Klimastudie NÖ

Auswirkungen
Klimawandels
Auswirkungen des
des Klimawandels
Niederösterreich
ininNiederösterreich
Koordination:
Beteiligte Institute:
Koordination:
Herbert Formayer
Herbert Formayer
Joanneum
Research, Graz
Beteiligte
Institute:
Wegener
Center,Graz
Graz
Joanneum
Research,
Universität für Bodenkultur, Wien:
Wegener Center, Graz
Institut für Waldbau
Universität
fürfür
Bodenkultur,
Institut
Meteorologie Wien:
Institut für
Waldbau
Institut
für Wasserwirtschaft, Hydrologie
undMeteorologie
Konstruktiven Wasserbau
Institut für
Institut für Wasserwirtschaft, Hydrologie
und Konstruktiven Wasserbau
NÖ KLIMASTUDIE 2007
Klimaprogramm
Vorwort und Zusammenschau der Ergebnisse
Seit erscheinen des letzten IPCC Berichtes zum globalen Klimawandel im letzten Jahr ist der
menschenverusachte Klimawandel von der breiten Öffentlichkeit und auch von den
politischen Entscheidungsträgern anerkannt worden. Das Wissen, dass ein gewisses
Ausmaß an Klimaänderung nicht mehr verhindert werden kann, macht es notwendig, sich
Gedanken über Anpassungsmaßnahmen an die lokale und sektorale Ausprägung des
Klimawandels zu machen.
Alle globalen Klimamodelle zeigen für Mitteleuropa und speziell für den Alpenraum einen
deutlich stärkeren Temperaturanstieg als im globalen Mittel. Generell muss man mit einem
1.5 bis 2 mal so starken Anstieg der Temperatur bei uns im Alpenraum rechnen. Bereits bis
in die Mitte des 21. Jahrhunderts ist mit einem weiteren Temperaturanstieg von etwa 2 Grad
zu rechnen. Dies ist etwa die selbe Größenordnung wie der bisher beobachtete
Temperaturanstieg seit dem Ende der „kleinen Eiszeit“ in der zweiten Hälfte des 19.
Jahrhundert.
Neben dem Temperaturanstieg ist auch mit Veränderungen der Niederschlagsverhältnisse
zu rechnen. Da jedoch die Berechnung des Niederschlages wesentlich schwieriger ist, sind
die Unterschiede zwischen den Klimamodellen deutlich größer als bei der Temperatur. Dies
gilt besonders im Alpenraum. Derzeit zeigen jedoch die Mehrzahl der Klimamodelle für Niederösterreich keine große Änderung der Jahresniederschlagssumme, jedoch eine Verschiebung des Niederschlages vom Sommerhalbjahr in das Winterhalbjahr. Weiters zeigt sich
eine Zunahme der Niederschlagsintensität.
Um jedoch konkrete Anpassungsmaßnahmen abzuleiten, braucht man sehr präzise
Informationen über die zu erwartenden lokalen Klimaänderungen und je nach betrachtetem
Wirtschaftssektor sind unterschiedliche meteorologische Parameter und unterschiedliche
Zeitskalen maßgeblich. So sind etwa bei Investitionen im Tourismus die nächsten 10 bis 15
Jahre relevant, und hier ist die Schneesicherheit bzw. das Potenzial für künstliche
Beschneiung entscheidend. Bei Betrachtungen in der Forstwirtschaft müssen hingegen
zumindest die Entwicklungen der nächsten 100 Jahre mit bedacht werden, da
Veränderungen in der Waldzusammensetzung nur sehr langsam umgesetzt werden können.
Im Auftrage der niederösterreichischen Landesregierung und unter der wissenschaftlichen
Leitung des Instituts für Meteorologie der Universität für Bodenkultur wurde ein Team von
führenden österreichischen Klima- und Klimafolgenforschern zusammen gestellt, um die
Auswirkungen des Klimawandels für Niederösterreich exemplarisch darzustellen.
Anhand von fünf Beispielen wird in dieser Studie versucht, mögliche Auswirkungen des
Klimawandels in Niederösterreich zu konkretisieren und soweit wie möglich auch
Handlungsempfehlungen bezüglich Anpassungsmaßnahmen auszuarbeiten. Ausgewählt
wurden hierzu die Bereiche:
Heiz- und Kühlenergiebedarf
Landwirtschaft
Forstwirtschaft
Wintertourismus
Abflussverhalten von Flüssen
Wegen der unterschiedlichen Zeithorizonte und der unterschiedlichen Klimakenngrößen,
wurden für die Untersuchungen eine Reihe von Klimaszenarien für das jeweilige
Anwendungsgebiet regionalisiert. Soweit wie möglich wurden jeweils mehrere Szenarien
betrachtet. Dies ist notwendig, um die Unsicherheit in der zukünftigen Entwicklung, die zu
einem großen Teil auch darin liegt, dass wir nicht wissen, wie sich die Menschheit in den
nächsten Jahrzehnten verhalten wird, zumindest teilweise abzubilden.
Trotz der unterschiedlichen Zeitperioden und Klimaszenarien zeigen die Studien eine
gemeinsame Entwicklung in den nächsten Jahrzehnten in Niederösterreich. Durch die
Verlagerung des Niederschlages aus dem Sommerhalbjahr ins Winterhalbjahr – dies zeigen
alle verwendeten Klimaszenarien – und die Verlängerung der Vegetationsperiode, nimmt die
Wasserverfügbarkeit im Boden speziell in der zweiten Sommerhälfte und im Herbst markant
ab. Das hat speziell Auswirkungen auf die Landwirtschaft, die Forstwirtschaft und auch auf
das Abflussverhalten der Flüsse. Diese reduzierte Wasserverfügbarkeit im
Spätsommer/Frühherbst sollte aber auch in anderen Bereichen und Sektoren, die hier nicht
explizit untersucht wurden (z.B. Grundwasserneubildung, Trinkwasserversorgung) mit
berücksichtigt werden.
Diese fünf Teilstudien sollen aufzeigen, was man derzeit durch interdisziplinäre
Zusammenarbeit seriös und konkret bezüglich Auswirkungen des Klimawandels in
Niederösterreich sagen kann. Sie können natürlich kein vollständiges Bild über die
Auswirkungen des Klimawandels in Niederösterreich geben, da etwa Bereiche wie
Gesundheit oder Biodiversität überhaupt nicht untersucht wurden. Dennoch hoffen die
AutorInnen mit diesen Studien aufzuzeigen, dass der Klimawandel kein abstrakter Begriff ist,
der irgendwann in der Zukunft relevant wird, sondern dass der Klimawandel jetzt stattfindet
und unser Leben bereits heute konkret beeinflusst.
Inhaltsangabe
Zusammenfassung der Teilprojekte..............................................................................1
Auswirkungen des Klimawandels auf Heiz- und Kühlenergiebedarf in
Niederösterreich...........................................................................................................6
Klimafolgen für die Abflussbildung am Beispiel der Lainsitz......................................60
Potentielle Auswirkungen und Anpassungsmaßnahmen der Landwirtschaft
an den Klimawandel im Nordosten Österreichs.........................................................96
Niederösterreichs Wald im Klimawandel Klimafolgenstudie für die
Region Waldviertel...................................................................................................141
Vulnerabilität des Wintertourismus in Niederösterreich............................................272
Zusammenfassung der Teilprojekte
Forst- Waldviertel
Entwicklung der Wald-Produktivität für
das Waldviertel unter Standardbewirtschaftung und drei Klimaänderungsszenarios
relativer Produktivitätsverlust
Ziel der vorliegenden Studie war es, die
Verwundbarkeit und das Schadenspotential
der Waldflächen in der Beispielsregion
Waldviertel
bezüglich
einer
mögliche
1
A1B
Klimaänderung
abzuschätzen.
Auf
Basis
der
0.8
A2
Österreichischen
Waldinventur
wurden
B1
0.6
repräsentative
Standortseinheiten
und
0.4
Bestandestypen
identifiziert,
welche
unter
0.2
generischen
Standardbewirtschaftungs0
konzepten
(Waldpflege,
Verjüngungs2020
2040
2060
2080
2100
20-Jahrespe riode n
verfahren, Verjüngungsart, Umtriebszeit) über
100 Jahre simuliert wurden. Die Ergebnisse
der Analyse sind durch zwei wesentliche
Aspekte geprägt: (a) den hohen Fichtenanteil
am Waldaufbau, und (b) den schon unter heutigen Klimabedingungen sehr geringen
Jahresniederschlag
in der
Beispielregion
Waldviertel.
Da
die
verwendeten
Klimaänderungsszenarios von einer Verringerung der Niederschlägen im Sommerhalbjahr
um 10-20% ausgehen, führt dies auf vielen Standorten zu limitierenden
Wasserversorgungsverhältnissen mit damit verbundenen Zuwachsverlusten. Dazu kommt in
fichtenreichen Bestandestypen eine teilweise sehr hohen Anfälligkeiten für
Borkenkäferbefall. Auch unter einem relativ optimistischen Entwicklungsszenario des Klimas
im 21. Jahrhundert sind teilweise schwerwiegende negative Auswirkungen auf die
Waldbestände und damit die Waldbewirtschaftung zu erwarten, wobei schwere Klimafolgen
vor allem ab der Mitte des 21. Jahrhunderts auftreten. Die Studie zeigt diesbezüglich den
Handlungsspielraum aber auch Handlungsbedarf bezüglich gezielter adaptiver WaldbauMaßnahmen auf.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 1
Landwirtschaft-Marchfeld
Durch die in Klimaszenarien angezeigte Temperaturerhöhung in den nächsten Jahrzehnten
wird die Verdunstung und damit der Wasserbedarf landwirtschaftlicher Kulturen allgemein
zunehmen. Höhere Temperaturen beeinflussen auch
die Phänologie bzw. haben mehr Hitzstress und TroRelative Ertragsänderungen bei der Somckenstress zu Folge. Dies hat Folgen für den Wasmergerste im Marchfeld.
serhaushalt und die Erträge der Kulturen der relativ
Ertragsänderung bei
trockenen Region Weinviertel-Marchfeld.
Sommergerste im Marchfeld bis zu den 2050er Jahren [%]
Mit folgenden Veränderungen in der Landwirtschaft
muss gerechnet werden:
• Zunahme der Temperaturen, der Trockenheit und
des Wassermangels im Weinviertel:
• Schnellere und frühere phänologische Entwicklung
der Kulturpflanzen:
• Ein bis zu den 2050er Jahren früherer mittlerer
Vegetationsbeginn bei Dauerkulturen und Winterungen um ca. 14 Tage:
• Zunehmende Ertragstendenz bei Wintergetreide,
abnehmende Ertragstendenz bei Sommergetreide:
• Zunahme der zwischenjährlichen Ertragsvariabilität
bei nicht bewässerten Sommerkulturen: • Zunahme
der räumlichen Ertragsunterschiede auf Böden mit unterschiedlicher Wasserversorgung:
• Verändertes Auftreten von Krankheiten und Schädlingen:
• Veränderte Bedingungen für den Weinbau:
• Abnahme des Ertragspotentials im Grünland, Futterbau, Biomasseproduktion:
Mögliche Anpassungsmaßnahmen im Ackerbau:
• Anpassung der Saattermine als ertragsstabilisierende Maßnahme:
• Anpassung der Bodenbearbeitung wirkt ertragssteigernd:
• Anpassung durch zusätzliche oder vermehrte Beregnung:
• Maßnahmen zur Reduktion der unproduktiven Verdunstung wirken ertragssteigernd:
• Verbesserung der Erntebedingungen:
Klimastudie Niederösterreich
Seite 2
Heiz- und Kühlbedarf in NÖ
Kühlgradtage (18,3/18,3)
Heizgradtage (20/12)
Höhere Temperaturen im Sommer wirken sich unmittelbar auf den Strombedarf aus. Beispielsweise besteht an heißen Sommertagen wie etwa im Juli 2007 ein Zusatzbedarf von
etwa 40 Megawatt Strom, wobei der höchste Einfluss am späten Nachmittag mit rund 100
Megawatt zusätzlicher Netzaufbringung zu beobachten ist.
Die ausgewiesene Abnahme der HeizgradHeizgradtage 2041/50
Erwartete Abnahme 1981/90 - 2041/50
tage und damit den Heizenergiebetarf be800
trägt in etwa 2,5 Prozent pro Dekade, wobei
700
die einzelnen Werte je nach Region und
600
verwendetem Klimaszenario zwischen 1,5
500
und 3,5 Prozent liegen. Bei den Kühlgradta400
gen kann von einer Zunahme um etwa 20
300
Prozent pro Dekade ausgegangen werden,
200
allerdings schwanken die Werte stark zwi100
schen den einzelnen Regionen und Klima0
szenarien.
Jan Feb Mär Apr Mai Jun
Jul
Aug Sep Okt Nov Dez
Aus den Szenarienrechnungen geht klar
Kühlgradtage 1981/90
Erwartete Zunahme 1981/90-2041/50
hervor, dass der zukünftige Heiz- und Kühl160
energiebedarf weniger durch den Faktor
120
‚Klima’, sondern viel mehr durch technische
80
und sozio-ökonomische Entwicklungen be40
stimmt wird. Beim Heizenergiebedarf kön0
nen zusätzliche Anstrengungen im Bereich
Jan Feb Mär Apr
Mai Jun
Jul
Aug Sep Okt Nov Dez
Energieeffizienz eine wesentlich größere
Änderung der Heiz- und Kühlgradtage im Tullner
Einsparung bewirken als höhere TemperaFeld in der Periode 1981/90 bis 2041/50
turen. Umgekehrt geht es beim Kühlenergiebedarf derzeit darum, den, zum einen
aufgrund von Konsum- und Verhaltensänderungen, zum anderen aufgrund derzeitiger Entwicklungen in der Gebäudeplanung, stattfindenden rasanten Anstieg sowohl der klimatisierten Flächen als auch des Elektrizitätsverbrauchs entgegenzuwirken.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 3
Wintertourismus – Semmering
Obwohl Niederösterreich im Vergleich zu anderen Bundesländern nicht als typische Wintertourismusdestination eingestuft wird, bieten die Regionen Niederösterreichs auch im Winter
zahlreiche Tourismusattraktionen. Die Nächtigungsentwicklung der letzten Jahre zeigt zudem, dass der Wintertourismus im Vergleich zur dominierenden Sommersaison an Bedeutung gewinnt.
Ziel dieser Studie ist es, die Relevanz und Verletzlichkeit des (Winter)-Tourismus auf Gemeindeebene für Gesamtniederösterreich darzustellen und anhand der Gemeinde Semmering exemplarisch eine Detailuntersuchung durchzuführen.
Hierzu wurden anhand sozio-ökonomischer Indikatoren Clusteranalysen durchgeführt. Diese
zeigen, welche Gemeinden besonders winterabhängig und daher besonders vulnerabel gegenüber klimawandelbedingten Veränderungen sind. So sind etwa die in der Karte orange
gefärbten Gemeinden besonders tourismusabhängig und die blau eingefärbten spezielle
Wintertourismusgemeinden.
Die Ergebnisse der Clusteranalysen aller Tourismusgemeinden Niederösterreichs lässt für
die Beispielregion Semmering aufgrund der
Verletzlichkeit des Tourismus in Hinblick
relativ niedrigen Lage auch der Bergstation
auf den Klimawandel (gemeindebezogen)
sowie der ökonomischen Abhängigkeit vom
Tourismus zunächst auf eine relativ hohe
Verletzlichkeit in Hinblick auf Klimawandel
schließen. Diese Beobachtung ist aber basierend auf den detaillierteren klimatologischen Untersuchungen zu relativieren, da
aufgrund des bereits recht starken kontinentalen Einflusses im Winter die Temperaturen
wesendlich kühler sind als im österreichischen Durchschnitt. Daher sind die Bedingungen am Semmering sehr gut für die
künstliche Beschneiung geeignet. Selbst mit
der derzeitigen Technologie sollte in den
nächsten ein bis zwei Dekaden die Schneesicherheit auf den Pisten durch künstliche
Beschneiung gesichert sein. Diese Gunstlage bezüglich künstlicher Beschneiung trifft auf
alle niederösterreichischen Skigebiete zu. Bei der natürlichen Schneedecke muss man hingegen mit einem sukzessiven Rückgang rechnen.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 4
Abflussverhalten der Lainsitz
Aussagen über die Entwicklung der lokalen Niederschlagsverhältnisse aufgrund des Klimawandels sind mit wesentlich größeren Unsicherheiten verbunden als Aussagen über die
Temperatur. Aber allein der Temperaturanstieg wird Auswirkungen auf das Abflussverhalten
der niederösterreichischen Flüsse haben, da die Verdunstung ansteigen wird und sich die
Schneeakkumulation ändert. Als Beispiel für die mögliche Entwicklung des Abflussverhaltens
wurde das Einzugsgebiet der Lainsitz im Waldviertel gewählt und zwei verschiedene Klimaszenarien mithilfe eines hydrologischen Modells durchgerechnet. Das Abflussverhalten der
Lainsitz ist nicht so stark von Gewitterniederschlägen bestimmt wie z.B. Flüsse aus dem
Wienerwald. Daher werden hier Veränderungen der saisonalen Niederschlagsverteilung und
der Effet der Schneeschmelze besonders deutlich sichtbar. Die Ergebnisse dieser Effekte
sind auf andere niederösterreichische Einzugsgebiete mit ähnlicher Einzugsgröße übertragbar.
Tage mit Niederwasserabfluss < NQ95 (0.46 m3/s)
40
Prozent (%)
60
Ist-Zustand
Szenario B1 (optimistisch)
Szenario A1b (moderat)
20
Die mittleren Abflussverhältnisse der einzelnen
Monate steigen gegenüber dem Ist-Zustand bei
einem Szenario (B1) immer an, während beim
anderen Szenario (A1B) nur im Winter aufgrund
des höheren Regenanteils eine Zunahme beobachtet wird. Bei diesem Szenario ergibt sich
speziell im Spätsommer und Herbst eine markante Zunahme an Niedrigwasserständen (siehe Abbildung). In dieser Jahreszeit muss daher
mit erhöhtem Trockenstress gerechnet werden.
Veränderung des Niederwasserabflusses
unter Klimaänderungsbedingungen an der
Lainsitz.
0
Bei den Szenarien zeigt sich eine deutliche
Abnahme des
Abflussanteils aus Schneeschmelze. Dies resultiert aus den höheren
Temperaturen und den damit verbundenen geringeren Schneehöhen.
J
F
M
A
M
J
J
A
S
O
N
D
In beiden Szenarien kommt es zu einer Erhöhung der Niederschlagsintensitäten, jedoch nur
in einem Szenario (B1) führt dies auch zu einer leichten Zunahme der Abflussspitzen. Im
Szenario A1B wird die Zunahme der Niederschlagsintensität durch die geringere Bodenfeuchte abgepuffert.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 5
Auswirkungen des Klimawandels auf Heiz- und
Kühlenergiebedarf in Niederösterreich
Christoph Töglhofer
Herbert Formayer
Clemens Habsburg-Lothringen
Franz Prettenthaler
Karl Steininger
Alexandra Tobin
Klimastudie Niederösterreich
Seite 6
Das Wegener Zentrum für Klima und Globalen Wandel vereint als interdisziplinäres und
international orientiertes Forschungszentrum die Kompetenzen der Karl-Franzens-Universität
Graz im Forschungsbereich "Klimawandel, Umweltwandel und Globaler Wandel".
Forschungsgruppen und ForscherInnen aus Bereichen wie Geo- und Klimaphysik,
Meteorologie, Volkswirtschaftslehre, Geographie und Regionalforschung arbeiten in
unmittelbarer Campus-Nähe unter einem Dach zusammen. Gleichzeitig werden mit vielen
KooperationspartnerInnen am Standort, in Österreich und international enge Verbindungen
gepflegt. Das Forschungsinteresse erstreckt sich dabei von der Beobachtung, Analyse,
Modellierung und Vorhersage des Klima- und Umweltwandels über die Klimafolgenforschung
bis hin zur Analyse der Rolle des Menschen als Mitverursacher, Mitbetroffener und
Mitgestalter dieses Wandels. Das Zentrum für rund 40 ForscherInnen wird vom Geophysiker
Gottfried Kirchengast geleitet; führender Partner und stellvertretender Leiter ist Volkswirt Karl
Steininger. (genauere Informationen unter www.wegcenter.at)
Alfred Wegener (1880-1930), Namensgeber des Wegener Zentrums und
Gründungsinhaber des Geophysik-Lehrstuhls der Universität Graz (19241930), war bei seinen Arbeiten zur Geophysik, Meteorologie und
Klimatologie ein brillianter, interdisziplinär denkender und arbeitender
Wissenschaftler, seiner Zeit weit voraus. Die Art seiner bahnbrechenden
Forschungen zur Kontinentaldrift ist großes Vorbild — seine Skizze zu
Zusammenhängen der Kontinente aus Spuren einer Eiszeit vor etwa 300
Millionen Jahren als Logo-Vorbild ist daher steter Ansporn für ebenso
mutige wissenschaftliche Wege:
Wege entstehen, indem wir sie gehen (Leitwort des Wegener Center).
Autorenteam:
Karl Steininger (Leitung)1,2
Herbert Formayer4
Clemens Habsburg-Lothringen3
Franz Prettenthaler1,3
Alexandra Tobin1
Christoph Töglhofer1
Kontakt: Christoph Töglhofer
[email protected]
Wegener Center for Climate and Global Change
University of Graz
Leechgasse 25
A-8010 Graz, Austria
www.wegcenter.at
1
Wegener Zentrum für Klima und globalen Wandel, Universität Graz
Institut für Volkswirtschaftslehre, Universität Graz
3
Institut für Technologie- und Regionalpolitik, Joanneum Research
4
Institut für Meteorologie, Universität für Bodenkultur Wien
2
Quellenangabe Titelseitenbild: www.umweltaltersvorsorge.de
Klimastudie Niederösterreich
Seite 7
Inhaltsverzeichnis
Inhaltsverzeichnis
3
Abbildungs- und Tabellenverzeichnis
5
Einleitung
8
1
9
2
3
4
Methodische Einführung
1.1
Das Konzept der Heiz- und Kühlgradtage
9
1.2
Verwendete Klimaszenarien
9
1.2.1
Szenario: reclip:more
10
1.2.2
Szenario REMO_UBA
10
1.2.3
Trend_Szenario
12
Änderungen der Heiz- und Kühlgradtage – Vergleich der Szenarien
14
2.1
Zeithorizont 2050
14
2.2
Zeithorizont 2026
14
2.3
Zusammenfassung: Änderung der Heiz- und Kühlgradtage pro Dekade
16
Änderungen der Heiz- und Kühlgradtage – reclip:more
17
3.1
Vergleich von Niederösterreich mit den restlichen Bundesländern
17
3.2
Änderungen der Heizgradtage
20
3.3
Änderungen der Kühlgradtage
22
3.4
Änderungen der Heiz- und Kühlgradtage auf Bezirksebene
24
3.5
Verschiebung der Heizgradtage zu Kühlgradtagen
24
3.6
Änderungen der Heiz- und Kühlgradtage auf Monatsbasis
26
3.7
Zusammenfassung der Ergebnisse
27
Klimabedingte Änderungen des Heiz- und Kühlenergiebedarfs
28
4.1
Entwicklung des energetischen Endverbrauchs für Raumwärme, Klimaanlagen und
Warmwasser
28
4.1.1
4.2
Derzeitiger Heizenergiebedarf
Derzeitiger Kühlenergiebedarf
29
30
4.2.1
Internationale Erfahrungen
30
4.2.2
Österreich
32
4.3
Temperatureinflüsse auf die Stromversorgung in Niederösterreich
32
4.3.1
Laständerungen im Tagesverlauf
33
4.3.2
Kühlenergiebedarf im Monatsverlauf
35
4.3.3
Heizenergiebedarf
36
4.4
Zukünftiger Heiz- und Kühlenergiebedarf in Niederösterreich
36
4.4.1
Datenbasis
36
4.4.2
Ergebnisse
37
4.4.3
EXKURS: Die Kosten zusätzlicher Gebäudekühlung
40
4.5
Zusammenfassung der Ergebnisse
Klimastudie Niederösterreich
Seite 8
40
5
Investitionsentscheidungen bei Heiztechnologien
5.1
Szenarien für die Investitionsrechnungen
42
42
5.1.1
Basisszenario
42
5.1.2
Zinssätze und Preise
43
5.1.3
Erhöhung der Energieabgabe
43
5.1.4
Temperaturtrend
44
5.2
Ergebnisse der Investitionsrechnungen
45
5.3
Zusammenfassung der Ergebnisse
46
6
Schlussfolgerungen
47
7
Referenzen
48
8
Anhang
50
Klimastudie Niederösterreich
Seite 9
Abbildungs- und Tabellenverzeichnis
Abbildung 1: Temperaturzunahme in Österreich (2041-2050 verglichen mit 1981-1990),
dargestellt auf dem 20 × 20 km Gitter des VERA Datensatzes.............................................10
Abbildung 2: Veränderung der Jahresmitteltemperatur bis 2025 nach REMO-UBA A1B-Lauf.
.............................................................................................................................................11
Abbildung 3: Temperaturszenarien von REMO-UBA für die drei Emissionsszenarien und das
21. Jahrhundert. Anomalien der Einzeljahre und 30-jähriger Gauss-Filter (dicke Linien). .....11
Abbildung 4: Veränderung der Jahresmitteltemperatur bis 2015 und 2035 im Winter und im
Sommer nach REMO-UBA. ..................................................................................................12
Abbildung 5: Beobachteter Temperaturanstieg im Winter- und Sommerhalbjahr in Amstetten
und linearer Trend. ...............................................................................................................13
Abbildung 6: Veränderung der Jahresmitteltemperatur bis 2015 im Winter und im Sommer
ermittelt mittels linearer Trendfortschreibung........................................................................13
Abbildung 7: Trendszenario für Langenlebarn bei unterschiedlichen Grenztemperaturen ....15
Abbildung 8: Abnahme der HGT je nach Standort und Grenztemperatur in der Periode 2007
bis 2026 im Vergleich zur Periode 1987 bis 2006 .................................................................15
Abbildung 9: Änderungen der Heiz- und Kühlgradtage per Dekade in relativen (oben) und
absoluten (unten) Zahlen......................................................................................................16
Abbildung 10: Jahressummen der HGT in der Basis- und Zielperiode..................................17
Abbildung 11: Jahressummen der KGT in der Basis- und Zielperiode ..................................18
Abbildung 12: Bundesländer-Vergleich der Änderungen der HGT und KGT.........................19
Abbildung 13: Jahressummen der HGT 1981-1990..............................................................20
Abbildung 14: Jahressummen der HGT 2041-2050..............................................................20
Abbildung 15: Abnahme der HGT 1981-1990 vs. 2041-2050................................................21
Abbildung 16: Jahressummen der KGT 1981-1990 ..............................................................22
Abbildung 17: Jahressummen der KGT 2041 bis 2050.........................................................22
Abbildung 18: Zunahme der KGT 2041 bis 2050 im Vergleich zu 1981 bis 1990..................23
Abbildung 19: Vergleich der Änderung der HGT und KGT in den Bezirken ..........................24
Abbildung 20: Verschiebung der HGT zu KGT in Niederösterreich.......................................25
Abbildung 21: Besiedelungsstruktur und Topographie Niederösterreichs .............................25
Abbildung 22: Änderung der HGT und KGT im Tullner Feld .................................................26
Klimastudie Niederösterreich
Seite 10
Abbildung 23: Energetischer Endverbrauch für Raumwärme und Klimaanlagen in Ö. ..........28
Abbildung 24: Jährlicher Endenergiebedarf für Raumwärme je Wohnung ............................29
Abbildung 25: Kühlenergiebedarf von Klimaanlagen in den EU-15: BAU-Projektion.............31
Abbildung 26: Regressionskoeffizienten der KGT und KGTexp für die Periode 2005 bis 2007
.............................................................................................................................................34
Abbildung 27: Einfluss der KGT auf die Elektrizitätslast der EVN an einem heißen Tag .......34
Abbildung 28: Tageszeitlicher Einfluss von Raum-Klimaanlagen auf die Elektrizitäts-last in
den EU-15 ............................................................................................................................35
Abbildung 29: Durchschnittlicher Anteil der Kühlenergiebedarfes am Stromverbrauch .........35
Abbildung 30: Kühlenergiebedarf für unterschiedliche Wachstumsraten des Kühlkoeffizienten
bei linearem KGT-Trend bzw. KGT-Trend-Szenario .............................................................37
Abbildung 31: Anteil von Nettoenergiepreis, Energieabgaben (MöSt, Erdgas-Abgabe) und
Mehrwertsteuer im Basisszenario.........................................................................................44
Abbildung 32: HGT in Amstetten in der Periode 1971 bis 2030 ............................................45
Abbildung 33: Änderungen der jährlichen Heizkosten bei Änderungen der Zinssätze,
Energiepreise, -abgaben, und der Temperatur .....................................................................45
Tabelle 1: Vergleich der Szenarien REMO_UBA und reclip:more.........................................14
Tabelle 2: Energetischer Endverbrauch 2005 für Raumheizung, Warmwasser und
Klimaanlagen in Niederösterreich.........................................................................................30
Tabelle 3: Ausstattungsgrad mit Klimaanlagen [Quelle: Centre for Energy Studies 2003, in:
Waide, 2004] ........................................................................................................................31
Tabelle 4: Heiz- und Kühlenergiebedarf im Jahr 2026 unter Annahme verschiedener
HGT/KGT bzw. Heiz/Kühlkoeffizienten .................................................................................38
Tabelle 5: Heiz- und Kühlenergiebedarf im Jahr 2050 unter Annahme verschiedener
HGT/KGT bzw. Heiz/Kühlkoeffizienten .................................................................................39
Tabelle 6: Klimabedingte Änderung des Heiz- und Kühlenergiebedarfs in den Jahren 2026
und 2050 ..............................................................................................................................39
Tabelle 7: Kosten von 15 kW Heizanlagen inkl. Montage, Installation und Lagererfordernisse
.............................................................................................................................................43
Tabelle 8: Jahresdurchschnittspreise und – steuern für Öl, Gas und Strom im Jahr 2006 ....44
Klimastudie Niederösterreich
Seite 11
Die Autoren danken der Zentralanstalt für Meteorologie und Geodynamik für die kostenlose
Verfügungsstellung der Beobachtungsdaten. Weiters danken wir dem Deutschen
Umweltbundesamt und Frau Daniela Jacob für die kostenlose Bereitstellung der REMO-UBA
Szenariendaten und dem reclip:more Team für deren Szenarien. Ein ganz besonderer Dank
gilt auch Herrn Robert Halbweiß und der EVN AG für die Bereitstellung der Daten zum
Temperatureinfluss auf die Stromaufbringung.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 12
Einleitung
Der globale Klimawandel schreitet voran. Zahlreiche Studien belegen, dass in Österreich
bereits in den letzten Jahrzehnten ein Temperaturanstieg deutlich beobachtbar war. Der
Klimawandel und seine Folgen sind also ein Thema, welches uns schon jetzt, und nicht erst
irgendwann in ferner Zukunft betrifft. In kaum einem Bereich kann der Einfluss höherer
Temperaturen so unmittelbar beobachtet werden wie beim Energieeinsatz für Raumwärme
und -kühlung.
Besonders in diesem Bereich ist auch erkennbar, dass es sich hierbei um eine klassische
Feedback-Schleife handelt. Einerseits führen höhere Temperaturen zu einer Verschiebung
von Wärme- zu Kühldienstleistungen. Andererseits trägt der Energieeinsatz für Raumwärme
und Klimatisierung wiederum unmittelbar zum globalen Klimawandel bei. In Österreich
werden derzeit in etwa 30 Prozent des gesamten energetischen Endverbrauchs im Bereich
Raumwärme und Klimaanlagen eingesetzt, wobei zur Erzeugung derzeit noch überwiegend
auf fossile Brennstoffe zurückgegriffen wird.
Dieses Projekt hat zum Ziel die Auswirkungen der Klimaänderung auf den Heiz- und
Kühlenergiebedarf auf regionaler Ebene besser zu verstehen. Mehrere aktuelle
Fragestellungen der Klima- sowie Klimafolgenforschung werden dabei für das Bundesland
Niederösterreich diskutiert. Für einen Vergleich der klimatischen Bedingungen werden vier
Schwerpunktregionen (Wiener Neustadt, Tullner Feld, Amstetten und Zwettl) herangezogen.
In einem ersten Schritt werden die Temperatursignale aktueller Klimamodelle für die
ausgewählten Schwerpunktregionen ausgewertet und in die klimatologischen Kenngrößen
Heiz- und Kühlgradtage transformiert. Auf Basis dieser Daten erfolgt eine Diskussion der
Unterschiede sowohl zwischen den einzelnen Klimaszenarien, als auch zwischen den
verschiedenen Standorten. Anhand des Klimaszenarios reclip:more werden in der Folge die
Änderungen der Heiz- und Kühlgradtage flächendeckend für Niederösterreich dargestellt und
mit den anderen Bundesländern verglichen.
Weiters erfolgt eine Verknüpfung der meteorologischen Kenngröße Heiz- und Kühlgradtage
mit dem derzeitigen Heiz- und Kühlenergiebedarf. Als Basis wird dafür einerseits auf bereits
bestehende statistische Daten zum Heiz- und Kühlenergiebedarf zurückgegriffen,
andererseits erfolgt zusammen mit der EVN eine detaillierte Abschätzung von Heiz- und
Kühleffekten auf die Stromlast in Niederösterreich. Darauf aufbauend werden mögliche
Pfade des Heiz- und Kühlenergiebedarfs in Abhängigkeit von zukünftigen technischen und
sozio-ökonomischen Entwicklungen dargestellt.
Zum Abschluss wird diskutiert, welche Auswirkungen die ermittelten temperaturbedingten
Änderungen des Heizenergiebedarfs konkret auf Investitionsentscheidungen im Bereich
Heiztechnologien haben können. Dabei werden nicht nur direkte Klimaauswirkungen
einbezogen, sondern auch klimapolitische Maßnahmen, wie beispielsweise eine Erhöhung
der Energieabgaben auf kohlenstoffintensive Brennstoffe.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 13
Auswirkungen des Klimawandels auf Heiz- und Kühlenergiebedarf in Niederösterreich
9
1 Methodische Einführung
1.1
Das Konzept der Heiz- und Kühlgradtage
Die Gradtage stellen eine Kenngröße dar, die den Einfluss des Klimaelements Temperatur
auf den Heiz- und Kühlenergiebedarf wiedergibt. Das Konzept der Heiz- und Kühlgradtage
wird von unterschiedlichsten Anwendergruppen wie beispielsweise Energieversorgungsunternehmen, Architekten, Ingenieuren etc. verwendet. Je nach Anwendungszweck,
Klimazone und Gebäudetyp variieren die eingesetzten Definitionen. Einerseits ist
beispielsweise die zugrundeliegende Raumtemperatur für Krankenhäuser oder
Schwimmbäder wesentlich höher als für Produktionshallen. Andererseits sinkt die
theoretische Heizgrenztemperatur mit zunehmender Gebäudedämmung, die Bedeutung von
Größen wie der solaren Einstrahlung sowie interner Lasten (Personen, Elektrogeräte etc.)
nimmt zu [Prettenthaler et al. 2007, S. 10].
Für die Heizgradtage (HGT) wurde im Rahmen dieses Projekt grundsätzlich die in der
ÖNORM 8135 festgehaltene Definition verwendet. Gemäß dieser sind die Heizgradtage die
durchschnittliche Temperaturdifferenz eines Tages zwischen einer konstanten
Raumtemperatur von 20°C und dem Tagesmittel der Tem peratur der Außenluft, die unter
einer theoretischen Heizgrenztemperatur von 12°C li egt [Bittermann 2005]. Für einen
Zeitraum (T1,T2) können demnach mithilfe der Tagesmitteltemperaturen θt die HGT wie folgt
berechnet werden:
T2
HGT (T 1, T 2)= ∑ (20 − θt )
t =T 1
für Tage an denen: θt ≤ 12
Alternativ dazu wurden die Heizgradtage auch für Grenztemperaturen von 6°C bzw. 16°C
berechnet, um die Einflüsse auf Gebäude mit einer hohen bzw. niedrigen thermischen
Qualität der Gebäudehülle zu berücksichtigen.
Im Gegensatz zu den Heizgradtagen gibt es zur Berechnung der Kühlgradtage (KGT) keine
gängige Definition für Österreich, auch ist der Kühlenergiebedarf wesentlich heterogener als
der Heizenergiebedarf. Während in Österreich derzeit bei vielen Wohngebäuden kein
Kühlenergiebedarf besteht, muss beispielsweise in einigen Bürogebäuden mehr Kühl- als
Heizenergie eingesetzt werden. Daher wurden die Kühlgradtage nach der in der
internationalen Literatur dominierenden amerikanischen Definition der ‚Heating and Cooling
Degree Days’ (HDD und CDD) berechnet. Diese geht von einer sogenannten ‚Balance Point
Temperature’ von 65 Grad Fahrenheit (18,3 Grad Celsius) aus. Liegt die
Tagesmitteltemperatur über dieser Temperatur werden Kühlgradtage ausgewiesen.
T2
KGT (T 1, T 2 )= ∑ (θt − 18,3)
t =T 1
für Tage an denen: θt ≥ 18,3
1.2
Verwendete Klimaszenarien
Zur Berechnung der klimabedingten Änderung der Heiz- und Kühlgradtage in
Niederösterreich wurden verschiedene Klimaszenarien sowie Trendfortschreibungen
verwendet. Einerseits soll durch die Nutzung unterschiedlicher Szenarien die Bandbreite
möglicher Entwicklungen wiedergegeben werden. Andererseits werden zur Beantwortung
der spezifischer Fragestellungen verschiedene methodische Zugänge, und damit Szenarien
benötigt. Beispielsweise sind Klimaszenarien wie reclip:more und REMO_UBA eher zur
Beantwortung längerfristiger Fragestellungen konzipiert. Aussagen für die nahe Zukunft sind
für diese mit Vorbehalt zu sehen. Für Einschätzungen bezüglich der nächsten Jahrzehnte
Klimastudie Niederösterreich
Seite 14
Auswirkungen des Klimawandels auf Heiz- und Kühlenergiebedarf in Niederösterreich
10
wird daher üblicherweise mit Trendanalysen gearbeitet, während diese wiederum für
längerfristige Fragestellungen ungeeignet erscheinen.
1.2.1
Szenario: reclip:more
Dieses Szenario wurde im Rahmen des Projektes ‚reclip:more’ von fünf österreichischen im
Bereich Klimaforschung tätigen Instituten mit dem regionalen Klimamodell MM5 auf Basis
des globalen Modells ECHAM5 und des Emissionsszenarios IS92a erstellt und beschreibt
den Zeitraum 2041 – 2050 im Vergleich zur Periode 1981 – 1990.
Winter
Frühling
Sommer
Herbst
Abbildung 1: Temperaturzunahme in Österreich (2041-2050 verglichen mit 1981-1990),
dargestellt auf dem 20 × 20 km Gitter des VERA Datensatzes [Quelle: Gobiet et al. 2006]
Ausgehend von diesem Klima-Änderungsszenario wurden im Projekt StartClim.2006.F die
Heiz- und Kühlgradtage für Österreich in den Perioden 1981 bis 1990 und 2041 bis 2050 in
einer Auflösung von 20x20 km berechnet. Zusätzlich zu diesem Szenario wurde das VERAModell des Instituts für Meteorologie an der Universität Wien verwendet, welches eine
räumlich und zeitlich hoch aufgelöste Klimatologe des Alpenraums ermöglicht. Eine nähere
Beschreibung der methodischen Vorgangsweise erfolgt in Prettenthaler et al. 2007, S. 15 ff.
1.2.2
Szenario REMO_UBA
Als ein regionales Szenario wurden die Ergebnisse der für das Deutsche Umweltbundesamt
durchgeführten Szenarienläufe des Regionalen Klimamodells REMO [Jakob et al. 2001]
verwendet. Bei diesen REMO_UBA-Läufen stehen für ganz Österreich und das gesamte 21.
Jahrhundert drei verschiedene Emissionsszenarien mit 10 km räumlicher Auflösung zur
Verfügung.
In Abbildung 2 ist der Temperaturanstieg der Jahresmitteltemperatur bis 2025 verglichen mit
der Klimanormalperiode 1961-1990 für das Emissionsszenario dargestellt. Der
Klimastudie Niederösterreich
Seite 15
Auswirkungen des Klimawandels auf Heiz- und Kühlenergiebedarf in Niederösterreich
11
Temperaturanstieg ist mit etwa 0.5 Grad Celsius in Niederösterreich sehr gering und sogar
kleiner als der bereits beobachtete Anstieg der letzen Dekaden.
Abbildung 2: Veränderung der Jahresmitteltemperatur bis 2025 nach REMO-UBA
A1B-Lauf.
Unabhängig von den Emissionsszenarien zeigen alle drei REMO_UBA Läufe eine sehr
geringe Erwärmung in den ersten 30 Jahren. In Abbildung 3 ist die Temperaturentwicklung
für das gesamte 21. Jahrhundert dargestellt. Man erkennt dass bis etwa 2030 keine
Erwärmung
festzustellen
ist.
Auch
die
Differenzierung
der
verschiedenen
Emissionsszenarien zeigt sich erst in der zweiten Hälfte des Jahrhunderts.
Abbildung 3: Temperaturszenarien von REMO-UBA für die drei Emissionsszenarien und das 21. Jahrhundert. Anomalien der Einzeljahre und 30-jähriger
Gauss-Filter (dicke Linien).
Klimastudie Niederösterreich
Seite 16
Auswirkungen des Klimawandels auf Heiz- und Kühlenergiebedarf in Niederösterreich
12
Die geringe Erwärmung in den ersten drei Dekaden des 21. Jahrhunderts im Ostalpenraum
scheint eine Eigenschaft des globalen Modells ECHAM5 [Röckner 2005] zu sein, welches
die Randwerte für das Regionalmodell liefert, und sollte nicht überinterpretiert werden. In den
ersten drei Dekaden ist der, durch den Anstieg der Treibhausgase verursachte
Energiegewinn relativ gering und daher der „Klimaantrieb“ verglichen mit den modellinternen
dekadischen Schwankungen noch klein.
Die lokalen Szenarien an den vier ausgewählten Standorten Langenlebarn, Wiener
Neustadt, Amstetten und Zwettl sind in Abbildung 4 dargestellt. Man erkennt sehr deutlich,
dass die Erwärmung bis 2035 nach REMO_UBA im Winter wesentlich stärker ausgeprägt ist
als im Sommer und 1 bis 1,5 °C im Winter und 0,4 bi s 0,7 °C im Sommer beträgt. Für den
Zeitraum 2015 ist die Erwärmung generell gering und liegt bei 0,1 bis 0,4 °C.
Erwärmung an den vier Standorten für 2015 und 2035 im Winter und im Sommer
nach REMO_UBA A1B
1.6
Temperaturänderung [°C]
1.4
1.2
1
Sommer
Winter
0.8
0.6
0.4
0.2
0
Zwettl_R_2015
Zwettl_R_2035
lan_R_2015
lan_R_2035
wn_R_2015
wn_R_2035
am_R_2015
am_R_2035
Standorte und Periode
Abbildung 4: Veränderung der Jahresmitteltemperatur bis 2015 und 2035 im Winter und im
Sommer nach REMO-UBA.
1.2.3
Trend_Szenario
Aufgrund der geringen Änderungen nach REMO-UBA für den Zeitraum bis 2015 haben wir
uns entschlossen, zumindest für die erste Untersuchungsperiode neben dem REMO_UBA
Szenario ebenso eine lineare Trendfortschreibung als lokales Szenario zu verwenden.
Hierzu wurde für Sommer (Mai bis September) und Winter (Oktober bis April) getrennt
bestimmt, ob eine Erwärmung seit 1971 zu beobachten war und ein linearer Trend
berechnet. Als Beispiel ist in Abbildung 5 das Ergebnis an der Station Amstetten dargestellt.
Im Sommer zeigt sich ein deutlicher Trend mit einer Erwärmung von 0,55 Grad Celsius pro
Dekade. Im Winter ist das Erwärmungssignal nicht so deutlich ausgeprägt und liegt bei 0,27
Grad Celsius.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 17
Auswirkungen des Klimawandels auf Heiz- und Kühlenergiebedarf in Niederösterreich
13
Beobachtete Temperaturtrends im Winter und Sommerhalbjahr in Amstetten
25
Temperatur [°C]
20
Sommer
Winter
Linear (Sommer)
Linear (Winter)
y = 0.055x - 91.8
R2 = 0.42
15
10
y = 0.0278x - 50.5
R2 = 0.09
5
0
1965
1970
1975
1980
1985
1990
1995
2000
2005
2010
Jahr
Abbildung 5: Beobachteter Temperaturanstieg im Winter- und Sommerhalbjahr in
Amstetten und linearer Trend.
Die Zeitreihen wurden in der Form erstellt, dass nach dem 31.12. 2006 die Zeitreihe mit dem
Wert vom 1.1.1971 plus linearem Trend für das jeweilige Halbjahr weitergeschrieben wurde.
Dies bedeutet, dass eine mögliche Veränderung der interannualen Variabilität im
Trendszenario nicht mit berücksichtigt wird.
In Abbildung 6 sind die aus dem linearen Trend resultierenden Temperaturänderungen bis
2015 dargestellt. Das Klimaänderungssignal ist wesentlich stärker als in den REMO-UBA
Szenarien und liegt bereits 2015 bei 0.6 bis 1 °C i m Winter und 1.2 bis 1.8 °C im Sommer. Im
Winter sind die regionalen Unterschiede in den beobachteten Trends relativ gering. Im
Sommer hingegen sind die Trends in Amstetten und Langenlebarn deutlich stärker
ausgeprägt als an den beiden anderen Standorten.
Erwärmung an den vier Standorten für 2015 im Winter und im Sommer lineare
Trendfortschreibung
2
Sommer
Winter
1.8
Temperaturänderung [°C]
1.6
1.4
1.2
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
Zwettl_T_2015
Lan_T_2015
Wn_T_2015
Am_T_2015
Standorte und Periode
Abbildung 6: Veränderung der Jahresmitteltemperatur bis 2015 im Winter und im Sommer
ermittelt mittels linearer Trendfortschreibung.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 18
Auswirkungen des Klimawandels auf Heiz- und Kühlenergiebedarf in Niederösterreich
14
2 Änderungen der Heiz- und Kühlgradtage – Vergleich der
Szenarien
2.1
Zeithorizont 2050
Für eine Betrachtung der längerfristigen Auswirkungen der Klimaänderung auf die Heiz- und
Kühlbedingungen, ist es sinnvoll die Szenarienläufe der einzelnen Klimamodelle zu
vergleichen. Eine Fortschreibung des linearen Trends über einen Zeitraum von mehr als 40
Jahren scheint hingegen wenig zweckmäßig. Tabelle 1 vergleicht die anhand der Szenarien
REMO_UBA und reclip:more errechneten Heiz- und Kühlgradtage:
Tabelle 1: Vergleich der Szenarien REMO_UBA und reclip:more
Amstetten
Wr. Neustadt
reclip:more REMO_UBA reclip:more
REMO_UBA
Langenlebarn
reclip:more
REMO_UBA
Zwettl
reclip:more REMO_UBA
HGT 81/90
HGT 41/50
Änderung
in Prozent
3.313
2.680
-633
-19%
3.475
3.096
-379
-11%
3.366
2.684
-682
-20%
3.335
2.807
-528
-16%
3.165
2.555
-610
-19%
3.246
2.794
-452
-14%
4.023
3.215
-809
-20%
4.212
3.743
-470
-11%
KGT 81/90
KGT 41/50
Änderung
in Prozent
156
339
183
117%
121
164
43
36%
153
367
213
139%
162
200
38
23%
191
413
222
116%
170
222
51
30%
57
171
114
200%
28
34
6
22%
Es zeigt sich, dass beide Szenarien in dieselbe Richtung weisen, allerdings mit
unterschiedlicher Intensität. REMO_UBA weist eine geringere Abnahme der Heizgradtage
aus als reclip:more, wobei die Werte bei REMO_UBA je nach Standort zwischen minus 11
und minus 16 Prozent variieren, während sie bei reclip:more relativ konstant bei etwa minus
19 Prozent liegen. Besonders deutlich ist der Unterschied bei den Kühlgradtagen.
REMO_UBA weist je nach Standort eine Erhöhung der Kühlgradtage um 22 bis 36 Prozent
auf, reclip:more jedoch zwischen 117 und 200 Prozent. Selbst in den 2040er Jahren erkennt
man also noch den „kühlen Start“ aller REMO-UBA Szenarien im Sommer, dessen Ursache
im antreibenden ECHAM5 zu suchen ist.
2.2
Zeithorizont 2026
Für die in Kapitel 5 durchgeführten Investitionsrechnungen spielen vor allem Trends in der
unmittelbaren Zukunft eine Rolle. Für diese Zwecke wurden die mit dem Trendszenario
errechneten Heiz- und Kühlgradtage für die Periode 2007 bis 2026 der Basisperiode 1987
bis 2006 gegenübergestellt. Weiters wurde die Grenztemperatur von 12 Grad Celsius mit
einer höheren (16 °C) und niedrigeren (6 °C) Grenzt emperatur verglichen.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 19
Auswirkungen des Klimawandels auf Heiz- und Kühlenergiebedarf in Niederösterreich
15
4500
Trendszenario Langenlebarn
4000
3500
Heizgradtage
3000
2500
2000
1500
1000
20/16 Langenlebarn
y = -10.876x + 3771.8
20/12 Langenlebarn
y = -9.0162x + 3396.6
20/6 Langenlebarn
y = -8.3895x + 2519.1
500
1971
1973
1975
1977
1979
1981
1983
1985
1987
1989
1991
1993
1995
1997
1999
2001
2003
2005
2007
2009
2011
2013
2015
2017
2019
2021
2023
2025
2027
2029
0
Abbildung 7: Trendszenario für Langenlebarn bei unterschiedlichen
Grenztemperaturen
Abbildung 7 illustriert den Verlauf der Heizgradtage bei verschiedenen Grenztemperaturen
anhand der Messstation Langenlebarn (alle weiteren Schwerpunktregionen finden sich in
Anhang 3). Generell zeigt sich, dass zwischen den einzelnen Definitionen eine relativ hohe
Korrelation besteht, allerdings werden bei niedrigeren Grenztemperaturen (6 °C) deutlich
höhere Schwankungen zwischen den einzelnen Jahren ausgewiesen. Betrachtet man die
relative Abnahme der HGT für die unterschiedlichen Definitionen so ergibt sich folgendes
Bild:
relative Abnahme der HGT
(2007 bis 2026 im Vergleich zu 1987 bis 2006)
Differenz HGT Szenario Trendfortschreibung
0%
Zwettl
Langenlebarn
Wr_neustadt
Amstetten
-2%
-4%
Definition 20/6
-6%
Definition 20/12
Definition 20/16
-8%
-10%
-12%
Abbildung 8: Abnahme der HGT je nach Standort und Grenztemperatur in
der Periode 2007 bis 2026 im Vergleich zur Periode 1987 bis 2006
Aus Abbildung 8 kann gefolgert werden, dass bei der Höhe der Abnahme zwischen den
einzelnen Definitionen größere Unterschiede bestehen als zwischen den einzelnen
Standorten. Dies lässt sich damit erklären, dass für die einzelnen Monate deutlich
unterschiedliche Trends ausgewiesen werden und sich dementsprechend auf den Trend
auswirken. Während beispielsweise bei einer Grenztemperatur von 6 °C im Wesentlichen
nur die Monate November bis März einfließen, sind es bei 16 °C auch noch die Monate
Klimastudie Niederösterreich
Seite 20
Auswirkungen des Klimawandels auf Heiz- und Kühlenergiebedarf in Niederösterreich
16
September, Oktober, April und Mai. Die Unterschiede können also auf konzeptionelle
Unterschiede zurückgeführt werden.
2.3
Zusammenfassung: Änderung der Heiz- und Kühlgradtage pro Dekade
Abbildung 9 fasst die mithilfe der einzelnen Szenarien bzw. des aktuellen Trends ermittelten
Änderungen für die vier Schwerpunktregionen zusammen, indem die Ergebnisse jeweils für
das gleiche Zeitintervall (Dekade) ausgewiesen werden. Es handelt sich hierbei um eine
lineare Annäherung, wobei der globale Temperaturanstieg generell mehr als linear erwartet
wird. Nachdem in den einzelnen Untersuchungen unterschiedliche Zeitintervalle verwendet
wurden, müssen die gezeigten Werte also eher als Einschätzung der Größenordnung der
Veränderungen gesehen werden, und nicht so sehr als exakter Vergleich der einzelnen
Szenarien.
Kühlgradtage
reclip:more
REMO_UBA
Trend-Szenario
TREND 71-06
Zw
et
tl
La
ng
en
le
ba
rn
W
r.
Am
Ne
st
us
et
ta
te
dt
n
Heizgradtage
-4%
-3%
-2%
-1%
0%
0%
20%
40%
60%
Änderung der Kühlgradtage per Dekade
Am
st
et
te
n
Änderung der Heizgradtage per Dekade
Ne
us
ta
dt
reclip:more
REMO_UBA
W
r.
Trend-Szenario
Zw
et
tl
La
ng
en
le
ba
rn
TREND 71-06
-150
-100
-50
0
Änderung der Heizgradtage per Dekade
0
10
20
30
40
50
Änderung der Kühlgradtage per Dekade
Abbildung 9: Änderungen der Heiz- und Kühlgradtage per Dekade in relativen (oben) und
absoluten (unten) Zahlen
Klimastudie Niederösterreich
Seite 21
Auswirkungen des Klimawandels auf Heiz- und Kühlenergiebedarf in Niederösterreich
17
3 Änderungen der Heiz- und Kühlgradtage – reclip:more
In diesem Kapitel werden die Auswirkungen des Klimawandels auf die jährliche Zahl der
HGT und KGT in Niederösterreich, sowie die Höhenabhängigkeit der HGT und KGT und der
Verschiebungseffekt von HGT zu KGT dargestellt. Anhand der vier Beispielregionen werden
die Änderungen auch im Monatsverlauf betrachtet. Zu Beginn erfolgt ein Vergleich von
Niederösterreich mit den anderen Bundesländern, um einleitend einen Überblick zu
verschaffen.
3.1
Vergleich von Niederösterreich mit den restlichen Bundesländern
Die Abbildung 10 und Abbildung 11 stellen die im Projekt StartClim2006.F für das
österreichische Bundesgebiet ausgewiesenen HGT und KGT einerseits für die
Referenzperiode des Klimaszenarios 1981 bis1990, andererseits für die Zielperiode 2041 bis
2050 dar:
Abbildung 10: Jahressummen der HGT in der Basis- und Zielperiode
[Quelle: Prettenthaler et al. 2007]
Abbildung 10 zeigt, dass sich besonders hohe Werte in den höher gelegenen Alpenregionen
finden, während in den Niederungen im Osten (Ballungszentren Wien, Linz und Graz) bzw.
im Rheintal die Werte in der Referenzperiode zwischen 3100 und 3500 liegen (siehe linkes
Bild). Die geringste Zahl an HGT wird für die Gegend um den Neusiedlersee ausgewiesen.
Die Werte für die Zielperiode des Szenarios 2041 bis 2050 werden in der rechten Abbildung
dargestellt. Überall gehen die Werte für die HGT zurück, in relativen Werten liegt die
Abnahme zwischen 15 und 23 Prozent gegenüber der Basisperiode. Es zeigt sich, dass die
absolute Änderung im alpinen Bereich deutlich höher ist als in den Niederungen. Allerdings
liegt die Abnahme auch im Donautal, in Wien und in den niedergelegenen Regionen
Niederösterreichs, des Nordburgenlands und der Südsteiermark um 600 HGT.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 22
Auswirkungen des Klimawandels auf Heiz- und Kühlenergiebedarf in Niederösterreich
Basisperiode 1981 bis 1990
18
Zielperiode 2041 bis 2050
Abbildung 11: Jahressummen der KGT in der Basis- und Zielperiode
[Quelle: Prettenthaler et al. 2007]
Wie Abbildung 11 illustriert, werden in der Basisperiode für weite Teile des Alpenraums
beinahe keine Kühlgradtage ausgewiesen (1 bis 50 KGT). Dagegen erreicht die Zahl der
Kühlgradtage in den tiefer gelegenen Gebieten bis zu 300. Die höchsten Werte werden dabei
für den Nordosten Österreichs, besonders für die Gegend um den Neusiedlersee
ausgewiesen. Das linke Bild zeigt, wie sich die Zahl der KGT in der Zielperiode im Vergleich
zum Ausgangsszenario signifikant erhöht. Nur wenige alpine Gebiete weisen (in deren
Niederungen) weniger als 50 KGT auf. Die Werte um den Neusiedlersee erreichen bis zu
550 KGT. Es lässt sich erkennen, dass die absolute Zunahme in jenen Gebieten am
stärksten, in denen auch in der Ausgangsperiode die meisten KGT ausgewiesen werden,
also in Nordostösterreich sowie in der Südoststeiermark und dem Südburgenland.
Abbildung 12 zeigt einen Vergleich zwischen Niederösterreich und den restlichen
Bundesländern Österreichs. Bei der Zuteilung zu den Bundesländern und Bezirken ist zu
beachten, dass zur Gewichtung der flächendeckend berechneten HGT und KGT die Anzahl
der Wohnungen pro 5x5 km Rasterzelle verwendet wurde. Auch wurden die einzelnen 5x5
km Rasterzellen jeweils nur dem Bezirk mit dem flächenmäßig größten Anteil zugeordnet.
Diese Vorgehensweise sollte die ausgewiesenen Werte allerdings nur minimal beeinflussen.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 23
Auswirkungen des Klimawandels auf Heiz- und Kühlenergiebedarf in Niederösterreich
Kühlgradtage 1981/90
19
Erwartete Zunahme 1981/90 - 2041/50
Kühlgradtage (18,3/18,3)
500
450
400
350
300
250
200
150
100
50
Burgenland
Wien
Niederösterreich
ÖSTERREICH
Oberösterreich
Vorarlberg
Steiermark
Kärnten
Salzburg
Tirol
0
4.500
4.000
Heizgradtage (20/12)
3.500
3.000
2.500
2.000
1.500
1.000
500
0
Heizgradtage 2041/50
Erwartete Abnahme 1981/90 - 2041/50
Abbildung 12: Bundesländer-Vergleich der Änderungen der HGT und KGT
Abbildung 12 zeigt, dass Niederösterreich, wie auch die anderen östlichen Bundesländer
Wien und das Burgenland, sowohl in der Basisperiode 1981 bis 1990 als auch der
Zielperiode 2041 bis 2050, bei den jährlichen KGT über dem Österreichschnitt liegt.
Niederösterreich gehört zu den wärmsten Bundesländern Österreichs, liegt jedoch aufgrund
seiner höher gelegenen Landesteile (Kalkalpen, Waldviertel) im Schnitt hinter Wien und dem
Burgenland. Auch die erwartete absolute Zunahme an KGT bis zur Zielperiode 2041 bis
2050 ist in Wien, Niederösterreich und dem Burgenland deutlich höher als in den anderen
Bundesländern Österreichs. In diesen Bundesländern nehmen die KGT überproportional zu,
wogegen die Abnahme der HGT in allen Bundesländern relativ gleichmäßig verläuft.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 24
Auswirkungen des Klimawandels auf Heiz- und Kühlenergiebedarf in Niederösterreich
3.2
20
Änderungen der Heizgradtage
Abbildung 13: Jahressummen der HGT 1981-1990
Abbildung 13 zeigt die durchschnittlichen Jahressummen der HGT für die Periode 1981 bis
1990. Die höchsten Werte finden sich erwartungsgemäß in den höher gelegenen Regionen
im Süden und im westlichen Waldviertel. Die Werte liegen dort um die 4200 bis 4500 HGT,
während in den Niederungen im Osten bzw. in den Regionen Tullner Feld und Wiener
Becken die Werte zwischen 3000 und 3200 HGT liegen.
Abbildung 14: Jahressummen der HGT 2041-2050
Klimastudie Niederösterreich
Seite 25
Auswirkungen des Klimawandels auf Heiz- und Kühlenergiebedarf in Niederösterreich
21
Abbildung 14 zeigt die Jahressummen der HGT im Vergleich dazu für die Periode 2041 bis
2050. Weite Teile Niederösterreichs, angefangen vom Donautal bis übers Tullner Feld, das
Wiener Becken, das Marchfeld, das Weinviertel und die Nord-Südachse, liegen nun im
Bereich von 2500 bis 2750 HGT. Weiter darunter liegen die Werte sogar im Bezirk Bruck an
der Leitha, an der Grenze zum Burgenland.
Abbildung 15: Abnahme der HGT 1981-1990 vs. 2041-2050
Abbildung 15 illustriert die absolute Änderung der HGT zwischen der Periode 1981 bis 1990
und der Periode 2041 bis 2050. Es zeigt sich, dass die absolute Änderung im den höheren
Regionen deutlich höher ist als in den Niederungen. Allerdings liegt die Abnahme auch in
den niedergelegenen Regionen um die 600 bis 650 HGT. In relativen Werten liegt die
Abnahme zwischen 18 und 21 Prozent gegenüber der Basisperiode, wobei die meisten
Regionen um den Median von 19,4 Prozent liegen.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 26
Auswirkungen des Klimawandels auf Heiz- und Kühlenergiebedarf in Niederösterreich
3.3
22
Änderungen der Kühlgradtage
Abbildung 16: Jahressummen der KGT 1981-1990
Abbildung 16 illustriert die Verteilung der durchschnittlichen KGT für die Periode 1981 bis
1990. Während in den höher gelegenen Gebieten so gut wie kaum KGT ausgewiesen sind
(12 bis 50 KGT) und im Donautal, im Tullner Feld und in weiten Teilen des Weinviertels
Werte zwischen 150 und 200 KGT dominieren, erreicht die Zahl an KGT in den östlichsten
Teilen Niederösterreichs bis zu 250.
Abbildung 17: Jahressummen der KGT 2041 bis 2050
Klimastudie Niederösterreich
Seite 27
Auswirkungen des Klimawandels auf Heiz- und Kühlenergiebedarf in Niederösterreich
23
Wie Abbildung 17 illustriert, erhöht sich die Zahl der KGT in der Periode 2041 bis 2050 im
Vergleich zum Ausgangsszenario signifikant. Am stärksten ist die Zunahme im Osten des
Landes, wo die wärmsten Gebiete liegen, wie z.B. der Bezirk Bruck an der Leitha, wo sich
die KGT von 250 auf 500 in etwa verdoppeln. Nur mehr wenige Gebiete in Niederösterreich
weisen in der Zielperiode 2041 bis 2050 weniger als 150 KGT auf.
Abbildung 18: Zunahme der KGT 2041 bis 2050 im Vergleich zu 1981 bis 1990
Wie Abbildung 18 zeigt, ist die absolute Zunahme in jenen Gebieten am stärksten, in denen
auch in der Ausgangsperiode die meisten KGT ausgewiesen werden, also im Osten
Niederösterreichs sowie im Weinviertel. Eine Betrachtung der relativen Zunahme der KGT
erscheint in vielen Fällen problematisch, da diese in Regionen mit niedrigem
Ausgangsniveau entsprechend hoch ist, obwohl die absolute Zunahme verhältnismäßig
gering ausfällt.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 28
Auswirkungen des Klimawandels auf Heiz- und Kühlenergiebedarf in Niederösterreich
Änderungen der Heiz- und Kühlgradtage auf Bezirksebene
Bruck/Leitha
Gänserndorf
Wien Umgebung
Tulln
Korneuburg
Mödling
Baden
Mistelbach
Krems/Donau
Sankt Pölten (Stadt)
Hollabrunn
Krems (Land)
Wr. Neustadt (Land)
Melk
Wr. Neustadt
Amstetten
ÖSTERREICH
Horn
Scheibbs
Neunkirchen
Waidhofen/Ybbs
Lilienfeld
Zwettl
Waidhofen/Thaya
Gmünd
Kühlgradtage (18,3/18,3)
500
450
400
350
300
250
200
150
100
50
0
NIEDERÖSTERREICH
Erwartete Zunahme 1981/90 - 2041/50
Kühlgradtage 1981/90
Sankt Pölten (Land)
3.4
24
4.500
4.000
Heizgradtage (20/12)
3.500
3.000
2.500
2.000
1.500
1.000
500
0
Heizgradtage 2041/50
Erwartete Abnahme 1981/90 - 2041/50
Abbildung 19: Vergleich der Änderung der HGT und KGT in den Bezirken
Abbildung 19 vergleicht die ausgewiesenen HGT und KGT auf Bezirksebene. Der obere Teil
der Grafik zeigt die Zunahme der KGT in den einzelnen Bezirken Niederösterreichs, in
Relation zum niederösterreichischen und österreichischen Durchschnitt. Es lässt sich sehr
gut erkennen, dass sich die Zahl der KGT in der Zielperiode 2041 bis 2050 in allen Bezirken
zumindest verdoppelt. Am geringsten ist der Anstieg in den drei höher gelegenen Bezirken
Gmünd, Zwettl und Waidhofen/Thaya, umgekehrt ist in diesen Bezirken die absolute
Abnahme der HGT am stärksten.
3.5
Verschiebung der Heizgradtage zu Kühlgradtagen
Um für die einzelnen Regionen Aussagen über die durch Temperaturänderungen bedingte
Verschiebung von Heiz- zu Kühlenergiebedarf treffen zu können, wurde untersucht, in
welchem Ausmaß eine Abnahme der HGT mit einer Zunahme der KGT einhergeht. Dafür
wurde die Rate der Verschiebung von HGT zu KGT, in der Folge „Substitutionsverhältnis“
genannt, berechnet. Das Substitutionsverhältnis gibt bei gegebener Temperaturänderung an,
wie viele HGT innerhalb eines Jahres pro zusätzlichen KGT wegfallen.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 29
Auswirkungen des Klimawandels auf Heiz- und Kühlenergiebedarf in Niederösterreich
25
Abbildung 20: Verschiebung der HGT zu KGT in Niederösterreich
Aus Abbildung 20 ist erkennbar, dass in jenen Gebieten, in denen die KGT am stärksten
zunehmen, die geringste Abnahme der HGT erfolgt. Diese Entwicklung ist für höhere
Regionen günstiger, da hier der Heizenergiebedarf im Vergleich mit den Niederungen stärker
sinkt, jedoch der Kühlenergiebedarf verhältnismäßig geringer zunehmen wird. So fallen in
höherliegenden Gebieten pro zusätzlichen KGT zwischen 8 und 13 HGT weg. In den
Niederungen beträgt das Substitutionsverhältnis jedoch 3:1, in den wärmsten Gebieten sogar
nur 2:1.
Problematischerweise sind diese in gelb gehaltenen Zonen, also jene Gebiete mit dem
stärksten Zuwachs an KGT und der geringsten Abnahme an HGT, die am dichtesten
besiedelten Regionen. In diesen Gebieten lebt ein Großteil der niederösterreichischen
Bevölkerung, wie Abbildung 21 illustriert:
Abbildung 21: Besiedelungsstruktur und Topographie Niederösterreichs
Klimastudie Niederösterreich
Seite 30
Auswirkungen des Klimawandels auf Heiz- und Kühlenergiebedarf in Niederösterreich
3.6
26
Änderungen der Heiz- und Kühlgradtage auf Monatsbasis
Für die vier Schwerpunktregionen erfolgte eine nähere Analyse der Änderungen der HGT
und KGT auf Monatsbasis. Die Auswertungen werden an dieser Stelle für die Region Tullner
Feld dargestellt, die Werte für alle übrigen Regionen befinden sich in Anhang 1. Es ist zu
beachten, dass die ausgewiesenen Werte dem flächendeckenden Datensatz aus
StartClim2006.F entnommen wurden. Die Werte wurden aus den Temperaturen der
Niederungen für die jeweiligen 20x20 km Rasterzellen ermittelt und weichen daher leicht von
den Temperaturdaten der einzelnen ZAMG-Messstationen in diesen Gebieten (z. B. Tullner
Feld – Langenlebarn) ab.
Erwartete Abnahme 1981/90 - 2041/50
Heizgradtage 2041/50
800
Heizgradtage (20/12)
700
600
500
400
300
200
100
0
Kühlgradtage (18,3/18,3)
Jan
Feb
Mär
Apr
Mai
Jun
Jul
Aug
Sep
Okt
Nov
Dez
Erwartete Zunahme 1981/90-2041/50
Kühlgradtage 1981/90
160
120
80
40
0
Jan
Feb
Mär
Apr
Mai
Jun
Jul
Aug
Sep
Okt
Nov
Dez
Abbildung 22: Änderung der HGT und KGT im Tullner Feld
Abbildung 22 zeigt die Ab- und Zunahme der HGT und KGT für das Tullner Feld auf
Monatsbasis. Die jeweils stärkste Abnahme an HGT in den Übergangsmonaten April und
Oktober hat konzeptionelle Ursachen: Die Heizperiode ist durch die Temperaturänderung
kürzer, und an jedem Tag, an dem ein Tagesmittel von 12 Grad Celsius übersprungen wird,
fallen neben dem Temperaturanstieg auch die 8 HGT zwischen 12 und 20 Grad Celsius weg
(siehe Definition Kapitel 1.1). Im unteren Teil der Abbildung ist zu erkennen, dass neben
einer Verdoppelung der KGT in den Hochsommermonaten Juli und August auch eine
Ausdehnung der Kühlperiode erfolgt. So wird für die Zielperiode bereits im Mai eine ähnliche
Zahl an KGT ausgewiesen, als für die Basisperiode im Juni. Gleiches gilt für den Juni in der
Zielperiode, welcher einem Juli in der Basisperiode entspricht.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 31
Auswirkungen des Klimawandels auf Heiz- und Kühlenergiebedarf in Niederösterreich
3.7
27
Zusammenfassung der Ergebnisse
Unter Verwendung des Klimaszenarios ‚reclip-more’ ergeben sich folgende Aussagen:
•
Niederösterreich gehört neben Wien und dem Burgenland zu den wärmsten
Bundesländern Österreich, und ist daher überdurchschnittlich vom Thema Kühlen
betroffen.
•
Die ausgewiesene Abnahme der Heizgradtage beträgt je nach Region 18 bis 21
Prozent für die Periode 2041 bis 2050 im Vergleich mit der Basisperiode 1981 bis
1990, was einer absoluten Abnahme von ungefähr 600 Heizgradtagen in den
niedergelegenen Regionen bedeutet, mit entsprechend höheren Werten in höher
gelegenen Gebieten.
•
Bei den Kühlgradtagen ist mehr als eine Verdopplung zu beobachten, allerdings gibt
es deutliche Unterschiede zwischen den einzelnen Regionen. In absoluten Zahlen
findet die stärkste Zunahme in jenen Gebieten statt in denen auch in der
Ausgangsperiode die meisten Kühlgradtage ausgewiesen werden.
•
Diese Entwicklung ist für höhere Regionen günstiger, da hier der Heizenergiebedarf
im Vergleich mit den Niederungen stärker sinken, jedoch der Kühlenergiebedarf
verhältnismäßig geringer zunehmen wird. So fallen in höherliegenden Gebieten pro
zusätzlichen Kühlgradtag zwischen 8 und 13 Heizgradtage weg, während es in den
Niederungen nur 2 bis 3 Heizgradtage sind. Von diesem Substitutionsverhältnis
können jedoch keinesfalls direkte Aussagen über den Heiz- und Kühlenergieverbrauch abgeleitet werden.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 32
Auswirkungen des Klimawandels auf Heiz- und Kühlenergiebedarf in Niederösterreich
28
4 Klimabedingte Änderungen des Heiz- und Kühlenergiebedarfs
In den vorhergehenden Kapiteln wurden ausschließlich die Änderungen der
meteorologischen Kenngröße HGT und KGT diskutiert. In diesem Kapitel erfolgt nun eine
Verknüpfung mit dem derzeitigen Heiz- und Kühlenergiebedarf. Als Basis wird dafür
einerseits auf bereits bestehende statistische Daten zum Heiz- und Kühlenergiebedarf
zurückgegriffen, andererseits erfolgt zusammen mit der EVN eine detaillierte Abschätzung
von Heiz- und Kühleffekten auf die Stromlast in Niederösterreich. Darauf aufbauend werden
mögliche Pfade des Heiz- und Kühlenergiebedarfs in Abhängigkeit zukünftiger technischer
und sozio-ökonomischer Entwicklungen dargestellt.
4.1
Entwicklung des energetischen Endverbrauchs für Raumwärme, Klimaanlagen
und Warmwasser
Obwohl vielfach der Eindruck entsteht, dass der energetische Endverbrauch im
Gebäudesektor abnimmt (Altbausanierungen, Niedrigenergiebauweise etc.), genügt ein Blick
in die Energiestatistik um gegenteiliges festzustellen. Den Maßnahmen zur Steigerung der
Energieeffizienz im Gebäudebereich wirkt im Wesentlichen der Trend zu mehr und größeren
Wohnungen entgegen. Die Anzahl der Hauptwohnsitze erhöhte sich in Österreich zwischen
1990 und 2003 um zwölf Prozent, die durchschnittliche Wohnungsgröße stieg zwischen 1990
und 2003 um 23 Prozent [Statistik Austria, in: Gugele et al. 2005].
Endenergie (in GWh)
Insgesamt stieg der energetische Endverbrauch seit 1995 deutlich an. Bereinigt man die
ausgewiesenen Werte der Statistik Austria um den Heizgradtagsindex der ZAMG, zeichnet
sich in den letzten Jahren allerdings zumindest eine leichte Trendwende ab, wie Abbildung
23 illustriert.
Energetischer Endverbrauch für Raumwärme, Klimaanlagen und
Warmwasser in Österreich
100.000
90.000
80.000
70.000
60.000
50.000
40.000
30.000
20.000
10.000
0
Endenergie (in GWh)
1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005
Heizgradtagsbereinigt
100.000
90.000
80.000
70.000
60.000
50.000
40.000
30.000
20.000
10.000
0
1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005
Abbildung 23: Energetischer Endverbrauch für Raumwärme und Klimaanlagen in Österreich [Datenquelle: Statistik Austria, ZAMG]
Für eine nähere Untersuchung des Wetter- und Klimaeinflusses auf den Heiz- und
Kühlenergiebedarf sind die in Abbildung 23 dargestellten Daten jedoch nur bedingt tauglich.
Erstens liegt für die einzelnen Nutzungskategorien Raumwärme, Warmwasser und
Klimaanlagen jeweils eine unterschiedliche Temperatursensitivität vor, eine weitere
Aufgliederung der jährlichen Daten in diese Nutzungskategorien ist nach derzeitigem
Datenstand bei der Statistik Austria nicht möglich [Persönliche Auskunft von Dr. Bittermann,
Klimastudie Niederösterreich
Seite 33
Auswirkungen des Klimawandels auf Heiz- und Kühlenergiebedarf in Niederösterreich
29
6.6.2007]. Zweitens werden die Daten der Nutzenergieanalyse (NEA) standardmäßig nur auf
nationaler Ebene ausgewertet und stehen für die einzelnen Bundesländer nicht zur
Verfügung.
Daher erfolgte im Rahmen dieses Projekts für Niederösterreich eine gesonderte
Untersuchung des Heiz-, Warmwasser- und Kühlenergiebedarfs, wobei der
Warmwasserbedarf hochgerechnet und vereinfachend als wetterunabhängig angenommen
wurde. Der Heiz- und Kühlenergiebedarf wurde analytisch jeweils in den direkten
Wettereinfluss (HGT und KGT), sowie in einen allgemeinen Heiz- und Kühlkoeffizienten
unterteilt. Diese Koeffizienten fassen sämtliche technischen und sozio-ökonomischen
Entwicklungen im Gebäudebereich zusammen, allerdings besteht wiederum eine
Abhängigkeit von den Wetterbedingungen. Beispielsweise sind die Verkaufszahlen von
Kühlgeräten nach mehreren heißen Sommern höher und die Bestandsänderung fließt
wiederum in den Koeffizienten ein, während die KGT immer nur die Situation im jeweiligen
Jahr ausdrücken.
4.1.1
Derzeitiger Heizenergiebedarf
Der Energetische Endverbrauch für Raumwärme in Wohngebäuden macht den weitaus
größten Anteil der in Abbildung 23 gezeigten Kategorie Raumwärme, Warmwasser und
Klimatisierung aus. Aus diesem Grund wurden die für Österreich ausgewiesenen Zahlen der
Statistik Austria mithilfe des in StartClim.2006.F ermittelten Heizenergiebedarfs auf
Niederösterreichebene heruntergebrochen und um den energetischen Endverbrauch für
Warmwasser und Kühlung korrigiert. Diese Vorgehensweise hat den Vorteil, dass sowohl die
klimatischen Bedingungen als auch der Gebäudebestand der einzelnen Regionen in die
Berechnungen miteinbezogen werden. Abbildung 24 weist die Unterschiede am Beispiel von
Niederösterreich aus.
Abbildung 24: Jährlicher Endenergiebedarf für Raumwärme je Wohnung
Wie Abbildung 24 illustriert, ist in Niederösterreich der Endenergiebedarf für Raumwärme je
Wohnung in den dichter besiedelten Regionen (wie beispielsweise entlang der SüdbahnAchse) am niedrigsten. Dieser Effekt ist einerseits durch den höheren Anteil an Ein- und
Zweifamilienhäusern in ländlichen Regionen (wie beispielsweise dem Mostviertel), mit
Klimastudie Niederösterreich
Seite 34
Auswirkungen des Klimawandels auf Heiz- und Kühlenergiebedarf in Niederösterreich
30
entsprechend höherem Raumwärmebedarf, bedingt. Andererseits liegen die großen
Ballungszentren in den tieferen und daher wärmeren Landesteilen.
Diese beiden Einflussfaktoren spielen auch im Vergleich zu den restlichen Bundesländern
eine wichtige Rolle. Der verhältnismäßig höhere Einfamilienhausanteil in Niederösterreich
wirkt sich ungünstig auf den Endverbrauch für Raumheizung aus, während sich die
durchschnittlich wärmeren Temperaturen im Winter (siehe dazu den Vergleich der HGT in
Abbildung 12) günstig auswirken. Insgesamt gleichen sich diese beiden Effekte in etwa aus,
sodass sich bei der gewählten Methodik ein Anteil von 20,3 Prozent am österreichischen
Heizenergiebedarf ergibt, während vergleichsweise 19,1 Prozent der Gesamtbevölkerung in
Niederösterreich leben.
Als Basis für die Szenarien in Kapitel 4.4 wurde der energetische Endverbrauch für
Warmwasser und Kühlung von den Daten der Statistik Austria abgezogen. Bei Warmwasser
wurde näherungsweise von einem Bedarf von 650 kWh pro Person und Jahr bei einem
Jahresnutzungsgrad von 80 Prozent ausgegangen [Frey et al. 1994]. Auf den
ausgewiesenen Kühlenergiebedarf wird gesondert in den Kapiteln 4.2 und 4.3 eingegangen.
Tabelle 2 fasst die errechneten Werte zusammen.
Tabelle 2: Energetischer Endverbrauch 2005 für Raumheizung, Warmwasser und
Klimaanlagen in Niederösterreich
Energetischer Endverbrauch 2005 für Raumheizung,
91.971 GWh
Warmwasser und Klimaanlagen in Österreich
Energetischer Endverbrauch 2005 für Raumheizung,
18.741 GWh
Warmwasser und Klimaanlagen in Niederösterreich
davon energetischer Endverbrauch für Warmwasser
1.291 GWh
davon energetischer Endverbrauch für Kühlung
50* GWh
davon energetischer Endverbrauch für Raumheizung
17.400 GWh
* Wert nur für Kühlung, alle weiteren Funktionen von Klimaanlagen bleiben
unberücksichtigt bzw. sind in der Kategorie Raumheizung ausgewiesen
(vgl. dazu Kapitel 4.2 und 4.3)
4.2
Derzeitiger Kühlenergiebedarf
Im Gegensatz zum Energieeinsatz für Raumwärme gibt es derzeit keine statistischen
Aufzeichnungen bezüglich des Kühlenergieeinsatzes in Österreich, sowie wenig österreichspezifische Literatur zu diesem Thema. In diesem Kapitel soll daher ein kurzer Überblick
über internationale Erfahrungen, sowie über erste Einschätzungen für Österreich gegeben
werden, während in Kapitel 4.3 in Zusammenarbeit mit der EVN eine eigene Abschätzung
über den Kühlenergiebedarf in Niederösterreich erfolgt.
Wichtig ist es eine Abgrenzung darüber zu geben was in der Folge unter Kühlenergie
verstanden wird. Auch wenn nicht immer eine exakte Abgrenzung möglich scheint, erfolgt
eine Konzentration auf den Bereich Raumkühlung. Dies bedeutet, dass einerseits nur der
Gebäudesektor betrachtet wird, während die Transportkühlung bzw. die Kühlung von
Lebensmitteln ausgeklammert werden. Andererseits ist die Raumkühlung wiederum nur ein
Teilbereich der Klimatisierung, weil Klimaanlagen neben dem Kühlen auch eine LüftungsHeiz-, Befeuchtungs- und Entfeuchtungsfunktion aufweisen [vgl. dazu Simader et al. 2005].
4.2.1
Internationale Erfahrungen
Europaweit bzw. OECD-weit sind verschiedene Untersuchungen zum Elektrizitätsverbrauch
für die Klimatisierung von Wohn- und Nichtwohnbauten vorhanden, die Hinweise über den
künftigen Klimatisierungstrend in Österreich geben können. Eine nähere Übersicht über den
weltweiten Klimaanlagenmarkt und die Entwicklung in Europa geben beispielsweise Hofer
[2007], Simader et al. [2005], sowie Adnot et al. [2003] und Waide [2004].
Klimastudie Niederösterreich
Seite 35
Auswirkungen des Klimawandels auf Heiz- und Kühlenergiebedarf in Niederösterreich
31
In den Studien mit Ländervergleich wird vielfach betont, dass zwischen den Ländern direkt
vergleichbare Angaben kaum möglich sind. Vor allem bei Prognosen muss man davon
ausgehen, dass Ergebnisse und Zusammenhänge aus anderen, vor allem aus nicht
europäischen Ländern nicht unbesehen übernommen werden können, da Bauweisen, Heizund Kältetechniken, Einstellungen und Verhaltensweisen nicht unmittelbar übertragbar sind
[vgl. Hofer 2007, S. 47].
