Am 10. August 2017 legte die US-Behörde NOAA ihren 300 Seiten starken Klimabericht zum "State of the Climate 2016" vor. Der Report beschreibt den Zustand des Klimas weltweit. Die Treibhausgas-Konzentration stieg 2016 auf einen neuen Rekordwert von 402,9 ppm im Jahresdurchschnitt. Das ist ein Anstieg um 3,5 ppm gegenüber dem Vorjahr. 2016 war das wärmste Jahr seit Beginn der Wetteraufzeichnungen vor 137 Jahren und übertrifft das bisherige Rekordjahr 2015. Den Anstieg beziffert die NOAA auf 0,45 bis 0,56 Grad Celsius im Vergleich zum Durchschnitt der Jahre 1981 bis 2010. Die Oberflächentemperatur der Ozeane stieg gegenüber dem Mittelwert von 1981 bis 2010 um 0,65 bis 0,74 Grad Celsius. Das sind 0,02 bis 0,05 Grad mehr, als noch im Jahr zuvor gemessen wurden. Die Meeresspiegel-Messungen zeigen einen neuen Höchststand. Der durchschnittliche Meeresspiegel lag 2016 um knapp 8,3 Zentimeter höher als 1993, als die Satellitenmessungen begannen. Die Ausdehnung des arktischen Meereises erreichte im letzten Jahr einen neuen Tiefstand. Im März, wenn das Meereis seine maximale Ausdehnung erreicht, wurde 2016 der niedrigste Wert seit Beginn der satellitengestützten Messungen vor 37 Jahren festgestellt. Was das Meereis-Minimum im September betrifft, ergaben die Messungen den zweitniedrigsten Wert. Nur 2007 erreichte die Ausdehnung einen noch geringeren Wert. Insgesamt 93 tropische Wirbelstürme wurden 2016 gezählt (und mit Namen versehen). Das sind deutlich mehr als die 82 Wirbelstürme im Durchschnitt der Jahre 1981 bis 2010. Laut NOAA-Bericht gab es in jedem Monat des Jahres 2016 auf mindestens zwölf Prozent der globalen Landfläche schwere Dürren. Auch das ist Rekord. Besonders betroffen: der Nordosten Brasiliens, Westbolivien, Peru und Westkanada. An dem Klimabericht haben 450 Wissenschaftler aus 60 Ländern mitgewirkt.
Das Jahr 2016 war weltweit das wärmste Jahr seit Beginn der Messungen. Die Weltorganisation für Meteorologie (WMO) weist darauf hin, dass die weltweite Jahresmitteltemperatur im Jahr 2016 um 1,1 °C über dem Temperaturniveau des vorindustriellen Zeitalters lag. Die WMO kombinierte drei international anerkannte weltweite Beobachtungsdatensätze (HadCrut, NOAA und NASA) mit den Ergebnissen hochentwickelter Reanalyse-Systeme des European Centre for Medium Range Weather Forecasts (ECMWF) und des Copernicus Climate Change Service (C3S). Demzufolge hat die weltweite Lufttemperatur 2016 alle früheren Rekorde übertroffen: mit 1,1 °C über dem vorindustriellen Temperaturniveau*, 0,83 °C über dem Mittelwert von 1961 - 1990 und nochmals 0,07 °C über dem ausgeprägten Rekordwert des Jahres 2015.
Am Leibniz-Institut für Troposphärenforschung (TROPOS) wurde am 25. April 2017 eine weltweit einzigartige Anlage in Betrieb genommen, mit der die Einflüsse von Turbulenzen auf Wolkenprozesse unter präzise einstellbaren Versuchsbedingungen untersucht werden können. Der neue Windkanal ist Teil des Leipziger Wolkenlabors, in dem seit 2006 verschiedenste Wolkenprozesse simuliert werden. Unter Laborbedingungen wurden z.B. das Entstehen und Gefrieren von Wolken nachgestellt. Wie stark Luftverwirbelungen diese Prozesse beeinflussen, konnte bisher noch nicht untersucht werden. Deshalb entstand in den letzten Jahren eine ergänzende Anlage für rund eine Million Euro. Die von dieser Anlage zu erwarteten neuen Erkenntnisse sind wichtig für das Verständnis von Wetter und Klima, wie etwa die Bildung von Niederschlag und die Helligkeit und Lebensdauer von Wolken.
