Glossar

Im Gegensatz zur Bezeichnung des 2-Grad Ziels, unterstreicht die 2-Grad-Obergrenze das in Artikel 2 des Pariser Übereinkommens genannte Ziel, den Anstieg der globalen Durchschnittstemperatur deutlich unter 2 °C gegenüber vorindustriellen Werten zu halten, und möglichst den Temperaturanstieg auf unter 1,5 °C zu begrenzen.

Siehe 30-jähriges gleitendes Mittel.

Ein gleitendes Mittel ist ein statistisches Glättungsverfahren. Dabei werden die Datenpunkte einer Zeitreihe durch den arithmetischen Mittelwert der Nachbarpunkte ersetzt. Im Bayerischen Klimainformationssystem werden 30-jährige gleitende Mittel bei der Zeitdarstellung des beobachteten und zukünftigen Klimas benutzt. Die geglättete Kurve ergibt sich für den jeweiligen Klimakennwert, indem über die gesamte Zeitreihe fortlaufend ein 30-jähriges Mittel gebildet wird.

Für die Erfassung des Klimas empfiehlt die Weltorganisation für Meteorologie (WMO) Mittelwerte über einen Zeitraum von 30 Jahren zu verwenden. Dazu addiert man alle Werte eines 30-jährigen Zeitraumes und teilt die Summe durch die Anzahl aller Werte. Im Bayerischen Klimainformationssystem werden 30-jährige Mittel bei der Kartendarstellung des beobachteten und zukünftigen Klimas verwendet.

Jedes einzelne Klimamodell hat spezifische Stärken und Schwächen. Das Bayern-Ensemble soll für Bayern eine besonders aussagekräftige Datenbasis erzeugen. Deshalb unterlief jedes potentiell für Bayern verwendbare regionale Klimamodell einen systematischen Prüfprozess, ein sogenanntes Audit (Klimaprojektionsaudit). Nur wenn sich das jeweilige Klimamodell im Vergleich zu den Beobachtungsdaten der Vergangenheit als räumlich und zeitlich wiedergabekräftig erwies, wurde es in das Bayern-Ensemble aufgenommen. Dabei dienten objektive Indikatoren (z. B. Saisonalitätsindikator oder Musterindikator) und transparente Bewertungskriterien (z. B. Bewertungskennzahlen) als Entscheidungshilfe. Weitere Details finden Sie in der Publikation: „Das Bayerische Klimaprojektionsensemble – Audit und Ensemblebildung“.

Das im Bayerischen Klimainformationssystem verwendete Bayern-Ensemble liefert nicht „die eine“ Aussage über die Klimaänderung. Vielmehr werden die Ergebnisse zu den Klimakennwerte in einer „Bandbreite“ präsentiert, die Veränderungen in einem bestimmten Rahmen, „von … bis“ aufzeigen. Diese Bandbreite ist das Resultat von Unsicherheiten, die vor allem durch die im Bayern-Ensemble verwendeten Klimamodelle hervorgerufen werden (Audit).

Das „Bayerische Klimaprojektionsensemble“ (Bayern-Ensemble) ist ein Zusammenschluss verschiedener Klimaprojektionen. Das Klimazentrum des Bayerischen Landesamtes für Umwelt entwickelte dieses Ensemble explizit für Bayern. Dazu wurden sämtliche regionale Klimaprojektionen aus dem EURO-CORDEX-Projekt [1] und dem ReKliEs-De-Projekt [2] herangezogen. Um eine für Bayern besonders aussagekräftige Datenbasis zu erzeugen, durchlief jedes regionale Klimamodell einen systematischen Prüfprozess (Audit). Nur wenn sich das jeweils bewertete Klimamodell im Vergleich zu den Beobachtungsdaten der Vergangenheit als räumlich und zeitlich wiedergabekräftig erwies, wurde das Modell im Bayern-Ensemble aufgenommen. Das Bayern-Ensemble umfasst alle positiv bewerteten regionalen Klimaprojektionen der Emissionsszenarien RCP 2.6, RCP 4.5 und RCP 8.5 (RCP - Representative Concentration Pathway).

Tabelle: Übersicht der dynamischen und statistischen Klimaprojektionen des Bayern–Ensemble. Die statistischen Projektionen wurden markiert (*).

[1] EURO-CORDEX: https://euro-cordex.net/index.php.en. Abgerufen am 14.09.2021.
[2] ReKliEs-De: http://reklies.hlnug.de/home/. Abgerufen am 14.09.2021.

