Das Ziel des Projekts ist die Klimaneutralität der der Weleda Unternehmensgruppe (mit Standorten in Arlesheim (Schweiz), Schwäbisch Gmünd (Deutschland) und Huningue (Frankreich)). Folgende Arbeitsschritte sind vorgesehen: 1. Bilanz und Ist-Analyse (optional: Erstellung von Zeitreihen mit Berücksichtigung der Effekte von in der Vergangenheit getroffenen Maßnahmen), 2. Bewertung von Vermeidungs- und Verringerungsmaßnahmen, 3. Bewertung von Kompensationsmaßnahmen, 4. Zusammenstellung der Ergebnisse, technische Dokumentation und Leitfaden zur kontinuierlichen Weiterführung. Als optionaler fünfter Arbeitsschritt sollen neben den Treibhausgasemissionen der Verbrauch an Energie und Wasser bilanziert werden.
BACKGROUND: The Kingdom of Jordan belongs to the ten water scarcest countries in the world, and climate change is likely to increase the frequency of future droughts. Jordan is considered among the 10 most water impoverished countries in the world, with per capita water availability estimated at 170 m per annum, compared to an average of 1,000 m per annum in other countries. Jordan Government has taken the strategic decision to develop a conveyor system including a 325 km pipe to pump 100 million cubic meters per year of potable water from Disi-Mudawwara close to the Saudi Border in the south, to the Greater Amman area in the north. The construction of the water pipeline has started end of 2009 and shall be finished in 2013. Later on, the pipeline could serve as a major part of a national water carrier in order to convey desalinated water from the Red Sea to the economically most important central region of the country. The conveyor project will not only significantly increase water supplies to the capital, but also provide for the re-allocation of current supplies to other governorates, and for the conservation of aquifers. In the context of the Disi project that is co-funded by EIB two Environmental and Social Management Plans have been prepared: one for the private project partners and one for the Jordan Government. The latter includes the Governments obligation to re-balance water allocations to irrigation and to gradually restore the protected wetlands of Azraq (Ramsar site) east of Amman that has been depleted due to over-abstraction by re-directing discharge of highland aquifers after the Disi pipeline becomes operational. The Water Strategy recognizes that groundwater extraction for irrigation is beyond acceptable limits. Since the source is finite and priority should be given to human consumption it proposes to tackle the demand for irrigation through tariff adjustments, improved irrigation technology and disincentive to water intensive crops. The Disi aquifer is currently used for irrigation by farms producing all kinds of fruits and vegetables on a large scale and exporting most of their products to the Saudi and European markets and it is almost a third of Jordan's total consumption. The licenses for that commercial irrigation were finished by 2011/12. Whilst the licenses will be not renewed the difficulty will be the enforcement and satellite based information become an important supporting tool for monitoring. OUTLOOK: The ESA funded project Water management had the objective to support the South-North conveyor project and the activities of EIB together with the MWI in Jordan to ensure the supply of water for the increasing demand. EO Information provides a baseline for land cover and elevation and support the monitoring of further stages. usw.
Die Funktionen von Mooren in Wasser- und Elementkreisläufen, als Kohlenstoffspeicher und in der Bewahrung der Biodiversität sind zunehmend im Fokus wissenschaftlicher und öffentlicher Debatte. Insbesondere im Verlauf des Klimawandels sind renaturierte Hochmoore Klimaextremen ausgesetzt, zum Beispiel Dürren, mit Langzeiteffekten für Boden und Pflanzengemeinschaften, und somit auch für den Kohlenstoffkreislauf. Der Klimawandel erschwert damit zusätzlich die Hochmoorrenaturierung zu bereits vorhandenen Grenzen. Damit verbunden ist ein unzureichender Wissensstand bezüglich potentieller Indikatoren für Degradation und Renaturierungserfolge, z.B. die Dynamiken und Bilanzen von Gasflüssen, Biodiversitätsniveaus oder Wasserbilanzen. Moordegradierung verändert die Wasserspeicherfähigkeit und reduziert die Fähigkeit Wasserschwankungen abzupuffern, was die Renaturierung weiter beeinflusst. Paläoökologische Daten erlauben Schlussfolgerungen über Feuchtebedingungen für Torfwachstum und potentielle Resilienz gegenüber in der Vergangenheit aufgetretenen Schwankungen der Umweltbedingungen. Somit können aus ihnen Grundlageninformationen abgeleitet werden, die helfen Renaturierungsziele zu formulieren, aber auch mögliche Einschränkungen aufzeigen. Der voranschreitenden Klimawandel mit häufigen auftretenden Hitzewellen und Dürren bedeutet insbesondere für die Re-Etablierung von Hochmoorvegetation eine ernste Bedrohung, die