Diese Klimawirkung beschreibt den Zusammenhang zwischen Starkregenereigissen und landwirtschaftlichen Nutzungen. Dieser Datensatz ist Teil der Klimawirkungsanalyse im Projekt "Evolving Regions" für den Kreis Wesel. Bei Evolving Regions handelt es sich um eine in den Jahren 2021 -2023 gefördertes life-ClimAdapt-Projekt. Zentrale Basis des Projektes stellt die durch das Institut für Raumplanung der TU Dortmund (IRPUD) erstellte Klimawirkungsanalyse (KWA) dar, bei der die Wirkung verschiedener Klimasignale auf konkrete räumliche Gegebenheiten bzw. Sensitivitäten des Raums berechnet worden ist.
Diese Klimawirkung beschreibt den Zusammenhang zwischen den mit Hochwasser verbundenen Überflutungen und den dadurch verursachten Schäden an Gebäuden. Dieser Datensatz ist Teil der Klimawirkungsanalyse im Projekt "Evolving Regions" für den Kreis Wesel. Bei Evolving Regions handelt es sich um eine in den Jahren 2021 -2023 gefördertes life-ClimAdapt-Projekt. Zentrale Basis des Projektes stellt die durch das Institut für Raumplanung der TU Dortmund (IRPUD) erstellte Klimawirkungsanalyse (KWA) dar, bei der die Wirkung verschiedener Klimasignale auf konkrete räumliche Gegebenheiten bzw. Sensitivitäten des Raums berechnet worden ist.
Diese Klimawirkung beschreibt den Zusammenhang zwischen Starkregenereignissen und den dadurch verursachten Schäden an Gebäuden. Dieser Datensatz ist Teil der Klimawirkungsanalyse im Projekt "Evolving Regions" für den Kreis Wesel. Bei Evolving Regions handelt es sich um eine in den Jahren 2021 -2023 gefördertes life-ClimAdapt-Projekt. Zentrale Basis des Projektes stellt die durch das Institut für Raumplanung der TU Dortmund (IRPUD) erstellte Klimawirkungsanalyse (KWA) dar, bei der die Wirkung verschiedener Klimasignale auf konkrete räumliche Gegebenheiten bzw. Sensitivitäten des Raums berechnet worden ist.
Diese Klimawirkung beschreibt den Zusammenhang zwischen der Wärmebelastung und der (besonders empfindlichen) Wohnbevölkerung. Dieser Datensatz ist Teil der Klimawirkungsanalyse im Projekt "Evolving Regions" für den Kreis Wesel. Bei Evolving Regions handelt es sich um eine in den Jahren 2021 -2023 gefördertes life-ClimAdapt-Projekt. Zentrale Basis des Projektes stellt die durch das Institut für Raumplanung der TU Dortmund (IRPUD) erstellte Klimawirkungsanalyse (KWA) dar, bei der die Wirkung verschiedener Klimasignale auf konkrete räumliche Gegebenheiten bzw. Sensitivitäten des Raums berechnet worden ist.
Diese Klimawirkung beschreibt den Zusammenhang zwischen Dürre und landwirtschaftlichen Nutzungen. Dieser Datensatz ist Teil der Klimawirkungsanalyse im Projekt "Evolving Regions" für den Kreis Wesel. Bei Evolving Regions handelt es sich um eine in den Jahren 2021 -2023 gefördertes life-ClimAdapt-Projekt. Zentrale Basis des Projektes stellt die durch das Institut für Raumplanung der TU Dortmund (IRPUD) erstellte Klimawirkungsanalyse (KWA) dar, bei der die Wirkung verschiedener Klimasignale auf konkrete räumliche Gegebenheiten bzw. Sensitivitäten des Raums berechnet worden ist.
Diese Klimawirkung beschreibt den Zusammenhang zwischen Dürre und Waldbeständen. Dieser Datensatz ist Teil der Klimawirkungsanalyse im Projekt "Evolving Regions" für den Kreis Wesel. Bei Evolving Regions handelt es sich um eine in den Jahren 2021 -2023 gefördertes life-ClimAdapt-Projekt. Zentrale Basis des Projektes stellt die durch das Institut für Raumplanung der TU Dortmund (IRPUD) erstellte Klimawirkungsanalyse (KWA) dar, bei der die Wirkung verschiedener Klimasignale auf konkrete räumliche Gegebenheiten bzw. Sensitivitäten des Raums berechnet worden ist.