CSV ist die Abkürzung für den englischen Begriff „Comma-separated values“. Es ist ein textbasiertes Dateiformat für die Speicherung und den Austausch einfach strukturierter Daten. Im Bayerischen Klimainformationssystem wird es unter Grundlagen/Datendownload zur Weitergabe von BayKIS-Daten verwendet.

Der Unterschied zwischen statistischen und dynamischen Klimamodellen liegt in dem verwendeten Regionalisierungsverfahren. Dynamische Regionalmodelle „bauen“ dazu das Erdklimasystem, basierend auf physikalisch beschreibbaren Zusammenhängen nach. Die dynamischen Modelle werden allein durch die Eingangsdaten des zugrundeliegenden Globalmodells angetrieben. Sie berechnen, räumlich und zeitlich relativ hoch aufgelöst, meteorologische Kenngrößen wie beispielsweise die Temperatur und den Niederschlag für die Zukunft. Diese Simulationsergebnisse bilden die Grundlage für die Ableitung regionaler Klimakennwerte. Statistische Modelle wiederrum basieren auf der Ableitung empirischer Zusammenhänge zwischen bereits bekannten, großskaligen Zirkulationsmustern, die aus Globalmodellen und kleinräumigen, lokalen Messungen stammen.

Durch die unterschiedliche Methodik unterscheiden sich die beiden Modelltypen in ihrem Rechenaufwand. Während bei den physikalisch basierten dynamischen Modellen neue Zustände des Klimasystems „berechnet“ werden können, ist das bei statistischen Modellen nicht der Fall, weil hier auf bekannte Zirkulationsmuster zurückgegriffen wird und nicht auf die physikalische Beschreibung ihrer Entstehung.

Emissionsszenarien sind zukünftige Entwicklungspfade der atmosphärischen Treibhausgaskonzentration. Sie sind ein grundlegendes Glied in der Modellkette zur Abschätzung der zukünftigen Entwicklung des Klimawandels. Der 5. Sachstandsbericht des Weltklimarats (IPCC) bezog sich auf die sogenannten RCP (Representative Concentration Pathway) - Emissionsszenarien. Diese Klimaszenarien verdeutlichen die Entwicklung der künftigen globalen Treibhausgasemissionen in Abhängigkeit von global umgesetzten Klimaschutzmaßnahmen. So gibt es ein Szenario mit Klimaschutz (RCP 2.6), bei welchem die Treibhausgaskonzentration langfristig stabilisiert und somit die 2-Grad-Obergrenze nicht überschritten wird. Des Weiteren gibt es ein Szenario mit gemäßigten Klimaschutz (RCP 4.5) und ein Szenario ohne Klimaschutz (RCP 8.5).

In der Klimaforschung bezeichnet ein Ensemble eine Gruppe von Klimasimulationen, deren Ergebnisse eine Bandbreite möglicher Entwicklungen des Klimas wiedergeben. Für das Bayerische Klimainformationssystem wurde das Bayern-Ensemble verwendet.

Zum Klimasystem der Erde gehören die Atmosphäre (Wolken, Aerosole, Zusammensetzung), die Biosphäre (Vegetation), die Kryosphäre (Land- und Meereis), die Hydrosphäre (Salz- und Süßwasser der Ozeane und Kontinente) und die Geosphäre (Boden, Gesteine). Die physikalischen, biologischen und chemischen Prozesse in diesen fünf Subsystemen sowie die bestehenden Wechselwirkungen zwischen ihnen bestimmen die momentane Ausprägung des Klimas und dessen Veränderung im Laufe der Zeit.

Im Rahmen der Europäischen Initiative EURO-CORDEX (Coordinated Downscaling Experiment for Europe) [1] werden globale Klimasimulationen der weltweiten CMIP5-Initiative (Coupled Model Intercomparison Project Phase 5) mit dynamischen regionalen Klimamodellen regionalisiert. Diese Daten stehen allen Institutionen für weitere Auswertungen zur Verfügung.

[1] EURO-CORDEX: https://euro-cordex.net/index.php.en. Abgerufen am 10.09.2021.