auf nährstoffarmes Niederschlagswasser angewiesen ist. Das Projekt verbindet Schlüsselmethoden von verwandten Disziplinen in bisher nicht gekannter Weise: In Unterprojekten behandeln wir i) die paläoökologische Rekonstruktion von Referenzbedingungen und Indikatoren für Degradation, ii) aktuelle Hydrologie, Niveaus von Biodiversität, Mikrobielle Gemeinschaften, iii) CO2 und CH4 Bilanzen mit Hauben- und Eddy-Covariance Technik und vorhandenen Langzeitdaten, iv) neuste Fernerkundungsmethoden inklusive dem Upscaling von Plotniveau bis auf das Landschaftsniveau, unterstützt von künstlicher Intelligenz, v) Negative Auswirkungen und Wechselbeziehungen zwischen Biodiversität, Kohlenstoffbilanzen, Treibhausgasemissionen und Resilienz wenn Zielniveaus nicht erreicht werden können, vi) Wissenstransfer in enger Zusammenarbeit mit Torfindustrie, Naturschutzakteuren, Akteuren der Land- und Wasserwirtschaft und der Administration.Wir untersuchen erstmalig Hochmoorrenaturierungsverläufe basierend auf neusten Bewertungsmethoden der Paläoökologie und Biogeochemie von Torfproben und ordnet diese Daten in einen landschaftsökologischen Kontext ein, um mit leistungsstarken Fernerkundungswerkzeugen das zukünftige Monitoring von degradierten und renaturierten Hochmoorflächen zu ermöglichen. Die enge Verbindung der Arbeitspakete und die Anwendung von in der Renaturierungsökologie wenig betrachteter Daten machen dieses Projekt innovativ und lassen wichtige Ergebnisse erwarten für die Hochmoorrenaturierung unter sich verändernden hydro-klimatischen Bedingungen.
Der angebotene Klimadienst enthält Karten (sachsenweite Rasterdaten, 1km Auflösung) zur Jahresmitteltemperatur, mittleren Jahresniederschlagssumme, mittleren Jahresglobalstrahlungssumme, mittleren Jahresverdunstungssumme und mittleren Jahressumme der klimatischen Wasserbilanz für verschiedene klimatologische Zeiträume (1961-1990, 1991-2020, 2014-2023). Den gesamten Datenbestand finden Sie unter www.rekis.org.
Karstgrundwasserleiter spielen im Alpenraum eine wichtige Rolle. Sie bedecken etwa 56% der Fläche, und ein erheblicher Teil der Bevölkerung ist ganz oder teilweise von Trinkwasser aus Karstquellen abhängig, die oft mit wertvollen Ökosystemen verbunden sind und zur Wasserkrafterzeugung beitragen. Die Alpen zählen nach Studien zu den am stärksten vom Klimawandel betroffenen Gebieten in Europa. Als Folge der steigenden Temperaturen werden sich die gespeicherten Mengen an Schnee und Eis stark verringern, was zu einer Verschiebung zwischen Wasserhaushaltskomponenten in Verbindung mit einer saisonalen Umverteilung der Niederschläge führt. Außerdem wird erwartet, dass Hoch- und Niedrigwasserereignisse häufiger auftreten werden. Der Stand der Technik bei der Modellierung der Schüttung von Karstquellen, meist mittels konventioneller numerischer Modelle, ist auf standortspezifische, oft aufwändige und nicht übertragbare wissenschaftliche Studien beschränkt, die manuelle Modellabstimmung und Kalibrierung erfordern. Bis heute gibt es keinen leicht übertragbaren Ansatz, der gleichzeitig auf viele Karstquelleinzugsgebiete anwendbar ist. In diesem Projekt werden wir einen modernen, Deep-Learning basierten Ansatz zur Modellierung der Schüttung von Karstquellen entwickeln, der sich besonders gut eignet, übertragbare Modelle, die Informationen von verschiedenen Standorten nutzen können, aufzubauen. Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, basierend auf künstlichen neuronalen Netzen, das sich sowohl bei akademischen als auch bei industriellen Anwendungen als sehr erfolgreich erwiesen hat. Die vorgeschlagene Studienregion sind die Alpen, mit Karstgebieten in Österreich, der Schweiz, Deutschland, Frankreich, Italien und Slowenien, mit einem Schwerpunkt auf dem besonders vom Klimawandel betroffenen von der Alpenkonvention abgegrenzten Gebirgsgebiet. Als Grundlage der Studie dient das World Karst Spring Database (WoKaS). Es wird im Laufe des Projekts mit zusätzlichen Daten von Behörden und Wasserversorgern ergänzt, insbesondere in Regionen mit bislang schlechter Abdeckung. Die Arbeiten beinhalten die Erstellung eines umfassenden Datensatzes mit Einzugsgebietsattributen und meteorologischen Einflussgrößen für etwa 150 Quellen. Klassische Lumped-Parameter-Modelle werden als Benchmarks aufgesetzt und mit den neu entwickelten Deep-Learning basierten Modellergebnissen verglichen. Ziel ist es, die Eignung neuartiger Deep-Learning Modellansätze für die Abschätzung der Auswirkungen des Klimawandels für eine Vielzahl von kurz- und langfristigen Vorhersagen zu untersuchen. Eine vertiefende Fallstudie des Dachsteingebietes, dessen große Karstregion wesentlich zur Wasserversorgung und Wasserkrafterzeugung beiträgt, wird die vergleichende Untersuchung mit einem numerischen 3D-Modell erweitern. Schließlich werden die entwickelten Modelle dazu verwendet, um Auswirkungen des Klimawandels auf die alpinen Karstgrundwasserressourcen vorherzusagen.