Das Projekt "Teilprojekt 2" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von DVGW Deutscher Verein des Gas- und Wasserfaches e.V. - Technisch-wissenschaftlicher Verein - Technologiezentrum Wasser (TZW) durchgeführt. Klima- und Landnutzungswandel sowie Schadstoffeinleitungen bedrohen vielfältig die Qualität unserer Gewässer. Für die Online- und Vor-Ort-Analyse von Wasserqualitätsparametern gibt es bereits eine Vielzahl von Sensorsystemen. Allerdings ist vor allem die Etablierung von Echtzeit-Frühwarnsystemen zur rechtzeitigen Einleitung von Schutzmaßnahmen weiter ausbaufähig. Das Projekt DIWA setzt sich zum Ziel, bereits vorhandene Sensorsysteme zum Algenwachstum, zum physikalisch-chemischen Gewässerzustand, zur Hydrodynamik und zur Wetterbeobachtung sowie Online-Messungen zur hygienisch-mikrobiologischen Wasserbeschaffenheit digital zu vernetzen. Im Hinblick auf das durch Algen ausgelöste Fischsterben in der Oder soll zusätzlich ein Sensor für Goldalgen entwickelt werden. Zudem werden Wasserqualitätsparameter aus Satellitendaten einbezogen, um räumliche Muster zu erkennen. In DIWA werden punktuell, linear und räumlich im Gewässer aufgenommene Daten sowie historisch vorhandene Daten digital miteinander verknüpft und mit einer Abflussvorhersage gekoppelt. Aus der Vernetzung der Daten soll ein auf künstlicher Intelligenz basierendes Frühwarnsystem zur Wasserqualität entwickelt werden. In-situ Sensoren, Satellitendaten und Labormessungen werden pilotierend zusammen mit dem im Projekt zu entwickelnden Frühwarnsystem an einer exemplarisch ausgewählten Trinkwassertalsperre (Wahnbachtalsperre) implementiert. Komplettiert wird diese Entwicklung durch repräsentative Messungen mit den hier verwendeten Sensoren in der Oder, einem Fließgewässer. Das ermöglicht dem Projekt, die Übertragbarkeit des Konzepts auf andere Gewässertypen darzustellen.
Das Projekt "Teilprojekt 5" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Brockmann Consult GmbH durchgeführt. Klima- und Landnutzungswandel sowie Schadstoffeinleitungen bedrohen vielfältig die Qualität unserer Gewässer. Für die Online- und Vor-Ort-Analyse von Wasserqualitätsparametern gibt es bereits eine Vielzahl von Sensorsystemen. Allerdings ist vor allem die Etablierung von Echtzeit-Frühwarnsystemen zur rechtzeitigen Einleitung von Schutzmaßnahmen weiter ausbaufähig. Das Projekt DIWA setzt sich zum Ziel, bereits vorhandene Sensorsysteme zum Algenwachstum, zum physikalisch-chemischen Gewässerzustand, zur Hydrodynamik und zur Wetterbeobachtung sowie Online-Messungen zur hygienisch-mikrobiologischen Wasserbeschaffenheit digital zu vernetzen. Im Hinblick auf das durch Algen ausgelöste Fischsterben in der Oder soll zusätzlich ein Sensor für Goldalgen entwickelt werden. Zudem werden Wasserqualitätsparameter aus Satellitendaten einbezogen, um räumliche Muster zu erkennen. In DIWA werden punktuell, linear und räumlich im Gewässer aufgenommene Daten sowie historisch vorhandene Daten digital miteinander verknüpft und mit einer Abflussvorhersage gekoppelt. Aus der Vernetzung der Daten soll ein auf künstlicher Intelligenz basierendes Frühwarnsystem zur Wasserqualität entwickelt werden. In-situ Sensoren, Satellitendaten und Labormessungen werden pilotierend zusammen mit dem im Projekt zu entwickelnden Frühwarnsystem an einer exemplarisch ausgewählten Trinkwassertalsperre (Wahnbachtalsperre) implementiert. Komplettiert wird diese Entwicklung durch repräsentative Messungen mit den hier verwendeten Sensoren in der Oder, einem Fließgewässer. Das ermöglicht dem Projekt, die Übertragbarkeit des Konzepts auf andere Gewässertypen darzustellen. Die Arbeiten von BC fokussieren sich auf die Weiterentwicklung von Fernerkundungsdaten und deren Einbindung in das DIWA System.