Diese Klimawirkung beschreibt den Zusammenhang zwischen den mit Hochwasser verbundenen Überflutungen und den dadurch verursachten Schäden an Gebäuden. Dieser Datensatz ist Teil der Klimawirkungsanalyse im Projekt "Evolving Regions" für den Kreis Wesel. Bei Evolving Regions handelt es sich um eine in den Jahren 2021 -2023 gefördertes life-ClimAdapt-Projekt. Zentrale Basis des Projektes stellt die durch das Institut für Raumplanung der TU Dortmund (IRPUD) erstellte Klimawirkungsanalyse (KWA) dar, bei der die Wirkung verschiedener Klimasignale auf konkrete räumliche Gegebenheiten bzw. Sensitivitäten des Raums berechnet worden ist.
Klimatologische Prozesse und Zusammenhänge können in ihrer räumlichen und funktionalen Ausprägung eine regionale Bedeutsamkeit aufweisen. Die Berücksichtigung besonders bedeutsamer Klimafunktionen (bzw. -funktionsstörungen) kann über den Bereich der kommunalen Planung hinausgehen und eine regionalplanerische Steuerung erforderlich machen. Ein Beispiel hierfür sind Kaltluftleitbahnen, die eine große Bedeutung für die Belüftung von Siedlungsbereichen einer Gemeinde haben, deren Entstehungsgebiete oder Transportstrecken jedoch außerhalb der betroffenen Gemeinde liegen. Ziel der Karte regional bedeutsamer Klimafunktionen ist es, überörtliche Klimafunktionen zu identifizieren und sie gegenüber lokal wirksamen Strukturen abzugrenzen. Dabei ist die große Menge an Detailinformationen aus der Modellierung und den Karten der Klimaanalyse NRW 2026 zu komprimieren, um wesentliche Strukturen für die Ebene der regionalen Planung nutzbar zu machen. Die Karte regional bedeutsamer Klimafunktionen umfasst folgende Inhalte: Gemeinden mit regional bedeutsamer Wärmebelastung in der Nacht Gemeinden mit regional bedeutsamer Wärmebelastung am Tag Kaltluftversorgung von Gemeinden mit regional bedeutsamer Wärmebelastung in der Nacht Regionale Kaltluftsysteme mit den dazugehörigen Einzugsgebieten und Kaltluftentstehungsgebieten Regional bedeutsame Ausgleichsräume am Tag Für die Abgrenzung von Gemeinden mit einer regional bedeutsamen Wärmebelastung in der Nacht muss einerseits eine besonders hohe thermische Belastung im Gemeindegebiet vorliegen, zum anderen wird die Anzahl der hiervon betroffenen Personen der Bevölkerung in der jeweiligen Gemeinde als Kriterium berücksichtigt. Eine besonders hohe thermische Belastung liegt dann vor, wenn Siedlungsflächen einer Gemeinde in der Planungshinweiskarte dem „dringenden Handlungsbedarf“ zugeordnet sind. Eine hohe Betroffenheit der Bevölkerung besteht, wenn besonders viele Menschen in diesen Bereichen mit „dringendem Handlungsbedarf“ wohnen. Als Grenzwert wird hier eine Anzahl von mindestens 25 000 Personen in einer Gemeinde angesetzt. Wie bei der Nachtsituation erfolgt auch die Abgrenzung von Gemeinden mit einer regional bedeutsamen Wärmebelastung am Tag über eine besonders hohe thermische Belastung sowie eine hohe Betroffenheit der Bevölkerung in der jeweiligen Gemeinde. Grundlage für die Bewertung der thermischen Belastung ist die Klimaanalysekarte Tag. Betrachtet werden alle Siedlungsflächen einer Gemeinde, die am „typischen Sommertag“ mindestens eine „starke Wärmebelastung“ zeigen (PET > 35 °C) und zudem am „extremen Sommertag“ eine „extrem starke Wärmebelastung“ (PET > 41 °C) aufweisen. Eine hohe Betroffenheit der Bevölkerung liegt in einer Gemeinde dann vor, wenn mindestens 