Niedrige Wolken sind Schlüsselbestandteile vieler Klimazonen, aber in numerischen Modellen oft nicht gut dargestellt und schwer zu beobachten. Kürzlich wurde gezeigt, dass sich während der Haupttrockensaison im Juni und September im westlichen Zentralafrika eine ausgedehnte niedrige Wolkenbedeckung (engl. „low cloud cover“, LCC) entwickelt. Eine derart wolkige Haupttrockenzeit ist in den feuchten Tropen einzigartig und erklärt wahrscheinlich die dichtesten immergrünen Wälder in der Region. Da paläoklimatische Studien auf eine Instabilität hinweisen, kann jede Verringerung des LCC aufgrund des Klimawandels einen Kipppunkt für die Waldbedeckung darstellen. Daher besteht ein dringender Bedarf, das Auftreten, die Variabilität und die bioklimatischen Auswirkungen des LCC in westlichen Zentralafrika besser zu verstehen.Um diese Ziele zu erreichen, wurde ein Konsortium aus französischen, deutschen und gabunischen Partnern aufgebaut, zu dem Meteorologen, Klimatologen und Experten für Fernerkundung und Waldökologie gehören. Die meteorologischen Prozesse, welche die Bildung und Auflösung der LCC im Tagesgang steuern, werden anhand von zwei Ozean-Land-Transekten auf der Grundlage einer synergistischen Analyse von historischen In-situ Beobachtungen, von Daten einer Feldkampagne und anhand von atmosphärischen Modellsimulationen untersucht. Die Ergebnisse werden mit einem kürzlich entwickelten konzeptionellen Modell für LCC im südlichen Westafrika verglichen.Die intrasaisonale bis interannuale Variabilität des LCC wird durch die Analyse von In-Situ-Langzeitdaten und Satellitenschätzungen quantifiziert. Unterschiede im Jahresgang des LCC (d.h. jahreszeitlicher Beginn und Rückzug, wolkenarme Tage) und die Ausdehnung ins Inland werden dokumentiert. Ansätze, die auf Wettertypen und äquatorialen Wellen basieren, werden verwendet, um intrasaisonale Variationen des LCC zu verstehen. Die Auswirkungen lokaler und regionaler Meeresoberflächentemperaturen auf die LCC-Entwicklung und ihre Jahr-zu-Jahr Variabilität werden bewertet, wobei statistische Analysen und spezielle Sensitivitätsversuche mit einem regionalen Klimamodell verknüpft werden.Schließlich wird der Einfluss von LCC auf die Licht- und Wasserverfügbarkeit bzw. die Waldfunktion anhand von In-Situ-Messungen untersucht. Die Ergebnisse werden mit Messungen aus der nördlichen Republik Kongo, wo die Trockenzeit sonnig ist, sowie mit einem einfachen Wasserhaushaltsmodells, das an die Region angepasst ist, verglichen. Die Wasserhaushaltsanalysen sollen die Kompensations- oder Verstärkungseffekte von Regen im Vergleich zur potenziellen Evapotranspiration, beide moduliert durch die LCC, auf das Wasserdefizit aufzeigen.Die Ergebnisse von DYVALOCCA werden zum ersten konzeptionellen Modell für Wolkenbildung und -auflösung im westlichen Zentralafrika führen und eine Hilfestellung für die Bewertung von Klimawandel-Simulationen mit Blick auf potentielle Kipppunkte für die immergrünen Regenwälder in der Region geben.
