Temperaturtrends in Kopenhagen und Umgebung seit 1900
gilt auch für Malmö
Mit Hilfe der Daten des Europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersage (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) haben wir 118 Jahre Wetterdaten in und um die Stadt Kopenhagen analysiert. Das untersuchte Gebiet umfasst auch die Umgebung von Kopenhagen, zu der auch Berge oder Gewässer gehören können, so dass die hier gezeigten Temperaturen nicht genau den von den Wetterstationen von Kopenhagen erfassten Temperaturen entsprechen (siehe Methodik für Details). Das haben wir herausgefunden:
In und um Kopenhagen lag die Temperatur in den Jahren zwischen 2000 und 2018 um 1,5 °C über dem Durchschnitt des 20. Jahrhunderts.
Die Zahl der heißen Tage (im 24-Stunden-Schnitt über 21 °C) entwickelte sich von 1 Tagen pro Jahr im 20. Jahrhundert zu 6,5 Tagen pro Jahr seit 2000.
Die Zahl der Frosttage (im 24-Stunden-Schnitt unter -1 °C) ging von 47,6 Tagen pro Jahr im 20. Jahrhundert auf 30,9 Tage pro Jahr seit 2000.
Die für Kopenhagen angegebenen Werte gelten auch für Malmö. Der Grund: Die Auswertung basiert auf einem Rastermodell, bei dem Temperaturtrends für Flächen von etwa 80 mal 80 Kilometern berechnet werden. Dabei kommt es vor, dass mehrere Orte in der selben Rasterzelle liegen.
Wetterveränderungen
Temperaturänderungen
Die Durchschnittstemperatur in Kopenhagen ist gestiegen von 7,2 °C zwischen den Jahren 1900 und 1999 auf 8,8 °C zwischen den Jahren 2000 und 2018. Die wärmsten Jahre waren 2014, 2018, 2007, 2008 und 1990.
Heiße Tage
Im 20. Jahrhundert gab es durchschnittlich 1 heiße Tage im Jahr (Tage, an denen die Temperatur im 24-Stunden-Schnitt über 21 °C lag). In den Jahren 2000 bis 2018 lag die Zahl der heißen Tage bei durchschnittlich 6,5 pro Jahr.
Ein Tag gilt an einem Ort dann als heiß, wenn die Durchschnittstemperatur deutlich über den ortsüblichen Temperaturen liegt.
Frosttage
Im 20. Jahrhundert blieb die Temperatur an durchschnittlich 47,6 Tagen im Jahr unter -1 °C. In den Jahren 2000 bis 2018 gab es im Schnitt 30,9 Frosttage im Jahr.
Was bedeutet das für Kopenhagen?
Gesundheit
Höhere Temperaturen führen zu einer höheren Sterblichkeit. An der Hitzewelle im Juli und August 2003 starben nach Angaben der US-amerikanischen Umweltorganisation Earth Policy Institute mehr als 52.000 Menschen in Europa (Larsen, 2006). Besonders gefährdet sind ältere Menschen und Kleinkinder.
Steigende Temperaturen könnten unter Umständen auch dazu führen, dass die Zahl von Kälteopfern sinkt.
Infrastruktur
Bei hohen Temperaturen beginnt Asphalt, der der Sonne ausgesetzt ist, zu erweichen. Das kann Staus verursachen, einige Straßen müssen für den Verkehr gesperrt werden.
Bei mehr als 30 °C können Schienen, die der Sonne ausgesetzt sind, bewegen oder verbiegen. Das kann dazu führen, dass Züge entgleisen, wie es in Europa schon öfter passiert ist. Zugführer können gezwungen sein, langsamer zu fahren, was wiederum zu Verspätungen führt.
Zecken- und Mückenkrankheiten
Frühsommer-Meningoenzephalitis und in jüngster Zeit die Ehrlichiose haben sich in den vergangenen Jahrzehnten wahrscheinlich aufgrund höherer Temperaturen ausgebreitet (Gray et al., 2009).