Tabelle 3 illustriert die unterschiedliche Ist-Situation in den USA, Japan und Europa, wobei
innerhalb der EU wiederum ein deutlicher Unterschied zwischen den verschiedenen
Mitgliedsstaaten besteht.
Tabelle 3: Ausstattungsgrad mit Klimaanlagen [Quelle: Centre for Energy Studies
2003, in: Waide, 2004]
Bereich
USA
Japan
Europa
Haushalte
65 %
85%
5%
Dienstleistungssektor
80 %
100 %
27 %
Einigkeit herrscht in der Literatur darüber, dass für Europa ein mehr oder weniger starker
Zuwachs der klimatisierten Fläche und des Elektrizitätsverbrauchs für die Klimatisierung im
Nichtwohn-, und Wohnbereich zu erwarten sind. Obwohl deutliche Effizienzsteigerungen für
möglich gehalten werden, können diese die hohen Zuwachsraten derzeit nicht kompensieren
(siehe Abbildung 25).
Raum-Klimaanlagen
Andere dezentrale Systeme
‚van coil’ -Einheiten
CAV- Systeme
konventionelles Heizen
Abbildung 25: Kühlenergiebedarf von Klimaanlagen in den EU-15: BAU-Projektion
[Quelle: Adnot et al. 2003]
Die in Abbildung 25 dargestellte Projektion zeigt den Kühlenergiebedarf der einzelnen
Klimagerätetypen sowie im Vergleich dazu deren Heizenergiebedarf zwischen 1990 und
2020. Sowohl für zentrale, als auch dezentrale Klimaanlagen werden weitere Zuwachsraten
erwartet, wobei insgesamt große Unterschiede zwischen den einzelnen Ländern gegeben
sind. Deutlich über dem EU-Schnitt von 4 Prozent pro Jahr in der Periode 2000 bis 2020
liegen dabei südliche Länder wie Portugal (8 Prozent p.a.), Griechenland (6 Prozent p.a.),
aber auch Dänemark (7 Prozent p. a.), Deutschland (6 Prozent p.a.) und Frankreich (5
Prozent p. a.). Selbst wenn letztere Länder von einem niedrigeren Pro-Kopf-Niveau
ausgehen wie etwa Spanien, Italien oder Griechenland, zeigt sich deutlich, dass
Klimastudie Niederösterreich
Seite 36
Auswirkungen des Klimawandels auf Heiz- und Kühlenergiebedarf in Niederösterreich
32
Diskussionen rund um das Thema Kühlung und Klimatisierung keinesfalls nur auf Südeuropa
reduziert dürfen.
4.2.2
Österreich
Dem steigenden Energiebedarf für Raumkühlung wird auch in Österreich in den letzten
Jahren vermehrt Aufmerksamkeit geschenkt. Insbesondere wenn über die Auswirkungen von
sommerlichen Hitzeperioden berichtet wird, finden sich Meldungen darüber in den
österreichischen Medien, wie beispielhaft in Anhang 4 gezeigt wird. Konkrete
Einschätzungen des Kühlenergiebedarfes erfolgten bisher in drei Studien, deren Ergebnisse
an dieser Stelle kurz zusammengefasst werden.
In der bereits erwähnten EU-Studie von Adnot et al. [2003] finden sich auch Projektionen für
Österreich. Demzufolge betrug der in Österreich im Jahr 2005 für Kühlzwecke im gesamten
Gebäudebereich benötigte Energieeinsatz 549 Gigawattstunden bei einer insgesamt
gekühlten Fläche von 26 Millionen Quadratmeter. Dieser Wert entspricht in etwa ein Prozent
des Endenergieeinsatzes für Raumwärme im privaten Sektor, beziehungsweise weniger als
ein Prozent des für die EU-15 angegebenen Kühlenergiebedarfs (78 100 GWh).
Obwohl der Vergleich mit dem Heizenergiebedarf zeigt, dass das Thema Kühlen zur Zeit in
Österreich noch eine untergeordnete Rolle spielt, weisen auch die in Adnot et al. [2003]
ausgewiesenen Projektionen eine rasante Steigerung des Kühlenergiebedarfs auf. Für
Österreich wird beispielsweise eine Steigerung von 296 GWh im Kyoto-Basisjahr 1990 auf in
etwa 700 GWh im Jahr 2020 vorausgesagt. Damit würden im Jahr 2020 durch Kühlung in
etwa 250.000 Tonnen Treibhausgase verursacht werden (in Adnot et al. [2003] werden für
den zusätzlichen Kühlenergiebedarf 350g CO2/kWh, also in etwa die Emissionen eines CCGas Kraftwerkes unterstellt)
Ein ähnlicher Trend geht aus Untersuchungen des oberösterreichischen Energiesparverbands hervor, welche für die Periode 2001 bis 2010 eine Steigerung des
oberösterreichischen Kühlenergiebedarfs von mindestens 20 Prozent errechnet. Die
Berechnungen in dieser Studie gehen dabei von der gekühlten Fläche der jeweiligen
Gebäudetypen aus, für die durch Verwendung einer flächenspezifischen Kühllast der
Verbrauch ermittelt wurde. Insgesamt weist die Studie einen Verbrauch von 131 GWh in der
Basisperiode 2001 aus, wobei 97 GWh dem Bürosektor und 15 GWh dem Haushaltssektor
zugeschrieben werden [Wegmayr et al. 2007].
Eine erste Abschätzung der Temperatursensitivität des Elektrizitätsbedarfs in Österreich wird
von Nischkauer [2005] durchgeführt. Mittels einer einfachen Regressionsanalyse wird in
dieser Studie die Tagesmitteltemperatur in Wien dem Tagesstromverbrauch im öffentlichen
Netz gegenübergestellt. Die Ergebnisse zeigen, dass in den Wintermonaten ein Rückgang
der tagesmittleren Temperatur gegenüber dem Vorjahr um einen Grad Celsius einen
Verbrauchszuwachs von 1 bis 1,1 GWh bedeutet, während im Hochsommer (>21 Grad
Celsius) ein Temperaturanstieg gegenüber dem Vorjahr um ein Grad Celsius einen Anstieg
des Stromverbrauchs um etwa 0,5 GWh bewirkt.
4.3
Temperatureinflüsse auf die Stromversorgung in Niederösterreich
Für eine nähere Analyse des derzeitigen Kühlenergiebedarfs in Niederösterreich wurde in
Zusammenarbeit mit DI Halbweis vom Energieversorgungsunternehmen EVN der
Temperatureinfluss auf die Stromaufbringung (Last) im Netzgebiet der EVN in der Periode
Januar 2005 bis September 2007 ermittelt.
Der gewählte Ansatz unterscheidet sich grundlegend von den Ansätzen von Adnot et al.
[2003] und dem oberösterreichischen Energiesparverband. Bei diesen Studien wurden
sogenannte Bottom-up Ansätze verwendet d. h. es wurde zuerst untersucht wie viel
Gebäudefläche jeweils mit welcher Intensität gekühlt wird und diese Daten wurden in Folge
Klimastudie Niederösterreich
Seite 37
Auswirkungen des Klimawandels auf Heiz- und Kühlenergiebedarf in Niederösterreich
33
zu einer Gesamtzahl aggregiert. Im Vergleich dazu wird von uns ein Top-down-Ansatz
gewählt, indem versucht wird die einzelnen Einflussfaktoren auf die aggregierte
Elektrizitätslast zu bestimmen und daraus zu erkennen welcher Teil der Last auf Kühleffekte
zurückzuführen ist.
Als Basis für die Untersuchungen diente ein von der EVN für Lastprognosen verwendetes
multiples lineares Regressionsmodell. Bei diesem Modell werden für jede Tagesstunde
eigene Regressionsgleichungen verwendet, welche die Wirkungen einer Vielzahl von
Einflussgrößen, wie beispielsweise Wochentage, Feiertage, Dunkelstunden und Temperatur,
auf die Last beinhalten. Zur Ermittlung der Größenordnung des Kühleinflusses wurde das
bestehende Standardmodell, welches bereits HGT mit einer Heizgrenztemperatur von 14
Grad Celsius verwendet, um die KGT mit einer Kühlgrenztemperatur von 18,3 Grad Celsius
erweitert.
Sowohl bei den Heizgradtagen als auch bei den Kühlgradtagen wurde jeweils ein
Regressionsparameter für denselben Tag (HGT und KGT) sowie ein exponentiell geglätteter
Parameter für eine Miteinbeziehung der Heiz- und Kühlgradtage der Vortage (HGTexp und
KGTexp) verwendet. Die exponentielle Glättung der Temperatur bestimmte sich dabei aus
dem 0,3-fachem der aktuellen Tagesmitteltemperatur zuzüglich dem 0,7-fachem der
geglätteten Temperatur des Vortages.
Bei der Interpretation der Ergebnisse sind außerdem folgende Faktoren zu berücksichtigen:
•
Linearitätsannahme: Die Verwendung von linearen Zusammenhängen bewirkt, dass
keine differenzierten Aussagen über die Lastsensitivitäten bei unterschiedlichen
Temperaturen gemacht werden können. Der ermittelte Koeffizient wird für alle
Temperaturen ab der angenommenen Kühlgrenze festgelegt, und es können
beispielsweise nur bedingt Aussagen über Laständerungen bei extremen
Temperaturen gemacht werden.
•
Grenztemperatur: Unter der gewählten Grenztemperatur von 18,3 Grad Celsius
erfolgte Kühlleistungen werden nicht berücksichtigt, kommen jedoch in der Praxis
ebenso vor. Würde eine niedrigere Grenztemperatur gewählt werden, würden jedoch
bereits wieder Heizleistungen die Regressionsgleichungen beeinflussen.
•
Nicht-temperaturabhängige Lasten: In den ausgewiesenen Werten ist jener
Elektrizitätsbedarf von Klimaanlagen, welcher nicht direkt temperaturabhängig ist, wie
beispielsweise für Lüftungs- oder Befeuchtungsfunktionen, nicht enthalten. Dafür
können neben Kühlungseffekten bei Gebäuden auch andere temperaturbedingte
Effekte wie der Mehrverbrauch von Kühlschränken bei wärmeren Innentemperaturen
enthalten sein.
4.3.1
Laständerungen im Tagesverlauf
Die Prüfung auf Signifikanz der Ergebnisse bei Verwendung der Regressionsparameter KGT
und KGTexp ergab für 20 der 24 Stunden einen signifikanten Einfluss der KGT auf die
Elektrizitätslast (Vertrauenswahrscheinlichkeit=0,94; t=2). Eine Aufnahme dieser Parameter
wirkt sich günstig auf die Erklärungskraft des Regressionsmodells aus. Abbildung 26
illustriert die Regressionskoeffizienten für die einzelnen Stunden, wobei die in rot
dargestellten Koeffizienten nicht-signifikant sind.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 38
Auswirkungen des Klimawandels auf Heiz- und Kühlenergiebedarf in Niederösterreich
34
Regressionskoeffizienten für Kühlgradtage
6
KGT
MW pro Kühlgradtag
5
KGT exp
4
3
2
1
0
-1
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
-2
Tageszeit
Abbildung 26: Regressionskoeffizienten der KGT und KGTexp für die Periode 2005
bis 2007 [Datenquelle: EVN 2007]
Abbildung 26 zeigt für Tage mit einer Tagesmitteltemperatur von mehr als 18,3 Grad Celsius
den Temperatureinfluss auf die Elektrizitätslast. Bis etwa Mittag wirken sich zum Großteil nur
die Temperaturbedingungen der Vortage auf die Last aus. Auch am Nachmittag haben die
Vortagestemperaturen einen ebenso großen Einfluss auf die Last wie die aktuellen
Tagestemperaturen, wobei insgesamt der größte Effekt gegen 18 Uhr auftritt.
Besonders abends zwischen 19 und 21 Uhr und morgens zwischen 8 und 9 Uhr sind die
ausgewiesenen Werte mit Vorsicht zu interpretieren, weil hier das Regressionsmodell keine
signifikanten Ergebnisse liefert. Zu diesen Zeiten weist es auch insgesamt die höchsten
Standardfehler aus, das heißt, dass zu diesen Zeiten weitere Einflussgrößen auf die
Elektrizitätslast einwirken, die mit dem Modell nicht oder nur ungenügend erfasst werden.
Summiert man die Einflüsse der KGT und der KGTexp auf die Elektrizitätslast an einem
heißen Tag (die gewählte Tagesmitteltemperatur von 30 Grad Celsius entspricht der
höchsten im heurigen Jahr gemessenen Temperatur an der von der EVN verwendeten
Messstation in St. Pölten), so erhält man die in Abbildung 27 gezeigten Laständerungen
gegenüber einem Tag mit 18,3 Grad Celsius Tagesmitteltemperatur (entspricht in etwa
einem durchschnittlichen Augusttag in der betrachteten Periode).
Laständerung an heißen Tagen
(30°C Tagesmitteltemperatur)
Laständerung (in MW)
120
100
80
60
40
20
0
-20
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
-40
Tageszeit
Abbildung 27: Einfluss der KGT auf die Elektrizitätslast der EVN an einem heißen
Tag [Datenquelle: EVN 2007]
Klimastudie Niederösterreich
Seite 39
Auswirkungen des Klimawandels auf Heiz- und Kühlenergiebedarf in Niederösterreich
35
Aus Abbildung 27 geht hervor, dass die mittlere Netzaufbringung unter den derzeitigen
Kühlkoeffizienten bei einer Tagesmitteltemperatur in Höhe von 30 Grad Celsius um rund 40
MW ansteigt, wobei ein stündlicher Zusatzbedarfseffekt von bis zu 100 MW auftreten kann.
Dieser Spitzenwert entspricht in etwa 10 Prozent der Last an Werktagen. Der tageszeitliche
Verlauf mit einem Peak am späten Nachmittag stimmt weitgehend mit den von Adnot et al.
[1999] für Raum-Klimaanlagen berechneten Werten überein, welche in Abbildung 28 für das
Jahr 1996 sowie als Projektion für 2020 ausgewiesen werden.
Abbildung 28: Tageszeitlicher Einfluss von Raum-Klimaanlagen auf die Elektrizitätslast in den EU-15 [Quelle: Adnot et al. 1999]
Kühlenergiebedarf im Monatsverlauf
3,0%
2,5%
2,0%
1,5%
1,0%
0,5%
Sep.07
Jul.07
Aug.07
Jun.07
Apr.07
Mai.07
Mär.07
Jän.07
Feb.07
Nov.06
Dez.06
Okt.06
Sep.06
Jul.06
Aug.06
Jun.06
Apr.06
Mai.06
Mär.06
Jän.06
Feb.06
Nov.05
Dez.05
Okt.05
Sep.05
Jul.05
Aug.05
Jun.05
0,0%
Mai.05
Durchschnittlicher Anteil des
Kühlenergiebedarfes am Stromverbrauch
4.3.2
Abbildung 29: Durchschnittlicher Anteil der Kühlenergiebedarfes am Stromverbrauch
[Datenquelle: EVN 2007]
Abbildung 29 zeigt die ermittelte Summe der Regressionsparameter KGT und KGTexp relativ
zum gesamten Stromverbrauch im Netzgebiet der EVN. Die Jahressummen reichen von 23
GWh im Jahr 2005, in welchem der Sommer relativ kühl war, bis 33 GWh im Jahr 2007,
wobei in diesem Jahr alle drei Sommermonate Juni, Juli und August gleichermaßen ins
Gewicht fallen. Der Juli 2006 sticht als Einzelmonat mit rund 16 GWh besonders hervor. In
diesem Monat wurden bis auf zwei Ausnahmen stets Tagesmitteltemperaturen von über 20
Grad Celsius verzeichnet, während im Juli 2007 neben der außergewöhnlichen 7-tägigen
Hitzeperiode ebenso kältere Tage zu verzeichnen waren (acht Tage unter der
Kühlgrenztemperatur von 18,3 Grad Celsius).
Obwohl ein direkter Vergleich der Ergebnisse wegen der verschiedenen methodischen
Ansätze und Untersuchungsregionen in Adnot et al [2003] bzw. der Studie der
oberösterreichischen Energiesparverbands nicht möglich ist, scheinen die ausgewiesenen
Klimastudie Niederösterreich
Seite 40
Auswirkungen des Klimawandels auf Heiz- und Kühlenergiebedarf in Niederösterreich
36
Werte deutlich unter den in diesen Studien angegebenen Werten zu liegen. Bezieht man die
jeweiligen Werte auf die Einwohnerzahlen in Österreich [Adnot et al. 2003], Oberösterreich
[Wegmayr et al. 2007] und dem Netzgebiet der EVN (ca. 80 Prozent von NÖ), so sind die
ermittelten Werte für das Jahr 2007 um einen Faktor 2,5 niedriger als die Werte von Adnot et
al. [2003] und um einen Faktor 4 niedriger als die Werte von Wegmayr et al. [2007].
Allerdings ist auch zu berücksichtigen, dass das Netzgebiet der EVN insgesamt deutlich
ländlicher ist als die Vergleichsgebiete, weil die urbaneren Regionen südlich von Wien
(Raum Baden, Wiener Neustadt) von anderen Netzversorgern betreut werden. Der Anteil der
Bürogebäude und folglich der Kühllast dürfte damit im Netzgebiet der EVN deutlich unter den
anderen untersuchten Regionen liegen.
4.3.3
Heizenergiebedarf
Die im Regressionsmodell ausgewiesenen HGT und HGTexp geben Aufschluss über die
Temperaturabhängigkeit der Last in den Wintermonaten. Anstatt der in Kapitel 1
verwendeten ÖNORM-Definition 20/12 wird von der EVN eine Heizgrenztemperatur von 14
Grad Celsius herangezogen. Aufgrund der hohen Korrelationen zwischen HGT,
Dunkelstunden und elektrischen Hilfsantrieben (Umwälzpumpen, Fördereinrichtungen für
Pellets/Hackgut usw.) besteht die Möglichkeit, dass sich in der Regression insgesamt Effekte
zwischen diesen Regressionsparametern verschieben können.
Der mithilfe der HGT und HGTexp ermittelte Temperatureinfluss ergab in den letzten 3 Jahren
einen jährlichen elektrischen Bedarf in Höhe von 360 (für 2007) bis 470 GWh (für 2005 und
2006). Dieser Bedarf entspricht etwa 4,7% bis 6,2% der jährlichen Netzaufbringung
(Netzebenen 3 bis 7) und liegt mehr als einen Faktor 10 über dem errechneten
Kühlenergieeinfluss.
Im Vergleich mit der Energiestatistik der Statistik Austria [2006] scheint der ermittelte
Temperatureinfluss gut zu stimmen. Multipliziert man die für die Kategorie Raumwärme und
Klimatisierung eingesetzte elektrische Energie im Jahr 2005 (4135 GWh) mit dem Anteil der
Elektroheizungen in Niederösterreich im Bundesvergleich (15 Prozent) ergibt sich für
Niederösterreich ein Verbrauch von 610 GWh. Nachdem etwa 80 Prozent der Haushalte im
Netzgebiet die EVN liegen ergibt sich somit ein ungefährer Verbrauch von 490 GWh (inkl.
Klimatisierung und Wärmepumpen).
4.4
Zukünftiger Heiz- und Kühlenergiebedarf in Niederösterreich
4.4.1
Datenbasis
In der Folge soll gezeigt werden, wie sich der Heiz- und Kühlenergiebedarf in den
kommenden Jahren unter verschiedenen Rahmenbedingungen entwickeln wird. Ziel ist
dabei nicht so sehr die einzelnen Einflussfaktoren auf den Energiebedarf zu analysieren,
sondern vielmehr aufzuzeigen, wie sich Trends im Heiz- und Kühlverhalten unter geänderten
Klimabedingungen auf diesen auswirken können. Dazu wird beim Heiz- und
Kühlenergiebedarf analytisch zwischen dem direkten meteorologischen Einfluss (HGT und
KGT gemäß der Szenarien in Kapitel 2), und allen weiteren Einflussfaktoren unterschieden,
welche durch die Heiz- und Kühlkoeffizienten wiedergegeben werden (vgl. Kapitel 4.1).
Für die Szenarien wurden die in Kapitel 2 ausgewiesen HGT und KGT für die Station
Langenlebarn verwendet. Einerseits, weil die Stationsdaten gut mit der von der EVN
herangezogenen Messstation in St. Pölten korrelieren. Andererseits, weil die HGT und KGT
für diese Station in etwa dem bevölkerungsgewichteten Mittel für Niederösterreich
entsprechen. Es wurde für die HGT und HGT jeweils ein linearer Zusammenhang mit dem
Energiebedarf unterstellt.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 41
Auswirkungen des Klimawandels auf Heiz- und Kühlenergiebedarf in Niederösterreich
37
Die derzeitigen Heizkoeffizienten wurden sowohl auf Basis der in Tabelle 2 ausgewiesenen
Werte für alle Energieträger ermittelt (5 GWh pro HGT), als auch auf Basis der für die EVN
ermittelten Sensitivitäten nur für den Heizenergieträger Elektrizität (0,2 GWh pro HGT).
Ebenso wurde für Niederösterreich ein derzeitiger Kühlkoeffizient von 0,19 GWh pro KGT
errechnet. Dazu sei angemerkt, dass um die von der EVN nicht abgedeckten Gebiete
Niederösterreichs miteinzubeziehen, die Werte aus der Last-Analyse für das EVN-Netzgebiet
bei den Heizkoeffizienten mit dem Faktor 1,26 multipliziert wurden, beim Kühlkoeffizienten
um einen Faktor 1,5. Damit wird dem Umstand Rechnung getragen, dass diese Gebiete im
Süden von Wien einen höheren Anteil an Bürogebäuden aufweisen.
Bezüglich der zukünftigen Entwicklung der Heiz- und Kühlkoeffizienten wurden jeweils drei
unterschiedliche Annahmen getroffen. Beim Kühlkoeffizienten wurde im positivsten Fall von
einem Konstantbleiben ausgegangen, wobei diese Variante aufgrund der derzeitigen
Zuwachsraten im Gerätebestand als sehr ambitioniert gesehen werden muss. Als
Mittelvariante wurden zwei Prozent angenommen, was in etwa den derzeitigen
Zuwachsraten in Adnot et al. [2003] und Wegmayr et al. [2007] entspricht. Alternativ wurde
mit einer Zunahme um vier Prozent pro Jahr gerechnet, was angesichts der in Adnot et al.
[2003] angeführten Wachstumsraten für Deutschland oder Frankreich durchaus auch
plausibel erscheint. Beim Heizkoeffizienten wurde als günstigste Variante von einer
Abnahme um zwei Prozent pro Jahr ausgegangen, was einer Halbierung des
Heizenergiebedarfs in den nächsten 35 Jahren entspricht. Als Mittelvariante wurde von
einem konstanten Bedarf ausgegangen, was in etwa dem derzeitigen Trend entspricht. Als
Maximum wird als Extremfall ein Zuwachs von zwei Prozent pro Jahr gezeigt. Dies entspricht
dem Trend in den 90er Jahren, ist aber in Hinblick auf zukünftige energie- und
klimapolitische Herausforderungen als unrealistisch einzuschätzen.
4.4.2
Ergebnisse
KGT-Trend-Szenario
KGT-Trend linear
Durchschnittlicher
Jahreskühlenergiebedarf in
Niederösterreich (in MWh)
250.000
200.000
4%
150.000
2%
0%
100.000
50.000
20
08
20
10
20
12
20
14
20
16
20
18
20
20
20
22
20
24
20
26
20
28
20
30
28
26
24
22
20
18
16
14
12
10
30
20
20
20
20
20
20
20
20
20
20
20
20
08
0
Jahr
Jahr
Abbildung 30: Kühlenergiebedarf für unterschiedliche Wachstumsraten des Kühlkoeffizienten bei
linearem KGT-Trend bzw. KGT-Trend-Szenario
Abbildung 30 zeigt die Entwicklung des Kühlenergiebedarfs unter Annahme verschiedener
Wachstumsraten unter Zugrundelegung einer linearen Zunahme der durchschnittlichen KGT,
sowie für das Trend-Szenario, welches die Variabilitäten zwischen den einzelnen Jahren
wiedergibt. Letzteres scheint insbesondere bezüglich der Auswirkungen heißer Jahre
besonders relevant. Während bei einem konstanten Kühlkoeffizienten in einem zukünftigen
heißen Jahr (die KGT des Szenarios für die Jahre 2020 und 2029 entsprechen ungefähr dem
Jahr 2003) etwa 100 GWh für Kühlung benötigt werden, sind es bei vier Prozent Wachstum
im Jahr 2020 150 GWh, im Jahr 2029 bereits 250 GWh.
Für einen besseren Überblick, wie sensibel der Kühl- und Heizenergiebedarf auf Änderungen
der Koeffizienten und der meteorologischen Bedingungen reagiert, werden die Ergebnisse in
Klimastudie Niederösterreich
Seite 42
Auswirkungen des Klimawandels auf Heiz- und Kühlenergiebedarf in Niederösterreich
38
Tabelle 4 und Tabelle 5 jeweils für das Jahr 2026 und das Jahr 2050 zusammengefasst. Es
wird dabei jeweils von einem in der Vergangenheit durchschnittlichen Sommer/Winter
ausgegangen (Mittelwert 1971 bis 2006), sowie von einem durchschnittlichen
Sommer/Winter bei Trend-Fortschreibung und einem Sommer der dem Sommer 2003
entspricht, bzw. einem Winter, welcher dem Winter 2006/07 entspricht.
Tabelle 4: Heiz- und Kühlenergiebedarf im Jahr 2026 unter Annahme verschiedener
HGT/KGT bzw. Heiz/Kühlkoeffizienten
Kühlenergiebedarf elektrisch (in GWh)
KGT
durchschnittlicher Sommer 1971 bis 2006
Trend: durchschnittlicher Sommer 2026
Sommer wie 2003
Kühlkoeffizient (Änderung p.a.)
+0%
+2%
+4%
37
54
78
67
97
140
81
117
170
Heizenergiebedarf elektrisch (in GWh)
HGT
durchschnittlicher Winter 1971 bis 2006
Trend: durchschnittlicher Winter 2026
Winter wie 2006/07
Heizkoeffizient (Änderung p.a.)
-2%
0%
+2%
438
644
937
385
564
822
331
485
707
Heizenergiebedarf alle Energieträger (in GWh)
HGT
durchschnittlicher Winter 1971 bis 2006
Trend: durchschnittlicher Winter 2026
Winter wie 2006/07
Heizkoeffizient (Änderung p.a.)
-2%
0%
+2%
11.070
16.249
23.672
9.710
14.253
20.764
8.350
12.258
17.857
Generell zeigt sich, dass der Kühlenergiebedarf im Jahr 2026 auch bei Annahme einer
hohen Zuwachsrate des Kühlkoeffizienten nur einem kleinen Teil des gesamten
Heizenergiebedarfs entspricht (1 bis 2 Prozent). Auf die Elektrizitätslast haben die
Ergebnisse allerdings einen erheblichen Einfluss, weil nur ein Bruchteil des gesamten
Heizenergiebedarfs, jedoch ein Großteil des Kühlenergiebedarfs mit Strom abgedeckt wird.
Einerseits ist hierbei zu berücksichtigen, dass die Kühlperiode (80 Tage) durchschnittlich
wesentlich kürzer als die Heizperiode (180 Tage) ist. Andererseits wird die meiste
Kühlenergie zu Zeiten von Lastspitzen benötigt, während für Heizzwecke überwiegend
Nachtstrom verwendet wird. Schreibt man die derzeitigen Kühllastspitzen von etwa 100 MW
im Netzgebiet der EVN bzw. 150 MW in Niederösterreich beispielsweise mit einer
Zuwachsrate von vier Prozent fort, so würde ein Spitzenlastbedarf von bis zu 250 MW bzw.
400 MW entstehen.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 43
Auswirkungen des Klimawandels auf Heiz- und Kühlenergiebedarf in Niederösterreich
39
Tabelle 5: Heiz- und Kühlenergiebedarf im Jahr 2050 unter Annahme verschiedener
HGT/KGT bzw. Heiz/Kühlkoeffizienten
Kühlenergiebedarf elektrisch (in GWh)
KGT
durchschnittlicher Sommer 1971 bis 2006
Trend: durchschnittlicher Sommer 2050
Sommer wie 2003
Kühlkoeffizient (Änderung p.a.)
0%
+2%
+4%
37
87
200
86
201
464
81
189
436
Heizenergiebedarf elektrisch (in GWh)
HGT
durchschnittlicher Winter 1971 bis 2006
Trend: durchschnittlicher Winter 2050
Winter wie 2006/07
Heizkoeffizient (Änderung p.a.)
-2%
0%
+2%
270
644
1.508
216
514
1.204
204
485
1.137
Heizenergiebedarf alle Energieträger (in GWh)
HGT
durchschnittlicher Winter 1971 bis 2006
Trend: durchschnittlicher Winter 2050
Winter wie 2006/07
Heizkoeffizient (Änderung p.a.)
-2%
0%
+2%
6.816
16.249
38.075
5.443
12.975
30.403
5.142
12.258
28.722
Tabelle 5 zeigt die Ergebnisse der Szenarien für das Jahr 2050, wobei betont werden muss,
dass bei Fortschreibungen über solch lange Zeiträume die Ergebnisse mit Vorbehalt
interpretiert werden müssen, weil nur kleine Änderungen der angenommenen
Wachstumsraten große Auswirkungen haben. Vergleicht man den Elektrizitätsbedarf für
Kühlen und Heizen jedoch unter der Annahme, dass Elektrizität für Kühlzwecke weiter an
Bedeutung gewinnen wird, für Heizzwecke an Bedeutung verlieren wird, so könnte eine
Umkehr vom bisherigen saisonalen Muster (höchster Bedarf im Winter) erfolgen. Für
konkretere Aussagen scheinen hierzu allerdings nähere Analysen notwendig.
Betrachtet man nicht wie in den Tabelle 4 und Tabelle 5 die absoluten Werte, sondern nur
die klimabedingten Änderungen, so ergibt sich ein deutlich differenzierteres Bild.
Exemplarisch werden in Tabelle 6 die Unterschiede zwischen einem durchschnittlichen Jahr
in der Periode 1971 bis 2006 und einem laut Trend durchschnittlichen Jahr 2026 bzw. 2050
gezeigt.
Tabelle 6: Klimabedingte Änderung des Heiz- und Kühlenergiebedarfs in den Jahren 2026 und 2050
2050
2026
Kühlkoeffizient
Änderung Kühlenergiebedarf
elektrisch (in GWh)
0%
+2%
+4%
0%
+2%
+4%
+30
+43
+62
+49
+115
+264
Heizkoeffizient
Änderung Heizenergiebedarf
elektrisch (in GWh)
-2%
0%
+2%
-2%
0%
+2%
-54
-79
-115
-54
-130
-304
Heizkoeffizient
Änderung Heizenergiebedarf
alle Energieträger (in GWh)
-2%
0%
+2%
-2%
0%
+2%
-1.360
-1.996
-2.908
-1.374
-3.274
-7.672
Klimastudie Niederösterreich
Seite 44
Auswirkungen des Klimawandels auf Heiz- und Kühlenergiebedarf in Niederösterreich
40
Aus Tabelle 6 kann geschlossen werden, dass unter der Annahme von unveränderten Heizund Kühlkoeffizienten, der zusätzliche Kühlenergiebedarf jeweils etwa 40 Prozent des
elektrischen Heizenergiebedarfs und nur 1,5 Prozent des gesamten Heizenergiebedarfs
beträgt. Höhere Temperaturen wirken sich also auf jeden Fall günstig auf den
Gesamtenergieverbrauch von Regionen wie Niederösterreich aus. Selbst wenn der
Heizkoeffizient um zwei Prozent pro Jahr sinken würde und der Kühlkoeffizient um vier
Prozent steigen würde, würde klimabedingt etwa fünf mal soviel Heizenergiebedarf
eingespart werden, wie zusätzlicher Kühlenergiebedarf entstehen würde.
Im Allgemeinen zeigt die Analyse ganz klar, dass der zukünftige Heiz- und
Kühlenergiebedarf weniger durch den Faktor ‚Klima’ bestimmt sein wird, sondern durch alle
übrigen Einflüsse, welche im Rahmen dieser Untersuchung in den Koeffizienten
zusammengefasst wurden. Beispielsweise führt die klimabedingte Zunahme der Kenngröße
KGT um 130 Prozent bis 2050 zu einer Erhöhung des Kühlenergiebedarfs um 49 GWh (von
37 auf 86 GWh). Ein gleichzeitiger Anstieg des Kühlkoeffizienten um zwei Prozent würde
jedoch zusätzlich einen Anstieg um 115 GWh bewirken. Ebenso erfolgt durch die Abnahme
der Heizgradtage um 20 Prozent eine Abnahme des Heizenergiebedarfs um 3000 GWh.
Eine Senkung des Heizkoeffizienten um zwei Prozent pro Jahr würde eine weitere
Einsparung von 7500 GWh bewirken, während eine Steigerung des Heizkoeffizienten um nur
0,5 Prozent pro Jahr die klimabedingte Einsparung wieder ausgleichen würde.
4.4.3
EXKURS: Die Kosten zusätzlicher Gebäudekühlung
Angesichts des steigenden Kühlenergiebedarfs wird häufig die Frage nach den Kosten
zusätzlicher Gebäudekühlung gestellt. Wichtig ist in diesem Zusammenhang, dass die
verbrauchsgebundenen Kosten für den derzeit dominanten Kühlenergieträger Elektrizität nur
einen kleinen Teil der Gesamtkosten ausmachen. Simader et al. [2005, S. 108] gehen
beispielsweise bei konventionellen Kompressionskältemaschinen für Bürogebäude von
einem Anteil der Elektrizitätskosten an den Gesamtkosten von weniger als 30 Prozent aus,
der Rest fällt auf Investitionskosten sowie zu einem geringen Teil auf Wartungskosten. Für
Einkaufszentren betragen die Stromkosten rund 50 Prozent der Gesamtkosten.
Die spezifischen Kühlkosten (pro kWh) sind im Vergleich zu den Heizkosten
dementsprechend deutlich höher. In Simader et al. [2005] werden je nach Technologie,
Gebäudetyp und -größe spezifische Kühlkosten von 11 bis 35 Cent ausgewiesen.
Währenddessen betragen die Heizkosten für Privathaushalte derzeit etwa 10 Cent pro kWh
(vgl. Kapitel 5.1), bei größeren Objekten liegen sie deutlich unter diesem Wert.
Weiters ist es notwendig die Kosten zusätzlicher Infrastruktur zu berücksichtigen. Adnot et al.
[1999, S. 87] schätzen beispielsweise für Italien, dass aufgrund von vermehrten Kühlspitzen
bis 2020 zusätzliche 3500 MW Kapazität benötigt werden, mit etwa zwei Milliarden Euro an
zusätzlichen Investitionen in die Elektrizitätsinfrastruktur. Auch wenn für Österreich
zumindest in den nächsten Jahrzehnten keine Zusatzkapazitäten für Kühlzwecke benötigt
werden, weil die Lastspitzen weiterhin in den Wintermonaten deutlich höher sein werden,
wirken sich europaweite Kühlspitzen dennoch unmittelbar auf den Marktpreis für Elektrizität
und damit auf Österreich unmittelbar aus.
4.5
Zusammenfassung der Ergebnisse
•
In Österreich wie auch in den EU-15 steigen derzeit sowohl die klimatisierten Flächen
als auch der Elektrizitätsverbrauch für die Klimatisierung deutlich an. Schätzungen
gehen in Österreich beim Elektrizitätsbedarf für Klimatisierung von Zuwachsraten im
Bereich von zwei bis drei Prozent aus.
•
Der Kühlenergiebedarf wirkt sich unmittelbar auf die Last der EVN aus. An heißen
Sommertagen (30 °C Tagesmitteltemperatur) ist die L ast durchschnittlich um etwa 40
Klimastudie Niederösterreich
Seite 45
Auswirkungen des Klimawandels auf Heiz- und Kühlenergiebedarf in Niederösterreich
41
MW höher als an Tagen mit 18 °C, wobei der höchste Einfluss am späten Nachmittag
mit rund 100 MW zusätzlicher Last festgestellt wurde.
•
Bis zu drei Prozent der monatlichen Netzaufbringung waren in der
Untersuchungsperiode 2005 bis August 2007 dem Kühlenergiebedarf zuordenbar.
Auf Jahresbasis beträgt dieser etwa 0,4 Prozent der Netzaufbringung bzw. rund 30
GWh. Im Vergleich dazu wurde ein jährlicher elektrischer Bedarf von etwa 400 GWh
für Heizzwecke ausgewiesen.
•
Der Kühlenergiebedarf wird in Niederösterreich auf absehbare Zeit weiterhin nur
einen Bruchteil des Heizenergiebedarfs ausmachen. Die klimabedingte Einsparung
an Heizenergiebedarf ist um ein vielfaches höher als der zusätzliche
Kühlenergiebedarf. Beim Energieträger Elektrizität könnte der zusätzliche Bedarf im
Sommer allerdings mengenmäßig die Einsparungen an Heizenergie im Winter
kompensieren. Dies scheint vor allem dahingehend problematisch, dass die Kühllast
sich tageszeitlich mit der allgemeinen Lastspitze überschneidet.
•
Der zukünftige Heiz- und Kühlenergiebedarf wird weniger durch den Faktor ‚Klima’,
sondern viel mehr durch technische und sozio-ökonomische Entwicklungen bestimmt.
Beim Heizenergiebedarf können zusätzliche Anstrengungen im Bereich
Energieeffizienz eine wesentlich größere Einsparung bewirken als höhere
Temperaturen. Umgekehrt kann der derzeit rasante Anstieg des Kühlenergiebedarfs
nicht ausschließlich mit wärmeren Sommern gerechtfertigt werden.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 46
Auswirkungen des Klimawandels auf Heiz- und Kühlenergiebedarf in Niederösterreich
42
5 Investitionsentscheidungen bei Heiztechnologien
In diesem Kapitel soll gezeigt werden, welche Auswirkungen die in den vorherigen Kapiteln
diskutierten temperaturbedingten Änderungen des Heizenergiebedarfs konkret auf
Investitionsentscheidungen im Bereich Heiztechnologien haben können. Dabei soll versucht
werden bei diesen Investitionsentscheidungen nicht nur direkte Klimaauswirkungen
miteinzubeziehen, sondern auch die Wirkungen von klimapolitischen Maßnahmen zur
Reduktion des Kohlendioxid-Ausstoßes.
Es ist wichtig die Einschränkungen, die eine solche Betrachtungsweise mit sich bringt zu
kennen. Bei den vorliegenden Investitionsrechnungen wird angenommen, dass gut
informierte, rationale Akteure sich für die kostengünstigste Variante entscheiden. Tatsächlich
werden in der Praxis die Kosten vielfach von den Haushalten nur überschlagsmäßig, ohne
Zinseffekte, oder zumindest nur statisch betrachtet. Den Investitionskosten wird vielfach
aufgrund
budgetärer
Einschränkungen
mehr
Aufmerksamkeit
geschenkt
als
verbrauchsgebundenen oder betriebsgebundenen Kosten. Die Preise werden von einem
bestimmten Niveau ausgehend fortgeschrieben, ohne Schwankungen oder allgemeine
Preistrends explizit miteinzubeziehen.
Auch können in der vorliegenden Analyse nur ökonomisch gut messbare Faktoren
miteinbezogen werden. Faktoren wie regionale Umweltwirkungen (Feinstaub etc.), und
Versorgungssicherheit, können ebenso wenig betrachtet werden wie Kriterien auf der
emotionalen Ebene (Image, Komfort etc.). Gerade diese Kriterien sind schwer quantifizierbar
und werden vielfach nur ungenügend verstanden, spielen jedoch im Kontext des steigenden
Wissensstandes zum globalen Klimawandel eine zunehmende Rolle. So können sowohl
positive Assoziationen (z. B. „Ich bin ein Klimaschützer“), als auch Gruppendruck (z.B. „Er
hat noch immer eine Ölheizung“) wesentliche entscheidungsrelevante Kriterien sein, auf die
in der Folge jedoch nicht weiter eingegangen werden kann.
5.1
Szenarien für die Investitionsrechnungen
Bei der durchgeführten Investitionsrechnung wurde anhand der Durchschnittspreise des
Jahres 2006 eine Basisvariante erstellt, von dieser ausgehend dann jeweils für Preis,
Zinssatz, Energiebesteuerung und Temperaturentwicklung zwei abweichende Varianten
gerechnet wurden. Die Kostenstrukturen der Heizsysteme im Kleinfeuerungsbereich (15 kW)
stammen aus einem derzeit am Wegener Zentrum durchgeführten Forschungsprojekt
[Kettner et al. 2007]. Die Berechnungen unterliegen folgenden Prämissen:
•
Es wird eine dynamische Investitionsrechung nach der Annuitätenmethode auf Basis
realer Werte durchgeführt
•
Es werden keinerlei Förderungen miteinbezogen
•
Es wird von einer Neuinvestition ausgegangen, das heißt es werden auch die Kosten
für das Brennstofflager etc. miteinbezogen. Die angegebenen Werte sind für
Sanierungsmaßnahmen nicht übertragbar. Bei Ersatzinvestitionen (Austausch der
alten Ölheizung durch eine neue Ölheizung etc.) entstehen in vielen Fällen deutlich
geringere Kosten als bei einem Energieträgerwechsel (Hackgut statt Ölheizung etc).
5.1.1
Basisszenario
Den Berechnungen wurde eine Nutzungsdauer von 20 Jahren, ein Realzinssatz von drei
Prozent, sowie 1450 Volllaststunden unter durchschnittlichen klimatischen Bedingungen
unterstellt. Die Preise für Heizöl und Erdgas stellen von der Statistik Austria angegebene
österreichische Durchschnittspreise für das Jahr 2006 dar, die Pelletspreise entsprechen
dem vom Verein proPellets veröffentlichten Durchschnittspreis für das Jahr 2006, die Preise
für Hackgut sind Eigenannahmen auf Basis von in der Literatur angegebenen Werten.
Klimastudie Niederösterreich
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Auswirkungen des Klimawandels auf Heiz- und Kühlenergiebedarf in Niederösterreich
43
Tabelle 7: Kosten von 15 kW Heizanlagen inkl. Montage, Installation und Lagererfordernisse
Hackgut
Investitionskosten
(ohne Förderungen)
Brennstoffpreise (2006)
mittlere jährliche kapitalgebundene
Kosten
mittlere jährliche
verbrauchsgebundene Kosten
mittlere jährliche betriebsgebundene
Kosten
mittlere jährliche Gesamtkosten
5.1.2
Pellets
Heizöl
Erdgas
20.240 €
12.179 €
7.214 €
7.200 €
22 €/SRM
217 €/t
0,686 €/l
0,053 €/kWh
1.261 €
789 €
461 €
433 €
824 €
1.304 €
1.870 €
1.411 €
436 €
2.521 €
347 €
2.440 €
281 €
2.612 €
215 €
2.059 €
Zinssätze und Preise
Der angenommene Zinssatz ist insofern von Bedeutung, weil die Rentabilität von
kapitalintensiven Investitionen mit vergleichsweise geringen laufenden Kosten, wie
beispielsweise Hackgutheizungen oder Windkraftwerken, stark davon abhängt. Die niedrigen
Kreditzinsen in den letzten Jahren werden neben anderen Faktoren auch als ein
wesentlicher Grund für den Windkraftboom in Europa genannt [EWEA 2005].
Der langfristige Realzinssatz in Österreich schwankte seit 1993 in einem Bereich zwischen
ein und sechs Prozent, wobei der Höchststand 1995 erreicht wurde und bis 2005 ein stetiger
Rückgang auf ein Prozent erfolgte [BIZ 2005 in: ÖNB 2005]. Der angenommene
Realzinssatz von drei Prozent entspricht dem Durchschnitt der Periode 2000 bis 2005. In
den beiden Varianten wird ein hoher Zinssatz von fünf Prozent, sowie ein niedriger Zinssatz
von ein Prozent unterstellt.
Bei den Preisen für die Brennstoffe wird in den beiden Varianten jeweils ein um 20 Prozent
höherer sowie niedriger Durchschnittspreis gegenüber dem Jahr 2006 unterstellt. Zum
Ölpreis ist anzumerken, dass der Preis des Jahres 2006 im historischen Kontext einen sehr
hohen Preis darstellt, allerdings herrschen äußerst unterschiedliche Auffassungen über die
zukünftige Entwicklung vor. Während die Prognose der Investkredit bis 2012 von einem
deutlichen weiteren Anstieg über dieses Niveau ausgeht, lässt die jüngste Entwicklung auf
den Future-Märkten für die nächsten Jahre eine weiteres Verbleiben auf diesem Niveau
erkennen, während die Konsensprognosen der Analysten von einem leichten Rückgang
ausgehen [Wattaul 2006].
5.1.3
Erhöhung der Energieabgabe
Grundsätzlich zeigt sich, dass derzeit bereits eine Staffelung der Steuersätze für
Heizenergieträger nach der CO2-Emissionsintensität erfolgt. Wie Tabelle 8 zeigt, wird Heizöl
stärker besteuert als Erdgas, während Biomasse derzeit nur einer Besteuerung von zehn
Prozent unterliegt. Auch Kohle wird seit 1.1.2004 mit fünf Cent pro Kilogramm besteuert.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 48
Auswirkungen des Klimawandels auf Heiz- und Kühlenergiebedarf in Niederösterreich
44
Tabelle 8: Jahresdurchschnittspreise und – steuern für Öl, Gas und Strom im Jahr 2006
Nettopreis Energieabgabe
Heizöl EL/1000l
Naturgas/TOE
Strom/kWh
463 €
452 €
0,09 €
108 €
69 €
0,02 €
MWSt
114 €
104 €
0,02 €
Steuer
Steuer in %
Bruttopreis
insges.
v. Nettopreis
222 €
48%
687 €
174 €
38%
626 €
0,05 €
56%
0,14 €
Quelle: STATISTIK AUSTRIA, Stand:18.05.2007
In dieser Variante wird davon ausgegangen, dass in den nächsten Jahren eine weitere
Erhöhung der Energiesteuern vorgenommen wird bzw. eine CO2-Abgabe eingeführt wird. Es
wird von einer Erhöhung um 50 Prozent der derzeitigen Energieabgabe ausgegangen, wobei
dies in etwa einer CO2-Abgabe von 19 Euro pro Tonne CO2 bei Heizöl, sowie 12 Euro pro
Tonne CO2 bei Erdgas entspricht.
Es ist zu beachten, dass die Energieabgaben unabhängig von der Entwicklung der
Nettoenergiepreise sind, während die Mehrwertsteuer bei einer Erhöhung sowohl der Preise
als auch der Energieabgabe proportional ansteigt. Abbildung 31 illustriert, dass die
Energieabgaben nur einen relativ geringen Teil an den Jahreskosten für Energie
ausmachen, zumindest bei den Rohstoffpreisen des Jahres 2006.
€ 2.000
€ 1.800
Kosten pro Jahr
€ 1.600
€ 1.400
€ 1.200
Mehrwertsteuer
€ 1.000
€ 800
Energieabgabe
€ 600
Brennstoffkosten und
Grundpreis (Erdgas)
€ 400
€ 200
€Hackgut
Pellets
Heizöl
Erdgas
Abbildung 31: Anteil von Nettoenergiepreis, Energieabgaben (MöSt, ErdgasAbgabe) und Mehrwertsteuer im Basisszenario
5.1.4
Temperaturtrend
In dieser Variante wird davon ausgegangen, dass die Temperatur nicht wie in der
Basisvariante konstant bleibt (Mittelwert der Periode 1987 bis 2006), sondern sich
entsprechend der in Kapitel 2.2 beschriebenen Trends in den nächsten 20 Jahren (2007 bis
2026) ändern wird. Die Miteinbeziehung in das Investitionsmodell erfolgt dabei unter der
Annahme, dass sich die Änderungen der HGT proportional auf die Volllaststunden und damit
den Heizenergiebedarf auswirken.
Abbildung 32 zeigt den ausgewiesenen Verlauf der HGT für die Investitionsperiode am
Beispiel von Amstetten (die Abbildungen für die drei weiteren Regionen finden sich in
Anhang 2). Es ist dabei ersichtlich, dass die Werte von REMO_UBA völlig gegen den Trend
der letzten 35 Jahre verlaufen (siehe dazu Kapitel 1.2.2).
Klimastudie Niederösterreich
Seite 49
Auswirkungen des Klimawandels auf Heiz- und Kühlenergiebedarf in Niederösterreich
45
Heizgradtage in Amstetten
4500
Heizgradtage (20/12)
4000
3500
3000
2500
2000
1500
REMO_UBA
Trendszenario
1971 bis 2006
Linear (1971 bis 2006)
1000
500
2026
2021
2016
2011
2006
2001
1996
1991
1986
1981
1976
1971
0
Abbildung 32: HGT in Amstetten in der Periode 1971 bis 2030
5.2
Ergebnisse der Investitionsrechnungen
Bei der Interpretation der Ergebnisse sind nicht so sehr die absoluten Differenzen
ausschlaggebend, welche sich aufgrund der spezifischen Annahmen zu Investitionskosten
und laufenden Kosten ergeben, sondern vielmehr die relativen Änderungen durch die
Varianten. Wichtig ist auch zu beachten, dass Zinssatz- und Temperaturänderungen immer
für alle Technologien gleichermaßen gelten (mit unterschiedlich starkem Einfluss), während
die Änderungen der Preise und Energieabgaben zwischen den einzelnen Technologien
unterschiedlich ausfallen können (d.h. der Ölpreis kann steigen, der Pelletspreis sinken).
Änderung der Energiepreise
€ 3.000,00
€ 2.500,00
€ 2.500,00
€ 2.000,00
€ 2.000,00
Annuität
Annuität
Änderung der Zinssätze
€ 3.000,00
€ 1.500,00
€ 1.000,00
€ 1.500,00
€ 1.000,00
€ 500,00
€ 500,00
€-
€Hackgut
Annuität Basis
Pellets
Zinssatz -2%
Heizöl
Hackgut
Erdgas
Annuität Basis
Zinssatz +2%
Alle Preise -20%
Heizöl
Erdgas
Alle Preise +20%
Änderung der Temperatur
Änderung der Energieabgabe
€ 3.000,00
€ 3.000,00
€ 2.500,00
€ 2.500,00
€ 2.000,00
€ 2.000,00
Annuität
Annuität
Pellets
€ 1.500,00
€ 1.000,00
€ 1.500,00
€ 1.000,00
€ 500,00
€ 500,00
€-
€Hackgut
Annuität Basis
Pellets
Heizöl
Energieabgabe +50 %
Hackgut
Erdgas
Annuität Basis
Pellets
Temperaturszenario Trend
Heizöl
Erdgas
Temperaturszenario REMO
Abbildung 33: Änderungen der jährlichen Heizkosten bei Änderungen der Zinssätze, Energiepreise, abgaben, und der Temperatur
Klimastudie Niederösterreich
Seite 50
Auswirkungen des Klimawandels auf Heiz- und Kühlenergiebedarf in Niederösterreich
46
Abbildung 33 zeigt sehr deutlich, dass die Miteinbeziehung der klimatischen Bedingungen
sich bei einem Planungshorizont von 20 Jahren nur geringfügig auf die durchschnittlichen
jährlichen Gesamtheizkosten (Annuität) auswirkt, während Annahmen bezüglich der
Zinssätze und Energiepreise einen starken Einfluss auf die Ergebnisse haben. Eine nähere
Interpretation erfolgt in der nachfolgenden Zusammenfassung.
5.3
Zusammenfassung der Ergebnisse
•
Den größten Einfluss auf die Heizsystemkosten haben die Energiepreise. Unter den
jetzigen Preisbedingungen sind bei Öl- und Gasheizungen in etwa 70 Prozent der
Gesamtkosten verbrauchsgebundene Kosten, während es bei Holzpellets nur rund
die Hälfte, bei Hackschnitzel in etwa ein Drittel sind. Dementsprechend stark wirken
sich Änderungen der Energiepreise vor allem bei Heizöl und Erdgas auf die
durchschnittlichen jährlichen Gesamtheizkosten aus.
•
Die Zinssätze haben einen entscheidenden Einfluss auf die Rentabilität von
Heiztechnologien. Kapitalintensive Investitionen wie Hackschnitzelheizungen sind viel
stärker von den Zinssätzen abhängig als Heizsysteme mit geringen
Investitionskosten. Dahingehend begünstigten die im historischen Vergleich sehr
günstigen Zinssätze der letzten Jahre Investitionen in diesem Bereich.
Zinssatzerhöhungen stellen einen Risikofaktor dar, allerdings hängt der jeweilige
Kalkulationszinssatz auch maßgeblich vom Verhältnis zwischen Eigenkapital und
Fremdkapital ab.
•
Eine Erhöhung der Besteuerung von kohlenstoffintensiven Energieträgern in den
nächsten Jahren ist wahrscheinlich, in welcher Form (Erhöhung der Energieabgaben,
CO2-Steuer etc.) diese auch immer umgesetzt wird. Daher scheint es rational, diese
in zukünftige Investitionsentscheidungen miteinzubeziehen. Da die Energieabgabe
derzeit einen geringen Anteil an den verbrauchsgebundenen Kosten ausmacht,
haben
nur
signifikante
Änderungen
einen
spürbaren
Einfluss
auf
Investitionsentscheidungen.
•
Eine Reduktion des Heizwärmebedarfs durch künftig wärmere Winter hat, zumindest
im Zeithorizont von 20 Jahren, keine markanten Auswirkungen auf die
durchschnittlichen jährlichen Gesamtheizkosten. Bei einer Abnahme der HGT um
sechs Prozent, wie sie für Amstetten im Vergleich mit der Periode 1987 bis 2006
errechnet wurde, beträgt die Abnahme der Gesamtheizkosten für Hackgut zwei
Prozent, für Öl- und Gasheizungen vier Prozent. Je höher die Brennstoffkosten sind,
desto größer ist auch die klimabedingte Einsparung.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 51
Auswirkungen des Klimawandels auf Heiz- und Kühlenergiebedarf in Niederösterreich
47
6 Schlussfolgerungen
In Österreich wie auch in den EU-15 steigen derzeit sowohl die klimatisierten Flächen als
auch der Elektrizitätsverbrauch für die Klimatisierung deutlich an. In diesem Projekt konnte
für das Netzgebiet der EVN gezeigt werden, dass sich höhere Temperaturen im Sommer
unmittelbar auf die Netzaufbringung auswirken. Für heiße Sommertage (30 °C
Tagesmitteltemperatur) wurde mittels einer multiplen, linearen Regressionsanalyse ein
Zusatzbedarf von etwa 40 Megawatt gegenüber Tagen mit 18 °C festgestellt, wobei der
höchste Einfluss am späten Nachmittag mit rund 100 Megawatt zusätzlicher Netzaufbringung
zu beobachten war. Insgesamt waren in der Untersuchungsperiode 2005 bis August 2007
bis zu drei Prozent der monatlichen Netzaufbringung dem Kühlenergiebedarf zuordenbar.
Auf Jahresbasis beträgt dieser rund 30 Gigawattstunden bzw. 0,4 Prozent der gesamten
Netzaufbringung.
Um die Auswirkungen von Klimaänderungen auf den Heiz- und Kühlenergiebedarf in
Niederösterreich bewerten zu können, wurden die Temperaturänderungen unterschiedlicher
Klimaszenarien auf die meteorologischen Kenngrößen ‚Heiz- und Kühlgradtage’ umgelegt.
Die ausgewiesene Abnahme der Heizgradtage beträgt in etwa 2,5 Prozent pro Dekade,
wobei die einzelnen Werte je nach Region und verwendetem Klimaszenario zwischen 1,5
und 3,5 Prozent liegen. Bei den Kühlgradtagen kann von einer Zunahme um etwa 20
Prozent pro Dekade ausgegangen werden, allerdings schwanken die Werte stark zwischen
den einzelnen Regionen und Klimaszenarien. Generell ist diese Entwicklung für höher
gelegene Regionen günstiger, da hier der Heizenergiebedarf im Vergleich zu den
Niederungen stärker sinkt, jedoch der Kühlenergiebedarf verhältnismäßig geringer
zunehmen wird.
Weil in Niederösterreich der Heizenergiebedarf derzeit bei weitem höher ist als der
Kühlenergiebedarf (ca. Faktor 100) bewirken höhere Temperaturen eine um ein vielfaches
höhere Einsparung des Heizenergiebedarfs im Vergleich zum zusätzlichen
Kühlenergiebedarf. Dies gilt sogar für den Fall, dass der ausgewiesene Kühlenergiebedarf
für Niederösterreich bis 2050 um vier Prozent pro Jahr steigen würde. Beim Energieträger
Elektrizität könnte der zusätzliche Bedarf im Sommer längerfristig allerdings mengenmäßig
die Einsparungen an Heizenergie im Winter kompensieren. Dies scheint vor allem
dahingehend problematisch, dass die Kühllast sich im Gegensatz zur Heizlast tageszeitlich
mit der allgemeinen Lastspitze überschneidet. Es sei auch darauf hingewiesen, dass die
Einflüsse auf den Elektrizitätsbedarf in urbaneren Gebieten wie z.B. Wien deutlich höher
sein.
Insgesamt geht aus den Szenarienrechnungen klar hervor, dass der zukünftige Heiz- und
Kühlenergiebedarf weniger durch den Faktor ‚Klima’, sondern viel mehr durch technische
und sozio-ökonomische Entwicklungen bestimmt wird. Beim Heizenergiebedarf können
zusätzliche Anstrengungen im Bereich Energieeffizienz eine wesentlich größere Einsparung
bewirken als höhere Temperaturen. Umgekehrt geht es beim Kühlenergiebedarf derzeit
darum, den, zum einen aufgrund von Konsum- und Verhaltensänderungen, zum anderen
aufgrund derzeitiger Entwicklungen in der Gebäudeplanung, stattfindenden rasanten Anstieg
sowohl der klimatisierten Flächen als auch des Elektrizitätsverbrauchs entgegenzuwirken.
Auf Ebene der Privathaushalte spielt eine Reduktion des Heizwärmebedarfs aufgrund
wärmerer Winter im Vergleich zu anderen Faktoren wie dem Zinssatz oder den
Energiepreisen nur eine unwesentliche Rolle. Bei einer Abnahme der Heizgradtage um
sechs Prozent in den nächsten 20 Jahren, wie sie für Amstetten im Vergleich mit der Periode
1987 bis 2006 ausgewiesen wurde, beträgt die Abnahme der Gesamtheizkosten für
Hackgutheizungen zwei Prozent, für Öl- und Gasheizungen vier Prozent. Für letztere
Technologien kann jedoch erwartet werden, dass die Preise in den nächsten Jahren durch
klimapolitische Maßnahmen (CO2-Steuer, Erhöhung der Energieabgaben) zusätzlich steigen
werden.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 52
Auswirkungen des Klimawandels auf Heiz- und Kühlenergiebedarf in Niederösterreich
48
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Klimastudie Niederösterreich
Seite 54
8 Anhang
Anhang 1: Monatsverteilung der HGT und KGT in den vier Schwerpunktregionen
Region Tulln (Langenlebarn)
Heizgradtage 2041/50
Region Zwettl
Langenlebarn
Erwartete Abnahme 1981/90 - 2041/50
Heizgradtage 2041/50
Erwartete Abnahme 1981/90 - 2041/50
800
800
700
Heizgradtage (20/12)
Heizgradtage (20/12)
700
600
500
400
300
200
500
400
300
200
100
100
0
0
Feb
Mär
Apr
Mai
Jun
Kühlgradtage 1981/90
Jul
Aug
Sep
Okt
Nov
Dez
Erwartete Zunahme 1981/90-2041/50
160
120
80
40
0
Jan
Feb
Mär
Apr
Jan
Mai
Jun
Jul
Aug
Sep
Okt
Nov
Dez
Kühlgradtage (18,3/18,3)
Jan
Kühlgradtage (18,3/18,3)
600
Feb
Mär
Apr
Mai
Jun
Kühlgradtage 1981/90
Jul
Aug
Sep
Okt
Nov
Dez
Erwartete Zunahme 1981/90-2041/50
160
120
80
40
0
Jan
Feb
Klimastudie Niederösterreich
Seite 55
Mär
Apr
Mai
Jun
Jul
Aug
Sep
Okt
Nov
Dez
Region Amstetten
Region Wiener Neustadt
Erwartete Abnahme 1981/90 - 2041/50
Heizgradtage 2041/50
800
800
700
700
600
600
Heizgradtage (20/12)
Heizgradtage (20/12)
Heizgradtage 2041/50
500
400
300
200
500
400
300
200
100
100
0
0
Feb
Mär
Apr
Mai
Jun
Kühlgradtage 1981/90
Jul
Aug
Sep
Okt
Nov
Erwartete Zunahme 1981/90-2041/50
160
120
80
40
0
Jan
Feb
Mär
Apr
Mai
Jun
Jul
Aug
Sep
Okt
Nov
Jan
Dez
Dez
Kühlgradtage (18,3/18,3)
Jan
Kühlgradtage (18,3/18,3)
Erwartete Abnahme 1981/90 - 2041/50
Feb
Mär
Apr
Mai
Jun
Kühlgradtage 1981/90
Jul
Aug
Sep
Okt
Nov
Dez
Erwartete Zunahme 1981/90-2041/50
160
120
80
40
0
Jan
Feb
Klimastudie Niederösterreich
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Mär
Apr
Mai
Jun
Jul
Aug
Sep
Okt
Nov
Dez
Anhang 2: Verlauf der HGT und KGT in den vier Schwerpunktregionen
Heizgradtage in Zwettl
4000
5000
3500
4500
Heizgradtage (20/12)
3000
2500
2000
1500
1000
500
REMO_UBA
Trendszenario
1971 bis 2006
Linear (1971 bis 2006)
4000
3500
3000
2500
2000
1500
REMO_UBA
Trendszenario
1000
1971 bis 2006
Linear (1971 bis 2006)
500
0
3500
4000
3000
3500
Heizgradtage (20/12)
4500
2500
2000
1500
Trendszenario
REMO_UBA
1000
1971 bis 2006
500
2026
2021
2016
2011
2006
2001
1996
1991
Heizgradtage in Amstetten
4000
Linear (1971 bis 2006)
3000
2500
2000
1500
REMO_UBA
Trendszenario
1971 bis 2006
Linear (1971 bis 2006)
1000
500
Klimastudie Niederösterreich
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2026
2021
2016
2011
2006
2001
1996
1991
1986
1981
1976
2026
2021
2016
2011
2006
2001
1996
1991
1986
1981
1976
1971
0
0
1971
Heizgradtage (20/12)
Heizgradtage in Wr. Neustadt
1986
1981
1971
2026
2021
2016
2011
2006
2001
1996
1991
1986
1981
1976
1971
0
1976
Heizgradtage (20/12)
Heizgradtage in Langenlebarn
Anhang 3: Trendszenario für die 4 Schwerpunktregionen bei unterschiedlichen HGT-Definitionen
6000
6000
Trendszenario Zwettl
5000
5000
4000
4000
Heizgradtage
3000
2000
2000
20/16 Langenlebarn
1000
y = -10,876x + 3771,8
20/16 Zwettl
1000
y = -9,0162x + 3396,6
20/12 Zwettl
y = -9,8017x + 4323,4
20/6 Langenlebarn
y = -8,3895x + 2519,1
20/6 Zwettl
y = -8,1654x + 3384,4
83
86
19
89
19
92
19
95
19
98
20
01
20
04
20
07
20
10
20
13
20
16
20
19
20
22
20
25
20
28
6000
Trendszenario Amstetten
Trendszenario Wiener Neustadt
5000
4000
4000
Heizgradtage
5000
3000
3000
2000
2000
1000
19
19
77
80
19
19
19
71
74
77
80
19
83
19
86
19
89
19
92
19
95
19
98
20
01
20
04
20
07
20
10
20
13
20
16
20
19
20
22
20
25
20
28
19
19
19
71
74
0
6000
Heizgradtage
y = -10,256x + 4719,6
20/12 Langenlebarn
0
19
3000
19
Heizgradtage
Trendszenario Langenlebarn
20/16 Wiener Neustadt
y = -7,2918x + 3782,6
20/12 Wiener Neustadt
y = -5,6032x + 3414,2
20/6 Wiener Neustadt
y = -4,1382x + 2514
0
71 74 77 80 83 86 89 92 95 98 01 04 07 10 13 16 19 22 25 28
19 19 1 9 19 19 19 1 9 19 19 19 2 0 20 20 20 2 0 20 20 20 2 0 20
20/16 Amstetten
y = -12,876x + 4041,8
20/12 Amstetten
y = -11,208x + 3654,3
20/6 Amstetten
y = -9,8789x + 2791,8
1000
0
71 74 77 80 83 86 89 92 95 98 01 04 07 10 13 16 19 22 25 28
19 1 9 19 19 19 1 9 19 19 19 1 9 20 20 2 0 20 20 20 2 0 20 20 2 0
Klimastudie Niederösterreich
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Anhang 4: Presseberichte zu Kühlen
•
Zwischen fünf und zehn Prozent ist der Stromverbrauch in Ostösterreich gestiegen [Anmerkung: Aufgrund der Hitzeperiode Mitte Juli
2007]. In St. Pölten etwa sind es sieben Prozent, sagt EVN-Sprecher Stefan Zach. Klimaanlagen und Ventilatoren fressen Strom,
Kühlschränke arbeiten auf Hochtouren und die vermutlich deutlich mehr hergestellten Eiswürfel werden auch nicht von allein kalt.
(http://noe.orf.at/stories/208338, 18.07.2007)
•
Herbert Bugl von der EVN St. Pölten: "Das Problem der Energieerzeugung bei dieser Hitze ist, dass die Stromerzeugung aus Wasserkraft
jetzt um zirka 30 bis 40 Prozent zurückgeht und wir vermehrt unsere Gas- und Kohlekraftwerke in Betrieb nehmen müssen." Beispiel für
den Stromverbrauch: Manche Klimaanlagen verbrauchen enorm viel Strom. Eine Anlage in einem 100-Personen-Betrieb kann an einem
Tag so viel Strom verbrauchen wie der Vorarlberger Durchschnittshaushalt in einem halben Jahr. (http://noe.orf.at/stories/124498/, 22.07. 2006)
•
An heißen Tagen werden Schätzungen des niederösterreichischen Stromerzeugers EVN zufolge 20 bis 30 Prozent mehr Strom verbraucht,
in Wien steigt der Bedarf laut Wien Energie um zehn Prozent gegenüber kühleren Tagen. "Das ist nicht notwendig", meint Chorherr: "Wir
sind bei den Klimaanlagen dort, wo wir beim Heizen Anfang der 70er-Jahre waren." (Karin Krichmayr/DER STANDARD-Printausgabe, 01.08.2006)
•
Seit einigen Jahren beobachten die Stadtwerke Hannover diese Entwicklung an heißen Sommertagen - eine Tendenz, die es bis Mitte der
90er noch nicht gab. Die Ursache für den Trend ist der zunehmende Einsatz von Lüftungs- und Klimatisierungsanlagen. Und das sowohl im
Gewerbe als auch in Privathaushalten. Inzwischen nähert sich der Verbrauch an Sommertagen schon dem Bedarf im kühlen und dunklen
Winter an. Konkret sind die Spitzenlastwerte bei hohen Temperaturen verglichen mit dem Volumen vor zehn Jahren um bis zu 30 auf
durchschnittlich 570 Megawatt gestiegen. Die Netzlasten haben sich um nennenswerte fünf Prozent erhöht. Bei intensivem Einsatz von
Kühlungs-Technik im Sommer messen die Stadtwerke Hannover heute bereits bis zu 90 Prozent der Höchstlast, die im Winter mit 630
Megawatt auftritt. Erfahrungswerte zeigen, dass sich der höhere Strombedarf nicht am ersten Tag einer Hitzeperiode einstellt, sondern
vielmehr erst schrittweise im Lauf der Zeit erreicht wird. Dabei macht sich der größere Verbrauch dann nicht nur mittags bemerkbar, wenn
die Sonne im Zenit steht. Bis in die Nacht hinein transportieren Lüftungsanlagen Wärme aus den Gebäuden.
(www.enercity.de/sp/presse/themen/Maerkte/Stromverbrauch.html, 04. 08. 2006)
•
Ansturm auf Klimageräte. Gute Umsatzzahlen melden auch Hersteller von Klimaanlagen, das heurige Jahr brachte eine enorme
Steigerung, sagt Mercedes Stari von der Firma MS-Klimatechnik. Die europaweite Statistik liege bei etwa 70 Prozent, für Österreich bei
über 200 Prozent was seine Firma betrifft, allerdings seien darin auch technische Ausstattungen wie die Kühlung von Server-Räumen
enthalten. (Ö1 Inforadio, 27.8.2007)
Klimastudie Niederösterreich
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Universität für
Universität
Bodenkultur
für Wien
Bodenkultur Wien
Department fürDepartment
Wasser-Atmosphärefür Wasser-AtmosphäreUmwelt
Umwelt
Klimafolgen
Klimafolgen
für die
fürAbflussbildung
die Abflussbildung
am Beispiel
am Beispiel
der Lainsitz
der Lainsitz
1)
1)
Bearbeitung
Bearbeitung
Hubert Holzmann
Hubert Holzmann
1)
1)
Thilo Lehmann
Thilo Lehmann
2)
2)
Herbert Herbert
Formayer
Formayer
2)
Patrick Haas
Patrick
Haas2)
1) Institut für
1) Institut
Wasserwirtschaft,
für Wasserwirtschaft,
HydrologieHydrologie
und Wasserbau;
und Wasserbau;
Univ. für Bodenkultur,
Univ. für Bodenkultur,
Wien
Wien
2) Institut für
2) Institut
Meteorologie;
für Meteorologie;
Univ. für Bodenkultur,
Univ. für Bodenkultur,
Wien
Wien
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Abflussentstehung an der Lainsitz
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Inhaltsverzeichnis
1
Veranlassung und Ausgangslage ............................................................................ 1
2
2.1
Untersuchungsgebiet................................................................................................ 1
Gebietsbeschreibung ................................................................................................. 1
3
3.1
3.2
Datenlage .................................................................................................................. 3
Niederschlag und Lufttemperatur.............................................................................. 3
Abfluss ...................................................................................................................... 3
4
4.1
4.1.1
4.1.2
4.1.3
4.2
4.2.1
4.2.2
4.2.3
4.2.3.1
4.2.3.2
4.2.3.3
Methodik ................................................................................................................... 3
Meteorologie ............................................................................................................. 3
Regionale Klimaszenarien......................................................................................... 3
Gebietsniederschlag und Wettergenerator ................................................................ 6
Lokale Klimaänderungsszenarien im Einzugsgebiet der Lainsitz ............................ 8
Hydrologie............................................................................................................... 12
Methodik der Schmelzberechnung.......................................................................... 12
Höhengradient der Lufttemperatur und Schneeakkumulation ................................ 13
Abflusstransformation............................................................................................. 13
Modellinput Niederschlag und Schneeschmelze..................................................... 14
Potentielle und aktuelle Verdunstung ..................................................................... 14
Systemparameter ..................................................................................................... 15
5
5.1
5.2
5.2.1
5.2.2
5.2.3
5.2.4
5.2.5
5.2.6
5.2.7
5.2.8
5.2.9
5.2.10
5.2.11
Analyse und Interpretation der Ergebnisse........................................................... 16
Modellverifikation................................................................................................... 16
Ergebnisse der Modellszenarien.............................................................................. 19
Mittlere Maximalabflüsse ....................................................................................... 19
Mittlere Monatsabflüsse.......................................................................................... 20
Mittlere Minimalabflüsse ........................................................................................ 20
Anteile mit Niederwasserabfluss............................................................................. 21
Mittlere Maximalschmelzabflüsse und Mittlere Schmelzabflüsse.......................... 22
Mittlerer maximaler Schneewasserwert .................................................................. 23
Tage mit Schneebedeckung im Gesamtgebiet ........................................................ 24
Tage mit Schneebedeckung über 900 m. Sh. .......................................................... 25
Mittlere aktuelle Tagesverdunstung ........................................................................ 25
Tage mit Trockenstress ........................................................................................... 26
Hochwasserverteilung ............................................................................................. 27
6
Zusammenfassung und Schlussfolgerung ............................................................ 30
7
Danksagung............................................................................................................ 33
8
Literatur .................................................................................................................. 34
Klimastudie Niederösterreich
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Abflussentstehung an der Lainsitz
Seite 1
1 Veranlassung und Ausgangslage
Die katastrophalen Hochwasserereignisse auf Grund extremer Wettersituationen in den
letzten Jahren haben zu einer intensiven Ursachenforschung geführt. Neben direkten
anthropogenen Einflüssen auf die Abflusscharakteristik der Gewässer, z.B. durch
Verbauungen, werden auch mögliche Änderungen des Klimas als Ursachen derartiger
Extremereignisse genannt. Die verschiedenen Klimaänderungsszenarien gehen für
Mitteleuropa von einem Anstieg der mittleren Lufttemperatur und einer Änderung der
raumzeitlichen Niederschlagsverteilung aus. Daraus ergeben sich auch Änderungen in der
Schneeakkumulation, der Schneeschmelze und schließlich auch im Abflussverhalten der
Gewässer.
Am Beispiel der Lainsitz werden für das Einzugsgebiet des Pegels Ehrendorf mögliche
Auswirkungen derartiger Klimaänderungen untersucht.
2 Untersuchungsgebiet
Bei der Auswahl eines geeigneten Untersuchungsgebiets wurden folgende Kriterien
herangezogen:
•
Vorhandensein einer zentral im Gebiet gelegenen Klimastation
•
hinreichende Datenlage
•
Hochwasserschäden 2002.
2.1 Gebietsbeschreibung
Die Lainsitz entspringt am Aichelberg bei Karlstift im Waldviertel in 980 m Höhe. Sie
überwindet bis zum Pegel Ehrendorf ca. 493 Höhenmeter (vergleiche hierzu auch Abbildung
2.1). Der Oberlauf ist großteils reguliert, wohingegen der Unterlauf ab Gmünd alle Merkmale
eines natürlichen Mäanderbaches aufweist: ausgeprägte Schlingen, Sandbänke, Altarme,
Autümpel, Steilufer, Feucht- und Nasswiesen. Bei Hochwasser ist hier der gesamte Talraum
überschwemmt.
An der Lainsitz dominieren Wald- und Grünflächen. Eine etwas größere Siedlung gibt es an
der Lainsitz erst unterhalb des Pegels Ehrendorf mit der Stadt Gmünd. Vergleiche hierzu
auch Abbildung 2.2.
Klimastudie Niederösterreich
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Abflussentstehung an der Lainsitz
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Quelle: Hydrologischer Atlas Österreichs, 2005
Abbildung 2.1: Geographische Lage Lainsitz
Dicht bebaute Siedlungsflächen
Locker bebaute Siedlungsflächen
Weinbauflächen
Ackerland
Grünland
Nadelwälder
Laub- und Mischwälder
Feuchtflächen
Gletscherflächen
Vegetationsarme Flächen
Offene Wasserflächen
Quelle: Hydrologischer Atlas Österreichs, 2005
Abbildung 2.2: Landnutzung Lainsitz
Das Einzugsgebiet des Pegels Ehrendorf, welcher hier als Referenzpegel verwendet wurde,
beträgt 267,6 km². Die prozentuellen Flächenanteile der verschiedenen Höhenzonen an der
Gesamtfläche des Einzugsgebiets sind in nachfolgender Tabelle dargestellt. Dabei wurde
eine Einteilung in 100m Zonen vorgenommen.
Tabelle 2.1: Höhenverteilung
Höhenzone
400 - 500 500 - 600
[m]
Flächenanteil
2,6
22,6
[%]
600 - 700
700 - 800
800 - 900
31,4
19,6
12,2
Klimastudie Niederösterreich
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900 - 1000 1000 - 1100
11,0
0,6
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Abflussentstehung an der Lainsitz
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3 Datenlage
3.1 Niederschlag und Lufttemperatur
Für die Charakterisierung der hydrologischen und meteorologischen Randbedingungen
wurden Beobachtungen von Niederschlag und Lufttemperatur verwendet. Diese Input –
Größen wurden vom Institut für Meteorologie zur Verfügung gestellt. Zur Kalibrierung des
Modells wurden Tagessummen des Niederschlags bzw. Tagesmittelwerte der Lufttemperatur
für den Zeitraum Jänner 1981 bis Dezember 2001 herangezogen. Für die Abschätzung
zukünftiger Veränderungen wurde Modellberechnungen für einen Zeitraum von 200 Jahren
angewandt.
3.2 Abfluss
Für die Modellkalibrierung standen Tageswerte des Abflusses am Pegel Ehrendorf für den
Zeitraum Jänner 1980 bis Dezember 2001 zur Verfügung.
Einige hydrologische Kenngrößen sind in nachfolgender Tabelle dargestellt.
Tabelle 3.1: Hydrologische Kenngrößen gemäß HD Niederösterreich
Einzugsgebiet
MQ
HQ 1
HQ 5
Pegel
[km²]
[m³/s]
[m³/s]
[m³/s]
267,6
2,20
17
35
Ehrendorf
HQ 30
[m³/s]
75
HQ 100
[m³/s]
110
4 Methodik
4.1 Meteorologie
4.1.1 Regionale Klimaszenarien
Basis für die Erstellung der regionalen Klimaszenarien für das Lainsitz-Einzugsgebiet bildet
das globale, gekoppelte Atmosphäre-Ozean-Zirkulationsmodell ECHAM5/MPI-OM vom Max
Plack Institut für Meteorologie in Hamburg (Roeckner, 2005). Da jedoch globale Modelle
aufgrund ihrer groben räumlichen Auflösung die Bedingungen im Alpenraum nicht auflösen
können, wurden die dynamisch regionalisierten Klimaszenarien des regionale Klimamodells
REMO des Max Plack Institut für Meteorologie in Hamburg (Jacob, 2005) verwendet. Dieses
REMO-UBA Szenarien liegen für den Kontrolllauf 1950-2000 (beobachtete
Treibhausgaskonzentration) und die Szenarienläufe 2000-2100 für die verschiedenen IPCC
SRES-Szenarien (B1, A1B, A2) vor.
Aber selbst die derzeit höchstaufgelösten regionalen Klimamodelle mit etwa 10 km
Gitterpunktweite sind nicht in der Lage die alpinen Verhältnisse, und hier insbesonders die
Niederschlagsverhältnisse mit einer Genauigkeit wieder zu geben, die eine direkte
Verwendung der Modelldaten erlaubt. In Abbildung 4.1 ist eine Evaluierung einiger
regionaler Klimamodelle für den Winterniederschlag im Alpenrau, dargestellt. Alle Modelle
überschätzen den Winterniederschlag, wobei REMO-UBA mit etwa 65 % Überschätzung
Klimastudie Niederösterreich
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Abflussentstehung an der Lainsitz
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noch relativ gut abschneidet und ebenso überschätzen alle Modelle die
Niederschlagshäufigkeit.
Aufgrund der Qualität der Absolutwerte wird klar, dass auch von den regionalen Modellen
nur die Änderungen der meteorologischen Größen unter Klimaänderungsbedingungen
verwendet werden dürfen. Hierzu wird die Differenz zwischen Kontrolllauf und Szenarienlauf
gebildet. Zwei Beispiele für solche Änderungen wie sie der REMO-UBA Datensatz liefert,
sind in Abbildung 4.2 und 4.3 und zu sehen. Beide Bilder zeigen Ergebnisse des Modells für
das A1B Szenario für Österreich.
Abbildung 4.1: Niederschlagskennzahlen (Quotient Modell/Beobachtung) für den Winter im Alpenraum für
verschiedene regionale Klimamodelle mit etwa 10 km Auflösung. Mea=Mittelwert,
fre=Niederschlagshäufigkeit (> 1mm), int= Intensität, iqr=Interquantiläre Range, 95pct= 95
% Perzentile, n10= Anzahl an Tagen mit mehr als 10 mm Niederschlag, max3d=Maximaler
Dreitagesniederschlag, Niederschlagssumme der 3 höchsten
Gitterpunktsniederschlagswerten.
Abbildung 4.2 zeigt die Änderung der durchschnittlichen Jahrestemperaturen der Periode
2071-2100 relativ zur Klimanormalperiode 1961-1990. Da die Temperatur räumlich relativ
homogen ist, ergeben sich keine kleinräumigen Strukturen und wir sehen eine allgemeine
Erwärmung im nördlichen Niederösterreich von 3.0 – 3.5 Grad im Jahresmittel.
Abbildung 4.3 zeigt die Veränderung der durchschnittlichen Jahresniederschläge. Hier sind
kleinräumige Strukturen erkennbar und im wesentlichen ist im nördlichen Niederösterreich
eine Zunahme des Jahresniederschlags aus den REMO Daten zu erkennen. Um das
Rauschen des Klimaänderungssignals zwischen einzelnen Gitterpunkten zu vermeiden,
folgen wir der Empfehlung von Frau Jacobs, den Mittelwert von mehreren Gitterpunkten zu
Klimastudie Niederösterreich
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Abflussentstehung an der Lainsitz
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verwenden. Konkret werden alle Gitterpunkte die das Lainsitzeinzugsgebiet berühren
gemittelt.
Abbildung 4.2: Änderung der Jahresmitteltemperatur (2071-2100 versus 1961-1990) nach REMO-UBA A1B
Szenario.
Abbildung 4.3: Änderung der Jahresniederschlagssumme (2071-2100 versus 1961-1990) nach REMO-UBA
A1B Szenario.
Klimastudie Niederösterreich
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Abflussentstehung an der Lainsitz
Seite 6
4.1.2 Gebietsniederschlag und Wettergenerator
Da aufgrund der Qualität der regionalen Klimamodelle nur das mittlere monatliche
Änderungssignal verwendet werden kann, für die Niederschlag- Abflussmodellierung jedoch
kontinuierliche Zeitreihen auf Tagesbasis notwendig sind, werden diese Zeitreihen künstlich
mit Hilfe eines Wettergenerators erzeugt.
Als Wettergenerator wurde der LARS-WG (Long Ashton Research Station Weather
Generator (Semenov 1997)) ausgewählt und getestet. Ein Wettergenerator ist ein
stochastisches Modell für die Generierung von synthetischen Wetterdaten, die der
beobachteten Statistik entsprechen. Dies ist eine einfache und schnelle Methode um lange
meteorologische Zeitreihen mit konstantem Klima zu erhalten. Anwendungen finden sich u.a.
in Land -und Forstwirtschaftsmodellen, in der Hydrologie und allgemein in der
Klimafolgenforschung.