Im Rahmen von Kili-SES befasst sich SP6 mit Landnutzung, Management und Naturschutz als Triebkräfte der biologischen Vielfalt. In Kili-SES-1 erwiesen sich Landnutzungsveränderungen durch Bevölkerungswachstum als Schlüsselfaktoren an den unteren Hängen des Kilimandscharo. Es bleibt die Frage, ob die jüngsten Wald- und Buschbrände in den oberen Regionen auf veränderte klimatische Bedingungen hinweisen. Wir wollen den Ursprung und die Folgen dieser Brände als potenziell schädliche NCP auf Landschaftsebene untersuchen. Dabei konzentrieren wir uns auf die biologische Vielfalt und die Wasserbilanz im Nationalpark (zusammen mit SP1) und prüfen, ob solche Brände in den letzten Jahrzehnten zugenommen haben. Da die NCPs stark von der biologischen Vielfalt und dem Funktionieren der Ökosysteme abhängen, untersuchen wir, wie der Mensch die biologische Vielfalt, das Funktionieren der Ökosysteme und folglich das menschliche Wohlbefinden verbessern kann. Konkret wollen wir (zusammen mit SP1 und 2) das ökologische Potenzial für eine Transformierung durch Anpflanzung einheimischer Bäume prüfen, ergänzend zu den Studien von SP3-5. Der Fokus soll auf Auwäldern als wichtige Biodiversitätskorridore und traditionellen Agroforstsystemen als nachhaltige Landnutzungsformen liegen. Während in Kili-SES-1 der Kilimandscharo als isoliertes System betrachtet wurde, planen wir nun eine Erweiterung unserer Perspektive unter Einbeziehung des umliegenden Landschaftskontextes. Der Kilimandscharo war einst mit anderen Bergen durch Waldkorridore verbunden, die als Wanderwege dienten und die biologische Vielfalt beeinflussten, entscheidend für die Widerstandsfähigkeit gegenüber Umweltveränderungen. Ziel ist die Analyse der ökologischen Konnektivität und Telekopplung im Hinblick auf Naturschutzpolitik. Hierzu wollen wir mit umfangreichen Daten zu Pflanzen, Arthropoden und Kleinsäugern die frühere biologische Vielfalt ohne menschlichen Einfluss modellieren, um die ungleiche Verteilung endemischer Arten zu untersuchen, eine kontroverse biogeographische Frage in Ostafrika. Der Kilimandscharo und die umliegenden Berge sind unterschiedlich geschützt (Nationalparks, Natur- und Waldreservate), mit zunehmend fragmentierten Schutzgebieten. Durch Hochskalierung und Modellierung der Biodiversität unter Verwendung von Hyperspektralbildern (zusammen mit SP7) planen wir die sich daraus ergebenden Biodiversitätsniveaus und Bedrohungen zu vergleichen, einschließlich der Auswirkungen der Einbeziehung der Waldgürtel des Kilimandscharo und Meru in Nationalparks im Jahr 2006, die möglicherweise illegale Aktivitäten in die umliegenden Berge verlagert haben. Zusätzlich zu diesen Themen wollen wir weiterhin langfristige Klima- und Dendrometriedaten erheben und umfassendes Monitoring von Gefäßpflanzen, Flechten und Moosen durch (ergänzt durch Pilze) durchführen. So hoffen wir ein Niveau und eine Qualität ökologischer Daten zu erreichen, die für Kili-SES wichtig und für ein tropisches Gebirge einzigartig sind.
Improving our understanding of the energy and water exchanges between the land surface and the lower atmosphere (i.e. land–atmosphere interactions), and how climate change may affect them, is crucial to predict changes in temperature and precipitation extremes. Observations of energy and water fluxes at the land surface are typically retrieved from the eddy covariance method, which presents limitations related to spatial and temporal gaps, and the non-closure of the energy and water balances. Meanwhile, soil moisture (SM) products derived from satellite data have been widely used at regional and global scales, but they are limited to capture only surface soil water content and variations. The combination of remote sensing (RS) data and modelling frameworks is called to be the solution to improve the spatial coverage and vertical resolution of land–atmosphere interactions data, ensuring the energy and water balance closure. Here, we explore the combination of remote sensing and meteorological data with a physical-based modelling framework, the High resOlution Land Atmosphere Parameters from Space (HOLAPS). We used HOLAPS to produce hourly consistent estimates of energy and water fluxes over Europe at 5 km resolution for the period 2001-2020. More information about