Extremereignisse beschreiben seltene und außergewöhnliche Wetter- und Witterungsereignisse, die sich auf einen bestimmten Ort und Zeitpunkt beziehen. Sie zeichnen sich dadurch aus, dass sie von Durchschnittswerten einer ausgewählten Referenzperiode (ein 30-jähriger Zeitraum der Vergangenheit) deutlich abweichen und unregelmäßig auftreten. Zu extremen Wetterereignissen zählen beispielsweise Trocken- und Hitzeperioden sowie Starkniederschläge.

Der Weltklimarat (Englisch: Intergovernmental Panel on Climate Change / IPCC) ist ein wissenschaftliches Gremium und gleichzeitig ein zwischenstaatlicher Ausschuss unter dem Dach der Vereinten Nationen (UN). Er trägt alle sechs bis sieben Jahre in Sachstandsberichten den Stand der Wissenschaft zu den Themen Klimawandel, Auswirkung des Klimawandels und Minderung des Klimawandels zusammen. Der IPCC ist politisch neutral. Seine Berichte bilden wichtige fachliche Grundlagen für die globalen politischen Verhandlungen zur Milderung und Bewältigung des Klimawandels. Da die Mitgliedsländer des IPCC an der Begutachtung der Berichte beteiligt sind und ihrer Veröffentlichung zustimmen müssen, haben deren Aussagen international großes Gewicht und sind eine wichtige Basis bei den jährlichen Verhandlungen zur Klimarahmenkonvention.

Kippelemente sind Komponenten des Erdklimasystems, deren Veränderung infolge des Klimawandels selbst einen entscheidenden Einfluss auf das zukünftige Klima haben können. Es handelt sich um Komponenten, die sich durch den Klimawandel nahe einem Schwellenwert (Kipppunkt) befinden. Bei einer minimalen Änderung der äußeren Bedingungen können sie „umkippen“ und in einen neuen, völlig anderen Zustand springen, der teilweise unumkehrbar ist. Zu den Kippelementen zählen beispielsweise: Das Abtauen des grönländischen oder westantarktischen Eisschildes, das Abtauen des arktischen Meereises, das Auftauen der Permafrostböden in Sibirien und Nordamerika, die Zerstörung der tropischen Korallenriffe durch Ozeanversauerung oder die Umwandlung des Amazonas-Regenwaldes durch Trockenheit, Brände und Abholzung.

Kipppunkte sind kritische Schwellen der Kippelemente des Erdklimasystems. Bei deren Überschreitung kann es zu einen sich selbst verstärkenden Prozess, d.h. zu einer Art von Dominoeffekt kommen. Dieser Prozess kann wahrscheinlich nicht mehr durch Gegenmaßnahmen rückgängig gemacht werden. Er würde weiterlaufen, auch wenn die eigentlichen Ursachen abgestellt werden könnten.

Betrachtet man das Wetter- und Witterungsgeschehen an einem Ort über einen Zeitraum von vielen Jahren bis Jahrhunderten, spricht man von „Klima“. Das Klima an einem Ort ist somit die statistische Beschreibung langjähriger Wetter- und Witterungsbedingungen und deren charakteristischer Verteilung in Form von Häufigkeiten, Mittel- und Extremwerten. Ein ausreichend langer Bezugszeitraum, in der Regel mindestens 30 Jahren, ist nötig, um das Klima an einem Ort oder in einer Region beschreiben zu können. Das Klima kann mittels Klimakennwerte charakterisiert werden.

Die Klimakennwerte des Bayerischen Klimainformationssystems beschreiben den aktuellen Zustand sowie vergangene und zukünftige Veränderung des Erdklimasystems. Klimakennwerte der Vergangenheit werden auf Grundlage von Beobachtungsdaten (z. B. mittlere, minimale und maximale Lufttemperatur) abgeleitet. Klimakennwerte der Zukunft werden aus den entsprechenden modellierten Klimavariablen der Klimamodelle berechnet. Das Klimazentrum des Bayerischen Landesamtes für Umwelt stellt für das Staatsgebiet von Bayern Klimakennwerte für verschiedene Themenfelder wie beispielsweise die Wasserwirtschaft, die Landwirtschaft, die Gesundheit und den Tourismus bereit.