Das Projekt "Teilprojekt 6" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von SEBA Hydrometrie GmbH & Co. KG durchgeführt. Klima- und Landnutzungswandel sowie Schadstoffeinleitungen bedrohen vielfältig die Qualität unserer Gewässer. Für die Online- und Vor-Ort-Analyse von Wasserqualitätsparametern gibt es bereits eine Vielzahl von Sensorsystemen. Allerdings ist vor allem die Etablierung von Echtzeit-Frühwarnsystemen zur rechtzeitigen Einleitung von Schutzmaßnahmen weiter ausbaufähig. Das Projekt DIWA setzt sich zum Ziel, bereits vorhandene Sensorsysteme zum Algenwachstum, zum physikalisch-chemischen Gewässerzustand, zur Hydrodynamik und zur Wetterbeobachtung sowie Online-Messungen zur hygienisch-mikrobiologischen Wasserbeschaffenheit digital zu vernetzen. Im Hinblick auf das durch Algen ausgelöste Fischsterben in der Oder soll zusätzlich ein Sensor für Goldalgen entwickelt werden. Zudem werden Wasserqualitätsparameter aus Satellitendaten einbezogen, um räumliche Muster zu erkennen. In DIWA werden punktuell, linear und räumlich im Gewässer aufgenommene Daten sowie historisch vorhandene Daten digital miteinander verknüpft und mit einer Abflussvorhersage gekoppelt. Aus der Vernetzung der Daten soll ein auf künstlicher Intelligenz basierendes Frühwarnsystem zur Wasserqualität entwickelt werden. In-situ Sensoren, Satellitendaten und Labormessungen werden pilotierend zusammen mit dem im Projekt zu entwickelnden Frühwarnsystem an einer exemplarisch ausgewählten Trinkwassertalsperre (Wahnbachtalsperre) implementiert. Komplettiert wird diese Entwicklung durch repräsentative Messungen mit den hier verwendeten Sensoren in der Oder, einem Fließgewässer. Das ermöglicht dem Projekt, die Übertragbarkeit des Konzepts auf andere Gewässertypen darzustellen.