the HOLAPS dataset can be found in García-García and Peng (2024). The HOLAPS product is available at two temporal resolutions (hourly and daily), including outputs of evapotranspiration (Etot), latent (LE) and sensible (H) heat fluxes and soil moisture at 5 soil layers (sm). Other variables from the HOLAPS framework can be shared under request. Please, when using the HOLAPS products refer to this dataset and the publication from García-García and Peng, 2024. For further questions about the data product and the term of use, please contact Dr. Almudena García-García (almudena.garcia-garcia@ufz.de) or Dr. Jian Peng (jian.peng@ufz.de) "García-García, Almudena, and Jian Peng. "Generation and evaluation of energy and water fluxes from the HOLAPS framework: Comparison with satellite-based products during extreme hot weather." Remote Sensing of Environment (2024) https://doi.org/10.1016/j.rse.2024.114451"
<p> <p>Im Jahr 2022 wurden in Deutschland 17,9 Mrd. m³, das sind 10,1 % des langjährigen potentiellen Wasserdargebots aus den Gewässern (Oberflächengewässer und Grundwasser) entnommen. Die verbleibende Wassermenge steht der Natur zur Verfügung. Allerdings wird darüber hinaus indirekt Wasser bei der Herstellung von Gütern – oft im Ausland genutzt: Dies bezeichnet man mit Deutschlands „Wasserfußabdruck“.</p> </p><p>Im Jahr 2022 wurden in Deutschland 17,9 Mrd. m³, das sind 10,1 % des langjährigen potentiellen Wasserdargebots aus den Gewässern (Oberflächengewässer und Grundwasser) entnommen. Die verbleibende Wassermenge steht der Natur zur Verfügung. Allerdings wird darüber hinaus indirekt Wasser bei der Herstellung von Gütern – oft im Ausland genutzt: Dies bezeichnet man mit Deutschlands „Wasserfußabdruck“.</p><p> Wassernachfrage <p>Die Wasserentnahmen der Energieversorgung, des Bergbaus und verarbeitenden Gewerbes, der öffentlichen Wasserversorgung und der Landwirtschaft gehören zu den wesentlichen Wassernutzungen in Deutschland. Daten dazu veröffentlicht das Statistische Bundesamt alle drei Jahre in der Erhebung der nichtöffentlichen Wasserversorgung und Abwasserentsorgung (für 2022 veröffentlicht im Januar 2025) bzw. in der Erhebung der öffentlichen Wasserversorgung (für 2022 veröffentlich im August 2024). Gemäß dieser Datengrundlage haben die oben genannten Nutzergruppen im Jahr 2022 zusammen rund 17,9 Milliarden Kubikmeter (Mrd. m³) Wasser aus den Grund- und Oberflächengewässern entnommen (siehe Abb. "Wassergewinnung der öffentlichen Wasserversorgung, Bergbau, verarbeitendes Gewerbe, der Energieversorgung und der Landwirtschaft 2022“).</p> <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/2_abb_wassergewinnung_2025-05-07.png"> </a> <strong> Wassergewinnung der öffentlichen Wasserversorgung, Bergbau, verarbeitendes Gewerbe ... 2022 </strong> Quelle: Statistisches Bundesamt Downloads: <ul> <li><a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/2_abb_wassergewinnung_2025-05-07.pdf">Diagramm als PDF (131,03 kB)</a></li> <li><a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/2_abb_wassergewinnung_2025-05-07.xlsx">Diagramm als Excel mit Daten (29,51 kB)</a></li> </ul> </p><p> Die Wasserentnahmen der Wassernutzer 2022 <ul> <li>Die Energieversorger entnahmen 6,9 Mrd. m³ Wasser für die Eigenversorgung und nutzen dieses vor allem als Kühlwasser. Das sind 3,9 % des gesamten Wasserdargebotes von 176 Mrd. m³ bzw. 38,6 % der Gesamtentnahmen von 17,9 Mrd. m³.</li> <li>Bergbau und verarbeitendes Gewerbe entnahmen zirka 5,2 Mrd. m³ für industrielle Zwecke. Das entspricht knapp 3 % des gesamten Wasserdargebotes von 176 Mrd. m³ bzw. 29,1 % der Gesamtentnahmen von 17,9 Mrd. m³.</li> <li>Auf die öffentliche Wasserversorgung entfielen 2022 etwa 5,3 Mrd. m³. Das sind 3 % des gesamten Wasserdargebotes von 176 Mrd. m³ bzw. 29,8 % der Gesamtentnahmen von 17,9 Mrd. m³.</li> <li>Die Wasserentnahmen der Landwirtschaft in Deutschland beliefen sich auf knapp 0,5 Mrd. m³. Das entspricht weniger als 0,3 % des gesamten Wasserdargebotes von 176 Mrd. m³ bzw. 2,5 % der Gesamtentnahmen von 17,9 Mrd. m³.</li> </ul> <p>Die Entnahmen der Energieversorgung sanken im Jahr 2013 deutlich. Dieser Trend hat sich in den Jahren 2016 und 2019 fortgesetzt.</p> <p>Die Wasserentnahmen des Bergbaus und verarbeitenden Gewerbes sind seit 1991 rückläufig. Von 2019 zu 2022 sanken die Entnahmen in beiden Sektoren geringfügig.