In einem ersten Schritt berechnet der Wettergenerator aus einer vorliegenden
Beobachtungs-Zeitreihe alle notwendigen statistischen Kenngrößen wie Mittelwerte,
Standardabweichung und Häufigkeitsverteilungen, von Temperatur und Niederschlag, sowie
die Andauer und Häufigkeit von Trocken- oder Regenperioden. Umgekehrt kann der
Wettergenerator nun aus diesen Kennwerten, Zeitreihen der Temperatur und des
Niederschlags berechnen, die abgesehen von stochastischen Limitierungen, genau die
statistischen Kenngrößen der Beobachtung reproduzieren.
Die für den ausgewählten Standort (Weitra) ermittelte Statistik des beobachteten Wetters,
dient im weiteren als Grundlage zur Berechnung der Zeitreihen von Temperatur und
Niederschlag für verschiedene zukünftige Klima-Szenarien.
Zur Erstellung der regionalen Klimaszenarien auf Tagesbasis, wird dem kalibrierte
Wettergenerator das Klimaänderungssignal für das jeweilige Szenario (sowohl mittlere
monatliche Änderungen, als auch Änderung der Länge der Trockenperioden) mitgeteilt und
Zeitreihen für das neue Regionalklima erstellt. Dies erfolgt für das Klima der
Klimanormalperiode 1961-1990 und für die Szenarioperiode 2071-2100 jeweils für die
Emissionsszenarien B1 und A1B. Für jede der drei betrachteten Zeitscheiben mit je 30
Jahren wurden synthetische Zeitreihen mit 200 Jahren Länge erstellt. Dies erlaubt eine
stabilere statistische Auswertung für seltene Ereignisse.
Die Anwendung des Wettergenerators ermöglicht zwar die Transformation von mittleren
Klimaänderungen in Zeitreihen auf Tagesbasis, jedoch ist eine zeitliche Verknüpfung
mehrerer Wettergeneratoren innerhalb des Einzugsgebietes nicht möglich. Daher muss der
Flächenniederschlag
auf
Tagesbasis
anhand
einer
Station
bzw.
eines
Wettergeneratorenlaufes geschätzt werden. Als zentrale Station wurde hierfür die Station
Weitra der ZAMG (siehe Abb. 2.1) verwendet. Diese Schätzung erfolgte durch eine lineare
Regression zwischen den beobachteten Flächenniederschlägen berechnet aus dem
flächengewichtetem Stationsniederschlag aller 5 Niederschlagsstationen im Einzugsgebiet
und des Stationsniederschlages in Weitra. Diese Regression wurde für jede Saison extra
durchgeführt. Abbildung 4.4 zeigt den Zusammenhang zwischen den mittels
Regressionsmodell geschätzten Flächeniederschlag und den gemessenen für Winter und
Sommer. Der Sommerniederschlag lässt sich aufgrund seines hohen konvektiven (Gewitter-)
Klimastudie Niederösterreich
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Abflussentstehung an der Lainsitz
Seite 7
Anteils am Niederschlag etwas schlechter schätzen als der Winterniederschlag, dennoch
kann rund 90 Prozent der beobachteten Varianz des Flächenniederschlages erklärt werden.
Abbildung 4.4: Korrelation des anhand der Station Weitra geschätzten Flächenniederschlag (Modell) und
den gemessenen Flächenniederschlag im Winter (DJF) und im Sommer (JJA)
Dennoch bedeutet diese Einschränkung bei der Bestimmung des Flächenniederschlages
eine gewisse Glättung, die sich auch auf die Eigenschaften der durch den Wettergenerator
erzeugten Zeitreihen auswirkt. In Abbildung 4.5 sind diese Effekte anhand des A1B
Szenarios dargestellt. Der Übergang von Stationsdaten auf Flächendaten (Abb. 4.5 oben)
führt zu einer leichten Niederschlagszunahme von rund 15 mm pro Jahr und eine leichte
Abnahme des Klimaänderungssignals speziell im März. Durch die Anwendung des
Wettergenerators über 200 Jahre kommt noch ein zusätzlicher stochastischer Fehleranteil
hinzu, was zu einer weiteren geringen Niederschlagszunahme führt.
Klimastudie Niederösterreich
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Abflussentstehung an der Lainsitz
Seite 8
Abbildung 4.5: Relative Änderung der mittleren Monatsniederschlagssummen nach REMO_UBA A1B
Szenario bis Ende des 21. Jahrhunderts bestimmt für die Station Weitra (links oben), daraus
abgeleiteter Flächenniederschlag (rechts oben) und den daraus mittels Wettergenerator
produzierten Zeitreihen für den Flächenniederschlag.
4.1.3 Lokale Klimaänderungsszenarien im Einzugsgebiet der Lainsitz
Um den Unsicherheiten bei der Erstellung von regionalen Klimaszenarien gerecht zu
werden, wurden für die Niederschlags- Abflussmodellierung zwei verschiedene
Realisierungen des REMO-UBA Modells gewählt und zwar die Emissionsszenarien B1 und
A1B.
B1 ist ein sehr optimistisches Szenario. Hierbei geht man davon aus, dass es gelingt bis zum
Ende des Jahrhunderts die Treibhausgaskonzentrationen auf einem Niveau von 550 ppm zu
stabilisieren. Für die globale Mitteltemperatur (siehe Abb. 4.6) ergibt sich bis Ende des
Jahrhunderts ein Anstieg von 1.8 °C ( 1.2 – 2.9 °C)
A1B ist ein eher realistisches Szenario. Hier geht man davon aus, dass die
Treibhausgasemissionen bis in die Mitte des Jahrhunderts noch weiter stark ansteigen,
danach jedoch rasch abnehmen. Innerhalb dieses Jahrhunderts kommt es noch zu keiner
Stabilisierung der Treibhausgaskonzentrationen und es wird ein Niveau von mehr als 700
ppm erreicht. Dies führt zu einen Temperaturanstieg von 2.9 °C (1.6 – 4.5 °C)
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Abflussentstehung an der Lainsitz
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Abbildung 4.6: Einfluss der Emissionsszenarien auf die Entwicklung der globalen Mitteltemperatur im 21.
Jahrhundert. Das B1 Szenario(Blau) entspricht einer Stabilisierung der CO2 Konzentration
bei 550 ppm, das A1B Szenario erreicht am Ende des Jahrhunderts Konzentrationen von
mehr als 700 ppm. (IPCC 2007)
Als Zeithorizont für die lokalen Szenarien wurde das Ende dieses Jahrhundert (2071-2100)
gewählt. In erster Linie weil die Unsicherheiten bei der Niederschlagsmodellierung noch sehr
hoch sind und wir daher einen Zeitraum betrachten wollten in dem das
Klimaänderungssignal möglichst stark ist. Weiters sieht man in Abbildung 4.6 dass vor der
Mitte des Jahrhunderts die Unterschiede zwischen den Emissionsszenarien noch sehr gering
sind und daher eine Differenzierung vor der Mitte dieses Jahrhundert nicht sehr Sinnvoll ist.
Um die volle Unsicherheit bei den regionalen Szenarien darzustellen, müssten zusätzlich
noch verschiedene regionale Klimamodelle, betrieben mit unterschiedlichen globalen
Klimamodellen untersucht werden. Dies war leider im Rahmen dieser Untersuchung nicht
möglich.
In Abbildung 4.7 sind die Ergebnisse der mittleren Klimaänderungen auf Monatsbasis im
Lainsitzeinzugsgebiet dargestellt. Nach dem A1B Szenario (linke Seite) nimmt der
Niederschlag im Winter und im Frühjahr deutlich zu. In den Sommermonaten zeigt sich
hingegen eine Abnahme, wobei die Niederschlagshäufigkeit doch deutlich von Mai bis
Oktober abnimmt. In der Jahresniederschlagssumme ergibt sich ein leichter Anstieg, der
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Abflussentstehung an der Lainsitz
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aber deutlich unter 10 Prozent liegt. Die Temperaturen steigen bei diesem Szenario um rund
3.5 °C wobei die Erwärmung im Frühjahr am geringsten und im Hochwinter und im
Spätsommer am höchsten ist.
Abbildung 4.7: Änderung der Monatsniederschlagssummen (Oben) der monatlichen
Niederschlagshäufigkeit (Mitte) und der Monatsmitteltemperatur (Unten) für die REMOUBA Szenarien A1B (links) und B1 (rechts).
Im B1 Szenario zeigen alle Monate außer dem Mai eine Niederschlagszunahme die von
Oktober bis Dezember und im März besonders hoch ist. In der Jahressumme ergibt dies eine
Niederschlagszunahme von mehr als 100 mm. Auffällig ist, dass trotz
Niederschlagszunahmen, die Niederschlagshäufigkeit von Juni bis September abnimmt.
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Abflussentstehung an der Lainsitz
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Die Temperaturen steigen bei diesem Szenario um rund 2 °C wobei die Saisonalität ähnlich
wie im A1B Szenario.
Durch die Klimaänderung wird nicht nur eine Änderung der mittleren Bedingungen erfolgen,
sondern es können auch Änderungen der Niederschlagscharakteristik auftreten, welche für
das Abflussverhalten der Flüsse relevant sein kann. Die deutlichere Abnahme der
Niederschlagshäufigkeit im Sommer im Vergleich zu den Niederschlagssummen deutet
bereits auf eine Zunahme der Niederschlagsintensität hin. In Abbildung 4.8 sind die
Änderungen der saisonalen Extremwertstatistik für die Tagesniederschläge exemplarisch für
das A1B Szenario dargestellt. Im Winter (Abb. 4.8 links oben) ergibt sich für das 100 jährige
Niederschlagsereignis ein Anstieg von derzeit etwa 43 mm auf 56 mm. Im Frühjahr hingegen
zeigt sich eine Abnahme von 53 auf 47. Im Sommer und Herbst (Abb. 4.8 unter) zeigt sich
wieder eine Zunahme der Niederschläge von jeweils knapp 10 mm. Bis auf das Frühjahr
muss man daher von einer Zunahme der Niederschlagsintensitäten auch bei
Starkniederschlagsereignissen ausgehen.
Abbildung 4.8: Änderung der saisonalen maximalen Tagesniederschläge für das REMO-UBA A1B Szenario
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Abflussentstehung an der Lainsitz
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4.2 Hydrologie
Das Hauptaugenmerk der Analyse liegt in der Quantifizierung der Abflussanteile aus
Schneeschmelze und aus der Abflusstransformation des nassen Niederschlags (Regen). Die
Berechnung erfolgte mit Hilfe von Computermodellen, die am IWHW-BOKU entwickelt
wurden. Es wird zum einen ein Schneeschmelzmodell verwendet, das sowohl die
Akkumulation des Schnees während der Winterzeit, wie auch das Abschmelzen des
Schnees simuliert. Zum anderen werden die Schmelzkomponenten zuzüglich des nassen
Niederschlags über ein Niederschlags-Abflussmodell zum Pegelabfluss umgeformt. Dabei
finden auch Bodenkomponenten, Verdunstungsprozesse und die Interaktion mit dem
Grundwasser Berücksichtigung.
4.2.1 Methodik der Schmelzberechnung
Die Schmelzberechnung basiert auf dem Temperaturindexverfahren, wobei die
Lufttemperatur als Eingangparameter verwendet wird. Ein erhöhter Detailliertheitsgrad in der
räumlichen Gliederung wird durch Einbeziehung höhenabhängiger Temperaturgradienten
und der hypsometrischen Verteilung der Teileinzugsgebiete erzielt (Koboltschnig et al.,
2005). Nachfolgende Skizze veranschaulicht das Modell.
Schneeakkumulation:
If Ti < 0 oC
wobei Ti … mittlere Lufttemperatur der Höhenstufe i
Durch die Scheeakkumulation reduziert sich der
abflusswirksame Niederschlag gemäß dem
flächengewichteten Anteil des Neuschnees.
Schneeschmelze:
If Ti > = 0 oC
QSi = fak*Ti
Wobei qs (Schneeschmelze), fak (Temperaturindex),
Abbildung 4.9: Schema der Schneeschmelzmodellierung
Klimastudie Niederösterreich
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Abflussentstehung an der Lainsitz
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Für jede Höhenstufe erfolgt die Berechnung gemäß dem nachfolgenden Ablaufschema:
•
mittleren Lufttemperatur aus Beobachtungsstation bzw. aus Höheninterpolation
gemäß feucht – adiabatischem Temperaturgradienten
•
der Schneeakkumulation in mm Wasseräquivalent,
•
der positiven, mittleren Tagestemperatur und
•
Schneeschmelze nach dem Temperaturindex-Verfahren.
4.2.2 Höhengradient der Lufttemperatur und Schneeakkumulation
Für das Testgebiet wurden die Temperaturbeobachtungen der Station Weitra verwendet. Die
Ermittlung der Temperaturen an den einzelnen Berechnungsschichten (Höhenzonen)
erfolgte durch lineare Interpolation. Dabei konnten feucht – adiabatische Gradienten
berücksichtigt werden.
Wird in den einzelnen Höhenzonen eine Schwellentemperatur unterschritten, so wird der
Niederschlag als Schnee gespeichert. Die Schwellentemperatur liegt zwischen 0 und 1,5 oC
und wird durch Kalibrierung festgelegt. Der akkumulierte Schnee wird für jede Höhenzone in
mm Wasseräquivalent angegeben. Im Falle einer Schneeakkumulation reduziert sich der
wirksame Niederschlag - das ist jener Niederschlag, der in Form von Regen fällt - gemäß
dem Flächenanteil jener Zonen, in denen Schneefall auftritt (Holzmann et al., 2005). Dies
verdeutlicht nachfolgende Gleichung
Neff = Ngeb * (Ages - As ) / Ages
wobei
Neff, Ngeb
Ages, As
(Glg. 4.1)
abflusswirksamer Niederschlag, Gebietsniederschlag
Gesamtfläche, Flächenanteil mit Schneefall
Schätzung des Temperaturindex und der Schwellentemperatur
In der Literatur werden für den Grad-Tag Faktor Werte zwischen 2,5 und 3 angegeben,
wobei Extremwerte bis zu 6 auftreten können (Koboltschnig et al., 2005). Ein höherer Wert
führt zu stärkeren Abschmelzintensitäten und zu einer rascheren „Aufzehrung“ der
akkumulierten Schneemengen. Ein kleiner Faktor bewirkt eine Verzögerung im
Abschmelzprozess.
4.2.3 Abflusstransformation
Für die Transformationsberechnung der Schmelze bzw. des Niederschlags zu Abflusswerten
wurde ein konzeptionelles Modell gewählt. Dieses ermöglicht die Berechnung der raschen
(oberflächigen) Abflusskomponente, des Zwischenabflusses und des langsamen
Basisabflusses (Holzmann & Nachtnebel, 2002). Das System ist durch zwei Speicher
beschrieben, wobei der obere den Mulden- und Bodenspeicher, der untere den
Grundwasserspeicher charakterisiert. Erweiternd wurde auch ein vorgeschalteter
Klimastudie Niederösterreich
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Abflussentstehung an der Lainsitz
Seite 14
Direktabflußspeicher eingeführt, der raschen Abfluß bei gefrorenem Untergrund bzw. starken
Niederschlagsintensitäten ermöglicht. Die nachfolgende Skizze (Abbildung 4.) zeigt das
Konzept des Modells.
Verdunstung
Niederschlag
Schneeschmelze
Direktabfluss
Oberflächenspeicher
Oberflächenabfluss f(bw, h1, k1)
Freies Bodenwasser
bw1
h1
Zwischenabfluss
FK
f(bw1, h2, k2)
h2
Pflanzenverfügbares Bodenwasser
PWP
Versickerung
f(bw1, h2, k3)
bw2
Basisabfluss
f(bw2, k4)
Abbildung 4.10: Schema des Niederschlags-Abfluss-Modells
Für die Anwendung ist ein Anfangszustand, das sind die Füllungsgrade der Speicher 1 und
2, sowie die Randbedingungen Input (Niederschlag und Schneeschmelze) und Senkenterm
(potentielle Verdunstung) anzugeben. Der Gesamtabfluss aus dem System ergibt sich durch
Summation von Direktabfluss, Oberflächenabfluss, Zwischenabfluss und Basisabfluss.
Nachfolgend werden die Einzelkomponenten des Bodenabflussmodells näher beschrieben:
4.2.3.1 Modellinput Niederschlag und Schneeschmelze
Der Zufluss zu Speicher 1 wird durch die Komponenten Schneeschmelze und wirksamer
Niederschlag gebildet. Unter wirksamem Niederschlag wird dabei jener Niederschlag, der in
flüssiger Form als Regen zu Boden fällt, verstanden. Diese Größen werden im
Schneeschmelzmodul berechnet und an das nachgeschaltete Bodenmodell übergeben.
4.2.3.2 Potentielle und aktuelle Verdunstung
Zur Berechnung der potentiellen Evapotranspiration wurde die Methode nach
THORNTHWAITE herangezogen. Mit diesem Verfahren wird die mittlere, potentielle
Monatsverdunstung berechnet. Die Berechnungsformel lautet folgendermaßen:
Etpot = 16.0 (10 Tm/I)a fgeo
Wobei Etpot
Tm
... potentielle Monatsverdunstung in mm
... mittlere Monatstemperatur in °C
Klimastudie Niederösterreich
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(Glg. 4.2)
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Abflussentstehung an der Lainsitz
I
a
fgeo
Seite 15
... Wärmeindex für 12 Monate
... Kennwert in Abhängigkeit von I
... Korrekturfaktor für Sonnenscheindauer (geogr. Breite).
Infolge eines temporär auftretenden Feuchtedefizits der Pflanzen ist die aktuelle
Verdunstung Vakt zumeist geringer als die potentielle Vpot. Je trockener der Boden, desto
stärker wird die Restfeuchte in der Bodenmatrix zurückgehalten und desto größer ist der
Widerstand für die Pflanzenverdunstung. Im Modell wird dieser Sachverhalt in der Weise
berücksichtigt, dass bei geringerer Speicherung als es der Feldkapazität entspricht
(vergleiche h2 in Abb. 1) eine lineare Reduktion der Verdunstung auftritt. Bei leerem
Speicher (Welkepunkt) erfolgt keine Verdunstung mehr. Nachfolgende Gleichung
verdeutlicht dies:
Falls bw1 < h2:
Vakt = (bw1/hr1) Vpot
Falls bw1 ≥ h2:
Vakt = Vpot
Eine weitere Verdunstungsrestriktion tritt dann auf, wenn nennenswerter Niederschlag fällt.
D.h. bei feuchtem Niederschlagswetter ist die Luft annähernd gesättigt und es erfolgt keine
zusätzliche Verdunstung. Dies ist in der aktuellen Programmversion dann der Fall, wenn die
Tagesniederschlagssumme größer als 4 mm ist.
4.2.3.3 Systemparameter
Aus Abbildung 4. ist ersichtlich, dass für die Beschreibung des Abflussprozesses eine
Kombination
von
linearen
Speicheransätzen
verwendet
wurde.
Für
einen
Einzellinearspeicher gelten nachfolgende Beziehungen. Der Abfluss ist vom aktuellen
Speicherfüllungsgrad S und einer Speicherkonstante K abhängig und wird in diskreter
Schreibweise folgendermaßen dargestellt
Q (t ) = I (t ) ⋅ (1 − e
−
1
K
) + Q (t − 1) ⋅ e
−
1
K
(Glg. 4.3)
Folgende Speicherkonstanten sind anzugeben:
K1
... Speicherkonstante für Oberflächenabfluss
K2
... Speicherkonstante für Zwischenabfluss
K3
... Speicherkonstante für vertikale Versickerung
K4
... Speicherkonstante für Basisabfluss.
Entsprechend der Reaktionszeiten sind die Speicherkonstanten unterschiedlich groß.
Zusätzlich sind die Auslasshöhen h1 und h2 festzulegen. H1 definiert den maximalen Wert
des Bodenspeichers. Wird h1 vom aktuellen Speicherfüllungsgrad überschritten, so tritt
Oberflächenabfluss auf, d.h. erst bei vollständiger Sättigung des Bodens. H1 entspricht somit
konzeptiv dem Gesamtporenvolumen des Bodens (Wassergehalt bei Sättigung). H2 legt die
Höhe des Zwischenabflussauslasses fest. Gleichzeitig bestimmt diese Größe das
pflanzenverfügbare Wasserdargebot. Nachfolgende Werte der Systemparameter wurden im
Zuge der Modellkalibrierung abgeschätzt:
Klimastudie Niederösterreich
Seite 76
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Abflussentstehung an der Lainsitz
Seite 16
5 Analyse und Interpretation der Ergebnisse
5.1 Modellverifikation
Zur Prüfung des Modells lagen Abflussbeobachtungen des Pegels Ehrendorf an der Lainsitz
vor. Die verfügbare Beobachtungsdauer war von 1981 bis 2001. Für diesen Zeitraum wurde
mit den Inputdaten der interpolierten Klimastationswerten wie auch mit der alleinigen
Verwendung der Referenzstation Weitra gerechnet.
Aus den Kalibrierungsläufen wurde nachfolgender Parametersatz festgelegt. Dabei werden
die Berechnungsoptionen gesetzt und die Modellparameter erstellt.
#Pfad der Dateistruktur pfad
d:\floodriskii\
#Gletschschmelze berücksichtigt? (0 ... nein, 1 ... ja) iglaz
0
# Seehoehe der Referenztemperaturmessstelle altref
580.
#Nummer (Codierung) des Berechnungsgebiets igeb
42
#Hypsometrischer Gradient (Temperaturgradient / Lapse Rate) hypgrad
-0.007
# Strahlungsgradient radgrad
0.055
#Schmelztemperatur (Schwellenwert in oC) thres
0.
#Grad-Tag-Faktor fuer Schnee fak
2.2
#Grad-Tag-Faktor fuer Eis fakice
6.5
#Strahlungsfaktor fuer Schnee fakrad
0.025
#Strahlungsfaktor fuer Eis fakradice
0.01
#Gewichtungsfaktor Temperaturindex-anteil alpha
0.7
#Gewichtungsfaktor Strahlungsindex-anteil beta
0.3
#Mindestniederschlag (mm), ab dem albedo zurueckgesetzt wird ansalb
5.0
#Minimumswert (Tageszahl des hydrol. Jahres) des jahreszeitlich
variierenden Gradtag-Faktors (31. Janner) ishift=91+31
122
#Maximum des Tagestemperaturgang (Stunde 15h) shift
15
#Reduktionsfaktor / Streckungsfaktor des Tagesgangs (Gewichtung) reduc
1.
#Jahresamplitude (+/-) des Grad-Tag-Faktors famp
1.5
#Jahrsamplitude der Schwellentemperatur tamp
0.
#Methode der Schmelzberechnung meltmethod
1
#Beruecksichtigung von albedo (1=ja,0=nein) ialb
0
Klimastudie Niederösterreich
Seite 77
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Abflussentstehung an der Lainsitz
Seite 17
#Verwendung von "Cold-Content" (1=ja,0=nein) icc
0
#Verwendung von Expositionsgewichtung (1=ja,0=nein) iexp
0
# Prozentanteil des direkten Schmelzabflusses proz
40.
#Speicherkoeffizient des Linearspeichers für Schneeabfluss sk
3.
#=== BODENPARAMETER=== Auslasshöhe Oberflächenabfluss hr1
80.
#Auslasshöhe Zwischenabfluss hr2
40.
#Speicherkoeffizient Oberflächenabfluss k1
5.
#Speicherkoeffizient Zwischenabfluss k2
60.
#Speicherkoeffizient Perkolationsabfluss k3
70.
#Speicherkoeffizient Basisabfluss k4
100.
#Anfangsspeichergehalt Boden bwin(1)
40.
#Anfangsspeichergehalt Grundwasser bwin(2)
40.
#Korrekturfaktor Verdunstung etpfak
1.0
#Korrekturfaktor Niederschlag nsfak
0.9
#=== OBERFLÄCHENABFLUSS Niederschlagsschwellenwert in mm ansoa
15.0
#Speicherkoeffizient Oberflächenabfluss oak
2.
#Abflussbeiwert psioa
0.3
Die Modellgüte für ausgewählte Jahre wird in den nachfolgenden Abbildungen dargestellt.
3
2
1
0
spec. Discharge (mm/h)
N-interpoliert - 1992
0
100
200
300
Time (h)
4
3
2
1
0
spec. Discharge (mm/h)
N-interpoliert - 1993
0
100
200
300
Time (h)
Abbildung 5.1: Gegenüberstellung des beobachteten (schwarz) und des berechneten (rot plus blau) Abflusses
für die Jahre 1992 und 1993
Klimastudie Niederösterreich
Seite 78
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Abflussentstehung an der Lainsitz
Seite 18
8
6
4
2
0
spec. Discharge (mm/h)
10
12
N-interpoliert - 1996
0
100
200
300
Time (h)
6
4
2
0
spec. Discharge (mm/h)
8
N-interpoliert - 1997
0
100
200
300
Time (h)
Abbildung 5.2: Gegenüberstellung des beobachteten (schwarz) und des berechneten (rot plus blau) Abflusses
für die Jahre 1996 und 1997
Die blau dargestellten Abflussbereiche zeigen den gemischten Abflussvorgang aus
Niederschlag(rot) und der überlagerten Schneeschmelze (blau). Die Gesamtabflüsse werden
mit hinreichender Genauigkeit simuliert. Fallweise treten Fehlschätzungen der extremen
Abflussspitzen auf. Hinsichtlich der Auftretenswahrscheinlichkeiten von Hochwässern zeigen
aber die Auswertungen der beobachteten und der simulierten Werte sehr ähnliche
Ergebnisse. Dies ist in der nachfolgenden Tabelle verdeutlicht. Die Verwendung der
Stationsdaten Weitra führt zu einer Unterschätzung des Abflusses. Dies wurde bei der
Szenarienberechnung durch einen Korrekturfaktor berücksichtigt (vgl. Kapitel 4.1.2).
Tabelle 5.1: Vergleich der Jährlichkeiten
Q beobachtet 1981-2001
Jährlichkeit
2
5
10
30
100
500
Abfluss (m3/s)
13.7
21.7
27.0
35.0
43.5
54.8
90% Konfidenz
3.1
5.7
7.9
11.4
15.2
20.4
Q simuliert 1981-2001 (aus Stationsinterpolation)
Jährlichkeit
2
5
10
30
100
500
Abfluss (m3/s)
13.6
21.7
27.0
35.1
43.8
55.3
90% Konfidenz
3.1
5.8
8.0
11.5
15.4
20.7
Q simuliert 1981-2001 (aus Referenzstation Weitra)
Jährlichkeit
2
5
10
30
100
500
Abfluss (m3/s)
12.6
19.2
23.6
30.2
37.3
46.7
90% Konfidenz
2.5
4.7
6.5
9.4
12.6
16.9
Klimastudie Niederösterreich
Seite 79
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Abflussentstehung an der Lainsitz
Seite 19
5.2 Ergebnisse der Modellszenarien
Für den Vergleich möglicher Klimaänderungssignale wurden folgende Szenarien
gegenübergestellt. (1) Der Ist-Zustand aus dem meteorologischen Normaljahr 1961 bis 1990,
(2) das Klimaszenario B1 der REMO-UBA Daten bei optimistischer Entwicklung und (3) das
realistische Klimaszenario A1B (näheres dazu in Kapitel 4.1.3). Diese Basisdaten wurden mit
Hilfe des Wettergenerator in Tageswerte übergeführt. Als Modellinput für die hydrologische
Modellierung wurden die berechneten Lufttemperaturwerte (Referenzhöhe Weitra) und die
Tagesniederschläge generiert. Sämtliche Bilanzdaten sind Tagesmittelwerte (Abfluss) bzw.
Tagessummenwerte (Niederschlag, Verdunstung). Die Ergebnisse der Abflussdaten können
sich daher von den beobachteten Maxima (Hochwasserwerte), die oft nur ein kurzes
Zeitintervall dauern, unterscheiden.
Der Simulationszeitraum betrug 200 Jahre, um eine signifikante statistische Streuung der
Zufallswerte des Wettergenerators zu gewährleisten. Die mittleren angewandten
Klimabedingungen bezogen sich dabei auf den Zeitintervall zwischen 2070 und 2100. Aus
den simulierten Tagesdaten der Abflüsse, der Schneeakkumulationswerte und der Schmelze
wie auch aus den Systemzuständen des Bodenwasserspeichers wurden monatliche
Kenngrößen errechnet und sind nachfolgend graphisch dargestellt.
5.2.1 Mittlere Maximalabflüsse
Die mittleren Maximalabflüsse werden durch arithmetische Mittelbildung der maximalen
Abflusswerte der einzelnen Monate errechnet. Es zeigt sich ein relativ ausgeglichener
Verlauf bei allen drei Szenarien. Szenario B1 weist tendenziell etwas höhere Werte auf,
speziell in den Sommermonaten Juni und Juli sind die mittleren Maximalabflüsse deutlich
höher und ergeben auch das Jahresmaximum.
Mittlere Maximalmonatsabfluesse
10
0
5
Abfluss (m3/s)
15
Ist-Zustand
Szenario B1 (optimistisch)
Szenario A1b (moderat)
J
F
M
A
M
J
J
A
S
O
N
D
Abbildung 5.3: Mittlere Maximalmonatsabflüsse der Szenarien (1) Ist-Zustand, (2) REMO B1 und
(3) REMO A1B basierend auf 200 Jahre Simulationsdauer
Klimastudie Niederösterreich
Seite 80
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Abflussentstehung an der Lainsitz
Seite 20
5.2.2 Mittlere Monatsabflüsse
Die
mittleren
Monatsabflüsse
zeigen
die
mittleren
Auswirkungen
von
Klimaänderungsszenarien auf das Abflussgeschehen. Szenario B1 zeigt dabei eine deutliche
Erhöhung der Mittelwerte der Abflüsse. Das Jahresmaximum der Mittelwerte verschiebt sich
von April auf März. Dies resultiert aus den früher eintretenden Schneeschmelzprozessen.
Weiters zeigen sich deutlich höhere Abflüsse bei Szenario B1 in den Monaten Juni, Juli wie
auch im Dezember.
Mittlere Monatsabfluesse
4
3
0
1
2
Abfluss (m3/s)
5
6
Ist-Zustand
Szenario B1 (optimistisch)
Szenario A1b (moderat)
J
F
M
A
M
J
J
A
S
O
N
D
Abbildung 5.4: Mittlere Monatsabflüsse der Szenarien (1) Ist-Zustand, (2) REMO B1 und
(3) REMO A1B basierend auf 200 Jahre Simulationsdauer
5.2.3 Mittlere Minimalabflüsse
Durch arithmetische Mittelbildung der Monatsminima der einzelnen Monate erhält man die
mittleren Minimalabflüsse. Zwischen dem Ist-Zustand und dem Szenario A1B ergeben sich
nur geringfügige Differenzen. Lediglich während der Wintermonate von Dezember bis März
zeigt A1B geringfügig höhere Abflüsse. Szenario B1 weist für alle Monate höhere
Minimalabflüsse als bei den anderen Szenarien auf. Daraus lässt sich ableiten, dass
Niederwasserperioden unter diesem Szenario seltener und nicht so stark auftreten.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 81
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Abflussentstehung an der Lainsitz
Seite 21
Mittlere Minimalmonatsabfluesse
2
0
1
Abfluss (m3/s)
3
Ist-Zustand
Szenario B1 (optimistisch)
Szenario A1b (moderat)
J
F
M
A
M
J
J
A
S
O
N
D
Abbildung 5.5: Mittlere minimale Monatsabflüsse der Szenarien (1) Ist-Zustand, (2) REMO B1 und
(3) REMO A1B basierend auf 200 Jahre Simulationsdauer
5.2.4 Anteile mit Niederwasserabfluss
Als Niederwasserabfluss wird für den Beobachtungspegel Ehrendorf and der Lainsitz ein
Abfluss kleiner als 460 Liter/sec angenommen. Dieser Wert ergibt sich aus der
Abflusszeitreihe 1981- 2000 und repräsentiert den Q95-Wert. Dieser Schwellenwert wird an
95% der Tage dieses Zeitraumes überschritten. Diese Abflussphasen treten im
Untersuchungsgebiet zwischen September und Jänner auf. Die Niederschlagssummen sind
in diesem Zeitraum geringer und werden z.T. als Schnee im Einzugsgebiet zurückgehalten.
Tage mit Niederwasserabfluss < NQ95 (0.46 m3/s)
40
0
20
Prozent (%)
60
Ist-Zustand
Szenario B1 (optimistisch)
Szenario A1b (moderat)
J
F
M
A
M
J
J
A
S
O
N
D
Abbildung 5.6: Tage mit Niederwasserabfluss für Szenarien (1) Ist-Zustand, (2) REMO B1 und (3) REMO
A1B basierend auf 200 Jahre Simulationsdauer
Klimastudie Niederösterreich
Seite 82
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Abflussentstehung an der Lainsitz
Seite 22
Bei Szenario B1 treten Tage mit Niederwasserabfluss wesentlich seltener auf als im IstZustand. Die Gründe liegen im höheren Niederschlag während der Monate Oktober bis
Dezember. Szenario A1B zeigt deutlich öfter Niederwassertage an. Trotz vergleichsweise
ähnlichem Niederschlagsverlauf mit dem Ist-Zustand ist der Abflussbeitrag geringer. Hier
dürften Auftrocknungsprozesse des Bodens eine Rolle spielen.
5.2.5 Mittlere Maximalschmelzabflüsse und Mittlere Schmelzabflüsse
Sowohl die mittleren Maximalschmelzabflüsse wie auch die mittleren Schmelzabflüsse
zeigen einen ähnlichen Verlauf der Szenarien zueinander. In den Monaten Dezember,
Jänner und Februar liefern der Ist-Zustand und Szenario B1 gleichwertige Schmelzbeiträge.
Im März und April ist unter den Ist-Bedingungen die weitaus größere Schmelze zu erwarten.
Bei Szenario A1B geht die Schmelze in allen Wintermonaten deutlich zurück. Dies liegt auch
an der reduzierten Schneeakkumulation aufgrund der erhöhten Lufttemperaturen.
Mittlere Maximalschmelzabfluesse
4
3
2
0
1
Schmelzabfluss (m3/s)
5
Ist-Zustand
Szenario B1 (optimistisch)
Szenario A1b (moderat)
J
F
M
A
M
J
J
A
S
O
N
D
Abbildung 5.7: Mittlere maximale Monatsabflüsse aus Schneeschmelze der Szenarien (1) Ist-Zustand,
(2) REMO B1 und (3) REMO A1B basierend auf 200 Jahre Simulationsdauer
Klimastudie Niederösterreich
Seite 83
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Abflussentstehung an der Lainsitz
Seite 23
Mittlere Schmelzabflüsse
1.0
0.0
0.5
Schmelzabfluss (m3/s)
1.5
Ist-Zustand
Szenario B1 (optimistisch)
Szenario A1b (moderat)
J
F
M
A
M
J
J
A
S
O
N
D
Abbildung 5.8: Mittlere Monatsabflüsse aus Schneeschmelze der Szenarien (1) Ist-Zustand, (2) REMO B1
und (3) REMO A1B basierend auf 200 Jahre Simulationsdauer
5.2.6 Mittlerer maximaler Schneewasserwert
Der Schneewasserwert gibt den Wasseranteil der Schneedecke an. Unter Berücksichtigung
einer Schneedichte von ca. 20% bis 50% ist die tatsächliche Schneehöhe um das Zwei- bis
Fünffache höher anzunehmen. Der Schneewasserwert bezieht sich auf die im Einzugsgebiet
tiefste Höhenzone, d.h. im Bereich des Gebietsauslasses bei Gmünd.
Aufgrund der generell zu erwartenden Temperaturerhöhung bei Klimaänderung zeigen beide
Szenarien B1 und A1B deutlich geringere Schneewasserwerte als beim Ist-Zustand. Bei B1
ist die Schneehöhe gegenüber dem Ist-Zustand um ca. 40% reduziert, bei Szenario A1B
sogar um ca. 60%.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 84
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Abflussentstehung an der Lainsitz
Seite 24
Mittlerer Maximaler Schneewasserwert
20
15
10
0
5
Schneewasserwert (mm)
25
Ist-Zustand
Szenario B1 (optimistisch)
Szenario A1b (moderat)
J
F
M
A
M
J
J
A
S
O
N
D
Abbildung 5.9: Mittlerer maximaler Schneewasserwert für Szenarien (1) Ist-Zustand, (2) REMO B1 und
(3) REMO A1B basierend auf 200 Jahre Simulationsdauer
5.2.7 Tage mit Schneebedeckung im Gesamtgebiet
Hier werden jene Tage ausgewiesen, an denen in allen Höhenzonen eine Schneebedeckung
gegeben ist. Dabei muss zumindest ein Schneewasserwert von 5 mm überschritten sein. Im
Ist-Zustand ist in den Monaten Jänner und Februar eine gesamte Schneebedeckung in 45
bis 50 % der Tage gegeben, im Dezember an ca. 30% aller Tage. Für das Szenario B1
reduziert sich der Anteil an Schneetagen für diesen Zeitraum auf 15 bis 25 %, bei Szenario
A1B ist nur noch an ca. 5 bis 10 Prozent der Tage mit Schneebedeckung zu rechnen.
Tage mit Schneebedeckung Gesamtgebiet (> 5 mm SWE)
40
0
20
Prozent (%)
60
Ist-Zustand
Szenario B1 (optimistisch)
Szenario A1b (moderat)
J
F
M
A
M
J
J
A
S
O
N
D
Abbildung 5.10: Tage mit Schneebedeckung im Gesamtgebiet in Prozent für Szenarien (1) Ist-Zustand,
(2) REMO B1 und (3) REMO A1B basierend auf 200 Jahre Simulationsdauer
Klimastudie Niederösterreich
Seite 85
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Abflussentstehung an der Lainsitz
Seite 25
5.2.8 Tage mit Schneebedeckung über 900 m. Sh.
In diesem Abschnitt wird der Anteil der Schneebedeckung für höhere Einzugsbereiche
ausgewiesen. Es sind die Gebietsanteile höher als 900 Meter Seehöhe erfasst.
Tage mit Schneebedeckung über 900 m Sh. (> 5 mm SWE)
80
60
0
20
40
Prozent (%)
100
Ist-Zustand
Szenario B1 (optimistisch)
Szenario A1b (moderat)
J
F
M
A
M
J
J
A
S
O
N
D
Abbildung 5.11: Tage mit Schneebedeckung in Höhenlagen über 900 m Sh. in Prozent für Szenarien (1)
Ist-Zustand, (2) REMO B1 und (3) REMO A1B basierend auf 200 Jahre Simulationsdauer
Im Zeitraum Jänner bis März ergibt sich für den Ist-Zustand eine Schneedecke an 82 bis 94
Prozent aller Tage. Im Dezember sind es 67%. Bei Szenario B1 vermindert sich dieser Anteil
auf 60 bis 70% zwischen Jänner und März und auf 50% im Dezember. Szenario A1B zeigt
für diese Höhenbereiche nur noch an ca. 25 bis 40 % aller Tage Schneebedeckung.
5.2.9 Mittlere aktuelle Tagesverdunstung
Die potentielle Verdunstung wird anhand der mittleren monatlichen Lufttemperaturen nach
der Methode nach Thornthwaite berechnet. Die aktuelle Verdunstung kann aufgrund
begrenzter Bodenwasserverhältnisse reduziert sein. Dies wird im Bodenmodul des
hydrologischen Modells berücksichtigt. Findet eine Auftrocknung der Bodenwasserreserven
bis zur Hälfte des Speichervolumens statt, so treten reduzierte Verdunstungsbedingungen
auf und es werden Trockenstressbedingungen für die Pflanzen angenommen. Die mittleren
Verdunstungswerte unterscheiden sich zwischen den Szenarien nur unwesentlich.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 86
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Abflussentstehung an der Lainsitz
Seite 26
Mittlere aktuelle Tagesverdunstung
2
0
1
Verdunstung (mm)
3
Ist-Zustand
Szenario B1 (optimistisch)
Szenario A1b (moderat)
J
F
M
A
M
J
J
A
S
O
N
D
Abbildung 5.12: Mittlere Tagesverdunstung für Szenarien (1) Ist-Zustand, (2) REMO B1 und (3) REMO
A1B basierend auf 200 Jahre Simulationsdauer
5.2.10 Tage mit Trockenstress
Tage mit Trockenstress treten vor allem im Spätsommer und Herbst auf. Bei Szenario B1
ergibt sich kaum ein Unterschied zum Ist-Zustand. Das Maximum tritt im Oktober auf. Hier
muss an ca. 30% der Tage mit reduzierten Versorgungsgraden für die Pflanzen gerechnet
werden. Bei Szenario A1B steigen die Anteile der Tage mit Trockenstress deutlich an. Auch
hier liegt das Maximum im Oktober und weist annähern 50% der Tage aus. Aber auch in den
Vegetationsmonaten August und September liegen die Werte bei 29% bzw. 38% der Tage.
Tage mit Trockenstress
40
0
20
Prozent (%)
60
Ist-Zustand
Szenario B1 (optimistisch)
Szenario A1b (moderat)
J
F
M
A
M
J
J
A
S
O
N
D
Abbildung 5.13: Anteil der Tage mit Trockenstress für Szenarien (1) Ist-Zustand, (2) REMO B1 und (3)
REMO A1B basierend auf 200 Jahre Simulationsdauer
Klimastudie Niederösterreich
Seite 87
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Abflussentstehung an der Lainsitz
Seite 27
5.2.11 Hochwasserverteilung
Bei Fragen der Auswirkungen möglicher Klimaänderungen ist der Einfluss auf die
Hochwasserentstehung von besonderem Interesse. Auch die Erfahrungen der letzten
Hochwässer im Land Niederösterreich wurden oft in diesem Kontext diskutiert. Die
vorliegende Studie hat u.a. die Zielsetzung, die geänderte Abflußcharakteristik auch in
Bezug auf Hochwässer zu untersuchen. Allerdings gelten in diesem Zusammenhang
folgende Einschränkungen hinsichtlich der zu erwartenden Aussageschärfe:
a) Modellierung der Tagesbilanzen:
Die angewandten Verfahren basieren auf Modellierung mit Tageswerten. Abflüsse
werden dadurch als Tagesmittelwerte wiedergegeben. Diese eignen sich nur bedingt
zur Quantifizierung von charakteristischen Hochwasserscheitelwerten vorgegebener
Jährlichkeit, da in der Realität durchaus kurze Abflußspitzen mit wenigen Stunden
Zeitdauer auftreten können.
b) Extremereignisse
Extremereignisse mit Auftrittswahrscheinlichkeiten größer als 50 Jahren lassen
Abflußprozesse wirksam werden, die im verwendeten hydrologischen Konzeptmodell
nur unzureichend repräsentiert sind. Dies sind z.B. Sättigungsabfluss an Teilflächen
oder Wellenablauf bei Überflutung. Demgemäß sind die berechneten Extremabflüsse
mit größeren Unschärfen bedacht.
c) Simulation der Extremniederschläge durch den Wettergenerator
Der verwendete Wettergenerator ist an der Klimanormalperiode 1961 – 1990
kalibriert. Die Simulationswerte der 200-jährigen Periode orientieren sich daher stark
an den statistischen Kenngrößen dieser Zeitspanne. Generierte Extremwerte zeigen
ein ausgeprägtes Persistenzverhalten.
In dieser Studie wurden zwar die Jahreshochwässer (Tagesmittelwerte) berechnet und
daraus Wiederkehrsintervalle ermittelt, aus den o.g. Gründen erfolgte jedoch keine
Ausweisung der hohen Jährlichkeiten, da den Autoren die implizierten Unsicherheiten als zu
schwerwiegend erschienen.
Die Generierung der Inputdaten wie Niederschlag und Schnee beziehen sich auf mittlere
Verhältnisse einer 30-jährigen Zeitspanne. Dem Ist-Zustand liegt der Zeitraum 1961-1990
(Klimanormaljahr), den Szenarien A1B und B1 der Zeitraum 2071 bis 2100 zugrunde.
In der nachfolgenden Abbildung sind die beobachteten Hochwasserreihen (Jahresmaxima)
1980 bis 2000 und 1938 bis 2007 (mit Messlücken) der Größe nach aufsteigend sortiert
dargestellt, weiters die berechneten Szenarien bzw. der Ist-Zustand der 200-jährigen
Simulationsreihe. Die Abszisse zeigt die Anzahl der Jahre der Datenreihe. Als deutlich
sichtbarer Ausreißer zeigt sich das Hochwasserereignis von 2002.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 88
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Abflussentstehung an der Lainsitz
Seite 28
20
40
60
Ist-Zustand simuliert
Szenario B1
Szenario A1b
1961-1990 beobachtet
1938-2007 beobachtet
0
Mittl. Tagesabfluss (m3/s)
80
HQ-Verteilung (Jahresmaxima)
0
50
100
150
200
Dauer (a)
Abbildung 5.14: Aufsteigend sortierte Hochwasserdaten beobachtet und für Szenarien (1) Ist-Zustand, (2)
REMO B1 und (3) REMO A1B
Läßt man das extreme Hochwasser von 2002 außer Acht (Maximalwert der roten
Punktreihe), so zeigen die Beobachtungsreihen ca. gleich große Maximalwerte
(ca. 34 m3/s). Die Simulationsreihen weisen – auch aufgrund der längeren Zeitspanne von
200 Jahren – höhere Maximalwerte auf, wobei Szenario B1 deutlich über dem Ist-Zustand
und dem Szenario A1B liegt.
Das Szenario B1 zeigt bei den höheren Jahreshochwässern einen Anstieg gegenüber dem
Ist-Zustand und dem Szenario A1B. Die Begründung liegt wahrscheinlich bei der erhöhten
Vorbefeuchtung des Untersuchungsgebiets aufgrund der größeren Niederschlagssummen
während der Sommermonate. Für eine Interpretation der Extremereignisse sind noch
weiterführende Analysen notwendig, die im Rahmen dieser Studie nicht abgedeckt werden
konnten.
Diese Datenreihen wurden einer Extremalverteilung (Gumbel) angepaßt. Die daraus
abgeleiteten Wiederkehrsintervalle sind in der nachfolgenden Tabelle dargestellt, wobei wie
oben begründet, auf die Ausweisung großer Jährlichkeiten verzichtet wird.
Tabelle 5.2: Tageshochwässer [m³/s] bestimmter Jährlichkeit für Beobachtungsreihen und Szenarien
Jährlichkeit
2
5
10
30
13.2
20.2
24.8
31.9
Beob 1938-2007
15.2
24.8
31.2
40.8
-“- (ohne HQ2002)
14.7
21.5
26.0
32.9
Ist-Zustand
13.1
19.7
24.0
30.5
Szenario B1
17.5
25.1
30.1
37.7
Szenario A1B
15.7
21.5
25.3
31.1
Beob. 1980-2000
Klimastudie Niederösterreich
Seite 89
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Abflussentstehung an der Lainsitz
Seite 29
Die Beobachtungsreihen zeigen – bei Weglassen des Extremereignisses von 2002 – recht
ähnliche Ergebnisse. HQ30 Werte der Tageshochwässer liegen bei ca. 32 m3/s, die HQ100Werte bei ca. 40 m3/s. Die Berechnungsergebnisse des Ist-Zustands wie auch des Szenario
A1B zeigen geringfügig kleinere Werte, liegen aber im selben Bereich.
Bei Berücksichtigung des HQ 2002 steigen die Werte des HQ30 auf ca. 41 m3/s, des HQ100
auf ca. 51 m3/s. Dies zeigt deutlich, wie stark ein einzelnes Extremereignis die
Hochwasserstatistik beeinflussen kann. Demgemäß sind solche Ereignisse gesondert zu
analysieren. Auch bei Szenario B1 ist ein deutlicher Anstieg der Hochwässer zu beobachten,
der Wert von HQ30 liegt bei ca. 38 m3/s.
Die Ist-Zustandsanalyse und die Szenarienberechnungen beruhen auf dem Systemverhalten
einer 30-Jahresperiode. Daraus wurde eine zufällige Realisation einer 200-jährigen Zeitreihe
erzeugt. Nachfolgend wird untersucht, inwieweit die 30-Jahressequenzen innerhalb der
Gesamtzeitspanne von 200 Jahren streuen. Die nachfolgende Abbildung zeigt, dass die
Mittelwerte der Zeitreihenabschnitte durchaus variieren. Daraus ergeben sich auch
Variationen in den Berechnungsergebnissen unterschiedlicher Jährlichkeiten. Das
verdeutlichen die punktierten, vertikalen Linien in Abbildung 5.16, welche die Streuung
zwischen den 30-Jahrsperioden der Szenarien aufzeigen.
30
20
0
10
Jahreshochwaesser (m3/s)
40
Simulationsreihe Szenario B1
0
50
100
150
200
Jahre
Abbildung 5.15: Generierte Jahreshochwässer (schwarz) und sequentielle Mittelwerte (rot) für Szenario B1
Klimastudie Niederösterreich
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Abflussentstehung an der Lainsitz
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60
Hochwasserwahrscheinlichkeit nach GUMBEL
Basisdaten Status Quo
Plottingposition nach Weibull
30
10
20
HQ-Abfluss [m3/s]
40
50
Status Quo
Szenario A1B
Szenario B1
Reihe 1938-2000
Gumbelverteilung
0.05 %-Niveau
1
2
4
10
20
40
100
200
400
1000
2000
4000
0.5000
0.7500
0.9000
0.9500
0.9750
0.9900
0.9950
0.9975
0.9990
0.9995
0.9998
Jaehrlichkeit und Unterschreitungswahrscheinlichkeit
Abbildung 5.16: Variabilität der Hochwässer bei Verwendung von 30-Jahressequenzen
In Abhängigkeit von dem gewählten Zeitreihenausschnitt ergeben sich z.B. bei Szenario B1
für das HQ30 ein Wertebereich zwischen 29 m3/s und 45 m3/s. Dies verdeutlicht nochmals
die Problematik einer verbindlichen Aussage hinsichtlich der Änderungstendenz.
6 Zusammenfassung und Schlussfolgerung
Die Vorliegende Studie hat zum Ziel, mögliche Auswirkungen einer Klimaänderung auf die
Bereiche der Abflussbildung, der Schneeverteilung, des Bodenwasserdargebots und der
Hochwasserentwicklung aufzuzeigen. Dazu wurden Klimaänderungsszenarien aus dem
REMO-UBA Modell verwendet und mit Hilfe eines statistischen Wettergenerators
Tagesreihen von Niederschlag und Lufttemperatur erzeugt. Die Abflussbildung, die
Schneeakkumulation und Schmelze wie auch die Bodenwasserspeicherung wurden mit Hilfe
eines konzeptuellen Niederschlags-Abflussmodell berechnet. Es zeigte sich anhand von
Beobachtungszeitreihen, dass dieses Instrumentarium für die Beschreibung der
Abflussverhältnisse gut geeignet ist, Einschränkungen ergeben sich lediglich bei den
Extremereignissen.
Neben der Ist-Zustands-Analyse erfolgte die Verwendung der Szenarien B1 (optimistisches
Szenario) und A1B (realistisches Szenario). Die Ergebnisse beziehen sich auf Auswertungen
auf Monatsbasis, d.h. die Tageswerte werden in Monatswerte (Maxima, Minima, Mittelwerte)
übergeführt. Nachfolgend sind die Kernergebnisse zusammenfassend dargestellt.
Klimastudie Niederösterreich
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Abflussentstehung an der Lainsitz
Seite 31
Abflussbildung:
Die mittleren Abflussverhältnisse der einzelnen Monate steigen gegenüber dem Ist-Zustand
bei Szenario B1 um ca. 5 bis 20% an. Während er Wintermonate zeigt auch Szenario A1B
wegen der verringerten Schneeakkumulation höhere Abflussmittelwerte. In den
Sommermonaten ist – mit Ausnahme des Monats Juli - ein um 5 bis 10% geringerer
Mittelabfluss bei Szenario A1B zu erwarten.
Der mittlere maximale Monatsabfluss wird bei Szenario B1 in den Monaten Juni und Juli
deutlich erhöht. Szenario A1B liefert ähnliche Monatswerte wie der Ist-Zustand.
Die mittleren Minimalabflüsse werden bei Szenario A1B gegenüber dem Ist-Zustand in den
Monaten April bis November um ca. 5 -10% kleiner. In den Wintermonaten ist dieser Wert
aufgrund der höheren Regenanteile etwas größer. Szenario B1 liefert durchwegs höhere
Minimalabflüsse als im Ist-Zustand, dies vor allem deutlich während der Wintermonate.
Das Auftreten von Niederwasserperioden ist bei Szenario A1B um ca. 30% höher als im IstZustand. Im Oktober und November können diese Abflusszustände an ca. 40 bis 50% der
Tage auftreten. Bei Szenario B1 verringert sich die Wahrscheinlichkeit von
Niederwasserabfluss um ca. 30%.
Schneebedeckung und Schneewasserwert:
Die Abflussanteile aus Schneeschmelze nehmen bei den Klimaszenarien durchwegs ab.
Dies resultiert aus den höheren Temperaturen und den damit verbundenen geringeren
Schneehöhen.
Die mittleren maximalen Schmelzabflüsse unterscheiden sich nicht so stark für die Monate
Dezember bis Februar. Im November März und April nehmen die Schmelzraten der
Szenarien A1B und B1 gegenüber dem Ist-Zustand deutlich ab.
Ein ähnliches Bild zeigen die mittleren Schmelzabflüsse. Im Dezember bis Februar zeigen
der Ist-Zustand und Szenario B1 ähnliche Verläufe, Szenario A1B liegt ca. 20 bis 30% unter
diesen Werten. Im März und April nehmen jedoch die Schmelzabflüsse um ca. 30% (B1) und
60% (A1B) ab.
Der mittlere maximale Schneewasserwert, der auch die maximale Schneehöhe je Monat
widerspiegelt, reduziert sich gegenüber dem Ist-Zustand für beide Szenarien. Bei Szenario
B1 reduziert sich dieser Wert um ca. 20-40%, bei Szenario A1B sogar um ca. 60-80%.
Tage mit Schneebedeckung im gesamten Einzugsgebiet treten in den Monaten Jänner und
Februar unter den gegebenen Klimabedingungen an 45 bis 50% aller Tage auf. Bei Szenario
B1 an ca. 20% und unter Szenario A1B an nur noch max. 10% aller Tage.
Klimastudie Niederösterreich
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Abflussentstehung an der Lainsitz
Seite 32
Tage mit Schneebedeckung in Bereichen über 900 Meter Seehöhe werden unter den
momentanen Klimabedingungen in der Zeit zwischen Dezember und März an 79 bis 90%
aller Tage beobachtet. Für Szenario B1 reduziert sich dieser Wert auf 50 bis 70%, bei
Szenario A1B auf 20 bis 30% aller Tage.
Verdunstung und Trockenstress:
Die aktuellen Tagesverdunstungen ändern sich nur unwesentlich. Höhere potentielle
Verdunstungsraten durch höhere Temperaturen erfahren eine Einschränkung aufgrund des
limitierten Bodenwasservorrates.
Tage mit Trockenstress, das sind Zeiträume an denen das Bodenwasser nur eingeschränkt
verfügbar ist, treten im Ist-Zustand zwischen August und November auf. Der höchste Anteil
liegt im Oktober mit ca. 30% der Tage. Bei Klimaänderung verändert sich dieser Verlauf bei
Szenario B1 nur unwesentlich. Szenario A1B zeigt jedoch einen deutlichen Anstieg der Tage
mit Trockenstress. Der Anteil beträgt im Oktober bis zu 50%, aber auch im
Vegetationszeitraum August steigt der Anteil auf ca. 30% an.
Hochwasserentwicklung:
Die Größe der Hochwässer liegt bei Szenario A1B in gleichen Bereichen wie im Ist-Zustand.
Bei Szenario B1 ist eine Erhöhung der Hochwässer mittlerer Jährlichkeit wahrscheinlich. Sie
ist durch die größere Vorsättigung des Bodens aufgrund der höheren Sommerniederschläge
begründet. Im A1B Szenario können die höheren Niederschlagsintensitäten durch die
generell geringere Bodenfeuchtigkeit abgefangen werden.
Speziell für die Fragestellung der Entwicklung extremer Hochwässer sind noch weitere
Untersuchungen hinsichtlich der Modellrepräsentativität, der Generierbarkeit durch den
Wettergenerator und der methodischen Behandlung bei der Hochwasserstatistik notwendig.
Klimastudie Niederösterreich
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Abflussentstehung an der Lainsitz
Seite 33
7 Danksagung
Die Autoren danken der Zentralanstalt für Meteorologie und Geodynamik und dem
Hydrographischen
Zentralbüro
für
die
kostenlose
Verfügungsstellung
der
Beobachtungsdaten. Weiters danken wir dem Deutschen Umweltbundesamt und Frau
Daniela Jacob für die kostenlose Bereitstellung der REMO-UBA Szenariendaten. Dem
Österreichischen Umweltbundesamt und hier besonders Martin König danken wir für die
Unterstützung beim Transport der REMO-UBA Daten nach Wien.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 94
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Abflussentstehung an der Lainsitz
Seite 34
8 Literatur
BMLFUW (ed.) 2005. Hydrologischer Atlas Österreichs. 2. Lieferung. Wien:
Bundesministerium für Land- und Forstwirtschaft, Umwelt und Wasserwirtschaft.
ISBN 3-85437-250-7.
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Österreichs. 2. Lieferung. Kartentafel 1.5. Wien: Bundesministerium für Land- und
Forstwirtschaft, Umwelt und Wasserwirtschaft. ISBN 3-85437-250-7.
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HOLZMANN, H., NACHTNEBEL, H.P. (2002): Abflussprognose für mittelgroße
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Contribution to the Fourth Assessment Report of the IPCC. Cambridge University
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JACOB, 2005: REMO A1B SCENARIO RUN, UBA PROJECT , 0.088 DEGREE
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NO.
006211,
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http://cerawww.dkrz.de/WDCC/ui/Compact.jsp?acronym=REMO_UBA_A1B_1_R00621
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2005 Graz; Schriftenreihe zur Wasserwirtschaft, 43, 43-48; Verlag der Technischen
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development of climate change scenarios. Climate Change, 35, 397-414
Klimastudie Niederösterreich
Seite 95
Department für Wasser-Atmosphäre-Umwelt
Institut für Meteorologie
Peter-Jordan Str. 82
A-1190 Wien
Endbericht des Teilprojektes :
„Potentielle Auswirkungen
und
Anpassungsmaßnahmen der Landwirtschaft
an den Klimawandel
im Nordosten Österreichs
(Weinviertel-Marchfeld Region)“
Im Auftrag des Amtes der NÖ Landesregierung
O. Univ. Prof. Dr. Helga KROMP-KOLB (Institutsleiter)
Mag. Dr. Herbert FORMAYER (wissenschaftliche Gesamtprojektleitung)
A.o. Prof. Dipl.Ing. Dr. Josef EITZINGER (wissenschaftliche Teilprojektleitung)
Projektmitarbeiter:
Mag. Sabina THALER
Dipl. Ing. Gerhard KUBU
Dipl. Ing. Dr. Pablo RISCHBECK
Klimastudie Niederösterreich
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Landwirtschaft
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Inhaltsverzeichnis
Inhaltsverzeichnis ....................................................................................................... 2
Ziele des Projektes ..................................................................................................... 3
Kapitel A ..................................................................................................................... 4
Region Marchfeld : Analyse der Auswirkungen des Klimawandels auf Getreide........ 4
1. Einleitung ............................................................................................................ 4
2. Methodik ............................................................................................................. 5
2.1 Die dynamische Simulation des Pflanzenwachstums (Region Marchfeld) .... 5
2.2.Modellkalibrierung und –validierung .............................................................. 7
2.3 Analyse der Klimaszenarien .......................................................................... 9
3. Ergebnisse (Region Marchfeld)......................................................................... 10
3.1. Temperatursummen und Vegetationsperioden .......................................... 10
3.2. Die Veränderung der Phänologie ............................................................... 12
3.3. Der Wasserhaushalt ................................................................................... 13
3.4. Die Veränderung des Ertragspotentials...................................................... 16
3.5. Potentielle Anpassungsmöglichkeiten im Marchfeld................................... 20
4. Literaturverzeichnis .............................................................................................. 23
Kapitel B ................................................................................................................... 25
Region Weinviertel : Analyse des Auswirkungen des Klimawandels auf
agrarklimatologische Bedingungen........................................................................... 25
1. Einleitung .......................................................................................................... 25
2. Methodik ........................................................................................................... 28
2.1 Klimaszenarien ............................................................................................ 29
2.2 Abschätzung des Produktionspotentials mittels agrarmeteorlogischer
Indikatoren......................................................................................................... 31
3. Literatur............................................................................................................. 38
Kapitel C -Zusammenschau ..................................................................................... 40
A - Detaillierte Abschätzung von Auswirkungen des Klimawandels und
Anpassungsstrategien für das Weinviertel ............................................................ 40
B - Generelle Auswirkungen des Klimawandels auf die Landwirtschaft und
mögliche Anpassungsmassnahmen in ganz Niederösterreich.............................. 42
Klimastudie Niederösterreich
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Landwirtschaft
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Ziele des Projektes
In diesem Projekt wurden bereits vorliegende Ergebnisse aus bisherigen Forschungsprojekten (EU-Projekt ACCELERATES und CECILIA, verschiedene Projekte der BOKU) in
Bezug zu dieser Region zusammenfassend analysiert und durch zusätzliche Untersuchungen bestimmter landwirtschaftlicher Kulturen und Regionen ergänzt.
Durch die in Klimaszenarien angezeigte Temperaturerhöhung in den nächsten Jahrzehnten wird die Verdunstung und damit der Wasserbedarf landwirtschaftlicher Kulturen allgemein zunehmen. Höhere Temperaturen beeinflussen auch die Phänologie bzw. haben
mehr Hitzstress und Trockenstress zu Folge. Dies hat Folgen für den Wasserhaushalt
und die Erträge der Kulturen der relativ trockenen Region Weinviertel-Marchfeld.
Potentielle Anpassungsmaßnahmen in der Landwirtschaft wurden ebenfalls ausgelotet
bzw. deren Auswirkungen auf die Reduktion des Ertrags- und Produktionsrisikos.
Die Erträge der landwirtschaftlichen Kulturen unter den Klimaszenarien werden mithilfe
von Wachstumsmodellen abgeschätzt (z.T. Ergebnisse aus anderen Projekten), ebenfalls die aktuelle Verdunstung der Pflanzenbestände bzw. der Bodenwassergehalte. Bei
der Berechnung des Wasserbedarfes werden kulturartenspezifische Besonderheiten, wie
Phänologie, Durchwurzelungstiefe und Bodenwasserspeichervermögen berücksichtigt.
Die Ergebnisse aus dem Projekt liefern konkrete Angaben über :
-
die Verschiebung agrarökologischer Potentiale in der Region WeinviertelMarchfeld.
Auswirkungen auf den Wasserhaushalt, das Ertragspotential und Ertragsrisiko
von wichtigen angebauten Kulturen (Winterweizen und Sommergerste).
Potentielle Anpassungsmaßnahmen in der landw. Produktion, empfohlene Änderungen in den angebauten Kulturen, der Bewirtschaftung, der Landnutzung.
Klimastudie Niederösterreich
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Landwirtschaft
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Kapitel A
Region Marchfeld : Analyse der Auswirkungen des Klimawandels auf Getreide
1. Einleitung
Das Marchfeld ist eine etwa 900 km² große Schotterebene im südlichen Weinviertel und
gehört geologisch zum Wiener Becken. Es liegt am nord-westlichen Rand der pannonischen, kleinen ungarischen Tiefebene und kann im Süden von der Donau, im Osten von
der March, im Norden vom Hügelland des Weinviertels und im Westen vom Bisamberg
abgrenzt werden.
Das Klima in dieser Region ist semi-arid und kann als ein Übergangsklima zwischen dem
westeuropäischen, maritimen und dem osteuropäischen, kontinentalen Klima angesehen
werden. Die Winter sind kalt und oft schneearm mit häufig scharfen Frösten, die Sommer
heiß und phasenweise trocken. Die mittleren Windgeschwindigkeiten weisen auch einen
Jahresgang auf. Im Sommer und Frühherbst treten besonders häufig stabile Hochdruckwetterlagen auf und die Windgeschwindigkeiten sind eher gering. Im Winter und vor allem im Frühjahr kommt es vermehrt zum Durchzug von Tiefdruckgebieten durch Mitteleuropa, die meist einen lebhafteren Wind mit sich bringen (Müller 1993).
Das Marchfeld weist mit Teilen des Burgenlands die großflächigste Agrarstruktur Österreichs auf. Die durchschnittliche Betriebsgröße im Marchfeld lag 1999 bei 49 ha, bundesweit ist sie bei 19 ha (Stand 2005) (Statistik Austria 2007). Die früher in den Marchfeldgemeinden weit verbreitete Viehwirtschaft ist seit etwa den 1980er Jahren aufgegeben worden. Die Betriebe haben sich mit unterschiedlichen Strategien auf den Marktfruchtbau spezialisiert, da in dieser ebenen Region eine Mechanisierung und Intensivierung der Produktion relativ leicht möglich war. Die arbeitsintensive und unflexible Viehwirtschaft erschien den LandwirtInnen im Vergleich zum Marktfruchtbau weniger attraktiv.
Das Marchfeld wird häufig als „Kornkammer Österreichs“ bezeichnet und als landwirtschaftliches Produktionsgebiet mit äußerst günstigen natürlichen Bedingungen angesehen. Dieser Meinung stimmt Rötzer (2004) nur zum Teil zu und sieht folgende Einschränkungen:
-
Die Niederschlagssummen im Marchfeld sind relativ gering. So fallen z.B. in GroßEnzersdorf in der Vegetationsperiode des Sommergetreides von April bis Juli im
Durchschnitt 236 mm, das sind 42% des mittleren Jahresniederschlags. Vielerorts
wird die Trockenheit durch die Bodenverhältnisse noch verstärkt. Höchsterträge sind
daher nur auf bewässerten Flächen möglich. Die Bewässerung ist aber nur bei intensiveren Kulturen wie Feldgemüse, Erdbeeren usw. rentabel.
-
Innerhalb des Marchfelds sind die Standortverhältnisse sehr heterogen. Das Spektrum reicht von Kulturrohböden auf Sand oder Schotter bis zu Tschernosemen aus
Löss oder Feuchtschwarzerden.
-
Auch die besten Böden reichen nicht an die Verhältnisse im Raum Hollabrunn im
westlichen Weinviertel heran. Gute Böden im Marchfeld werden von der Finanzbodenschätzung mit einer Bodenklimazahl um 60 eingestuft, während die besten Ackerböden Österreichs (Guntersdorf bei Hollabrunn, Machland in Oberösterreich) mit
100 bewertet werden.
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Landwirtschaft
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2. Methodik
2.1 Die dynamische Simulation des Pflanzenwachstums (Region Marchfeld)
Seit den 1970er Jahren werden rechengestützte Simulationsmodelle für das Pflanzenwachstum für verschiedene Anwendungen entwickelt. Feldexperimente zu bestimmten
Fragestellungen können damit zwar nicht ersetzt aber häufig reduziert werden, da verschiedenste Szenarien simuliert werden können. Die Durchführung von agrarwissenschaftlichen Feldexperimenten ist in der Regel sehr zeit- und kostenintensiv. Von relativ
einfachen empirischen Modellen haben sich diese zu erklärenden Modellen weiter entwickelt. Die Modelle sind heute interdisziplinär und versuchen ein möglichst umfassendes
Wissen über pflanzenphysiologische und physikalisch-ökologische Vorgänge zu integrieren (Rischbeck 2007).
Aus den zahlreich verfügbaren Modellen wurde für dieses Projekt das dynamische
Pflanzenwachstumsmodell CERES/DSSAT ausgewählt. Dieses Modell ist in der Lage
Berechnungen in einer großen zeitlichen Skala von Jahren bis Jahrhunderten durchzuführen und ist somit für langfristige Klimawandelstudien sehr gut geeignet. Nach Jones
(1993) ermöglicht DSSAT dem Benutzer
• Daten zur Genetik von Nutzpflanzen, Bodenbeschaffenheit sowie Wetter einzugeben und zu speichern,
• Daten abzurufen, zu analysieren und darzustellen,
• Pflanzenwachstumsmodelle zu kalibrieren und zu evaluieren,
• Managementalternativen an einem bestimmten Standort zu prüfen.
•
Das Modell benötigt ein Minimum an Eingabedaten wie:
• Lagebeschreibung: geographische Koordinaten, Seehöhe, Ausrichtung, Neigung,
Jahresmitteltemperatur, Jahresamplitude der Temperatur, etc.
• Meteorologische Daten auf Tagesbasis: Globalstrahlung, Temperaturmaximum
und -minimum, Niederschlag
• Bodenprofile: physikalische und chemische Zusammensetzung des Bodens
• Management: Datum der Saat, Bewässerung, Düngung, Pflanzendichte und Reihenabstand etc.
• genetische Parameter (Sorte): Ertragspotential, Reifegruppe etc.
Als Ausgabedaten erhält man eine Reihe von Informationen wie z. B. Blüte- und Reifezeitpunkt, Ertrag, aktuelle Evaporation, Transpiration sowie Evapotranspiration, Oberflächenabfluss, Drainage, Wassernutzungseffizienz der Pflanze und des Bestands, Transpirationskoeffizient, Trockenstressfaktor des Wachstums und Photosynthese, potentielle
Evapotranspiration etc.
Bodendaten:
Als Untersuchungsgebiet für die dynamische Ertragssimulation wurde die semi-aride
Region Marchfeld ausgewählt. Da die österreichische Bodenkartierung (Bundesanstalt
für Bodenwirtschaft, 1993) in Marchfeld 255 verschiedene Bodenformen unterscheidet,
war eine Klassifizierung notwendig. 5 Bodengruppen wurden mit Hilfe der nutzbaren
Feldkapazität des effektiven Wurzelraums (Tiefe bis zu 1 m, Ausnahme Boden 5 Tiefe
bis zu 1,5 m) gebildet, wobei die Klassengrenzen nach AG Boden (1996) festgelegt wurden (Tab 1). Die nutzbaren Feldkapazität des effektiven Wurzelraums ist am semiariden, grundwasserfernen Standort Marchfeld für die Pflanzenentwicklung wesentlich:
Klimastudie Niederösterreich
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Landwirtschaft
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er determiniert größtenteils die Wasserverfügbarkeit für die Nutzpflanzen, und damit
auch die Aufnahme der gelösten Nährstoffe (Rischbeck 2007).
Tabelle 1: Klassengrenzen entsprechend der nutzbaren Feldkapazität des effektiven
Wurzelraums (AG Boden 1996)
Klassen
sehr gering
gering
mittel
hoch
sehr hoch
nutzbare Feldkapazität (mm)
< 60
60-140
140-220
220-300
> 300
Die fünf für die Simulation gebildeten Klassen (Profile in Abbildung 1) fallen überwiegend mit den wesentlichen, landwirtschaftlich genutzten Bodenarten im Marchfeld
zusammen.
Abbildung 1: Repräsentative Bodenprofile für die 5 Bodenklassen (Bundesanstalt für
Bodenwirtschaft 1993) (von links nach rechts: Klasse 1 bis 5)
Die landwirtschaftliche Nutzfläche in Marchfeld beträgt ungefähr 760 km² und wurde folgendermaßen klassifiziert (Abb 2):
Klasse 1: Fläche: 14 km² (1,9 % der landwirtschaftlichen Nutzfläche im Marchfeld); sehr
geringe nutzbare Feldkapazität; Bodenmächtigkeit: 30 cm; Bodenart: lehmiger Sand;
Bodentypen: Paratschernoseme aus Flugsand über Schotter, die landwirtschaftliche
Nutzung ist unbedeutend
Klasse 2: Fläche: 112 km² (14,7 %); geringe nutzbare Feldkapazität; Bodenmächtigkeit:
50- 60 cm; Bodenart: sandiger Lehm; Bodentypen: Paratschernoseme und Tschernoseme über Schotter und Sand; geringwertige Ackerflächen
Klasse 3: Fläche: 466 km² (61,4%); mittlere nutzbare Feldkapazität; Bodenmächtigkeit:
80-120 cm; Bodenart: sandiger Lehm; Bodentypen: graue Auböden, Tschernoseme und
Feuchtschwarzerden, mittel- bis hochwertige Ackerböden
Klasse 4: Fläche: 166 km² (21,9 %); hohe nutzbare Feldkapazität; Bodenmächtigkeit:
80-120 cm; Bodenart: lehmiger Schluff; Bodentypen: graue Auböden, Tschernoseme
und Lössrohböden, mittel bis hochwertige Ackerböden
Klasse 5: Fläche: 1,3 km² (0,2 %); sehr hohe nutzbare Feldkapazität; Bodenmächtigkeit:
150 cm; Bodenart: lehmiger Sand (ab 70 cm sandiger Lehm); Bodentypen: Tschernosemkolluvium; mittel- bis hochwertiger Ackerboden (sehr hohe nutzbare Feldkapazität
aufgrund der großen Bodenmächtigkeit, die nur bei voll entwickeltem Wurzelsystem genutzt werden kann)
Klimastudie Niederösterreich
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Landwirtschaft
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Nutzbare Feldkapazität
sehr gering (< 60 mm)
gering (60 - 139 mm)
mittel (140 - 219 mm)
hoch (220 - 299 mm)
sehr hoch (> 300 mm)
Quelle: Murer et al., 2004
0
2,500 5,000
10,000 Meters
Abbildung 2: Die nutzbare Feldkapazität der landwirtschaftlichen Böden im Marchfeld
(nach Murer et al. 2004)
Klimadaten:
Als Referenzstation zur Kalibrierung wurde die Wetterstation Fuchsenbigl verwendet (Seehöhe: 149 m; Koordinaten: N 48° 12’; E 16° 45’). Die täglichen Wetterdaten wurde von der
Zentralanstalt für Meteorologie und Geodynamik (ZAMG) für den Zeitraum 1988 bis 2006 zur
Verfügung gestellt: Temperaturmaximum und -minimum (in °C), Globalstrahlung (MJm–2 d–1)
sowie Niederschlag (mm) wurden hierbei verwendet.
Für die Simulationen wurde ein entsprechendes GCM Klimaszenario gekoppelt mit statistischen Downscalingverfahren verwendet, um Temperatur- und Niederschlagsverhältnisse auf
Tagesbasis für die Perioden 1971-2005 (Klimareferenzperiode), 2015-2035 (kurz 2025) und
2040-2060 (kurz 2050) im Marchfeld zu beschreiben. Die entsprechende Statistik wurde mittels Wettergenerator erzeugter Jahre (100) gewonnen und von Martin Dubrovsky vom Institut
für atmosphärische Physik in Prag (CZ) durchgeführt (detaillierte Methode siehe Dubrovsky
2005).
2.2.Modellkalibrierung und –validierung
Das Ertragsmodell wurde für regionalgängige Sorten von Winterweizen und Sommergerste
für den Standort Fuchsenbigl im Marchfeld kalibriert. Daten zur Kulturführung (Saatzeitpunkt
und -stärke, Vorfrucht, Düngung) sowie Ergebnisse der Versuche (Erträge, Bestandesdichte,
Zeitpunkt des Ähren/Rispenschiebens) wurden hierbei verwendet, die vom BFL (von 1988
bis 2002) sowie AGES (von 1988 bis 2006) zur Verfügung gestellt wurden. Für die Simulation von Winterweichweizen wurde die Sorte Capo, als Sommergerstensorte Magda ausgewählt.
Die Winterweizensorte Capo gehört zu einer mittleren bis frühen Reifegruppe und blüht in
Fuchsenbigl um den 3. Juni und reift um den 8. Juli ab. Der Durchschnittsertrag in Fuchsenbigl liegt bei rund 5800 kgTM ha-1 (1989-2005) (CECILIA 2007).
Die Sommergerstensorte Magda dient als Futtergerste und ist für den Anbau im Trockengebiet geeignet. Magda gehört einer mittleren Reifegruppe an, ihre Blüte tritt um den 10. Juni
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Landwirtschaft
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auf und reift um den 5. Juli ab. Der Durchschnittsertrag in Fuchsenbigl liegt bei rund 5770
kgTM ha-1 (1989-1995, 1998, 2001-2002) (Rischbeck 2007).
Die Abbildung 3 zeigt die Ergebnisse der Kalibration des Blühzeitpunktes sowie des Ertrages
für Winterweizen. Die Qualität der Kalibrierung ist befriedigend. Die meisten Simulationsergebnisse weichen nicht mehr als 2 Tage von den tatsächlichen Blühzeitpunkten ab und nur
ein Ertragswert von 16 liegt außerhalb des Toleranzbereichs von ±20% (16 Kalibrierungsjahre).
Abbildung 3: Kalibration von Blühzeitpunkt und Ertrag der Winterweizensorte Capo am
Standort Fuchsenbigl (Rischbeck 2007)
Die Abbildung 4 zeigt ebenfalls ausreichende Ergebnisse der Kalibration des Blühzeitpunktes und
des Ertrags der Sommergerstensorte Magda (10 Kalibrierungsjahre).
Abbildung 4: Kalibration von Blühzeitpunkt und Ertrag der Sommergerstensorte Magda am
Standort Fuchsenbigl (Rischbeck 2007)
Klimastudie Niederösterreich
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Landwirtschaft
Seite 9
2.3 Analyse der Klimaszenarien
Das regionale Klimaszenario für den nordöstlichen Teil Österreichs wurde mit dem globalen Zirkulationsmodell HadCM 3 basierend auf das Emissionsszenario SRES-A2 erstellt (IPCC 2001). Synthetische Tageswetterfiles, die als Input für das Wachstumsmodell dient, wurden mit einem stochastischen Wettergenerator (Met&Roll, Dubrovski 1996)
für die Klimareferenzperiode (1971-2005) sowie Szenarien 2025 und 2050 mit hoher sowie niedriger Klimasensitivität berechnet (Dubrovski et al. 2005). Eine Erhöhung der
CO2-Konzentration in der Atmosphäre wurde laut Emissionsszenario bis 2025 auf 438
ppm und bis 2050 auf 532 ppm angenommen.
K Änderung gegenüber Referenz (1971-2005)
5.0
4.5
5.0
HadCM (hohe Klimasensitivität)
HadCM (niedrige Klimasensitivität)
4.5
4.0
4.0
3.5
3.5
3.0
3.0
2.5
2.5
2.0
2.0
1.5
1.5
1.0
1.0
0.5
0.5
0.0
0.0
JAN FEB MAR APR MAY JUN JUL AUG SEP OCT NOV DEC
JAN FEB MAR APR MAY JUN JUL AUG SEP OCT NOV DEC
Abbildung 5: Veränderung (in Kelvin) der mittleren monatlichen Temperaturmaxima für
die Periode 2015 – 2035 (rechts) und die Periode 2040-2060 (links) im Vergleich zur
Klimareferenzperiode berechnet mit dem Modell HadCM3
K Änderung gegenüber Referenz (1971-2005)
5.0
4.5
5.0
HadCM (hohe Klimasensitivität)
HadCM (niedrige Klimasensitivität)
4.5
4.0
4.0
3.5
3.5
3.0
3.0
2.5
2.5
2.0
2.0
1.5
1.5
1.0
1.0
0.5
0.5
0.0
0.0
JAN FEB MAR APR MAY JUN JUL AUG SEP OCT NOV DEC
JAN FEB MAR APR MAY JUN JUL AUG SEP OCT NOV DEC
Abbildung 6: Veränderung (in Kelvin) der mittleren monatlichen Temperaturminima für
die Periode 2015 – 2035 (rechts) und die Periode 2040-2060 (links) im Vergleich zur
Klimareferenzperiode berechnet mit dem Modell HadCM3
Klimastudie Niederösterreich
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rel. Änderung gegenüber Referenz (1971-2005)
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Landwirtschaft
40
40
30
30
20
20
10
10
0
0
-10
-10
-20
-20
Seite 10
HadCM hohe Klimasensitivität
HadCM niedrige Klimasensitivität
-30
-30
JAN
FEB
MAR
APR MAY
JUN
JUL
AUG
SEP
OCT
NOV
JAN FEB MAR APR MAY JUN JUL AUG SEP OCT NOV DEC
DEC
-40
-40
-50
-50
Abbildung 7: Relative Veränderung der mittleren monatlichen Niederschlagsmengen für
die Periode 2015 – 2035 (links) und Periode 2040 – 2060 (rechts) im Vergleich zur Klimareferenzperiode berechnet mit dem Modell HadCM3
Die Abbildungen 5 bis 7 zeigen die Anomalien der Temperatur und des Niederschlags
für das Marchfeld, die mit unterschiedlicher Klimasensitivität für die Zeiträume 2025 und
2050 berechnet wurden. Die Ergebnisse weisen je nach Sensitivität größere Schwankungen in der Intensität der möglichen Klimaänderung auf und fallen jahreszeitlich unterschiedlich aus. Zur stärksten Erwärmung wird es im Sommer und Winter kommen. In
den wärmeren Jahreszeiten von April/Mai bis September können geringere und in der
kälteren Jahreszeit höhere Niederschlagsmengen erwartet werden.
Die 2025er und 2050er Szenarien zeigen ähnliche Saisonalitäten auf, es steigert sich
jedoch die Intensität der Klimaänderung: es wird zu einer Ausweitung der warmen Jahreszeit und zu einer Verkürzung der kalten Jahreszeit mit deren charakteristischen Wetterlagen kommen.
3. Ergebnisse (Region Marchfeld)
3.1. Temperatursummen und Vegetationsperioden
Es gibt eine Reihe von verschiedenen Definitionen von Temperatursumme und Vegetationsperiode, wobei für diese Arbeit folgende zwei Erklärungen verwendet wurden:
Bei der Temperatursumme werden die Werte der mittleren Tagestemperatur über einem
gewissen Schwellwert (meist 5 bis 10°C) betrachtet. Diese ausgewählten Mitteltemperaturen werden vom Schwellenwert subtrahiert und daraufhin aufsummiert. Hierbei wurde
ein 5°C Schwellwert ausgewählt, der als phänologischer Schwellenwert für Gräser angesehen werden kann.
Als Vegetationsperiode wird jener Zeitraum des Jahres definiert, indem die Pflanzen
photosynthetisch aktiv sind, d.h. wachsen, blühen und fruchten. In verschiedenen landwirtschaftlichen Forschungsarbeiten wurde nachgewiesen, dass das Ergrünen der Wiesen mit dem Überschreiten der 5°C Schwelle zusammenfällt. Als Beginn der Vegetationsruhe gilt, wenn der 5. nacheinander folgende Tag eine Tagesmitteltemperatur von
unter 5°C aufweist. Die Vegetationsruhe endet, wenn der 7. nacheinander folgende Tag
eine Tagesmitteltemperatur von mindestens 5°C aufweist.