Das Projekt "Teilprojekt 4" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von bbe Moldaenke GmbH durchgeführt. Klima- und Landnutzungswandel sowie Schadstoffeinleitungen bedrohen vielfältig die Qualität unserer Gewässer. Für die Online- und Vor-Ort-Analyse von Wasserqualitätsparametern gibt es bereits eine Vielzahl von Sensorsystemen. Allerdings ist vor allem die Etablierung von Echtzeit-Frühwarnsystemen zur rechtzeitigen Einleitung von Schutzmaßnahmen weiter ausbaufähig. Das Projekt DIWA setzt sich zum Ziel, bereits vorhandene Sensorsysteme zum Algenwachstum, zum physikalisch-chemischen Gewässerzustand, zur Hydrodynamik und zur Wetterbeobachtung sowie Online-Messungen zur hygienisch-mikrobiologischen Wasserbeschaffenheit digital zu vernetzen. Im Hinblick auf das durch Algen ausgelöste Fischsterben in der Oder soll zusätzlich ein Sensor für Goldalgen entwickelt werden. Zudem werden Wasserqualitätsparameter aus Satellitendaten einbezogen, um räumliche Muster zu erkennen. In DIWA werden punktuell, linear und räumlich im Gewässer aufgenommene Daten sowie historisch vorhandene Daten digital miteinander verknüpft und mit einer Abflussvorhersage gekoppelt. Aus der Vernetzung der Daten soll ein auf künstlicher Intelligenz basierendes Frühwarnsystem zur Wasserqualität entwickelt werden. In-situ Sensoren, Satellitendaten und Labormessungen werden pilotierend zusammen mit dem im Projekt zu entwickelnden Frühwarnsystem an einer exemplarisch ausgewählten Trinkwassertalsperre (Wahnbachtalsperre) implementiert. Komplettiert wird diese Entwicklung durch repräsentative Messungen mit den hier verwendeten Sensoren in der Oder, einem Fließgewässer. Das ermöglicht dem Projekt, die Übertragbarkeit des Konzepts auf andere Gewässertypen darzustellen.
Das Projekt "Teilprojekt 7" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von SYDRO Consult GmbH durchgeführt. lima- und Landnutzungswandel sowie Schadstoffeinleitungen bedrohen vielfältig die Qualität unserer Gewässer. Für die Online- und Vor-Ort-Analyse von Wasserqualitätsparametern gibt es bereits eine Vielzahl von Sensorsystemen. Allerdings ist vor allem die Etablierung von Echtzeit-Frühwarnsystemen zur rechtzeitigen Einleitung von Schutzmaßnahmen weiter ausbaufähig. Das Projekt DIWA setzt sich zum Ziel, bereits vorhandene Sensorsysteme zum Algenwachstum, zum physikalisch-chemischen Gewässerzustand, zur Hydrodynamik und zur Wetterbeobachtung sowie Online-Messungen zur hygienisch-mikrobiologischen Wasserbeschaffenheit digital zu vernetzen. Im Hinblick auf das durch Algen ausgelöste Fischsterben in der Oder soll zusätzlich ein Sensor für Goldalgen entwickelt werden. Zudem werden Wasserqualitätsparameter aus Satellitendaten einbezogen, um räumliche Muster zu erkennen. In DIWA werden punktuell, linear und räumlich im Gewässer aufgenommene Daten sowie historisch vorhandene Daten digital miteinander verknüpft und mit einer Abflussvorhersage gekoppelt. Aus der Vernetzung der Daten soll ein auf künstlicher Intelligenz basierendes Frühwarnsystem zur Wasserqualität entwickelt werden. In-situ Sensoren, Satellitendaten und Labormessungen werden pilotierend zusammen mit dem im Projekt zu entwickelnden Frühwarnsystem an einer exemplarisch ausgewählten Trinkwassertalsperre (Wahnbachtalsperre) implementiert. Komplettiert wird diese Entwicklung durch repräsentative Messungen mit den hier verwendeten Sensoren in der Oder, einem Fließgewässer. Das ermöglicht dem Projekt, die Übertragbarkeit des Konzepts auf andere Gewässertypen darzustellen.
