Seite eingerichtet: 20. Februar 2021.
Letzte Bearbeitung: 8. Juli 2022.

Klima & Ökologie

Gerd A. Esser

Dr. rer. nat., Universitätsprofessor
für
Systemökologie, Geoökologie und Modellbildung
Justus-Liebig-Universität
Gießen, Deutschland

Modelle globaler biogeochemischer Zyklen.

Diese globalen Modelle biogeochemischer Kreisläufe wurden in den Arbeitsgruppen von Gerd Esser an der Universität Osnabrück, am Internationalen Institut für Angewandte Systemanalyse (IIASA, Laxenburg bei Wien) und an der Justus-Liebig-Universität Gießen entwickelt.

Diese hochauflösenden Modelle (Auflösung 0,5 Grad geographischer Länge und Breite sowie einer Zeitauflösung von einem Monat oder kürzer) beschreiben den Kohlenstoff-, Stickstoff- und Wasserhaushalt der terrestrischen Ökosphäre sowie die menschlichen Einflüsse darauf.

Die folgenden Dokumentationen der drei Modelle können als PDF-Dateien heruntergeladen werden. Der Quellcode ist nicht verfügbar. Die Dokumentationen sind durch Copyright geschützt. Das Material kann jedoch zitiert oder auf andere Weise für wissenschaftliche Zwecke frei genutzt werden, unter der Voraussetzung, dass Autorenschaft und Quelle vollständig genannt werden:

HRBM: High Resolution Biosphere Model (Kohlenstoff-Kreislauf)

NCIM: Nitrogen Carbon Interaction Model (gekoppelte Kreisläufe von Kohlenstoff und Stickstoff)

GIWACOM: Giessen Global Generic Water Conductance Model (gekoppelte Kreisläufe des Kohlenstoffs und des Wassers)

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Nützliche Erkenntnisse aus der Kohlenstoff-Forschung

Einige nützliche Ergebnisse zur gegenwärtigen politischen Diskussion über die Verwertung von Holz und Holzprodukten zur Energiegewinnung sowie zur Aufforstung als Kompensationsmaßnahme für exzessive Emissionen von Kohlenstoffdioxid finden Sie hier.

Sie können den Text herunterladen, zitieren oder weiterverwenden unter Nennung des Autors:

Holzverbrennung und Aufforstung klimaneutral? Eine Analyse.

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Beobachtete Temperatur Trends.

Monatliche gemessene Temperaturen für sehr viele Stationen weltweit wurden genutzt, um mittlere Jahrestemperaturen für jedes Jahr der jeweiligen Beobachtungsperiode zu berechnen (Daten vom Deutschen Wetterdienst, DWD, CDC-OpenData area, Langzeit-Beobachtungen der Monatstemperaturen).

Für jede dieser Stationen wurden lineare Trends der mittleren Jahrestemperatur berechnet. Jeweils getrennt für die Zeit vor dem Jahr 1980 und für die Zeit danach. Die linearen Trends wurden mit der Methode der nichtlinearen kleinsten Quadratsummen der Abweichungen angepasst. Für die Abschätzung der Streuung der Daten wurde die Varianz/Kovarianz Matrix herangezogen. Diese Abweichungen können jedoch nur als qualitative Schätzung der Güte der Anpassung gewertet werden (genaues siehe GNUPLOT Grafikprogramm).

Die Zeitreihen der Daten sind bei den meisten Stationen leider recht kurz. Sie beginnen meist Mitte des 20. Jahrhunderts und oft fehlen noch Daten aus einigen Jahren. Längere Zeitreihen gibt es von den meisten japanischen Stationen, von Moskau (Russland) und von der Station Hohenpeißenberg (Bayern).