</p> <p>Die Wasserentnahmen der öffentlichen Wasserversorgung waren von 1991 bis 2013 rückläufig, erhöhten sich dann jedoch in den Jahren 2016 und 2019. Im Jahr 2022 lagen die Entnahmen der öffentlichen Wasserversorgung geringfügig unter denen aus 2019.</p> <p>Die statistisch erfassten Wasserentnahmen durch die Landwirtschaft befinden sich auf einem niedrigen, aber steigendem Niveau (siehe Abb. „Wassergewinnung der öffentlichen Wasserversorgung, Bergbau, verarbeitendes Gewerbe, der Energieversorgung und der Landwirtschaft“). Gegenüber 2010 hat sich die entnommene Wassermenge mehr als verdoppelt.</p> <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/3_abb_wassergewinnung-oeffentl-wasserversorg_2025-05-07.png"> </a> <strong> Wassergewinnung der öffentlichen Wasserversorgung, Bergbau, verarbeitendes Gewerbe ... </strong> Quelle: Statistisches Bundesamt Downloads: <ul> <li><a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/3_abb_wassergewinnung-oeffentl-wasserversorg_2025-05-07.pdf">Diagramm als PDF (125,44 kB)</a></li> <li><a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/3_abb_wassergewinnung-oeffentl-wasserversorg_2025-05-07.xlsx">Diagramm als Excel mit Daten (27,64 kB)</a></li> </ul> </p><p> Die Wasserressourcen Deutschlands <p>Der Entnahmemenge von rund 17,9 Mrd. m³ steht in Deutschland ein langjähriges potentielles Dargebot von 176 Mrd. m³ Wasser (Zeitperiode 1991-2020) gegenüber. Das <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/wasserdargebot">Wasserdargebot</a> gibt an, welche Mengen an Grund- und Oberflächenwasser potentiell genutzt werden können.</p> <p>Berechnet wird das Wasserdargebot als langjähriges statistisches Mittel für eine in der Regel dreißigjährige Zeitperiode sowie als sogenannte erneuerbare Wasserressource für Einzeljahre. Grundlage ist zum einen die gebietsbürtige (interne) Wasserressource, die sich aus der Wasserbilanz ergibt, das heißt aus der Differenz von Niederschlag und <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/evapotranspiration">Evapotranspiration</a> (<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/verdunstung">Verdunstung</a> von Boden und Pflanzendecke) (siehe Tab. „Wasserbilanz für Deutschland“). Zum anderen addieren sich die Zuflüsse aus den Nachbarländern, die aus den Abflüssen grenznaher Pegel bestimmt werden, zu der internen Wasserressource.</p> <p>Die erneuerbaren Wasserressourcen unterliegen beträchtlichen jährlichen Veränderungen, die um das potentielle Dargebot schwanken. Da die Bewirtschaftung der Gewässer sowohl durch kurzfristige Maßnahmen als auch durch langfristige Planungen gesteuert wird, sind beide Größen von Bedeutung (siehe Abb. „Änderung der erneuerbaren Wasserressourcen in Deutschland“). Die ausgewiesenen jährlichen gebietsbürtigen Abflussanteile, die oberirdisch das Bundesgebiet verlassen, geben in Verbindung mit dem Zufluss von Oberliegern zusätzlich einen Hinweis auf die tatsächlich in den Gewässern abgeflossenen Wassermengen. Diese können auf Grund der jahresübergreifenden Speichereffekte in Form von Schnee, Boden- und Grundwasser höher oder niedriger ausfallen als die erneuerbaren Wasserressourcen.</p> <p>Das langfristige potentielle Wasserdargebot wird aktuell für die Zeitreihe 1991–2020 mit 176 Mrd. m³ angegeben. Im Vergleich zur vorherigen Zeitreihe 1961–1990 hat sich das langjährige potenzielle Wasserdargebot von 188 Mrd. m³ um 12 Mrd. m³ beziehungsweise um 6,4 % verringert.</p> <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/4_Tab_Wasserbilanz-D_2026-06-30.png"> </a> <strong> Tab: Wasserbilanz für Deutschland </strong> Quelle: Bundesanstalt für Gewässerkunde <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/4_Tab_Wasserbilanz-D_2026-06-30.png">Bild herunterladen</a> (71,16 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/4_Tab_Wasserbilanz-D_2026-06-30.pdf">Tabelle als PDF</a> (82,75 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/4_Tab_Wasserbilanz-D_2026-06-30.xlsx">Tabelle als Excel</a> (233,33 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/5_Abb_Aend-erneuerb-Wasserrress_2026-06-30.png"> </a> <strong> Änderung der erneuerbaren Wasserressourcen in Deutschland </strong> Quelle: Bundesanstalt