Das Projekt "Teilprojekt 1" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Wahnbachtalsperrenverband durchgeführt. Klima- und Landnutzungswandel sowie Schadstoffeinleitungen bedrohen vielfältig die Qualität unserer Gewässer. Für die Online- und Vor-Ort-Analyse der räumlichen und zeitlichen Dynamik von Wasserqualitätsparametern gibt es bereits eine Vielzahl von Sensorsystemen. Allerdings ist die Überwachung von Wasserressourcen und die Etablierung von Echtzeit-Frühwarnsystemen zur rechtzeitigen Einleitung von Schutzmaßnahmen weiter ausbaufähig. Das Projekt DIWA setzt sich zum Ziel, bereits vorhandene Sensorsysteme zum Algenwachstum, zum physikalisch-chemischen Gewässerzustand, zur Hydrodynamik und zur Wetterbeobachtung sowie Online-Messungen zur hygienisch-mikrobiologischen Wasserbeschaffenheit digital zu vernetzen. Im Hinblick auf das durch Algen ausgelöste Fischsterben in der Oder soll zusätzlich ein Sensor für Goldalgen entwickelt werden. Zudem werden Wasserqualitätsparameter aus Satellitendaten einbezogen, um räumliche Muster zu erkennen. In DIWA werden punktuell, linear und räumlich im Gewässer aufgenommene Daten sowie historisch vorhandene Daten digital miteinander verknüpft und mit einer Abflussvorhersage gekoppelt. Aus der Vernetzung der Daten soll ein auf künstlicher Intelligenz basierendes Frühwarnsystem zur Wasserqualität entwickelt werden. In-situ Sensoren, Satellitendaten und Labormessungen werden pilotierend zusammen mit dem im Projekt zu entwickelnden Frühwarnsystem an einer exemplarisch ausgewählten Trinkwassertalsperre (Wahnbachtalsperre) implementiert. Komplettiert wird diese Entwicklung durch repräsentative Messungen mit den hier verwendeten Sensoren in der Oder, einem Fließgewässer. Das ermöglicht dem Projekt, die Übertragbarkeit des Konzepts auf andere Gewässertypen darzustellen.
Das Projekt "Teilprojekt 3" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Potsdam, Institut für Umweltwissenschaften und Geographie, Professur für Bodenkunde und Geoökologie durchgeführt. Klima- und Landnutzungswandel sowie Schadstoffeinleitungen bedrohen vielfältig die Qualität unserer Gewässer. Für die Online- und Vor-Ort-Analyse von Wasserqualitätsparametern gibt es bereits eine Vielzahl von Sensorsystemen. Allerdings ist vor allem die Etablierung von Echtzeit-Frühwarnsystemen zur rechtzeitigen Einleitung von Schutzmaßnahmen weiter ausbaufähig. Das Projekt DIWA setzt sich zum Ziel, bereits vorhandene Sensorsysteme zum Algenwachstum, zum physikalisch-chemischen Gewässerzustand, zur Hydrodynamik und zur Wetterbeobachtung sowie Online-Messungen zur hygienisch-mikrobiologischen Wasserbeschaffenheit digital zu vernetzen. Im Hinblick auf das durch Algen ausgelöste Fischsterben in der Oder soll zusätzlich ein Sensor für Goldalgen entwickelt werden. Zudem werden Wasserqualitätsparameter aus Satellitendaten einbezogen, um räumliche Muster zu erkennen. In DIWA werden punktuell, linear und räumlich im Gewässer aufgenommene Daten sowie historisch vorhandene Daten digital miteinander verknüpft und mit einer Abflussvorhersage gekoppelt. Aus der Vernetzung der Daten soll ein auf künstlicher Intelligenz basierendes Frühwarnsystem zur Wasserqualität entwickelt werden. In-situ Sensoren, Satellitendaten und Labormessungen werden pilotierend zusammen mit dem im Projekt zu entwickelnden Frühwarnsystem an einer exemplarisch ausgewählten Trinkwassertalsperre (Wahnbachtalsperre) implementiert. Komplettiert wird diese Entwicklung durch repräsentative Messungen mit den hier verwendeten Sensoren in der Oder, einem Fließgewässer. Das ermöglicht dem Projekt, die Übertragbarkeit des Konzepts auf andere Gewässertypen darzustellen. Das Teilprojekt DIWA-3D hat dabei zur Aufgabe mittels in-situ und online Monitoringsystemen, wie dem Biolift und dem Biofish, gekoppelt mit Fließvektorsensoren (ADCP) sowie mittels Wasser- und Sedimentbeprobungen 2- und 3-dimensionale Analysen des physiko-biochemischen Zustandes von Gewässern durchzuführen