Klimastudie Niederösterreich
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Landwirtschaft
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Folgende durchschnittliche Temperatursummen, Vegetationsperioden und Winterruhen
konnten für die verschiedenen Klimaszenarien im Marchfeld aufgezeigt werden (Tab 2).
Tabelle 2: Veränderung der Temperatursummen, Vegetationsperiode und Winterruhe für
die Region Marchfeld durch den Klimawandel
Szenario
1971-2005
2025 hohe Klimasensitivität
2025 niedrige Klimasensitivität
2050 hohe Klimasensitivität
2050 niedrige Klimasensitivität
Temperatursu
mme [°C]
2383
2878
2584
3248
2582
Vegetationsperiode [d]
228
249
240
260
245
Winterruhe
[d]
137
116
125
105
120
Von 8% (2025 und 2050 niedrige Klimasensitivität) bis zu 36% höhere Temperatursummen (2050 hohe Klimasensitivität) können bei einem Klimawandel erwartet werden. Die
Vegetationsperiode wird von 12 (2025 niedrige Klimasensitivität) bis zu 32 Tage (2050
hohe Klimasensitivität) länger.
In dieser Berechnung wurde die Vegetationsperiode auf nur einem längeren Zeitraum
pro Jahr eingegrenzt. Dabei werden in Zukunft aber immer häufiger kürzere Perioden
auftreten, die hohe Mitteltemperaturen aufweisen. In einem weiteren Schritt wurde die
Vegetationsperiode neu berechnet, wobei alle Perioden laut Definition hineinfallen. In
Tabelle 3 werden die durchschnittlichen Vegetationsperioden und Winterruhen inklusiv
kurzer Warmperioden sowie das durchschnittliche Auftreten pro Jahr zusammengefasst.
Tabelle 3: Veränderung der Vegetationsperiode und Winterruhe inklusiv kurzer Warmperioden sowie dessen Auftreten für die Region Marchfeld durch den Klimawandel
Szenario
1971-2005
2025 hohe Klimasensitivität
2025 niedrige Klimasensitivität
2050 hohe Klimasensitivität
2050 niedrige Klimasensitivität
Vegetationsperiode [d]
236
257
248
275
254
Winterruhe
[d]
129
108
117
90
111
Auftreten
pro Jahr
1.59
1.62
1.71
1.93
1.61
In der Klimareferenzperiode 1971 – 2005 treten ca. 1,6 unabhängige Vegetationsperioden pro Jahr auf. Diese Anzahl kann mit jedem Klimaszenario gesteigert werden und
erreicht den höchsten Wert mit 1,93 (2050 hohe Klimasensitivität). Die Vegetationsperiode selbst ist um 8 (2025 und 2050 niedrige Klimasensitivität sowie 2025 hohe Klimasensitivität) bzw. 15 Tage (2050 hohe Klimasensitivität) länger gegenüber der vorhergehenden Berechnung der Vegetationsperiode.
Klimastudie Niederösterreich
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Landwirtschaft
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3.2. Die Veränderung der Phänologie
Die Entwicklung des Winterweizens wird bei einer Klimaänderung beschleunigt, da die
Kulturpflanze ein determiniertes Wachstum aufweist. Es ist deutlich erkennbar, dass die
Stadien Blüte und Reife unter dem Einfluss der Klimaerwärmung früher auftreten werden
(Tab 4).
Tabelle 4: Die Veränderung der Phänologie von Winterweizen durch den Klimawandel
(Durchschnittswerte) (Rischbeck 2007)
Szenario
1971-2005
2025 hohe Klimasensitivität
2025 niedrige Klimasensitivität
2050 hohe Klimasensitivität
2050 niedrige Klimasensitivität
Saat Tag
14. Oktober
23. Oktober
16. Oktober
28. Oktober
20. Oktober
Blüte Tag
5. Juni
28. Mai
1. Juni
24. Mai
30. Mai
Reife Tag
9. Juli
29. Juni
5. Juli
24. Juni
2. Juni
Die Blüte des Winterweizens verschiebt sich von durchschnittlich 5. Juni auf 24. Mai
(2050 hohe Klimasensitivität) bis 1. Juni (2025 niedrige Klimasensitivität). Die Reife verlagert sich im Mittel von 9. Juli auf 24. Juni (2050 hohe Klimasensitivität) bis 5. Juli (2025
niedrige Klimasensitivität). Die vegetative Phase, einschließlich der Winterruhe, verkürzt
sich bis 2050 um maximal 25 Tage (2050 hohe Klimasensitivität), die generative Phase
um maximal 3 Tage (2050 hohe Klimasensitivität). Den Pflanzen steht dementsprechend
weniger Zeit für Photosynthese und Assimilation zur Verfügung.
Die Zusammenfassung der phänologischen Daten der Kultur Sommergerste (siehe Tabelle 5) zeigt ebenfalls eine deutliche Reaktion auf den Klimawandel. Die Blüte verschiebt sich im Durchschnitt vom 10. Juni je nach Szenario auf Anfang Juni bzw. Ende
Mai und auch die Reife findet früher statt. Sie verschiebt sich im Durchschnitt vom 8. Juli
auf Ende Juni bzw. Anfang Juli. Die generative Entwicklung wird ebenfalls beschleunigt;
sie verkürzt sich je nach Szenario um ein bis drei Tage.
Tabelle 5: Die Veränderung der Phänologie von Sommergerste durch den Klimawandel
(Durchschnittswerte) (Rischbeck 2007)
Szenario
1971-2005
2025 hohe Klimasensitivität
2025 niedrige Klimasensitivität
2050 hohe Klimasensitivität
2050 niedrige Klimasensitivität
Saat Tag
14. März
10. März
12. März
7. März
12. März
Blüte Tag
10. Juni
1. Juni
7. Juni
28. Mai
5. Juni
Klimastudie Niederösterreich
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Reife Tag
8. Juli
28. Juni
4. Juli
22. Juni
2. Juli
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Landwirtschaft
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3.3. Der Wasserhaushalt
Die Analyse des Wasserhaushalts im System Boden-Pflanze-Atmosphäre hat für das Marchfeld eine besondere Bedeutung, da das pflanzenverfügbare Bodenwasser den entscheidenden limitierenden Faktor für den Regenfeldbau in der Region darstellt. Die jährliche relative
Wasserbilanz (Summe von Saat bis zur nächsten Saat) für Winterweizen bei Herbstpflugfurche ist in Abbildung 8 zusammengefasst.
Abbildung 8: Jährliche (Summe von Saat bis zur nächsten Saat) relative Wasserbilanzen für
Winterweizenbestand bei Herbstpflugfurche (Zeile 1-5: Bodenklassen 1-5; Spalte 1-3: 19712005, 2025 niedrige Klimasensitivität, 2050 hohe Klimasensitivität) (Rischbeck 2007)
Klimastudie Niederösterreich
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Landwirtschaft
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Die fünf Bodenklassen haben einen deutlichen Einfluss auf die Bewegung des Bodenwassers. Bei den zwei geringwertigen landwirtschaftlichen Bodenklassen 1 und 2 führt
die Drainage zu einer Grundwasserspende und stellt einen hohen unproduktiven Wasserverlust dar. In den Bodenklassen 3 bis 5 sind diese Verluste gering, die fallenden
Niederschläge werden überwiegend verdunstet. Da es jedoch hauptsächlich während
der kalten Jahreszeit zu einer Drainage auf diesen Böden kommt, findet keine Versalzung statt. Der Oberflächenabfluss ist in jeder Bodenklasse marginal, der auf das ebenen Gelände im Marchfeld zurückzuführen ist. Die Wassererosion stellt daher in dieser
Region keine allzu große Gefahr dar.
Die Evaporation hat in allen Bodenklassen den größten Anteil an der Wasserbilanz und
variiert nur leicht zwischen den Klassen. Insbesondere nach der Ernte des Winterweizens findet die Evaporation statt. Das ist darauf zurückzuführen, dass nach der Hauptfrucht keine Zwischenfrüchte simuliert werden, und der Anbau der anschließenden
Hauptfrucht erst im Oktober stattfindet; somit liegen die Äcker rund 3 Monate brach. Die
während dieser Zeit auftretende Abtrocknung des Bodens bedeutet ein unproduktiver
Wasserverlust.
Die Transpiration nimmt mit der Qualität der landwirtschaftlichen Böden eindeutig zu. Sie
steigert sich (Simulation: 1971-2005) von 18% in Bodenklasse 1 auf 38% in Bodenklasse
3. Der Anstieg der nutzbaren Feldkapazität bis zu einer Höhe von etwa 140 mm hat
demnach - unter den Niederschlags- und Klimabedingungen im Marchfeld - Einfluss auf
die Transpiration. Eine weitere Steigerung der nutzbaren Feldkapazität kann vom Winterweizenbestand nicht mehr in einer höheren Transpiration umgesetzt werden.
Der Klimawandel führt ferner zu relativen Verschiebungen in der Wasserbilanz. Die Drainageverluste nehmen in Folge der ansteigenden Niederschläge während der kalten Jahreszeit zu. Im Sommer und Herbst kann man zwar auf eine Abnahme der Drainage aufgrund der trockeneren Verhältnisse rechnen, diese fallen jedoch kaum ins Gewicht. Der
Oberflächenabfluss, der besonders bei Starkniederschlägen (z.B. Gewitter im Sommer)
auftritt, nimmt etwas ab.
Das Verhältnis zwischen Evaporation und Transpiration verschiebt sich in Folge einer
Klimaänderung zugunsten der Evaporation. Die frühere Abreife des Winterweizens sowie
die spätere Saat bedeuten eine längere Brachezeit und somit eine kürzere Wachstumsperiode. Betrachtet man dieses Phänomen gemeinsam mit der Erwärmung in Spätsommer und Herbst, so führen diese Ereignisse zu einer relativen Zunahme der Evaporation.
Ein weiterer entscheidender Faktor ist die CO2-Düngung der Pflanzen. Sie ermöglicht
einen sparsameren Wasserkonsum des Getreides und somit auch eine Abnahme der
Transpiration. Der Trockenstress, dem die Pflanzen während ihres Wachstums ausgesetzt sind, nimmt mit zunehmender nutzbarer Feldkapazität ab (Rischbeck 2007).
Klimastudie Niederösterreich
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Landwirtschaft
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Abbildung 9: Jährliche (Summe von Saat bis zur nächsten Saat) relative Wasserbilanzen
für Sommergerstenbestand bei Herbstpflugfurche (Zeile 1-5: Bodenklassen 1-5; Spalte
1-3: 1971-2005, 2025 niedrige Klimasensitivität, 2050 hohe Klimasensitivität) (Rischbeck
2007)
Die Abbildung 9 stellt den relativen Bodenwasserhaushalt beim Anbau von Sommergerste dar. Die Ergebnisse bei Drainage und Oberflächenabfluss sind ähnlich wie bei Winterweizen (Abb 9). Die Drainage ist hauptsächlich von der Bodenbeschaffenheit abhängig: mit zunehmender Bodenmächtigkeit und Bodenschwere nehmen die Drainagever-
Klimastudie Niederösterreich
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Landwirtschaft
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luste ab. Der Oberflächenabfluss hat mengenmäßig auch bei Sommergerste marginale
Bedeutung.
Die Evaporation weist wiederum die höchsten Wasserverluste auf. Sie fällt bei Sommergerste aufgrund der späten Jugendentwicklung und des späten Bestandesschlusses
zum Teil bereits im Frühjahr an, den Großteil der Jahressumme jedoch macht die Verdunstung aus der Brache nach der Ernte der Sommergerste aus.
Die Transpiration steigt bei zunehmender nutzbaren Feldkapazität bis zur Bodenklasse
3; anschließend stagniert sie und die Sommergerste kann die zusätzliche nutzbare Feldkapazität nicht produktiv nutzen. Im Frühjahr haben Winterungen gegenüber Sommerungen einen Entwicklungsvorsprung. Sommerungen haben eine spätere Jugendentwicklung und blühen auch später. Die Gerste hat jedoch eine kürzere Kornfüllungsphase
als Weizen (simulierte Dauer der Kornfüllung bei der Klimareferenzperiode für Winterweizen 34 Tage, für Sommergerste 28 Tage) und holt somit nach der Blüte rasch auf.
Gerste reift je nach Sorte teilweise früher oder gleichzeitig mit Winterweizen ab. Der Bestandesschluss und damit eine starke Unterdrückung der Evaporation erfolgt somit bei
Sommergerste später, das Feld wird aber annähernd zur gleichen Zeit geräumt. Die Evaporation fällt daher bei Sommergerste höher als bei Winterweizen aus (Rischbeck
2007).
3.4. Die Veränderung des Ertragspotentials
Das Pflanzenwachstum ist sowohl vom Wetter bzw. Klima als auch von den Bodenverhältnissen abhängig. Die Ergebnisse der Erträge in Abbildung 10 und Tabelle 6 zeigen
einen deutlichen Einfluss der Bodenklassen auf die Erträge. Die sandigen und
seichtgründigen Bodenklassen 1 und 2 zeigen gegen über den tiefgründigeren schluffigen Tschernosemen, Auböden und Feuchtschwarzerden der Klassen 3 bis 5 Mindererträge auf. Hier bildet die nutzbare Feldkapazität den limitierenden Faktor für das Pflanzenwachstum (von Winterweizen) und es kommt aufgrund der geringen Wasserspeicherfähigkeit zu größeren Wasserverlusten durch Drainage.
Die raschere Abtrocknung dieser Böden kann Trockenstress während der besonders
empfindlichen Phasen der Blüte und Kornfüllung verursachen. Auf den besseren landwirtschaftlichen Böden verliert die nutzbare Feldkapazität als limitierender Faktor an Bedeutung: die Steigerung der nutzbaren Feldkapazität von 140 - 220 mm auf >300 mm
führt zu keiner Ertragssteigerung. Auch auf diesen Böden stellt Wasser einen wesentlichen limitierenden Faktor dar, wobei hier jedoch die Witterung ausschlaggebend ist. Die
leichten Mindererträge der Klassen 4 und 5 gegenüber der Klasse 3 sind auf niedrigere
Humusgehalte zurückzuführen.
Klimastudie Niederösterreich
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Landwirtschaft
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2025
hohe Klimasensitivität
niedrige Klimasensitivität
2050
Abbildung 10: Relative Ertragsänderung des Winterweizens Capo für das HadCM 3
Szenario 2025 und 2050 im Marchfeld
Trotz der steigenden Aridität nimmt die durchschnittliche Belastung von Winterweizen
durch Trockenstress ab und es kann für fast jede Bodenklasse mit einem Anstieg des
Ertrags gerechnet werden (Tab 6). Der negative Effekt der verkürzten Wachstumsperiode des Winterweizens wird durch eine CO2-Düngung überkompensiert. Des Weiteren
führt die raschere Entwicklung zu einem Wachstum in einer potentiell feuchteren und
kühleren Jahreszeit.
Ertragsverluste können größtenteils bei Bodenklasse 1 erwartet werden, die im Durchschnitt von -5,3% (2025) bis -4,1% (2050) bei hoher Klimasensitivität, sowie von -0,6%
(2025) bis +4% (2050) bei niedriger Klimasensitivität simuliert wurden. Eine Zunahme
der Standardabweichung und somit ein höheres Ertragsrisiko sind ebenfalls zu erwarten,
wobei die höchsten Abweichungen beim 2025 Szenario mit niedriger Klimasensitivität zu
beobachten sind. Das ökonomische Risiko beim Anbau dieser Kultur steigt demnach bei
den sandigen und seichtgründigen Böden an. Flächenmäßig ist diese Bodenklasse mit
rund 2% der landwirtschaftlichen Nutzfläche im Marchfeld unterbesetzt.
Die Bodenklasse 2 mit rund 15% landwirtschaftlicher Nutzfläche weist hingegen einen
Ertragsgewinn auf: von rund 2 % um 2025 bis zu 7% (niedrige Klimasensitivität) bzw.
10% (hohe Klimasensitivität) um 2050. Die Klimavariabilität steigt nur beim Klimaszenario 2025 mit niedriger Klimasensitivität drastisch an.
Die Tschernoseme, Auböden und Feuchtschwarzerden der Klasse 3 weisen den größten
Flächenanteil mit rund 61% auf. Hier kann man den höchsten Ertragsgewinn erwarten:
im Durchschnitt rund 5 % um 2025 sowie 12,5% um 2050. Die Standardabweichung
weicht nicht wesentlich von der Klimareferenzperiode ab.
Klimastudie Niederösterreich
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Landwirtschaft
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Relative hohe Ertragsgewinne können auch bei Bodenklasse 4 mit ca. 22% landwirtschaftlicher Nutzfläche erwartet werden: von 4% (2025) bis 12% (2050). Eine höhere
Variabilität konnte nur für die 2025 Szenarien aufgezeigt werden.
Auch bei der letzten Bodenklasse kann mit einer Zunahme der Erträge gerechnet werden: von 4 (2025) auf 7% (2050). Flächenmäßig jedoch ist diese Klasse mit 0,2 % stark
unterbesetzt.
Tabelle 6: Simulierte Erträge in kgTM ha-1 sowie Standardabweichung des Winterweizens Capo für das HadCM 3 Szenario 2025 und 2050
Szenario
1971-2005
2025 hohe Klimasensitivität
2025 niedrige Klimasensitivität
2050 hohe Klimasensitivität
2050 niedrige Klimasensitivität
Ertrag
Std.Abw.
Ertrag
Std.Abw.
Ertrag
Std.Abw.
Ertrag
Std.Abw.
Ertrag
Std.Abw.
Boden 1
3037
684
2875
754
3019
774
2911
727
3157
721
Boden 2
4303
802
4383
796
4401
961
4736
809
4615
801
Boden 3
5370
953
5674
975
5664
992
6071
1066
5998
953
Boden 4
5066
890
5226
1042
5291
989
5674
755
5707
753
Boden 5
5092
676
5342
649
5251
808
5430
760
5484
641
In Tabelle 7 sind relative Ernteausfälle sowie Mindererträge für jede Bodenklasse und
Klimaszenarien zusammengefasst. Ein Ernteausfall wurde mit 50%, Mindererträge mit
20% unter dem jährlichen Durchschnittswert der Klimareferenzperiode definiert. Mit 1 %
Ernteausfälle können bei allen Bodenklassen während der Referenzperiode 1971-2005
gerechnet werden. Diese Anzahl wird nur bei Bodenklasse 1 bei den 2025er Klimaszenarien sowie 2050er mit hoher Klimasensitivität überschritten. Bei den Mindererträgen
weist die Bodenklasse 1 die höchsten Werte bis zu 31 % (2025 hohe Klimasensitivität)
auf.
Tabelle 7: Die relative Häufigkeit von Ernteausfällen und Mindererträgen des Winterweizens durch den Klimawandel
Ernteausfall
1971-2005
2025 hohe Klimasensitivität
2025 niedrige Klimasensitivität
2050 hohe Klimasensitivität
2050 niedrige Klimasensitivität
Boden 1
1
2
3
3
0
Boden 2
1
0
0
0
0
Boden 3
1
0
0
0
0
Boden 4
1
1
1
0
0
Boden 5
1
1
1
0
0
Mindererträge
Referenzperiode 1971-2005
2025 hohe Klimasensitivität
2025 niedrige Klimasensitivität
2050 hohe Klimasensitivität
2050 niedrige Klimasensitivität
Boden 1
22
31
19
28
15
Boden 2
13
11
12
7
8
Boden 3
10
9
9
6
9
Boden 4
16
9
8
3
6
Boden 5
4
2
3
1
4
Auch bei der Sommergerste haben die verschiedenen Bodenklassen einen starken Einfluss auf das Ertragsniveau (Abb 11 und Tab 8). Die Bodenfruchtbarkeit der Paratschernoseme und leichten Tschernoseme der Bodenklasse 1 und 2 sind ebenfalls geringer als
die der Tschernoseme, Auböden und Feuchtschwarzerden der Klassen 3, 4 und 5. Auch
hier ist die nutzbare Feldkapazität der wesentliche limitierende Faktor. Auf den besseren
landwirtschaftlichen Böden gewinnen andere Faktoren wie Niederschlagsvariabilität und
Klimastudie Niederösterreich
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Landwirtschaft
Seite 19
–menge, biologische und chemische Eigenschaften des Bodens an Bedeutung. Das Ertragsverhalten der Sommergerste weist darauf hin, dass die Wasserversorgung über die
nutzbare Feldkapazität des Bodens für diese Kultur relativ größere Bedeutung als für
Winterweizen hat.
2025
hohe Klimasensitivität
niedrige Klimasensitivität
2050
Abbildung 11: Relative Ertragsänderung der Sommergerste Magda für das HadCM 3 Szenario 2025 und 2050 im Marchfeld
Wesentlich empfindlicher reagiert die Sommergerste auf einen Klimawandel. Hierbei weisen
Paratschernosemen (Bodenklasse 1, 2% der landwirtschaftlichen Nutzfläche) besonders
starke Einbrüche der Erträge auf (bis zu -10% beim 2025 sowie 2050er Szenario mit hoher
Klimasensitivität). Die Standardabweichung und somit das Ertragsrisiko erhöht sich gegenüber der Klimareferenzperiode wesentlich (Tab 8).
Bei Bodenklasse 2 (15% Flächenanteil) wurden ebenfalls Ertragsverluste simuliert: von
durchschnittlich -4,7% (2025) bis -2,2% (2050) bei hoher Klimasensitivität sowie -0,9%
(2025) bis -2,4% (2050) bei niedriger Klimasensitivität. Standardabweichungen erhöhen sich
ebenfalls markant.
Die flächenmäßige größte Bodenklasse 3 (61 % der landwirtschaftlichen Nutzfläche) kann
nur beim Klimaszenario 2050 mit hoher Klimasensitivität einen Ertragsgewinn von durchschnittlich 0,8% aufweisen, die anderen Szenarien zeigen Verluste auf. Die Variabilität steigt
drastisch an und verdoppelt sich sogar beim 2050er Szenario mit hoher Klimasensitivität.
Stagnierende Erträge aber ein stärkeres Ertragsrisiko können bei der Bodenklasse 4 mit
rund 22% landwirtschaftliche Nutzfläche erwartet werden. Die letzte Bodenklasse 5 weist
leichte Ertragsgewinne mit Ausnahme des 2025er Szenario mit hoher Klimasensitivität auf.
Die Standardabweichung weicht kaum von der Klimareferenzperiode ab.
Klimastudie Niederösterreich
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Tabelle 8: Simulierte Erträge in kgTM ha-1 sowie Standardabweichung der Sommergerste Magda für das HadCM 3 Szenario 2025 und 2050
Szenario
1971-2005
2025 hohe Klimasensitivität
2025 niedrige Klimasensitivität
2050 hohe Klimasensitivität
2050 niedrige Klimasensitivität
Ertrag
Std.Abw.
Ertrag
Std.Abw.
Ertrag
Std.Abw.
Ertrag
Std.Abw.
Ertrag
Std.Abw.
Boden 1
3016
610
2759
757
2928
740
2750
875
2785
793
Boden 2
4453
562
4244
726
4417
723
4357
915
4340
766
Boden 3
5246
693
5175
929
5212
848
5286
1219
5219
905
Boden 4
4942
555
4876
888
4967
632
4932
993
4953
799
Boden 5
4805
484
4779
553
4846
448
4825
570
4854
505
Durch den Klimawandel kann mit einer Zunahme von Ernteausfällen gerechnet werden,
wobei insbesondere die Bodenklasse 1 betroffen ist (Tab 9). Es ist daher über eine alternative Nutzung dieser Standorte, wie z.B. Energieholz, nachzudenken. Mindererträge
werden in Zukunft mit Ausnahme der Bodenklasse 5 (2025 und 2050 niedrige Klimasensitivität) stärker zunehmen, insbesondere beim 2050er Szenario mit hoher Klimasensitivität.
Tabelle 9: Die relative Häufigkeit von Ernteausfällen und Mindererträgen der Sommergerste durch den Klimawandel
Ernteausfall
1971-2005
2025 hohe Klimasensitivität
2025 niedrige Klimasensitivität
2050 hohe Klimasensitivität
2050 niedrige Klimasensitivität
Boden 1
1
7
4
6
8
Boden 2
0
0
1
2
0
Boden 3
0
1
1
4
0
Boden 4
0
1
0
4
0
Boden 5
0
0
0
0
0
Mindererträge
Referenzperiode 1971-2005
2025 hohe Klimasensitivität
2025 niedrige Klimasensitivität
2050 hohe Klimasensitivität
2050 niedrige Klimasensitivität
Boden 1
17
31
24
39
28
Boden 2
7
17
12
15
15
Boden 3
7
16
10
14
13
Boden 4
5
16
6
14
13
Boden 5
4
7
1
5
2
3.5. Potentielle Anpassungsmöglichkeiten im Marchfeld
Eine mögliche pflanzenbauliche Maßnahme ist der Ersatz des Pfluges durch Minimalbodenbearbeitung und Direktsaat. Dieser Schritt bietet arbeitstechnische, wirtschaftliche und pflanzenbauliche Vorteile (Schlichtner 2003, Stadler et al. 2005). So trägt die Minimalbodenbearbeitung zum Erosionsschutz bei, das Bodenleben wird geschont (Hofmann 2005) und die
nutzbare Feldkapazität und damit die Wasserversorgung der Pflanzen erhöht (Kosutič et al.
2001, Rischbeck 2004). In vielen semi-ariden Gebieten, wie beispielsweise in Teilen Australiens und der USA (Frazee 2006), wird die Minimalbodenbearbeitung erfolgreich zur Stabilisierung der Erträge im Getreidebau angewendet. Mögliche Nachteile der Minimalbodenbear-
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Landwirtschaft
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beitung sind der verstärkte Krankheits-, wie z.B. Fusarium, und Beikraut/Beigrasdruck (Davies et al. 2006).
Der Verzicht auf den Pflug führte bei den Simulationen unter Winterweizen und Sommergerste zu einer Verringerung der unproduktiven Wasserverluste aus dem Boden. Insbesondere in den leichten und seichtgründigen Bodenklassen wird die Grundwasserspende durch
die erhöhte Wasserspeicherfähigkeit des gesamten Bodenprofils deutlich reduziert. Viele
Simulationen zeigen bei Minimalbodenbearbeitung auch eine leichte Zunahme der Transpiration. Der Bestand ist in der Lage die höheren Bodenwassergehalte im Oberboden produktiv zu nutzen. Die Evaporation kann bei höherem Wassergehalt des Oberbodens und geringer Mulchbedeckung durch die Vorfrucht ebenfalls zunehmen.
Eine Gegenüberstellung der relativen Ertragsänderungen von Herbstpflugfurche und Minimalbodenbearbeitung für Winterweizen und Sommergerste bis 2050 sind in den Abbildungen
12 und 13 zusammengefasst.
Abbildung 12: Relative Ertragsänderung des Winterweizens Capo für das HadCM 3 Szenario
2050 im Marchfeld: Herbstpflugfurche und Minimalbodenbearbeitung
hohe Klimasensitivität
niedrige Klimasensitivität
Die bessere Wasserverfügbarkeit durch die Minimalbodenbearbeitung wirkt sich (ohne
Berücksichtung von phytosanitären Problemen) auch positiv auf die Erträge aus. Das
simulierte Ertragspotential im Marchfeld steigert sich durch Minimalbodenbearbeitung bei
gegenwärtigen Klimabedingungen (=1971-2005) bei Winterweizen, leicht von 5110 kgTM
ha-1 auf 5180 kgTM ha-1 (nach Fläche gewichtetes Mittel der Erträge auf allen Bodenklassen, nur auf den Faktor Bodenbearbeitung zurück zuführen). Bei Sommergerste erhöht sich das Ertragspotential von 5030 kgTM ha-1 auf 5160 kgTM ha-1. Das Ergebnis
zeigt die größere Bedeutung der nutzbaren Feldkapazität des Bodens als limitierenden
Faktor des Wachstums bei Sommergerste (Rischbeck 2007). Die Minimalbodenbearbeitung kann bei beiden Getreidearten bei reduziertem Arbeits- und Energieaufwand
(Schlichtner 2003, Stadler et al. 2005) sowie Erhalt der natürlichen Bodenfruchtbarkeit
(Hofmann 2005) zu leicht steigenden Erträgen führen.
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Abbildung 13: Relative Ertragsänderung der Sommergerste Magda für das HadCM 3
Szenario 2050 im Marchfeld: Herbstpflugfurche und Minimalbodenbearbeitung
hohe Klimasensitivität
niedrige Klimasensitivität
Die Bedeutung der Minimalbodenbearbeitung als Mittel zur Vermeidung von Trockenstress nimmt im Zuge des Klimawandels insbesondere bei Sommergerste zu. Für Winterweizen verändert sich die Ertragssteigerung bei Ersatz des Pfluges durch Minimalbodenbearbeitung von +1,4% unter gegenwärtigen Klimabedingungen auf +1,1% (2025
niedrige Klimasensitivität) bis +1,7% (2025 hohe Klimasensitivität) unter Bedingungen
des Klimawandels. Für Sommergerste beträgt die Ertragssteigerung +2,6% unter gegenwärtigen Klimabedingungen, dieser Wert steigt auf +2,8% (2050 hohe Klimasensitivität) bis +3,5% (2025 hohe Klimasensitivität) an.
Ertragsverluste im Zuge des Klimawandels können bei Sommergerste auf den meisten
Böden durch eine Umstellung auf die Minimalbodenbearbeitung vermieden werden. Die
Bedeutung der Minimalbodenbearbeitung zur Verringerung von Trockenstress bei Getreide nimmt somit bei zunehmend ariden Bedingungen im Zuge des Klimawandels zu
(Rischbeck 2007).
Klimastudie Niederösterreich
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Landwirtschaft
Seite 23
4. Literaturverzeichnis
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CECILIA – Central and Eastern Europe Climate Change Impact and Vulnerability Assessment (2006): Report about the results of the drought damage potential and crop water use efficiency as influenced by climate change effects and regional conditions. 2nd
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Frazee, R. W. (2006): No-till is now the ”Conventional” Tillage System for Illinois Farmers. University of Illinois Extension. http://web.extension.uiuc.edu Letzter Zugriff:
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HOFMANN, J. (2005): Auswirkungen unterschiedlicher Bodenbearbeitungssysteme auf
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Climate Change 2001. Cambridge: Cambridge University Press
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Murer E, Wagenhofer J, Aigner F, Pfeffer M (2004): Die nutzbare Feldkapazität der mineralischen Böden der landwirtschaftlichen Nutzfläche Österreichs. In: Schriftenreihe BAW
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Rischbeck, P.M. (2004): Einfluss der Bodenbearbeitung auf den Bodenwasserhaushalt.
Wien: Diplomarbeit BOKU
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Wien: Dissertation BOKU
Rötzer, H. (2004): Die Entwicklung der pannonischen Steppenlandschaft und der sie
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Marchfeldes. Wien: Dissertation BOKU
Schlichtner, H. (2003): Untersuchungen über die Wirkungsweisen von konventionellen
und konservierenden Verfahrenstechniken im Marktfruchtbau. Wien: Diplomarbeit BOKU
Stadler, M.; Greimel, M.; Handler, F., Blumauer, E. (2005): Standardisierter Arbeitszeitbedarf in der österreichischen Landwirtschaft; In: Jahrbuch der österreichischen Gesellschaft für Agrarökonomie, Band 12, 217-228.
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Zugriff: 10.10.2007
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Kapitel B
Region Weinviertel : Analyse des Auswirkungen des Klimawandels auf agrarklimatologische Bedingungen
1. Einleitung
Das Weinviertel nimmt mit einer Gesamtfläche von ca. 4.600 km2 den nordöstlichen Teil Niederösterreichs ein. Die Grenze des Weinviertels verläuft im Osten entlang der Staatsgrenze
von Österreich zur Slowakei, die durch die March gebildet wird. Im Norden grenzt das Weinviertel an Tschechien, wo im Wesentlichen die Thaya die Grenze bildet. Der Manhartsberg,
der östlich des Kamp liegt, stellt die Grenze zum Waldviertel im Westen dar. Im Süden
grenzt das Weinviertel an das Mostviertel, das Industrieviertel und Wien.
Im Weinviertel liegen die Bezirke Gänserndorf, Hollabrunn, Korneuburg und Mistelbach sowie Teile der Bezirke Tulln, Horn, Krems-Land und Wien-Umgebung. Das Marchfeld nimmt
mit einer Größe von ca. 970 km2 den Südosten des Weinviertels ein, siehe Abbildung 14.
Abbildung 14: Das Weinviertel im Nordosten Niederösterreichs und seine Bezirke
Das Weinviertel zählt zu den fruchtbarsten Gegenden Österreichs. Grundlage für die reichen
Erträge sind neben dem günstigen Klima auch die tiefgründigen Böden, die sich in vielen
Teilen aus Löss entwickelt haben. Der Ackerbau hat hier, wie mehrere Ausgrabungen belegen, eine etwa 8000-jährige Tradition.
Klimatisch gesehen liegt das Weinviertel am Westrand der pannonisch beeinflussten Zone.
Warme, trockene Sommer und kalte, schneearme Winter sind für das kontinental geprägte
Klima dieses Raumes charakteristisch.
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Die Landnutzung bzw. Bodenbedeckung des Weinviertels wird in Abbildung 15 anhand
der CORINE 2000 Landnutzungsdaten dargestellt. Klar ist die große Bedeutung des Ackerbaues ersichtlich, der ca. 65 % der Fläche einnimmt. Einen weiteren wesentlichen
Faktor bildet der Weinbau mit ca. 6 % Flächenanteil. Ungefähr 7 % entfallen auf gemischte landwirtschaftliche Nutzungen, Wiesen, Weiden und Flächen mit natürlicher Vegetation. Laub- Misch- und Nadelwälder finden sich zu ca. 16 %. Zu den sonstigen Flächen mit 7 % zählen urban genutzte Flächen, Gewässer, Industrie und Gewerbe sowie
Abbauflächen.
Abbildung 15: Landnutzung im Weinviertel nach CORINE CLC2000
Tabelle 10 zeigt die Aufteilung der Landnutzungsarten auf das Marchfeld und das restliche Weinviertel, wobei der hohe Anteil von Ackerland im Marchfeld mit 71 % im Vergleich zu 65 % im gesamten Weinviertel auffällt.
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Landwirtschaft
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Tabelle 10: Landnutzung bzw. Bodenbedeckung im Marchfeld und Weinviertel aus dem
CORINE Datensatz CLC2000
Bodenbedeckung
Ackerland
Weinbau
Wiesen und Weiden
Landwirtschaft gemischt
Landwirtschaft mit nat. Vegetation
Laub- Misch- und Nadelwald
Sonstige
Summe
Marchfeld
2
[km ]
688
31
1
15
12
140
82
968
[%]
71
3
0
1
1
14
8
100
Weinviertel o. Marchfeld
2
[km ]
[%]
2,300
63
234
6
5
0
179
5
105
3
585
16
235
6
3,643
100
Klimastudie Niederösterreich
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Weinviertel gesamt
2
[km ]
[%]
2,988
65
265
6
6
0
194
4
117
3
725
16
317
7
4,610
100
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2. Methodik
Zur Abschätzung der Änderung des Produktionspotentials mittels agrarmeteorologischer
Indikatoren wurden globale Klimadatensätze (WorldClim) mit einer räumlichen Auflösung
von 2,5 Minuten verwendet. Dies entspricht im Weinviertel einer Auflösung von ca.
3,1 km in Ost- West- Richtung und ca. 4,6 km in Nord- Süd- Richtung. Abbildung 16 zeigt
das Weinviertel mit dem Gewässersystem und mit den Rasterpunkten, für die monatliche
Klimawerte zur Verfügung stehen.
Abbildung 16: Rasterpunkte des WorldClim Datensatzes für das Weinviertel (mit Fließgewässersystem)
Die Variablen sind Monatswerte von Niederschlag, Mittelwert, Maximum- und Minimumwert der Temperatur, davon wurden weitere bioklimatische Variablen abgeleitet. Die bioklimatischen Variablen repräsentieren Jahrestrends, wie die mittlere Jahrestemperatur
und den Jahresniederschlag, Extreme oder limitierende Umweltfaktoren, wie Mitteltemperatur der 3 kältesten Monate, Temperatursummen der Vegetationsperiode u.a.
Der Vergleich des Datensatzes für den Zeitraum 1950 – 2000 mit dem Klimadatensatz
für das Szenario mit doppeltem CO2-Gehalt der Atmosphäre gibt Aufschluss über künftige Anbaubedingungen, Ertragspotentiale und zu erwartende Qualitätsmerkmale.
Klimastudie Niederösterreich
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2.1 Klimaszenarien
Die Daten für das aktuelle (1950 – 2000) und zukünftig erwartete Klima (bei 2-fachem CO2Gehalt in der Atmosphäre) des Weinviertels wurden aus räumlich hoch aufgelösten Weltklimadaten extrahiert.
Aktuelles Klima: Der im Projekt verwendete Datensatz für das Klima der Zeitperiode 19502000 mit einer räumlichen Auflösung von 2,5 Minuten (Quelle: WorldClim) stammt aus einem
noch höher aufgelösten globalen Klimadatensatz mit einer räumlichen Auflösung von 1 km2.
Es wurden globale, regionale, nationale und lokale Quellen herangezogen, deren Wetterdaten nach dem „thin-plate smoothing spline algorithm“, der in der Software ANUSPLIN (Hutchinson, 2004) implementiert ist, interpoliert wurden (Hijmans, 2005).
Zukünftiges Klima: Der Datensatz für das zukünftige Klima basiert auf einer hoch aufgelösten Simulation des globalen Klimas mit Hilfe eines CCM3 Modells. Unter der Annahme einer
Verdopplung des CO2 Gehaltes der Atmosphäre (Govindasamy, 2003) entspricht das
Ergebnis den prognostizierten Klimabedingungen im Jahr 2100. Es ist anzumerken, dass
das CCM3 Modell ein Szenario mit langsamer Temperaturzunahme darstellt. Die Reclip
Szenarien prognostizieren eine Erhöhung um 2°K für das Weinviertel schon für das Jahr
2050!
Durch ein Downscaling- Verfahren wurde der Datensatz des zukünftigen Klimas an den Datensatz des aktuellen Klimas angepasst und auf dieselbe räumliche Auflösung von
2,5 Minuten umgerechnet.
Die mittleren Jahrestemperaturen der Zeitperiode 1950-2000 reichen im Weinviertel von
8,05°C im Nordwesten bis 10,05°C im Marchfeld, siehe Abbildung 17 (links). Für das Jahr
2100 werden mittlere Jahrestemperaturen von 10,38°C im Westen des Bezirks Hollabrunn
bis 12,43°C im Marchfeld an der Wiener Stadtgrenze prognostiziert, siehe Abbildung 17
(rechts).
Abbildung 17: Verteilung der mittleren Jahrestemperatur [°C] 1950 – 2000 (links) und 2xCO2
(rechts)
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Erwartete Temperatur- und Niederschlagsänderungen:
Die erwartete Zunahme der Jahresmitteltemperatur differiert nur geringfügig und liegt bei
2,3°K im Westen und 2,4°K im Osten des Weinviertels, siehe Abbildung 18 (links). Die Änderungen bei den Jahresniederschlagsmengen reichen von keiner Änderung im Westen bis zu
einer Abnahme um 32 mm im südöstlichen Weinviertel (Marchfeld), siehe Abbildung 18
(rechts).
Abbildung 18: Änderung der Jahresmitteltemperatur [°K] (links) und Änderung der jährlichen Niederschlagsmenge [mm] (rechts)
Die Betrachtung der Änderungen der mittleren monatlichen Temperatur- Maxima und Minima
am Standort Fuchsenbigl zeigt vor allem in den Wintermonaten Dezember und Jänner geringere Temperaturzunahmen als in den übrigen Monaten, siehe Abbildung 19. Die Charakteristik und Verteilung der saisonalen Änderungen der Monatswerte am Standort Fuchsenbigl
ist für das gesamte Weinviertel repräsentativ.
K Änderung gegenüber Referenz (1950-2000)
5.0
4.5
Änderung der mittleren monatlichen Temperaturminima
Änderung der mittleren monatlichen Temperaturmaxima
4.0
3.5
3.0
2.5
2.0
1.5
1.0
0.5
0.0
JAN
FEB
MÄR APR
MAI
JUN
JUL
AUG
SEP
OKT
NOV
DEZ
Abbildung 19: Veränderung (in Grad Kelvin) der mittleren monatlichen Temperatur- Minima und Maxima für das gewählte Szenario CCM3 bei einer Verdopplung des CO2- Gehaltes in der Atmosphäre im Vergleich zur Klimareferenzperiode 1950 - 2000
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Die relative Veränderung der mittleren monatlichen Niederschlagssummen zeigt eine
deutliche Abnahme der Niederschläge in den Monaten Jänner, Februar sowie im September. Im Frühjahr werden in diesem Klimaszenario für das Weinviertel zunehmende
Niederschläge prognostiziert, siehe Abbildung 20.
Abbildung 20: Relative Veränderung der mittleren monatlichen Niederschlagsmengen für
das gewählte Szenario CCM3 bei einer Verdopplung des CO2- Gehaltes in der Atmosphäre im Vergleich zur Klimareferenzperiode 1950 - 2000
2.2 Abschätzung des Produktionspotentials mittels agrarmeteorlogischer Indikatoren
Das Auftreten von Trockenheit während der Vegetationsperiode ist ein limitierender Faktor der Ertragssituation vieler Anbauprodukte. Zur Bestimmung von Trockenheit stehen
unterschiedliche Methoden wie meteorologische Indizes, agrarmeteorologische Modelle
oder Indizes, dynamische Ertragsmodelle und Fernerkundungsindizes zur Verfügung.
Das vorhandene Datenmaterial erlaubt die Verwendung eines meteorologischen Index,
und zwar des Hydrothermalindex TI nach Harlfinger und Knees (1999).
T- Index :
Als einfache Beziehung zur Feststellung einer monatlichen Trockenheitsgrenze wird die
Gleichung von Gaussen (1955)
r = 2t
herangezogen, wobei
r = Monatssumme des Niederschlags in mm und
t = Monatsmitteltemperatur in °C bedeuten.
Die Berechnung des T-Index erfolgt nach der Gleichung:
TI =
3t
r
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Der Hydrothermalindex eignet sich hier, trockene Monate der Vegetationsperiode, Regionen und deren Prognosen für die Zukunft darzustellen. Die Abbildungen 21 und 22 zeigen die Verteilung des Hydrothermalindex der Monate Mai bis Juli sowie einen gemittelten Wert über die Periode Mai bis Juli für den Zeitraum 1950 bis 2000.
Abbildung 21: Hydrothermalindex TI für die Monate Mai (links) und Juni (rechts) 1950 2000
Abbildung 22: Hydrothermalindex TI für die Monate Juli (links) und Vegetationsperiode
Mai bis Juli (rechts) 1950 - 2000
Interpretation:
In allen Darstellungen zeigt sich die Zone im nordöstlichen Großraum von Wien bzw. im
westlichen Marchfeld mit einem hohen Hydrothermalindex, was vor allem auf die regional hohen Temperaturen zurückzuführen ist. Die ebenfalls mit einem signifikant erhöhten
Hydrothermalindex erkennbare Zone im Pulkautal Richtung Retz ist dagegen eher durch
geringe Niederschläge verursacht. Die im Juni noch moderat verlaufende Zunahme des
T-Index verschärft sich im Juli beträchtlich.
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Die Abbildungen 23 und 24 zeigen eine Prognose der zukünftigen Verteilung des Hydrothermalindex der Monate Mai bis Juli sowie einen gemittelten Wert über die Periode Mai
bis Juli.
Abbildung 23: Prognose für den zukünftigen Hydrothermalindex TI der Monate Mai
(links) und Juni (rechts)
Abbildung 24: Prognose für den zukünftigen Hydrothermalindex TI des Monats Juli
(links) und der Vegetationsperiode Mai bis Juli (rechts)
Interpretation:
Durch die Temperaturzunahme kommt es in allen Monaten der betrachteten Vegetationsperiode Mai bis Juli zu einem deutlichen Anstieg des Hydrothermalindex und damit
zu einem erhöhten Risiko von Trockenstress. Am stärksten zeigt sich dies im Juli, in dem
das Szenario nicht nur eine hohe Zunahme der mittleren Temperatur, sondern auch eine
Abnahme des mittleren Monatsniederschlages prognostiziert, siehe auch Abbildung 20.
Schwerpunkte des Trockenstress liegen wieder im Grenzbereich zum Großraum Wien
sowie im Pulkautal.
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Die Abbildungen 25 und 26 zeigen die prognostizierte Änderung des Hydrothermalindex
der Monate Mai bis Juli sowie einen gemittelten Wert über die Periode Mai bis Juni.
Abbildung 25: Prognostizierte Änderung des Hydrothermalindex TI der Monate Mai
(links) und Juni (rechts)
Abbildung 26: Prognostizierte Änderung des Hydrothermalindex TI des Monats Juli
(links) und der Vegetationsperiode Mai bis Juli (rechts)
Interpretation:
Die aus dem Klimaszenario abgeleiteten Änderungen des Hydrothermalindex zeigen,
dass im gesamten Weinviertel eine generelle Erhöhung von Trockenstress zu erwarten
ist. Lediglich im Juni kommt es aufgrund geringfügig höherer prognostizierter Monatsniederschläge zu keiner Verschlechterung der Situation. Im Juli, dem Monat mit einem an
sich schon hohen Hydrothermalindex, kommt es zur größten Zunahme innerhalb der
betrachteten Vegetationsperiode Mai bis Juli.
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Maisanbau
Die Temperatursumme spielt u.a. im Maisanbau eine wesentliche Rolle. In Anbaugebieten mit geringeren Temperatursummen werden Sorten mit geringeren Reifezahlen verwendet, die auch bei geringeren Temperatursummen innerhalb der Vegetationsperiode
das Reifestadium erreichen. Diese Maissorten mit niedrigeren Reifezahlen weisen allerdings geringere Ernteerträge auf als Sorten mit höheren Reifezahlen.
Ein weiterer Zusammenhang der Temperatursumme besteht zur Kornfeuchtigkeit zum
Erntezeitpunkt (Hinterholzer, 2003). Eine Untersuchung des Verlaufs der Kornfeuchtigkeit zum Erntezeitpunkt und die Entwicklung der Temperatursummen am Standort Hatzendorf, 1970 – 2000, zeigt einen eindeutigen Trend zu geringerer Kornfeuchtigkeit bei
höheren Temperatursummen. Als Bezugssorten für den Reifestandard wurden die Sorten Harrach Hybrid 388, Star 304, Raissa und Mirna verwendet.
Bei einer Temperatursumme von 1000°C wurde zum Erntezeitpunkt eine Kornfeuchtigkeit von 37 % ermittelt, bei 1400°C 27 %. Damit ergibt sich statistisch bei einer Erhöhung der Temperatursumme um 100°C eine Reduktion der Kornfeuchtigkeit um
2,5 %.
Hinterholzer (2003) berechnet die Temperatursumme als Summe der täglichen Tagestemperaturen vermindert um 10°C, wobei die Periode zwischen dem 20. April (Aussaat)
und dem 31. Oktober (Ernte) berücksichtigt wird. Da die vorhandenen Daten auf Monatswerten basieren, wurde die Temperatursumme als Summe der mittleren Tageswerte, vermindert um 10°C, für die Monate Mai bis Oktober, berechnet. Die Verteilung der
Temperatursummen der Vegetationsperiode von Mais ist in Abbildung 27 dargestellt.
Abbildung 27: Temperatursumme der Vegetationsperiode von Mais im Mittel von 1950 –
2000 (links) und die Prognose (rechts)
Die Untersuchung der Temperatursumme der Vegetationsperiode von Mais zeigt, dass
in der Klimaperiode 1950 – 2000 vor allem im Marchfeld günstige Bedingungen geherrscht haben. Der Nordwesten des Weinviertels weist mit Temperatursummen zwischen 600 und 900 °C eindeutig kühlere Verhältnisse für den Maisanbau auf. Die Prognose für das zukünftige Klima zeigt eine Temperatursummenerhöhung von mindestens
500 °C. Damit können insbesondere im Marchfeld ertragsgünstigere Sorten mit höheren
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Reifezahlen angebaut werden. Auch die Kornfeuchtigkeit zum Erntezeitpunkt wird im
Mittel um 10 % niedriger liegen. Potentiell weitet sich das Anbaugebiet von spätreifen
Maissorten auf das gesamte Weinviertel aus.
Als Einschränkung ist das Wasserdargebot zu erwähnen. Zeigt das gewählte Szenario in
den Monaten März bis Juni noch eine Zunahme der mittleren Monatsniederschläge, ist
für den September eine Reduktion des mittleren Niederschlags um ca. 45 % prognostiziert, siehe Abbildung 19. Dies bedeutet, dass für Mais ein (erhöhter) Bewässerungsbedarf entstehen kann, bzw. dass vor allem gute Bodenstandorte mit einer hohen nutzbaren Feldkapazität (mit hohem Wasserhaltevermögen) die Erwärmung vorteilhaft umsetzen können.
Weinbau
Die verwendeten Klimadaten können aufgrund ihrer hohen räumlichen Auflösung auch
zur Analyse der Weinbaustandorte im Weinviertel herangezogen werden. Die klimatischen Basisbedingungen für den Weinbau sind nur durch mehrere Kriterien beschreibbar (Harlfinger 2000), wie z.B.:
•
•
•
•
•
Wärmesumme ≥ 3500°C
14-Uhr Temperatur (Mai-September) ≥ 21,3°C
Wintertemperatur ≥ - 0,3°C
Jahresmitteltemperatur ≥ 9,5°C
u.a. Kriterien (Parameter)
Zur o.a. Wärmesumme ist zu bemerken, dass sie für den Weinbau anders als für den
Maisanbau berechnet wird. Deshalb können die Darstellungen der Wärmesummen im
Kapitel Maisanbau für den Weinanbau nicht verwendet werden.
Beispielhaft wurde für den Weinbau das Kriterium der Wintertemperatur untersucht. Aus
den vorhandenen Daten wurde als Wintertemperatur die mittlere Temperatur des kältesten Quartals (der kältesten 3 Monate) herangezogen.
In Abbildung 28 ist die Verteilung der Wintertemperatur der Zeitperiode 1950 – 2000
dargestellt, in Abbildung 29 findet sich eine Gegenüberstellung der Wintertemperaturen
des Zeitraumes 1950 – 2000 (links) und zukünftiger Klimaverhältnisse (rechts). In beiden
Abbildungen sind die Weinbaustandorte aus dem CORINE 2000 Datensatz als rot umrandete Flächen erkenntlich.
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Abbildung 28: Verteilung der mittleren Wintertemperatur im Zeitraum 1950 – 2000 – die
rot umrandeten Bereiche zeigen die aktuellen Weinanbaugebiete des Weinviertels
Abbildung 29: Verteilung der Wintertemperatur im Mittel von 1950 – 2000 (links) und die
Prognose bei einer Verdopplung des CO2 Gehaltes der Atmosphäre (rechts) – die rot
umrandeten Bereiche zeigen die aktuellen Weinanbaugebiete des Weinviertels
Aus Abbildung 28 ist ersichtlich, dass während der Klimaperiode 1950 – 2000 die Regionen Retz, Pulkau, die Osthänge des Manhartsbergs und der Bereich Poysdorf bis
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Schrattenberg nach dem Kriterium der Wintertemperatur an den Grenzen der bioklimatischen Eignung für den Weinbau liegen. Es ist allerdings zu erwähnen, dass Weingärten
meist in lokalen klimatischen Gunstlagen liegen, damit kann die mikroklimatische Situation der meisten Weingärten durchaus günstiger beurteilt werden, als es in der flächigen
Interpolationsdarstellung zur Geltung kommt. Durch die prognostizierte Erwärmung gibt
es hinsichtlich des Kriteriums der Wintertemperatur für den Weinbau eindeutig eine Entspannung, siehe Abbildung 29 (rechts).
Abbildung 30 zeigt, wie der Anstieg der Wintertemperaturen auf das Weinviertel verteilt
ist. Bemerkenswert ist die Tatsache, dass in diesem Szenario die Zunahme der Wintertemperatur im Weinviertel mit 1,67 – 1,75 °K wesentlich unter dem Anstieg der mittleren
Jahrestemperatur (Abbildung 17) mit 2,31 - 2,42 °K liegt.
Abbildung 30: Mittlere Änderung der Wintertemperatur ( in Grad Kelvin) zwischen 1950 –
2000 und der Prognose für das Klima bei einer Verdoppelung des CO2 Gehaltes der Atmosphäre
3. Literatur
Formayer, H.; Harlfinger, O.; Mursch-Radlgruber, E.; Nefzger, E.; Groll, N.; Kromp-Kolb,
H. (2004): Objektivierung der geländeklimatischen Bewertung der Weinbaulagen Österreichs in Hinblick auf deren Auswirkung auf die Qualität des Weines am Beispiel der Regionen um Oggau und Retz; Im Auftrag des Bundesministeriums für Land- und Forstwirtschaft, Umwelt und Wasserwirtschaft; Forschungsprojekt Nr. 1265
Gaussen, H. (1955): Determination des climats par laméthods des courbes
ombrothermiques. C.R. Acad.Sci., 236: 1075.
Govindasamy, B.; Duffy, P. B.; Coquard, J. (2003): High-resolution simulations of global
climate, part 2: effects of increased greenhouse cases. Climate Dynamics 21: 391–404
Harlfinger, O.; Knees, G. (1999): Klimahandbuch der Österreichischen Bodenschätzung.
Mitteilung der Österreichischen Bodenkundlichen Gesellschaft. Heft 58, 196.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 133
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Landwirtschaft
Seite 39
Harlfinger, O. (2000): Die klimatischen Bedingungen für den Qualitätsweinbau in Österreich; Der Förderungsdienst; 48, Heft 9, S 77-80
Harlfinger, O.; Koch, E.; Sscheifinger, H. (2002): Klimahandbuch der österreichischen
Bodenschätzung. 2. Teil
Hijmans, R.J.; Cameron, S.E.; Parra, J.L.; Jones, P.G.; Jarvis, A. (2005): Very high resolution interpolated climate surfaces for global land areas. International Journal of Climatology 25: 1965-1978 (2005)
Hijmans, R.J.; Guarino, L.; Jarvis, A.; O´Brien, R.; Mathur, P.; Bussink, C.; Cruz, M.; Barrantes, I.; Rojas, E. (2005): Manual for DIVA-GIS Version 5.2
Hinterholzer, J. (2003): Höhere Temperatursummen lassen Mais früher abreifen; Fachzeitschrift Mais, Ausgabe 1/2003
Hutchinson, MF. (2004): Anusplin Version 4.3. Centre for Resource and Environmental
Studies. The Australian National University: Canberra, Australia.
StartClim2004.C (2004): Analyse der Auswirkungen der Trockenheit 2003 in der Landwirtschaft Österreichs - Vergleich verschiedener Methoden; ARC Seibersdorf research,
Institut für Meteorologie, BOKU, Institut für Vermessung, Fernerkundung, und Landinformation, BOKU
Klimastudie Niederösterreich
Seite 134
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Landwirtschaft
Seite 40
Kapitel C -Zusammenschau
A - Detaillierte Abschätzung von Auswirkungen des Klimawandels und Anpassungsstrategien für das Weinviertel
• Zunahme der Temperaturen, der Trockenheit und des Wassermangels im Weinviertel: Das Marchfeld und das Weinviertel zählen zu den trockensten landwirtschaftlichen Produktionsgebieten Österreichs, wobei neben der mittleren Temperaturerhöhung um mind. 2°C
bis zu den 2050ern vor allem eine zunehmende Trockenheit (z.T. auch durch einen leichten
Niederschlagsrückgang) unter den Klimaszenarien der 2025er und 2050er Jahre ertragslimitierend wirkt, mit einem zunehmenden Gradienten von West nach Ost. Der Nutzwassermangel (z.B. für Bewässerung) wird in Regionen mit wenig Grundwasserreserven bzw. ohne Zugang zu externer Versorgung (wie beim Marchfeldkanal) zunehmen.
• Schnellere und frühere phänologische Entwicklung der Kulturpflanzen: Eine Erhöhung der für die Pflanzenentwicklung bedeutenden Temperatursummen bis zu den 2050er
Jahren um ca. ein Drittel ist zu erwarten (beschleunigte und frühere Entwicklung der Pflanzen durch die Temperaturzunahme). Damit wären zum Beispiel höhere Reifezahlen bei Mais
möglich als auch 2 Hauptkulturen in vielen Jahren (soweit die Wasserversorgung durch Bewässerung sichergestellt ist).
• Ein bis zu den 2050er Jahren früherer mittlerer Vegetationsbeginn bei Dauerkulturen
und Winterungen um ca. 14 Tage: Damit verbundene frühere Blühtermine bei Dauerkulturen könnten das Spätfrostrisiko wegen der längeren nächtlichen Abkühlung erhöhen. Hier
sind sicherlich insbesondere Kaltluftseelagen betroffen. Sommerkulturen können entsprechend früher angebaut werden.
• Annahmen zu den Auswirkungen des Klimawandels auf die Erträge: Die simulierten
Ergebnisse für die Klimaszenarien der 2025er und 2050er Jahre sind unter der Annahme
des ertragssteigernden CO2-Düngungseffektes, von angepassten Saatterminen, gleichbleibender Produktionstechnik, heute angebauter Sorten und ohne Berücksichtigung von Ertragseinbussen durch Krankheiten und Schädlinge zu verstehen.
• Zunehmende Ertragstendenz bei Wintergetreide, abnehmende Ertragstendez bei
Sommergetreide: Die Simulationen für das Marchfeld zeigen für dass Wintergetreide bis zu
den 2050er Jahren eine leicht zunehmende Ertragstendenz, bei Sommergetreide (Sommergerste) eine leicht abnehmende Ertragstendenz (der mittleren Erträge). Letztere ist eine Folge der abnehmenden Wachstumsperiode bei Sommergetreide (beschleunigte Entwicklung)
und zunehmenden Wassermangels vor allem bei Sommerkulturen.
• Zunahme der zwischenjährlichen Ertragsvariabilität bei nicht bewässerten Sommerkulturen: Sommergerste zeigte in unseren Simulationen eine Zunahme der Ertragsvariabilität. Aus anderen Quellen zeigt sich dies auch für andere Sommerkulturen wie z.B. Mais. Es
darf also bei Sommerkulturen generell mit einer Zunahme der Ertragsschwankungen zwischen den Jahren gerechnet werden. Die Ursache dafür ist eine Zunahme der Trocken- und
Hitzeperioden (zunehmender Trocken- und Hitzestress) im Sommerhalbjahr.
• Zunahme der räumlichen Ertragsunterschiede auf Böden mit unterschiedlicher
Wasserversorgung: Unter den künftigen Klimaszenarien erfolgt eine stärkere Differenzierung der Erträge auf Böden mit guter bzw. schlechter Wasserversorgung. Böden mit z.B.
schlechter Wasserspeicherfähigkeit im Wurzelraum werden aufgrund zunehmender Trockenheiten verhältnismäßig stärkere Ertragseinbussen zu verzeichnen haben. Es erfolgt
damit auch eine stärkere räumliche und regionale Differenzierung, abhängig von den
Bodeneigenschaften. Die Böden mit relativ schlechter Wasserspeicherfähigkeit (die 2
Klimastudie Niederösterreich
Seite 135
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Landwirtschaft
Seite 41
schlechteren definierten Bodenklassen mit Ertragseinbussen bei Sommergetreide) sind
im Marchfeld mit einem Flächenanteil von ca. 17 % vertreten.
• Anpassung der Saattermine als ertragsstabilisierende Massnahme: Die langfristige Anpassung der Saattermine (früher bei Sommerkulturen, später bei Wintergetreide)
stellt eine effektive Anpassung zur Erhaltung des derzeitigen Ertragsniveaus dar. Ansonsten wäre mit deutlichen Ertragseinbussen zu rechnen.
• Anpassung der Bodenbearbeitung wirkt ertragssteigernd: Ein Wechsel von der
Pflugbearbeitung zur Minimalbodenbearbeitung bewirkt im Klimagebiet des Marchfeldes
ebenfalls im Mittel eine Ertragssteigerung, sowohl bei Winter- (bis 2%) als auch bei
Sommergetreide (bis 4%) aufgrund der höheren Bodenwasserspeicherfähigkeit bei Minimalbodenbearbeitung.
• Anpassung durch zusätzliche oder vermehrte Beregnung: Es ist mit einer deutlichen Zunahme des Wasserbedarfes in der landwirtschaftlichen Bewässerung zu rechnen, einerseits bei Kulturen die derzeit schon bewässert werden (insbes. Sommerkulturen wie Zuckerrübe, Kartoffel und Gemüse), andererseits durch zusätzliche Bewässerungen, soweit die Wasserreserven zur Verfügung stehen (wie z.B. aus dem Marchfeldkanal). In vielen Regionen des Weinviertels muss mit zunehmender Wasserknappheit
insbesondere für die landwirtschaftliche Bewässerung gerechnet werden.
• Massnahmen zur Reduktion der unproduktiven Verdunstung wirken ertragssteigernd: Es lässt sich weiters schlussfolgern, dass im Weinviertel und im Marchfeld verdunstungsreduzierende Maßnahmen eine mittlere Ertragssteigerung bei allen Kulturen
bewirkt. Dazu zählen insbesondere die Reduktion der Windgeschwindigkeit durch Windschutzhecken und die Aufbringung von Mulchdecken zur Reduktion der unproduktiven
Verdunstung besonders im Sommerhalbjahr, da die Sommerbrache für den Grossteil der
Wasserverluste im Gesamtjahr verantwortlich ist.
• Verbesserung der Erntebedingungen: Durch trockenere Bedingungen im Sommerhalbjahr verbessern sich die Erntebedingungen vor allem ab Juli bis Oktober (bei frühreifendem Getreide wahrscheinlich gleichbleibende Erntebedingungen). Durch höhere
Temperatursummen wird z.B. bei Mais eine deutliche Reduzierung der Kornfeuchte erreicht. Das kann auch für Getreide angemommen werden.
• Verändertes Auftreten von Krankheiten und Schädlingen: Durch trockenere und
wärmere Bedingungen im Sommerhalbjahr reduziert sich das Risiko für Pilzkrankheiten.
Damit verbunden ist ein niederigeres Auswuchsrisiko bzw. geringeres Fusariumbefallsrisiko. Andererseits besteht die Gefahr eines zunehmenden Schaddruckes durch schon
vorhandene (z.B. mehr Generationen als bisher) oder neue Schädlinge (weitere räumliche Verbreitung), vor allem thermophiler Insekten. Der Schaddruck durch Maiszünslerbefalls oder des Maiswurzelbohrers wird in der Region Weinviertel zum Beispiel zunehmen. Auch bei Dauerkulturen (Obst- und Weinbau) ist mit zunehmendem Befallsdruck
durch thermophile Insekten zu rechnen, was im einzelnen aber noch kaum genauer untersucht ist.
• Veränderte Bedingungen für den Weinbau: Durch trockenere und wärmere Bedingungen werden die thermischen Ansprüche des Weinbaus, besonders in den klimatischen
Grenzlagen, in Zukunft besser erfüllt werden. In den bestehenden Weinanbaugebieten werden sich Änderungen in den Qualitäten ergeben (durch z.B. eine Zunahme des Mostgewichtes), langfristig sind auch Sortenverschiebungen oder neue Anbaugebiete denkbar. Auf
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Landwirtschaft
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manchen Standorten (schlechte Bodenwasserspeicherkapazität und zu geringer Wurzelraum) ist auch im Weinbau mit einer Zunahme des Trockenstresses (oder zunehmendem
Bewässerungsbedarf) zu rechnen. Auch Änderungen in der Produktionstechnik sind durch
wesentlich frühere Erntetermine, mehr Hitzeperioden (z.B. weniger Laubentfernung - Laubbeschattung der Trauben), höheres Frostrisiko (Frostschutzmassnahmen) durch sehr frühe
Vegetationsperioden, neues Schädlingsauftreten etc. zu erwarten.
• Abnahme des Ertragspotentials im Grünland, Futterbau, Biomassproduktion : An
Standorten ohne Grundwassereinfluss im Wurzelraum und ohne zusätzliche Beregnung wird
das Ertragspotential bei Kulturen mit hohem Wasserbedarf (zugleich meist hohe Biomassproduktion) im Weinviertel zurückgehen.
B - Generelle Auswirkungen des Klimawandels auf die Landwirtschaft und mögliche
Anpassungsmassnahmen in ganz Niederösterreich
Allgemein
• Weitere Zunahme der mittleren Temperaturen um ca. 2°C in den nächsten 40 Jahren, allerdings saisonal unterschiedlich : im Sommer etwas stärker und im Winter etwas
schwächer. Das bedeutet eine räumliche Verschiebung der Temperaturzonen da die dieselbe Temperaturzone um 400m höher wandert. Extreme Hitzeperioden und Trockenheiten im
Sommer werden häufiger (ca. Vervierfachung).
• Deutliche Zunahme der Wasserverluste durch zunehmende Verdunstung.
• Gleichbleibende oder eine leichte Abnahme der Jahresniederschläge (regional eher
eine Zunahme je näher man den Alpen ist (Alpenvorland), im Wald- und Weinviertel eher
eine Stagnation bis Abnahme um bis zu 20%). Auch hier saisonal unterschiedlich : Im Sommer eine deutliche Abnahme, im Winter eine Zunahme. Die Extremniederschlagsereignisse
werden ebenfalls zunehmen.
• Zunahme der Dauer der Vegetationsperiode um 8 Tage/10Jahre in den nächsten Jahrzehnten.
• Die Zunahme von klimatischen Extremereignissen (insbes. Hitzeperioden und Trockenheit, aber auch Starkniederschlag, Frostschäden, möglicherweise Hagel) bewirkt generell eine Zunahme der jährlichen Ertragsschwankungen in der landwirtschaftlichen Produktion (egal ob die mittleren Erträge zu- oder abnehmen).
• Die regionalen Unterschiede im Ertragspotential nehmen zu, aufgrund unterschiedlicher Wasserversorgung (z.B. Bodenwasserspeichervermögen) generell. Standorte schlechter Böden verlieren gegenüber Standorten mit guten Böden.
Klimastudie Niederösterreich
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Landwirtschaft
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Ackerbau / einjährige Kulturpflanzen
• Sommerkulturen (Sommergetreide, Mais, Zuckerrübe, Sonnenblume, Kartoffel,
usw.) werden zunehmend von Wassermangel bzw. Hitzestress und Trockenschäden betroffen sein und im Ertragspotential stagnieren bis zurückgehen (ausser bei Bewässerung), insbesondere im Wald und Weinviertel und auf leichten Böden mit wenig
Wasserspeicher.
• Winterkulturen (z.B. Winterweizen) werden im mittleren Ertragspotential eher
leicht zunehmen, da sie die Winterfeuchte in den Böden besser nutzen.
• Mögliche Ausbreitung neuer Unkrautarten (in der Steiermark bereits beobachtet)
• Bei bewässerten Kulturen ein zunehmender Wasserbedarf, möglicherweise müssen auch bisher nicht bewässerte Kulturen bewässert werden. (Beim Wasserbedarf in
der Bewässerung spielt allerdings die Bewässerungsmethode eine grosse Rolle, hier gibt
es in Österreich noch grosse Einsparungspotentiale, welche diese Effekte kompeniseren
könnte)
• Deutliche Änderungen bei Schädlingen und Krankheiten : Vor allem wärmeliebende Insekten könnten zunehmend Probleme bereiten (neue Schädlinge, raschere Ausbreitung oder mehr jährliche Generationen). Beispiele : Engerlinge, Maiszünsler, Maiswurzelbohrer etc..
Pilzkrankheiten könnten in den trockeneren Regionen eher zurückgehen.
• Die Entwicklung der Pflanzen beschleunigt sich, damit werden auch an die Phänologie gebundene Arbeiten immer früher stattfinden (früherer Anbau, frühere Erntetermine, Verschiebung bei den Pflegemassnahmen). Auch Änderungen in den Pflegemassnahmen sind denkbar (z.B. im Weinbau) oder auch zusätzliche Arbeit/Kosten durch
mehr notwendige Bewässerung. Durch heissere Sommer wird es insgesamt zwar mehr
Feldarbeitstage geben, die Arbeitsspitzen werden aber immer früher stattfinden. Im Frühjahr kann es dadurch z.B. beim Anabu vermehrt Probleme bei der Bodenbefahrbarkeit
geben, durch frühere Erntetermine im Mittel wahrscheinlich kaum eine Verbesserung
der Erntbedingungen usw..
Grünlandgebiete (mit Tierhaltung)
• Durch eine verlängerte Wachstumsperiode erhöht sich das Ertragspotential im Dauergrünland (mehr Schnitte möglich als bisher), vorausgesetzt dass die Wasserversorgung im Sommer nicht limitierend wirkt.
Die Grenze hierfür kann ungefähr bei 800 mm Jahresniederschlag angesetzt werden, wodurch z.B. das Alpenvorland eher begünstigt, das Waldviertel eher benachteiligt sein wird.
Auch hier spielt das Bodenwasserspeichervermögen eine zusätzlich wichtige Rolle.
• Auch im Grünlandbereich wird es eine Zunahme der jährlichen Ertragsschwankungen geben, wodurch ein erhöhter Lagerbedarf für Tierfutter (insbes. Heu, Silage) entsteht.
Klimastudie Niederösterreich
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Landwirtschaft
Seite 44
• Zunahme von Hitzeschäden im Grünland, auch in den niederschlagsreicheren Regionen.
• Mehr Hitzestress und Ausfälle durch Hitzetod bei Stalltieren, Leistungsabfall bei Hitzperioden. Höhere Ansprüche insbes. an die Stallklimatisierung (ev. höhere Energiekosten
oder Umstellung auf Freilaufställe nötig).
• Auswirkungen auf die Futterqualität bzw. Grünlandartenzusammensetzung ungewiss.
Dauerkulturen (Weinbau, Obstbau, Biomasseproduktion)
• Verschiebung der Phänologie (Austrieb, Blüte, Reife) bzw. der damit verbundenen
Arbeiten zu früheren Zeitpunkten (im Mittel ca. 4 Tage pro Jahrzehnt).
• Zunahme der Spätfrostgefahr und der Gefahr starker Frostschäden im Frühjahr, insbesondere in den Jahren mit sehr früh beginnender Vegetationsperiode. Frostschutzmassnahmen können dadurch an Bedeutung gewinnen.
• Regional möglicherweise mehr Gefahr durch Hagelschlag durch zunehmende Gewittertätigkeit.
• Mehr Schadpotential durch Insekten, aber eher Rückgang von Pilzkrankeiten.
• Stärkere Bodenerosionsgefahr in Reihenkulturen mit offenem Boden durch mehr
Starkniederschläge. Langfristig eine deutliche Akkumulation von Bodenstrukturschäden möglich.
• Sorten- und Qualitätsverschiebungen insbes. im Weinbau denkbar. Langfristig auch
eine Verschiebung von Anbauregionen denkbar.
• Zunehmender Bewässerungsbedarf auch bei Dauerkulturen (insbes. Obstbau, junge
Weinkuturen)
• Zunahme von Hitzeschäden und Trockenschäden, wo keine Bewässerung.
• Das Potential der Erträge in der Biomasseproduktion wird in den niederschlagsarmen Regionen (Waldviertel, Weinviertel) ähnlich wie beim Grünland eher zurückgehen, da
diese Kulturen einen relativ hohe Wasserbedarf haben. In den niederschlagsreicheren Regionen wird sich das Biomasseproduktionspotential absehbar verbessern.
Empfohlene Anpassungsmassnahmen in der Landwirtschaft (sowohl betrieblich als auch überbetrieblich)
• Der Ackerbau ist hinsichtlich seiner Anpassungsfähigkeit im Gegensatz zu anderen
Produktionssystemen (Grünland, Dauerkulturen) am anpassungsfähigsten (rascher
Kulturarten- oder Sortenwechsel möglich), keine übrwiegend langfristig gebundenen Investitionen bzgl. der Produktionsart.
Klimastudie Niederösterreich
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Landwirtschaft
Seite 45
• Grundsätzlich reduziert eine vielfältigere Produktion („mehrere Standbeine“) das
Produktionsrisiko oder das Risiko von Totalausfällen, sowohl auf eine Region als auch
auf den Einzelbetrieb bezogen.
• Eine kleinstrukturierte Landwirtschaft ist in der Regel anpassungsfähiger, da
flexibler.
• Langfristige Sicherstellung der Wasserversorgung für die landwirtschaftliche
Bewässerung, insbes. im Weinviertel / Marchfeld, tw. Waldviertel.
• Verbesserung der Effizienz bestehender Bewässerungssysteme birgt noch grosses Potential in Österreich („Mit weniger Wasser mehr Biomasse möglich „). Eventuell
eine Föderung von entsprechenden Investitionen denkbar.
• Verdunstungschutzmassnahmen jeglicher Art können den Wasserhaushalt wesentlich verbessern : Windschutzhecken, Mulchdecken, Reduzierte Bodenbearbeitung,
Verbesserung der Bodebstruktur, usw.
• Genügend Versicherungsmöglichkeiten für klimatische Extremereignisse oder
Absicherung durch speziell eingerichtete Fonds falls die Versicherungen nicht mehr abdecken können.
• Umstellung von Fruchtfolgen : In den trockenen Regionen mehr Winterungen als
Sommerungen anbauen.
• Züchtung und Anbau neuer stresstoleranterer Sorten (Hitzestress, Trockenstress,
Wasserverbrauch)
• Anbau wärmeliebenderer (spätreifender) Sorten, die auch ein höheres Ertragspotential haben.
• Anpassung (Vorverlegung im Frühjahr, Verschiebung im Herbst) der Abautermine. In niederschlagsreicheren Regionen zunehmend 2 Hauptfrüchte (z.B. Geteide)
denkbar.
• Konsequente Schutzmassnahmen gegen Bodenerosion (möglichst wenig lange
offene Bodenoberflächen)
• Nachdenken über Alternativen zur Grünlandproduktion in den Grenzregionen für
Grünland (diese Regionen werden als erstes und am ehesten betroffen sein).
Klimastudie Niederösterreich
Seite 140
Niederösterreichs Wald im Klimawandel
Klimafolgenstudie für die Region Waldviertel
7. Dezember 2007
Ao Univ.Prof. Dr Manfred J. Lexera, Dr Rupert Seidla, DI Werner Rammera,
Dr Herbert Formayerb
a
Institut für Waldbau, Department für Wald- und
Bodenwissenschaften
b
Institut für Meteorologie, Department für Wasser-AtmosphäreUmwelt
Universität für Bodenkultur
Peter Jordan Straße 82
1190 Wien
Kontakt: [email protected]
1
Klimastudie Niederösterreich
Seite 141
Danksagung
Danksagung
Die Autoren bedanken
bedanken sich
sich bei
bei Frau
FrauMag.
DI Franziska
Kunyik vom Amt
Amt der
der NÖ
NÖ
Franziska Kunyik
Landesregierung, Gruppe
Gruppe Raumordnung,
Raumordnung,Umwelt
Umweltund
undVerkehr,
Verkehr,Abteilung
AbteilungUmweltwirtschaft
Umweltwirtschaft
und Raumordnungsförderung für
für die
die administrative
administrative Betreuung und
und das
das kooperative
kooperativeKlima
Klima
während der Arbeiten.
Arbeiten.
Bei
Landesforstdirektion Niederösterreich, bedanken
bedanken wir
wir uns
uns für
für
Bei Herrn
Herrn Dr.
Dr. Reinhard Hagen, Landesforstdirektion
das
Interesse an
an den
den Arbeiten
Arbeiten und
und hilfreiche
hilfreiche Hinweise
Hinweise zur
zur Waldbewirtschaftung
Waldbewirtschaftung im
im
das Interesse
Waldviertel.
Waldviertel.
Für
Studie wurde
wurde Information
Information der
der Österreichischen
Österreichischen Waldinventur
Waldinventur verwendet.
verwendet. Wir
Wir
Für diese Studie
bedanken uns
uns bei
bei Dr.
Dr. Harald Mauser und
und Dr.
Dr. Klemens Schadauer
Schadauer vom
vom BundesforschungsBundesforschungsund Ausbildungszentrum
Ausbildungszentrum für
für Wald,
Wald, Naturgefahren und Landschaft
Landschaft (BFW)
(BFW) für
für die
die langjährige
langjährige
gute Kooperation und die
die Möglichkeit,
Möglichkeit, Daten der Waldinventur
Waldinventur für
für Forschungszwecke
Forschungszwecke nutzen
nutzen
zu können.
lexer,
lexer, m.j.,
m.j.,seidl,
seidl,r.,r.,rammer,
rammer,w.w.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 142
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Seite 1
Inhaltsverzeichnis
1. HINTERGRUND UND PROBLEMSTELLUNG
3
2. ZIELSETZUNG
6
3. DATEN
8
3.1
Österreichische Waldinventur
8
3.2
Bodenparameter
11
3.3
Klima
12
3.3.1
Aktuelles Klima
12
3.3.2
Klimaänderungsszenarios
12
4. METHODEN
4.1
18
Das Waldökosystemmodell PICUS v1.41
18
4.1.1
Wachstum
19
4.1.2
Verjüngung
20
4.1.3
Baummortalität
22
4.1.4
Biogeochemisches Bodenmodul
22
4.1.5
Störungseinfluss durch Borkenkäfer
23
4.1.6
Management
26
4.1.7
Evaluierung von PICUS v1.41
27
4.2
Initialisierung von Bestand und Standort
29
4.3
Waldbewirtschaftung
34
4.3.1
Allgemeines
34
4.3.2
Umsetzung
35
4.4
Indikatoren der Vulnerabilität
Klimastudie Niederösterreich
Seite 143
39
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Seite 2
5. ERGEBNISSE
39
5.1
Allgemeines
39
5.2
Waldviertel
40
5.3
Standortseinheiten
45
5.3.1
Standortseinheit STO-10
45
5.3.2
Standortseinheit STO-20
48
5.3.3
Standortseinheit STO-30
51
5.3.4
Standortseinheit STO-40
55
5.3.5
Standortseinheit STO-50
59
5.3.6
Standortseinheit STO-60
62
5.3.7
Standortseinheit STO-70
65
5.3.8
Standortseinheit STO-80
69
5.3.9
Standortseinheit STO-90
72
5.4
Indikator für die Wasserversorgung
75
5.5
Kohlenstoffspeicherung
77
6. ENTWICKLUNG AUSGEWÄHLTER BEISPIELSBESTÄNDE
79
6.1 Fichtenbestand B11 auf Standortseinheit STO-10
78
6.2 Fichtenbestand B41 auf Standortseinheit STO-40
80
6.3 Kiefernbestand B71 auf Standortseinheit STO-70
82
6.4 Laubmischbestand B53 auf Standortseinheit STO-50
84
7. DISKUSSION UND FOLGERUNGEN
87
6.1 Methodischer Ansatz
87
6.2 Vulnerabilität der Wälder im Waldviertel
91
LITERATURVERZEICHNIS
95
ANNEX
99
ABBILDUNGSVERZEICHNIS
119
TABELLENVERZEICHNIS
128
Klimastudie Niederösterreich
Seite 144
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
1.
Seite 3
HINTERGRUND UND PROBLEMSTELLUNG
Im Verlauf des 20. Jahrhunderts erwärmte sich die bodennahe Atmosphäre um 0.74
Grad. Ein großer Teil dieser Erwärmung stammt aus den letzten 30 Jahren und wird auf
die anthropogen bedingte Zunahme von Treibhausgasen wie CO2 in der Atmosphäre
zurückgeführt
(IPCC
2001,
IPCC
2007).
In
Österreich
hat
sich
die
Jahresdurchschnittstemperatur im letzten Jahrhundert um 1.8° Grad und damit 2-3 mal
stärker als jene der Nordhalbkugel erhöht. Aufgrund der langen Lebenszeit des CO2 und
anderer Treibhausgase gilt ein weiteres halbes Grad Erderwärmung bereits heute als
unvermeidbar, selbst wenn der globale Treibhausgasausstoß schlagartig auf Null
zurückgefahren würde (IPCC 2007). Das IPCC sieht es im kürzlich veröffentlichten 4.
Klimabericht als hoch wahrscheinlich an („mehr als 90% Wahrscheinlichkeit“), dass sich
das Klima in den kommenden Jahrzehnten bedingt durch das vom Menschen
verursachte Ansteigen der Treibhausgase in der Atmosphäre verändern wird. Die
wahrscheinliche zukünftige Klimaentwicklung für Österreich geht dabei von einem
deutlichen Temperaturanstieg zwischen 2°C und 5°C im 21. Jahrhundert aus, wobei
zusätzlich mit einer Änderung der Niederschlagsverhältnisse (Verteilung innerhalb eines
Jahres, Extremereignisse, Jahresniederschlgssumme) gerechnet werden muss.
Waldökosysteme sind von derartigen klimatischen Veränderungen besonders
betroffen. Während landwirtschaftliche Produktionssysteme rasch genug angepasst
werden könnten, ist dies in der Waldbewirtschaftung unmöglich. Hauptgründe dafür sind
die Geschwindigkeit mit welcher die prognostizierte Klimaänderung voranschreiten
könnte
und
die
meist
lange
Vorlaufzeit
von
Waldbaumassnahmen
bis
zum
Wirksamwerden. Drastische Umweltveränderungen in nur wenigen Jahrzehnten machen
eine natürliche Anpassung über genetische Prozesse oder natürliche Migration von
Baumarten de facto unmöglich. Bildlich ausgedrückt wird ein Keimling von heute im
Baumholzstadium deutlich geänderte Umweltbedingungen vorfinden.
In der Bewirtschaftung von Wäldern kommt der langfristigen Planung schon seit
jeher gerade aufgrund der Langlebigkeit von Waldökosystemen bzw. der langen
Produktionszeiträume
Wirtschaftsbereichen.
eine
größere
Wesentliche
Bedeutung
Inhalte
zu
des
als
in
vielen
heutigen
anderen
allgemeinen
Nachhaltigkeitsverständnisses stammen u.a. aus diesem Grund aus dem Bereich der
Forstwirtschaft.