25 000 Menschen in diesen Bereichen wohnen. Für die Identifizierung regionaler Kaltluftsysteme wurden nächtliche Kaltluftprozesse mit Hilfe von Trajektorien modelliert. Eine Trajektorie ist hier definiert als Bahnkurve eines sich bewegenden „Luftpartikels“ oder „Luftpaketes“. Die Trajektorie verbindet alle von diesem Luftpaket in einem gewissen Zeitraum überströmten Orte. Durch die Berechnung sogenannter Vorwärtstrajektorien lässt sich – ausgehend von ihrem Ursprungsort – das Ziel einzelner Luftpakete bestimmen. Die analysierten Vorwärtstrajektorien geben an, wohin sich ein Luftpaket bewegt. Sie zeichnen den Weg der sich im Laufe der Nacht dynamisch verändernden Horizontalströmung in 20 m über Grund nach. Im Ergebnis wurden linienhafte Zugbahnen der Trajektorien mit einer spezifischen Länge identifiziert. Anschließend wurden die Trajektorien zu regionalen Kaltluftsystemen zusammengefasst. Die regionalen Kaltluftsysteme, die auf Gemeinden mit regional bedeutsamer Wärmebelastung in der Nacht ausgerichtet sind, werden in der Karte in Blautönen dargestellt. Alle anderen Kaltluftsysteme, die nicht mit einer regional bedeutsamen Wärmebelastung verknüpft sind, werden in grau dargestellt. Die Karte enthält des Weiteren Informationen über die Kaltluftversorgung der Bevölkerung in den Gemeinden mit einer regional bedeutsamen nächtlichen Wärmebelastung. Dies ermöglicht weitere Rückschlüsse auf das Ausmaß der thermischen Belastung in der Nacht. Dargestellt sind Gemeinden, bei denen weniger als 40 % der Bevölkerung mit Kaltluft versorgt werden. Zudem sind größere zusammenhängende Grünflächen im Freiraum dargestellt, die vergleichsweise günstige thermische Bedingungen am Tag aufweisen. Diese Bereiche können während besonders starker Hitzebelastungen für die Bevölkerung als Ausgleichsräume fungieren. Die regional bedeutsamen Ausgleichsräume am Tag sind mindestens 2 km2 groß, liegen maximal 10 km entfernt von Gemeinden mit regional bedeutsamer Wärmebelastung am Tag und weisen in der Klimaanalysekarte Tag sowohl für den „typischen Sommertag“ als auch den „extremen Sommertag“ höchstens eine „moderate Wärmebelastung“ (PET < 35 °C) auf.
Dienst bestehend aus den Rasterlayern zu der Wasserhaushaltsgröße Tatsächliche Evapotranspiration in mm, jeweils für das ganze Jahr. Die hier dargestellten Rasterlayer zum Wasserhaushalt wurden vom Forschungszentrum Jülich mit Hilfe des Modells "mGROWA" im Rahmen einer Kooperation mit dem LANUV NRW berechnet und für den Klimaatlas NRW aufbereitet. Die jeweiligen Raster-Layer wurden jeweils für die 30-jährigen Mittelwerte der Klimanormalperioden 1961-1990, 1971-2000, 1981-2010 und 1991-2020 für die beobachtete Vergangenheit berechnet. Ergänzend werden die Änderungen der Klimanormalperiode 1991-2020 bezogen auf 1961-1990 dargestellt. Zusätzlich liegen Klimaprojektionen für die Zukunftszeiträume 2031-2060 und 2071-2100 vor, die jeweils nach den Klimaprojektionen RCP2.6, RCP4.5 und RCP8.5 gegliedert sind. Die Stärke des möglichen Klimasignals je Szenario wird unterteilt nach dem 15., 50. und dem 85. Perzentil. Es werden sowohl absolute Mittelwerte als auch sogenannte Delta-Change Raster dargestellt, die die Änderung des Klimasignals gegenüber der Referenzperiode 1971-2000 zeigen. Datenquelle: Forschungszentrum Jülich (Frank Herrmann); Quellen für Klimaprojektionsdaten: Brienen et al. (2020), Krähenmann (2019).