Klimamodelle werden dazu verwendet, das Erdklimasystem in seinen physikalischen, biologischen und chemischen Vorgängen abzubilden. Auf dieser Grundlage können vergangene und aktuelle klimatische Bedingungen nachgebildet sowie Aussagen über zukünftige Veränderungen getroffen werden. Auf Grund ihrer räumlichen Abdeckung unterscheidet man zwischen Globalen Klimamodellen (GCM; Global Climate Models) und Regionalen Klimamodellen (RCM; Regional Climate Models). Während GCMs den gesamten Globus umspannen, bilden RCMs nur eine ausgewählte Region ab, diese jedoch mit einer deutlich höheren räumlichen Präzision als durch GCMs möglich ist. Für das Bayerische Klimainformationssystem wurden Daten aus regionalen Klimamodellen ausgewertet.

Eine Klimaprojektion stellt eine mögliche zukünftige Entwicklung des Klimas unter Annahme verschiedener Emissionsszenarien dar. Die Klimaprojektionen werden mit Hilfe von Klimamodellen abgeleitet. Für das Bayerische Klimainformationssystem wurden regionale Klimaprojektionen aus dem EURO-CORDEX- und dem ReKliEs-De-Projekt [1, 2] verwendet. Diese Projektionen wurden mittels eines sogenannten Audits auf Plausibilität für die Region Bayern geprüft

[1] EURO-CORDEX: https://euro-cordex.net/index.php.en. Abgerufen am 10.09.2021.
[2] ReKliEs-De: http://reklies.hlnug.de/home/. Abgerufen am 10.09.2021. 
 

Siehe Audit.

Um die räumliche Variabilität des bayerischen Klimas angemessen abzubilden, unterteilte das Klimazentrum des Bayerischen Landesamtes für Umwelt den Freistaat in sieben zusammenhängende Klimaregionen (Alpen, Alpenvorland, Südbayerisches Hügelland, Donauregion, Ostbayerisches Hügel- und Bergland, Mainregion, Spessart-Rhön). Die Einteilung basiert auf den klimatischen Eigenschaften der Regionen, welche aus dem Bayerischen Beobachtungsdatensatz BayObs (Bayerische Klimadaten - Beobachtungsdaten, Klimaprojektionsensemble und Klimakennwerte für Bayern) abgeleitet wurden. Die Aufteilung erfolgte anhand 30-jähriger Mittelwerte bestimmter klimatischer Kenngrößen während des Referenzperiode 1971­-2000. Als Kenngrößen wurden die Jahresmitteltemperatur, die Jahressumme des Niederschlags, ein Kontinentalitätsindikator sowie ein Indikator zur Saisonalität des Niederschlags betrachtet.

Der Kontinentalitätsindikator ergibt sich aus den Monatsmitteltemperaturen im Juli und Januar:

T_Juli - T_Jan

Zur Berechnung des Indikators zur Saisonalität des Niederschlags wird die Niederschlagssumme von Mai bis August (N_Mai-Aug) in Bezug gesetzt zur Niederschlagssumme von November bis Februar (N_Nov-Feb):

(N_Mai-Aug - N_Nov-Feb) / (N_Mai-Aug + N_Nov-Feb)

Mittels Clusteranalyse wurden dann sieben bayerische Gebiete ermittelt, die sich hinsichtlich dieser Kenngrößen unterscheiden. Bei der Grenzziehung zwischen den Gebieten wurde neben der Clustereinteilung noch darauf geachtet, dass die Gebiete zusammenhängend sind.

Übersichtskarte der resultierenden Klimaregionen:

Karte der Klimaregion Spessart-Rhön:

Karte der Klimaregion Mainregion:

Karte der Klimaregion Ostbayerisches Hügel- und Bergland:

Karte der Klimaregion Donauregion:

Karte der Klimaregion Südbayerisches Hügel- und Bergland:

Karte der Klimaregion Alpenvorland:

Karte der Klimaregion Alpen:

Siehe Emissionsszenarien.

Der Median ist der Wert, der genau in der Mitte einer nach der Größe geordneten Datenreihe liegt. Somit halbiert er die Datenreihe, sodass eine Hälfte der Daten unterhalb und die andere Hälfte oberhalb des Medians liegt. 

NetCDF ist die Abkürzung für den englischen Begriff „Network Common Data Format“. Es ist ein binäres Dateiformat für die Speicherung und den Austausch mehrdimensionaler wissenschaftlicher Daten. Durch die in den Dateien enthaltenen Metadaten ist das Dateiformat selbst beschreibend.  Im Bayerischen Klimainformationssystem wird es unter Grundlagen/Datendownload zur Weitergabe von BayKIS-Daten verwendet.