Managemententscheidungen
welche
heute
getroffen
werden,
beeinflussen in der Regel gleichermaßen den Erfolg der Bewirtschaftung wie die
Klimastudie Niederösterreich
Seite 145
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Seite 4
Dynamik des Ökosystems weit über das Arbeitsleben des Bewirtschafters hinaus. Zu
Unsicherheiten in Bezug auf die zukünftige Marktsituation oder Holzverwendung bzw. die
Ansprüche an die Waldbewirtschaftung allgemein, kommt mit der Möglichkeit einer
tiefgreifenden klimatischen Veränderung in der waldbaulichen Entscheidungsfindung
zunehmend die Unsicherheit in bezug auf sich ändernde Umweltbedingungen.
Ex-ante
Analysen
für
das
21.
Jahrhundert
deuten
unter
möglichen
Klimaänderungsszenarien auf eine deutliche Verschiebung der Wuchspotentiale der
Baumarten hin (e.g. Lexer et al. 2005a, Lexer et al. 2006). Darüber hinaus ist damit zu
rechnen das es unter geänderten Klimabedingungen vermehrt zu biotischen und
abiotischen Störungen kommen wird, deren Auftreten schon bisher stark die nachhaltige
Waldbewirtschaftung beeinflusst hat. Neben einer- noch unsicheren- möglichen
Erhöhung der Sturmhäufigkeit und –stärke und einer befürchteten Zunahme von
Trockenperioden mit Auswirkungen auf Waldökosysteme sind vor allem die zu
erwartenden
Wechselwirkungen
zwischen
biotischen
Schädlingen
und
einem
geänderten Klimasystem als steigende Bedrohung für die Forstwirtschaft hervorzuheben.
Die bereits in den letzten Jahren zu beobachtende Ausbreitung der Borkenkäferschäden
in den hochalpinen Raum ist nur ein Indiz für die mögliche Explosion von Kalamitäten
unter
Klimaänderung
durch
ein
Zusammenspiel
von
erhöhter
Überlebenswahrscheinlichkeit und Reproduktionsfähigkeit der Schadorganismen sowie
einer verminderten Wirtsresilienz durch zusätzlichen Stress (z.B. Trockenheit). Diese
genannten Faktoren würden sich signifikant auf aktuell praktizierte Waldbau-Konzepte
und deren Erfolgswirksamkeit auswirken.
In
diesem
Zusammenhang
ist
von
Bedeutung,
das
durch
geänderte
Ökosystemdynamik unter Klimaänderung auch und vor allem Funktionen einer
nachhaltige Waldbewirtschaftung (sustainable forest management, SFM sensu MCPFE
1998, 2003) welche über die nachhaltige Holzproduktion hinausgehen, beeinträchtigt
werden können (e.g., Schutzfunktionen, Wasserproduktion, Kohlenstoffspeicherung).
Insbesondere der Alpenraum mit seinen vielfältigen Nutzungsinteressen und sensiblen
Ökosystemen ist hier besonders gefährdet. Im Zuge einer umfassenden Betrachtung
einer funktional nachhaltigen Forstwirtschaft (SFM) unter Klimaänderung sind aber auch
die sich potentiell daraus ergebenden Chancen für die Forstwirtschaft miteinzubeziehen.
Um langfristig unter dem Nachhaltigkeitsprinzip erfolgreiche Waldwirtschaft
betreiben zu können und die Waldfunktionen nachhaltig zu erfüllen, müssen daher
mögliche klimatische Veränderungen in Bewirtschaftungskonzepte miteinbezogen
werden. Dabei sind zwei grundlegende Aspekte zu unterscheiden:
Klimastudie Niederösterreich
Seite 146
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
(1)
Seite 5
das Identifizieren der möglichen Auswirkungen einer Klimaänderung auf
Waldökosysteme
und
deren
Bewirtschaftung
(Impact-Studien,
Vulnerabilitätsstudien), und
(2)
die Erarbeitung von möglichen adaptiven Bewirtschaftungsstrategien zur
Minderung
negativer
bzw.
Ausnutzung
positiver
Auswirkungen
einer
Klimaänderung.
Beispiele für Impact-Studien in Europa sind unter anderem die Arbeiten von Lexer et al.
(2001) für Österreich, Lindner und Cramer (2002) und Lindner et al. (2002) für
Deutschland oder Brzeziecki et al. (1995) für die Schweiz. Kellomäki et al. (2000) geben
einen Überblick zu dem Thema auf europäischer Ebene.
Adaptive
Bewirtschaftungsstrategien
Bewirtschaftungskonzepte
bzw.
wiederum
Zielsetzungen
an
haben
zum
sich
Ziel,
verändernde
Rahmenbedingungen anzupassen und damit die Voraussetzung für eine nachhaltig
erfolgreiche Waldressourcenbewirtschaftung zu schaffen. Mit der quantitativen Analyse
von adaptiven Konzepten zur Waldbewirtschaftung in Hinblick auf Klimaänderung
beschäftigen sich in Europa unter anderem die Arbeiten von Lindner (2000) sowie Lasch
et al. (2005) und Fürstenau et al. (2006) in Deutschland und Seidl et al. (2005b, 2007a)
in Österreich.
Schlüsselelemente sowohl für Vulnerabilitätsstudien als auch für die Entwicklung
von adaptiven Waldbewirtschaftungskonzepten sind u.a. die Unsicherheit in bezug auf
die Größenordung als auch den zeitlichen Ablauf einer Klimaveränderung. Dabei sind
verschiedene Quellen für Unsicherheit zu unterscheiden. In einer regionalen
Vulnerabilitätsstudie wird das Klima als exogene Größe betrachtet, es gibt also keine
Rückkoppelung von Vegetationszustand auf das Klima. Globale Klimamodelle (GCMs)
simulieren das Klimageschehen in relativ grober räumlicher Auflösung (ca. 200km
Gitternetzweite) und verwenden dazu als „Treiber“ Szenarien der zukünftigen
Treibhausgasemissionen, die wiederum von Annahmen in bezug auf die ökonomische
Entwicklung abhängig sind. Das IPCC hat ein Set an Emissionsszenarien erstellt, die
von globalen Klimamodellen verwendet werden, um transiente Klimasimulationen für das
21. Jahrhundert zu rechnen. Unterschiedliche Klimamodelle interpretieren die Signale
der Emissionsszenarios fallweise unterschiedlich was zu Unterschieden in den
simulierten Klimaentwicklungen führen kann. Die regionale und lokale Interpretation von
Ergebnissen
globaler
Klimamodelle
bereitet
derzeit
ebenfalls
noch
erhebliche
methodische Probleme. Aus diesen Gründen ist es wichtig, dass die in bezug auf das
Klimastudie Niederösterreich
Seite 147
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
zukünftige
Klima
bestehende
Unsicherheit
durch
die
Seite 6
Verwendung
mehrerer
Klimaänderungsszenarien berücksichtigt wird.
Ein weiterer Grund für Unsicherheit in den Analysen liegt in nicht vollständigem
Verständnis der betrachteten Systeme, in vorliegendem Fall eben Waldökosysteme. Die
für Analysen verwendeten Simulationsmodelle sind Abstraktionen der Wirklichkeit und
bringen in bezug auf Modellstruktur und Modellparameter teilweise erhebliche
Unsicherheiten in Klimaänderungsstudien ein. Die Kredibilität eingesetzter Modelle ist
naturgemäß von erfolgreich verlaufenden Modellevaluierungsexperimenten abhängig.
Im Sinne des Nachhaltigkeitsgedankens („sustainable development“) ist die
Analyse von Auswirkungen einer Klimaänderung jedoch ein unverzichtbarer Schritt, um
in
Folge
informierte
Entscheidungen
über
erfolgversprechende
adaptive
Bewirtschaftungskonzepte treffen zu können.
2.
ZIELSETZUNG
Allgemeines Ziel der vorliegenden Studie ist es, für das Land Niederösterreich die
Vulnerabilität (i.e., Schadenspotential, Verwundbarkeit) der Waldflächen in einer
Beispielsregion in Bezug auf eine mögliche Klimaänderung abzuschätzen und so die
Voraussetzungen für die Entwickung möglicher adaptiver Waldbaukonzepte zu schaffen.
Als Analysezeitraum wurden 100 Jahre gewählt um sowohl das Signal einer
Klimaveränderung eindeutig abbilden zu können als auch die Auswirkungen von
waldbaulichen Managementeingriffen darstellen zu können. Als Beispielsregion wurde
das Waldviertel ausgewählt.
Unter Vulnerabilität wird im gegenständlichen Kontext der Grad der Anfälligkeit
eines
Systems
(hier
Waldökosysteme
im
Waldviertel
unter
definiertem
Bewirtschaftungskonzept) in Bezug auf negative Auswirkungen der Klimaänderung bzw.
die Unfähigkeit eines Systems, solche Auswirkungen zu bewältigen verstanden (siehe
EEA 2005, IPCC 2001). Folglich ist die Vulnerabilität eines Systems eine Funktion der
Art, Stärke und des Ausmaßes der Klimavariation, welcher das System ausgesetzt ist
sowie der systemimmanenten Sensitivität und Adaptionsfähigkeit (EEA 2005).
Klimastudie Niederösterreich
Seite 148
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Seite 7
Die Konzeption der Studie ist dermaßen angelegt, dass zwei potentielle
Anwendungs-aspekte der durch das Vorhaben gewonnenen Erkenntnisse im
Vordergrund stehen:
(1) Anwendungsaspekt „Politik-Beratung“:
Hier ist die Anforderung, sass die Erkenntnisse der Studie repräsentativ für die
ausgewählte Beispielsregion sein sollen. Dies wird in der vorliegenden Studie erreicht
durch die Verwendung des Stichprobennetzes der Österreichischen Waldinventur. Die
Vulnerabilität bei heutiger „Standardbewirtschaftung“ kann so zur Ableitung von
Instrumenten der Forstpolitik beitragen sowie zur weiteren fokussierten Planung von
adaptiven Massnahmen dienen.
(2) Anwendungsaspekt „Waldbau-Praxis“:
Anhand der auch für Anwendungsaspekt (1) verwendeten Stichprobenpunkte der
Österreichischen Waldinventur werden repräsentative Standorts- / Bestandestypen
extrahiert.
Vulnerabilität
bei
heutiger
„Standardbewirtschaftung“
wird
für
diese
repräsentativen Standorts-/Bestandestypen dargestellt und ermöglicht es jedem
interessierten Waldbesitzer anhand von repräsentativen Beispielen für seinen Besitz
relevante Information abzurufen. Der Anwendungsaspekt (2) kommt natürlich erst bei
Entwicklung adaptiver Waldbaukonzepte voll zur Wirkung.
In vorliegender Studie liegt der Schwerpunkt deshalb auf dem in (1) genannten
Aspekt. Die Erweiterung der Analysen in bezug auf (2) sowie die Erarbeitung
alternativer adaptiver Bewirtschaftungskonzepte ist durch das gewählte Konzept
jederzeit und effizient möglich.
Im Speziellen erfordert dies für die gegenständliche Studie die Umsetzung der folgenden
Teilziele:
(1) Aufbereitung
von
Daten
der
Österreichischen
Waldinventur
um
mittels
statistischer Verfahren (i) repräsentative Standortstypen und (ii) repräsentative
Bestandestypen ausscheiden zu können.
(2) Aufbereitung der biometrischen Daten der Waldinventur um repräsentative
Bestände initialisieren zu können.
(3) Bereitstellung
von
quantitativen
Bodendaten
Waldökosystemmodells PICUS.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 149
zur
Initialisierung
des
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Seite 8
(4) Bereitstellung von Klimaszenarios in mindestens monatlicher Auflösung für den
Analysezeitraum 2000-2100. Dieser Datensatz soll das aktuelle Klima- und
mindestens zwei transiente Klimaänderungsszenarien umfassen.
(5) Definition einer „Standardbewirtschaftung“ für alle erfassten repräsentativen
Bestandestypen im Waldviertel.
(6) Durchführung der Simulationsläufe.
(7) Auswertung und Interpretation der Simulationsergebnisse.
3.
DATEN
3.1
Österreichische Waldinventur
Die
Österreichische
Waldinventur
(ÖWI)
erhebt
auf
einem
systematischen
Stichprobenraster (Traktabstand 2.75 km, Trakte quadratisch mit 200m Seitenlänge und
je einer Probefläche in den Eckpunkten) Informationen über den Österreichischen Wald
(Gabler und Schadauer 2006). Sehr detaillierte Erhebungen über Waldbestand und
Vegetation werden durch Meta-Daten über Standortsverhältnisse und vorherrschende
Humusformen und Bodengruppen ergänzt (Schieler und Hauk 2001). Im Zuge der ÖWI
werden jedoch keine Laboranalysen hinsichtlich Bodenchemie, -struktur oder -masse
durchgeführt. Für die Analysen in der gegenständlichen Studie wurde die ÖWIErhebungsperiode 2000/2002 verwendet. Es fanden der Standortsvektor sowie die
Baumdaten ab BHD = 5cm Verwendung.
Der für dieses Projekt abgegrenzte geografische Raum „Waldviertel“ beinhaltet
561 Inventurpunkte (Abbildung 3-1). Davon sind 557 Punkte (99.3%) WirtschaftswaldHochwald. Die Altersklassenverteilung (Abb. 3-3) zeigt einen deutlichen Überhang bei
Beständen der 3. Altersklasse (60-80 Jahre) und einen erheblichen Anteil von älteren
Beständen.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 150
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Seite 9
Abbildung 3-1: Erhebungspunkte der Österreichischen Waldinventur in der Region
Waldviertel.
35.0%
30.0%
Anteil
25.0%
20.0%
15.0%
10.0%
5.0%
0.0%
200
300
400
500
600
700
800
900
Seehöhe [m]
Abbildung 3-2: Verteilung der Erhebungspunkte der Österreichischen Waldinventur in der
Region Waldviertel über Seehöhenstufen.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 151
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Seite 10
relativer Anteil
0.250
0.200
0.150
0.100
0.050
0.000
1
2
3
4
5
6
7
8
Altersklassen
Abbildung 3-3: Verteilung der Erhebungspunkte der Österreichischen Waldinventur in der
Region Waldviertel über Altersklassen.
Anzahl ÖWI-Punkte
120
Laub
LaubNadel
100
NadelLaub
80
Nadel
60
40
20
0
NadelLaub
2
3
4
AKL
5
6
7
Laub
8
9
Abbildung 3-4: Verteilung der Erhebungspunkte der Österreichischen Waldinventur in der
Region Waldviertel über Altersklassen und Mischungstypen. Typ Nadel: Anteil Nadelbäume
>90% Grundfläche, Typ Nadel/Laub: Anteil Nadel>51% & <=90%, Typ Laub/Nadel: Anteil
nadel >10% & <= 50%, Typ laub: Anteil nadel <=10%.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 152
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Seite 11
Silikat-Kie
Wkie-Bi-Moorw ald
Ser-Es
Bah-Es
Li-Mischw ald
Kie-StEi
bodenaurer Ei
EiHbu
Bu
Fi-Ta-Bu
Fi-Ta
mont. Fi
subalp.Fi
0.000
0.100
0.200
0.300
0.400
0.500
relativer Anteil
Abbildung 3-5: Verteilung der Erhebungspunkte der Österreichischen Waldinventur in der
Region Waldviertel über potentiell natürliche Waldtypen.
Während der überwiegende Teil der aktuellen Bestände aus Nadelbaumarten
(hauptsächlich Fichte und Weisskiefer) besteht (Abb. 3-4), zeigt Abb. 3-5 die Verteilung
der als potentiell natürlich angesprochenen Waldtypen der Waldinventur. Den weitaus
größten Anteil habe dabei Eichenwaldtypen, Buchenwald und Fichten/Tannen/BuchenWald.
3.2
Bodenparameter
Zur Initialisierung der Simulationsruns mit PICUS v1.41 ist die Kenntnis wichtiger
Bodenparameter notwendig (vgl. Kapitel 4.1.4). Da quantitative Bodenmerkmale zur
Waldökosystemsimulation nicht von der ÖWI erhoben werden, ist die Ergänzung der
Datenbasis erforderlich. Aufbauend auf zahlreichen Vorarbeiten der Arbeitsgruppe
werden pH-Wert, Wasserspeicherkapazität des Mineralbodens, C- und N-Pools in
Auflage und Mineralboden sowie eine Reihe modellspezifischer Parameter für das
biogeochemische Bodenmodul in PICUS aufbauend auf den Arbeiten von Lexer und
Klimastudie Niederösterreich
Seite 153
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Seite 12
Hönninger (1998), Lexer et al. (1999) und Seidl et al. (2007d) geschätzt und für die
Simulation bereitgestellt.
3.3
Klima
3.3.1 Aktuelles Klima
Das aktuelle Klima (ohne Klimaänderung) wird durch die Messperiode 1961-1990
repräsentiert. In Vorprojekten wurden ausgehend vom Stationsnetz der ZAMG mittels
geostatistischer Methoden Temperatur- und Niederschlagswerte, Dampfdruckdefizite
bzw.
relative
Feuchtewerte
sowie
Indikatoren
der
Globalstrahlung
(e.g.,
Sonnenscheindauer, Bewölkung) oder fallweise die Globalstrahlung direkt auf sämtliche
Erhebungspunkte
der
Österreichischen
Waldinventur
interpoliert
(Haas
et
al.
unveröffentlicht, Lexer et al. 2000). Diese 30-jährigen Perioden wurden von allfälligen
Trends
bereinigt
und
sodann
über
stochastische
Verfahren
eine
100-jährige
Klimazeitreihe generiert, die nun die Periode 1961-1990 repräsentieren.
3.3.2 Klimaänderungsszenarios
Es werden drei transiente Klimaänderungsszenarios über jeweils 100 Jahre (2000-2100)
verwendet, um die Unsicherheit in bezug auf die zukünftigen Klimaverhältnisse zu
repräsentieren. Verwendet werden Ergebnisse von transienten Simulationsläufen des
globalen
Klimamodells
ECHAM5
(Roeckner
2005),
das
am
Hamburger
Klimarechenzentrum entwickelt und verwendet wird. Den ECHAM5 – Klimasimulationen
liegen die IPCC Emissionsszenarien A1B, B1 und A2 zugrunde (Abbildung 3-6). Die drei
gewählten Szenarien beziehen sich auf die in IPCC (2000) beschriebenen globalen
Emissions- und Entwicklungspfaden A1B, A2 und B1. Szenario A1B repräsentiert
schnelles ökonomisches Wachstum, eine bis ins Mitte des 21. Jahrhunderts wachsende
Weltbevölkerung sowie die rasche Einführung neuer Technologien. In Szenario A2 wird
von
einer
sehr
heterogenen
Entwicklung
der
Welt
bei
stark
ansteigender
Weltbevölkerung und geringem Technologietransfer ausgegangen. B1 unterstellt das
gleiche Entwicklungsmuster der Weltbevölkerung wie A1B, jedoch wird darin von einem
drastischen Wandel in Richtung Service- und Informationsgesellschaft mit niedriger
Ressourcenintensität und sauberen Technologien ausgegangen.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 154
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Seite 13
A2
A1B
B1
Abbildung 3-6: Szenariofächer des IPCC in bezug auf die Temperaturveränderung (global).
Markiert die in gegenständlicher Studie verwendeten Emissionsszenarios A1B, A2 und B1.
Quelle: IPCC (2007).
Es wurden die Daten der dem Waldviertel am nähesten gelegenen Gitterzellen des
Klimamodells
verwendet,
um
wiederum
über
invers
distanzgewichtete
Interpolationsverfahren die Anomalien (das sind die Differenzen bzw. die Verhältnisse
zwischen einem Basislauf des Klimamodells ECHAM5 ohne Klimaänderungssignal und
den Ergebnissen eines Emissionsszenarios) der Klimaänderungsszenarios auf die
Inventurpunkte der ÖWI zu transferieren. In den Abbildungen 3-7 bis 3-9 werden für die
Gitterzelle,
deren
Mittelpunkt
dem
Waldviertel
am
nächsten
liegt,
die
Temperaturanomalien für das Gesamtjahr sowie das Sommer- und Winterhalbjahr
dargestellt.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 155
Seite 14
6
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
2
-2
0
°C
4
A1B
A2
B1
2000
2020
2040
2060
2080
2100
Jahr
8
Abbildung 3-7. Änderung der Jahresmitteltemperatur im Vergleich zum Basisklima (Periode
1961-90) in °C. Dicke Linie: 30-jähriges laufendes Mittel. Mittelpunkt der dargestellten
Gitterzelle von ECHAM5: Lon: 15.00°, Lat: 49.42°.
2
-4
-2
0
°C
4
6
A1B
A2
B1
2000
2020
2040
2060
2080
2100
Jahr
Abbildung 3-8. Änderung der Temperatur im Sommerhalbjahr im Vergleich zum Basisklima
(Periode 1961-90) in °C. Dicke Linie: 30-jähriges laufendes Mittel. Mittelpunkt der
dargestellten Gitterzelle von ECHAM5: Lon: 15.00°, Lat: 49.42°.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 156
Seite 15
8
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
2
-4
-2
0
°C
4
6
A1B
A2
B1
2000
2020
2040
2060
2080
2100
Jahr
Abbildung 3-9. Änderung der Temperatur im Winterhalbjahr im Vergleich zum Basisklima
(Periode 1961-90) in °C. Dicke Linie: 30-jähriges laufendes Mittel. Mittelpunkt der
dargestellten Gitterzelle von ECHAM5: Lon: 15.00°, Lat: 49.42°.
Die Szenarios A1B und A2 sind gegen Ende des 21. Jahrhunderts deutlich wärmer als das
Szenario B1 (vgl. Tabelle 3-1).
Tabelle 3-1. Mittelwerte (2070-2100) der Anomalien in den drei Klimaänderungsszenarien
über alle Inventurpunkte im Waldviertel. Delta T: Änderung der Temperatur in °C, %NS:
prozentuelle Veränderung des Niederschlages in %.
Szenario
Jahresmittel
Delta T
Sommerhalbjahr
(°C)
Winterhalbjahr
Jahresmittel
NS
Sommerhalbjahr
(mm)
Winterhalbjahr
Wert
4.06
3.89
4.24
-27
-67
40
A1B
Std.Abw.
1.07
1.31
1.43
138
127
76
Wert
3.93
3.79
4.08
-40
-78
39
A2
Std.Abw.
1.17
1.49
1.36
153
122
80
Wert
2.94
2.86
3.02
-3
-44
41
B1
Std.Abw.
1.00
1.29
1.47
160
124
103
In den Abbildungen 3-10 bis 3-12 sind die prozentuellen Veränderungen im Niederschlag
dargestellt. Während der Jahresniederschlag in allen drei Szenarien bloß um bis zu 10%
höher ausfällt, sinken die Niederschläge im Sommer in allen Szenarien um bis zu 20%,
während sie im Winterhalbjahr um bis zu 30% ansteigen. Es zeichnet sich kein klares Muster
zwischen den drei Klimaänderungsszenarien ab (vgl. dazu auch Tabelle 3-1).
Klimastudie Niederösterreich
Seite 157
100 110 120 130
Seite 16
A1B
A2
B1
70
80
90
%
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
2000
2020
2040
2060
2080
2100
Jahr
Abbildung 3-10. Änderung des Niederschlags (Gesamtjahr) im Vergleich zum Basisklima
(Periode 1961-90) in Prozent. Dicke Linie: 30-jähriges laufendes Mittel. Mittelpunkt der
dargestellten Gitterzelle von ECHAM5: Lon: 15.00°, Lat: 49.42°.
100
40
60
80
%
140
A1B
A2
B1
2000
2020
2040
2060
2080
2100
Jahr
Abbildung 3-11. Änderung des Niederschlags (Sommerhalbjahr) im Vergleich zum
Basisklima (Periode 1961-90) in Prozent. Dicke Linie: 30-jähriges laufendes Mittel.
Mittelpunkt der dargestellten Gitterzelle von ECHAM5: Lon: 15.00°, Lat: 49.42°.
Klimastudie Niederösterreich
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
100
140
A1B
A2
B1
40
60
80
%
Seite 17
2000
2020
2040
2060
2080
2100
Jahr
Abbildung 3-12. Änderung des Niederschlags (Winterhalbjahr) im Vergleich zum Basisklima
(Periode 1961-90) in Prozent. Dicke Linie: 30-jähriges laufendes Mittel. Mittelpunkt der
dargestellten Gitterzelle von ECHAM5: Lon: 15.00°, Lat: 49.42°.
In
Abbildung
3-13
wird
zur
Veranschaulichung
das
räumliche
Muster
der
Temperaturanomalien in allen drei Klimaänderungsszenarien auf Basis der ÖWI Trakte im
Waldviertel dargestellt. In allen drei Szenarios tritt als Grundmuster eine stärkere Erwärmung
in den südlichen Teilen des Waldviertels auf.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 159
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Szenario A1B
Seite 18
Szenario B1
Änderung Jahresmitteltemperatur
2070 – 2100 (°C)
Szenario A2
Abbildung 3-13: Räumliche Verteilung der
Klimaänderungsszenarien (Jahresmittel 2070-2100).
4.
Temperaturanomalien
in
den
drei
METHODEN
4.1 Das Waldökosystemmodell PICUS v1.41
Das Waldökosystemmodell PICUS wird am Institut für Waldbau seit 1996 (u.a. Lexer und
Hönninger 1997, Lexer und Hönninger 2001) entwickelt und sukzessive weiterverbessert
und ergänzt. Eine frühe Modellversion (PICUS v1.2) wurde im Rahmen der ersten und
bisher einzigen flächigen Klimaänderungsfolgen-Studie für den österreichischen Wald
Klimastudie Niederösterreich
Seite 160
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Seite 19
(Lexer et al. 2002, Lexer et al. 2001, Lexer et al. 2002) eingesetzt. Mit der Modellversion
v1.3 wurde ein wesentlicher Schritt gesetzt, um das Modell in bezug auf die
physiologisch orientierte Biomassenzuwachsschätzung robuster und zuverlässiger zu
machen (Seidl et al. 2005). Neben einer Vielzahl von kleineren strukturellen Änderungen
bestand der wesentliche Fortschritt in der Kombination des aus der Literatur bekannten
bestandesweisen Biomassenproduktions-modelles 3PG (Landsberg und Waring 1997)
und dem Waldentwicklungsmodell PICUS v1.2, das auf Einzelbaumbasis Walddynamik
in Abhängigkeit von Umwelteinflüssen simuliert. Die in der vorliegenden Studie
eingesetzte Modellversion PICUS v1.41 ist eine Weiterentwicklung der Version 1.31
(Seidl et al. 2005a) und baut wie diese einerseits auf PICUS v1.21 (Lexer und
Hönninger, 2001) und andererseits auf dem physiologisch basierten Produktionsmodell
3PG (Landsberg und Waring, 1997) auf.
PICUS simuliert Waldentwicklung in bewirtschafteten und unbewirtschafteten Wäldern
auf einem Gitternetz von 10x10m2 grossen „patches“ (Kleinflächen). Die vertikale
Dimension wird durch Kronenzellen von je 5m Höhe repräsentiert. Derzeit können in
Vollversion (d.h. alle im Modell inkludierten Prozesse werden in der Simulation benutzt)
ca. 7 ha simultan simuliert werden. Interaktionen zwischen patches gibt es durch das 3dimensionale
Lichtmodell
und
die
Verbreitung
von
Samen.
Etablierung
von
Verjüngungspflanzen und Baummortalität in der Modellversion v1.41 sind den
Formulierungen der Modellversion PICUS v1.2 (Lexer und Hönninger, 2001) sehr
ähnlich. Wesentlich erweitert wurde hingegen das Wachstumsmodul. Weiters wurde ein
Management-Modul hinzugefügt, um realistisch Managementeingriffe (Ernte von
Baumindividuen, Naturverjüngung, Aufforstung) simulieren zu können. Schließlich wurde
in Seidl et al. (2007b) ein adaptiertes Modul zur Simulation von Borkenkäferschäden in
Fichtenbeständen vorgestellt. In der Folge werden die wesentlichen Modellkomponenten
kurz vorgestellt. Für Details wird auf die entsprechende Literatur verwiesen.
4.1.1 Wachstum
Prinzipiell werden auch in der Modellversion v1.41 zwei Komponenten unterschieden,
die bei der Simulation von Baum- und Bestandeswachstum zusammenwirken:
(a) das bisher verwendete gap-model Modul aus PICUS v1.2 (hier als bottom-up
Modul bezeichnet), welches die Entwicklung von Einzelbäumen innerhalb einer
Klimastudie Niederösterreich
Seite 161
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Seite 20
Baumpopulation in Abhängigkeit von Umweltfaktoren (Licht, Temperatur, Wasserund Nährstoffversorgung) beschreibt, und
(b) ein auf Bestandesniveau operierendes physiologisch basiertes Modell das pro
Jahr einen Schätzer für die Nettoprimärproduktion des Gesamtbestandes liefert
(hier als top-down Modul bezeichnet). Diese Komponente beruht auf dem 3PGModell von Landsberg und Waring (1997).
Verbunden sind diese beiden Module über den Blattflächenindex des simulierten
Bestandes, der sich aus der Summe der Blattflächen der Einzelbäume aus dem bottomup Modul ergibt (Blattfläche je Einzelbaum ist eine Funktion der Baumdimension [BHD]
sowie des Lichtregimes in dem das Individuum wächst und das seine Kronenlänge
bestimmt. Das top-down Modul liefert auf Monatsbasis einen Schätzwert für die
Bestandes-NPP eines Jahres. Es gilt nun, den Bestandesweise geschätzten Wert für die
NPP auf die einzelnen Baumindivduen im Bestand aufzuteilen. Dazu wird die realisierte
Konkurrenz aus dem bottom-up Modul verwendet. Die Differenz aus Biomassenzuwachs
bottom-up und top-down wird proportional zum bottom-up geschätzten vorläufigen
Biomassenzuwachs auf die Einzelbäume verteilt. Die Abbildung 4-1 zeigt schematisch
die wesentlichen Modellkomponenten sowie die Interaktion von bottom-up und top-down
Modul. Für Deatils der Umsetzung wird auf Seidl et al. (2005a) verwiesen.
4.1.2 Verjüngung
Verjüngung bis 130cm Höhe wird in 4 Höhenklassen abgebildet. Baumartenspezifischer
Einwuchs in die unterste Höhenklasse (0-10cm) ist ein stochastischer Prozess und hängt
von Anzahl der verfügbaren keimfähigen Samen je Baumart, dem Lichtangebot am
Waldboden sowie der prinzipiell bestockbaren Fläche auf einem patch ab. Ob sich eine
Baumart in einem bestimmten Jahr verjüngt, wird durch einen Zufallsgenerator
entschieden.
Wachstum
Höhenzuwachspotentiales,
durch
die
welches
Höhenklassen
in
wird
Abhängigkeit
in
von
Abhängigkeit
Lichtangebot
eines
und
Umweltbedingungen modifiziert wird, geschätzt. Erreichen die Individuen 130cm Höhe,
werden sie als Individuen in PICUS initialisiert. Unter 130cm Höhe wird jede Baumart in
einer Höhenklasse durch ein repräsentatives Individuum definiert. Details finden sich u.a.
in Woltjer et al. (2007).
Klimastudie Niederösterreich
Seite 162
BB
Entnahme
NS
WD
WD
Streu
SOM
Streu
Humus
Bodendynamik
M
O
Mortalität
Wachstum
Verjüngung
Vegetationsdynamik
patch i
patch i
patch i
Rad
Nav
LA
Seite 21
Bodenstruktur
pH
WHC
Physiolog.
Stoffprod.
Bestand
NPP
VPD
unterirdisch
oberirdisch
Klimastudie Niederösterreich
Seite 163
Abbildung 4-1: Wesentliche Modellkomponenten von PICUS v1.41. LA: Blattfläche. NPP: Nettoprimärproduktion. WHC: Wasserhaltefähigkeit
des Bodens. Nav: pflanzenverfgbarer Stickstoff. WD: verholzter Bestandesabfall. SOM: organische Bodenbestandteile. BB: Borkenkäfer.
Interaktion
Verbindung
Prozessparameter
Eingabegröße
Modellkomponente
Management
Kriterien
BA
Jahr
Biotische Störung
gen. i
gen. i
Klima
Temp
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Seite 22
4.1.3 Baummortalität
Es wird wie schon in der Version PICUS v1.2 eine intrinsische und eine stressbedingte
Baummortalität unterschieden (e.g. Keane et al. 2001). Erstere ist eine Art
Hintergrundmortalität, die lt. Konzept „zufällige“ Mortalität darstellt (Blitzschlag,
Krankheiten). Die intrinsische Mortalität nimmt mit zunehmendem Baumalter zu. Die
stressbedingte Mortalität basiert auf der Annahme, dass ein mehrere Jahre
hintereinander unter ein zu definierendes Minimum abfallender BHD-Zuwachs ein
Indikator für Stress ist und eine erhöhte Sterbewahrscheinlichkeit zur Folge hat. Es
entscheidet
ein
Zufallsgenerator,
ob
ein
Indivduum
in
einer
bestimmten
Simulationsperiode (= 1 Jahr) stirbt.
4.1.4 Biogeochemisches Bodenmodul
Eine wesentliche Erweiterung von PICUS bedeutete die Implementierung eines
dynamischen biogeochemischen Bodenmoduls zur Schliessung der C- und N-Kreisläufe.
Das Bodenmodul des Ökosystemmodells TRACE (Currie et al. 1999) wurde aufgrund
folgender Kriterien ausgewählt:
(a) eine vergleichbare zeitliche Auflösung wie PICUS v1.3
(b) ein vergleichbarer Komplexitätsgrad
(c) Erfahrungen mit dem Modell von Kollegen in Österreich (Michael Englisch,
persönliche Mitteilung)
(d) eine verfügbare gute Dokumentation der Modellalgorithmen
(e) Verfügbarkeit des source codes
(http://www.sitemaker.umich.edu/currielab/download_ecosystem_models)
Im Wesentlichen wurden die Bodenprozesse unverändert von TRACE übernommen.
Eine detaillierte Beschreibung findet sich in Currie et al. (1999), Currie und Nadelhoffer
(1999), Currie und Aber (1997) und Currie und Helmers (2003).
TRACE
(Tracer
biogeochemisches
Redistribution
Among
Prozessmodell,
Compartments
welches
den
in
Ecosystems)
Wasser-,
ist
Kohlenstoff-
ein
und
Stickstoffkreislauf von Waldökosystemen simuliert (Currie et al. 1999). Das Modell
besteht aus einer Weiterentwicklung des DOCMOD Bodenprozessmodells (Currie und
Klimastudie Niederösterreich
Seite 164
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Seite 23
Aber 1997) in Kombination mit den oberirdischen Komponenten des PnET-Modells (Aber
et al. 1997). Abbildung 3-2 gibt einen Überblick über die wichtigsten Pools und Flüsse in
TRACE.
Das Bodenmodul unterscheidet im wesentlichen zwei Bodenhorizonte, Auflage und
Mineralboden. Das Modell differenziert generell zwischen Bestandesabfall, verholztem
Bestandesabfall und humosem Bodenmaterial. Der Bestandesabfall wird in der Auflage
in drei funktionale Pools mit unterschiedlichen Abbauraten differenziert, verholzte Teile
werden nach dem Durchmesser in groben und feinen verholzten Bestandesabfall
unterteilt.
Stickstoff-Umsetzungsprozesse
wie
Mineralisierung,
Nitrifizierung
und
mikrobielle Stickstoffassimilation werden im Modell abgebildet, NH4 und NO3 werden
explizit simuliert. Die tatsächliche Evapotranspiration (AET) wird als Indikator zur
Modellierung des Effekts von Temperatur und Feuchtigkeit auf die Abbauraten
herangezogen. Zusätzlich ist ein generelles Feature des Modells die Möglichkeit, 15NTracer und ihre Verteilung im Ökosystem zu simulieren (siehe dazu Currie et al 1999,
Currie und Nadelhoffer 1999). Pflanzliche Stickstoff-Aufnahme erfolgt aus beiden
Bodenhorizonten in Abhängigkeit von der Feinwurzelverteilung, dem Stickstoffbedarf der
Pflanzen und Konkurrenz mit anderen Bodenprozessen. In Tabelle 3-1 werden die
wichtigsten Parameter für das Bodenmodul dargestellt und kurz charakterisiert.
4.1.5 Störungseinfluss durch Borkenkäfer
Das Borkenkäfer-Submodell besteht im Wesentlichen aus vier Komponenten:
(1) es werden den vorgestellten Modellkonzepten von Schopf et al. (2004) folgend
die
potentiell
möglichen
Generationen
von
Ips
typographus
(inklusive
Geschwisterbruten) ausgehend von geographischen Koordinaten (Langtag/Kurztagbedingungen) und Klimadaten geschätzt.
(2) Die Prädisposition von Waldbeständen wird anhand von vier Indikatoren (Alter,
Fichtenanteil, Bestandesdichte, Trockentage in der Vegetationsperiode [i.e., Tage
mit einem Matrixpotential im Wurzelhorizont <-2.0 bar]) geschätzt. Dabei wird
sowohl auf das Risikomodell von Lexer (1996) als auch auf Netherer und
Pennerstorfer(2001) und Netherer und Nopp (2005) aufgebaut.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 165
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Seite 24
(3) Prädispositionsindex und Generationenzahl bestimmen das Risiko eines
Borkenkäferschadens je Zeitintervall (i.e., Jahr). Eine gleichverteilte Zufallszahl
bestimmt, ob ein Schaden eintritt oder nicht. Für ersteren Fall wird das
Schadensmodell aus Lexer (1996) zur Schätzung der Schadintensität verwendet.
(4) Schliesslich muss der geschätzte periodische Schaden (Stammzahl/ha) im
simulierten Bestand identifiziert werden. Dazu wird im Wesentlichen die Logik
aus Lexer und Hönninger (1998) verwendet. Zuerst wird derjenige patch
identifiziert, der gemäß dem Prädispositionsindex am gefährdetsten ist, um
diesen patch ein 20-Radius gezogen und innerhalb dieser Grenzen jede Fichte
mit BHD >10cm als Borkenkäferschaden ausewiesen, solange bis die geschätzte
Schadenshöhe erreicht ist. Reicht ein Borkenkäferherd nicht aus, die gesamt
Schadhöhe zu decken, werden sinngemäß weitere Befallsherde ausgewählt. Auf
diese
Weise
kann
sehr
gut
das
charakteristische
Schadbild
einer
Borkenkäferkalamität simuliert werden.
Abbildung 4-2 zeigt die wesentlichen Elemente des Borkenkäfer-Submodelles.
Dieser
Ansatz
verwendet
in
hohem
Detaillierungsgrad
modellintern
generierte
Indikatoren für die Abschätzung der Prädisposition von Beständen (vgl. z.B. Netherer
und
Nopp
2005)
und
führt
als
zweite
Komponente
die
Abschätzung
der
Entwicklungsgunst für Ips typographus mit. Was das vorliegende Modul besonders
auszeichnet, ist die Kombination dieser beiden Komponenten um den „Ausgang“ eines
Zusammentreffens von hoher Entwicklungsgunst für Borkenkäfer und prädisponierten
Beständen
zu
Gradationsphase
schätzen.
von
Ips
Dabei
wird
typographus
empirisches
zur
Datenmaterial
Schätzung
der
aus
einer
entsprechenden
Modellparameter verwendet. Die generierten Ergebnisse in bezug auf Schadholz durch
Borkenkäfer sollten nicht als Prognosen des konkreten Kalamitätsholzanfalles
verstanden werden, sondern als Gefährdungsindex interpretiert werden.
In der vorliegenden Studie wurde jede Simulation 10x wiederholt, um wegen der hohen
Stochastizität des Borkenkäfermoduls robuste Schätzwerte berechnennzu können.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 166
pBB(% spruce)
0 10
50
BA [m²/ha]
30
Gen
Gen
2
2
potential BB generations
potentiellel BK - Generationen
0
0
BTemp T0
BTemp T0
557
557
4
4
start
start
0
0
0
20
100
100
DD
DD [IV-IX]
[IV-IX]
50
50
60
age
40
80
150
150
100
G2
G2
6
6
8
8
10
10
stop
stop
12
12
RndNr
RndNr
Seite 25
Seite 167
24m
24m
20
20
40
40
80
80
Lexer (1996)
100 120 140
100 120 140
stand hazard index
stand hazard index
60
60
Abbildung 4-2: Schematische Darstellung der
wesentlichen Komponenten des Borkenkäferstörungsmoduls in PICUS v1.41.
spatial distribution of damage
spatial distribution of damage
100m
100m
damage intensity
NiederösterreichSchadensintensität
damage intensity
[u.a.Klimastudie
Schopf et al. (2004)]
SB1_G2
SB1_G2
SB2_G1
SB2_G1
bark-temp
bark-temp
air-temp
air-temp
SB1_G1
SB1_G1
month
month
G1
G1
pBB
P(BK)
Lexer (1996) & Netherer und Nopp-Mayr (2005)
70
0.6 0.8 1.0
% spruce
0.0 0.2 0.4
pBB(age)
pBB(DD)
pBB(DD)
0.4 0.8
stand predisposition
Bestandes-Prädisposition [BPI]
pBB(BA)
TT[°C]
[°C]
0.0
0.0
0.0 0.4
0.4 0.8
0.8
0.0
0.0 0.4 0.8
-5-5 5 5 1515
Modul „Biotische Störung“
%%
stems
stems
damaged
damaged
0.4 0.8
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
0.0
0.0 0.4
0.4 0.8
0.8
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Seite 26
4.1.6 Management
In PICUS v1.41 ist ein Management-Modul integriert, das die Simulation aller gängigen
Durchforstungs- und Verjüngungsverfahren auf realistische Weise erlaubt. Es kann auf
jedes Baumindividuum ab 130cm Höhe separat zugegriffen werden. In den
Jungwuchsklassen unter 130cm Höhe können Anteile an Baumarten in den
Höhenklassen angesprochen werden. Managementeingriffe können theoretisch in
beliebiger Kombination in jedem Simulationsjahr umgesetzt werden. Der Standardansatz
sieht die Spezifikation von Entnahmen (relativ in bezug auf Volumen, Stammzahl oder
Grundfläche; absolut in bezug auf Volumen, Stammzahl oder Grundfläche) in fünf
relativen Durchmesserklassen je Baumart vor (Abbildung 4-3).
100%
verbleibend
Volumen
80%
Entnahme
60%
40%
20%
0%
1
2
3
4
relative BHD-Klasse
5
Abbildung 4-3: Schema zur Spezifizierung von waldbaulichen Eingriffen dargestellt am
Beispiel einer Auslesedurchforstung.
Genutzte Baumindividuen können entnommen werden oder als Totholz im Bestand
verbleiben.
Die
Angabe
von
Anteilen
an
Biomassekompartimenten,
die
als
Schlagrücklass im Bestand verbleiben ist flexibel möglich. Die Standardeinstellung sieht
vor, dass Schaftderbholz ab 7cm Durchmesser entnommen wird, bei Laubbäumen auch
entsprechendes Kronenholz (vgl. Einzelstammsortentafeln).
Neben Entnahmen sind auch Naturverjüngung und Kunstverjüngung in flexibler
Weise zu simulieren. Bei Naturverjüngung ist zu anzugeben, ob Sameninput von
ausserhalb des simulierten Bestandes erfolgt und in welchen baumartenspezifischen
Mengen. Bei Naturverjüngung erfolgt die räumliche Verortung der Jungwuchspflanzen in
Abhängigkeit von Lichtangebot am Waldboden und der simulierten Samenverfügbarkeit
auf den patches. Kunstverjüngung ist zur Gänze vom Benutzer zu spezifizieren
Klimastudie Niederösterreich
Seite 168
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Seite 27
(Stammzahlen, Pflanzverbände, Mischungsformen im Rahmen der 10x10m2-Auflösung
des Modells.
4.1.7 Evaluierung von PICUS v1.41
Die hier angewendete Modellversion PICUS v1.41 wurde in mehreren detaillierten
Evaluierungsstudien getestet. Hier werden nur wesentliche getestete Aspekte angeführt
und im Weiteren auf die Literatur verwiesen. Wachstum in strukturierten Mischbeständen
wurde anhand von Dauerversuchsflächen analysiert (Seidl et al. 2005). Die Tests zeigten
eine ausgezeichnete Fähigkeit, Wachstum in strukturierten Mischbeständen über ca. 30
Jahre widerzugeben. Die dabei erzielte Genauigkeit lag zumindest in Bereichen, wie sie
für empirische Waldwachstumsssimulatoren für vergleichbare Bestände erzielt werden.
Zusätzlich wurde in Vorbereitung auf die gegenständliche Studie auf Inventurpunkten der
Österreichischen Waldinventur (ÖWI) die Gesamtwuchsleistung von Reinbeständen über
100 Jahre unter aktuellem Klima simuliert und mit beobachteten Bonitätsdaten
verglichen (Abbildung 4-4).
15
P.abies
P.sylvestris
F.sylvatica
Q.robur
5
10
3
dgz 100 simuliert (m ha a
−1 −1
)
1:1
5
10
15
−1 −1
dgz 100 ÖWI (m ha a
3
)
Abbildung 4-4: Vergleich simulierter und beobachteter Schaftderbholzproduktivitäten
(dgz100) auf Inventurpunkten der Österreichischen Waldinventur. Simulation mit PICUS
v1.41. Quelle: Seidl et al. (2007d).
Von besonderer Relevanz im gegenständlichen Projekt ist die plausible Reaktion von
Baumindividuen und Beständen auf Umweltfaktoren. In einer Modellvergleichsstudie
Klimastudie Niederösterreich
Seite 169
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Seite 28
wurde PICUS mit dem detaillierten physiologischen Wachstumsmodell BIOMASS
(McMurtrie et al. 1990) in bezug auf die simulierte Reaktion von Baumarten auf eine
Klimaänderung
verglichen.
Das Ergebnis zeigte
eine
im
wesentlichen idente
Responseoberfläche. PICUS schätzte im Experiment die Sensitivität von Picea abies
gegenüber Trockenheit etwas höher ein als BIOMASS (vgl. Lindner et al. 2005, Seidl et
al. 2005a).
Bisher anhand empirischer Daten nicht intensiv überprüft ist das BorkenkäferModul. Seidl et al. (2007e) vergleichen in einem grossflächigen Experiment die
simulierten Borkenkäferschäden in Fichtenbeständen mit den aus den bezirksweise
vorliegenden Angaben zu aufgetretenen Schäden. Abbildung 4-5 zeigt ausgewählte
Resultate dieses Evaluierungsexperiments.
0.0
0.5
1.5
2.0
1995-1999
2000-2004
)
1990-1994
1.0
6
predicted damage ( 10 m
3
6
3
1.5
6
3
6
1.0
4
3
4
4
2
0.5
75
0.0
5
7
57
b=0.943
18
0.0
2
2
0.5
1.0
1.5
8 1
b=0.418
2.0
8
0.0
observed damage (10 m
6
1
0.5
b=1.159
1.0
1.5
2.0
)
3
Abbildung 4-5: Simulierte versus beobachtete Schäden unter aktuellem Klima durch
Fichtenborkenkäfer. 1 = Burgenland, 2 = Kärnten, 3 = Niederösterreich, 4 = Oberösterreich, 5
= Salzburg, 6 = Steiermark, 7= Tirol, 8 = Vorarlberg) in drei Vergleichsperioden (b gibt die
Steigung der Regressionsgeraden (schwarze Linie) an; strichlierte Linie: 1:1-Linie). Quelle:
Seidl et al. (2007e).
Die Ergebnisse von Seidl et al. (2007c,e) zeigen, dass es auf regionaler Ebene sehr gut
möglich ist, mittels des in PICUS integrierten Borkenkäferstörungsmoduls aufgetretene
Schäden zu reproduzieren, solange keine anderen Störungsfaktoren wie etwa Sturm mit
den Borkenkäferstörungen interagieren (siehe dazu im mittleren Panel von Abb. 4-5 den
Datenpunkt „3“ der wesentlich durch Windwürfe und Schneebruchschäden beeinflusst
wurde). Daraus kann der Schluss gezogen werden, dass der Einsatz der Modellversion
PICUS v1.41 in Szenariosimulationen bei Berücksichtigung dieser Limits sinnvoll möglich
ist.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 170
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
4.2
Seite 29
Initialisierung von Bestand und Standort
Die 561 Inventurpunkte im Waldviertel könnten theoretisch als je eine Simulationsentität
(Kombination aus Standort und Bestand) aufgefasst werden. Dies würde bedeuten, dass
zahlreiche einander sehr ähnliche Fälle simuliert werden würden, die sich in den
Ergebnissen kaum voneinander unterscheiden würden. Um Rechenzeit zu sparen wird
daher in dieser Studie davon ausgegangen, dass es möglich ist, mittels statistischer
Verfahren der Clusteranalyse ähnliche Fälle in der Population der Inventurpunkte zu
identifizieren und zu gruppieren. Diese relativ homogenen Gruppen könnten dann von
jeweils einem Fall repräsentiert werden. Dieser Ansatz würde eine enorme
Effizienzsteigerung bei der Durchführung der Simulationen bringen. Neben diesem
Vorteil
müssten
allfällige
Nachteile
wie
Verringerung
der
Variabilität
in
den
Ausgangsbedingungen und abruptere zeitliche Veränderungen durch Wegfall von
Variabilität in Kauf genommen werden. Ein weiterer Vorteil des Ansatzes besteht darin,
dass
die
identifizierten
repräsentativen
Bestandes-/Standortskombinationen
als
Entscheidungsgrundlage für die praktische Waldbewirtschaftung verwendet werden
könnten. Abbildung 4-6 zeigt schematisch das oben dargestellte Konzept.
ÖWI
Simulation
Boden
ÖWBZI
N, C, ph,
WHC
ÖWI
Seidl et al. (2007)
Lexer et al. (1999)
Lexer & Hönninger (1998)
Bestand
N/ha
Clusteranalyse
Bodengruppe
PNWG
Seehöhe
Exposition
Neigung
Relief
Gründigkeit
Wasserhaushalt
(...)
Wuchsklasse
Alter
Baumartenanteile
Grundfläche
BHD-Verteilung
Massenmittelstamm (dg)
(...)
BHD
Baumarten (n/ha)
BHD-Verteilung
Abbildung 4-6a: Schema für die Ausscheidung von homogenen Gruppen in bezug auf
Standort und Bestandesaufbau auf Basis von Merkmalen der Österreichischen Waldinventur.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 171
Höhe (m)
10
20
40
bhd (cm)
30
Höhenkurve
Stammzahl
50
Beobachtung
Ausgleich
60
Inventurdaten ÖWI
30
20
10
20
40
bhd (cm)
30
50
10
Höhe (m)
20
bhd (cm)
30
Klimastudie Niederösterreich
Seite 172
5
60
60
ModellInitialisierung
10 20 30 40 50
10
Durchme sserverteilung
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
kumul. rel. Häufigkeit
N/ha
N/ha
0.8
0.4
0.0
150
100
50
0
100 150
50
0
Abbildung 4-6b: Schema für die
Herstellung des Initialisierungszustandes
von Beständen aus Daten der
Österreichischen Waldinventur.
Seite 30
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Seite 31
Von den 561 Erhebungspunkten, die im Waldviertel auf „Wald“ entfielen, wurden 27
ausgeschieden, da sie in der Ergebungsperiode 2000/02 als Blössen nicht eindeutig
einem initialen Bestandestyp zuzuordnen gewesen wären und damit das zu
unterstellende Management nicht aus dem initialen Bestandeszustand ableitbar
gewesen wäre. Weiters wurden alle stark wasserbeeinflussten Böden (Stauwasser,
Tagwasser) ausgeschieden, da die Simulation solcher Standorte das Treffen
zusätzlicher Annahmen bedeutet hätte. Die verbleibenden 426 ÖWI-Punkte wurden einer
hierarchisch-genesteten
Clusteranalyse
unterzogen,
auf
deren
Grundlage
9
Standortstypen statistisch ausgeschieden wurden (Tabelle 4-1). Innerhalb aller der
einem Standortstyp zugeordneten
Inventurpunkte werden wiederum möglichst
homogene Untergruppen in bezug auf den Bestandesaufbau identifiziert und durch einen
ausgewählten Bestand (i.e., Medoid) repräsentiert (Tabelle 4-2).
Klimastudie Niederösterreich
Seite 173
Seite 32
Tm
5.89
5.83
6.69
6.77
6.93
7.13
7.69
7.16
7.66
STO
10
20
30
40
50
60
70
80
90
NSmin
540.66 480.17
595.75 521.69
585.46 509.57
616.83 545.91
636.77 515.13
647.88 575.48
644.40 539.62
788.74 706.00
773.60 691.37
NSm
nutzbare Feldkapazität.
20.14
19.85
20.13
19.84
19.68
19.58
19.53
18.85
18.90
TAMP
SHmin
SHmax
15.14
22.67
14.85
19.19
8.06
15.84
19.21
20.16
20.03
CN(min)
224.41
249.30
297.87
224.27
282.82
256.40
262.54
243.78
252.15
NFK
5.11
5.51
4.11
3.73
5.33
4.15
3.93
3.71
3.88
Ph
0.00
0.00
79.00
0.00
0.00
78.00
0.00
0.00
1.00
BE(arm)
Klimastudie Niederösterreich
Seite 174
414.29 300.00 500.00
511.11 400.00 700.00
413.92 200.00 500.00
514.63 400.00 700.00
561.36 300.00 900.00
592.50 400.00 800.00
608.20 400.00 800.00
805.56 700.00 900.00
792.19 600.00 900.00
SH
21.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
41.00
0.00
0.00
0.00
18.00
0.00
BE
Podsol
(Lockersed.)
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
2.00
0.00
0.00
0.00
PsGl
0.00
0.00
0.00
0.00
44.00
0.00
0.00
0.00
0.00
BE(reich)
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
61.00
0.00
63.00
0.00
18.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
SemiSonstige
podsol
Tabelle 4-1: Über Clusteranalysen formierte Standortstypen im Waldviertel. TAMP = Temperaturamplitude (annuell), SH = Seehöhe, NFK =
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
cluster
11
12
13
14
21
22
23
31
32
33
34
35
41
42
43
44
45
46
51
52
53
54
55
61
62
63
64
65
66
71
72
73
74
75
81
82
83
84
91
92
93
STO
10
10
10
10
20
20
20
30
30
30
30
30
40
40
40
40
40
40
50
50
50
50
50
60
60
60
60
60
60
70
70
70
70
70
80
80
80
80
90
90
90
40
48
32
15.38
40
16
40
32
27.25
29.68
40
36
28
40
8
44
28
20
32
36
48
38.7
52
10.21
42.84
41.8
32
40
24
8
40
52
60
20
60.05
77.42
45.57
3.17
20
56
4
BA [m²]
623.32
1089.46
938.82
2206.12
678.39
89.71
843.57
321.87
1769.18
1760.14
479.2
358.25
944.4
764.34
156.98
547.73
963.07
190.12
962.3
365.65
965.98
2000.1
821.24
2380.95
1273.79
1580.92
241.24
1099.41
297.46
274.2
967.92
1013.09
874.58
279.12
1290.14
2508.37
2264.66
476.19
282.07
1319.05
92.22
nStem
0.06
0.04
0.03
0.01
0.06
0.18
0.05
0.10
0.02
0.02
0.08
0.10
0.03
0.05
0.05
0.08
0.03
0.11
0.03
0.10
0.05
0.02
0.06
0.00
0.03
0.03
0.13
0.04
0.08
0.03
0.04
0.05
0.07
0.07
0.05
0.03
0.02
0.01
0.07
0.04
0.04
gx
min. Bhd
[mm]
193
160
170
64
203
325
147
285
51
67
220
263
140
192
224
215
115
290
121
250
197
85
206
61
58
84
370
153
254
164
168
119
177
247
104
69
67
92
211
120
235
dg
Bhd-Spreitung
[cm]
[cm]
28.58
23.3
23.68
17.6
20.83
29.3
9.42
6.6
27.40
26.4
47.65
33.3
24.57
21.5
35.58
19.2
14.00
30.6
14.65
19.0
32.60
26.0
35.77
19.9
19.43
18.4
25.81
15.4
25.47
7.9
31.98
27.3
19.24
29.4
36.60
14.3
20.58
17.1
35.41
20.2
25.15
34.3
15.70
26.6
28.39
22.1
7.39
2.5
20.69
50.8
18.35
32.5
41.10
15.7
21.52
22.5
32.05
16.2
19.27
8.1
22.94
20.4
25.56
35.9
29.55
29.9
30.20
17.2
24.34
30.8
19.82
34.7
16.01
26.5
9.20
0.0
30.05
24.4
23.25
35.4
23.50
0.0
Anteil
Fi
100
17
25
100
100
75
20
100
100
0
30
0
0
100
0
55
29
0
100
67
0
0
0
100
96
33
13
70
100
0
100
15
73
0
93
38
9
0
40
86
0
Klimastudie Niederösterreich
Seite 175
max. Bhd
[mm]
426
336
463
130
467
658
362
477
357
257
480
462
324
346
303
488
409
433
292
452
540
351
427
86
566
409
527
378
416
245
372
478
476
419
412
416
332
92
455
474
235
Anteil
Ta
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
20
0
33
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
82
0
0
0
0
Anteil
Ki.w.
0
83
0
0
0
0
80
0
0
0
70
0
100
0
50
45
0
0
0
0
0
0
0
0
0
67
88
30
0
0
0
8
27
100
7
62
0
0
40
14
0
Seite 33
Anteil
Lä
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
50
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
9
0
0
0
0
Tabelle 4-2: Mittels Clusteranalysen formierte repräsentative Bestandestypen in den Standortseinheiten.
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Anteil
Ki.s.
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
Anteil
sNH
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
79
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
Anteil
Bu
0
0
75
0
0
25
0
0
0
0
0
100
0
0
0
0
0
80
0
0
0
21
100
0
4
0
0
0
0
0
0
77
0
0
0
0
0
0
0
0
0
Anteil
Ei
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
25
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
Anteil
sLH
0
0
0
0
0
0
0
0
0
100
0
0
0
0
0
0
71
0
0
0
75
0
0
0
0
0
0
0
0
100
0
0
0
0
0
0
0
100
20
0
100
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Seite 34
4.3 Waldbewirtschaftung
4.3.1 Allgemeines
Aus Kapitel 4.2 gehen insgesamt 41 Bestandestypen in 9 Standortseinheiten hervor. Die
Zuordnung von operationalen Bewirtschaftungskonzepten zu den 41 Bestandestypen
stellt eine beträchtliche Herausforderung dar. Direkt sind eingesetzte Waldbaukonzepte
durch Grossrauminventuren nicht beobachtbar. Waldbauliche Behandlungseinheit ist
üblicherweise der Bestand. In der ÖWI werden jedoch mittels WZP und fixem Probekreis
relativ kleine Subpopulationen von Waldbäumen beprobt, die in den meisten Fällen
keinen einfachen Rückschluss darauf zulassen, was auf der Ebene des dem
Erhebungspunkt zugehörigen Bestandes das Waldbaukonzept gewesen ist. Die auf den
Inventurpunkten empirisch feststellbaren Abgänge in Form von Stockinventuren ergeben
zwar die Entnahme je Inventurperiode, es ist jedoch damit nicht die Kenntnis damit
verbunden, welches Waldbaukonzept bei der Entnahme zur Anwendung gelangte. Eine
Möglichkeit
stellt
die
statistische
Ableitung
von
Entnahmemustern
bzw.
Eingriffswahrscheinlichkeiten je Bestandestyp dar (vgl. Sterba et al. 2000). Ein weiterer
Aspekt ist jedoch die mangelnde Extrapolierbarkeit der gefundenen empirischen
Erntemodelle wegen der starken Abhängigkeit - insbesondere im Kleinwald - des
Nutzungsverhaltens von Marktpreisen, Nachfrage und Störungen.
Als alternativer Ansatz wurde ein „Standardmanagement“ für die repräsentativen
Bestandestypen erarbeitet, das
einem geregelten Management nach einem stark
vereinfachten praxisnahen waldbaulichen Vorgehen entspricht. Regionale oder lokale
Besonderheiten, waldbauliche Versuchsbehandlungen oder aussetzender Betrieb
werden im „Standardmanagement“ nicht berücksichtigt. Die Pflege- und Ernteeingriffe
erfolgen über eine explizit nach Simulationsjahren vorgegebenen Zeitachse in
Entnahmen (zu entnehmende Stammzahlen bzw. % entnommenes Volumen) je relativer
Durchmesserklasse je Baumart. Die einzelnen zu simulierenden Bestände werden in
diese Zeitachse eingehängt, wobei ein Kombinationskriterium aus Alter (die Altersklasse
je Baumart ist in der ÖWI gegeben), Oberhöhe und mittlerem Durchmesser verwendet
wird. Für jeden repräsentativen Bestand werden zwei Management-Pfade simuliert,
Altersklassenwald (AKL) mit flächiger Nutzung (Kahlhieb) und Kunstverjüngung (Variante
Kunstverjüngung),
und
AKL
mit
Lichtung
und
Naturverjüngung
(Variante
Naturverjüngung). Kunstverjüngung wird jedoch nur für auch in der Praxis plausibel über
Klimastudie Niederösterreich
Seite 176
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Seite 35
Pflanzung verjüngte Baumarten simuliert, also z.B. nicht für Buche und Kiefer als
bestandesbildende Baumarten.
4.3.2
Umsetzung
Je nach Bestandestyp (Baumartenmischung) und Standortstyp wurden als realistisch
eingeschätzte Umtriebszeiten definiert (Tabelle 4-3).
Tabelle 4-3: Umtriebszeiten (U) für Mischungstypen. Für Fichte und Kiefer wurden zwei
Umtriebszeiten in Abhängigkeit des Standortstyps definiert.
U
Fi
FiTa
FiKi
FiBu
Ta
Ki
KiFi
KiLä
Bu
BuFi
BuTa
Ei
sLH
100
120
120
120
120
100
120
140
120
120
120
120
120
200
100
Jeder repräsentative Bestandestyp wurde einem Mischungstyp zugeordnet. Für diese
Mischungstypen
Behandlungspläne
wurden
sodann
erstellt.
Zu
über
diesem
100
Jahre
operationale
waldbauliche
Zweck
wurden
archetypische
waldbauliche
Pflegeeingriffe (vgl. Tabelle 4-4) und Ernteeingriffe über relative Entnahmen aus 5 relativen
Durchmesserklassen definiert (Tabelle 4-4). Für Aufforstung und Stammzahlreduktionen
finden sich die erforderlichen Pflanzenzahlen in Tabelle 4-5. Tabelle 4-6 zeigt schliesslich für
Mischungstypen
die
kompletten
regulären
Behandlungspläne
gemäß
„Standardbewirtschaftung“.
Tabelle 4-4: Charakterisierung in der Simulation verwendeter waldbauliche Pflegeeingriffe.
Bezeichnung
Beschreibung
Aufforstung
Nach Kahlschlag wird in die Höhenklasse 30-80cm des
Verjüngungsmoduls gepflanzt. Mehrere Baumarten werden in
gruppengrossen Reinbestandszellen eingebracht.
Nachbesserung
Sollte eine im Verjüngungsziel vorhandene Baumart in der
Naturverjüngung völlig ausfallen, wird in gruppengrossen
Reinbestandszellen nachgebessert.
Jungwuchspflege
Wird nur in Naturverjüngungen durchgeführt. Es werden (i)
Protzen beseitigt; (ii) die Mindeststammzahl gecheckt und wenn
nötig nachgebessert sowie (iii) das Verjüngungsziel in Bezug auf
die Baumarten-Mischung kontrolliert.
Dickungspflege
Es wird eine Stammzahlreduktion durchgeführt, welche als Zielund Steuergröße eine baumartenspezifische N/ha heranzieht. Die
Baumarten werden gemäß dem Bestockungsziel reguliert
(Mischungsregulierung).
Die
entnommenen
Individuen
verbleiben auf der Fläche.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 177
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Seite 36
Tabelle 4-5: Relative Entnahmen (Volumen) aus 5 relativen Durchmesserklassen (BHDmax
– BHDmin) für Ernteeingriffe. DKL1 = die relativ schwächste Durchmesserklasse.
Bezeichnung
Auslesedurchforstung ADF
Strukturdurchforstung SDF
Vorratspflege VPF
Lichtwuchsdurchforstung LDF
Lichtung Schattbaumarten LIS
Lichtung Lichtbaumarten LIL
Zielstärkennutzung ZSN
Kahlschlag KLS
DKL1
DKL2
DKL3
DKL4
DKL5
1.00
0.15
0.15
0.15
0.15
0.30
0.45
1.00
0.20
0.25
0.10
0.30
0.35
0.50
0.10
1.00
0.30
0.35
0.10
0.35
0.35
0.50
0.25
1.00
0.20
0.25
0.05
0.25
0.30
0.40
0.55
1.00
Tabelle 4-6: Stammzahlen je Hektar für Aufforstung und nach erfolgter Stammzahlreduktion
(Vollbestockung).
Baumart
Fichte
Tanne
Lärche
Kiefer
Buche
Ahorn, Esche
Eiche&Hainbuche
Begründungsstammzahl
Stammzahlreduktion (DPF) auf
2500
2500
1700
3500
5500
1600
2200+1700
1900
1900
1200
1900
2700
1200
1700+
Zusätzlich werden zu den fixen Managementplänen dynamische Zusatzregeln definiert
um von Standardsituationen abweichende Bestandeszustände besser berücksichtigen
zu können.
-
geringe Entnahmemengen: Es wird eine minimale Entnahmemenge definiert,
welche aufgrund der im Waldviertel generell guten Erschliessung bei 20 Vfm/ha
angesetzt wird. Blockige Standorte und Sonderstandorte werden dabei nicht
berücksichtigt. Unterschreitet eine geplante Entnahme diese Schwelle, wird sie
ersatzlos gestrichen. Die nächste Entnahme wird nicht vorgezogen, kompensiert
aber über die relative Eingriffsstärke bis zu einem gewissen Grad den Entfall der
vorhergegangenen.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 178
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
-
Seite 37
hoher stehender Vorrat: Eine obere Vorratsgrenze ab welcher die Eingriffe
intensiviert werden, wird nicht angewandt, da (i) nicht auf allen Punkten von einer
fachlich geregelten Bewirtschaftung ausgegangen werden kann (aussetzender
Betrieb) sowie die Referenzdaten dazu fehlen.
-
Totholz: Stehendes Totholz welches im Jahr der Entnahme oder im Jahr davor
abgestorben ist, wird im Zuge der Entnahme mitgenommen. Andere dazwischen
abgestorbene werden als Totholz im Wald belassen. In die Berechnung der
Entnahmesumme
bezüglich
der
min.
Entnahmesumme
wird
etwaig
zu
entnehmendes Totholz miteinberechnet.
-
Borkenkäferschaden (moderat): Im Fall eines nicht bestandesauflösenden
Käferschadens werden die vom Käfer getöteten am Ende des jeweiligen
Simulationsjahres entfernt. Dabei werden ebenfalls an Umweltstress oder
Konkurrenzdruck gestorbene Individuen entnommen. Für Käferschäden gilt
aufgrund
von
Forstschutzüberlegungen
und
Forstgesetz
keine
minimale
Entnahmemenge. Wäre in einem Jahr mit Käferschaden bzw. in den beiden
darauffolgenden Jahren ein regulärer Eingriff geplant gewesen, so wird der im Jahr
des
Käferschadens
vorgezogen.
Vorziehen
heißt
hier,
das der
nächste
Eingriffszeitpunkt davon nicht betroffen ist, i.e. die gesamte Umtriebszeit des
Bestandes bleibt gleich (außer das Ereignis passiert unmittelbar vor der Räumung/
dem Kahlschlag, dann wird sie um max. 2 Jahre verkürzt).
-
Borkenkäferschäden (Kalamität): Im Fall von kalamitären Borkenkäferschäden
kommt es zu einer Räumung des Bestandes und in weiterer Folge einer
Neubegründung gemäss Behandlungsprogramm/ Bestockungsziel. Eine Kalamität
wird dabei entweder über die Frequenz des Schadens oder über die
Schadintensität definiert. Kam es in den letzten fünf Jahren in jedem Jahr zu einem
Borkenkäferschaden (ungeachtet dessen Intensität), so erfolgt eine Räumung und
Neubegründung des Bestandes. Als Alternativkriterium dient die kumulierte
jährliche Schadintensität in Prozent der Bestandesgrundfläche: Wenn die Summe
der fünf jährlichen Schadprozente über 50% liegt, kommt es ebenfalls zu einem
Kahlhieb und einer Neubegründung des Bestandes.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 179
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Seite 38
Tabelle 4-7: Übersicht über die waldbaulichen Behandlungsprogramme in Mischungstypen.
Eingriffe (siehe Tabellen 4-4 und 4-5) im entsprechenden Bestandesalter.
NV=Naturverjüngung. Akronyme siehe Tabelle 4-5.
MT
NV
PFL
JPF
DPF
ADF1
ADF2
ADF3
VPF
LDF
LIL/S
KLS
Fi100
Fi100
nein
ja
1
-
10
20
20
40
40
55
55
70
70
85
-
-
90
100
100
Fi120
Fi120
nein
ja
1
-
10
20
20
45
45
60
60
75
75
95
90
-
110
120
120
FiTa
FiTa
nein
ja
1
-
10
20
20
45
45
60
60
75
75
95
90
-
110
120
120
FiKi
FiKi
nein
ja
1
-
10
20
20
45
45
60
60
75
75
95
90
-
110
120
120
FiBu
FiBu
nein
ja
1
-
10
20
20
45
45
60
60
75
75
95
90
-
110
120
120
Ta
Ta
nein
ja
1
-
10
20
20
40
40
55
55
70
70
85
-
-
90
100
100
Ki120 ja
-
10
20
45
60
75
90
-
110
120
Ki140 ja
-
10
25
55
70
85
105
-
125
140
KiFi
ja
-
10
20
45
60
75
90
-
110
120
KiLä
ja
-
10
20
45
60
75
90
-
110
120
Bu
ja
-
10
20
50
65
80
-
95
110
120
BuFi
ja
-
10
20
50
65
80
-
95
110
120
BuTa
ja
-
10
20
50
65
80
-
95
110
120
Ei
Ei
nein
ja
1
-
10
20
20
60
60
80
80
100
100
130
130
160
160
185
200
200
SLH
SLH
nein
ja
1
-
10
20
20
45
45
60
60
75
75
-
85
-
90
100
100
Klimastudie Niederösterreich
Seite 180
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Seite 39
4.4 Indikatoren zur Abschätzung der Vulnerabilität
Für die gegenständliche Studie wurde vereinbart, als Indikatoren für KlimaänderungsImpacts fogende waldspezifische Indikatoren zu verwenden:
•
Vorrat Derbholz nach Baumarten(-gruppen)
•
Nutzungsmengen Derbholz nach Baumarten(-gruppen)
•
periodische Produktivität in Derbholz nach Baumarten(-gruppen)
(Vorratsveränderung + Nutzung + Mortalität)
•
Schadholz durch Borkenkäfer (Prozent der Produktivität)
•
Kohlenstoffseicherung im Waldökosystem ober-/unterirdisch (Tonnen C)
5 ERGEBNISSE
5.1
Allgemeines
Dargestellt werden im Ergebnisteil für das Waldviertel insgesamt sowie für jeden der 9
Standortseinheiten in 20-Jahresperioden und unter 4 Klimaszenarien (aktuelles Klima
BL,
Klimaänderungsszenarien
A1B,
A2,
B1)
für
die
Bewirtschaftungsvariante
Naturverjüngung (vgl. Kapitel 4.3.2) der Vorrat insgesamt, Vorrat nach Baumarten,
periodischer Zuwachs insgesamt und nach Baumarten, Holzerntemengen nach
Baumarten, Borkenkäferschäden und Kohlenstoffpools im Waldökosystem.
Wichtig bei der Interpretation der dargestellten Ergebnisse ist folgender Umstand:
Das Standardbewirtschaftungskonzept je Bestandestyp wird über den kompletten 100jährigen Simulationszeitraum umgesetzt, gleich ob die Ergebnisse nun als positiv oder
negativ empfunden werden. In diesem Sinne sind etwa auch im Verlauf der Simulation
stark
zurückgehende
Vorräte
zu
interpretieren.
Wenn
z.B.
ein
Standardbewirtschaftungskonzept die Aufforstung von 100% Fichte vorsieht, ungünstige
Umweltbedingungen jedoch die Entwicklung zum Stangen- und in weiterer Folge
Baumholz entweder stark verzögern oder gar unmöglich machen, wird kein Wechsel des
Bewirtschaftungskonzepts vorgenommen! Dieses Vorgehen ermöglicht in weiterer Folge
die Identifizierung des Adaptionsbedarfs sowie die Wirkung solcher adaptiven
Massnahmen!
Klimastudie Niederösterreich
Seite 181
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Seite 40
Die Ergebnisse für die Bewirtschaftungsvariante Kunstverjüngung sind im Anhang
dargestellt. Die Unterschiede zwischen den VariantenNatur- und Kunstverjüngung
erwiesen sich wenn auf der Ebee der Standortseinheiten oder Waldviertel insgesamt als
eher gering. Auf Bestandesebene können sich allerdings durch das unterschiedliche
Zusammenwirken von Eingriffszeitpunkt in der Baumholzphase in Kombination mit der
fortschreitenden Klimaentwicklung in den transienten Klimaänderungsszenarien teilweise
beträchtliche Unterschiede ergeben. Eine Detailanalyse hätte jedoch den Rahmen der
vorliegenden Studie beträchtlich überstiegen. Hier word auf mögliche weiterführende
Analysen
verwiesen.
Zur
Veranschaulichung
wird
für
einige
ausgewählte
Bestandestypen Entwicklung und Produktivität dargestellt.
5.2
Aus
Gesamtes Waldviertel
Abbildung
5-1
ist
ersichtlich,
dass
ausgehend
von
einem
aktuellen
Durchschnittsvorrat von ca. 340 Vfm/ha unter „Standardbewirtschaftung“ (Variante
Naturverjüngung) und aktuellem Klima die Vorräte gegen Ende des 21. Jahrhuderts auf
ca. 270 Vfm/ha abnehmen. Die Ursache dafür dürfte vor allem in der stärkeren
simulierten Nutzung im Vergleich zur bisherigen Praxis zu finden sein. Anahnd der
periodischen Zuwächse ist auch ersichtlich, dass der durchschnittliche Zuwachs im
Verlauf des 21. Jahrhunderts leicht zunimmt und bei etwa 10 m3/ha*Jahr liegt. Die
Erntemengen sind natürlich aufgrund der geringen Anzahl der simulierten Bestände bei
gleichzeitig fixierten Eingriffszeitpunkten wenig ausgeglichen und variieren zwischen den
Perioden beträchtlich.
0
0
10
100
20
200
30
300
40
NVJ_10
2000 2020 2040 2060 2080 2100
Vorrat [m3/ha]
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Entnahme [m3/ha/20 Jahre]
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Zuwachs [m3/ha/20 Jahre]
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Abbildung 5-1: periodische Durchschnittsvorräte [Vfm/ha] (oben links), periodisch
kumulierte Borkenkäferschäden (oben rechts), Holzerntemengen (unten links) und Zuwächse
(unten rechts) in Beständen des Waldviertels unter aktuellem Klima und drei transienten
Klimaänderungsszenarien.
Die Borkenkäferschäden betragen unter aktuellem Klima zwischen 8% und 25% der
regulären Erntemengen und damit in plausiblem Rahmen. Die Schäden steigen
allerdings unter Klimaänderungsbedingungen beträchtlich an (+ 50-100%). Die regulären
Erntemengen sind eher wenig sensitiv auf die Klimaszenarios. Bei den Zuwächsen
erweist sich das Szenario A1B als am meisten limitierend. Gegen Ende des 21.
Jahrhunderst gehen die laufenden Zuwächse zurück auf Werte zwischen 3 5m3/ha*Jahr (Szenarios A1B und B1 respektive).
Die Vorräte (Abbildung 5-2) nehmen unter Klimaänderungsbedingungen im Vergleich zu
aktuellem Klima deulich im Laufe der Zeit ab.
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Abbildung 5-2: Periodische Durchschnittsvorräte in Beständen des Waldviertels unter
aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima
(obenlinks), A1B (oben rechts), A2 (unten links), B1 = ). Baumartencode: oliv = Fichte, türkis
= Kiefer, grün = Buche, orange = Stieleiche, blau = Bergahorn, orange = Stieleiche, gelb =
Lärche, lila = Esche.
Die
Untergliederung
der
Vorräte
nach
Baumarten
zeigt,
dass
unter
Klimaänderungsbedingungen der Anteil der Fichte deutlich zu Gunsten der Kiefer
abnimmt (Abb. 5-2). Unter dem extremsten Klimaänderungsszenario A1B werden die
Vorräte unter den Annahmen des „Standardmanagements“ sehr niedrig und betagen in
der Periode 2080-2100 nur mehr rund 110 m3/ha.
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Abbildung 5-3: Periodische Holzerntemengen [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit 10 unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL
= aktuelles Klima, A1B, A2, B1). Baumartencode: Baumartencode: oliv = Fichte, türkis =
Kiefer, grün = Buche, orange = Stieleiche, blau = Bergahorn, orange = Stieleiche, gelb =
Lärche, lila = Esche.
Die regulären Holzerntemengen liegen unter den Szenarios A1B und A2, teilweise auch
unter B1 ab der dritten Periode (2060-2080) deutlich unter denen des Basisszenarios BL
(Abb. 5-3). Ein ähnliches Bild zeigt Abbildung 5-4. Die periodischen Zuwächse gehen
unter allen Klimaszenarios vom aktuellen Wert von ca. 10 m3/ha*Jahr auf ca.
7m3/ha*Jahr am Anfang der Analyseperiode zurück. Unter den Szenarios A1B und A2
sinken die Zuwächse später im Laufe des 21. Jahrhunderts noch deutlich weiter ab.
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Abbildung 5-4: Periodische Zuwächse [m3/ha/20 Jahre] in Beständen des Waldviertels unter
aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B,
A2, B1). Baumartencode: Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche,
orange = Stieleiche, blau = Bergahorn, orange = Stieleiche, gelb = Lärche, lila = Esche.
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Seite 45
5.3 Standortseinheiten
5.3.1 Standortseinheit STO-10
Standortseinheit STO-10 ist ein tief- bis mittelmontaner, mäßig produktiver Standort auf
Semipodsol. STO-10 ist flächenmäßig der am häufigsten ausgeschiedene Standortstyp
im Waldviertel mit insgesamt 64 Inventurpunkten und einer repräsentierten Fläche von
30.300 ha. Die simulierten Bestände sind Fichten-, Kiefern/Fichten- und ein kleinerer
Anteil Buchen/Fichtenbetände. In Abbildung 5-5 sind die mittleren Periodenvorräte sowie
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die Borkenkäferschäden dargestellt.
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Vorrat [m3/ha]
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Borkenkäferschaden [m3/ha/20 Jahre]
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Abbildung 5-5: periodische Durchschnittsvorräte [Vfm/ha] (links) und periodisch kumulierte
Borkenkäferschäden (rechts) in Beständen von Standortseinheit STO-10 unter aktuellem
Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien.
Anhand der Vorräte ist deutlich zu erkennen, dass aktuell auf STO-10 die ersten drei
AKL domnieren. Dieses Muster wird duch die kleine Anzahl der repräsentativen
Bestände weiter verstärkt. Unter den Klimaänderungsszenarios sind die Vorräte immer
geringer als unter aktuellem Klima. Am stärksten sind die Vorratsabnahmen unter A1B.
Dieser Trend verstärkt sich im Laufe des 21. Jahrhunderts. Die Borkenkäferschäden
nehmen mit Ausnahme der letzten Periode 2080-2100 bis 2060 zu, danach wieder ab.
Hauptverantwortlich für diese Entwicklung ist wiederum das initiale Altersklassengefüge
sowie der sukkzessive abehmende Anteil der Fichte am Bestandesaufbau durch
fortwährende
Kalamitäten.
Aus
Abb.
5-6
wird
ersichtlich,
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dass
sich
unter
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Klimaänderungseinfluss die Baumartenverteilung relativ zugunsten von Kiefer und Buche
verändert. Gründe dafür sind starke Einbussen der Fichtenproduktivität und häufige
Kalamitäten durch Fichtenborkenkäfer. Abbildung 5-7 zeigt die Erntespitze in der Periode
2060-2080. Die periodischen Zuwächse nehmen unter den Klimaänderungsszenarios
deutlich ab (um ca. 50% unter Szenario A1B am Ende des Jahrhunderts. Die laufenden
Zuwächse sind mit Werten unter aktuellem Klima zwischen 7 und 12 m2/ha*Jahr sehr
plausibel, sinken unter dem Klimaänderungsszenario A1B auf etwa 3-5 m3/ha*Jahr ab
(Abbildung 5-8).
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Abbildung 5-6: Periodische Durchschnittsvorräte in Beständen von Standortseinheit STO-10
unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima,
A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche.
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Abbildung 5-7: Periodische Holzerntemengen [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit 10 unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL
= aktuelles Klima, A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün =
Buche.
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Abbildung 5-8: Periodische Zuwächse [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der Standortseinheit
STO-10 unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles
Klima, A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche.
Klimastudie Niederösterreich
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Seite 48
5.3.2 Standortseinheit STO-20
Standortseinheit STO-20 ist ein tief- bis mittelmontaner, mäßig produktiver Standort auf
Semipodsol. STO-20 umfasst
insgesamt 18 Inventurpunkte und eine repräsentierte
Fläche von 8535 ha. Die simulierten Bestände sind Fichten-, Fichten/Kiefern- und
Fichten/Buchenbestände. In Abbildung 5-9 sind die mittleren Periodenvorräte sowie die
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periodisch kumulierten Borkenkäferschäden dargestellt.
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Vorrat [m3/ha]
Baseline
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Borkenkäferschaden [m3/ha/20 Jahre]
A1B
B1
Abbildung 5-9: Periodische Durchschnittsvorräte [Vfm/ha] (links) und periodisch kumulierte
Borkenkäferschäden (rechts) in Beständen der Standortseinheit STO-20 unter aktuellem
Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien.
Unter den Klimaänderungsszenarios sind die Vorräte bis 2060 nur unwesentlich kleiner
als unter aktuellem Klima. Erst in der letzten Periode liegen die Vorräte unter den
Klimaänderungsszenarien deutlich unter den Werten des aktuellen Basisklimas. Am
stärksten sind die Vorratsabnahmen unter A1B. Die Borkenkäferschäden nehmen mit
Ausnahme der letzten Periode 2080-2100 bis 2060 zu, danach wieder ab.
Hauptverantwortlich wiederum das initiale Altersklassengefüge sowie der sukkzessive
abehmende Anteil der Fichte am Bestandesaufbau durch fortwährende Kalamitäten.