Kopenhagen und Umgebung im Kontext
Die sich am schnellsten erwärmenden Gebiete Europas
Unter den 58 größten Städten in der EU ist Kopenhagen die am schnellsten sich erwärmende Stadt. Bei den größten Städten sind alle Städte mit mehr als 500.000 Einwohnern berücksichtigt.
| Rang | Gebiet | Land | Temperaturänderung |
|---|---|---|---|
| 1 / 58 | Kopenhagen | Dänemark | +1,5 |
| 2 / 58 | Genua | Italien | +1,4 |
| 3 / 58 | Bukarest | Rumänien | +1,4 |
| 4 / 58 | Mailand | Italien | +1,4 |
| 5 / 58 | Vilnius | Litauen | +1,4 |
| 6 / 58 | Helsinki | Finnland | +1,3 |
| 7 / 58 | Göteborg | Schweden | +1,3 |
| 8 / 58 | Zagreb | Kroatien | +1,2 |
| 9 / 58 | Dresden | Deutschland | +1,2 |
| 10 / 58 | Łódź | Polen | +1,2 |
| 11 / 58 | Warschau | Polen | +1,2 |
| 12 / 58 | Turin | Italien | +1,2 |
| 13 / 58 | Madrid | Spanien | +1,2 |
| 14 / 58 | Krakau | Polen | +1,2 |
| 15 / 58 | Breslau | Polen | +1,2 |
| 16 / 58 | Saragossa | Spanien | +1,2 |
| 17 / 58 | Hamburg | Deutschland | +1,2 |
| 18 / 58 | Barcelona | Spanien | +1,2 |
| 19 / 58 | Riga | Lettland | +1,1 |
| 20 / 58 | Posen | Polen | +1,1 |
Kopenhagen und umliegende Städte
Dies sind die fünf nächstgelegenen Gebiete zu Kopenhagen die wir untersucht haben:
| Gebiet | Entfernung | Temperaturänderung |
|---|---|---|
| Kopenhagen | – | +1,5 |
| Roskilde | 30 km | +1,5 |
| Lund | 39 km | +1,4 |
| Helsingborg | 40 km | +1,5 |
| Næstved | 80 km | +1,7 |
| Kristianstad | 104 km | +1,2 |
Städte in Dänemark
Kopenhagen ist eines der zehn Gebiete in Dänemark, die wir untersucht haben. So haben sich die Temperaturen an anderen Orten entwickelt:
| Gebiet | Temperaturänderung |
|---|---|
| Næstved | +1,7 |
| Kopenhagen | +1,5 |
| Roskilde | +1,5 |
| Odense | +1,5 |
| Aarhus | +1,4 |
| Aalborg | +1,3 |
| Kolding | +1,2 |
| Vejle | +1,1 |
| Randers | +1,1 |
| Esbjerg | +1,1 |
Städte in Schweden
Malmö ist eines der 29 Gebiete in Schweden, die wir untersucht haben. So haben sich die Temperaturen an anderen Orten entwickelt:
| Gebiet | Temperaturänderung |
|---|---|
| Malmö | +1,5 |
| Helsingborg | +1,5 |
| Lund | +1,4 |
| Halmstad | +1,4 |
| Umeå | +1,3 |
| Göteborg | +1,3 |
| Kristianstad | +1,2 |
| Borås | +1,1 |
| Uppsala | +1,1 |
| Gävle | +1,1 |
| Växjö | +1,1 |
| Stockholm | +1,1 |
| Västerås | +1,1 |
| Trollhättan | +1,1 |
| Visby | +1,0 |
| Jönköping | +1,0 |
| Kiruna | +1,0 |
| Skövde | +1,0 |
| Sundsvall | +1,0 |
| Borlänge | +1,0 |
| Karlskrona | +1,0 |
| Örebro | +1,0 |
| Norrköping | +1,0 |
| Karlstad | +1,0 |
| Linköping | +0,9 |
| Kalmar | +0,9 |
| Skellefteå | +0,9 |
| Luleå | +0,9 |
| Östersund | +0,8 |
Methodik
Für unsere Analyse haben wir haben zwei Datensätze des Europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersage (EZMW) genutzt: den Datensatz ERA-20C für den Zeitraum von 1900 bis 1979 und den Datensatz ERA-interim für den Zeitraum von 1979 bis 2018.