Auf der Pariser Klimaschutzkonferenz (COP21) im Dezember 2015 haben sich 195 Länder erstmals auf ein allgemeines, rechtsverbindliches weltweites Klimaschutzabkommen geeinigt. Dort wurde auch das Ziel beschlossen, den Anstieg der globalen Durchschnittstemperatur deutlich unter 2 °C gegenüber vorindustriellen Werten zu halten, und möglichst den Temperaturanstieg auf unter 1,5 °C zu begrenzen (2-Grad-Obergrenze).

PDF ist die Abkürzung für den englischen Begriff „Portable Document Format“. Es ist ein plattformunabhängiges Dateiformat für die Speicherung von Texten, Bildern und Grafiken. Im Bayerischen Klimainformationssystem wird es zur Ausgabe von Grafiken benutzt.

PNG ist die Abkürzung für den englischen Begriff „Portable Network Graphics“. Es ist ein gängiges Raster-Grafikformat mit verlustfreier Kompression. Im Bayerischen Klimainformationssystem wird es zur Ausgabe von Grafiken benutzt.

Siehe Emissionszenarien.

Gemäß den Empfehlungen der Weltorganisation für Meteorologie (WMO) ist es zur Erfassung des beobachteten Klimas sinnvoll, Mittelwerte über einen Zeitraum von 30 Jahren zu bilden, um den Einfluss der natürlichen Variabilität aus der statistischen Betrachtung des Klimas auszuklammern. Im Bayerischen Klimainformationssystem wurde die 30-jährige Referenzperiode 1971–2000 verwendet. Die Karten- und Zeitdarstellungen beziehen sich auf diesen Bezugszeitraum.

Siehe Klimamodelle.

Das Projekt ReKliEs-De (Regionale Klimaprojektionen Ensemble für Deutschland) [1], das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung finanziert wird, bereitet die EURO-CORDEX-Daten für die Bedürfnisse der Nutzergruppen in der Klimafolgenforschung und der Politikberatung auf. Ferner wird der EURO-CORDEX-Datensatz um weitere regionale Klimaprojektionen (sowohl mit dynamischen als auch mit statistischen Verfahren) komplettiert.

[1] ReKliEs-De: http://reklies.hlnug.de/home/. Abgerufen am 14.09.2021.

SVG ist die Abkürzung für den englischen Begriff „Scalable Vector Graphics“. Es ist ein vektorbasiertes Bildformat, dessen Skalierbarkeit ohne Qualitätsverlust ein wesentlicher Vorteil gegenüber einem Raster-Grafikformat ist. Im Bayerischen Klimainformationssystem wird es zur Ausgabe von Grafiken benutzt.

Das mengenmäßig relevanteste Treibhausgas ist Kohlenstoffdioxid (CO2), das vor allem bei der Verbrennung fossiler Energieträger wie Öl, Kohle und Gas freigesetzt wird, also insbesondere im Verkehr sowie bei der Wärme- und Stromproduktion. Weitere wichtige Treibhausgase sind Methan (CH4), Lachgas (N2O) und künstlich hergestellte fluorierte Gase (F-Gase). Die größte Quelle von Methan und Lachgas ist die Landwirtschaft, insbesondere die Tierhaltung. Fluorierte Gase werden vor allem für Industrieprozesse und Kälteanlagen hergestellt und eingesetzt.

Warming Stripes (engl. Erwärmungsstreifen) sind eine einfache Visualisierungsform der voranschreitenden Erderwärmung. Es sind eine Reihe chronologisch angeordneter Streifen, deren Farbspektrum meistens von Blau nach Rot verläuft. Die Warming Stripes dienen dazu, jedem ein intuitives Verständnis der Globalen Erwärmung zu vermitteln.

Unter Wetter versteht man den aktuellen Zustand der Atmosphäre an einem bestimmten Ort und zu einem bestimmten Zeitpunkt. Das Zusammenspiel unterschiedlicher meteorologischer Größen wie beispielsweise Lufttemperatur, Luftfeuchte, Luftdruck, Niederschlag oder Windgeschwindigkeit prägen das Wetter und führen zu dessen räumlichen und zeitlichen Variabilität

Betrachtet man die vorherrschenden Wetterverhältnisse an einem bestimmten Ort über einen Zeitraum von mehreren Tagen oder Wochen bis hin zu Monaten, spricht man von Witterung. Das bedeutet, dass im Gegensatz zum Klima ein wesentlich kürzerer Zeitraum berücksichtigt wird.