Nachstehend finden Sie die Tabellen mit den Trends und weiteren Angaben für Stationen weltweit, sortiert nach Ländern und Kontinenten. Die Tabellen können heruntergeladen werden (PDF Dateien). Das Material kann zitiert oder anderweitig für wissenschaftliche Zwecke genutzt werden, jedoch nur mit vollständiger Angabe des Autors und der Datenquelle:

Man sieht sofort, dass es bei fast allen Stationen einen sehr starken Anstieg der mittleren Jahrestemperatur nach dem Jahr 1980 gibt. Für Europe beträgt dieser Anstieg rund 0.5 °C pro Jahrzehnt seit 1980. Das führte zu einem Anstieg um ca. 2 °C seit dem Jahr 1980. Einige europäische Stationen allerdings verzeichnen einen weit höheren Anstieg. Als Beispiel sei nur Klagenfurt (Österreich) genannt. Auch in höheren geographischen Breiten, näher am Pol, ist der Anstieg generell höher. Zum Beispiel wird in Barrow (Alaska) mehr als 1 °C pro Jahrzehnt erreicht.

In der Periode vor dem Jahr 1980 ist der Trend nicht einheitlich. Kleine Veränderungen mit unterschiedlichem Vorzeichen werden beobachtet. Nicht wenige Stationen verzeichnen negative Trends der mittleren Jahrestemperatur seit Mitte des 20. Jahrhunderts bis zum Jahr 1980. Als ein Beispiel sei Thessaloniki (Griechenland) genannt. Schauen wir allerdings ein wenig genauer auf die Trends vor 1980 bei Stationen mit langen Zeitreihen der Beobachtung, dann sehen wir, dass solche negativen Trends nur kurz andauern und daher wohl eine kurzzeitliche Varianz in einem langdauernden Trend darstellen. Wir zeigen das am Beispiel Hohenpeißenberg und Hohenpeißenberg-2 (siehe unten). Die beiden Grafiken unterscheiden sich nur dadurch, dass bei der Zweiten eine separate lineare Funktion für die Periode 1950-1980 angepasst wurde.Das Gleiche könnte man für die Zeit vor 1890 machen. Die verfügbaren Langzeitdaten (siehe Liste unten) zeigen sonst als Trend die bekannte "Hockeyschläger"-Form bis und nach 1980 (siehe auch IPCC working group I report, 2013).

Die Grafiken können heruntergeladen werden (PDF Dateien) und zitiert oder für sonstige wissenschaftliche Zwecke verwendet werden unter vollständiger Nennung der Autorenschaft und der Datenquelle:

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Aridity Index (Index für aride Eigenschaften).

Die Komponenten des Klima- oder Wettersystems, die eine ökologische Arididät eines bestimmten Orts bedingen, sind vielfältig: Die Niederschlagsmenge in Bezug zur Temperatur, die Anzahl von Trockenmonaten, das tatsächliche Niederschlagsdefizit während dieser Trockenmonate, die Verteilung der Niederschläge über das Jahr und andere. Alle diese Komponenten sind hochvariabel über die Zeit und in unterschiedlicher Weise am Geschehen der Klimaveränderung beteiligt.

Dies macht den Vergleich der ökologischen Aridität verschiedener Stationen sowie die Untersuchung des Verlaufs über die Zeit sehr schwierig. Daher wird vorgeschlagen, einen "Aridity Index" (Index der ariden Eigenschaften eines Orts) zu verwenden, der alle Komponenten berücksichtigt, die zur ökologischen Aridität beitragen. Dieser Aridity Index quantifiziert die ökologische Aridität eines Ortes (Standortes) zu einer gegebenen Zeit mit nur einer Zahl: 0 % bis 100 % Aridität.

Hier finden Sie die Angabe, wie der Aridity Index berechnet wird.

Beispiele für die Anwendung des Aridity Index.

Der Aridity Index kann benutzt werden, um Zeitreihen der Aridität zu berechnen in der Absicht, die Einflüsse der Klimaveränderung zu dokumentieren. Ebenso können räumliche Gradienten der Aridität entlang von geographischen Transekten beschrieben oder die klimatischen Bedingungen von Habitaten dokumentiert werden.

Mithilfe eines globalen Datensatzes der mittleren Monatstemperaturen sowie der monatlichen Summen der Niederschläge bei einer räumlichen Auflösung von 0,5 Grad geographischer Länge und Breite (insgesamt 62.483 Gitterelemente) wurde zum Beispiel eine Weltkarte des Aridity Index erstellt, die sehr detailiert die ökologische Aridität vergleichend darstellt:

Weltkarte des Aridity Index

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