Aus Abb. 5-10 wird ersichtlich, dass sich die Baumartenverteilung gegen Ende
der Analyseperiode deutlich zugunsten der Kiefer und zulasten der Fichte verändert.
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Abbildung 5-10: Periodische Durchschnittsvorräte [Vfm/ha] in Beständen der
Standortseinheit
STO-20
unter
aktuellem
Klima
und
drei
transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv =
Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche.
Abbildung 5-11 zeigt die Erntespitzen in der ersten Periode sowie in der Periode
2060-2080. Die periodischen Zuwächse nehmen unter den Klimaänderungsszenarios
leicht ab. Die laufenden Zuwächse sind mit Werten unter aktuellem Klima sehr plausibel,
sinken unter A1B und A2 auf etwa 30% des Wertes im Basisklima ab. Szenario B2 ist
moderater und weist einen relativ ausgeglichenen Nitzungsgang auf.
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Abbildung 5-11: Periodische Holzerntemengen [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit
STO-20
unter
aktuellem
Klima
und
drei
transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv =
Fichte, smaragd = Kiefer, grün = Buche.
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Abbildung 5-12: Periodische Zuwächse [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der Standortseinheit
STO-20 unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles
Klima, A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche.
5.3.3 Standortseinheit STO-30
Standortseinheit 30 umfasst 62 Inventurpunkte, die insgesamt 28.900 ha Waldfläche
repräsentieren. Die Standorsteinheit umfasst Standorte der sub- und tiefmontanen
Höhenstufe,
der
dominiernde
Bodentyp
ist
Semipodsol.
Der
durchschnittliche
Jahresniederschlag unter aktuellem Klima ist mit 644 mm deutlich geringer als in den
Einheiten STO-10 und STO-20. Die repräsentativen Bestandestypen auf STO-30
umfassen Fichtenbestände, Kiefern/Fichtenbestände und Bestände mit sonstigem
Laubholz (u.a. Linde, Ahorn, Birke).
Abbildung
5-13
spiegelt
deutlich
die
limitierende
Wirkung
mangelnder
Wasserversorgung unter den Klimaänderungsszenarien auf STO-30 wider.Während
unter aktuellem Klima die Vorräte nach einer nutzungsbedingten Absenkung wieder auf
ursprüngliches Niveau ansteigen, sinken sie gegen Ende des 21. Jahrhunderts unter den
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
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Klimaänderungsszenarios auf bis zu 30% des Wertes unter aktuellem Klima ab. Dies
korrespondiert mit starj ansteigenden Borkenkäferschäden in der zweiten Hälfte des
Analysezeitraumes.
Es
zeigt
sich
kein
klarer
Trend
zwischen
den
Klimaänderungsszenarios in bezug auf die Höhe der Borkenkäferschäden. Dies kann mit
einer zu geringen Anzahl an Wiederholungen in den Simulationsexperimenten
zusammenhängen, die nicht ausreichen, um die grosse Variabilität in den stochastisch
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simulierten Borkenkäferschäden auszugleichen.
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Vorrat [m3/ha]
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Borkenkäferschaden [m3/ha/20 Jahre]
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Abbildung 5-13: Periodische Durchschnittsvorräte [Vfm/ha] (links) und periodisch
kumulierte Borkenkäferschäden (rechts) in Beständen der Standortseinheit STO-30 unter
aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien.
Abbildung 5-14 ergänzt die Information aus Abb. 5-13 insofern als aufgezeigt wird, dass
aufgrund der starken Störungstätigkeit unter dem simulierten Bewirtschaftungskonzept
es zu einer Baumartenverschiebung zulasten der Fichte und zugunsten von Kiefer und
Buche kommt.
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Abbildung 5-14: Periodische Durchschnittsvorräte [Vfm/ha] in Beständen der
Standortseinheit
STO-30
unter
aktuellem
Klima
und
drei
transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv =
Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche, grau = Birke.
Die regulären Nutzungsmengen sind natürlich stark beeinflusst von den initialen
Bestandesverhältnissen. Es zeigen sich eher geringe Unterschiede zwischen allen vier
Klimaszenarien (Abbildung 5-15).
Bei den periodischen Zuwächsen wird jedoch wiederum deutlich, wie stark der
Klimaeinfluss in den Szenarien A2, B1 und insbesondere A1B ist. Die Produktivitäten
sinken auf bis zu 25-30% der Werte unter aktuellem Klima ab. Auf STO-3 leistet die
Baumart Fichteam Ende der Analyseperiode kaum noch einen nennesnwerten Beitrag
zur Produktivität (Abbildung 5-16).
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Abbildung 5-15: Periodische Holzerntemengen [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit
STO-30
unter
aktuellem
Klima
und
drei
transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv =
Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche, grau = Birke.
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Abbildung 5-16: Periodische Zuwächse [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der Standortseinheit
STO-30 unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles
Klima, A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche, grau =
Birke.
5.3.4 Standortseinheit STO-40
Die Standortseinheit STO-40 umfasst 80 Inventurpunkte, was einer Fläche von 37900ha
entspricht. Es handelt sich um Standorte in der submontanen und tiefmontanen
Höhenstufe nach Kilian et al. (1994). Der bei weitem überwiegende Bodentyp ist eine
arme Braunerde, vereinzelt fallen auch pseudovergleyte Bödenin diese Einheit. Die
Niederschlagsverhältnisse unter aktuellem Klima entsprechen etwa der Standortseinheit
STO-30.
Die Bestände, die auf diesem Standortstyp stocken werden in der Simulation
durch Fichten- und Kiefernbestände, Mischungen aus sonstigen Laubhölzern/Fichte,
Kiefer/Lärche und Buche/Tanne repräsentiert.
Auch die Vorratsentwicklung entspricht vom Grundmuster dem Standortstyp STO30. Die Standardbewirtschaftung bringt den Vorrat unter aktuellem Klima von ca. 330
m3/ha im Jahr 2000 auf etwa 270 m3/ha in der letzten Periode des Analysezeitraums.
Unter den Klimaänderungsszenarios auf bloss 50-100 m3/ha in der letzten 20Klimastudie Niederösterreich
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Seite 56
Jahresperiode. Dabei ist das Szenario A1B dasjenige mit dem höchsten Impakt. Die
Borkenkäferschäden sind unter aktuellem Klima relativ niedrig. Dies dürfte eine Folge
desdoch relativ hohen Anteils von Mischbeständen auf diesem Standortstyp sein. Unter
Klimaänderungsbedingungen jedoch kommt es zu einem drastischen Ansteigen der
Kalamitäten (um bis zu 300%) in der ersten 20-Jahresperiodebis 2020. Danach sinken
die Schäden wieder rasch ab und bleiben i.A. auf niedrigem Niveau. Eine Ausnahme
stellt das Szenario B1 dar, in dem es gegen Ende der 100-Jahresperiode wieder zu
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einem Anstieg der Schäden kommt.
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Vorrat [m3/ha]
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A2
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Borkenkäferschaden [m3/ha/20 Jahre]
A1B
B1
Abbildung 5-17: Periodische Durchschnittsvorräte [Vfm/ha] (links) und periodisch
kumulierte Borkenkäferschäden (rechts) in Beständen der Standortseinheit ST-40 unter
aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien.
Dieses Ergebnis ist leicht verständlich, betrachtet man Abbildung 5-18. In den
Klimaänderungsszenarios A1B und A2 ist der Fichtenanteil ab etwa Mitte des folgenden
Jahrhunderts so niedrig, dass die Borkenkäfergefahr praktisch keine grosse Rolle mehr
spielt.
Die Nutzungsmengen aus regulären Nutzungen sinken von anfänglich etwa 12
3
m /ha auf 2-3 m3/ha pro Jahr in den Szenarien A1B und A2 ab (Abb. 5-19). Unter
Szenario B1 erreichen die Nutzungen etwa die Höhe des Baseline Szenarios (aktuelles
Klima).
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2000 2020 2040 2060 2080 2100
Abbildung 5-18: Periodische Durchschnittsvorräte [m3/ha]in Beständen der Standortseinheit
STO-40 unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles
Klima, A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche, grau =
Birke, blau = Bergahorn.
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Abbildung 5-19: Periodische Holzerntemengen [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit
STO-40
unter
aktuellem
Klima
und
drei
transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv =
Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche, grau = Birke, blau = Bergahorn.
Die periodischen Zuwächse sinken unter A1B und A2 besonders rasch ab auf ca. 25%
der Produktivität in der ersten 20-Jahresperiode. Der Fichtenanteil am Zuwachs geht in
der zweiten Hälfte der Analyseperiode stark zurück.
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Abbildung 5-20: Periodische Zuwächse [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der Standortseinheit
STO-40 unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles
Klima, A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche, grau =
Birke, blau = Bergahorn.
5.3.5 Standortseinheit STO-50
Die Standortseinheit STO-50 umfasst 44 Inventurplots. Dies entspricht einer Waldfläche
von 20865 ha. Die Standorte des typs STO-50 befinden sich in der submontenen und
tiefmontanen Höhenstufe (Kilian et al. (1994).
Es handelt sich ausschliesslich um
bessere Braunerden. Die Niederschlagssummen unter aktuellem Klimaentsprechen
denen
der
Standortseinheiten
STO-30
Niederschlagssummen unter aktuellem Klima
und
STO-40.
Die
Minima
der
liegen bei STO-50 etwas tiefer.
Repräsentative Bestände sind für STO-50 Fichtenbestände, Fichten/Tannen-, sonstiges
Laubholz/Eichen-, sonstiges Nadelholz/Buchen- und Buchenbestände.
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Vorrat [m3/ha]
Baseline
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Borkenkäferschaden [m3/ha/20 Jahre]
A1B
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Abbildung 5-21: Periodische Durchschnittsvorräte [Vfm/ha] (links) und periodisch
kumulierte Borkenkäferschäden (rechts) in Beständen der Standortseinheit STO-50 unter
aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien.
Die Vorräte unter aktuellem Klima bleiben in etwa auf der Höhe des Jahres 2000, steigen
im Laufe der Analyseperiode moderat an bis auf etwa 400m3/ha in der letzten 20Jahresperiode. Unter den Klimaänderungsszenarien sinken die Vorräte um ca. 50% ab.
Die Borkenkäferschäden steigen erst an, dann sinken sie wieder ehe sie in der letzten
20-Jahresperiode wiederum ansteigen.
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2000 2020 2040 2060 2080 2100
Abbildung 5-22: Periodische Durchschnittsvorräte [m3/ha]in Beständen der Standortseinheit
STO-50 unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles
Klima, A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv = Fichte, dunkelgrün = Tanne, türkis = Kiefer,
grün = Buche, grau = Birke, orange = Stieleiche.
Klimastudie Niederösterreich
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
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Die Nutzungsmengen entwickeln sich für Standortseinheit STO-50 in den einzelnen
Klimaszenarios sehr ähnlich (vgl. Abbildung 5-23).
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Abbildung 5-23: Periodische Holzerntemengen [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit
STO-50
unter
aktuellem
Klima
und
drei
transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv =
Fichte, dunkelgrün = Tanne, türkis = Kiefer, grün = Buche, grau = Birke, blau = Bergahorn.
Die periodischen Zuwächse in Standortseinheit STO-5 stellen ein interessantes Bild dar.
Unter aktuellem Klima steigen die Zuwächse periodenweise bis auf 300 m3/ha an. Das
zeitliche Muser tritt in den Szenarios A2 und B1 in sehr ähnlicher Form auf. Nur in A1B
kommt es i.A. zu einem ständigen Absinken der Zuwächse, dies geschieht jedoch
langsam und auf noch immer relativ hohem Niveau (ca. 150m3/ha).
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Abbildung 5-24: Periodische Zuwächse [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der Standortseinheit
STO-50 unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles
Klima, A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv = Fichte, dunkelgrün = Tanne, türkis = Kiefer,
grün = Buche, grau = Birke, orange = Stieleiche.
5.3.6 Standortseinheit STO-60
Die Standortseinheit STO-60 umfasst 41 Inventurplots. Dies entspricht einer Waldfläche
von etwa 19400 ha. Die Standorte des Typs STO-60 befinden sich in der submontanen
und tiefmontanen Höhenstufe (Kilian et al. (1994). Es handelt sich ausschliesslich um
Podsole. Der Niederschlag unter aktuellem Klima ist mit den in bezug auf die
klimatischen Bedingungen ähnlichen Standortseinheiten STO-30, STO-40 und STO-50
vergleichbar, jedoch tendenziell niedriger. Bei den repräsentativen Bestandestypen für
STO-60 handelt es sich um Fichtenbestände, teilweise mit geringem Buchenanteil,
Kiefern-/Fichtenbestände und Fichten-Kiefernmischungen.
Die durchschnittlichen Vorräte unter aktuellem Klima sinken aufgrund der
Interaktion von „Standardbewirtschaftung“ und der initialen Altersklassenstruktur ab,
erreichen aber nicht mehr die Werte des Ausgangsjahres 2000 (Abbildung 5-25). Unter
den Klimaänderungsszenarien zeigt sich i.A. dasselbe Grundmuster, jedoch liegen die
durchschnittlichen Vorräte die letzten 60 Jahre des Analysezeitraumes nur bei etwa 3040% der Werte unter aktuellem Klima.
Klimastudie Niederösterreich
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Seite 63
Die Borkenkäferschäden unter aktuellem Klima betragen relativ konsistent etwa 1
m3/ha*Jahr. Unter Klimaänderungsbedingungen steigen die Borkenkäferschäde auf das
doppelte an, sinken dann aber aufgrund des ständig abnehmenden Fichtenanteils in
anfälligen Altersklassen wieder etwa auf die Höhe der Schäden unter aktuellem Klima
ab,
in
der
letzten
20-Jahresperiode
liegen
die
Schäden
unter
den
Klimaänderungsszenarien sogar niedriger als unter aktuellem Klima (Abb. 5-25).
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Borkenkäferschaden [m3/ha/20 Jahre]
A1B
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Abbildung 5-25: Periodische Durchschnittsvorräte [Vfm/ha] (links) und periodisch
kumulierte Borkenkäferschäden (rechts) in Beständen der Standortseinheit STO-60 unter
aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien.
Abbildung 5-26 zeigt den sehr hohen initialen Kiefernanteil im Jahr 2000. Unter den
Klimaänderungsszenarien sinkt der Anteil der Fichte unter dem „Standardmanagement“
aufgrund der ungünstigen Umweltbedingungen und der ständigen Borkenkäferschäden
gegen Null ab. Die Nutzungsmengen liegen in der zweiten Hälfte des 100-jährigen
Analysezeitraumes unter den Klimaänderungsszenarios deutlich niedriger als unter
aktuellem Klima (Abb. 5-27).
Während die periodischen Zuwächse unter aktuellem Klima relativ konstant
zwischen
7.5
und
8.5
m3/ha*Jahr
liegen,
sinken
die
Zuwächse
unter
den
Klimaänderungsbedingungen in etwa auf ein Drittel der Werte unter aktuellem Klima ab.
Das Szenario A1B erweist sich wiederum als das bedrohlichste.
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Abbildung 5-26: Periodische Durchschnittsvorräte [m3/ha]in Beständen der Standortseinheit
STO-60 unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles
Klima, A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche, grau =
Birke, orange = Stieleiche.
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Abbildung 5-27: Periodische Holzerntemengen [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit
STO-60
unter
aktuellem
Klima
und
drei
transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv =
Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche, grau = Birke, blau = Bergahorn.
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Abbildung 5-28: Periodische Zuwächse [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der Standortseinheit
STO-60 unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles
Klima, A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche, grau =
Birke, orange = Stieleiche.
5.3.7 Standortseinheit STO-70
Die Standortseinheit STO-70 liegt auf Seehöhen zwischen 200 und 500m in der kollinen
und submontanen Höhenstufe nach Kilian et al. (1994). Die durchschnittliche
Niederschlagsmenge unter aktuellem Klima liegt bei 585mm/Jahr mit Extremwerten, die
knap über 500mm/Jahr liegen. Es handelt sich um Standorte aufarmen Braunerden.
Insgesamt wurden 79 Inventurpunkte dem Standortstyp STO-70 zugeordnet. Dues
entspricht einer Waldfläche von über 37400ha. Die Bestände auf dieser Standortseinheit
werden durch Kiefern- und Fichten-/Kiefernbestände, Fichtenbestände, Bestände aus
sonstigem
Laubholz
und
zu
einem
geringem
Anteil
/Kiefernmischungen repräsentiert.
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aus
Buchen-/Fichten-
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Vorrat [m3/ha]
Baseline
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Abbildung 5-29: Periodische Durchschnittsvorräte [Vfm/ha] (links) und periodisch
kumulierte Borkenkäferschäden (rechts) in Beständen der Standortseinheit STO-70 unter
aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien.
Unter den Annahmen der Standardbewirtschaftung sinken die durchschnittlichen Vorräte
unter aktuellem Klima von anfänglich ca. 300m3/ha auf ca. 250 m3/ha ab, wobei natürlich
der initiale Altersklassenaufbau zu berücksichtigen ist, der einen relativ hohen Anteil von
Baumholzbeständen
aufweist.
Unter
den
Klimaänderungsszenarien
liegen
die
durchschnittlichen Vorräte ständig 10-20% unter den Werten des aktuellen Klimas
(Abbildung 5-29). Die Borkenkäferschäden sinken schon unter aktuellem Klima im
Verlauf der Analyseperiode durch sukzessive geringeren Fchtenanteil in den Beständen
auf sehr niedrige Werte ab. Derselbe Trend wird in den Klimaänderungsszenarien
sichtbar, mit initial deutlich höheren Schäden (Abbildung 5-29).
Aus Abbildung 5-30 wird ersichtlich, warum die Klimaänderungsszenarien im Vergleich
zu anderen Standortseinheiten relativ moderate Impacts verursachen: Der Fichtenanteil
beträgt auch unter aktuellem Klima nur etwa 30%, mit hohen Anteilen von Kiefer, Eiche
und Buche. Unter den Bedingungen der Klimänderungsszenarios und den Annahmen
des „Standardbewirtschaftungskonzeptes“ speilt die Fichte auf diesem Standortstyp im
Verlauf des 21. Jahrhunderts quasi keine Rolle mehr. In der Regel bauen am Ende der
Analyseperiode Kiefer und Eiche mit beigemischter Buche die Wälder des Standortstyps
STO-70 auf.
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Abbildung 5-30: Periodische Durchschnittsvorräte [m3/ha]in Beständen der Standortseinheit
STO-70 unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles
Klima, A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche, grau =
Birke, orange = Stieleiche.
Bei den periodischen Nutzungsmengen zeigen sich nur geringfügige Unterschiede
zwischen den Klimaszenarios. Die periodischen Zuwächse zeigen sehr ähnlche
Entwicklungstrends in allen Szenarios (Abbildung 5-32). Unter dem extremsten
Klimaänderungsszenario A1B betragen die Zuwächse durchschnittlich 61% der Werte
unter aktuellem Klima, unter dem mildesten Klimaänderungsszenario B1 etwa 71%.
Verantwortlich für diesen Rückgang ist hauptsächlich die teilweise eingeschränkte
Wasserversorgung durch geringer werdende Niederschläge.
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Abbildung 5-31: Periodische Holzerntemengen [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit
STO-70
unter
aktuellem
Klima
und
drei
transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv =
Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche, grau = Birke, blau = Bergahorn.
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Abbildung 5-32: Periodische Zuwächse [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der Standortseinheit
STO-70 unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles
Klima, A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche, grau =
Birke, orange = Stieleiche.
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Seite 69
5.3.8 Standortseinheit STO-80
Beim Standortstyp STO-80 handelt es sich um einen flächenmäßig kleineren Typ der
durch 18 Inventurpunkte repräsentiert wird. Des entspricht etwa 8500ha Waldfläche. Die
Standorte dieses Typs liegen zwischen 400 und 700m Seehöhe in der submontanen und
tiefmontanen Höhenstufe nach Kilian et al. (1994). Bei den Bodentypen dieser
Standortsgruppe handelt es sich um keinen einheitlichen Typ. Es kommen Braunlehme
ebenso vor wie stauwasserbeeinflusste Böden. Unter aktuellem Klima liegen die
Niederschlagswerte durchschnittlich bei knapp unter 600mm/Jahr, Extremwerte liegen
bei 521mm/Jahr. Die Bestände dieser Standortsgruppe werden durch Fichten/Kiefernbestände, Kifern-/Fichtenmischungen und durch einen geringen Anteil von
Tannen-/Fichtenbeständen und sonstigen Laubholzmischungen repräsentiert. Die
Bestände gehören fast ausnahmslos älteren Altersklassen an. Dies wird auch aus
Abbildung 5-33 ersichtlich, wo die Vorräte im Jahr 2000 in der ersten 20-Jahresperiode
auf das Niveau einer 1. AKL absinken. Im Verlauf der Analyseperiode erfolgt wiederum
ein Vorratsaufbau. Die Entwicklung der Borkenkäferschäden über den Analysezeitraum
ist besonders charakteristisch wegen des homogenen Altersklassenaufbaus und
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50
korreliert eng mit dem Vorratsanteil der Fichte.
2000 2020 2040 2060 2080 2100
Vorrat [m3/ha]
Baseline
A2
2020 2040
2060 2080
2100
Borkenkäferschaden [m3/ha/20 Jahre]
A1B
B1
Abbildung 5-33: Periodische Durchschnittsvorräte [Vfm/ha] (links) und periodisch
kumulierte Borkenkäferschäden (rechts) in Beständen der Standortseinheit STO-80 unter
aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 211
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
300
100
0
0
100
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A1
500
BL
Seite 70
A2
B1
300
100
0
0
100
300
500
2000 2020 2040 2060 2080 2100
500
2000 2020 2040 2060 2080 2100
2000 2020 2040 2060 2080 2100
2000 2020 2040 2060 2080 2100
Abbildung 5-34: Periodische Durchschnittsvorräte [m3/ha]in Beständen der Standortseinheit
STO-80 unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles
Klima, A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv = Fichte, dunkelgrün = Tanne, türkis = Kiefer,
grün = Buche, grau = Birke, dunkelblau = Bergahorn, blassblau = Esche, orange = Stieleiche.
Bei den baumartenspezifisch dargestellten Durchschnittsvorräten (Abbildung 5-34) wird
esichtlich, dass die Tanne, die mit einem kleineren Anteil vertreten ist, offenbar durch die
Nuzungsregeln des Standardbewirtschaftungskonzepts nicht ausreichend gefördert
wurde und ihren Anteil am Waldaufbau nicht halten kann. Dies ist eindeutig als Effekt der
Bewirtschaftung zu interpretieren. Die Klimabedingungen entsprechen i.A. durchaus
noch
den
Anforderungen
der
Tanne.
Der
Anteil
der
Fichte
wird
unterden
Klimaänderungsszenarien sukzessive kleiner.
Die Holzerntemengen differieren nicht wesentlich zwischen den Klimaszenarios
(Abbildung 5-35). Die simulierten periodischen Zuwächse gehen unter den drei
Klimaänderungsszenarios deutlich zurück, unterscheiden sich jedoch zwischen den drei
Szenarios nicht wesentlich (Abbildung 5-36).
Klimastudie Niederösterreich
Seite 212
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
300
0 100
0 100
300
500
A1
500
BL
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2020
2040
2060
2080
2100
2020
2040
2080
2100
2080
2100
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B1
500
A2
2060
2020
2040
2060
2080
2100
2020
2040
2060
Abbildung 5-35: Periodische Holzerntemengen [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit
STO-80
unter
aktuellem
Klima
und
drei
transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv =
Fichte, dunkelgrün = Tanne, türkis = Kiefer, grün = Buche, grau = Birke, blau = Bergahorn,
blassblau = Esche, orange = Stieleiche.
.
0
0
50 100 150 200 250
A1
50 100 150 200 250
BL
2020
2040
2060
2080
2100
2020
2040
2080
2100
2080
2100
50
0
0
50
100 150 200 250
B1
100 150 200 250
A2
2060
2020
2040
2060
2080
2100
2020
2040
2060
Abbildung 5-36: Periodische Zuwächse [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der Standortseinheit
STO-80 unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles
Klima, A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv = Fichte, dunkelgrün = Tanne, türkis = Kiefer,
grün = Buche, grau = Birke, blau = Bergahorn, blassblau = Esche, orange = Stieleiche.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 213
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Seite 72
5.3.9 Standortseinheit STO-90
Die Standortseinheit STO-90 umfasst 21 Inventurpunkte, die etwa einer Waldfläche von
9960ha entsprechen. Die Standorte dieserEinheit liegen in der kollinen und
submontanen Höhenstufe nach Kilian et al. (1994) in Seehöhen zwischen 300 und
500m. Bei den Bodentypen handelt es sich um Braunerden, überwiegend auf
Lockersedimenten. Die jährlichen Niederschlagssummen betragen im Mittel unter
aktuellem Klima 540mm, in extremen Jahren unter 500mm. Die Bestände in dieser
Standortseinheit sind übewiegend Mischbestände aus zumindest Fichte und Kiefer,
fallweise mit Anteilen an Laubholz. Ein erheblicher Anteil der Bestände sind reine
Laubholzmischungen.
0
0
10
100
20
200
30
40
300
_
2020 2040
2060 2080
2100
Borkenkäferschaden [m3/ha/20 Jahre]
2000 2020 2040 2060 2080 2100
Vorrat [m3/ha]
Baseline
A1B
A2
B1
Abbildung 5-37: Periodische Durchschnittsvorräte [Vfm/ha] (links) und periodisch
kumulierte Borkenkäferschäden (rechts) in Beständen der Standortseinheit STO-90 unter
aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien.
Aus Abbildung 5-37 wird deutlich, dass auf Standorten dieser Einheit die Fichte schon
unter aktuellem Klima so störungsanfällig ist, dass es in vielen Fällen nicht möglch ist,
unter den Annahmen des Standardbewirtschaftungskonzepts die Vorräte zu erreichen,
die die Inventurergebnisse fallweise für 2000/2002 ausweisen. In vielen Fällen erreichen
fichtendominierte Bestände nur ein Bestandesalter von 60-80 Jahren, bevor sich die
Bestandesstruktur aufzulösen beginnt. Die drei Klimaänderungsszenarien verschärfen
diese
Tendenz
zusätzlich,
wobei
neben
den
Schäden
aufgrund
von
Borkenkäferkalamitäten in Fichte auch teilweise starke Produktivitätseinbußen für alle
Baumarten zu verzeichnen sind.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 214
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Seite 73
Wie auch aus Abbildung 5-38 zu entnehmen ist, ist Fichte ab ca. Mitte des
laufenden Jahrhunderts unter den Annahmen des Standardbewirtschaftungskonzepts
unter den Szenariobedingungen A1B aus den Beständen verschwunden. Auch unter den
Szenarios A2 und B1 vermag die Fichte keine wesentliche Rolle am Bestandesaufbau
mehr zu spielen.
150
50
0
0
50
150
250
A1
250
BL
A2
B1
150
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0
50
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2000 2020 2040 2060 2080 2100
250
2000 2020 2040 2060 2080 2100
2000 2020 2040 2060 2080 2100
2000 2020 2040 2060 2080 2100
Abbildung 5-38: Periodische Durchschnittsvorräte [m3/ha]in Beständen der Standortseinheit
STO-90 unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles
Klima, A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche, grau =
Birke, blau = Bergahorn, orange = Stieleiche.
Die regulären Nutzungen gehen unter Klimaänderungsbedingungen drastisch zurück, da
einerseits Fichte im Wesentlichen nur mehr aus Kalamitätsnutzungen geerntet wird und
junge laubholzreiche Bestandesentwicklungsphasen weniger Nutzungsanfall zur Folge
haben (Abbildung 5-39).
Das Grundmuster der periodischen Zuwächse bleibt über alle Klimaszenarios
hinweg erhalten (Abbildung 5-40). Das heisst, es kommt etwa zur Hälfte des 100jährigen Analysezeitraumes zu einem Maximum. Die absolute Höhe der Produktivität
nimmt natürlich in den Klimaänderungsszenarios ab, da Fichte ausfällt und auch die
andern baumarten unter den trockeneren Bedingungen zu leiden haben.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 215
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
[
Seite 74
]
150
50
0
0
50
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A1
250
BL
2020
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2060
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2100
2020
2040
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2080
2100
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0
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B1
250
A2
2060
2020
2040
2060
2080
2100
2020
2040
2060
Abbildung 5-39: Periodische Holzerntemengen [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit STO-90 unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien
(BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün =
Buche, grau = Birke, blau = Bergahorn, orange = Stieleiche.
[
]
50
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150
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A1
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BL
2020
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2040
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2080
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B1
0
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A2
2020
2020
2040
2060
2080
2100
2020
2040
2060
Abbildung 5-40: Periodische Zuwächse [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der Standortseinheit STO90 unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima,
A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche, grau = Birke, blau =
Bergahorn, orange = Stieleiche.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 216
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
5.4
Seite 75
Indikator für die Wasserversorgung
Einen
raschen
Überblick
über
den
Einfluss
der
Klimaszenarien
auf
die
Wasserversorgung in den Beständen des Waldviertels ermöglicht der in PICUS
kalkulierte Wasserversorgungsindex SMI („soil moisture index“). Er gibt an, welcher
Anteil des potentiellen Evapotranspirationsbedarfs die Vegetation nicht decken kann.
Werte gegen Null zeigen an, dass i.A. keine Einschränkung der Wasserversorgung
gegeben ist. Bei der Interpretation der in diesem Kapitel dargestellten SMI-Kennwerte ist
zu berücksichtigen, dass für die gegenständliche Studie Klimadaten in monatlicher
Auflösung verwendet wurden. Aufgrund dieser relativ groben zeitlichen Auflösung stellen
die Kennwerte einen ersten Überblick über die Beeinflussung der Wasserversorgung
durch Klimaänderungsszenarien dar.
In Abbildung 5-41 sind sämtliche verwendeten Standortseineiten unter dem
aktuellen Klima gegenübergestellt. Es zeichnen sich sehr gut 4 unterschiedliche
Gruppen in bezug auf die Wasserversorgung ab: STO-1 und STO-2 mit im weentlichen
unter aktuellem Klima nicht limitierter Wasserversorgung, STO-3, 4 und 5 mit mäßig
limitierter Wasserversorgung, STO-6, 7 und 8 mit spürbarer Einschränkung der
Wasserversorgung sowie STO-9 mit bereits unter aktuelm Klima stark limitierendem
0.0
0.1
0.2
0.3
0.4
Wasserangebot.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Abbildung 5-41: Wasserversorgungsindex (SMI auf der y-Achse) für das aktuelle Klima
(BL) in allen Standortseinheiten. SMI zeigt das Wasserversorgungsdefizit der Vegetation an.
Steigende SMI-Werte zeigen Limitierung der Wasserversorgung an. Dargestellt sind
Ergebnisse der Bewirtschaftungsvariante „Naturverjüngung“.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 217
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
STO 2
0.0
0.0
0.2
0.2
0.4
0.4
0.6
0.6
STO 1
Seite 76
BL
A1B
A2
B1
BL
A2
B1
A2
B1
STO 4
0.0
0.0
0.2
0.2
0.4
0.4
0.6
0.6
STO 3
A1B
BL
A1B
A2
B1
BL
Abbildung 5-42a: Wasserversorgungsindex
(SMI auf der y-Achse) für das aktuelle Klima
(BL) und drei Klimaänderungsszenarien in
Standorts-einheiten des Waldviertels. SMI
zeigt das Wasserversorgungsdefizit der
Vegetation an. Steigende SMI-Werte zeigen
Limitierung der Wasserversorgung an.
Dargestellt
sind
Ergebnisse
der
Bewirtschaftungsvariante „Naturverjüngung“.
0.0
0.2
0.4
0.6
STO 5
BL
A1B
A1B
A2
B1
Klimastudie Niederösterreich
Seite 218
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
STO 7
0.0
0.0
0.2
0.2
0.4
0.4
0.6
0.6
0.8
STO 6
Seite 77
BL
A1B
A2
B1
BL
A2
B1
A2
B1
STO 9
0.0
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0.2
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0.4
0.6
0.6
0.8
STO 8
A1B
BL
A1B
A2
B1
BL
A1B
Abbildung 5-42b: Wasserversorgungsindex (SMI auf der y-Achse) für das aktuelle Klima
(BL) und drei Klimaänderungsszenarien in Standortseinheiten des Waldviertels. SMI zeigt
das Wasserversorgungsdefizit der Vegetation an. Steigende SMI-Werte zeigen Limitierung
der Wasserversorgung an. Dargestellt sind Ergebnisse der Bewirtschaftungsvariante
„Naturverjüngung“.
5.5
Kohlenstoffspeicherung
In Bezug auf die Rolle des Waldes im Klimaschutz ist es von Interesse die in situ
Speicherung von Kohlenstoff im Waldökosystem zu betrachten. Insbesondere unter dem
Einfluss einer Klimaänderung ist dieser Aspekt von Interesse, da sowohl die
oberirdischen als auch die unterirdischen Kohlenstoffpools direkt oder indirekt von einer
Klimaänderung betroffen sein können. Abbildung 5-43 zeigt die durchschnittlichen CPools in lebender Biomasse (oberirdisch) sowie C in Totholz und im Boden für das
gesamte Waldviertel. Während die oberirdische lebende Biomasse unter aktuellem Klima
und Standardbewirtschaftung über den Analysezeitraum zwar periodisch leicht schwankt
aber
i.A.
aber
stabil
bei ca. 220 tC/ha bleibt,
Klimastudie Niederösterreich
Seite 219
kommt
es
unter
den
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Seite 78
Klimaänderungsszenarien zu einem Abbau der C-Pools. Verglichen mit dem von Weiss
et al. (2000) ermittelten Durchschnittswert für den österreichischen Wald im Jahr 1990
(ca. 202 tC/ha) liegen die bestände im Waldviertel leicht daüber.
Die Abnahme der Speicherleistung geht dabie vor allem auf die Reduktion der
oberirdischen lebenden Biomasse zurück (vgl. Kapitel 5.2). Die C-Pools im Totholz und
im Boden bleiben sgrössenordnungsmäßig stabil oder steigen sogar leicht an. Hier ist
allerdings anzumerken, dass dieses Ergebnis vor allem durch den ständigen und
verstärkten Input von Streu und Totholz unter den Klimaänderungsszenarien zustande
kommt. I.A. beschleunigt sich der Durchsatz von C in den bodenbürtigen Prozessen,
fallweise durch trockene Bedingungen (im Modell indiziert durch weite Verhältnisse von
potentieller und aktueller Evapotranspiration) verlangsamt. Einige C-Pools im Boden
nehmen ebenfalls deutlich ab, doch werden diese Verluste bilanzmäßig wettgemacht
100 150
50
0
50
0
2000 2020 2040 2060 2080 2100
A2
B1
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0
0
50
100 150
200 250
2000 2020 2040 2060 2080 2100
100 150
200 250
A1B
200 250
BL
100 150
200 250
durch vermehrten Input aus lebender oberirdischer Biomasse.
2000 2020 2040 2060 2080 2100
2000 2020 2040 2060 2080 2100
Abbildung 5-43: Gesamter Kohlenstoff im Waldökosystem [tC/ha für das gesamte
Waldviertel) unter aktuellem Klima (BL) und drei transienten Klimaänderungsszenarien
(A1B, A2, B1). Grün = C in lebender oberirdischer Biomasse, orange = C in Totholz und
Boden.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 220
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Seite 79
5. Entwicklung ausgewählter Beispielsbestände
In diesem Abschnitt werden exemplarisch zur Veranschaulichung einige repräsentative
Bestandestypen aus den Standortsgruppen im Detail dargestellt. Wichtig ist der
Umstand, dass es sich hier um einzelne Simulationsruns handelt, die natürlich stark von
der Modellstochastik beeinflusst werden. In den Ergebniskapiteln zu den einzelnen
Standortsgruppen und dem gesamten Waldviertel sind jeweils mindestens 10
Wiederholungen aggregiert worden.
Fichtenbestand B11 auf Standortstyp STO-10
Der Bestandestyp B11 ist ein Fichtenreinbestand im Baumholzalter mit 40m2/ha
Basalfläche, 623 Individuen/ha und einem Mittelstamm von BHD=28.5cm (Abb. 5-44).
STO-10 weist ein relativ kühles Klima auf, hat aber mit bloss 773mm durchschnittlichem
Jahresniederschlag bereits unter aktuellem Klima für einen Fichtenbestand eine sehr
angespannte Wasserversorgungssituation. Unter den Klimaänderungsszenarien würde
sich potentiell die Erwärmung durchaus günstig auf das Wachstum auswirken, diese
Vorteile werden aber durch die dann eingeschränkte Wasserversorgung ausgeglichen
10
TH
2000
BBT SJ
DPF
BBC PRZ
2020
2040
2060
BBT
BBT
2080
0
0
200
20
400
30
600
40
und ins Gegenteil umgekehrt (Abb. 5-45).
2100
2000
2020
2040
2060
2080
2100
Abbildung 5-44: Fichtenbestand (B11) auf einem Standort der Strandortsgruppe STO-10.
Links: Vorratsentwicklung [Vfm/ha] unter aktuellem Klima und Standardbewirtschaftung
„Naturverjüngung“ (U=100 Jahre). Rechts: Entwicklung des Mitteldurchmessers [cm].
Klimastudie Niederösterreich
Seite 221
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Seite 80
Die Produktivität geht unter den Klimaänderungsbedingungen teilweise stark zurück
(unter Szenario A1B um über 30%), die Nutzungen aus Borkenkäferkalamitäten steigen
1500
1000
500
0
0
500
1000
1500
stark an (knapp 30% unter Szenario A1B, 25% unter Szenario B1).
BB
GWL
BB
GWL
BB
GWL
BB
0
0
500
500
1000
1000
1500
1500
GWL
Abbildung 5-45: Schaftderbholzproduktion von 2000-2100 (GWL) und Borkenkäferschaden
(BB) bei Standardbewirtschaftung „Naturverjüngung“ (U=100Jahre) [m3/ha] in einem
Fichtenbestand (B11) auf einem Standort der Standortsgruppe STO-10. Oben links: Aktuelles
Klima, oben rechts: Szenario A1B, unten links: Szenario A2, unten rechts: Szenario B1.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 222
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Seite 81
Kiefernbestand B41 auf Standortstyp STO-40
Der
Bestandestyp
B41
ist
ein
Kiefernreinbestand
auf
einem
Standort
der
Standortsgruppe STO-40. Bei einer Basalfläche von BA=28m2/ha, einer Stammzahl von
944 Individuen/ha weist der Bestand einen Mittelstamm von BHD=19.4cm im Jahr 2000
auf. In Abbildung 5-46 ist sehr gut das Konzept der Standardbewirtschaftung „variante
naturverjüngung“ zu erkennen mit Lichtung und nachfolgender Räumung.
TH
2000
TH
TH
2020
SJ
DPF
CC PRZ
2040
2060
2080
0
0
TH
5
100
10
200
20
300
30
400
Vorrat [m3/ha]
2100
2000
2020
2040
2060
2080
2100
Abbildung 5-46: Kiefernbestand (B41) auf einem Standort der Standortsgruppe STO-40.
Links: Vorratsentwicklung [Vfm/ha] unter aktuellem Klima und Standardbewirtschaftung
„Naturverjüngung“ (U=120Jahre). Rechts: Schaftderbholzproduktion von 2000-2100 unter
aktuellem Klima; rechts: Entwicklung des Mitteldurchmessers [cm].
.
Die Baumart Kiefer reagiert nicht so stark auf die reduzierten Niederschlagsmengen
inden Klimaänderungsszenarios im Vergleich zur Fichte (vgl. Kapitel 6.1). Unter
aktuellem Klima eine eher mäßige Kiefernbonität, wird die Produktivität unter dem
Szenario um ca. 18% reduziert, unter dem Szenario B1 um etwa 6%. Zu berücksichtigen
ist, dass in den Simulationen für alle Baumarten ausser der Fichte keine Störungen bzw.
Schadorganismen
berücksichtigt
wurden,
die
simulierten
gewissermassen ein Potential darstellen.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 223
Produktivitäten
also
Seite 82
0
0
200
200
400
400
600
600
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
BB
GWL
BB
GWL
BB
GWL
BB
0
0
200
200
400
400
600
600
GWL
Abbildung 5-47: Schaftderbholzproduktion von 2000-2100 (GWL) und Borkenkäferschaden
(BB) bei Standardbewirtschaftung „Naturverjüngung“ (U=100Jahre) [m3/ha] in einem
Kiefernbestand (B41) auf einem Standort der Standortsgruppe STO-40. Oben links: Aktuelles
Klima, oben rechts: Szenario A1B, unten links: Szenario A2, unten rechts: Szenario B1.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 224
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Seite 83
Kiefernbestand B71 auf Standortstyp STO-70
Bei Bestand B73 handelt es sich um einen Mischbestand aus anfänglich Buche, Fichte
und
Kiefer.
Die
Kiefer
konnte
im
Zuge
des
schirmschlagartigen
Naturverjüngungsverfahrens im dargestellten Simulationslauf nicht im Bestand gehalten
werden (Abbildung 5-48). Der Bestand stockt auf einem Standort der Standortseinheit
STO-70
in
der
kollin-submontanen
Höhenstufe
mit
geringen
585mm
2060
2100
BBC
2000
BBT
DPF
2020
2040
TH
2060
2080
0
0
TH
10
20
30
100 200 300 400
40 50
Jahresdurchschnittsniederschlag unter aktuellem Klima.
2100
2000
2020
2040
2080
Abbildung 5-48: Mischbestand (B73) auf einem Standort der Standortsgruppe STO-70.
Links: Vorratsentwicklung [Vfm/ha] unter aktuellem Klima und Standardbewirtschaftung
„Naturverjüngung“ (U=120Jahre). Rechts: Schaftderbholzproduktion von 2000-2100 unter
aktuellem Klima; rechts: Entwicklung der baumartenspezifischen Mitteldurchmesser [cm].
Oliv = Fichte, grün = Buche, türkis = Kiefer.
Dies führt unter aktuellen Klimabedingungen zu einer Gesamtproduktivität von knapp
700 m3 Derbholz per Hektar (Abbildung 5-49). Die Borkenkäferschäden halten sich unter
aktuellen Klimabedingungen in Grenzen. Auf diesem Tieflagenstandort reduziert sich
unter
dem
Klimaänderungsszenario
A1B
die
Gesamtproduktivität
unter
der
Standardbewirtschaftung um 43%. Davon beträgt der Zuwachsverlust der Fichte 80%,
für Kiefer 26%. Unter dem Szenario B1 geht die Gesamtproduktion um 28% zurück,
davon Fichte um 50%, Kiefer um 20%.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 225
Seite 84
0
0
200
200
400
400
600
600
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
GWL
BB
GWL
BB
GWL
BB
400
200
0
0
200
400
600
BB
600
GWL
Abbildung 5-49: Schaftderbholzproduktion von 2000-2100 (GWL) und Borkenkäferschaden
(BB) bei Standardbewirtschaftung „Naturverjüngung“ (U=100Jahre) [m3/ha] in einem
Mischbestand (B73) auf einem Standort der Standortsgruppe STO-70. Oben links: Aktuelles
Klima, oben rechts: Szenario A1B, unten links: Szenario A2, unten rechts: Szenario B1. Oliv
= Fichte, grün = Buche, türkis = Kiefer.
Klimastudie Niederösterreich
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Seite 85
Laubmischbestand B53 auf Standortstyp STO-50
Der Laubmischbestand B53 besteht im Initialisierungsjahr 2000 aus 170m3/ha Birke,
75m3/ha Eichen und Hainbuche im Nebenbestand. Die Birke wird zum Teil in einem
Durchforstungseingriff 2010 entfernt, teilweise wird sie vor allem durch Hainbuche aber
auch Eiche im Hauptkronendach stark konkurrenziert und geht sukzessive zurück
(Abbildung 5-50). Der sich entwickelnde Eichen-Hainbuchenbestand baut unter dem
aktuellen Klima und der Standardbewirtschaftung bis zu 250m3/ha Derbholz auf und
erreicht im Simulationsjahr BHD-Werte von über 70cm. Hintergrund für diese hohe
Produktivität ist der Standort selbst: es handelt sich um einen submontan-tiefmontan
20
40
150
60
250
80
gelegenen Standort mit gut nährstoffversorgten Braunerdeböden.
50
TH
2000
TH
2020
2040
2060
2080
0
0
TH
2100
2000
2020
2040
2060
2080
2100
Abbildung 5-50: Mischbestand (B53) auf einem Standort der Standortsgruppe STO-50.
Links: Vorratsentwicklung [Vfm/ha] unter aktuellem Klima und Standardbewirtschaftung
„Naturverjüngung“ (U=200Jahre). Rechts: Schaftderbholzproduktion von 2000-2100 unter
aktuellem Klima; rechts: Entwicklung der baumartenspezifischen Mitteldurchmesser [cm].
Grün = Hainbuche, grau = Birke, orange = Eiche.
Aus
Abbildung
5-51
ist
eine
moderate
Produktivitätseinbusse
unter
den
Klimaänderungsszenarios zu erkennen. Für das extremste Szenario A1B bedeutet dies
einen Produktivitätsverlust von ca. 12%, unter den Szenarios A2 und B1 sind die
Produktivitätsrückgänge geringer un betragen zwischen 6% und 7%. Interessantes
Detailergebnis ist, dass die Produktivität der Eiche im Szenario B1 am grössten ist, am
geringsten im Szenario A1B. Dies zeigt deutlich die Wechselwirkung zwischen
günstigerem Temperaturregime für den tiefmontanen Standort (Szenario B1) und der im
Szenario A1B wirksam werdenden eingeschränkten Wasserversorgung.
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100 200 300 400
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0
0
100 200 300 400
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
GWL
BB
GWL
BB
GWL
BB
0
0
100 200 300 400
BB
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GWL
Abbildung 5-51: Schaftderbholzproduktion von 2000-2100 (GWL) und Borkenkäferschaden
(BB) bei Standardbewirtschaftung „Naturverjüngung“ (U=200 Jahre) [m3/ha] in einem
Mischbestand (B53) auf einem Standort der Standortsgruppe STO-50. Oben links: Aktuelles
Klima, oben rechts: Szenario A1B, unten links: Szenario A2, unten rechts: Szenario B1.
orange = Eiche, grün = Hainbuche, grau = Birke.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 228
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
7.
Seite 87
DISKUSSION UND FOLGERUNGEN
Im Folgenden werden die wesentlichen methodischen Annahmen angeführt sowie
daraus entstehende Einschränkungen diskutiert. In einem weiteren Teil dieses Kapitels
wird auf die Vulnerabilität der Wälder im Waldviertel unter der „Standardbewirtschaftung“
sowie möglichen Implikationen einer Klimaveränderung eingegangen.
7.1 Methodischer Ansatz
Der in der gegenständlichen Studie gewählte methodische Ansatz basiert auf dem
Waldökosystemmodell PICUS v1.41. Dieses Modell wurde in den letzten Jahren
mehrfach erfolgreich evaluiert und in Klimafolgenanalysen eingesetzt. Die Beschreibung
von Baum- und Bestandeswachstum wurde u.a. anhand von Dauerversuchsflächen in
strukturierten Mischbeständen erfolgreich getestet. Baumarten in den analysierten
Beständen waren vor allem Fichte, Tanne, Kiefer und Buche. Andere Baumarten, die in
der gegenständlichen Studie zum Waldviertel eine Rolle spielen können (u.a. Stieleiche,
Bergahorn, Esche, Birke), konnten bis dato nicht in dem Ausmass anhand empirischer
Langfristdaten getestet werden. Im Rahmen der für die gegenständliche Studie
durchgeführten Simulationen zu Laubmischbeständen traten keine Probleme zu tage.
I.A. kann daraus gefolgert werden, dass das Modellverhalten generell als überaus
plausibel bezeichnet werden kann.
Simulation von Borkenkäferschäden
Die Berücksichtigung von simulierten Schäden durch Borkenkäfer in den Analysen stellt
einerseits eine Novität dar, andererseits muss angemerkt werden, das das komplexe
Wirt-Antagonisten-Schädling-System
um
Ips
typographus
in
dem
verwendeten
Modellansatz zwar mit hohem Detaillierungsgrad ausgeführt, jedoch wesentliche
biologische Prozesse entweder stark vereinfacht oder sehr hoch aggregiert beinhaltet.
Ein weiterer Aspekt liegt in den Besonderheiten des Einsatzes auf Inventurpunktbasis
mit
Abständen
zwischen
Erhebungstrakten
von
mehreren
Kilometern.
Populationsdynamik der Schädlinge auf plot-Basis explizit zu berücksichtigen ist daher
eine kaum befriedigend lösbare Aufgabe. In dem verwendeten Ansatz werden daher die
auf den Inventurtrakten simulierten Bestände als voneinander unabhängig betrachtet und
infolge dessen auch eine das Bestandesniveau überschreitende Populationsdynamik
von Ips typographus nicht berücksichtigt.
Klimastudie Niederösterreich
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Seite 88
Wechselwirkungen zwischen Wirt, Antagonisten und Borkenkäfer sind teilweise
derzeit nicht vollständig aufgeklärt und dementsprechend gross ist die Unsicherheit in
den
entsprechenden
Simulationsergebnissen.
Auf
der
anderen
Seite
ist
der
Störungsfaktor Ips typographus einer der wichtigsten Risikofaktoren in fichtenreichen
Waldökosystemen. Die Nichtberücksichtigung der Schäden durch Borkenkäfer hätte in
den Augen der Verfasser einen grösseren Nachteil bedeutet, als das Vermeiden der in
den
Ergebnissen
mitgeführten
Unsicherheit.
Die
dargestellten
Indikatoren
zu
Borkenkäferschäden sollten daher als Gefährdungsindex verstanden werden und nicht
als bestandesscharf abzugrenzende Prognosen zukünftiger Schäden. Dass andere,
ebenfalls potentiell wichtige Störfaktoren keine explizite Berücksichtigung finden, muss
entsprechend bei der Interpretation der Resultate berücksichtigt werden.
Bodendaten für die Waldökosystemsimulation
Die Anwendung eines komplexen Waldökosystemmodells wie es PICUS v1.41 darstellt
auf der Basis von Daten einer Grossrauminventur stellt eine besondere Herausforderung
dar. Gründe dafür sind: (a) es stehen aus der Inventur selbst kaum brauchbare
Bodenparameter zur Initialisierung des Bodenmoduls in PICUS sowie zur Ableitung
wichtiger Modellparameter zur Verfügung, (b) die Initialisierung eines zu simulierenden
Bestandes aus den Baumdaten eines Erhebungspunktes (i.e.,
plot) kann zu grob
unrealistischen Bestandesbildern führen. Der Aspekt (a) wurde von der Arbeitsgruppe in
den letzten Jahren wiederholt aufgegriffen und entsprechende Ansätze zur Schätzung
fehlender Bodenparameter vorgestellt. In der gegenständlichen Studie wird auf diese
Vorarbeiten zurückgegriffen. Erst durch diese Möglichkeit wurde die Durchführung der
Analysen in der vorgestellten Art möglich. Die Initialisierung von realistischen
Bestandeszuständen aus Inventurdaten einzelner Erhebungsplots lieferte durchwegs
sehr plausible und realistische Bestandesstrukturen. In einigen Fällen dürfte das
gewählte Vorgehen zu geringfügigen Überschätzungen der initialen Vorräte geführt
haben, die in späterer Folge im Rahmen der Simulation nicht mehr ganz erreicht werden
konnten. Die Mischungsform für die simulierten Bestände ist aus den Daten der
Waldinventur ebenfalls kaum zu rekonstruieren. Dies bedeutet, dass sich die initialen
Bestandeszustände
im
wesentlichen
aus
zufällig-stochastisch
Baumpositionen ergeben.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 230
generierten
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Seite 89
Klimadaten
Die für die Analysen erforderlichen Klimadaten auf den Inventurpunkten standen
entweder bereits aus Vorprojekten zur Verfügung (aktuelles Klima aus der Zeitreihe
1961-1990) oder wurden im Rahmen des gegenständlichen Projektes generiert. Die
invers distanzgewichtete Interpolation der Anomalien von mehreren GCM-Gitterzellen im
Umfeld des Waldviertels unter drei transienten Klimaänderungsszenarios des globalen
Klimamodells
ECHAM5
unverhältnismäßigem
stellen
Aufwand
für
einen
guten
detailliertere
Kompromiss
prozessorientierte
dar
zwischen
Ansätze
und
ökonomischem Vorgehen. Für zukünftige Analysen wäre die Verfügbarkeit von
mesoscaligem Klimaoutput eines regionalen Klimamodells (RCM) wünschenswert. Die
Verwendung dreier Klimaänderungsszenarios ermöglicht sehr gut die Abschätzung der
Robustheit analysierter Managementoptionen gegenüber unsicheren klimatischen
Bedingungen. Generell formuliert stellt das Szenario A1B die relativ ungünstigste
zukünftige klimatische Entwicklung dar, A2 eine intermediäre Entwicklung und das
Szenario B1 die moderateste Klimaentwicklung.
Repräsentative Bestandestypen in Standortseinheiten
Die hierarchische Clusterung von Standorten und Beständen verdient hier ebenfalls
Erwähnung. Die identifizierten 9 Standortstypen sind i.A. gut differenziert und sinnvoll
abgrenzbar. Die innerhalbder 9 Standortstypen verwendeten 41 repräsentativen
Bestände ermöglichten es, auf ökonomische Weise die Flächenrepräsentativität der
Waldinventur zu erhalten, ohne sehr ähnliche Fälle mehrfach simulieren zu müssen. Die
durch die Verwendung dieser 41 repräsentativen Bestandestypen verursachte starke
Vereinfachung des Altersklassenrahmens bzw. der Bestandestypen hatte in der
gegenständlichen Studie keine wesentlichen negativen Auswirkungen, wie aus den sehr
plausiblen Ergebnissen zum Basisklima ersehen werden kann. Ein wesentlicher Grund
dürfte u.a. die relative Homogenität der Bestände im Waldviertel sein. Fichte und Kiefer
bauen einen grossen Teil aller Bestände auf, ergänzt durch Laubbaumarten.
Bestandestypen mit wesentlichen Anteilen von Laubbaumarten neben Eiche und Buche
sind über insgesamt sechs repräsentative Bestandestypen vertreten, die insgesamt 11%
der repräsentierten Waldfläche im Waldviertel darstellen. Diese Laubbaumarten wurden
in Tabelle 4-2 (Seite 33) als sonstiges Laubholz zusammengefasst. In der Simulation
selbst werden in dieser Baumartengruppe Birke, Esche, Bergahorn und Hainbuche
simuliert.
Klimastudie Niederösterreich
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Seite 90
Definition eines „Standardbewirtschaftungskonzeptes
Die a priori Definition von Bestandesmanagement – Konzepten für 41 Bestände stellt
eine wesentliche Komponente in der Analyse dar. Die Verwendung von aus
Inventurdaten abgeleiteten Nutzungsregeln von Sterba et al. (2000) erschien wenig
erfolgsversprechend, da aus einer Periode der Inventur abgeleitet und dementsprechend
stark durch Holzpreise und sonstige temporäre Phänomene beeinflusst und somit nicht
sinnvoll auf 100 Jahre Analysezeitraum zu extrapolieren. Als Alternative wurde ein
generisches „Standardbewirtschaftungskonzept“ in zwei Verjüngungsvarianten (Naturbzw. Kunstverjüngung) definiert. Die Determinanten dabei waren die Umtriebszeit, die für
Baumarten(mischungen) und Standorte festgelegt wurden sowie der Mischungstyp.
Dargestellt in diesem Bericht wurden ausschliesslich Altersklassenkonzepte. Die beiden
Verjüngungsvarianten unterschieden sich zwar teilweise auf Bestandesebene, wenn
aggregiert zu Standortseinheiten oder das gesamte Waldviertel stellten sich die beiden
Varianten sehr ähnlich dar. Aus diesem Grund wurden in vorliegendem Bericht auch im
Hauptteil
nur
die
Ergebnisse
zur
Naturverjüngungsvariante
dargestellt.
Die
Kunstverjüngungsvariante findet sich im Annex. Wichtig bei der Interpretation der
Ergebnisse sind die Regeln, die für das Standardbewirtschaftungskonzept“ erstellt
wurden
für
Baumartenwahl
in
Verjüngungsphasen
und
im
Kalamitätsfall.
Im
Wesentlichen handelt es sich um Fortschreibungen des aus dem Initialzustand
abgeleiteten
Mischungstyps
einige
wenige
Ausnahmen
bestehen
für
initiale
Laubmischwaldtypen mit hohem Pionierbaumartenanteil.
Es wird an dieser Stelle darauf hingewiesen, dass unabhängig von Erfolg oder
Misserfolg das Standardbewirtschaftungskonzept in der Simulation über den kompletten
Analysezeitraum umgesetzt wurde (es erfolgt keine „Anpassung!!). Dies kann in weiterer
Folge zu drastischen Auswirkungen in bezug auf die betrachteten Indikatoren (z.B.
Vorrat, Zuwachs, Nutzungsmenge, etc.) führen und die Notwendigkeit von Änderungen
im Managementkonzept anzeigen..
Dieser
Ansatz
ist
zur
Analyse
der
„impacts“
unter
(postulierter)
„aktueller“
Bewirtschaftung erforderlich. Darauf aufbauend könnte nun die Entwicklung von
adaptiven Massnahmen erfolgen.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 232
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Seite 91
7.2 Vulnerabilität von Wäldern im Waldviertel
Das Waldviertel aus der Sicht der vorliegenden Analyse ist durch zwei wesentliche
Aspekte geprägt: (a) der hohe Fichtenanteil am Waldaufbau, und (b) der schon unter
heutigen
Klimabedingungen
sehr
geringe
Jahresniederschlag.
Unter
den
Klimaänderungsszenarios in dieser Studie mit um 10-20% verringerten Niederschlägen
im Sommerhalbjahr führt dies auf vielen Standorten zu die Vegetation limitierenden
Wasserversorgungsverhältnissen mit damit verbundenen Zuwachsverlusten und in
fichtenreichen
Bestandestypen
zu
teilweise
sehr
hohen
Anfälligkeiten
für
Borkenkäferbefall.
Die Entwicklung der Produktivität (ausgedrückt in periodischem Bruttozuwachs
Derbholz) im Waldviertel ist in Abbildung 6-1 dargestellt. Während bis in die Mitte des 21.
Jahrhunderts sehr geringe Unterschiede zwischen den drei Klimaänderungsszenarios
auftreten, differieren die drei Szenarios ab ca. 2060 doch deutlich mit A1B als extremstes
relativer Produktivitätsverlust
Szenario gefolgt von A2 und schliesslich B1.
1
A1B
0.8
A2
B1
0.6
0.4
0.2
0
2020
2040
2060
2080
2100
20-Jahresperioden
Abbildung 6-1: Entwicklung der Produktivität (Vorratsveränderung + Nutzung + Mortalität
in [Vfm]) für das gesamte Waldviertel unter Standardbewirtschaftung (Variante
Naturverjüngung) und drei Klimaänderungsszenarios (A1B, A2, B1).
Beim Vorrat sind die Unterschiede zwischen den Klimaänderungsszenarien geringer,
kontrastieren jedoch ab ca. 2060 ebenfalls deutlich (Abbildung 6-2). Wird die
Waldbewirtschaftung unter den Annahmen des Standardbewirtschaftungskonzeptes bis
2100 weitergeführt, betragen die durchschnittlichen Vorräte/ha nur mehr zwischen 33%
(Szenario A1B) und 53% (Szenario B1) der Vorräte, die sich unter dem aktuellen Klima
im Jahr 2100 ergeben würden.
Klimastudie Niederösterreich
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Seite 92
Der Fichtenanteil entwickelt sich bis etwa 2050 in den Klimaszenarien relativ
einheitlich. Im Baseline-Szenario BL (d.h. keine Klimaveränderung, das 21. Jahrhundert
wird repräsentiert durch das Klima der Periode 1961-90) beträgt der Fichtenanteil unter
den Annahmen des Standardbewirtschaftungskonzeptes im Waldviertel zwischen 61%
und 71% (Abbildung 6-3). Die Fluktuation ist dabei bedingt durch den initialen
Altersklassenaufbau
in
Behandlungskonzepten
Kombination
für
Standardbewirtschaftungskonzept.
mit
die
den
definierten
einzelnen
Im
extremsten
Umtriebszeiten
Bestandestypen
der
und
laut
analysierten
Klimaänderungsszenarios A1B sinkt der Anteil der Fichte am Waldaufbau bis 2100 auf
knapp unter 30%. Die Unterschiede zum Szenario A2 sind dabei relativ gering. Unter
den Bedingungen des Klimaänderungsszenarios B1 beträgt der Fichtenanteil am Ende
des 21.Jahrhunderts deutlich höhere 45%.
relative Veränderung
1,2
A 1B
1
A2
0,8
B1
0,6
0,4
0,2
0
2000
2020
2040
2060
2080
2100
Ze it
Abbildung 6-2: Entwicklung des Vorrats [Vfm] für das gesamte Waldviertel unter
Standardbewirtschaftung (Variante Naturverjüngung) und 3 Klimaänderungsszenarios (A1B,
A2, B1).
Klimastudie Niederösterreich
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Anteil Fichte (Vfm)
0,8
Seite 93
Firel(BL)
Firel(A 1B)
0,6
Firel(A 2)
Firel(B1)
0,4
0,2
0
2000
2020
2040
2060
2080
2100
Ze it
Abbildung 6-3: Entwicklung des Fichtenanteils am Vorrat [Vfm] für das gesamte
Waldviertel unter Standardbewirtschaftung (Variante Naturverjüngung) und 4 Klimaszenarios
(aktuelles Klima: BL; drei Klimaänderungsszenarios: A1B, A2, B1).
Aus diesen Ergebnissen lässt sich folgern:
(1) die
Bestände
im
Waldviertel
sind
bei
unverändert
fortgeführtem
Bewirtschaftungskonzept (siehe „Standardbewirtschaftung“) vulnerabel in bezug
auf alle analysierten Klimaänderungsszenarios. Dies bedeutet, dass auch unter
einem relativ optimistischen Entwicklungstrend des Klimas im 21. Jahrhundert
wie er vom Szenario B1 repräsentiert wird, in diesem Fall teilweise
schwerwiegende negative Auswirkungen auf die Waldbestände und damit die
Waldbewirtschaftung zu erwarten sind.
(2) Die Auswirkungen in den kommenden 3 Dekaden sind dabei wesentlich weniger
stark ausgeprägt und unterscheiden sich in vielen Aspekten nicht wesentlich
zwischen den drei analysierten transienten Klimaänderungsszenarios. Ab etwa
der Mitte des 21. Jahrhunderts treten fortlaufend schwerere Folgewirkungen auf.
(3) Es lassen sich aufgrund der vorliegenden Analysen Bereiche des Waldviertels
identifizieren, die unter dem Standardbewirtschaftungsszenario unterschiedlich
stark anfällig gegenüber den negativen Auswirkungen eines Klimaänderung sein
werden. Erschwerend kommt auf den Standoren des Waldviertels hinzu, dass
bereits unter heutigen Niederschlagsverhältnissen die Wasserversorgung der
Klimastudie Niederösterreich
Seite 235
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Seite 94
Waldvegetation in wesentlichen Teilen der Waldflächen häufig nur mehr
eingeschränkt gegeben ist. Eine weitere Verringerung und allfällige saisonale
Verlagerung der Niederschläge hat somit unmittelbare und starke Auswirkungen
auf die Waldökosysteme. Insbesondere die Baumart Fichte ist sensitiv auf die
Einschränkung der Wasserversorgung mit resultierender erhöhter Anfälligkeit
gegenüber Schadorganismen wie etwa Borkenkäfer.
(4) Unter
Berücksichtigung
Baumartenanteils
des
lässt
diese
heutigen
Altersklassenaufbaus
erwartete
Entwicklung
und
unter
Klimaänderungseinfluss Spielraum für gezielte adaptive Waldbau-Massnahmen.
Dabei sind die teilweise langen Vorlaufzeiten bis zum Wirksamwerden von
waldbaulichen Massnahmen zu berücksichtigen. Dabei sind insbesondere heute
junge und besonders vulnerable Bestandestypen (fichtenreiche Bestände auf
heute schon schlecht wasserversorgten Standorten) prioritär zu berücksichtigen.
(5) Aufbauend auf den Erkenntnissen der vorliegenden Studie lassen sich
erfolgversprechende
gezielte
Anpassungsmassnahmen
ausarbeiten
und
alternative Konzepte vergleichend darstellen. Damit wären sowohl für die
Forstpolitik wesentliche Entscheidungsgrundlagen gegeben und für den
Waldbesitzer waldbautechnisch praktikable und erfolgversprechende Konzepte
zur Auswahl vorgegeben.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 236
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Seite 95
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Klimastudie Niederösterreich
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
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ANNEX
A. Standardbewirtschaftung Variante „Kunstverjüngung“
1. Standortseinheit STO-1
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Vorrat [m3/ha]
Baseline
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Abbildung A-1: Periodische Durchschnittsvorräte (links) und periodisch kumulierte
Borkenkäferschäden (rechts) in Beständen von Standortseinheit STO-1 unter aktuellem Klima
und drei transienten Klimaänderungsszenarien. Variante Kunstverjüngung.
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Abbildung A-2: Periodische Durchschnittsvorräte in Beständen von Standortseinheit STO-1
unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima,
A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche. Variante
Kunstverjüngung.
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Abbildung A-3: Periodische Holzerntemengen [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit 1 unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL
= aktuelles Klima, A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün =
Buche. Variante Kunstverjüngung.
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Abbildung A-4: Periodische Zuwächse [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der Standortseinheit
STO-1 unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles
Klima, A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche. Variante
Kunstverjüngung.
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2. Standortseinheit STO-2
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Vorrat [m3/ha]
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Abbildung A-5: Periodische Durchschnittsvorräte (links) und periodisch kumulierte
Borkenkäferschäden (rechts) in Beständen von Standortseinheit STO-2 unter aktuellem Klima
und drei transienten Klimaänderungsszenarien. Variante Kunstverjüngung.
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Abbildung A-6: Periodische Durchschnittsvorräte in Beständen von Standortseinheit STO-2
unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima,
A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche. Variante
Kunstverjüngung.
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Abbildung A-7: Periodische Holzerntemengen [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit 1 unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL
= aktuelles Klima, A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün =
Buche. Variante Kunstverjüngung.
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Abbildung A-8: Periodische Zuwächse [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der Standortseinheit
STO-1 unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles
Klima, A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche. Variante
Kunstverjüngung.
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3. Standortseinheit STO-3
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Vorrat [m3/ha]
Baseline
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Borkenkäferschaden [m3/ha/20 Jahre]
A1B
A2
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Abbildung A-9: Periodische Durchschnittsvorräte (links) und periodisch kumulierte
Borkenkäferschäden (rechts) in Beständen von Standortseinheit STO-3 unter aktuellem Klima
und drei transienten Klimaänderungsszenarien. Variante Kunstverjüngung.
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Abbildung A-10: Periodische Durchschnittsvorräte in Beständen von Standortseinheit STO-3
unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima,
A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv = Fichte, dunkelgrün = Tanne, türkis = Kiefer, grün =
Buche, hellgrau = Birke. Variante Kunstverjüngung.
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Abbildung A-11: Periodische Holzerntemengen [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit 3 unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL
= aktuelles Klima, A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv = Fichte, dunkelgrün = Tanne, türkis
= Kiefer, grün = Buche, hellgrau = Birke. Variante Kunstverjüngung.
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Abbildung A-12: Periodische Zuwächse [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der Standortseinheit
STO-3 unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles
Klima, A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv = Fichte, dunkelgrün = Tanne, türkis = Kiefer,
grün = Buche, hellgrau = Birke. Variante Kunstverjüngung.
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4. Standortseinheit STO-4
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Borkenkäferschaden [m3/ha/20 Jahre]
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Vorrat [m3/ha]
Baseline
A1B
A2
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Abbildung A-13: Periodische Durchschnittsvorräte (links) und periodisch kumulierte
Borkenkäferschäden (rechts) in Beständen von Standortseinheit STO-4 unter aktuellem Klima
und drei transienten Klimaänderungsszenarien. Variante Kunstverjüngung.
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Abbildung A-14: Periodische Durchschnittsvorräte in Beständen von Standortseinheit STO-4
unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima,
A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv = Fichte, dunkelgrün = Tanne, gelb = Lärche, türkis =
Kiefer, grün = Buche, blau = Bergahorn. Variante Kunstverjüngung.
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Abbildung A-15: Periodische Holzerntemengen [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit 4 unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL
= aktuelles Klima, A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv = Fichte, dunkelgrün = Tanne, gelb =
Lärche, türkis = Kiefer, grün = Buche, blau = Bergahorn. Variante Kunstverjüngung.
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Abbildung A-16: Periodische Zuwächse [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der Standortseinheit
STO-4 unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles
Klima, A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv = Fichte, dunkelgrün = Tanne, gelb = Lärche,
türkis = Kiefer, grün = Buche, blau = Bergahorn. Variante Kunstverjüngung.
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5. Standortseinheit STO-5
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Borkenkäferschaden [m3/ha/20 Jahre]
2000 2020 2040 2060 2080 2100
Vorrat [m3/ha]
Baseline
A1B
A2
B1
Abbildung A-17: Periodische Durchschnittsvorräte (links) und periodisch kumulierte
Borkenkäferschäden (rechts) in Beständen von Standortseinheit STO-5 unter aktuellem Klima
und drei transienten Klimaänderungsszenarien. Variante Kunstverjüngung.
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2000 2020 2040 2060 2080 2100
Abbildung A-18: Periodische Durchschnittsvorräte in Beständen von Standortseinheit STO-5
unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima,
A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv = Fichte, dunkelgrün = Tanne, grün = Buche, orange =
Eiche, grellgrün = Hainbuche, hellgrau = Birke. Variante Kunstverjüngung.
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Abbildung A-19: Periodische Holzerntemengen [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit 5 unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL
= aktuelles Klima, A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv = Fichte, dunkelgrün = Tanne, grün =
Buche, orange = Eiche, grellgrün = Hainbuche, hellgrau = Birke. Variante Kunstverjüngung.
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Abbildung A-20: Periodische Zuwächse [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der Standortseinheit
STO-5 unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles
Klima, A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv = Fichte, dunkelgrün = Tanne, grün = Buche,
orange = Eiche, grellgrün = Hainbuche, hellgrau = Birke. Variante Kunstverjüngung.
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6. Standortseinheit STO-6
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Borkenkäferschaden [m3/ha/20 Jahre]
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Abbildung A-21: Periodische Durchschnittsvorräte (links) und periodisch kumulierte
Borkenkäferschäden (rechts) in Beständen von Standortseinheit STO-6 unter aktuellem Klima
und drei transienten Klimaänderungsszenarien. Variante Kunstverjüngung.
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Abbildung A-22: Periodische Durchschnittsvorräte in Beständen von Standortseinheit STO-6
unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima,
A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer. Variante Kunstverjüngung.
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Abbildung A-23: Periodische Holzerntemengen [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit 6 unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL
= aktuelles Klima, A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer. Variante
Kunstverjüngung.
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Abbildung A-24: Periodische Zuwächse [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der Standortseinheit
STO-6 unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles
Klima, A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer. Variante
Kunstverjüngung.
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7. Standortseinheit STO-7
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Zuwachs [m3/ha/20 Jahre]
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Borkenkäferschaden [m3/ha/20 Jahre]
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Abbildung A-25: Periodische Durchschnittsvorräte (links) und periodisch kumulierte
Borkenkäferschäden (rechts) in Beständen von Standortseinheit STO-7 unter aktuellem Klima
und drei transienten Klimaänderungsszenarien. Variante Kunstverjüngung.
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Abbildung A-26: Periodische Durchschnittsvorräte in Beständen von Standortseinheit STO-7
unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima,
A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche, orange = Eiche,
grellgrün = Hainbuche, hellgrau = Birke. Variante Kunstverjüngung.
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Abbildung A-27: Periodische Holzerntemengen [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit 7 unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL
= aktuelles Klima, A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün =
Buche, orange = Eiche, grellgrün = Hainbuche, hellgrau = Birke. Variante Kunstverjüngung.
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Abbildung A-28: Periodische Zuwächse [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der Standortseinheit
STO-7 unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles
Klima, A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche, orange =
Eiche, grellgrün = Hainbuche, hellgrau = Birke. Variante Kunstverjüngung.
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8. Standortseinheit STO-8
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Vorrat [m3/ha]
Baseline
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Borkenkäferschaden [m3/ha/20 Jahre]
A1B
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Abbildung A-29: Periodische Durchschnittsvorräte (links) und periodisch kumulierte
Borkenkäferschäden (rechts) in Beständen von Standortseinheit STO-8 unter aktuellem Klima
und drei transienten Klimaänderungsszenarien. Variante Kunstverjüngung.
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Abbildung A-30: Periodische Durchschnittsvorräte in Beständen von Standortseinheit STO-8
unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima,
A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv = Fichte, dunkelgrün = Tanne, türkis = Kiefer, grau =
Esche. Variante Kunstverjüngung.
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Abbildung A-31: Periodische Holzerntemengen [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit 8 unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL
= aktuelles Klima, A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv = Fichte, dunkelgrün = Tanne, türkis
= Kiefer, grau = Esche. Variante Kunstverjüngung.
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Abbildung A-32: Periodische Zuwächse [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der Standortseinheit
STO-8 unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles
Klima, A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv = Fichte, dunkelgrün = Tanne, türkis = Kiefer,
grau = Esche. Variante Kunstverjüngung.
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9. Standortseinheit STO-9
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Vorrat [m3/ha]
Baseline
2020 2040
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Borkenkäferschaden [m3/ha/20 Jahre]
A1B
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Abbildung A-33: Periodische Durchschnittsvorräte (links) und periodisch kumulierte
Borkenkäferschäden (rechts) in Beständen von Standortseinheit STO-9 unter aktuellem Klima
und drei transienten Klimaänderungsszenarien. Variante Kunstverjüngung.
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Abbildung A-34: Periodische Durchschnittsvorräte in Beständen von Standortseinheit STO-9
unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima,
A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, orange = Eiche, grün = Buche,
blau = Bergahorn. Variante Kunstverjüngung.
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Abbildung A-35: Periodische Holzerntemengen [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit 9 unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL
= aktuelles Klima, A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, orange =
Eiche, grün = Buche, blau = Bergahorn. Variante Kunstverjüngung.
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Abbildung A-36: Periodische Zuwächse [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der Standortseinheit
STO-9 unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles
Klima, A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, orange = Eiche, grün =
Buche, blau = Bergahorn. Variante Kunstverjüngung.
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10. Gesamtfläche Waldviertel
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Vorrat [m3/ha]
Baseline
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Borkenkäferschaden [m3/ha/20 Jahre]
A1B
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Abbildung A-37: Periodische Durchschnittsvorräte (links) und periodisch kumulierte
Borkenkäferschäden (rechts) in Beständen der Gesamtfläche unter aktuellem Klima und drei
transienten Klimaänderungsszenarien. Variante Kunstverjüngung.
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Abbildung A-38: Periodische Durchschnittsvorräte in den Beständen der Gesamtfläche unter
aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B,
A2, B1). Baumartencode: oliv = Fichte, dunkelgrün = Tanne, türkis = Kiefer, grün = Buche,
orange = Eiche, grellgrün = Hainbuche, blau = Bergahorn, hellgrau = Birke, grau = Esche.
Variante Kunstverjüngung.
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Abbildung A-39: Periodische Holzerntemengen [m3/ha/20 Jahre] in den Beständen der
Gesamtfläche unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL =
aktuelles Klima, A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv = Fichte, dunkelgrün = Tanne, türkis =
Kiefer, grün = Buche, orange = Eiche, grellgrün = Hainbuche, blau = Bergahorn, hellgrau =
Birke, grau = Esche. Variante Kunstverjüngung.
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Abbildung A-40: Periodische Zuwächse [m3/ha/20 Jahre] in den Beständen der Gesamtfläche
unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima,
A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv = Fichte, dunkelgrün = Tanne, türkis = Kiefer, grün = Buche,
orange = Eiche, grellgrün = Hainbuche, blau = Bergahorn, hellgrau = Birke, grau = Esche.
Variante Kunstverjüngung.
Klimastudie Niederösterreich
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Seite 119
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 3-1
Abbildung 3-2
Abbildung 3-3
Abbildung 3-4
Abbildung 3-5
Abbildung 3-6
Abbildung 3-7
Abbildung 3-8
Abbildung 3-9
Abbildung 3-10
Abbildung 3-11
Abbildung 3-12
Abbildung 3-13
Abbildung 4-1
Abbildung 4-2
Abbildung 4-3
Erhebungspunkte der Österreichischen Waldinventur in der Region
Waldviertel.
Verteilung der Erhebungspunkte der Österreichischen Waldinventur in
der Region Waldviertel über Seehöhenstufen.
Verteilung der Erhebungspunkte der Österreichischen Waldinventur in
der Region Waldviertel über Altersklassen.
Verteilung der Erhebungspunkte der Österreichischen Waldinventur in
der Region Waldviertel über Altersklassen und Mischungstypen.
Verteilung der Erhebungspunkte der Österreichischen Waldinventur in
der Region Waldviertel über potentiell natürliche Waldtypen.
Szenariofächer des IPCC in bezug auf die Temperaturveränderung
(global). Markiert die in gegenständlicher Studie verwendeten
Emissionsszenarios A1B, A2 und B1. Quelle: IPCC (2007).
Änderung der Jahresmitteltemperatur im Vergleich zum Basisklima
(Periode 1961-90) in °C. Dicke Linie: 30-jähriges laufendes Mittel.
Mittelpunkt der dargestellten Gitterzelle von ECHAM5: Lon: 15.00°, Lat:
49.42°.
Änderung der Temperatur im Sommerhalbjahr im Vergleich zum
Basisklima (Periode 1961-90) in °C. Dicke Linie: 30-jähriges laufendes
Mittel. Mittelpunkt der dargestellten Gitterzelle von ECHAM5: Lon:
15.00°, Lat: 49.42°.
Änderung der Temperatur im Winterhalbjahr im Vergleich zum
Basisklima (Periode 1961-90) in °C. Dicke Linie: 30-jähriges laufendes
Mittel. Mittelpunkt der dargestellten Gitterzelle von ECHAM5: Lon:
15.00°, Lat: 49.42°.
Änderung des Niederschlags (Gesamtjahr) im Vergleich zum Basisklima
(Periode 1961-90) in Prozent. Dicke Linie: 30-jähriges laufendes Mittel.
Mittelpunkt der dargestellten Gitterzelle von ECHAM5: Lon: 15.00°, Lat:
49.42°.
Änderung des Niederschlags (Sommerhalbjahr) im Vergleich zum
Basisklima (Periode 1961-90) in Prozent. Dicke Linie: 30-jähriges
laufendes Mittel. Mittelpunkt der dargestellten Gitterzelle von ECHAM5:
Lon: 15.00°, Lat: 49.42°.
Änderung des Niederschlags (Winterhalbjahr) im Vergleich zum
Basisklima (Periode 1961-90) in Prozent. Dicke Linie: 30-jähriges
laufendes Mittel. Mittelpunkt der dargestellten Gitterzelle von ECHAM5:
Lon: 15.00°, Lat: 49.42°.
Räumliche Verteilung der Temperaturanomalien in den drei
Klimaänderungsszenarien (Jahresmittel 2070-2100).
Wesentliche Modellkomponenten von PICUS v1.41. LA: Blattfläche.
NPP: Nettoprimärproduktion. WHC: Wasserhaltefähigkeit des Bodens.
Nav: pflanzenverfgbarer Stickstoff. WD: verholzter Bestandesabfall.
SOM: organische Bodenbestandteile. BB: Borkenkäfer.
Schematische Darstellung der wesentlichen Komponenten des
Borkenkäfer-störungsmoduls in PICUS v1.41.
Schema zur Spezifizierung von waldbaulichen Eingriffen dargestellt am
Beispiel einer Auslesedurchforstung.
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Abbildung 4-4
Abbildung 4-5
Abbildung 4-6
Abbildung 5-1
Abbildung 5-2
Abbildung 5-3
Abbildung 5-4
Abbildung 5-5
Abbildung 5-6
Abbildung 5-7
Abbildung 5-8
Abbildung 5-9
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Vergleich simulierter und beobachteter Schaftderbholzproduktivitäten
(dgz100) auf Inventurpunkten der Österreichischen Waldinventur.
Simulation mit PICUS v1.41. Quelle: Seidl et al. (2007d).
Simulierte versus beobachtete Schäden unter aktuellem Klima durch
Fichtenborkenkäfer. 1 = Burgenland, 2 = Kärnten, 3 = Niederösterreich,
4 = Oberösterreich, 5 = Salzburg, 6 = Steiermark, 7= Tirol, 8 =
Vorarlberg) in drei Vergleichsperioden (b gibt die Steigung der
Regressionsgeraden (schwarze Linie) an; strichlierte Linie: 1:1-Linie).
Quelle: Seidl et al. (2007e).
Schema für die Ausscheidung von homogenen Gruppen in bezug auf
Standort und Bestandesaufbau auf Basis von Merkmalen der
Österreichischen Waldinventur.
periodische Durchschnittsvorräte (oben links), periodisch kumulierte
Borkenkäferschäden (oben rechts), Holzerntemengen (unten links) und
Zuwächse (unten rechts) in Beständen des Waldviertels unter aktuellem
Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien.
Periodische Durchschnittsvorräte in Beständen des Waldviertels unter
aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien (BL =
aktuelles Klima (obenlinks), A1B (obenr echts), A2 (unten links), B1 = ).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche, orange =
Stieleiche, blau = Bergahorn, orange = Stieleiche, gelb = Lärche, lila =
Esche.
Periodische Holzerntemengen [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit 10 unter aktuellem Klima und drei transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün =
Buche, orange = Stieleiche, blau = Bergahorn, orange = Stieleiche, gelb
= Lärche, lila = Esche.
Periodische Zuwächse [m3/ha/20 Jahre] in Beständen des Waldviertels
unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien
(BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1). Baumartencode: Baumartencode:
oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche, orange = Stieleiche, blau =
Bergahorn, orange = Stieleiche, gelb = Lärche, lila = Esche.
Periodische Durchschnittsvorräte (links) und periodisch kumulierte
Borkenkäferschäden (rechts) in Beständen der Standortseinheit 10 unter
aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien.
Periodische Durchschnittsvorräte in Beständen der Standortseinheit 10
unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien
(BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv = Fichte,
smaragd = Kiefer, grün = Buche.
Periodische Holzerntemengen [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit 10 unter aktuellem Klima und drei transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche.