Bei beiden Datensätzen handelt es sich um Reanalysen, das heißt die EZMW-Wissenschaftler haben Beobachtungen aus verschiedenen Quellen genutzt (Satelliten, Wetterstationen, Bojen, Wetterballons), um eine Reihe von Variablen für Quadrate von etwa 80 Kilometern Seitenbreite (125 km für ERA-20C) zu berechnen. Während Wetterstationen eine viel bessere Aufzeichnung für tägliche Beobachtungen bieten, ist die Verwendung der EZMW-Reanalysen für die Untersuchung langfristiger Trends besser geeignet. Wetterstationen können umziehen, eine Stadt kann sich ausdehnen – das kann die Vergleichbarkeit von Messdaten beim Erstellen von hundertjährigen Trends einschränken. Allerdings berücksichtigen die EZMW-Daten keine Mikroklimata oder "Wärmeinsel"-Effekte, sodass das tatsächliche Wetter in den Straßen von Kopenhagen wahrscheinlich ein bis zwei Grad wärmer war als die hier angegebenen Werte (der Trend ist jedoch derselbe).
Seit Beginn dieses Projekts hat das Europäische Zentrum für mittelfristige Wettervorhersage (EZMW) das Verfahren zur Berechnung historischer Temperaturen angepasst, um bessere Schätzungen zu erhalten, z. Bsp. für Küstenstädte . Aus diesem Grund können einige der hier im Jahr 2019 veröffentlichten Zahlen leicht von den im Jahr 2018 veröffentlichten Zahlen abweichen.
Dieser Artikel ist im Rahmen des European Data Journalism Network entstanden. Partner sind OBC Transeuropa (Italien), J++ (Schweden), Vox Europe (Frankreich), SPIEGEL ONLINE (Deutschland), Pod Crto (Slowenien), Mobile Reporter (Belgien), Rue89 (Frankreich), Alternatives Economiques (Frankreich) und El Confidencial (Spanien).
Einzelnachweise
de’Donato, Francesca K., et al. "Changes in the effect of heat on mortality in the last 20 years in nine European cities. Results from the PHASE project." International journal of environmental research and public health 12.12 (2015): 15567-15583.
Dee, D. P., Uppala, S. M., Simmons, A. J., Berrisford, P., Poli, P., Kobayashi, S., Andrae, U., Balmaseda, M. A., Balsamo, G., Bauer, P., Bechtold, P., Beljaars, A. C. M., van de Berg, L., Bidlot, J., Bormann, N., Delsol, C., Dragani, R., Fuentes, M., Geer, A. J., Haimberger, L., Healy, S. B., Hersbach, H., Hólm, E. V., Isaksen, L., Kållberg, P., Köhler, M., Matricardi, M., McNally, A. P., Monge-Sanz, B. M., Morcrette, J.-J., Park, B.-K., Peubey, C., de Rosnay, P., Tavolato, C., Thépaut, J.-N. and Vitart, F. (2011), The ERA-Interim reanalysis: configuration and performance of the data assimilation system. Q.J.R. Meteorol. Soc., 137: 553–597. doi: 10.1002/qj.828
Graff Zivin, Joshua, Solomon M. Hsiang, and Matthew Neidell. "Temperature and Human Capital in the Short and Long Run." Journal of the Association of Environmental and Resource Economists 5.1 (2018): 77-105.
Gray, J. S., et al. "Effects of climate change on ticks and tick-borne diseases in Europe." Interdisciplinary perspectives on infectious diseases (2009).
Laloyaux, P., Balmaseda, M., Dee, D., Mogensen, K. and Janssen, P. (2016), A coupled data assimilation system for climate reanalysis. Q.J.R. Meteorol. Soc., 142: 65-78. doi:10.1002/qj.2629
Larsen, Janet. "Plan B Updates", Earth Policy Institute, 28 July 2006.
Michailidou, Alexandra V., Christos Vlachokostas, and Νicolas Moussiopoulos. "Interactions between climate change and the tourism sector: Multiple-criteria decision analysis to assess mitigation and adaptation options in tourism areas." Tourism Management 55 (2016): 1-12.
Scott, D., and Chr Lemieux. "Weather and climate information for tourism." Procedia Environmental Sciences 1 (2010): 146-183.
Zeller, H., et al. "Mosquito‐borne disease surveillance by the European Centre for Disease Prevention and Control." Clinical microbiology and infection 19.8 (2013): 693-698.