für Gewässerkunde <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/5_Abb_Aend-erneuerb-Wasserrress_2026-06-30.png">Bild herunterladen</a> (189,52 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/5_Abb_Aend-erneuerb-Wasserrress_2026-06-30.pdf">Diagramm als PDF</a> (42,52 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/5_Abb_Aend-erneuerb-Wasserrress_2026-06-30.xlsx">Diagramm als Excel mit Daten</a> (28,33 kB) Weiter <i> </i> Vorherige <i> </i> </p><p> Der Wassernutzungs-Index <p>Um die Auswirkungen der Wasserentnahmen auf die Gewässer beurteilen zu können, wird die Wassernachfrage dem <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/wasserdargebot">Wasserdargebot</a> gegenübergestellt. Übersteigen die Entnahmen 20 % des verfügbaren Wasserdargebotes, ist dies ein Zeichen von <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/wasserstress">Wasserstress</a>. Der Wassernutzungs-Index von Deutschland liegt seit 2007 unter dieser kritischen Marke (siehe Abb. „Wassernutzungs-Index“). 2022 betrug er 10,1 %.</p> <p>Aufgrund des hohen Rückgangs der Wasserentnahmen durch die Energieversorger sank der Wassernutzungs-Index 2013 deutlich auf 14,3 %. Durch weitere Rückgänge bei den Entnahmen durch Bergbau, verarbeitendes Gewerbe und die Energieversorgung hat sich dieser abnehmende Trend auch 2016, 2019 und 2022 fortgesetzt. Die zeitweise Zunahme der Wasserentnahmen durch die öffentliche Wasserversorgung und steigenden Entnahmen durch die Landwirtschaft fielen geringer aus als die Rückgänge in den anderen Sektoren.</p> <p>Das Gesamtvolumen der Wasserentnahme 2022 von 17,9 Mrd. m³ entspricht 10,1 % des langjährigen potentiellen Wasserdargebots. 89,9 % des Wasserdargebots standen den Ökosystemen in Flüssen und Seen zur Verfügung oder waren im Grundwasser gespeichert. Wie sich im Jahr 2022 die Anteile der Hauptwassernutzungen bezogen auf das potenzielle Dargebot verteilen, zeigt die Abbildung „Wasserdargebot und Wassernutzung 2022“.</p> <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/de_indikator_aqua-08_nutzung-wasserressourcen_2025-05-07.png"> </a> <strong> Wassernutzungs-Index </strong> Quelle: Statistisches Bundesamt <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/de_indikator_aqua-08_nutzung-wasserressourcen_2025-05-07.png">Bild herunterladen</a> (303,63 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/de_indikator_aqua-08_nutzung-wasserressourcen_2025-05-07.pdf">Diagramm als PDF</a> (130 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/de-en_indikator_aqua-08_nutzung-wasserressourcen_2025-05-07.xlsx">Diagramm als Excel mit Daten</a> (42,64 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/7_abb_wasserdargebot-nutzung_2025-05-07.png"> </a> <strong> Wasserdargebot und Wassernutzung 2022 </strong> Quelle: Statistisches Bundesamt <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/7_abb_wasserdargebot-nutzung_2025-05-07.png">Bild herunterladen</a> (433,78 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/7_abb_wasserdargebot-nutzung_2025-05-07.pdf">Diagramm als PDF</a> (246,63 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/7_abb_wasserdargebot-nutzung_2025-05-07.xlsx">Diagramm als Excel mit Daten</a> (28,79 kB) Weiter <i> </i> Vorherige <i> </i> </p><p> Deutschlands „Wasserfußabdruck“ <p>Wer trinkt, kocht, sich oder seine Kleidung wäscht und die Klospülung betätigt, benötigt Wasser – das ist die direkte Wassernutzung. Auch bei der Herstellung von Lebensmitteln, Kleidung, PKW oder Mobiltelefonen wird Wasser genutzt – das ist der indirekte Wasserverbrauch. Die in Produkten sozusagen versteckte Wassermenge wird häufig als virtuelles Wasser bezeichnet. Es verbindet jede Nutzerin und jeden Nutzer eines Lebensmittels oder Produktes mit der Region oder den Regionen, wo es erzeugt wird.</p> <p>Wie viel an Wasser eine Person nun tatsächlich – also direkt und virtuell – benötigt, erfassen Fachleute mit dem <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/indikator">Indikator</a> „Wasserfußabdruck“. Es gibt ihn auch für Produkte, Unternehmen oder Länder (siehe Themenseite <a href="https://www.umweltbundesamt.de/themen/wasser/wasser-bewirtschaften/wasserfussabdruck">„Wasserfußabdruck“</a>). Der Wasserfußabdruck Deutschlands beträgt insgesamt rund 219 Mrd. m³ pro Jahr (<a href="https://www.umweltbundesamt.de/node/94717">siehe UBA-Texte 44/2022</a>). Dies entspricht 7.200 Liter täglich pro Person.</p> <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/8_abb_infobox-wasserfussabdruck_2022-11-14.png"> </a> <strong> Der Wasserfußabdruck Deutschlands </strong> Quelle: Umweltbundesamt Downloads: <ul> <li><a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/8_abb_infobox-wasserfussabdruck_2022-11-14.pdf">Infobox als PDF (99,56 kB)</a></li> </ul> </p><p> </p><p>Informationen für...</p>
