Phänologiemonitoring in Thüringen

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1 Phänologiemonitoring in Thüringen Dr. Christian Hüttich, Jonas Eberle, Frank Reinhardt 2015 Jena-Optronik GmbH

2 Warum Phänologiemonitoring? Phänologie: periodisch wiederkehrende Wachstums- und Entwicklungserscheinungen der Pflanzen im Jahresverlauf Enge Beziehung zur Witterung und zum Klima (Temperaturtrends) Anwendung: Trendanalysen Indikator zur Klimadiagnostik Planungsgrundlage in der agrarmeteorologischen Beratung Polleninformationsdienst der Abteilung Medizin-Meteorologie Photo: insuedthüringen.de 2

3 Warum Phänologiemonitoring? Erfassung der phänologischen Phasen durch das Beobachternetzwerk des DWD Bedarf an räumlich-zeitlich Konsistenten phänologischen Daten Verdichtung des Stationsnetzwerkes Ziel: Erarbeitung von Indikatoren zum Klimafolgenmonitoring 3

4 Klimatrends in Thüringen 4

5 Phänologiedaten als Klimaindikator Verlängerung der Vegetationsdauer: alle Phasen außer Spätherbst nach vorn verschoben. Deutliche Abhängigkeit von Temperaturzunahme Thermische Vegetationsperiode um ca. 19 Tage verlängert. Beispiel: Verfrühung des mittleren Blühbeginns des Schwarzen Holunders in Thüringen um 16,6 Tage ( ), (Engelmann 2010). 5

6 Fernerkundung für die Klimaüberwachung Möglichkeiten der satellitengestützten Erdbeobachtung zur Klimaüberwachung Globale EO-Programme liefern tägliche Daten mit globaler Abdeckung Freier Datenzugang! Zunehmend operationelle Datenprozessierung möglich (Google Earth Engine, ESA Data Hub, ) NASA Terra/Aqua MODIS Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) 6

7 Fernerkundung für die Klimaüberwachung Vegetationsdynamik Thüringens Falschfarbenbild aus 14 Jahren MODIS (NDVI) Bilddaten Tägliche Daten aus

8 Phänologische Kartierung aus Fernerkundungsdaten Phänologische Kartierung Ableitung und Kartierung saisonaler Parameter aus Satellitenzeitserien Thüringenweit konsistente Kartierung der Vegetationsdynamik möglich Ableitung phänologischer Merkmale auf jährlicher Basis ab 2000 Ableitung phänologischer Maße unter Nutzung von MODIS NDVI/EVI Daten und Zeitserien des Copernicus Global Land Dienstes. 8

9 Phänologische Kartierung aus Fernerkundungsdaten Phänologische Modellierung mit TIMESAT Datumsrelevante Parameter: Start, Länge, Ende der Vegetationsperiode Biomasserelevante Parameter: Min./Max. NDVI NDVI Integral der Vegetationsperiode 9

10 Phänologische Kartierung aus Fernerkundungsdaten Generierung phänologischer Indikatorenkarten und Monitoring von Vegetationstrends. 10

11 Phänologische Kartierung aus Fernerkundungsdaten Nutzung web-basierter Tools zum Pänologiemonitoring Web Processing Services (WPS) zur automatischen Integration und Auswertung von Satellitenzeitserien Web Mapping Services (WMS) zur Entwicklung nutzerfreundlicher Kartendienste Weiterentwicklung bestehender GDI: Earth Observation Monitor Automatische Integration und Auswertung von EO-Zeitserien: Weiterentwicklung: Earth Observation Monitor (EOM). 11

12 Ableitung Phänologischer Maße aus MODIS Zeitserien Vergleich mit terrestrischen Beobachtungsdaten des DWD für die Naturräume Thüringens Auswahl geeigneter Station für die Naturräume Thüringens (Skalenanalyse) Ableitung phänolog. Maße für ausgewählte Naturraumgruppen Phänologische Kartierung: Erste Ergebnisse Generierung jährlicher Karten Start of Season Phänologische Trendanalyse Auswahl phänologischer Stationen und Naturräume Thüringens zur phänologischen Kartierung 12

13 Phänologische Kartierung: Erste Ergebnisse Beginn der Vegetationsperiode 2013 Ende der Vegetationsperiode

14 Phänologische Kartierung: Erste Ergebnisse Vergleich Ende der Vegetationsperiode von Extremjahr 2003 mit

15 Phänologische Kartierung: Erste Ergebnisse Trendanalyse auf Naturraumebene MODIS SoS

16 Phänologische Kartierung: Erste Ergebnisse Trendanalyse auf Naturraumebene MODIS EoS

17 Geplante Aktivitäten Durchführung eines 2jährigen Projektes zur Nutzung von Copernicus Daten für den öffentlichen Bedarf: Entwicklung eines operationellen satellitenbasierten Phänologiemonitoring für den Freistaat Thüringen Verbundpartner: Thüringer Landesanstalt für Umwelt und Geologie (TLUG) (Projektkoordination) Friedrich-Schiller-Universität Jena (FSU) Jena-Optronik GmbH (JOP) (im Unterauftrag zur FSU) Kooperation mit DWD 17

18 Geplante Aktivitäten Einbindung der Bevölkerung und Citizen Science Techniken Integration der EU MyGEOSS basierten MySesons App Nutzereinbindung über TLUG Klimaagentur und DWD Ziel: Verdichtung des Beobachternetzwerkes und Vergrößerung der Phänologiedatenbank 18

19 1. Klimatrends machen sich auch in Thüringen bemerkbar. Fazit 2. DWD Stationsdaten und fernerkundungsbasierte Phänologiedaten zeigen eine Verschiebung der Vegetationsperiode auf. 3. Fernerkundungstechniken bieten die Möglichkeit der zeitlich und räumlich konsistenten Beobachtung der Vegetationsdynamik. 4. Erste Analysen zeigen gute Korrelationen zwischen EO und DWD Daten. Weitere Analysen hinsichtlich Abhängigkeiten der Naturräume, Landnutzung und Skaleneffekten sind notwendig 5. Web-basierte GDI bieten die Möglichkeit, einen operationellen Dienst zum Phänologiemonitoring für Thüringens Klimafolgenmonitoring zu etablieren. 6. Das Potential von Citizen Daten muss genutzt werden. 19