x5 km und 10x10 km), welche in Abhängigkeit zur Sensibilität der Art erzeugt werden. Zugehörige Sachdaten werden als qualifizierte Artenliste ausgegeben. Diese bestehen aus einer Liste aller durch das LfU geführten Monitoringarten über einen Zeitraum der letzten 10 Jahre. Alle Jahre, aus denen Nachweise vorliegen, werden genannt. Als qualifizierende Information wird für jede Art der höchste festgestellte Reproduktionsstatus angegeben. Jede Art wird in dieser Liste für jeden Quadranten in den oben genannten Gittergrößen separat aufgeführt.

Landnutzungsszenarien bis 2045 für die Klimawirkungs- und Vulnerabilitätsanalyse (Applikation)

Grundlage für die hier dargestellten Karten sind die drei sozioökonomische Szenarien der Gesellschaft für wirtschaftliche Strukturforschung (GWS). Mittels des ökonomischen Modells PANTA RHEI Regio wurde auf Kreisebene die Siedlungs- und Verkehrsflächenentwicklung bis 2045 berechnet. Die hier dargestellten Karten sind mit Hilfe des Land Use Scanner (LUS) durch das Bundesinstitut für Bau-, Stadt- und Raumforschung, Bonn (BBSR) berechnet worden. Der Land Use Scanner basiert auf einem Optimierungsmodell, das die mit PANTA RHEI Regio berechneten Landnutzungsveränderungen auf Kreisebene auf einem 100×100 m Raster nach bestmöglicher Eignung verteilt. Die Ergebnisse des LUS liefern für alle drei sozioökonomischen Szenarien nach qualitativer Experteneinschätzung plausible Veränderungen der Landnutzung.

oWLK-GCM objective weather types derived from General Circulation Models (Reanalysis data and Global Climate Model Simulations)

Objective weather types of Deutscher Wetterdienst derived from different Reanalysis and Global Climate Model simulations for the control run (1951-2000) and the projection period (2000-2100). On the one hand, the dataset is useful for evaluation of representative circulation statistics in Central Europe, on the other hand, for the analysis of future weather types due to climate change. Added temperature and precipitation data allow to study the weather type effectiveness for these important climate parameters.

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