Periodische Zuwächse [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit 10 unter aktuellem Klima und drei transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche.
periodische Durchschnittsvorräte (links) und periodisch kumulierte
Borkenkäferschäden (rechts) in Beständen der Standortseinheit 20 unter
aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien.
Klimastudie Niederösterreich
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Abbildung 5-10
Abbildung 5-11
Abbildung 5-12
Abbildung 5-13
Abbildung 5-14
Abbildung 5-15
Abbildung 5-16
Abbildung 5-17
Abbildung 5-18
Abbildung 5-19
Abbildung 5-20
Abbildung 5-21
Abbildung 5-22
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Periodische Durchschnittsvorräte in Beständen der Standortseinheit 10
unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien
(BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1). Baumartencode: oliv = Fichte,
smaragd = Kiefer, grün = Buche.
Periodische Holzerntemengen [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit 10 unter aktuellem Klima und drei transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, smaragd = Kiefer, grün = Buche.
Periodische Zuwächse [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit 10 unter aktuellem Klima und drei transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, smaragd = Kiefer, grün = Buche.
Periodische Durchschnittsvorräte (links) und periodisch kumulierte
Borkenkäferschäden (rechts) in Beständen der Standortseinheit STO-30
unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien.
Periodische Durchschnittsvorräte in Beständen der Standortseinheit
STO-30
unter
aktuellem
Klima
und
drei
transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche, grau =
Birke.
Periodische Holzerntemengen [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit STO-30 unter aktuellem Klima und drei transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche, grau =
Birke.
Periodische Zuwächse [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit STO-30 unter aktuellem Klima und drei transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche, grau =
Birke.
Periodische Durchschnittsvorräte (links) und periodisch kumulierte
Borkenkäferschäden (rechts) in Beständen der Standortseinheit ST-40
unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien.
Beständen
der
Periodische
Durchschnittsvorräte
[m3/ha]in
Standortseinheit STO-40 unter aktuellem Klima und drei transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche, grau =
Birke, blau = Bergahorn.
Periodische Holzerntemengen [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit STO-40 unter aktuellem Klima und drei transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche, grau =
Birke, blau = Bergahorn.
Periodische Zuwächse [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit STO-40 unter aktuellem Klima und drei transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche, grau =
Birke, blau = Bergahorn.
Periodische Durchschnittsvorräte (links) und periodisch kumulierte
Borkenkäferschäden (rechts) in Beständen der Standortseinheit STO-50
unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien.
Beständen
der
Periodische
Durchschnittsvorräte
[m3/ha]in
Standortseinheit STO-50 unter aktuellem Klima und drei transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche, grau =
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Abbildung 5-23
Abbildung 5-24
Abbildung 5-25
Abbildung 5-26
Abbildung 5-27
Abbildung 5-28
Abbildung 5-29
Abbildung 5-30
Abbildung 5-31
Abbildung 5-32
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Birke, orange = Stieleiche.
Periodische Holzerntemengen [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit STO-50 unter aktuellem Klima und drei transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche, grau =
Birke, blau = Bergahorn.
Periodische Zuwächse [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit STO-50 unter aktuellem Klima und drei transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche, grau =
Birke, orange = Stieleiche.
Periodische Durchschnittsvorräte (links) und periodisch kumulierte
Borkenkäferschäden (rechts) in Beständen der Standortseinheit STO-60
unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien.
Beständen
der
Periodische
Durchschnittsvorräte
[m3/ha]in
Standortseinheit STO-60 unter aktuellem Klima und drei transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche, grau =
Birke, orange = Stieleiche.
Periodische Holzerntemengen [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit STO-60 unter aktuellem Klima und drei transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche, grau =
Birke, blau = Bergahorn.
Periodische Zuwächse [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit STO-60 unter aktuellem Klima und drei transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche, grau =
Birke, orange = Stieleiche.
Periodische Durchschnittsvorräte (links) und periodisch kumulierte
Borkenkäferschäden (rechts) in Beständen der Standortseinheit STO-70
unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien.
Beständen
der
Periodische
Durchschnittsvorräte
[m3/ha]in
Standortseinheit STO-70 unter aktuellem Klima und drei transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche, grau =
Birke, orange = Stieleiche.
Periodische Holzerntemengen [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit STO-70 unter aktuellem Klima und drei transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche, grau =
Birke, blau = Bergahorn.
Periodische Zuwächse [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit STO-70 unter aktuellem Klima und drei transienten
Klimaänderungs-szenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche, grau =
Birke, orange = Stieleiche.
Klimastudie Niederösterreich
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Abbildung 5-33
Abbildung 5-34
Abbildung 5-35
Abbildung 5-36
Abbildung 5-37
Abbildung 5-38
Abbildung 5-39
Abbildung 5-40
Abbildung 5-41
Abbildung 5-42
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Periodische Durchschnittsvorräte (links) und periodisch kumulierte
Borkenkäferschäden (rechts) in Beständen der Standortseinheit STO-80
unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien.
Beständen
der
Periodische
Durchschnittsvorräte
[m3/ha]in
Standortseinheit STO-80 unter aktuellem Klima und drei transienten
Klimaänderungs-szenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche, grau =
Birke, blau = Bergahorn, orange = Stieleiche.
Periodische Holzerntemengen [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit STO-80 unter aktuellem Klima und drei transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche, grau =
Birke, blau = Bergahorn, orange = Stieleiche.
Periodische Zuwächse [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit STO-80 unter aktuellem Klima und drei transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche, grau =
Birke, blau = Bergahorn, orange = Stieleiche.
Periodische Durchschnittsvorräte (links) und periodisch kumulierte
Borkenkäferschäden (rechts) in Beständen der Standortseinheit STO-90
unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien.
Beständen
der
Periodische
Durchschnittsvorräte
[m3/ha]in
Standortseinheit STO-90 unter aktuellem Klima und drei transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche, grau =
Birke, blau = Bergahorn, orange = Stieleiche.
Periodische Holzerntemengen [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit STO-90 unter aktuellem Klima und drei transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche, grau =
Birke, blau = Bergahorn, orange = Stieleiche.
Periodische Zuwächse [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit STO-90 unter aktuellem Klima und drei transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche, grau =
Birke, blau = Bergahorn, orange = Stieleiche.
Wasserversorgungsindex (SMI) für das aktuelle Klima (BL) in allen
Standortseinheiten. Steigende MI-Werte zeigen Limitierung der
Wasserversorgung an.
Definition SMI: Vegetationsperiode von
Nadelbäumen. Simulationen aus der Bewirtschaftungsvariante
„Naturverjüngung“. (Datenpunkte: 30Jahre * 7 Wiederholungen * (n)
Bestände pro Standortseinheit).
Wasserversorgungsindex (SMI) für das aktuelle Klima (BL) und drei
Klimaänderungsszenarien in Standorts-einheiten des Waldviertels.
Steigende SMI-Werte zeigen Limitierung der Wasserversorgung an.
Definition SMI: Vegetationsperiode von Nadelbäumen. Simulationen aus
der Bewirtschaftungsvariante „Naturverjüngung“. (Datenpunkte: Jahre
2070-2100 * 7 Wiederholungen * (n) Bestände pro Standortseinheit).
Klimastudie Niederösterreich
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Abbildung 542a
Abbildng 5-42b
Abbildung 5-43
Abbildung 5-44
Abbildung 5-45
Abbildung 5-46
Abbildung 5-47
Abbildung 5-48
Abbildung 5-49
Abbildung 5-50
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Wasserversorgungsindex (SMI) für das aktuelle Klima (BL) und drei
Klimaänderungsszenarien in Standortseinheiten des Waldviertels.
Steigende SMI-Werte zeigen Limitierung der Wasserversorgung an.
Definition SMI: Vegetationsperiode von Nadelbäumen. Simulationen aus
der Bewirtschaftungsvariante „Naturverjüngung“. (Datenpunkte: Jahre
2070-2100 * 7 Wiederholungen * (n) Bestände pro Standortseinheit).
Wasserversorgungsindex (SMI auf der y-Achse) für das aktuelle Klima
(BL) und drei Klimaänderungsszenarien in Standortseinheiten des
Waldviertels.
Steigende
SMI-Werte
zeigen
Limitierung
der
Wasserversorgung an.
Definition SMI: Vegetationsperiode von
Nadelbäumen. Simulationen aus der Bewirtschaftungsvariante
„Naturverjüngung“. (Datenpunkte: Jahre 2070-2100 * 7 Wiederholungen
* (n) Bestände pro Standortseinheit).
Gesamter Kohlenstoff im Waldökosystem [tC/ha für das gesamte
Waldviertel) unter aktuellem Klima (BL) und drei transienten
Klimaänderungsszenarien (A1B, A2, B1). Grün = C in lebender
oberirdischer Biomasse, orange = C in Totholz und Boden.
Fichtenbestand (B11) auf einem Standort der Strandortsgruppe STO-10.
Links:
Vorratsentwicklung
unter
aktuellem
Klima
und
Standardbewirtschaftung „Naturverjüngung“ (U=100 Jahre). Rechts:
Entwicklung des Mitteldurchmessers.
Schaftderbholzproduktion
von
2000-2100
(GWL)
und
Borkenkäferschaden
(BB)
bei
Standardbewirtschaftung
„Naturverjüngung“ (U=100Jahre) [m3/ha] in einem Fichtenbestand (B11)
auf einem Standort der Standortsgruppe STO-10. Oben links: Aktuelles
Klima, oben rechts: Szenario A1B, unten links: Szenario A2, unten
rechts: Szenario B1.
Kiefernbestand (B41) auf einem Standort der Standortsgruppe STO-40.
Links:
Vorratsentwicklung
unter
aktuellem
Klima
und
Standardbewirtschaftung „Naturverjüngung“ (U=120Jahre). Rechts:
Schaftderbholzproduktion von 2000-2100 unter aktuellem Klima; rechts:
Entwicklung des Mitteldurchmessers.
Schaftderbholzproduktion
von
2000-2100
(GWL)
und
Borkenkäferschaden
(BB)
bei
Standardbewirtschaftung
„Naturverjüngung“ (U=100Jahre) [m3/ha] in einem Kiefernbestand (B41)
auf einem Standort der Standortsgruppe STO-40. Oben links: Aktuelles
Klima, oben rechts: Szenario A1B, unten links: Szenario A2, unten
rechts: Szenario B1.
Mischbestand (B73) auf einem Standort der Standortsgruppe STO-70.
Links:
Vorratsentwicklung
unter
aktuellem
Klima
und
Standardbewirtschaftung „Naturverjüngung“ (U=120Jahre). Rechts:
Schaftderbholzproduktion von 2000-2100 unter aktuellem Klima; rechts:
Entwicklung der baumartenspezifischen Mitteldurchmesser. Oliv =
Fichte, grün = Buche, türkis = Kiefer.
Schaftderbholzproduktion
von
2000-2100
(GWL)
und
Borkenkäferschaden
(BB)
bei
Standardbewirtschaftung
„Naturverjüngung“ (U=100Jahre) [m3/ha] in einem Mischbestand (B73)
auf einem Standort der Standortsgruppe STO-70. Oben links: Aktuelles
Klima, oben rechts: Szenario A1B, unten links: Szenario A2, unten
rechts: Szenario B1. Oliv = Fichte, grün = Buche, türkis = Kiefer.
Mischbestand (B53) auf einem Standort der Standortsgruppe STO-50.
Links:
Vorratsentwicklung
unter
aktuellem
Klima
und
Standardbewirtschaftung „Naturverjüngung“ (U=200Jahre). Rechts:
Schaftderbholzproduktion von 2000-2100 unter aktuellem Klima; rechts:
Entwicklung der baumartenspezifischen Mitteldurchmesser. Grün =
Hainbuche, grau = Birke, orange = Eiche.
Klimastudie Niederösterreich
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Abbildung 5-51
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Schaftderbholzproduktion
von
2000-2100
(GWL)
und
Borkenkäferschaden
(BB)
bei
Standardbewirtschaftung
„Naturverjüngung“ (U=200 Jahre) [m3/ha] in einem Mischbestand (B53)
auf einem Standort der Standortsgruppe STO-50. Oben links: Aktuelles
Klima, oben rechts: Szenario A1B, unten links: Szenario A2, unten
rechts: Szenario B1. orange = Eiche, grün = Hainbuche, grau = Birke.
85
Periodische Durchschnittsvorräte (links) und periodisch kumulierte
Borkenkäferschäden (rechts) in Beständen von Standortseinheit STO-10
unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien.
Variante Kunstverjüngung.
Periodische Durchschnittsvorräte in Beständen von Standortseinheit
STO-10
unter
aktuellem
Klima
und
drei
transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche. Variante
Kunstverjüngung.
Periodische Holzerntemengen [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit STO-10 unter aktuellem Klima und drei transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche. Variante
Kunstverjüngung.
Periodische Zuwächse [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit STO-10 unter aktuellem Klima und drei transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche. Variante
Kunstverjüngung.
Periodische Durchschnittsvorräte (links) und periodisch kumulierte
Borkenkäferschäden (rechts) in Beständen von Standortseinheit STO-20
unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien.
Variante Kunstverjüngung.
Periodische Durchschnittsvorräte in Beständen von Standortseinheit
STO-20
unter
aktuellem
Klima
und
drei
transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche. Variante
Kunstverjüngung.
Periodische Holzerntemengen [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit STO-20 unter aktuellem Klima und drei transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche. Variante
Kunstverjüngung.
Periodische Zuwächse [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit STO-20 unter aktuellem Klima und drei transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche. Variante
Kunstverjüngung.
Periodische Durchschnittsvorräte (links) und periodisch kumulierte
Borkenkäferschäden (rechts) in Beständen von Standortseinheit STO-30
unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien.
Variante Kunstverjüngung.
Periodische Durchschnittsvorräte in Beständen von Standortseinheit
STO-30
unter
aktuellem
Klima
und
drei
transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche. Variante
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ANNEX
Abbildung A-1
Abbildung A-2
Abbildung A-3
Abbildung A-4
Abbildung A-5
Abbildung A-6
Abbildung A-7
Abbildung A-8
Abbildung A-9
Abbildung A10
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Abbildung A11
Abbildung A12
Abbildung A13
Abbildung A14
Abbildung A15
Abbildung A16
Abbildung A17
Abbildung A18
Abbildung A19
Abbildung A20
Abbildung A21
Abbildung A22
Seite 126
Kunstverjüngung.
Periodische Holzerntemengen [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
95
Standortseinheit STO-30 unter aktuellem Klima und drei transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche. Variante
Kunstverjüngung.
95
Periodische Zuwächse [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit STO-30 unter aktuellem Klima und drei transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche. Variante
Kunstverjüngung.
Periodische Durchschnittsvorräte (links) und periodisch kumulierte
96
Borkenkäferschäden (rechts) in Beständen von Standortseinheit STO-40
unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien.
Variante Kunstverjüngung.
Periodische Durchschnittsvorräte in Beständen von Standortseinheit
96
STO-40
unter
aktuellem
Klima
und
drei
transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche. Variante
Kunstverjüngung.
97
Periodische Holzerntemengen [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit STO-40 unter aktuellem Klima und drei transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche. Variante
Kunstverjüngung.
Periodische Zuwächse [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
97
Standortseinheit STO-40 unter aktuellem Klima und drei transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche. Variante
Kunstverjüngung.
Periodische Durchschnittsvorräte (links) und periodisch kumulierte
98
Borkenkäferschäden (rechts) in Beständen von Standortseinheit STO-50
unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien.
Variante Kunstverjüngung.
Periodische Durchschnittsvorräte in Beständen von Standortseinheit
98
STO-50
unter
aktuellem
Klima
und
drei
transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche. Variante
Kunstverjüngung.
99
Periodische Holzerntemengen [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit STO-50 unter aktuellem Klima und drei transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche. Variante
Kunstverjüngung.
Periodische Zuwächse [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
99
Standortseinheit STO-50 unter aktuellem Klima und drei transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche. Variante
Kunstverjüngung.
Periodische Durchschnittsvorräte (links) und periodisch kumulierte 100
Borkenkäferschäden (rechts) in Beständen von Standortseinheit STO-60
unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien.
Variante Kunstverjüngung.
Periodische Durchschnittsvorräte in Beständen von Standortseinheit 100
STO-60
unter
aktuellem
Klima
und
drei
transienten
Klimastudie Niederösterreich
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Abbildung A23
Abbildung A24
Abbildung A25
Abbildung A26
Abbildung A27
Abbildung A28
Abbildung A29
Abbildung A30
Abbildung A31
Abbildung A32
Abbildung A33
Seite 127
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche. Variante
Kunstverjüngung.
Periodische Holzerntemengen [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit STO-60 unter aktuellem Klima und drei transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche. Variante
Kunstverjüngung.
Periodische Zuwächse [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit STO-60 unter aktuellem Klima und drei transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche. Variante
Kunstverjüngung.
Periodische Durchschnittsvorräte (links) und periodisch kumulierte
Borkenkäferschäden (rechts) in Beständen von Standortseinheit STO-70
unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien.
Variante Kunstverjüngung.
Periodische Durchschnittsvorräte in Beständen von Standortseinheit
STO-70
unter
aktuellem
Klima
und
drei
transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche. Variante
Kunstverjüngung.
Periodische Holzerntemengen [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit STO-70 unter aktuellem Klima und drei transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche. Variante
Kunstverjüngung.
Periodische Zuwächse [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit STO-70 unter aktuellem Klima und drei transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche. Variante
Kunstverjüngung.
Periodische Durchschnittsvorräte (links) und periodisch kumulierte
Borkenkäferschäden (rechts) in Beständen von Standortseinheit STO-80
unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien.
Variante Kunstverjüngung.
Periodische Durchschnittsvorräte in Beständen von Standortseinheit
STO-80
unter
aktuellem
Klima
und
drei
transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche. Variante
Kunstverjüngung.
Periodische Holzerntemengen [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit STO-80 unter aktuellem Klima und drei transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche. Variante
Kunstverjüngung.
Periodische Zuwächse [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit STO-80 unter aktuellem Klima und drei transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche. Variante
Kunstverjüngung.
Periodische Durchschnittsvorräte (links) und periodisch kumulierte
Borkenkäferschäden (rechts) in Beständen von Standortseinheit STO-90
unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien.
Variante Kunstverjüngung.
Klimastudie Niederösterreich
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Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Abbildung A34
Abbildung A35
Abbildung A36
Abbildung A37
Abbildung A38
Abbildung A39
Abbildung A40
Seite 128
Periodische Durchschnittsvorräte in Beständen von Standortseinheit
STO-90
unter
aktuellem
Klima
und
drei
transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche. Variante
Kunstverjüngung.
Periodische Holzerntemengen [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit STO-90 unter aktuellem Klima und drei transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche. Variante
Kunstverjüngung.
Periodische Zuwächse [m3/ha/20 Jahre] in Beständen der
Standortseinheit STO-90 unter aktuellem Klima und drei transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche. Variante
Kunstverjüngung.
Periodische Durchschnittsvorräte (links) und periodisch kumulierte
Borkenkäferschäden (rechts) in Beständen des gesamten Waldviertels
unter aktuellem Klima und drei transienten Klimaänderungsszenarien.
Variante Kunstverjüngung.
Periodische Durchschnittsvorräte in Beständen des gesamten
Waldviertels
unter
aktuellem
Klima
und
drei
transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche. Variante
Kunstverjüngung.
Periodische Holzerntemengen [m3/ha/20 Jahre] in Beständen des
gesamten Waldviertels unter aktuellem Klima und drei transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche. Variante
Kunstverjüngung.
Periodische Zuwächse [m3/ha/20 Jahre] in Beständen des gesamten
Waldviertels
unter
aktuellem
Klima
und
drei
transienten
Klimaänderungsszenarien (BL = aktuelles Klima, A1B, A2, B1).
Baumartencode: oliv = Fichte, türkis = Kiefer, grün = Buche. Variante
Kunstverjüngung.
Klimastudie Niederösterreich
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110
Niederösterreichisches Klimaprojekt – Forstwirtschaft
Seite 129
Tabellenverzeichnis
Tabelle 3-1
Tabelle 4-1
Tabelle 4-2
Tabelle 4-3
Tabelle 4-4
Tabelle 4-5
Tabelle 4-6
Tabelle 4-7
Mittelwerte (2070-2100) der Anomalien in den drei Klimaänderungsszenarien
über alle Inventurpunkte im Waldviertel. Delta T: Änderung der Temperatur in
°C, %NS: prozentuelle Veränderung des Niederschlages in %.
Ausgeschiedene Standortstypen und zugehörige repräsentative
Bestandestypen.
Umtriebszeiten (U) für Mischungstypen im Waldviertel.
Charakterisierung in der Simulation verwendeter waldbauliche Pflegeeingriffe.
Relative Entnahmen (Volumen) aus 5 relativen Durchmesserklassen
(BHDmax – BHDmin) für Ernteeingriffe. DKL1 = relativ schwächste
Durchmeserklasse.
Stammzahlen je Hektar für Aufforstung und nach erfolgter
Stammzahlreduktion (Vollbestockung).
Übersicht über die waldbaulichen Behandlungsprogramme in
Mischungstypen. Eingriffe (siehe Tabellen 4-3 und 4-4) im entsprechenden
Bestandesalter. NV=Naturverjüngung.
Übersicht
über
die
waldbaulichen
Behandlungsprogramme
in
Mischungstypen. Eingriffe (siehe Tabellen 4-4 und 4-5) im entsprechenden
Bestandesalter. NV=Naturverjüngung.
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Klimastudie Niederösterreich
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141
Impressum
Im Auftrag von:
Amt der NÖ Landesregierung
Abteilung Umweltwirtschaft und Raumordnungsförderung - RU3
Landhausplatz 1
3109 St. Pölten
Ausgearbeitet von:
MitarbeiterInnen:
JOANNEUM RESEARCH Forschungsgesellschaft mbH
Institut für Technologie- und Regionalpolitik (InTeReg)
Elisabethstraße 20
A-8010 Graz
Telefon: +43 (0)316 876 1488
Mag. Dr. Petra Amrusch
Mag. Helmut Gassler
D.I. Clemens Habsburg-Lothringen
Mag. Dr. Franz Prettenthaler, M.Litt
Maga. Nadja Vetters
Fax: +43 (0)316 876 1480
e-Mail: [email protected]
http://www.joanneum.at/rtg
Universität für Bodenkultur Wien
Department für Wasser-Atmosphäre-Umwelt
Institut für Meteorologie (BOKU-Met)
Peter Jordan Str. 82
A-1190 Wien
Telefon: +43 1 47654 5600
Fax: +43 1 47654 5610
e-Mail: [email protected]
http://www.boku.ac.at
Jänner 2008
Mag. Dr. Herbert Formayer
Mag. Dr. Patrick Haas
Michael Hofstätter
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
1
INHALT
TABELLENVERZEICHNIS ..................................................................................................................3
ABBILDUNGSVERZEICHNIS .............................................................................................................4
1
EINLEITUNG ................................................................................................................................7
2
NATURRÄUMLICHE AUSGANGSSITUATION..........................................................................8
2.1
2.2
3
Geographie............................................................................................................................8
Meteorologie....................................................................................................................... 11
SOZIOÖKONOMISCHE AUSGANGSSITUATION.................................................................. 14
3.1
Tourismus/Wintertourismus in Niederösterreich............................................................... 14
3.1.1
Tourismusintensität .................................................................................................... 17
3.1.2
Bedeutung der Saisonen............................................................................................ 21
3.1.3
Bedeutung des Schitourismus ................................................................................... 28
3.2
Beschäftigung..................................................................................................................... 32
3.3
Infrastruktur ........................................................................................................................ 36
4
METHODIK ................................................................................................................................ 39
4.1
Klimatologisch .................................................................................................................... 39
4.1.1
Beobachtungsdaten.................................................................................................... 39
4.1.2
Regionale Klimaänderungsszenarien........................................................................ 39
4.1.3
Wettergenerator.......................................................................................................... 43
4.1.4
Schneemodellierung................................................................................................... 44
4.1.5
Berechnung der Beschneiungszeit auf Stundenbasis .............................................. 46
4.1.6
Berechnungsablauf und Auswerteverfahren ............................................................. 49
4.2
Ökonomisch ....................................................................................................................... 52
4.2.1
Clusteranalyse ............................................................................................................ 52
5
ERGEBNISSE DER CLUSTERANALYSE ............................................................................... 53
5.1
Vorgehensweise................................................................................................................. 53
5.2
Ergebnisse.......................................................................................................................... 54
5.2.1
Clusteranalyse 1 ......................................................................................................... 54
5.2.2
Clusteranalyse 2 ......................................................................................................... 58
6
CASE STUDY............................................................................................................................ 61
6.1
Die Case Study Region...................................................................................................... 61
6.1.1
Rückblick auf die Entwicklung der Tourismusregion Semmering............................. 62
6.1.2
Gemeinde und Bevölkerung....................................................................................... 64
6.1.3
Sozioökonomische Ausgangssituation und Beschäftigung ...................................... 65
6.1.4
Tourismus ................................................................................................................... 68
6.2
Lokale Klimaszenarien und Schneemodellierung für die Region SemmeringHirschenkogel ................................................................................................................................ 69
6.2.1
Lokales Klimaänderungssignal .................................................................................. 69
6.2.2
Klimatische Differenzierung innerhalb des Skigebietes ............................................ 70
6.2.3
Möglichkeiten der Beschneiungstechnologie ............................................................ 77
Klimastudie Niederösterreich
Seite 274
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
2
6.2.4
6.3
7
Übertragbarkeit der Ergebnisse auf andere Wintersportregionen in Niederösterreich
78
Schlussfolgerungen für die Case Study Region ............................................................... 79
BIBLIOGRAPHIE ....................................................................................................................... 81
Klimastudie Niederösterreich
Seite 275
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
3
Tabellenverzeichnis
Tabelle 1:
Beherbergungen im Bundesländervergleich 2006.................................................... 16
Tabelle 2:
Vergleich der Tourismusintensität in sommer- bzw. winterdominierten Gemeinden in
Österreich. 21
Tabelle 3:
Anzahl der Nächtigungen der Winter- und Sommersaison 2006 im
Bundesländervergleich...................................................................................................................... 24
Vergleich der Gemeinden in Niederösterreich (Kriterium Saisonschwerpunkt)....... 27
Tabelle 4:
Tabelle 5:
Vergleich der Gemeinden in Niederösterreich (Kriterium Liftinfrastruktur)............... 28
Tabelle 6:
Vergleich der Gemeinden in Niederösterreich (Kriterien Saisonschwerpunkt und
Liftinfrastruktur) in Hinblick auf Beschäftigung ................................................................................. 32
Tabelle 7:
Eckdaten im Beherbergungs- und Gaststättenwesen (ÖNACE H) 2005................. 35
Tabelle 8:
Schigebiete (Gemeinden) mit einer Transportleistung (Personenhöhenmeter pro
Stunde) > 100.000 in Niederösterreich............................................................................................. 38
Tabelle 9:
Vergleich von Modell und Beobachtung bezüglich der Anzahl der Tage in der
Winterperiode (Nov.-April) an denen eine bestimmte Schneehöhe erreicht oder überschritten
wurde
46
Tabelle 10: Evaluierung der Schätzung der Beschneiungsstunden an den Stationen Gmunden
und Feuerkogel. (Jänner, Grenzwert –4°C) ..................................................................................... 49
Tabelle 11: Variablen der Clusteranalyse: Abkürzungen und Erläuterungen. ............................ 53
Tabelle 12:
Clusteranalyse
1:
Ausprägung
der
Clustervariablen
Mittelwerte,
Standardabweichung und Variationskoeffizient innerhalb der sechs Gemeindegruppen.............. 55
Tabelle 13:
Clusteranalyse
2:
Ausprägung
der
Clustervariablen
Mittelwerte,
Standardabweichung und Variationskoeffizient innerhalb der sechs Gemeindegruppen.............. 59
Tabelle 14: Überblick über Merkmale der Case Study-Gemeinde Semmering .......................... 61
Tabelle 15: Abgaben – Ertragsanteil der Gemeinde Semmering pro Kopf 2005 (in €).. ............ 64
Tabelle 16: Arbeitsstätten und Beschäftigte in Semmering 1991/2001....................................... 65
Tabelle 17:
Semmering - Arbeitsstätten und Beschäftigte nach Abschnitten der ÖNACE 1995
und groben Beschäftigtengrößengruppen........................................................................................ 65
Tabelle 18: Semmering - Arbeitsstätten und Beschäftigte nach Abschnitten der ÖNACE 1995
und Stellung im Beruf........................................................................................................................ 66
Tabelle 19: Semmering – Erwerbspersonen nach beruflichen und wirtschaftlichen Merkmalen.
66
Tabelle 20: Semmering – Wohnbevölkerung nach beruflichen und wirtschaftlichen Merkmalen.
67
Tabelle 21: Semmering – Erwerbspendler nach Pendelziel (Volkszählung 2001). .................... 67
Tabelle 22: Semmering - Entwicklung der Bettenkapazitäten ..................................................... 68
Klimastudie Niederösterreich
Seite 276
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
4
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1:
Abbildung 2:
Kalkalpen
Abbildung 3:
Abbildung 4:
Darstellung der Seehöhenklassen nach Gemeindehauptort ...................................8
Digitales Höhenmodell von Niederösterreich mit Darstellung der Nördlichen
9
Höhenheterogenität der Siedlungspunkte einer Gemeinde.................................. 10
Mittlerer Jahresniederschlag in Österreich 1961-1990. Datenquelle ÖKLIM-ZAMG
12
Abbildung 5:
Jahresmitteltemperatur in Österreich 1961-1990 .................................................. 12
Abbildung 6:
Wintermitteltemperatur in Österreich 1961-1990................................................... 13
Abbildung 7:
Mittlere Anzahl an Tagen mit einer Schneedecke 1961-1990 .............................. 13
Abbildung 8:
Nächtigungsentwicklung im Bundesländervergleich 1997 - 2006 ........................ 17
Abbildung 9:
Durchschnittliche Zahl der Nächtigungen in Österreich 2000 - 2004 ................... 18
Abbildung 10:
Durchschnittliche Zahl der Nächtigungen in Niederösterreich 2002 - 2006 ..... 18
Abbildung 11:
Nächtigungsentwicklung in Niederösterreich 1972 -2006 ................................. 19
Abbildung 12:
Zahl der Ankünfte in Niederösterreich 1972 -2006............................................ 19
Abbildung 13:
Durchschnittliche Aufenthaltsdauer in Niederösterreich 1972 -2006................ 20
Abbildung 14:
Nächtigungsdichte in Österreich (Nächtigungen pro Einwohner und Jahr)...... 20
Abbildung 15:
Nächtigungsdichte gesamt in Niederösterreich (Nächtigungen pro Einwohner
und Jahr)
21
Abbildung 16:
Durchschnittlicher Anteil der Nächtigungen in den Wintersaisonen der Jahre
2000 – 2005 in Österreich................................................................................................................. 22
Gemeinden mit Wintertourismusdominanz in Österreich (Verhältnis der
Abbildung 17:
Winternächtigungen zu Sommernächtigungen)............................................................................... 23
Abbildung 18:
Zu- oder Abnahme der Nächtigungszahlen der Wintersaisonen vom Jahr 2000
bis zum Jahr 2005 in Österreich ....................................................................................................... 23
Abbildung 19:
Nächtigungsdichte in der Wintersaison in Österreich (Nächtigungen pro
Einwohner und Jahr) ......................................................................................................................... 24
Abbildung 20:
Saisonschwerpunkt in Niederösterreich 1972 - 2006........................................ 25
Abbildung 21:
Aufteilung der Gemeinden in Niederösterreich nach Nächtigungsschwerpunkt
(Durchschnitt 2002-2006 in %) ......................................................................................................... 25
Abbildung 22:
Anteil der Nächtigungen in der Wintersaison in Niederösterreich (Durchschnitt
2002 – 2006 in %) 26
Abbildung 23:
Entwicklung der Nächtigungen in den Sommersaisonen 2001/2005 in
Niederösterreich 26
Abbildung 24:
Entwicklung der Nächtigungen in den Wintersaisonen 2001/2005 in
Niederösterreich 27
Abbildung 25:
Nächtigungsentwicklungen in den Wintersaisonen 1997 – 2006 in
Niederösterreich (Vergleich Gemeinden mit/ohne Lifte).................................................................. 28
Abbildung 26:
Nächtigungsentwicklung in den Wintersaisonen 1997 – 2006 in
Niederösterreich (Vergleich Liftgemeinden & Nachbargemeinden vs. Restl. Gemeinden) ........... 29
Abbildung 27:
Nächtigungsentwicklung in den Wintersaisonen 1997 – 2006 in
Niederösterreich 29
Abbildung 28:
Nächtigungsentwicklungen in den Sommersaisonen 1997 – 2006 in
Niederösterreich (Vergleich Gemeinden mit/ohne Lifte).................................................................. 30
Abbildung 29:
Nächtigungsentwicklung in den Sommersaisonen 1997 – 2006 in
Niederösterreich (Vergleich Liftgemeinden & Nachbargemeinden vs. Restl. Gemeinden) ........... 30
Klimastudie Niederösterreich
Seite 277
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
5
Abbildung 30:
Entwicklung der Bettenkapazitäten in den Wintersaisonen in Niederösterreich
(Vergleich Gemeinden mit/ohne Lifte).............................................................................................. 31
Abbildung 31:
Entwicklung der Bettenkapazitäten in den Sommersaisonen in Niederösterreich
(Vergleich Gemeinden mit/ohne Lifte).............................................................................................. 31
Abbildung 32:
Konzentration der Beschäftigung in Österreich (Anteil der Beschäftigten im
Tourismussektor an den Gesamtbeschäftigten auf Gemeindeebene im Vergleich zum
entsprechenden Anteil im Österreichdurchschnitt). ......................................................................... 33
Abbildung 33:
Anteil der Beschäftigten im österreichischen Tourismussektor an den
Gesamtbeschäftigten im Tertiärsektor ............................................................................................. 33
Abbildung 34:
Lokation Tourismus an Tertiärbeschäftigung in Niederösterreich..................... 34
Abbildung 35:
Anteil Beschäftigte im Tourismus an Gesamtbeschäftigten in Niederösterreich
(in %).
34
Abbildung 36:
Beschäftigte im Beherbergungs- und Gaststättenwesen in Niederösterreich,
1997-2005
35
Abbildung 37:
Maximale Transportleistung aller Haupt-, Kleinseilbahnen und Schlepplifte
(Personenhöhenmeter pro Stunde) und Anzahl der Anlagen in Niederösterreich ......................... 37
Abbildung 38:
Maximale Transportleistung aller Haupt-, Kleinseilbahnen und Schlepplifte in
Österreich (Personenhöhenmeter pro Stunde)................................................................................ 37
Abbildung 39:
2035: Veränderung der durchschnittlichen Jahrestemperaturen bezogen auf die
Klimanormalperiode 1961 – 1990, gemittelt über 30 Jahre, Szenario A 1B. .................................. 40
Abbildung 40:
2035: Veränderung der durchschnittlichen Jahresniederschlägen bezogen auf
die Klimanormalperiode 1961 – 1990, gemittelt über 30 Jahre, Szenario A 1B. ............................ 41
Abbildung 41:
Verlauf der Wintertemperaturen bezogen auf die Referenzperiode 1971 – 2000
gemittelt über ganz Österreich. Einzeljahre (dünn) und 30 jährige Mittel (dick) für die
Emissionsszenarien B1, A1B und A2............................................................................................... 42
Abbildung 42:
Verlauf der Sommertemperaturen bezogen auf die Referenzperiode 1971 –
2000 gemittelt über ganz Österreich. Einzeljahre (dünn) und 30 jährige Mittel (dick) für die
Emissionsszenarien B1, A1B und A2............................................................................................... 42
Abbildung 43:
Häufigkeitsverteilung des Winterniederschlags (Nov.-April) - Schladming 1961 –
1990.
43
Relativer Fehler je Niederschlagskategorie in [%]............................................. 43
Abbildung 44:
Abbildung 45:
Vergleich der Schneehöhen modelliert vs. beobachtet – Planai 1981 – 1990. 45
Abbildung 46:
Zusammenhang zwischen Temperatur, relativer Feuchte und Feuchttemperatur
(Tf) und die jeweilige Eignung für die künstliche Beschneiung mit derzeitiger Standardtechnologie.
47
Abbildung 47:
Monatsmittelwerte der gereihten stündlichen Temperatur für Jänner an der
Station Zell am See. Dazu in Farbe die angepassten Polynome bzw. der Verlauf der linearen
Interpolation. Strichliert: Möglicher Grenzwert für künstliche Beschneiung. ................................... 48
Abbildung 48:
Berechnete und mittels Modell geschätzte Monatsummen der Beschneiung an
den Stationen Feuerkogel und Gmunden im Jänner, für den Schwellwert –4 °C. ......................... 49
Abbildung 49:
Clusteranalyse 1 – Räumliche Verteilung der Cluster ....................................... 54
Abbildung 50:
Clusteranalyse 2: Räumliche Verteilung der Cluster ......................................... 58
Abbildung 51:
Bevölkerungsentwicklung Semmering 1869 - 2006 .......................................... 64
Abbildung 52:
Nächtigungsentwicklung Sommer- und Wintersaison, Semmering.................. 68
Abbildung 53:
Klimaänderungssignal des Niederschlags im Gebiet Semmering/Hirschenkogel.
Differenz zwischen den Perioden 2006-2035 „2020“ und 2036-2065 „2050“ gegenüber dem
Zeitraum 1976-2005 REMO-UBA Szenario A 1B. .......................................................................... 69
Klimastudie Niederösterreich
Seite 278
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
6
Abbildung 54:
Klimaänderungssignal der Temperatur im Gebiet Semmering/Hirschenkogel.
Differenz zwischen den Perioden 2006-2035 „2020“ und 2036-2065 „2050“ gegenüber dem
Zeitraum 1976-2005 REMO-UBA Szenario A 1B. .......................................................................... 70
Abbildung 55:
Mittlere Anzahl an Tagen (Median) mit einer natürlichen Schneedecke von
mehr als 30 cm in den zwei Höhenlagen. ........................................................................................ 71
Abbildung 56:
Mittlere Anzahl an Tagen (Median) mit einer natürlichen Schneedecke von
mehr als 5 cm in den zwei Höhenlagen. .......................................................................................... 71
Abbildung 57:
Anzahl an Tagen mit einer natürlichen Schneedecke von mindestens 30 cm in
den drei Höhenlagen im Winter (Dezember, Januar und Februar)................................................. 72
Abbildung 58:
Median der Beschneiungsstunden für die Klimaperiode 1976-2005. ............... 73
Abbildung 59:
Beschneiungsstunden im Frühwinter (November und Dezember) an den beiden
Standorten im Zeitraum 1976-2005.................................................................................................. 74
Abbildung 60:
Beschneiungsstunden im Frühwinter (November und Dezember) an den beiden
Standorten im Zeitraum 2006-2035, Szenario. ................................................................................ 74
Abbildung 61:
Beschneiungsstunden im Frühwinter (November und Dezember) an den beiden
Standorten im Zeitraum 2035-2065, Szenario. ................................................................................ 75
Abbildung 62:
Semmering: Szenarien der potenziellen Schneeschmelze am Semmering Pass
für die Wintermonate Dezember, Jänner und Februar. ................................................................... 75
Abbildung 63:
Szenarien der Ausfälle an Skierdays für drei Wiederkehrswahrscheinlichkeiten
und differenziert nach Ursache des Ausfalls: Median...................................................................... 76
Abbildung 64:
Szenarien der Ausfälle an Skierdays für drei Wiederkehrswahrscheinlichkeiten
und differenziert nach Ursache des Ausfalls. 5 jähriges Ereignis. .................................................. 77
Abbildung 65:
Szenarien der Ausfälle an Skierdays für drei Wiederkehrswahrscheinlichkeiten
und differenziert nach Ursache des Ausfalls. 20 jähriges Ereignis. ................................................ 77
Abbildung 66:
Szenarien der Ausfälle an Skierdays für drei Wiederkehrswahrscheinlichkeiten
und differenziert nach Ursache des Ausfalls. 20 jähriges Ereignis. ................................................ 78
Klimastudie Niederösterreich
Seite 279
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
7
1 Einleitung
Im Vergleich zu anderen industrialisierten Nationen erwirtschaftet Österreich einen sehr
hohen Anteil seines BIP/Kopf im Tourismussektor. Die starke Abhängigkeit der
österreichischen Wirtschaft vom Tourismus bedingt eine hohe Vulnerabilität gegenüber durch
Klimawandel bedingten Veränderungen. Darüber hinaus gewinnt der Wintertourismus im
Vergleich zum Sommertourismus immer mehr an Bedeutung, zumindest in Hinblick auf das
erzielte Einkommen. Die Schneeverhältnisse vor Weihnachten können beispielsweise einen
enormen Einfluss auf die Wirtschaftsprognosen für die laufende Saison, aber auch auf die
Arbeitslosenzahlen des gesamten Jahres haben.
Niederösterreich ist demgegenüber sehr viel stärker als Sommertourismusland positioniert
und wird vor allem international kaum als typische alpine Wintertourismusdestination
wahrgenommen. Dieser Umstand, der angesichts von sich häufenden Hiobsbotschaften für
den Wintertourismus, als beruhigend für die niederösterreichische Tourismusbranche als
ganze gesehen werden könnte, darf aber nicht darüber hinwegtäuschen, dass wesentliche
Infrastrukturen für den Wintertourismus in den letzten Jahren aufgebaut wurden, deren
ökonomische Auslastung gemeinsam mit der hohen Beschäftigungskonzentration im
Tourismus in diesen meist peripher-ländlichen Regionen dennoch auch Anlass zur Sorge um
die Zukunft des Wintertourismus geben.
Es ist daher nur folgerichtig, dass ein systematischer Ansatz zur Untersuchung der
Auswirkungen des Klimawandels auf das Land Niederösterreich auch eine gründliche und
flächendeckende Untersuchung zu diesem Thema mit einschließt.
Um diese Forschungsziele zu erreichen, werden alle niederösterreichischen Gemeinden in
Hinblick auf ihre Vulnerabilität gegenüber Klimaveränderungen untersucht. Die wichtigsten
Fragen hierbei beziehen sich auf die Faktoren, die die Vulnerabilität dieser Gemeinden
bestimmen, sowie die Möglichkeiten des sozioökonomischen Systems diese Vulnerabilität
durch geringere Abhängigkeit von sich verändernden Klimabedingungen zu verringern.
Aufbauend auf derartige Analysen kann beispielsweise eine zielgerichtete Suche nach
geeigneten Anpassungsstrategien erfolgen, wobei nicht nur technische Maßnahmen sondern
auch Optionen betrachtet werden könnten, die die Flexibilität des sozioökonomischen
Systems erhöhen.
Da das Projekt eine flächendeckende Klimatologie aller auf diese Art erhobene
verwundbaren Gebiete des Niederösterreichischen Wintertourismus nicht leisten kann, wir
sodann eine Beispielgemeinde (Semmering) herausgegriffen und für diese realistische
regionale Klimaszenarien aus GCM-Modellen abgeleitet und anschließend untersucht,
welche geänderten Rahmenbedingungen für den Wintertourismus diese Szenarien erwarten
lassen.
Die Forschungsergebnisse sollen Gemeinden und politischen Entscheidungsträgern
wertvolle Informationen bieten sowie Handlungsbedarf aufzeigen. Die Methodik, die in
diesem Projekt entwickelt und angewendet wird kann weiters dazu dienen, auch anderen
interessierten Gemeinden zu ermöglichen, ähnliche Studien durchzuführen.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 280
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
8
2 Naturräumliche Ausgangssituation
2.1 GEOGRAPHIE
Abbildung 1:
Darstellung der Seehöhenklassen nach Gemeindehauptort
Abbildung 1: stellt alle Gemeinden Österreichs nach der Zugehörigkeit des jeweiligen
Gemeindehauptortes zu neun Höhenklassen dar. Nachdem einige meteorologische
Parameter (etwa Schneefall- und ganz allgemein Temperaturgrenzen) höhenabhängig sind,
stellt diese Zusammenfassung von politischen Gemeinden zu Gruppen vergleichbarer
Seehöhe einen Aspekt der unterschiedlichen Ausgangsbedingungen österreichischer
Gemeinden für Tourismus-aktivitäten dar. Aus diesem Grund wurde dieser Parameter auch
in die Clusteranalysen, wie in Kapitel 5 dargestellt, aufgenommen.
Für das Land Niederösterreich zeigt sich eine deutliche Trennung in die flachen Bereiche des
Nordostens und Ostens (Weinviertel) sowie des Südostens (Industrieviertel) während
hingegen die westliche Landeshälfte (Waldviertel und Mostviertel) von zwei Gebirgszügen
geprägt ist.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 281
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
Abbildung 2:
9
Digitales Höhenmodell von Niederösterreich mit Darstellung der Nördlichen
Kalkalpen
Im Nordwesten liegt das Granitplateau der Böhmischen Masse, die geologisch älteste
Landschaft Österreichs, welche durchschnittliche Höhen von 400 bis 800m aufweist. Die
höchsten Erhebungen sind der Tischberg und der Groß Peilstein mit ca. 1.060m. Im Süden
wird die Böhmische Masse durch die Donau begrenzt.
Daran anschließend erstrecken sich die Nördlichen Kalkalpen (Niederösterreich-Steirische
Kalkalpen) mit den Ybbstaler Alpen (Hochkar, Ötscher), Türnitzer Alpen (Mariazeller
Bürgeralpe), Guttensteiner Alpen und der Rax-Schneeberg-Gruppe.
Der Schneeberg mit 2.076m ist die höchste Erhebung des Landes Niederösterreich und als
einziger Zweitausender des Landes zugleich auch der Östlichste der Alpen. Weitere vor
allem für den Wintertourismus wichtige Berge sind die Rax (höchste Erhebung auf
niederösterreichischem Gebiet: 1.943m), der Ötscher (1.893m) sowie das Hochkar (1.808m).
Klimastudie Niederösterreich
Seite 282
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
Abbildung 3:
10
Höhenheterogenität der Siedlungspunkte einer Gemeinde
Die Legende ist als Differenz zu lesen (höchster - niedrigster Siedlungspunkt im Gemeindegebiet)
Abbildung 3: zeigt einen Indikator, der als Annäherung an einen weiteren Aspekt von
geographischen Rahmenbedingung für den Tourismus in Gemeinden interpretiert werden
kann: Je größer die Differenz aus höchstem Siedlungspunkt und niedrigstem Siedlungspunkt
einer Gemeinde, desto stärker erstreckt sich der Siedlungsraum in vertikaler Hinsicht.
Landschaftsnutzungen wie Wandern, Schiwandern und Schifahren gewinnen ihre Attraktivität
zwar zunächst aus den Höhenunterschieden im Naturraum. Inwieweit Siedlungsaktivitäten
diesen Höhenlagen folgen, entscheidet aber unter anderem darüber, wie intensiv diese
menschlichen Aktivitäten vor Ort ökonomisch genutzt werden können.
Für Niederösterreich zeigt die Abbildung nur zwei Regionen mit nennenswerten
Höhendifferenzen innerhalb der Gemeindesiedlungspunkte. Dies sind zum einen der Bereich
der Ybbstaler Alpen (Hochkar, Ötscher) im Bezirk Scheibbs und zum anderen das WechselGebiet am südlichen Ende von Niederösterreich. Die Gemeinde Kleinzell (Bezirk Lilienfeld)
sticht aufgrund der 1.399m hohen Reisalpe hervor. Das Semmeringgebiet hebt sich wegen
seiner Passlage nicht besonders hervor.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 283
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
11
2.2 METEOROLOGIE
Österreich liegt in der Westwindzone der gemäßigten nördlichen Breiten. Die wichtigsten
Feuchtequellen für Österreich sind der Atlantik und das Mittelmeer. Der Niederschlag weist
einen starken Jahresgang auf, wobei die Niederschlagsmaxima im Sommer auftreten. Rund
die Hälfte des Jahresniederschlages fällt in den Monaten Mai bis August.
Die Niederschlagscharakteristika in den einzelnen Regionen sind sehr unterschiedlich. So
reicht die Spannbreite der Jahresniederschlagssummen von knapp 500 mm in Marchfeld und
Weinviertel bis zu 2.500 mm in Vorarlberg (Abbildung 4:). Dies hat zwei Hauptursachen:
Einerseits liegt Österreich im Übergangsbereich vom atlantisch zum kontinental beeinflussten
Klima. Dies bewirkt, dass in den östlichsten Regionen nur rund die Hälfte des
Jahresniederschlages der westlichsten Regionen fällt. Andererseits wirken die Alpen stark
modifizierend auf die Niederschlagsverteilung. In den Gebieten nördlich des
Alpenhauptkammes führen hauptsächlich atlantische Fronten, die in westliche bis
nordwestliche Strömungen eingebettet sind, zu Niederschlag. Hierbei verursacht die
Stauwirkung der Alpen sehr hohe Niederschlagssummen und große Intensitäten (Abbildung
4:). In den Gebieten südlich des Alpenhauptkammes treten hingegen Niederschläge großteils
in Verbindung mit einem Mittelmeertief auf. Im Sommerhalbjahr spielen in ganz Österreich
auch konvektive Niederschläge (Gewitter) eine wichtige Rolle.
Die Temperaturverteilung in Österreich ist stark durch die Alpen geprägt. Die
Jahresmitteltemperaturen reichen von mehr als 10 °C im östlichen Flachland bis hin zu unter
–4°C an den höchsten Berggipfeln (Abbildung 5:). Generell kann man in Österreich eine
Abnahme der Temperatur um rund 6 – 7 °C je 1000 m Seehöhe beobachten, wobei jedoch
während der Wintermonate durch ausgeprägte Temperaturinversionen diese
Temperaturabnahme mit der Höhe besonders in den Alpinen Tal- und Beckenlagen gestört
ist. Im Winter kann man daher erst ab einer Seehöhe von rund 1500 m mit einer konstanten
Temperaturabnahme mit der Höhe rechnen. Dies erkennt man auch in der Karte der
Wintermitteltemperatur (Abbildung 6:). Das Klagenfurter und Grazer Becken sind deutlich
kühler als vergleichbare Höhenlagen im Donautal.
Die Temperaturverteilung ist natürlich auch hauptverantwortlich für den Aufbau einer
Schneedecke. In den warmen Flachlandregionen ergeben sich im Mittel weniger als 75 Tage
mit einer geschlossenen Schneedecke, in den Akkumulationsregionen der Gletscher
hingegen bleibt der Schnee das ganze Jahr liegen (siehe Abbildung 7:).
Für die niederösterreichischen Skigebiete mit dem stark kontinentalen Einfluss bedeutet dies,
dass das Temperaturniveau für die Konservierung von Schnee aber auch für die
Kunstschneeproduktion sehr günstig ist. Weiters stammen die Luftmassen die in
Niederösterreich im Winter Schnee bringen hauptsächlich aus dem Nordsee- und
Ostseeraum, welche wesentlich kälter sind als Luftmassen vom Atlantik oder dem
Mittelmeerraum. Daher ist der Anteil an Schnee am Gesamtniederschlag im Winter deutlich
höher als in anderen Teilen Österreichs. Durch den kontinentalen Einfluss sind jedoch auch
die Niederschlagsmengen außerhalb einzelner Stauregionen relativ gering, wodurch der
Aufbau einer natürlichen Schneedecke teilweise erst im Jänner erfolgt.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 284
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
Abbildung 4:
Mittlerer Jahresniederschlag in Österreich 1961-1990. Datenquelle ÖKLIMZAMG
Datenquelle ÖKLIM-ZAMG
Abbildung 5:
Jahresmitteltemperatur in Österreich 1961-1990
Datenquelle ÖKLIM-ZAMG
Klimastudie Niederösterreich
Seite 285
12
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
Abbildung 6:
Wintermitteltemperatur in Österreich 1961-1990
Datenquelle ÖKLIM-ZAMG
Abbildung 7:
Mittlere Anzahl an Tagen mit einer Schneedecke 1961-1990
Datenquelle ÖKLIM-ZAMG
Klimastudie Niederösterreich
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13
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
14
3 Sozioökonomische Ausgangssituation
3.1 TOURISMUS/WINTERTOURISMUS IN NIEDERÖSTERREICH
Das Tourismus- und Freizeitangebot in Niederösterreich
Die begünstigte Lage und Erreichbarkeit des Bundeslandes Niederösterreich ergibt sich
durch die Nähe zu den Nachbarstaaten Slowakei, Ungarn und Tschechien sowie zur
Bundeshauptstadt Wien. Das Tourismusland Niederösterreich ist als sehr heterogen zu
bezeichnen und bietet auch landschaftlich und kulturell eine große Vielfalt. Das
Bundesland teilt sich in 6 unterschiedliche Tourismusdestinationen, die gesondert in der
Form von GmbHs ihr Tourismus- und Freizeitangebot organisieren (Amt der NÖ
Landesregierung), ein:
•
Das Waldviertel
•
Das Weinviertel
•
Donau Niederösterreich
•
Wienerwald
•
Das Mostviertel
•
die Region Wiener Alpen in Niederösterreich mit der Semmeringbahn als
Weltkulturerbe,
wobei den höchsten Bekanntheitsgrad die Wachau (Weltkulturerbe) und der Wienerwald
aufweisen (Merkl, 2004).
Die niederösterreichischen Tourismusregionen mit ihren reichhaltigen Attraktionen
zählen zu den ältesten Tourismuslandschaften Österreichs. Seit dem Jahr 1999 versucht
das Bundesland sich als das so genannte „Land des Genießens und der Lebenskultur“
eine differenzierte Wettbewerbsposition zu verschaffen, wobei ein breites Angebot,
Qualitätsverbesserung und Effizienzsteigerung Ziel der Tourismusstrategie der letzten
Jahre war (Amt der NÖ Landesregierung).
Kultur, Kulinarik und Wein, Gesundheit, sowie Natur- und Bewegungsräume werden als
Kernkompetenzen des Bundeslandes genannt, auf denen die Produktdifferenzierung
aufbaut, wobei folgende Bereiche akzentuiert werden:
•
Gesundheitstourismus (z.B. Baden, Bad Schönau, Moorbad Harbach)
•
Kultur (z.B. in Krems/Wachau, Tulln, St. Pölten) (Kulturlandschaften und
Kulturgüter, wie z.B. die Semmeringbahn als Welt UNESCO)
•
Naturlandschaften
•
Tourismus im Alpenraum
Klimastudie Niederösterreich
Seite 287
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
15
Obwohl Niederösterreich nicht zu den hochalpinen Bundesländern Österreich zählt, bietet
das Bundesland ein breites Angebot für alpine Touristen in der Sommer- und Wintersaison.
Die Schigebiete in Niederösterreich befinden sich vor allem im südlichen Teil des
Bundeslandes (vergleiche Abbildung 37: und Tabelle 8: in Kapitel 3.3). Hier einige Beispiele:
•
Das Hochkar: Das Hochkar ist im Winter mit 20 km Pistenlandschaft und 9
Aufstiegshilfen als größtes Schisportzentrum Niederösterreich bekannt und wird
auch im Sommer von Wanderern und alpinen Sportlern frequentiert. Zusätzlich
bietet das Hochkar Touristenattraktionen wie z.B. die „Hochkarhöhle“.
•
Ötscherland: Lackenhof am Ötscher (810m bis zu einer Höhe von 1.410 m) mit
5 Schleppliften und 3 Seilbahnen gilt als bekanntester Wintersportort im
Ötscherland.
•
Das Schigebiet Hirschenkogel liegt zwischen Niederösterreich und der
Steiermark (bis zu einer Höhe von 1.340 Metern über dem Meeresspiegel). Das
Schigebiet bietet neben einem Schlepplift und einer Sesselbahn die einzige
Gondelbahn auf Bundeslandebene. Als besondere Attraktion des
Hirschenkogels kann weiters die europaweit stärkste Flutlichtanlage angeführt
werden, die den Tages- und Nachtschibetrieb ermöglicht.
•
Die Gemeindealpe offeriert Schifahrern präparierte Pisten bis zu einer Höhe von
1.626 Metern über dem Meeresspiegel, die mit 2 Seilbahnen sowie einem
Tellerlift für Kinder und Anfänger als Übungslift ausgestattet sind.
•
St. Corona am Wechsel auf 850 Metern Höhe über dem Meeresspiegel liegt am
Fuße des Kampsteins. Die Bergstation auf einer Höhe von 1.422 Metern über
dem Meeresspiegel kann mit einem Vierersessellift erreicht werden. Zusätzlich
werden ein weiterer Sessellift und zwei Schleppliftanlagen angeboten.
•
Auf dem Annaberg in den Mostviertler Alpen wurden 9 Lifte errichtet, darunter 2
Vierersesselbahnen mit Förderbandeinstieg, ein Doppelsessellift sowie sechs
Schlepplifte. Zusätzlich zum Schisport werden auch weitere Wintersportarten,
wie etwa Eisstockschießen, Langlaufen, Tourengehen, Schneeschuhwandern,
Pferdeschlittenfahren angeboten.
•
Auf dem Königsberg/Hollenstein an der Ybbs sind Abfahrten von 15 km mit
unterschiedlichen Schwierigkeitsgraden befahrbar, die mit 4 Schleppliften,
einem Tellerlift und einem Kleinkinderlift ausgestattet sind.
•
Die Rax ist ein kleineres, jedoch sehr beliebtes Schigebiet und bietet im Winter
eine gut funktionierende Liftinfrastruktur (Schlepplift und Seilbahn).
•
Die Gutensteiner Alpen gelten als besonders beliebtes Wander- und
Klettergebiet für die Einwohner der Großräume Wien, Wiener Neustadt und St.
Pölten im Sommer. Im Winter werden die Südosthänge des Unterbergs als
Schisportgebiete genutzt.
•
Im Grenzgebiet zu Oberösterreich befindet sich in der Nähe von Waidhofen an
der Ybbs das Schigebiet „Forsteralm“. Insgesamt erschließen acht Lifte (1
Sessellift, 6 Schlepplifte und ein Übungslift) 18 Pistenkilometer.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 288
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
16
Obwohl die Regionen Niederösterreichs im Vergleich zu anderen Bundesländern nicht als
typische Wintersportregionen eingestuft werden, bietet der Alpenraum sowohl im Sommer als
auch im Winter Tourismusattraktionen. Die Zielgruppen im alpinen Sommertourismus sind
hauptsächlich Wanderer und das jüngere sportlich aktive Segment, während im Winter die
Produktgestaltung vorwiegend auf Wintersportler abzielt (siehe Amt der NÖ
Landesregierung). Die Nächtigungsentwicklungen der letzten Jahre zeigen, dass der
Wintertourismus im Gegensatz zum Sommertourismus (siehe dazu auch Abbildung 11:)
mehr an Bedeutung gewonnen hat. Dennoch werden durch die einsaisonale Prägung einiger
Betriebe die Kapazitäten nicht voll ausgelastet. Eine Erklärung für die im Allgemeinen
steigende Bedeutung der Wintersaison schreiben Insider auch Erfolgen in der Attraktivierung
der Produktgestaltung im Winter zu (siehe etwa Merkl, 2004).
Die deutlich überdurchschnittlich hohen Nächtigungszahlen 2002-2006 in Schi- und
Wellnessgemeinden steigerten aufgrund ihrer hohen Wertschöpfungswirksamkeit die
Bedeutung des Wintertourismus sowie des ganzjährigen Gesundheitstourismus und stellen
daher in Hinblick auf die Ostöffnung seit Jahren besondere Schwerpunkte der
Verkaufsförderung dar (siehe Merkl, 2004). Der Gesundheitstourismus ist ebenfalls ein nicht
unerheblicher Wirtschaftsfaktor, wobei Ärzte, Privatpatienten sowie Krankenkassen die
kaufentscheidende Gruppen sind (siehe Amt der NÖ Landesregierung).
Ein weiterer Trend liegt in der Verknüpfung des vielfältigen kulturellen Angebots mit dem
Wirtschaftstourismus, der ein besonders hohes Wachstum verzeichnet (siehe Madl, 2006).
Ein einschneidendes Charakteristikum der Tourismuswirtschaft in Niederösterreich in den
letzten Jahren stellt auch die Tendenz zum Tagestourismus dar, die in der sinkenden
durchschnittlichen Nächtigungsdauer reflektiert wird. Tabelle 1: zeigt, dass die
durchschnittliche Aufenthaltsdauer von 2,7 Tagen in 2006 unter dem bundesweiten
Durchschnitt liegt und Niederösterreich nach dem Burgenland im Vergleich zu den restlichen
Bundesländern die geringste Nächtigungsanzahl aufweist.
Tabelle 1:
Beherbergungen im Bundesländervergleich 2006
2006
Ankünfte
Nächtigungen
Ø Aufenthaltsdauer
777.737
2.576.448
3,3
Kärnten
2.467.001
12.300.769
5,0
Niederösterreich
2.238.520
6.071.534
2,7
Oberösterreich
2.169.337
6.607.795
3,0
Salzburg
5.442.248
23.272.876
4,3
Steiermark
2.771.668
9.746.139
3,5
Tirol
8.533.283
41.689.733
4,9
Vorarlberg
1.805.798
7.753.620
4,3
Wien
3.928.870
9.349.005
2,4
30.134.462
119.367.919
4,0
Burgenland
Österreich
Datenquelle: Statistik Austria
Der Tages- und Ausflugstourismus verstärkt die Relevanz der Zusammenarbeit von
Regionen untereinander sowie intensivierter Marketingmaßnahmen im Osten (Merkl, 2004).
Besondere Zielgruppen im Ausflugstourismus sind Ausflügler aus Wien und Niederösterreich
Klimastudie Niederösterreich
Seite 289
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
17
(Amt der NÖ Landesregierung). Die sinkende durchschnittliche Aufenthaltsdauer kann bei
parallelem Anstieg der Beschäftigten- und Touristenanzahl auch als Hinweis auf die
Qualitätssteigerung des touristischen Angebots interpretiert werden, die in der
Positionierungsstrategie 2010 des Landes Niederösterreich verankert ist.
Aufgrund der Dynamik der internationalen Märkte wird im Rahmen der
Positionierungsstrategie ein komplexes Zielsystem mit konkreten Teilzielen verfolgt, wobei
zusammenfassend folgende Komponenten genannt werden (siehe Amt der NÖ
Landesregierung): Wirtschaftlichkeit (z.B. Steigerung der Tourismusumsätze mit dem
zugrunde liegenden Ziel der Erhöhung der Auslastung, der Nächtigungszahlen sowie der
Arbeitsplätze), Markt- und Gästeziele (Verbesserung von Image und Wiederbesuchsabsicht)
und Prozessziele auf Betriebs- und Organisationsebene.
Abbildung 8:
in Mio.
45
Nächtigungsentwicklung im Bundesländervergleich 1997 - 2006
Nächtigungsentwicklung im Bundesländervergleich
40
Tirol
35
Salzburg
30
Kärnten
Steiermark
25
Wien
20
Vorarlberg
15
Oberösterreich
10
Niederösterreich
5
Burgenland
0
1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006
Datenquelle: Tourismusstatistiken (ST.AT)
3.1.1
Tourismusintensität
Die folgenden Abbildungen zeigen neben den Absolutzahlen der Nächtigungen einen
weiteren wesentlichen Parameter, der für die meisten regionalökonomischen
Charakterisierungen von Gebieten zur Bestimmung der Tourismusintensität
herangezogen wird: Nächtigungen pro Einwohner und Jahr (Nächtigungsdichte). Die im
nachfolgenden Kapitel 3.1.2 dargestellten Karten zur Winterdominanz legen eine These
nahe, die auch durch nähere Analyse bestätigt wird: der Wintertourismus ist in Österreich
insgesamt weitgehend nächtigungsintensiver als der Sommertourismus. Diese Tatsache
verdankt sich zum Teil der geringeren Bevölkerungszahl in den Berggemeinden. Aber
ein Blick auf die Absolutzahlen in Abbildung 9: zeigt, dass mit Ausnahme der
und
verschiedenen
Kärntner
Seengemeinden
die
Städtedestinationen
Wintertourismusgemeinden insgesamt am stärksten frequentiert werden.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 290
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
Abbildung 9:
18
Durchschnittliche Zahl der Nächtigungen in Österreich 2000 - 2004
Folgende Abbildung veranschaulicht deutlich, dass auch in Niederösterreich hauptsächlich
alpine Regionen, wie z.B. die Schigebiete Hochkar, Ötscher im Nordwesten und der
Semmering im Nordosten sowie die Kurgemeinden (Baden, Moorbad/Harbach) in 2002-2006
die höchsten durchschnittlichen Nächtigungszahlen verzeichneten.
Abbildung 10: Durchschnittliche Zahl der Nächtigungen in Niederösterreich 2002 - 2006
Klimastudie Niederösterreich
Seite 291
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
19
Obwohl das Tourismusland Niederösterreich insgesamt im Sommer stärker als im Winter
frequentiert wird, zeigt die nachstehende Abbildung 11:, dass die Nächtigungsentwicklung in
der Sommersaison im Vergleich zur Wintersaison an Bedeutung verliert.
Abbildung 11: Nächtigungsentwicklung in Niederösterreich 1972 -2006
4.500.000
4.000.000
3.500.000
3.000.000
2.500.000
2.000.000
1.500.000
1.000.000
500.000
Nächtigungen Wintersaison
Nächtigungen Sommersaison
19
73
19
77
19
82
19
87
19
92
19
97
19
98
19
99
20
00
20
01
20
02
20
03
20
04
20
05
20
06
-
Datenquelle: Tourismusstatistiken (ST.AT)
Abbildung 12: illustriert den insgesamt positiven Aufwärtstrend in der Zahl der Ankünfte 19722006. Da die durchschnittliche Aufenthaltsdauer in den letzten Jahren drastisch gesunken ist
(siehe Abbildung 13:), kristallisiert sich ein deutlicher Trend zum Tages- bzw.
Ausflugstourismus heraus.
Abbildung 12: Zahl der Ankünfte in Niederösterreich 1972 -2006
1.600.000
1.400.000
1.200.000
1.000.000
800.000
600.000
400.000
200.000
Ankünfte Wintersaison
Ankünfte Sommersaison
19
73
19
77
19
82
19
87
19
92
19
97
19
98
19
99
20
00
20
01
20
02
20
03
20
04
20
05
20
06
-
Datenquelle: Tourismusstatistiken (ST.AT)
Klimastudie Niederösterreich
Seite 292
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
20
Abbildung 13: Durchschnittliche Aufenthaltsdauer in Niederösterreich 1972 -2006
8,0
7,0
6,0
5,0
4,0
3,0
2,0
Ø Aufenthaltsdauer Wintersaison
1,0
Ø Aufenthaltsdauer Sommersaison
19
73
19
77
19
82
19
87
19
92
19
97
19
98
19
99
20
00
20
01
20
02
20
03
20
04
20
05
20
06
0,0
Datenquelle: Tourismusstatistiken (ST.AT)
Abbildung 14: illustriert die Nächtigungsdichte, d.h. die Nächtigungen pro Einwohner und
Jahr in Österreich, die in Westösterreich stark konzentriert ist. Im Vergleich dazu stellt
Abbildung 15: die Nächtigungsdichte in Niederösterreich dar, wobei sich ein ähnliches Bild
wie bei den Gesamtnächtigungen in Österreich ergibt. Eine Erklärung dafür stellen die
geringen durchschnittlichen Einwohnerzahlen in den Schisportgemeinden dar, woraus sich
auch eine wesentlich stärkere relative ökonomische Bedeutung des Tourismus in diesen
Gemeinden ableiten lässt.
Abbildung 14: Nächtigungsdichte in Österreich (Nächtigungen pro Einwohner und Jahr)
Klimastudie Niederösterreich
Seite 293
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
21
Abbildung 15: Nächtigungsdichte gesamt in Niederösterreich (Nächtigungen pro Einwohner
und Jahr)
3.1.2
Bedeutung der Saisonen
Vergleich der Tourismusintensität in sommer- bzw. winterdominierten
Gemeinden in Österreich.
Vergleich Gemeinden mit Sommer- bzw. alle Gem. mit Gem. mit > 50% Gem. mit > 50%
Winterschwerpunkt
Nächtigungen
Winternächt.
Sommernächt.
Anzahl
1.571
247
1.324
Gemeinden
Durchschnittl. EW-Zahl
4.384
1.999
4.829
Summe Einwohner
6.887.948
493.836
6.394.112
Summe Nächtigungen
59.194.925
39.509.357
19.685.568
Wintersaison
Anteil (%)
100
67
33
2004/2005
Nächtigungsdichte
9
80
3
Summe Nächtigungen
59.578.497
21.287.724
38.290.773
Sommersaison
Anteil (%)
100
36
64
2005
Nächtigungsdichte
9
43
6
Summe Nächtigungen
119.241.539
60.989.017
58.252.522
Jahr 2005
Anteil (%)
100
51
49
Nächtigungsdichte
17
124
9
Tabelle 2:
Datenquelle: Statistik Austria und eigene Berechnungen
Klimastudie Niederösterreich
Seite 294
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
22
Betrachtet man gesamt Österreich, so ist die Nächtigungsdichte im Sommer annähernd
gleich hoch bzw. leicht höher wie die Nächtigungsdichte im Winter. Nur 247 der 2357
österreichischen Gemeinden erzielen jedoch mehr als 50% der Nächtigungen in der
Wintersaison. Mehr als die Hälfte aller Nächtigung in Österreich finden in diesen Gemeinden
mit mehr als 50% der Nächtigungen im Winter statt. Tabelle 2: gibt einen Überblick über die
unterschiedliche Intensität des Tourismus in den sommer- bzw. winterdominierten
Gemeinden Österreichs.
Ausschließlich im Sommer erfolgreiche Tourismusgemeinden sind in Abbildung 16: gut durch
die grüne Einfärbung erkennbar, wie etwa das oberösterreichische Salzkammergut zwischen
Mondsee und Traunsee, die Wachau, die Gemeinden um den Neusiedlersee, das Gros der
Kärntner Tourismusgemeinden etc., während es beispielsweise Gemeinden am Arlberg und
in den Ötztaler Alpen auf annähernd 100% der Nächtigungen in der Wintersaison bringen.
Die Dominanz des Wintertourismus in vielen Alpengemeinden wird noch deutlicher in
Abbildung 17: zum Ausdruck gebracht, welche sich auf die Darstellung von Werten in
Gemeinden mit mindestens 50% Nächtigungsanteil in der Wintersaison konzentrieren.
Abbildung 16: Durchschnittlicher Anteil der Nächtigungen in den Wintersaisonen der Jahre
2000 – 2005 in Österreich
Im Westen Österreichs liegt der deutliche Saisonschwerpunkt im Winter, wie der in Abbildung
16: dargestellte durchschnittliche Anteil der Nächtigungen in der Wintersaison in den letzten
Jahren zeigt. Das Verhältnis der Winternächtigungen zu den Sommernächtigungen (siehe
Abbildung 17:) ist ebenfalls in Westösterreich (Vorarlberg, Salzburg und Tirol) stark
akzentuiert. Das Schigebiet Hochkar erweist sich als die Gemeinde mit der stärksten
Wintertourismusdominanz in Niederösterreich.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 295
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
23
Abbildung 17: Gemeinden mit Wintertourismusdominanz in Österreich (Verhältnis der
Winternächtigungen zu Sommernächtigungen).
Abbildung 18: zeigt ein geographisch deutlich uneinheitliches Bild der Zu- oder
Abnahmen der Nächtigungszahlen der Wintersaison vom Jahr 2000 bis zum Jahr 2005.
Im Osten Österreichs ist eine stärkere Polarisierung zwischen Gewinnern und Verlieren
in Hinblick auf die Veränderung in den Nächtigungszahlen zu beobachten.
Abbildung 18: Zu- oder Abnahme der Nächtigungszahlen der Wintersaisonen vom Jahr 2000
bis zum Jahr 2005 in Österreich
Dabei können im Allgemeinen größere Schwankungen im Osten Österreichs und eine
stabilere Auslastung im Westen, das heißt in den eher winterdominierten bzw.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 296
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
24
Ganzjahrestourismusgemeinden, die wie in Abbildung 17: erkennbar wesentlich höhere
absolute Nächtigungszahlen aufweisen, festgestellt werden. Das ausgesprochen heterogene
Bild, das Verbesserungen bei der touristischen Infrastruktur ebenso widerspiegelt wie
Abnahmen, die unter Umständen auf ungünstige Witterungslagen zurückgeführt werden
können, verlangt jedoch eine genauere Analyse im Detail, wie sie mit Ausnahme von
Regressionsmethoden vor allem mithilfe der, aufgrund der Clusteranalyse vorgenommenen
Gruppenbildung sinnvoll ist. Abbildung 19: stellt die starke Konzentration der
Nächtigungsdichte in der Wintersaison in Süd- und Westösterreich (Vorarlberg, Tirol,
Salzburg und Kärnten) dar.
Abbildung 19: Nächtigungsdichte in der Wintersaison in Österreich (Nächtigungen pro
Einwohner und Jahr)
Anzahl der Nächtigungen der Winter- und Sommersaison 2006 im
Bundesländervergleich
Nächtigungen
Nächtigungen
2006
Winter
Sommer
Tirol
24.738.751
16.823.228
Salzburg
12.680.634
9.565.855
Vorarlberg
4.616.379
3.116.473
Steiermark
4.426.132
5.202.736
Wien
3.817.686
5.445.693
Kärnten
3.447.218
8.816.214
Oberösterreich
2.204.409
4.073.964
Niederösterreich
2.096.181
3.620.037
Burgenland
697.227
1.769.797
Tabelle 3:
Datenquelle: Statistik Austria
Klimastudie Niederösterreich
Seite 297
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
25
Abbildung 20: Saisonschwerpunkt in Niederösterreich 1972 - 2006
80
70
60
50
40
30
20
Anteil Sommersaison an Nächtigungen gesamt
10
Anteil Wintersaison an Nächtigungen gesamt
19
73
19
77
19
82
19
87
19
92
19
97
19
98
19
99
20
00
20
01
20
02
20
03
20
04
20
05
20
06
-
Abbildung 20: veranschaulicht den Saisonschwerpunkt in Niederösterreich. Der Anteil der
Nächtigungen im Sommer an der Gesamtanzahl in den Jahren 1972-2006 ist höher als im
Winter, wobei die Wintersaison anteilsmäßig einen leichten Aufwärtstrend verzeichnet.
Abbildung 21: Aufteilung der Gemeinden in Niederösterreich nach Nächtigungsschwerpunkt
(Durchschnitt 2002-2006 in %)
Abbildung 21: zeigt, dass die Nächtigungsschwerpunkte in den Gemeinden
Niederösterreichs uneinheitlich polarisiert sind: Der Anteil der Nächtigungen in der
Wintersaison ist besonders stark in den Schisportgebieten Hochkar, Ötscher und Semmering
konzentriert.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 298
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
26
Abbildung 22: Anteil der Nächtigungen in der Wintersaison in Niederösterreich (Durchschnitt
2002 – 2006 in %)
Die folgende Abbildung 23: illustriert die relativ starke Polarisierung in Gewinner und Verlierer
an Nächtigungen in den Gebirgsregionen im Sommer 2005 im Vergleich zu 2001 in
Niederösterreich. Abbildung 24: zeigt ein ähnliches Bild für den Wintertourismus, jedoch mit
einer allgemein positiveren Entwicklung in den Nächtigungszahlen.
Abbildung 23: Entwicklung der Nächtigungen in den Sommersaisonen 2001/2005 in
Niederösterreich
Klimastudie Niederösterreich
Seite 299
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
27
Abbildung 24: Entwicklung der Nächtigungen in den Wintersaisonen 2001/2005 in
Niederösterreich
Tabelle 4:
Vergleich der Gemeinden in Niederösterreich (Kriterium Saisonschwerpunkt)
Kriterium
Saisonschwerpunkt
Gemeinden
Alle Gemeinden
mit Nächtigungen
zw. Winter 02Sommer 06
Ohne Gemeinden ohne
Nächtigungen
Anzahl Gemeinden
Durchschnittliche EW-Zahl
Gemeinden mit
mehr als 50% der
Nächtigungen im
Winter
Gemeinden mit
mehr als 50% der
Nächtigungen im
Sommer
322
13
309
3.540
2.463
3.585
Summe EW
1.139.886
32.021
1.107.865
Summe Nächtigungen
5.668.881
453.673
5.215.209
ØAnteil Nächtigungen
100
8
92
ØNächtigungsdichte
5,0
Summe Nächtigungen
NaWiØ_02-06
2.036.464
ØAnteil Nächtigungen
NaWiØ_02-06
100
ØNächtigungsdichte
NaWiØ_02-06
1,8
Nächtigungen Sommer Summe Nächtigungen
Ø 2002- 2006
NaSoØ_02-06
3.632.417
ØAnteil Nächtigungen
NaSoØ_02-06
100
ØNächtigungsdichte
NaSoØ_02-06
3,2
Datenquelle: Tourismusstatistiken (ST.AT); Berechnungen JR-InTeReg
14,2
4,7
272.601
1.763.863
13
87
8,5
1,6
181.072
3.451.346
5
95
5,7
3,1
Nächtigungen Ø
Winter 02-Sommer 06
Nächtigungen im
Winter
Ø 2002-2006
Klimastudie Niederösterreich
Seite 300
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
3.1.3
28
Bedeutung des Schitourismus
Tabelle 5:
Vergleich der Gemeinden in Niederösterreich (Kriterium Liftinfrastruktur)
Kriterium
Liftinfrastruktur
Ohne Gemeinden ohne
Nächtigungen
Gemeinden
Anzahl Gemeinden
Alle Gemeinden
mit Nächt. zw.
WI 02-SO 06
322
Durchschnittliche EW-Zahl
Nächtigungen Ø
Winter 02-Sommer 06
Gemeinden ohne
Lifte lt. Statistik
273
Gemeinden mit
Lift(en) lt. Statistik
49
3.540
3.821
1.973
Summe EW
1.139.886
1.043.215
96.671
Summe Nächtigungen
5.668.881
4.620.098
1.048.784
davon im Sommer (%)
64
66
55
ØAnteil Nächtigungen
100
81
19
ØNächtigungsdichte
5,0
Summe Nächtigungen
NaWiØ_02-06
2.036.464
Nächtigungen im
ØAnteil Nächtigungen
Winter
NaWiØ_02-06
100
Ø 2002-2006
ØNächtigungsdichte
NaWiØ_02-06
1,8
Summe Nächtigungen
NaSoØ_02-06
3.632.417
Nächtigungen Sommer ØAnteil Nächtigungen
Ø 2002- 2006
NaSoØ_02-06
100
ØNächtigungsdichte
NaSoØ_02-06
3,2
Datenquelle: Tourismusstatistiken (ST.AT); Berechnungen JR-InTeReg
4,4
10,8
1.564.398
472.066
77
23
1,5
4,9
3.055.700
576.717
84
16
2,9
6,0
Eine Betrachtung der Nächtigungsentwicklung in Abbildung 25: zeigt, dass die
Übernachtungen von 1997 bis 2006 in den Gemeinden mit Liftinfrastruktur in der
Wintersaison stagnierten im Gegensatz zu den Gemeinden ohne Liftinfrastruktur. Eine
mögliche Erklärung für das unplausible Ergebnis können durch die verhältnismäßig hohen
Investitionen in Liftkapazitäten im Vergleich zu relativ geringen Investitionen in die Qualität
und Bettkapazitäten von Unterkünften (siehe auch Abbildung 30: und Abbildung 31:)
begründet werden.
Abbildung 25: Nächtigungsentwicklungen in den Wintersaisonen 1997 – 2006 in
Niederösterreich (Vergleich Gemeinden mit/ohne Lifte)
2.500.000
Nächtigungsentwicklung Wintersaison 1997-2006
2.000.000
1.500.000
Gemeinden mit Lift(en)
Gemeinden ohne Lifte
gesamt
1.000.000
500.000
0
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
Datenquelle: Tourismusstatistiken (ST.AT); eigene Berechnungen
Klimastudie Niederösterreich
Seite 301
2006
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
29
Ein eher positives Ergebnis zeigt hingegen die folgende Abbildung 26: unter Einbeziehung
der Nachbargemeinden zu den Liftgemeinden: Die Verringerung der Übernachtungen in den
letzen 4 Jahren in den Gemeinden mit Liftinfrastruktur ist unter Einbezug der
Nachbargemeinden quantitativ weniger erheblich bzw. weist die Zunahme der Nächtigungen
in den Lift- und Nachbargemeinden Übernachtungen von 1997 bis 2006 insgesamt einen
positiveren Trend auf.
Abbildung 26: Nächtigungsentwicklung in den Wintersaisonen 1997 – 2006 in Niederösterreich
(Vergleich Liftgemeinden & Nachbargemeinden vs. Restl. Gemeinden)
2.500.000
Nächtigungsentwicklung Wintersaison 1997-2006
2.000.000
1.500.000
1.000.000
Liftgemeinden&Nachbargemeinden
restl. Gemeinden
gesamt
500.000
0
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
Datenquelle: Tourismusstatistiken (ST.AT); eigene Berechnungen
Der positive Aufwärtstrend in den restlichen Gemeinden wird in Abbildung 27: gesondert
sichtbar.
Abbildung 27: Nächtigungsentwicklung in den Wintersaisonen 1997 – 2006 in Niederösterreich
Nächtigungsentwicklung Wintersaison 1997-2006
2.000.000
Gemeinden mit Lift(en)
Nachbargemeinden
restliche Gemeinden
gesamt
1.500.000
1.000.000
500.000
0
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
Datenquelle: Tourismusstatistiken (ST.AT); eigene Berechnungen
Klimastudie Niederösterreich
Seite 302
2006
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
30
Die nachstehende Abbildung 28: veranschaulicht den offensichtlichen Verlust an Attraktivität
der Liftgemeinden in der Sommersaison, die mittels der negativen Nächtigungsentwicklung
von 1997 bis 2006 demonstriert wird.
Abbildung 28: Nächtigungsentwicklungen in den Sommersaisonen 1997 – 2006 in
Niederösterreich (Vergleich Gemeinden mit/ohne Lifte)
4.000.000
Nächtigungsentwicklung Sommersaison 1997-2006
3.500.000
3.000.000
2.500.000
Gemeinden mit Lift(en)
Gemeinden ohne Lifte
gesamt
2.000.000
1.500.000
1.000.000
500.000
0
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
Datenquelle: Tourismusstatistiken (ST.AT); eigene Berechnungen
In Abbildung 29: tritt unter gemeinsamer Betrachtung der Lift- und Nachbargemeinden die
negative Entwicklung in der Sommersaison deutlich akzentuiert hervor. Bemerkenswert ist
hier die beinahe symmetrische Entwicklung zu den restlichen Gemeinden.