In Flussauen von Flussmittelläufen in gemäßigten Klimazonen ist der Grundwasserstrom typischerweise vornehmlich talabwärts gerichtet. Die hydrologische Funktion der Auengrundwasserleiter hängt allerdings vom Vorhandensein hydrogeologisch relevanter Strukturen ab, und das Grundwassersystem wird stark durch Wasser- und Stoffflüsse über seine Ränder beeinflusst. Das beantragte Projekt zielt daher darauf ab, die hydrogeologischen Steuergrößen für diese Flüsse zu charakterisieren und die relative Bedeutung der Ränder für die Wasserbilanz und den Umsatz gelöster Stoffe in Auengrundwasserleitern zu ermitteln. Als Untersuchungsgebiet dient die Ammeraue bei Tübingen (Südwestdeutschland), die typisch für Auengebiete entlang von Flussmitteläufen in gemäßigten Klimazonen ist und bereits von den Antragstellern im Rahmen des SFB1253 CAMPOS untersucht wurde. Für die Modellierung und Vorhersage der hydrologischen Funktion des Auengrundwasserleiters und seiner Ränder ist es wichtig, die räumliche Lage, Geometrie und die Eigenschaften hydraulisch leitfähiger Strukturen an den Auenrändern zu erkunden. Unsere Untersuchungen zielen daher darauf ab, geologische Strukturelemente an den Auenrändern zu charakterisieren, die die Gesamtflüsse des Grundwassers und der darin gelösten Stoffe durch den Auengrundwasserleiter bestimmen. Hierfür entwickeln wir arbeits- und kosteneffiziente Methoden, mit denen sich die räumliche Ausdehnung und Geometrie der Ränder (mittels geophysikalischer Methoden) abbilden und die hydraulische Konnektivität zu den Auengrundwasserleitern (mittels hydraulischer Methoden) charakterisieren lassen. Mit besonderem Fokus auf die identifizierten hydrogeologisch relevanten Strukturelemente an den Auenrändern wollen wir die Wasserflüsse und die Stoffströme bestimmen, die die Ränder des Auengrundwasserleiters passieren, um ihre relativen Beiträge innerhalb des Auengrundwasserleiters zu quantifizieren. Wir untersuchen hierfür insbesondere die zeitliche Grundwasserdynamik, um zu bestimmen, unter welchen hydrologischen Bedingungen ein erhöhter Wasseraustausch stattfindet. Die experimentellen Projektergebnisse fließen in ein konsistentes numerisches Grundwassermodell ein, um hydrogeologische Messungen vorherzusagen und die Ergebnisse der dynamischen Austauschflüsse zu interpretieren. Schließlich werden wir die geologischen Informationen, die in den verschiedenen Untersuchungsschritten und in vorherigen Arbeiten gesammelt wurden, umfassend geologisch interpretieren. Dies ermöglichst es, die maßgeblichen geologischen Prozesse zu identifizieren, die das Vorkommen und die Wirkung durchlässiger Strukturen an den Rändern von Auengrundwasserleitern bestimmen sowie die Austauschprozesse über die Ränder kontrollieren. Dieser Ansatz erlaubt es, unsere Ergebnisse auf andere Standorte zu übertragen und zu verallgemeinern.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 519 |
| Europa | 17 |
| Global | 12 |
| Kommune | 13 |
| Land | 128 |
| Weitere | 5 |
| Wirtschaft | 1 |
| Wissenschaft | 256 |
| Zivilgesellschaft | 10 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 15 |
| Ereignis | 1 |
| Förderprogramm | 481 |
| Kartendienst | 1 |
| Taxon | 1 |
| Text | 46 |
| Umweltprüfung | 1 |
| WRRL-Maßnahme | 1 |
| unbekannt | 79 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 67 |
| Offen | 551 |
| Unbekannt | 8 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 477 |
| Englisch | 198 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 9 |
| Bild | 13 |
| Datei | 12 |
| Dokument | 49 |
| Keine | 400 |
| Webseite | 188 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 540 |
| Lebewesen und Lebensräume | 568 |
| Luft | 448 |
| Mensch und Umwelt | 626 |
| Wasser | 569 |
| Weitere | 605 |