Abbildung 29: Nächtigungsentwicklung in den Sommersaisonen 1997 – 2006 in
Niederösterreich (Vergleich Liftgemeinden & Nachbargemeinden vs. Restl.
Gemeinden)
4.000.000
Nächtigungsentwicklung Sommersaison 1997-2006
3.500.000
3.000.000
2.500.000
2.000.000
1.500.000
1.000.000
Liftgemeinden&Nachbargemeinden
restl. Gemeinden
gesamt
500.000
0
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
Datenquelle: Tourismusstatistiken (ST.AT); eigene Berechnungen
Klimastudie Niederösterreich
Seite 303
2006
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
31
Abbildung 30: Entwicklung der Bettenkapazitäten in den Wintersaisonen in Niederösterreich
(Vergleich Gemeinden mit/ohne Lifte).
Entwicklung Betten Wintersaison
35.000
30.000
25.000
20.000
Gem. mit Lift(en)
Gem. ohne Lifte
gesamt
15.000
10.000
5.000
0
1992
2002
2004
2006
Datenquelle: Tourismusstatistiken (ST.AT); eigene Berechnungen
Die Abbildung 30: setzt die abnehmende Entwicklung der Bettenkapazitäten in den
Wintersaisonen von 1992 bis 2006 in den Gemeinden mit vorhandenen Liftkapazitäten der
insgesamt positiven Entwicklung der Bettenanzahl entgegen, wobei hier nicht auf die Qualität
der installierten Bettenkapazität hin untersucht wurde. Analog werden in Abbildung 31: für die
Sommersaison die Entwicklungen der Bettenkapazitäten im Vergleich dargestellt, wobei
ähnliche Schlüsse wie in Abbildung 30: gezogen werden können.
Abbildung 31: Entwicklung der Bettenkapazitäten in den Sommersaisonen in
Niederösterreich (Vergleich Gemeinden mit/ohne Lifte).
Entwicklung Betten Sommersaison
35.000
30.000
25.000
20.000
Gem. mit Lift(en)
Gem. ohne Lifte
gesamt
15.000
10.000
5.000
0
1992
2002
2004
Datenquelle: Tourismusstatistiken (ST.AT); eigene Berechnungen
Klimastudie Niederösterreich
Seite 304
2006
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
32
3.2 BESCHÄFTIGUNG
Die in Abschnitt 3 erläuterte und in den Abbildungen für Gesamtösterreich dargestellte
Konzentration von touristischen Angeboten spiegelt sich naturgemäß auch in der
Beschäftigungssituation auf Gemeindeebene wider. Abbildung 32: stellt diesbezüglich einen
Parameter dar, der im Zusammenhang mit den Risiken des Klimawandels für den Tourismus
eine zum Teil problematisch hohe Abhängigkeit des Arbeitsmarktes vieler österreichischer
Gemeinden vom Tourismus erkennen lässt. In den verschiedenen Rotschattierungen sind all
jene Gemeinden dargestellt, deren Beschäftigtenanteil im Tourismus gemessen an den
Gesamtbeschäftigten über dem entsprechenden Wert des Österreichdurchschnitts von rund
6,5% liegt. In extremen Fällen kann dieser Wert das ca. 12,5 fache des Durchschnitts, also
über 80% der Gesamtbeschäftigung annehmen. Höhere Konzentration der Beschäftigten im
Tourismussektor kann aufgrund der starken Witterungsabhängigkeit des Tourismus als ein
wesentlicher Faktor für zunehmende ökonomische Vulnerabilität im Hinblick auf
Klimaveränderungen für eine Gemeinde im Vergleich zum Österreichdurchschnitt gewertet
werden. In Abbildung 33: ist der jeweilige „absolute“ Anteil der Beschäftigten im
Tourismussektor an den Gesamtbeschäftigten im Tertiären Sektor dargestellt.
Bezugnehmend auf die Bedeutung der Kriterien „Saisonschwerpunkt“ und „Vorhandensein
von Liftinfrastruktur“, die in den vorhergehenden Abschnitten dargestellt wurde, wird in
Tabelle 6 deren Bedeutung in Hinblick auf Beschäftigung im Tourismus quantitativ
zusammengefasst.
Vergleich der Gemeinden in Niederösterreich (Kriterien Saisonschwerpunkt und
Liftinfrastruktur) in Hinblick auf Beschäftigung
Kriterium
Kriterium
"Saisonschwerpunkt"
"Liftinfrastruktur"
Alle
Gemeinden
Gemeinden
Gemeinden Gemeinden
Gemeinden mit mehr als mit mehr als ohne Lift(e) mit Lift(en)
mit Nächt.
50% der
50% der
lt. Statistik lt. Statistik
in den
Nächtigungen Nächtigungen
Jahren 2002- im Sommer
im Winter
2006
Anzahl Gemeinden
322
309
13
273
49
Durchschnittliche EW-Zahl
3.540
3.585
2.463
3.821
1.973
Summe EW
1.139.886
1.107.865
32.021
1.043.215
96.671
Summe Beschäftigte
461.717
452.832
8.885
434.162
27.555
Summe Beschäftigte im
Tourismus
25.786
24.807
979
22.785
3.001
Anteil Beschäftigte im
Tourismus
5,6
5,5
11,0
5,2
10,9
Tabelle 6:
Datenquelle: Tourismusstatistiken (ST.AT), BMVIT; Berechnungen JR-InTeReg
Klimastudie Niederösterreich
Seite 305
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
33
Abbildung 32: Konzentration der Beschäftigung in Österreich (Anteil der Beschäftigten im
Tourismussektor an den Gesamtbeschäftigten auf Gemeindeebene im
Vergleich zum entsprechenden Anteil im Österreichdurchschnitt).
Die nachstehende Abbildung 33: demonstriert die extreme Abhängigkeit einiger alpiner
österreichischer Gemeinden von der Tourismusbeschäftigung. Die Beschäftigten in den
Gemeinden Rohrmoos, Schladming, Kitzbühel oder Ober- und Untertauern stechen
beispielsweise deutlich als besonders tourismusabhängig hervor, oft sind bis zu drei Viertel
aller Beschäftigten im Tourismussektor tätig.
Abbildung 33: Anteil der Beschäftigten im österreichischen Tourismussektor an den
Gesamtbeschäftigten im Tertiärsektor
In Niederösterreich liegt die starke regionale Konzentration der Tourismusbeschäftigung vor
allem in den gebirgigen Gebieten und der Wachau, wie Abbildung 34: veranschaulicht.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 306
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
34
Abbildung 34: Lokation Tourismus an Tertiärbeschäftigung in Niederösterreich
Abbildung 35: Anteil Beschäftigte im Tourismus an Gesamtbeschäftigten in Niederösterreich (in %).
Im Vergleich zu den Gemeinden, die bundesweit als am meisten tourismusabhängig
eingestuft werden (siehe Abbildung 32: und Abbildung 33:), weisen die
niederösterreichischen Gemeinden in Abbildung 35: eine geringere Abhängigkeit auf. Die
Gemeinden mit der höchsten Tourismusabhängigkeit in Niederösterreich sind lokal sehr
begrenzt. Die wertschöpfungswirksame Funktion der Tourismus- und Freizeitwirtschaft
erweist sich jedoch auch in Niederösterreich als unentbehrliche Wirtschaftskomponente. Im
Jahre 2005 trug das Beherbergungs- und Gaststättenwesen mit 1.005 Mio. € rund 3% zur
Klimastudie Niederösterreich
Seite 307
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
35
direkten Bruttowertschöpfung bei. In Hinblick auf die stagnierende Agrarwirtschaft ist der
Tourismus in Niederösterreich zusätzlich für die Beschäftigungsstabilität in ländlichen
Regionen von Bedeutung. Die Beschäftigung in diesem Wirtschaftszweig ist seit dem Jahr
2000 kontinuierlich im Steigen begriffen (siehe Abbildung 36:). Dasselbe gilt für die Zahl der
Betriebe, die von 5.306 im Jahr 2000 auf 6.175 Betriebe im Jahr 2005 anstieg. Bei den
Betriebserlösen pro Beschäftigtem liegt Niederösterreich im Jahr 2005 im Österreichvergleich
auf dem vorletzten Rang. Gemeinsam mit den relativ konstanten Zahlen hinsichtlich des
wertschöpfungsintensiveren Nächtigungstourismus weisen diese Entwicklungen auf die
vergleichsweise hohe Bedeutung des Tagestourismus (auch bedingt durch die Nähe zu
Wien), aber auch auf Qualitätssteigerungen im Tourismussektor hin.
Eckdaten im Beherbergungs- und Gaststättenwesen (ÖNACE H) 2005
Bruttolöhne und
Betriebserlöse pro
Betriebserlöse pro
-gehälter pro
Beschäftigtem
Zahl der
unselbständig
Betrieb
Region
insgesamt
Betriebe
Beschäftigtem
in €
45.113
273.702
52.804
16.224
Österreich
1.492
179.062
42.013
14.728
Burgenland
4.481
206.581
49.286
15.921
Kärnten
6.175
214.426
44.254
14.684
Niederösterreich
5.440
217.835
47.996
14.736
Oberösterreich
4.663
327.596
60.198
17.313
Salzburg
6.175
211.760
45.421
14.583
Steiermark
7.879
327.748
62.964
18.070
Tirol
2.085
359.094
60.634
17.294
Vorarlberg
6.723
368.786
53.250
16.695
Wien
Tabelle 7:
Datenquelle: Statistik Austria, Leistungs- und Strukturstatistik 2005, erstellt am 21.8.2007
Abbildung 36: Beschäftigte im Beherbergungs- und Gaststättenwesen in Niederösterreich, 1997-2005
35.000
Beschäftigte insgesamt
30.000
davon Unselbständig
Beschäftigte
25.000
20.000
15.000
10.000
5.000
0
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
Quelle: Statistik Austria, Wirtschaftsatlas Österreich (Abfrage Jänner 2008).
Klimastudie Niederösterreich
Seite 308
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
36
3.3 INFRASTRUKTUR
Einen wichtigen Indikator für die Bedeutung des Wintertourismus stellt die bestehende
Wintersportinfrastruktur in Form von Aufstiegshilfen dar. Diese Informationen müssen
demnach auf Gemeindeebene verfügbar gemacht werden, um auch in die Clusteranalyse
einfließen zu können.
Als Datengrundlage für die Berechnungen in Kapitel 5 wurden die Teile II und III „Seilbahnen“ und „Schlepplifte“ – der Eisenbahn- und Seilbahnstatistik der Republik
Österreich für den Berichtszeitraum 2001/2002, herausgegeben vom Bundesministerium für
Verkehr, Innovation und Technologie (2003) herangezogen. Die darin enthaltenen
Informationen wurden dem Projektteam dankenswerterweise von Herrn Robert Wallner
(BMVIT, Sektion II, Abteilung SCH3) in elektronischer Form zur Verfügung gestellt. Für die
Clusteranalyse wurde die Anzahl der Seilbahnen und Schlepplifte als Indikator
herangezogen. Neben Angaben zur maximalen Förderleistung enthält die Seilbahnstatistik
unter anderem auch detaillierte Informationen über die Anlagenverhältnisse sowie
Betriebszeiten und Verkehrsleistungen. Zwar sind in der Statistik auch Ort der Talstation und
Ort der Bergstation vermerkt, da diese jedoch größtenteils nicht offiziellen Gemeinde- oder
Ortschaftsnamen entsprechen, ist eine Zuordnung zu politisch-administrativen
Gebietsabgrenzungen wie Gemeinden, Bezirken oder NUTS 3-Regionen nicht unmittelbar
möglich. Daher musste zunächst eine Verortung der Daten auf Gemeindeebene erfolgen.
Diese Verortung erfolgte in erster Linie über den Betreiber der einzelnen Anlage, der
ebenfalls in der Seilbahnstatistik erfasst ist. Dazu wurden zunächst alle in Österreich
erfassten Seilbahnbetreiber und deren Firmensitze erhoben. Diese Informationen wurden
anschließend mit der Seilbahnstatistik verknüpft. Durch die unterschiedlichen Schreibweisen
waren jedoch umfangreiche händische Korrekturen notwendig.
Durch die Verortung der einzelnen Anlagen über deren Betreiber ergibt sich folgende
Einschränkung: In jenen Fällen, in denen Firmensitz und Standort der Seilbahn bzw. des
Schlepplifts nicht übereinstimmen, werden die Anlagen der Gemeinde des Firmensitzes
zugeordnet. Diese falschen Zuordnungen wurden größtenteils händisch korrigiert, eine
vollständige Verifizierung der Verortung kann jedoch auf Grund des Datenumfangs (von der
Seilbahnstatistik wurden für den Berichtszeitraum 2001/2002 insgesamt 2.246 Schlepplifte,
463 Kleinseilbahnen und 493 Hauptseilbahnen erfasst) nicht durchgeführt werden.
Eine weitere Einschränkung ergibt sich bei der Verwendung der verorteten Daten für die
Clusteranalyse: Bei Gemeinden, die Teil einer Schiarena sind, das heißt Zugang zu einem
Schigebiet und daher zu Förderkapazitäten haben, die über die Gemeindegrenzen
hinausgehen, fließen nur jene Förderkapazitäten in die Analyse mit ein, die direkt der
jeweiligen Gemeinde zugeordnet werden können. Die vorhandene (im Sinne von den
Besuchern des Schigebiets zur Verfügung stehende) Wintersportinfrastruktur wird für diese
Gemeinden somit zum Teil unterschätzt (jede Anlage wird nur einmal gezählt).
In den folgenden Abbildungen ist sowohl die Anzahl als auch die maximale Transportleistung
der Haupt- und Kleinseilbahnen und Schlepplifte (gemessen in Personenhöhenmeter pro
Stunde) auf Gemeindeebene für Niederösterreich und im Österreichvergleich dargestellt.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 309
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
Abbildung 37: Maximale Transportleistung aller Haupt-, Kleinseilbahnen und Schlepplifte
(Personenhöhenmeter pro Stunde) und Anzahl der Anlagen in Niederösterreich
Quelle: BMVIT (2007), Eisenbahn- und Seilbahnstatistik der Republik Österreich.
Abbildung 38: Maximale Transportleistung aller Haupt-, Kleinseilbahnen und Schlepplifte in
Österreich (Personenhöhenmeter pro Stunde)
Quelle: BMVIT (2007), Eisenbahn- und Seilbahnstatistik der Republik Österreich.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 310
37
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
38
Die Schigebiete konzentrieren sich auf Grund der landschaftlichen Gegebenheiten in den alpinen
Regionen im Süden Niederösterreichs. Im Österreichvergleich zählen auch die größeren
Schigebiete in Hinblick auf die Kapitalintensität (Anzahl und Kapazität der Anlagen) zu den
mittelgroßen bis kleineren Schigebieten. In Tabelle 8: sind die größten niederösterreichischen
Schigebiete (gemessen nach der Transportleistung) aufgelistet.
Die Daten, die in den obigen Karten bzw. in der nachstehenden Tabelle dargestellt sind, beziehen
sich bereits auf die neue Ausgabe der Seilbahnstatistik (Datenstand bei Schleppliften ist Juni
2006, bei Seilbahnen Juni 2007). Diese Daten waren erst nach Abschluss der Berechnungen in
Kapitel 5 verfügbar und konnten daher nicht mehr berücksichtigt werden.
Tabelle 8:
Schigebiete (Gemeinden) mit einer Transportleistung (Personenhöhenmeter pro Stunde) >
100.000 in Niederösterreich
Gemeinde
Göstling an der Ybbs
Gaming
Mönichkirchen
Semmering
Waidhofen an der Ybbs 1
Mitterbach am Erlaufsee
Aspangberg-Sankt Peter
Sankt Corona am Wechsel
Annaberg
Hollenstein an der Ybbs
Pernitz/Muggendorf
Lunz am See
Puchenstuben
Reichenau an der Rax
Sankt Aegyd am Neuwalde
Puchberg am Schneeberg
Lilienfeld
Bad Großpertholz
Sankt Martin
Kirchberg am Wechsel
Rohr im Gebirge
Sankt Anton an der Jeßnitz
Allhartsberg
Hohenberg
Trattenbach
Ramsau
Kasten bei Böheimkirchen
Rappottenstein
Waidhofen an der Thaya
Anzahl
Seilbahnen
Anzahl
Schlepplifte
6
3
3
2
1
2
1
2
3
1
1
1
-
5
5
2
2
7
5
2
2
6
5
4
3
6
3
2
2
3
3
2
4
2
1
2
1
1
1
2
1
Seehöhe
höchste
SeilbahnBergstation
1.799
1.437
1.505
1.331
1.078
1.626
1.432
1.420
1.298
Maximale
Förderleistung im
Winter (Pers./h je
Richtung)
1.545
1.120
1.134
17.302
9.624
6.650
6.750
8.570
6.011
3.386
5.050
7.562
4.695
3.920
2.950
4.880
2.645
2.440
2.665
400
2.409
2.930
1.590
2.530
1.646
750
1.200
800
730
1.000
1.704
1.340
Transportleistung
(Pm/h)
3.524.870
2.438.921
1.895.450
1.809.300
1.392.150
1.382.969
1.360.620
1.346.560
1.305.999
784.240
759.800
693.140
668.960
540.425
502.800
459.860
264.400
233.591
212.490
211.220
204.640
164.610
153.750
147.600
124.800
124.100
112.000
108.936
107.200
Datenquelle: BMVIT 2007
1
Das Schigebiet „Forsteralm“ selbst liegt eigentlich flächenmäßig in Oberösterreich und ist daher bei den
oben stehenden Abbildungen der Gemeinde Gaflenz zugeordnet.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 311
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
39
4 Methodik
4.1
KLIMATOLOGISCH
In der vorliegenden Studie wurden die klimatologischen Schneebedingungen und
Temperaturverhältnisse in Hinblick auf Schneesicherheit und die Möglichkeit einer
künstlichen Beschneiung untersucht.
Die Verhältnisse der Standorte Ramsau, Schladming, Planai-Mittelstation, und PlanaiBergstation wurden für die Vergangenheit (1961-1990, 1973-2002) untersucht und im
Anschluss diese vorliegenden Stationsbeobachtungen durch statistisches Downscaling von
REMO UBA-Klimaszenarien auch auf zukünftige Perioden projiziert (2006-2035, 2036-2065).
4.1.1
Beobachtungsdaten
Der verwendete Basisdatensatz für die Untersuchung der „Case study“ Region Semmering
bilden die Wetterstation in Semmering Ort, welche für die Talstation des Skigebietes
repräsentativ ist und jene am Hirschenkogel, welche die Bedingungen an der Bergstation
widerspiegeln. Beide Stationen werden von der Zentralanstalt für Meteorologie betrieben. Bei
der Station im Ort gibt es Daten seit 1961 aber bis heute wurde diese Station mehrmals
verlegt, zeitweise liefen zwei Stationen parallel, aber andererseits gibt es beim Niederschlag
sogar wieder Lücken. Vom Hirschenkogel wiederum gibt es erst Messungen seit 1994. Eine
vollständige Abdeckung mit Messbeobachtungen besteht daher erst seit diesem Zeitpunkt.
Um dennoch 30 jährige Klimatologien zu berechnen, wurden die fehlenden Daten durch
Interpolation unter Einbeziehung der Station Rax geschätzt.
4.1.2
Regionale Klimaänderungsszenarien
Als
zweiter
Arbeitsschritt
müssen
für
die
ausgewählte
Zielregion
lokale
Klimaänderungsszenarien auf Tagesbasis für den Zeitraum 2005 bis 2050 erarbeitet werden.
Hierbei werden die Ergebnisse aus dynamischen Downscaling-Verfahren verwendet.
Als dynamisches Szenario wurden am Max Planck Institut für Meteorologie in Hamburg im
Auftrage des Deutschen Umweltbundesamtes (UBA Deutschland) mit dem regionalen
Klimamodell REMO transiente Klimaszenarien von 2000 bis 2100 mit 10 km räumlicher
Auflösung für die SRES Emissionsszenarien B1, A1B und A2 berechnet. Aus den
Klimaänderungsszenarien werden die lokalen Klimaänderungen (Referenzperiode 19762005) für Temperatur und Niederschlag auf Tagesbasis bestimmt und auf die lokalen
Gegebenheiten der Zielregionen in den verschiedenen Seehöhenstufen übertragen.
Die Daten vom Deutschen Umweltbundesamt (UBA) mit den Ergebnissen der
Regionalszenarien der Klimaänderungen auf Tagesbasis wurden besorgt und für die weitere
Verwendung aufbereitet. Die Daten sind mit dem regionalen Klimamodell REMO am Max
Plack Institut für Meteorologie in Hamburg erstellt worden (Jacob, 2005). Der Kontrolllauf und
die Szenarienläufe vom regionalen Modell REMO werden von einem globalen, gekoppelten
Atmosphäre-Ozean-Zirkulationsmodell
(z.B.
ECHAM5/MPI-OM)
angetrieben.
Das
Klimastudie Niederösterreich
Seite 312
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
40
Globalmodell sowie in weiterer Folge auch REMO benutzen für den Kontrolllauf die
beobachteten
Treibhausgaskonzentrationen
und
für
die
Szenarienläufe
die
Treibhausgaskonzentrationen für die Zukunft aus den verschiedenen IPCC Szenarien.
Änderungen der meteorologischen Größen unter Klimaänderungsbedingungen werden als
Differenz zwischen Kontrolllauf und Szenarienlauf erfasst. Zwei Beispiele für solche
Änderungen wie sie der REMO-UBA Datensatz liefert, sind in Abbildung 39: und Abbildung
40: zu sehen. Beide Bilder zeigen Ergebnisse vom REMO-UBA Modell für das A1B Szenario.
Abbildung 39: zeigt die Änderung der durchschnittlichen Jahrestemperaturen bezogen auf
die Klimanormalperiode 1961-1990 für das Mittel der Periode 2020-2050. Hier sieht man
somit die Zunahme der Temperatur für die letzten 30 Jahre unseres
Untersuchungszeitraumes. Da die Temperatur räumlich recht homogen ist, ergeben sich
keine kleinräumigen Strukturen und wir sehen eine allgemeine Erwärmung im Norden
Österreichs von 0.5-1 Grad und im Süden und Westen von 1-1.5 Grad. In Teilen Kärntens
und Osttirols ist sogar eine Zunahme von 1.5 – 2 Grad zu sehen. Abbildung 40: zeigt die
Veränderung der durchschnittlichen Jahresniederschläge. Hier sind häufiger kleinräumige
Strukturen erkennbar und im Wesentlichen ist eine Zunahme im Norden Österreichs aus den
REMO Daten zu erkennen.
Abbildung 39: 2035: Veränderung der durchschnittlichen Jahrestemperaturen bezogen auf
die Klimanormalperiode 1961 – 1990, gemittelt über 30 Jahre, Szenario A 1B.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 313
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
41
Abbildung 40: 2035: Veränderung der durchschnittlichen Jahresniederschlägen bezogen auf
die Klimanormalperiode 1961 – 1990, gemittelt über 30 Jahre, Szenario A 1B.
Die REMO Daten werden in weiterer Folge verwendet um lokale Szenarien für Semmering
zu erstellen. Um robustere Aussagen tätigen zu können, werden Temperatur und
Niederschlag über zumindest neun benachbarte Gitterpunkte gemittelt. Mit den statistischen
Änderungen dieser Parametern dieser Zeitreihen werden dann in den ausgewählten
Gemeinden mit einem Wettergenerator synthetische Zeitreihen erstellt und daraus die
relevanten meteorologischen Parameter untersucht.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 314
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
42
Abbildung 41: Verlauf der Wintertemperaturen bezogen auf die Referenzperiode 1971 – 2000
gemittelt über ganz Österreich. Einzeljahre (dünn) und 30 jährige Mittel (dick) für
die Emissionsszenarien B1, A1B und A2
REMO-UBA Szenarien für ganz Österreich im Winter
8.0
Temperaturänderung
6.0
DJF_B1
DJF_A1B
DJF_A2
30j mean
30j mean
30j mean
4.0
2.0
0.0
2001
2011
2021
2031
2041
2051
2061
2071
2081
2091
-2.0
-4.0
Abbildung 42: Verlauf der Sommertemperaturen bezogen auf die Referenzperiode 1971 – 2000
gemittelt über ganz Österreich. Einzeljahre (dünn) und 30 jährige Mittel (dick) für
die Emissionsszenarien B1, A1B und A2
REMO-UBA Szenarien für ganz Österreich im Sommer
8.0
Temperaturänderung
6.0
4.0
JJA_B1
JJA_A1B
JJA_A2
30j mean
30j mean
30j mean
2.0
0.0
2001
2011
2021
2031
2041
2051
2061
2071
-2.0
-4.0
Klimastudie Niederösterreich
Seite 315
2081
2091
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
4.1.3
43
Wettergenerator
Als Wettergenerator wurde der LARS-WG (Long Ashton Research Station Weather
Generator (Semenov 1997)) ausgewählt und getestet. Ein Wettergenerator ist ein
stochastisches Modell für die Generierung von synthetischen Wetterdaten, die der
beobachteten Statistik entsprechen. Dies ist eine einfache und schnelle Methode um lange
meteorologische Zeitreihen zu erhalten bzw. ist dann auch notwendig, wenn bestehende
Reihen zu kurz sind. Anwendungen finden sich u.a. in Land -und Forstwirtschaftsmodellen, in
der Hydrologie und allgemein in der Klimafolgenforschung. Zwei Beispiele der Validierung
von LARS-WG sind in Abbildung 43: und Abbildung 44: zu sehen. Abbildung 43: zeigt einen
Vergleich der Häufigkeitsverteilungen von Beobachtungsdaten und Daten generiert mit
LARS-WG. Die Ergebnisse zeigen den Winterniederschlag in Schladming und stimmen sehr
gut überein. Abbildung 44: zeigt die Fehler dieses Vergleichs aufgegliedert in einzelne
Klassen.
Abbildung 43: Häufigkeitsverteilung des Winterniederschlags (Nov.-April) - Schladming 1961
– 1990.
Abbildung 44: Relativer Fehler je Niederschlagskategorie in [%].
Klimastudie Niederösterreich
Seite 316
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
44
Das synthetische Wetter umfasst im Falle von LARS-WG die Parameter:
Niederschlagsereignis (ja/nein), Niederschlagsmenge, Häufigkeit und Andauer von
Niederschlags- oder Trockenepisoden, Maximumtemperatur, Minimumtemperatur und
Strahlung. Um das Wetter zu simulieren, verwendet LARS-WG semi-empirische
Verteilungen, die aus Beobachtungsdaten erzeugt werden. Die Verteilung besteht jeweils
aus 10 Intervallen, woraus dann mittels Zufallszahlengenerator ein Wert für das
synthetische Wetter bestimmt wird. Mit semi-empirischen Verteilungen wird die Dauer
der trockenen/feuchten Serien und die Strahlung ermittelt. Die Minimum- und MaximumTemperaturen werden durch ein anderes Verfahren erzeugt. Dabei werden die
saisonalen Zyklen des Mittelwerts und die Standardabweichung mit finiten Fourierreihen
der Ordnung 3 und die Residuen durch eine Normalverteilung simuliert. Mit LARS-WG
werden dann in weiterer Folge ein synthetischer Kontrolllauf und synthetische Szenarien
erstellt. Aus den Differenzen der Szenarien und dem Kontrolllauf ist es dann möglich die
relativen Änderungen zu bestimmen. Diese Differenzen werden dann herangezogen um
die Zeitreihen der Beobachtungen der ausgewählten Gemeinden zu modifizieren und
dort Szenarien zu erhalten. Somit werden die Änderungen vom REMO Modell auf die
einzelnen Gemeinden übertragen.
4.1.4
Schneemodellierung
Die Kenngrößen Temperatur und Niederschlag können direkt aus den lokalen
Klimaänderungsszenarien übernommen und analog zu den historischen Beobachtungen
ausgewertet werden. Da Schnee jedoch eine kumulative Größe ist, kann sie mittels
statistischer Verfahren nicht direkt aus globalen Klimamodellen abgeleitet werden. Bei
regionalen Klimamodellen wird der Schnee zwar direkt mitberechnet, aufgrund der groben
Auflösung von 10 km selbst der derzeit besten regionalen Modelle kann jedoch der Schnee
für unsere Anwendung nicht direkt verwendet werden.
Um dennoch jene Klimakenngrößen, die Schneeinformation beinhalten, für die Szenarien
berechnen zu können, wird deshalb für die ausgewählten Skiregionen ein Schneemodell
(USACE, 1998) mit den Beobachtungsdaten an die Zielregion in drei Höhenstufen
(Talbereich, Bergstation und knapp über der winterlichen Inversionshöhe) angepasst und
validiert. Dieses Schneemodell benötigt als Eingabedaten die Temperatur und den
Niederschlag auf Tagesbasis und wurde in Österreich für hydrologische Fragestellungen
bereits erfolgreich angewandt (Nachtnebel und Fuchs, 2000).
Um robuste Angaben über die sich durch den Klimawandel ändernde Schneesicherheit
machen zu können, wird ein Wettergenerator (LARS-WG, Semenov, 1998) eingesetzt.
Hierzu werden für den Wettergenerator die benötigten klimatischen Kenngrößen in drei
Höhenstufen für die Periode 1961-1990, 1976-2005 und den verschiedenen regionalen
Klimaänderungsszenarien bestimmt. Anschließend wird für die jeweilige Periode bzw. das
jeweilige Szenario eine 50jährige Zeitreihe mit täglichen Daten für Niederschlag und
Temperatur erzeugt und das Schneemodell betrieben. Diese Schneezeitreihen werden
hinsichtlich Schneesicherheit untersucht und miteinander verglichen.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 317
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
45
Zur Modellierung der Schneehöhe wurde das "Modular Modeling System“ ausgewählt. Das
"Modular Modeling System" wurde von George Lavesley (U.S. Geological Survey, University
of Colorado at Boulder, [email protected]) entwickelt und liegt in seiner entgültigen
Version 1.1.7 vor (mehr Information findet sich z.B. unter http://wwwbrr.cr.usgs.gov/mms/).
Das Modell wurde konzipiert um Abflussmengen aus Niederschlag und Schmelzwasser eines
Einzugsgebiets zu bestimmen. Aufgrund seines modularen Aufbaus und der Verwendung der
Sprachen C bzw. Fortran, ist es jedoch möglich, nur ausgewählte Komponenten zu
verwenden und diese bei Bedarf auch selbst zu modifizieren. Eines dieser Kernmodule, das
zur Berechnung der Schneeakkumulation und -schmelze dient, wurde von M. Fuchs (Fuchs
1998) erweitert, und wird von uns in dieser Studie verwendet. Der Vorteil dieses Moduls liegt
in der Verwendung von nur zwei Eingabegrößen (Lufttemperatur und Niederschlagsmenge),
alle anderen notwendigen Größen wie z.B. die Sonnenstrahlung und Energieflüsse werden
automatisch berechnet oder abgeleitet. Um lokale Gegebenheiten optimal zu erfassen, kann
jeder Standort einzeln an die vorliegenden Beobachtungen der Schneehöhen angepasst
werden. Da in Schladming ausreichend lange Datenreihen vorliegen, wurde das Modell hier
getestet und validiert.
Abbildung 45: Vergleich der Schneehöhen modelliert vs. beobachtet – Planai 1981 – 1990.
Abbildung 45: zeigt die Gegenüberstellung der Zeitreihen von beobachteter Schneehöhe und
modellierter, für den Zeitraum 1981-1990 an der Bergstation der Planai (1950 m). Sowohl die
Akkumulation von Neuschnee, als auch der Abschmelz- und Setzungsprozess werden vom
Modell gut wiedergegeben.
In Tabelle 9: ist die Anzahl der Tage in der Winterperiode (1.11.-20.4., 181 Tage) dargestellt,
an denen eine bestimmte Schneehöhe erreicht oder überschritten wurde. Es zeigt sich auch
hier eine gute Übereinstimmung der Beobachtung mit dem Modell, wenn auch die Anzahl der
aperen Tage signifikant voneinander abweicht. Der Grund dafür ist, dass in Schladming die
Anzahl der Tage groß ist, an denen einige wenige cm Neuschnee auf aperen Boden fallen,
und die Dauer dieser dünnen Schneedecke vom Modell systematisch unterschätzt wird.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 318
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
Tabelle 9:
46
Vergleich von Modell und Beobachtung bezüglich der Anzahl der Tage in der
Winterperiode (Nov.-April) an denen eine bestimmte Schneehöhe erreicht oder
überschritten wurde
Schladming
APER
> 5cm
> 20 cm
> 30 cm
> 50 cm
> 75 cm
> 100 cm
Beobachtung
79.2
92.1
55.2
36.4
11.4
0.6
0.0
Modellierung
59.4
99.2
55.0
30.7
7.1
0.5
0.1
Da in dem Schneemodell auch an Tagen ohne Schneedecke die „potenzielle
Schmelzmenge“ berechnet wird, kann das Schneemodell auch die künstliche Beschneiung
mit berücksichtigen. Hierzu wird in einem ersten Schritt das Schneemodell mit Tmin, Tmax
und Niederschlag betrieben, um die natürliche Schneedecke zu bestimmen. In einem zweiten
Schritt wird für jeden Tag die Menge an Kunstschnee bestimmt (abhängig von der Anzahl an
Beschneiungsstunden und der „Schlagkraft“ der Beschneiungsanlage) und die Summe aus
Kunst- und Naturschnee berechnet.
4.1.5
Berechnung der Beschneiungszeit auf Stundenbasis
Bisherige Arbeiten bezüglich Schneesicherheit in Skigebieten beziehen sich ausschließlich
auf die natürliche Schneedecke wie etwa die Studie der OECD (Abegg, 2006), oder arbeiten
oft mit grob vereinfachten Klimakenngrößen wie den Tagesmitteltemperaturen und der
Abschätzung von Beschneiungstagen (z.B. Steiger 2006), was mit den realen
Beschneiungsmethoden in den Skigebieten sehr wenig zu tun hat. Um eine praxisnahe
Bestimmung der Beschneiungszeiten zu erreichen, musste ein Modell entwickelt werden, das
die Berechnung von Beschneiungsstunden nur aus Standardklimakenngrößen ermöglicht.
Theoretisch hängt es von der Feuchttemperatur ab, ob eine Beschneiung möglich ist oder
nicht. Die Feuchttemperatur kann man mittels eines befeuchteten und ventilierten
Thermometer messen, aber auch aus der Temperatur und der relativen Luftfeuchtigkeit
berechnen. Praktisch kann bei einer Feuchttemperatur über 0 Grad nicht mehr beschneit
werden, jedoch ist es schon ab einer Feuchttemperatur über –2 Grad nicht sehr sinnvoll, da
die Schneequalität sehr schlecht ist (Vereisung) und große Schmelzverluste auftreten. Ein
genauer Zusammenhang ist von Hofstätter in Abbildung 46: zusammengestellt worden
(Hofstätter, 2007).
Aufgrund der bei uns im Winter typischen Luftfeuchteverhältnissen, kann man grob davon
ausgehen, dass optimale Beschneiungsbedingungen nur bei Temperaturen unter –4°C
vorherrschen und nur bei sehr trockenen Bedingungen mit Luftfeuchtigkeiten unter 45 %
kann bei wärmeren Bedingungen beschneit werden. Diese Zusammenhänge erlauben es
Schwellwerte für die optimalen Beschneiungsbedingungen allein anhand von
Temperaturwerten abzuleiten. Ab -6 C ist man faktisch unabhängig von der Luftfeuchtigkeit,
meistens geht es ab –4°C, und darüber nur unter trockenen Bedingungen.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 319
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
47
Abbildung 46: Zusammenhang zwischen Temperatur, relativer Feuchte und Feuchttemperatur
(Tf) und die jeweilige Eignung für die künstliche Beschneiung mit derzeitiger
Standardtechnologie.
Ziel der hier entwickelten Methode ist jene Zeit eines Tages zu ermitteln in der die
Temperatur unterhalb eines gewissen Grenzwertes liegt und damit eine künstliche
Beschneiung möglich ist. Um diese Zeiten alleine aus Temperaturminimum und –maximum
ableiten zu können ist es notwendig, den zeitlichen Verlauf der Temperatur aus den
stündlichen Beobachtungsdaten abzuleiten.
Um nicht zeitliche Verschiebungen im täglichen Temperaturgang berücksichtigen zu müssen,
werden zu Beginn die 24 stündlichen Werte (jeweils aus dem Zeitraum 14-13 Uhr MEZ)
jedes einzelnen Tages in ansteigender Reihenfolge sortiert. Die Auswahl dieses Zeitfensters
ermöglicht das Auswerten zusammenhängender Kälteepisoden die naturgemäß in den
Nacht- und frühen Morgenstunden am wahrscheinlichsten auftreten. Danach erfolgt ein
Normieren der stündlichen Temperaturen eines jeden einzelnen Tages, um einen relativen
Temperaturverlauf zu erhalten, bei dem die Temperatur der Stunde 1 bei 0 startet und nach
24 Stunden beim Tageshöchstwert 1 endet:
T′nm = ( Tnm − Tn1) * ( Tn 24 − Tn1)
wobei:
T′nm =
Tnm =
n=
m=
−1
Temperaturmatrix sortiert und normiert (0,1)
Temperaturmatrix sortiert
Index für den Tag
Index für die Stunde des Tages (0,24)
Klimastudie Niederösterreich
Seite 320
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
48
Anschließend wird auf Monatsbasis jede Stunde des Tages gemittelt. Der Verlauf dieses
gereihten und normierten Tagesganges kann mittels Polynom 8ten Grades sehr genau
geschätzt werden. Um die Unterschiede zwischen bewölkten und klaren
Witterungsbedingungen zu berücksichtigen wurde noch zusätzlich zwischen Tagen mit
starkem Tagesgang und solchen mit geringem Tagesgang unterschieden. In Abbildung 47:
ist der Verlauf der Temperaturen für die Station Zell am See im Jänner dargestellt.
Abbildung 47: Monatsmittelwerte der gereihten stündlichen Temperatur für Jänner an der Station
Zell am See. Dazu in Farbe die angepassten Polynome bzw. der Verlauf der
linearen Interpolation. Strichliert: Möglicher Grenzwert für künstliche Beschneiung.
Durch die Anwendung des Polynoms auf das aktuelle Temperaturminimum und –
maximum, können für jeden Tag der gereihte Temperaturverlauf, und damit natürlich
auch die Zeiten unter einem bestimmten Grenzwert bestimmt werden.
Eine Evaluierung des Modells zeigte eine gute Übereinstimmung zwischen aus
Stundendaten berechnete und mittel Modell geschätzten Beschneiungsstunden. Die
mittleren Absoluten Fehler liegen großteils unter 5 %. Ergebnisse für die Bergstation
Feuerkogel und die Talstation Gmunden sind in Tabelle 10: zusammengestellt und in
Abbildung 48: dargestellt. An der guten Übereinstimmung der Standardabweichung
erkennt man, dass nicht nur die mittleren Monatssummen gut getroffen werden, sondern
auch die Variabilität von Tag zu Tag stimmt.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 321
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
49
Tabelle 10: Evaluierung der Schätzung der Beschneiungsstunden an den Stationen
Gmunden und Feuerkogel. (Jänner, Grenzwert –4°C)
(1)
R²
(2)
Mittel
Obs
(3)
Mittel
Modell
(4)
std
Obs
(5)
std
Modell
MAE
Feuerkogel
0.9972
211.8
209.3
144.6
146.4
8.2
Gmunden
0.9960
110.4
110.5
107.6
107.4
6.8
Stationen
(6)
1: Korrelation zwischen den aus Stundendaten berechneten und den aus Temperaturminimum und –maximum geschätzten Beschneiungsstunden je Tag.
2: Mittlere Anzahl an Beschneiungsstunden berechnet aus Stundendaten
3: Mittlere Anzahl an Beschneiungsstunden geschätzt.
4: Standardabweichung der Beschneiungsstunden berechnet aus Stundendaten.
5: Standardabweichung der Beschneiungsstunden geschätzt.
6: Mittlerer absoluter Fehler.
Abbildung 48: Berechnete und mittels Modell geschätzte Monatsummen der Beschneiung an
den Stationen Feuerkogel und Gmunden im Jänner, für den Schwellwert –4
°C.
4.1.6
Berechnungsablauf und Auswerteverfahren
Die erarbeiteten Modellkomponenten erlauben eine Berechnung der Schneelage auf
Tagesbasis für vier ausgesuchte Standorte innerhalb des Skigebietes unter Berücksichtigung
der künstlichen Beschneiung. Der Ablauf der Arbeitsschritte ist auf der nächsten Seite
schematisch dargestellt.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 322
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
50
Lokales Klima
Regionale Klimaänderung
Zeitreihen von Tmin, Tmax und Niederschlag
auf Tagesbasis an 4 Standorten von 1961 bis
2002.
Tmin, Tmax und Niederschlag auf Tagesbasis
gemittelt aus 8 Gitterpunkten des REMO-UBA
A1B Laufes über Schladming für den Zeitraum
1961 bis 2065
Beobachtete
Klimaänderung
Lokales
Klimaänderungssignal
Kalibrierung der Wettergenerators an 4
Standorten für die Klimaperioden 1961-1990
und 1973-2002. Berechnung von je 200
Jahren Zeitreihen
Kalibrierung der Wettergenerators mit den
REMO-UBA Daten für die Perioden
1973-2002, 2006-2035 und 2036-2065
Bestimmung der Differenzen
Lokale Szenarien
Lokale Kalibrierung plus Änderungssignal des
Wettergenerators an 4 Standorten. Berechnung
von je 200 Jahren Zeitreihen für die
Klimabedingungen 2006-2035 und 2036-2050
Schneemodell
Betrieb des Schneemodells an 4 Standorten für
die Klimabedingungen 1961-1990, 1973-2002,
2006-2035 und 2036-2050.
Schwellwerte für Beschneiung sind
0, 1, 2, 3 und 4 °C und
Mindestunterschreidungsdauer von 4 bzw. 6
Stunden
Auswertung
Statistische Kenngrößen:
Perzentile 5, 10, 20, 25, 50, 75, 80, 90 und 95
Auswerteperioden:
Saison, Monat, Weihnachten, Feberhälfte
Auswertung der Schneehöhen:
0, 5, 20, 30, 50, 75 und 100 cm
Auswertung Beschneiungsstunden
Schwellwerte 0, 1, 2, 3 und 4 °C
Auswertung der Skierdays
Klimastudie Niederösterreich
Seite 323
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
51
Bei Verwendung von Annahmen über die Schlagkraft der Beschneiungsanlagen im Winter
können zusätzlich zur Auswertung der Beschneiungsstunden auch Szenarien über die
Schneehöhe auf den Pisten und damit auch Berechnungen der Skierdays erfolgen. Als
Skierday ist definiert, wenn ein Skipassinhaber zumindest einmal mit der Seilbahn fährt. Ein
Ausfall eines Skierdays ist damit gleichbedeutend mit zum Skifahren ungeeigneten
Bedingungen. Als Kriterium für einen Ausfall eines Skierdays verwenden wir starken Regen
oder zu wenig Schnee auf der Piste, beides im Mittelstationsbereich.
Als starker Regen gelten Tage mit mehr als 5 mm Regen im Mittelstationsniveau. Als
Grenzwert für den Schnee wurde ein Wasseräquivalent (WÄ) von 50 mm (Natur- und
Kunstschnee) im Mittelstationsbereich angenommen. Bei geringerer Schneelage ist mit
Problemen bei der Pistenpräparierung zu rechnen.
Annahmen über die Schlagkraft bezüglich Beschneiung waren:
Die Grundbeschneiung mit ~ 30 cm Kunstschnee (150 mm WÄ) benötigt etwa 10 Tage.
Daraus leiten wir eine mittlere Beschneiungskapazität von 0.5 mm WÄ pro
Beschneiungsstunde ab. Die Beschneiung findet zwischen 1. November und 15. Februar
immer statt sobald es von den Temperaturen geht, wobei bei sehr hoher Schneelage (> 250
mm WÄ) erst ab –6 °C beschneit wird. Derzeit wird eine Reaktionszeit von etwa 4 Stunden
angesetzt,
daher
werden
nur
Beschneiungsstunden
verwendet,
wenn
die
Schwellwertunterschreitung länger als 4 Stunden ist.
Für die Auswertung der Schneelage, Beschneiungszeiten, Skierdays und Schmelzmengen
wurde nicht das arithmetische Mittel, sondern die Perzentile verwendet, da nicht nur die
mittleren Bedingungen günstig sein müssen, sondern in möglichst jeder Saison. Hierzu
wurde eine Reihe von Perzentilen berechnet (siehe Ablaufschema), spezielle
Aufmerksamkeit wurde aber den Werten 50, 80 und 95 gewidmet. Der Wert 50 entspricht
dem Median. Bei diesem Wert liegt die Hälfte aller Werte darunter und die andere Hälfte
darüber. Die 80er Perzentile wird sehr häufig für Risikountersuchungen verwendet. Diese
entspricht einem Ereignis mit einer 5 jährigen Wiederkehrswahrscheinlichkeit. Derartige
Ereignisse müssen verkraftet werden können, da sie doch recht häufig auftreten. Die 95er
Perzentile entspricht einem 20 jährigen Ereignis. Derartige Ereignisse können schon als
extrem bezeichnet werden, dennoch dürfen sie nicht außer Acht gelassen werden.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 324
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
52
4.2 ÖKONOMISCH
4.2.1
Clusteranalyse
Im Zuge der sozioökonomischen Untersuchungen wurde eine Clusteranalyse aller
niederösterreichischen politischen Gemeinden durchgeführt. Ziel der Analyse ist die
Einteilung der Gemeinden in Gruppen (Cluster), die die unterschiedliche ökonomische
Bedeutung des Tourismussektors widerspiegeln. Die Gemeinden sollen dabei auf eine Weise
zu Gruppen zusammengefasst werden, die die größtmögliche Ähnlichkeit der einzelnen
Objekte innerhalb jeder Gruppe und die geringstmögliche Ähnlichkeit der Gruppen
zueinander sicherstellt.
Als Methode zur Generierung der Gemeindegruppen wurde das multivariate Verfahren der
Clusteranalyse herangezogen 2. Die Bildung der Gruppen (Cluster) im Zuge der
Clusteranalyse erfolgt über Ähnlichkeits- oder Distanzmaße, die die Ähnlichkeit bzw.
Unterschiedlichkeit zwischen je zwei Objekten quantifizieren, sowie über einen
Clusteralgorithmus, der die Objekte auf Grund ihrer Ähnlichkeits- oder Distanzwerte zu
Gruppen zusammenfasst. Als Distanzmaß wurde für die gegenständliche Clusteranalyse die
quadrierte euklidische Distanz 3, als Algorithmus für den Fusionierungsprozess das
hierarchische „Ward-Verfahren“ festgelegt.
Beim Ward-Verfahren handelt es sich um ein hierarchisches agglomeratives Verfahren:
Ausgehend von der feinstmöglichen Partition (jedes Objekt bildet einen Cluster) werden die
Gruppen sukzessive zusammengefasst, wobei einmal gebildete Gruppen nicht mehr
aufgelöst werden (es werden keine Objekte zwischen den Gruppen ausgetauscht). Dieses
Verfahren wurde u. a. auf Grund seiner Eigenschaft ausgewählt, möglichst homogene
Gruppen zu bilden. Im Zuge der Gruppenbildung werden Schritt für Schritt Objekte bzw.
Gruppen so zusammengefasst, dass sich die Fehlerquadratsumme (Summe der quadrierten
Abweichungen der Werte vom Mittelwert der Werte der Variablen in der Gruppe) einer
Gruppe insgesamt am wenigsten erhöht.
Um eine Gewichtung unterschiedlich skalierter Variablen zu vermeiden bzw. starke
Unterschiede der Ausprägungsniveaus der einzelnen Variablen auszugleichen, wurden die
Daten nach „Z-Scores“ standardisiert. Dies erfolgt durch Subtraktion des Mittelwertes μ
jeder
Variable
vom
jeweiligen
Standardabweichung σ : z i =
alle Variablen:
Wert
xi − μ
σ
xi
und
anschließende
Division
durch
die
. Für die auf diese Weise errechneten Werte gilt für
μ = 0 und σ = 1 . Vor Beginn der Clusteranalyse wurde zudem eine
Korrelationsanalyse durchgeführt um aus der Menge der interessierenden Variablen jene
auszuscheiden, die zu hoch untereinander korrelieren.
2
3
Einen methodischen Überblick bietet beispielsweise Backhaus et al. (2000).
d k ,l
2
=
J
∑ xkj − xlj
2
wobei x kj , xlj : Wert der Variable j bei Objekt k, l (j=1,2, …, J).
j =1
Klimastudie Niederösterreich
Seite 325
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
53
5 Ergebnisse der Clusteranalyse
5.1 VORGEHENSWEISE
In die Clusteranalyse flossen die in Tabelle 11: aufgelisteten Merkmale ein. Für jede der 322
Gemeinden mit Nächtigungen in den Jahren 2002 bis 2006 wurden die Ausprägungen dieser
Variablen erhoben und zu einer Datenmatrix zusammengefasst. Die Ausprägungen der
einzelnen Merkmale auf Gemeindeebene sind in Kapitel 3 als Karten dargestellt.
Der Anteil der Sommernächtigungen ist ein Indikator für die relative Bedeutung des Winterbzw. Sommertourismus in der jeweiligen Gemeinde. Der Anteil der Beschäftigung im
Tourismussektor informiert über die Bedeutung des Tourismussektors als Arbeitgeber, das
heißt auch über die Abhängigkeit des lokalen Arbeitsmarktes vom Tourismus. Die Anzahl an
Nächtigungen soll die Intensität der touristischen Nutzung sowie die allgemeine Bedeutung
des Nächtigungstourismus für die Gemeinden widerspiegeln. Die Höhenlage bzw. die
Höhenerstreckung der Gemeinden lässt Rückschlüsse auf die Art der möglichen
touristischen Nutzungen zu und ist vor allem auch in Hinblick auf weitere meteorologische
Analysen von Bedeutung. Die Anzahl der Seilbahnen und Lifte gibt Auskunft über die
Bedeutung dieser Wintersportinfrastruktur als Teil des touristischen Angebots der Gemeinde
bzw. der Region.
Tabelle 11: Variablen der Clusteranalyse: Abkürzungen und Erläuterungen.
VARIABLEN CLUSTERANALYSE
Erläuterung
Nächtigungen (absolut)
Durchschnitt über die vergangenen 5 Jahre
(2002-2006)
Durchschnitt über die vergangenen 5 Jahre
(2002-2006)
Beherbergungs- und Gaststättenwesen
Anteil Nächtigungen in der Sommersaison
(in %)
Anteil der Beschäftigung im Tourismussektor 4
an den Gesamtbeschäftigten (in %)
Höhenerstreckung (in m)
Anzahl der Aufstiegshilfen
Differenz zwischen höchstem und niedrigstem
Punkt im Gemeindegebiet
Nur verwendet bei Clusteranalyse 2
Anzahl der Seilbahnen und Schlepplifte
Nur verwendet bei Clusteranalyse 1
Insgesamt wurden zwei Clusteranalysen durchgeführt, wobei einmal die vorhandene
Wintersportinfrastruktur direkt über die Anzahl der Seilbahnen und Schlepplifte berücksichtig
wurde und bei der zweiten Analyse die Höhenerstreckung als Indikator für landschaftliche
Gegebenheiten und die Art der möglichen touristischen Nutzung eingeflossen ist.
4
Betrachtet wird hierbei Abschnitt H - Beherbergungs- und Gaststättenwesen der ÖNACE Grundsystematik
der Wirtschaftstätigkeiten.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 326
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
54
Von den 572 niederösterreichischen Gemeinden wurden nur jene in die Clusteranalysen
einbezogen, die im Durchschnitt der vergangenen 5 Jahre Nächtigungen verzeichnet bzw.
gemeldet hatten. Insgesamt blieben somit jene 251 Gemeinden ohne relevanten
Nächtigungstourismus unberücksichtigt.
Im Zuge des Gruppierungsvorgangs wurde die Anzahl der Cluster zunächst auf 5 bis 10
Gemeindegruppen eingeschränkt. Nach Analyse und Interpretation dieser Clusterergebnisse
wurden schließlich 6 Gruppen als endgültiges Ergebnis festgelegt. Diese Gruppenzahl
ermöglicht eine sinnvolle Abgrenzung und Interpretation der Cluster, wobei die Zahl der
Cluster auf einem überschaubaren Niveau bleibt. Diese Ergebnisse werden im folgenden
Abschnitt detailliert dargestellt und beschrieben.
5.2 ERGEBNISSE
5.2.1
Clusteranalyse 1
In der nachstehenden Karte wurde das Clusterergebnis der ersten Analyse, d.h. die
geographische Verteilung der 6 unterschiedlichen Cluster in Niederösterreich, visualisiert.
Diese Darstellung ermöglicht auch einen Vergleich mit der räumlich unterschiedlichen
Ausprägung jener Variablen, die in die Clusteranalyse miteinbezogen wurden (siehe Kapitel 2
und 3). Für die erste Clusteranalyse der Nächtigungsgemeinden ergibt sich folgendes somit
Bild:
Abbildung 49: Clusteranalyse 1 – Räumliche Verteilung der Cluster
Klimastudie Niederösterreich
Seite 327
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
55
In der Karte weiß gefärbt sind die Nichttourismusgemeinden (Gemeinden ohne Nächtigungen in
den vergangenen 5 Jahren).
In der nachfolgenden Tabelle sind die Gruppenmittelwerte der analysierten Merkmale und die
zugehörigen Standardabweichungen bzw. Variationskoeffizienten 5 als Maß für die Streuung
innerhalb der Gruppen zusammengefasst. Die in der ersten Spalte in fetter Schrift
hervorgehobenen Variablen wurden für die Clusteranalyse herangezogen, die restlichen
Variablen geben zusätzliche Informationen über die Tourismusaktivität in den jeweiligen Clustern.
Tabelle 12: Clusteranalyse 1: Ausprägung der Clustervariablen - Mittelwerte, Standardabweichung
und Variationskoeffizient innerhalb der sechs Gemeindegruppen.
GEMEINDEN MIT NÄCHTIGUNGEN
Cluster Nächti- Regionale Sommer
Variablen
Einwohner
Nächtigungen Ø 0206
Anteil der
Nächtigungen im
Sommer (%)
Anteil der
Beschäftigten im
Tourismus (%)
Anzahl Seilbahnen
und Schlepplifte
Nächtigungsdichte im
Winter (N/EW)
Nächtigungsdichte im
Sommer (N/EW)
Seehöhe des
Gemeindehauptortes
Höhenerstreckung
Auslastung 2006
MW
σ
VK
MW
σ
VK
MW
σ
VK
MW
σ
VK
MW
σ
VK
MW
σ
VK
MW
σ
VK
MW
σ
VK
MW
σ
VK
MW
σ
VK
gungszentren
11.638
10.072
87
243.372
81.951
34
59
7
13
10
6
64
0,0
0,0
53
66
123
63
73
117
327
193
59
240
136
55
18
33
6
Anzahl Gemeinden
5
Variationskoeffizient =
5.644
6.698
119
15.151
20.233
134
60
5
9
7
4
64
0,0
0,0
2
5
277
3
6
235
297
140
47
206
161
78
22
14
64
2.576
2.567
100
7.185
11.971
167
80
9
11
8
5
56
0,1
0,3
329
1
1
101
2
3
107
389
172
44
290
219
75
12
6
55
2.297
1.115
49
22.330
24.885
111
68
7
10
13
6
48
2,9
1,0
34
3
4
107
6
6
92
510
111
22
839
379
45
14
8
55
Tourismusabhängig
1.157
557
48
18.004
17.639
98
74
12
16
31
11
34
0,3
0,6
189
4
4
103
12
11
94
415
192
46
423
239
56
18
10
-
107
145
17
37
Zentren
"light"
Sommer
& Winter
σ
%
μ
Klimastudie Niederösterreich
Seite 328
Top
Winter
Gem. mit
Nächtigungen
1.077
1.046
97
53.221
38.306
72
47
9
19
36
13
35
6,2
3,2
51
32
23
70
29
20
67
741
204
28
890
278
31
23
11
-
3.540
4.892
138
17.705
38.483
217
71
13
18
11
10
92
0,4
1,4
326
3
14
391
6
15
266
377
185
49
324
278
86
17
13
-
10
322
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
56
In der letzten Tabellenzeile ist abzulesen, wie viele Gemeinden dem jeweiligen Cluster
zugeordnet wurden. Für jede der Variablen, die in die Clusteranalyse eingeflossen sind, wird der
Mittelwert innerhalb der Cluster dargestellt, wobei der Wert jeder einzelnen Gemeinden in diesem
Cluster natürlich von diesem Mittelwert abweichen kann. Zum Beispiel weicht unter Umständen
eine Gemeinde in einer Variable beträchtlich vom Mittelwert der Gruppe ab, wurde jedoch auf
Grund der Ähnlichkeit in den anderen Variablen dieser Gruppe zugeordnet. Die nicht
hervorgehobenen Variablen in der Tabelle dienen als zusätzliche Information, sind jedoch nicht in
die Clusteranalyse eingeflossen. In der letzten Spalte sind die Mittelwerte für alle 322 Gemeinden
mit Nächtigungen als Vergleichswerte angegeben.
5.2.1.1. Beschreibung der Cluster
Nächtigungszentren
Die Gemeinden dieses Clusters heben sich vor allem durch die Summe der jährlichen
Nächtigungen hervor. Mit durchschnittlich rund 240.000 Nächtigungen pro Jahr sind in diesem
Cluster jene sechs Gemeinden mit den höchsten absoluten Nächtigungszahlen in
Niederösterreich zusammengefasst. Neben den Kur- bzw. Thermenstandorten Baden, Moorbad
Harbach und Bad Schönau sind dies Krems an der Donau, Schwechat als Flughafenstandort
sowie die Gemeinde Vösendorf. Da die Nächtigungszahlen in diesen Gemeinden insbesondere in
der Wintersaison wetterunabhängig sind, besteht im Allgemeinen keine klimarelevante
Vulnerabilität.
Regionale Zentren
Neben der Landeshauptstadt Sankt Pölten befinden sich auch 10 Bezirkshauptstädte in diesem
Cluster. Auch in diesen Gemeinden ist Wintersport orientierter Nächtigungstourismus kaum von
Bedeutung, in keiner der 107 Gemeinden sind Schilifte vorhanden. Im Schnitt handelt es sich um
größere Orte bzw. Städte mit geringer Abhängigkeit des lokalen Arbeitsmarktes vom Tourismus.
Durchschnittlich sind rund 7% der Beschäftigten im Tourismussektor tätig. Auch die sehr geringe
Nächtigungsdichte in beiden Saisonen spiegelt die in der Regel nicht intensive touristische
Nutzung in den Gemeinden dieses Clusters wider. Die höchsten Nächtigungszahlen erzielen
neben Sankt Pölten und den Bezirkshauptstädten Kur- und Thermenstandorte wie Bad Vöslau
oder Bad Pirawarth bzw. Grimmenstein in der Buckligen Welt, die auf Grund der Ähnlichkeit, die in
allen anderen Variablen gegeben ist, ebenfalls in diesen Cluster fallen. Gemeinsam ist den
Gemeinden auch die im Schnitt geringe Höhenlage sowie die geringe Höhenerstreckung des
Gemeindegebiets.
Sommer "light" Gemeinden
In den 145 Gemeinden dieses Clusters ist Tourismus, insbesondere Wintertourismus, ebenfalls
von untergeordneter Bedeutung. Die Nächtigungsdichte ist mit einem Maximum von 18
Nächtigung pro Einwohner bzw. einem Schnitt von 3 Nächtigungen pro Einwohner sehr gering.
Die Nächtigungen werden hauptsächlich im Sommer erzielt. Die vereinzelt vorhandenen
Schlepplifte haben keine bedeutende Nächtigungswirksamkeit in der Wintersaison. Die
Gemeinden Klosterneuburg, Tulln, Melk, Litschau, Senftenberg, Langenlois, Raabs an der Thaya
sind jene Gemeinden mit den höchsten absoluten Nächtigungszahlen, wobei nur im Senftenberg
und Litschau von einer intensiven touristischen Nutzung gesprochen werden kann. Bei anderen
Klimastudie Niederösterreich
Seite 329
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
57
Gemeinden mit vergleichweise höherem Beschäftigungsanteil handelt es sich vorwiegend um
Tagesausflugsziele.
Sommer & Winter Gemeinden
Die Gemeinden dieses Clusters konzentrieren sich im Süden Niederösterreichs in der
Destination Wiener Alpen in Niederösterreich und im südlichen Mostviertel bzw. im Westen
des Waldviertels. In allen Gemeinden ist ein kleines bis mittelgroßes Schigebiet vorhanden,
wobei der Nächtigungsschwerpunkt dennoch bei allen Gemeinden im Sommer liegt. Die
Schigebiete reichen nicht über mittlere Lagen hinaus, womit in Hinblick auf veränderte
klimatische Rahmenbedingungen in der Wintersaison von einer hohen Vulnerabilität
gesprochen werden kann. Die nächtigungsintensivsten Ziele dieses Clusters liegen in der
Region Rax-Schneeberg bzw. im Wechselgebiet. Zudem ist in fast allen Gemeinden eine
leicht überdurchschnittliche Konzentration der Beschäftigung im Tourismus gegeben. Mit
einer maximalen Nächtigungsdichte von rund 13 Nächtigungen pro Einwohner in der
Wintersaison in Puchberg am Schneeberg liegt die Intensität der touristischen Nutzung vor
allem in der Wintersaison jedoch bedeutend unter den Top Winterdestinationen
Niederösterreichs bzw. im Rest von Österreich.
Tourismusabhängige Gemeinden
Die 37 Gemeinden dieses Clusters sind vor allen durch eine sehr hohe wirtschaftliche
Abhängigkeit vom Tourismus charakterisiert. Im Schnitt ist rund ein Drittel der Erwerbstätigen
unmittelbar im Tourismussektor tätig. Vor allem in den kleineren Gemeinden dieses Typs ist
dieser Anteil zum Teil noch bedeutend höher. Die Gemeinden konzentrieren sich vor allem
entlang der Donau, im Wienerwald sowie in den Wiener Alpen. Der Nächtigungsschwerpunkt
liegt deutlich in der Sommersaison, die vereinzelt vorhandenen Kleinstschigebiete mit ein
oder zwei Schleppliften sind nur von regionaler Bedeutung, d.h. in der Regel mit keiner
bedeutenden Nächtigungswirksamkeit verbunden. Die Nächtigungsdichte ist v.a. in den
ausgeprägten Sommerdestinationen hoch, womit insgesamt trotz der hohen Abhängigkeit
vom Tourismus im Allgemeinen keine hohe Vulnerabilität hinsichtlich klimabedingter
Veränderungen in der Wintersaison (wohl aber hinsichtlich konjunktureller
Nachfrageschwankungen) diagnostiziert werden kann.
Top Winter Gemeinden
Die niederösterreichischen Top Wintergemeinden liegen im südlichen Mostviertel sowie im
Wechsel- und Semmeringgebiet. Der Nächtigungsschwerpunkt liegt mit Ausnahme der
Gemeinden Mitterbach am Erlaufsee und Puchenstuben klar in der Wintersaison, die
Nächtigungsdichte in der Wintersaison liegt mit durchschnittlich 30 Nächtigungen pro
Einwohner nach den Kur- und Thermenstandorten im Niederösterreichvergleich an der
Spitze. Die intensive touristische Nutzung spiegelt sich auch in der Beschäftigungsstruktur
wider, wo mit durchschnittlich 36% mehr als jeder dritte Arbeitsplatz unmittelbar vom
Tourismus abhängig ist. Die höchsten Bergstationen reichen bis auf ca. 1.800m, der Großteil
liegt jedoch unterhalb von 1.500m. Für diese Gemeinden muss somit von einer erhöhten
ökonomischen Verwundbarkeit in Hinblick auf schneearme Winter bzw. von einem erhöhten
Anpassungsbedarf ausgegangen werden.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 330
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
5.2.2
58
Clusteranalyse 2
Bei der zweiten Clusteranalyse floss wie oben dargestellt, anstatt der Variable „Anzahl der
Aufstiegshilfen“ die Höhenerstreckung des Gemeindegebiets in die Analyse mit ein.
In der nachstehenden Karte wurde das Clusterergebnis der ersten Analyse, d.h. die
geographische Verteilung der 6 unterschiedlichen Cluster in Niederösterreich, visualisiert.
Die Erklärungen zu Karte und Datentabelle folgen jenen der Clusteranalyse 1 und werden
daher an diese Stelle nicht wiederholt.
Abbildung 50: Clusteranalyse 2: Räumliche Verteilung der Cluster
Klimastudie Niederösterreich
Seite 331
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
59
Tabelle 13: Clusteranalyse 2: Ausprägung der Clustervariablen - Mittelwerte, Standardabweichung
und Variationskoeffizient innerhalb der sechs Gemeindegruppen.
GEMEINDEN MIT NÄCHTIGUNGEN
Cluster Nächti- Regionale Sommer
Variablen
MW
Einwohner
σ
VK
MW
Nächtigungen Ø 02σ
06
VK
Anteil der
MW
Nächtigungen im
σ
Sommer (%)
VK
Anteil der
MW
Beschäftigten im
σ
Tourismus (%)
VK
MW
Höhenerstreckung
σ
VK
MW
Nächtigungsdichte im
σ
Winter (N/EW)
VK
MW
Nächtigungsdichte im
σ
Sommer (N/EW)
VK
MW
Seehöhe des
σ
Gemeindehauptortes
VK
MW
Anzahl Seilbahnen und
σ
Schlepplifte
VK
MW
σ
Auslastung 2006
VK
Anzahl Gemeinden
gungszentren
11.638
10.072
87
243.372
81.951
34
59
7
13
10
6
64
240
136
57
53
66
123
63
73
117
327
193
59
0,0
0,0
55
18
33
6
Zentren
"light"
5.575
6.893
124
14.778
20.865
141
59
5
9
7
4
61
210
155
74
2
4
247
2
5
208
300
134
45
0,1
0,4
735
21
14
66
3.065
2.971
97
8.399
13.003
155
80
9
12
7
4
59
199
106
53
1
0
93
2
3
108
363
180
50
0,1
0,3
357
12
7
53
99
124
Sommer
TourisWinter
musBerge
abhängig
2.084
1.087
886
549
43
50
43.380
21.873
41.016
21.763
95
99
64
70
17
15
26
22
16
32
8
11
46
34
1.279
463
112
238
9
51
9
9
11
16
117
180
10
15
7
15
73
100
553
476
94
240
17
51
4,6
1,0
3,8
1,9
82
178
16
19
8
10
46
53
11
46
Sommer Gem. mit
„light“
Nächtigungen
Berge
1.810
3.540
1.021
4.892
56
138
7.029
17.705
9.015
38.483
128
217
75
71
8
13
10
18
10
11
5
10
47
92
616
324
171
278
28
86
2
3
7
14
318
391
4
6
8
15
196
266
469
377
122
185
26
49
0,6
0,4
0,9
1,4
161
326
11
17
10
13
89
74
36
6
5.2.2.2. Beschreibung der Cluster
Da die Ergebnisse der zweiten Analyse für die Cluster „Nächtigungszentren“, „Regionale Zentren“
und „Sommer light“ weitgehend mit jenen der ersten Analyse übereinstimmen, wird hier nur auf
die Cluster „Sommer & Winter & Berge“, „Sommer light Berge“ und „Tourismusabhängig“
eingegangen. Diese drei Cluster, insbesondere jene Gemeinden mit einer ausgeprägteren
Wintersaison, konzentrieren sich im Süden Niederösterreichs in den Destinationen Mostviertel,
Wienerwald und Wiener Alpen in Niederösterreich. Während der Wintersaison findet in diesen drei
Gemeindetypen im Schnitt ein Drittel aller Nächtigungen in Niederösterreich statt. Diese drei
Gemeindegruppen trennen in den alpinen Regionen Niederösterreichs die nächtigungsstärkeren
Gemeinden mit Liftinfrastruktur und großer Höhenerstreckung von den stärker
Klimastudie Niederösterreich
Seite 332
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
60
sommerdominierten Gemeinden sowie jenen, die auf Grund ihrer Beschäftigungsstruktur eine
überdurchschnittlich hohe Abhängigkeit vom Tourismus aufweisen.
Sommer & Winter & Berge
In den 11 Gemeinden dieses Clusters werden im Schnitt rund 12% der gesamten
Nächtigungen in Niederösterreich während der Wintersaison verzeichnet. Die Landschaft ist
gekennzeichnet durch die große Höhenerstreckung der Gemeinden, die zwischen rund
1.100m und knapp 1.500m liegt. Der Anteil der Beschäftigung im Tourismussektor liegt bei
durchschnittlich 16%. In diesem Cluster sind 9 der 15 größten Schigebiete in
Niederösterreich versammelt, dennoch liegt der Anteil der Nächtigungen in diesen
Gemeinden während der Wintersaison durchschnittlich nicht über 40%. Mit einem
Beschäftigungsanteil zwischen 20 und 33% sind die größeren Schigebiete auch stark vom
Tourismus abhängig. Wie oben beschrieben führt dies zusammen mit der vergleichsweise
niederen Lage zu einer erhöhten Vulnerabilität bzw. einem erhöhten Anpassungsbedarf.
Sommer „light“ & Berge
Weniger intensiv ist die touristische Nutzung der Gemeinden dieses Typs, insbesondere die
Wintersaison ist in den 36 Gemeinden dieses Cluster nur von untergeordneter Bedeutung. Im
Schnitt bringt die Wintersaison rund ein Viertel der jährlichen Nächtigungen. Die
Nächtigungsdichte ist im Winter mit durchschnittlich 2 Nächtigungen pro Einwohner sehr
gering (mit Ausnahme der Gemeinde Breitenstein im Semmeringgebiet, die auch auf Grund
ihrer geringen Einwohnerzahl eine höhere Intensität erreicht). Die Schigebiete in diesem
Cluster zählen zu den kleineren in Niederösterreich und entfalten im Vergleich zu dem
vorhergehenden Cluster nur eine geringe Nächtigungswirksamkeit. Die Konzentration der
Beschäftigung liegt mit durchschnittlich 10% knapp unter dem niederösterreichischen Schnitt
(bezogen auf Gemeinden mit Nächtigungen).
Tourismusabhängige Gemeinden
Die Gemeinden dieses Clusters sind wiederum durch eine sehr hohe
Beschäftigungskonzentration in der Tourismusbranche gekennzeichnet. Rund ein Drittel aller
Erwerbstätigen ist direkt im Beherbergungs- und Gaststättenwesen tätig. Vor allem in den
kleineren Gemeinden wird ein Anteil von bis zu 60% erreicht. Im Schnitt liegt der Anteil der
Winternächtigungen in Gemeinden dieses Typs bei rund 30%, betrachtet man nur die
tourismusabhängigen Gemeinden in alpinen Regionen liegt der Schnitt bei knapp unter 50%.
Vor diesem Hintergrund ist eine sehr hohe Verwundbarkeit in Hinblick auf
Nachfrageschwankungen im Tourismus gegeben. Als tourismusabhängig wurden auch
einige der größeren Schigebiete im südlichen Niederösterreich eingestuft. Dazu zählen
beispielsweise die Gemeinden Annaberg, St. Corona am Wechsel, Puchenstuben,
Mönichkirchen, Rohr im Gebirge sowie die Case Study Gemeinde Semmering. In der Case
Study wird aus klimatologischer Sicht untersucht in wie weit durch die hohe ökonomische
Vulnerabilität gekoppelt mit der niedrigen Höhenlage der Schigebiete (Höhenlage unterhalb
von 1.500m) in Zukunft Herausforderungen in Hinblick auf schneearme Winter bzw.
notwendige und mögliche Beschneiungsintensität zu bewältigen sein werden.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 333
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
61
6 Case Study
6.1 DIE CASE STUDY REGION
Als Case Study Region wurde in Übereinstimmung mit dem Auftraggeber das Schigebiet am
Semmering ausgewählt. Zum Einen haben datentechnische Gründe im Bereich der
meteorologischen und klimatologischen Analysen dafür gesprochen, aber vor allem die
Tatsache, dass diese Region bereits heute wesentlich von künstlicher Beschneiung abhängig
ist, hat den Ausschlag für die Auswahl dieser traditionsreichen Tourismusregion gegeben.
Der Hauptort der Gemeinde Semmering liegt auf einer Seehöhe von 950 m über dem
Meeresspiegel. Seit dem letzten Jahrhundert ist der Semmering ein bekanntes Ferienziel der
Bevölkerung des Großraumes Wien und blieb bis heute ein beliebter Urlaubsort.
Weltberühmt wurde der Semmering durch die Semmeringbahn als Teilstrecke der Südbahn
in Österreich und wurde 1998 zum UNESCO-Weltkulturerbe ernannt. Sowohl die Strecke als
auch der Lokomotivbau stellen historisch bedeutende Wenden in der Lokomotivgeschichte
dar. Neben den kunst- und kulturgeprägten Hotels, gilt der Ort sowohl als Erholungs- und
Ausflugsgebiet im Sommer und Winter. Er wird von Wintersportlern und Wanderern im
Sommer besonders geschätzt. Durch die geographische Nähe zur Bundeshauptstadt und
leichte Erreichbarkeit aus anderen Orten Österreichs stellt der Semmering ein historisch
bedeutendes Tourismusgebiet dar, das heute auch zunehmend durch Kongress- und
Wirtschaftstourismus geprägt ist. In der nachstehenden Tabelle sind die wichtigsten
Merkmale der ausgewählten Gemeinde bzw. des Schigebietes zusammengefasst dargestellt.
Tabelle 14: Überblick über Merkmale der Case Study-Gemeinde Semmering
Semmering
Einwohner (VZ 2001)
Tourismus
Nächtigungsdichte
Anteil Winter
Anteil Sommer
Arbeitsstätten
Beschäftigte gesamt
Beschäftigte tertiärer Sektor
Beschäftigte Tourismus
% Besch. Tourismus/Gesamt
% Besch. Tourismus/Tertiär
Lokation Gesamt
Lokation Tertiär
Förderleistung (Pers./h)
Transportleistung (Pm/h)
Lifte
davon Schlepplifte
Pistenkilometer
Seehöhe Schigebiet
Arbeitsmarkt
Schigebiet
642
167,4
54%
46%
60
503
460
192
38,2
41,7
4,8
5
6.750
1.809.300
4
2
14km
1.000 – 1.360m
Datenquelle: Statistik Austria, BMVIT
Klimastudie Niederösterreich
Seite 334
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
6.1.1
62
Rückblick auf die Entwicklung der Tourismusregion Semmering 6
Die Paßlandschaft um den Semmering (980 m) an der Grenze zwischen Niederösterreich
und der Steiermark erlangte gegen Ende des 19. Jh./Anfang des 20. Jh. internationalen Ruf
als eines der bedeutendsten Tourismuszentren der k.u.k. Monarchie. In der touristischen
Bedeutung ließ sich der Semmering vergleichen mit Tourismuszentren wie dem Seebad
Opatija (im heutigen Kroatien), dem alpinen Kurort Bad Gastein oder der aristokratischen
Sommerfrischeregion im Salzkammergut. Die ersten Ansätze für eine touristische "In WertSetzung" der Region finden sich bereits in der Biedermeierzeit, als die Schönheit der "wilden"
Berglandschaften um Rax (2.007 m) und Schneeberg (2.076 m) beschrieben und in
Gemälden dargestellt wurde.
Wie auch bei anderen mondänen Tourismuszentren dieser Epoche finden sich die
Voraussetzungen für den touristischen Aufstieg des Semmerings in philosophisch-geistigen
Strömungen (Idealisierung und Romantisierung des Gegensatzes der schroffen Bergwelt und
den parkähnlichen Mittelgebirgsformen), in sozio-ökonomischen Faktoren (Nachfrage von
Seiten des Adels und des Bürgertums, die Ausgleich von den beengten Verhältnissen der
Städte suchten) und technologischen Entwicklungen (Anbindung an die Eisenbahn) sowie in
Bezug auf geographische Verhältnisse (Nähe zu Wien und später auch Budapest). Zunächst
war es der Ort Payerbach-Reichenau (490 m) am Nordportal des Semmerings, der von
diesen Entwicklungen profitieren konnte. Die Paßhöhe am Semmering wurde dagegen erst
einige Jahrzehnte nach Fertigstellung der Semmeringbahn (1854) touristisch entwickelt,
konnte dann jedoch binnen kurzem den anderen Tourismusorten den Rang ablaufen. Anfang
der 80er Jahre des 19. Jh. entstanden dann schließlich die ersten Luxushotels im Stil der
charakteristischen Grand Hotels dieser Epoche. Neben den Hotelbauten entstanden
zusätzlich noch private Villen, Kurhäuser (z.B. das "Kurhaus Semmering" als "Sanatorium im
Rivierastil") sowie sonstige touristische Infrastrukturen wie Cafes. Zwischen den einzelnen
Hotels kam es gleichsam zu einem Wettlauf an Größe, luxuriöser Ausstattung und
architektonischer Wirkung. Die Eröffnung des Panhans im Jahr 1913 markiert - knapp vor
Ausbruch des 1. Weltkrieges - gleichzeitig Höhepunkt und Schlusspunkt dieser Epoche.
Der Semmering war auch eine Pionierregion in Österreich was den Wintertourismus betrifft.
Dem betriebswirtschaftlichen Kalkül, die Öffnungs- und Saisonzeiten der Hotels und
Gasthöfe möglichst zu verlängern, kam dabei die zunehmende sportliche Begeisterung an
den winterlichen Verhältnissen des Gebirges zugute. Neben dem Rodel- und Bobsport sowie
dem Eislaufen war der Semmering auch eine der ersten Regionen des alpinen Skisports in
Österreich. Der Mürzzuschlager Hotelier Toni Schruf sowie Max Kleinoschegg bestiegen
1891 mit dem Stuhleck (1.782 m) den ersten "echten" Berg Österreichs im Winter mit Skiern.
Bereits kurz darauf wurden die ersten Skirennen veranstaltet sowie entsprechende
Sportvereine gegründet und der Semmering auch im Winter ein beliebtes Tourismusziel.
Bereits vor dem ersten Weltkrieg wurden spezielle technische Infrastrukturen für den
Wintersport errichtet (Bobbahn im Jahr 1907, Pinkenkogel-Rodelbahn 1910, LiechtensteinSprungschanze 1912). Diese Sportanlagen galten bis in die 30er Jahre europaweit zu den
modernsten ihrer Art.
6
Verwendete Quellen: Kos, W. (1992): Die Eroberung der Landschaft. Semmering, Rax, Schneeberg.
Katalog zur niederösterreichischen Landesausstellung, Schloß Gloggnitz, 1992. Wien: Falter.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 335
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
63
Durch den Zusammenbruch der Monarchie kam es auch im Semmeringgebiet zu einigen
grundsätzlichen Strukturveränderungen. Jene relativ homogene Gesellschaft, die am
Semmering ein geschütztes Territorium zum Ausleben ihres Reichtums vorgefunden hat, war
in ihrem politischen und ökonomischen Grundfesten erschüttert. Die Spekulationen um die
Panhans-Aktien und der mehrfache Besitzerwechsel dieses Hotels kann als ein Zeichen der
krisenhaften Erscheinungen betrachtet werden. Allerdings brachte der Zerfall der Monarchie
noch kein Ausbleiben der traditionellen Gästeschichten aus Budapest oder Prag.
Beispielsweise gab es im Jahr 1923 neben 12.710 Gästemeldungen aus Österreich (davon
9.529 aus Wien) über 13.000 aus dem Ausland (davon aus Ungarn alleine 5.261). Auch
brachten die späten 20er Jahre eine gewisse Erholung. Mit 38.000 Gästen kam es im Jahr
1928 zu einem neuen Rekord. Auch infrastrukturell wurde ausgebaut, im Jahr 1932
beispielsweise das Alpenstrandbad des Panhans, das als erstes alpines Hallenschwimmbad
auch international für Aufsehen sorgte. Im Jahr 1937 lag der Semmering immerhin an 6.
Stelle aller österreichischen Fremdenverkehrsorte (noch vor Bad Ischl oder Kitzbühel).
Berücksichtigt man die Nächtigungsintensität (auf 1.816 Einwohner kamen ca. 240.000
Nächtigungen) lag der Semmering sogar an der Spitze des österreichischen Tourismus.
In der Nachkriegszeit konnte der Semmering nicht mehr an seine frühere internationale
Bedeutung als Tourismuszentrum anknüpfen. Die Ursachen hierfür sind vielfältig. Zunächst
war die Zweiteilung in eine sowjetische (Niederösterreich) und britische (Steiermark)
Besatzungszone hinderlich für die nötigen Modernisierungs- und Erweiterungsinvestitionen.
Auch verlagerte sich das Gewicht der touristischen Nachfrage. Der geographische Vorteil des
Semmerings - die Nähe zu Wien und zu Ungarn, gleichsam als nähester Alpenort verwandelte sich in einen Nachteil. Die politische Blockbildung schnitt den Semmering von
einem Teil seines "natürlichen" Einzugspotenzials ab. Das - im Vergleich zur BRD "verspätete" Wirtschaftswunder in Ostösterreich ließ die Nachfrage nach gehobenen
Tourismusdienstleistungen niedrig bleiben. Hingegen konnte Westösterreich von der Nähe
zur rasch wachsenden deutschen Nachfrage profitieren. Auch die naturräumlichen Nachteile
des Semmeringgebiets (geringe Höhenlage, begrenzte Ausbaumöglichkeiten für den
Wintersport aufgrund der topographischen Gegebenheiten, unsichere Schneeverhältnisse
etc.) wurden zunehmend deutlich. Dies umso mehr, als bei steigenden Einkommen und
erhöhter Mobilität (Motorisierung) die WienerInnen ebenfalls vermehrt Sommer- wie
Winterurlaub in Westösterreich (bzw. in Italien) verbrachten. Der Semmering wurde damit
zunehmend zu einer reinen Ausflugsdestination degradiert. Die großzügigen Hotels gerieten
in wirtschaftliche Schwierigkeiten und Schließungen waren die Folge. Die Veralterung der
Infrastruktur ging mit einem Verfall der Bausubstanz (residential und commercial blight)
einher, wodurch die Region noch unattraktiver wurde.
Versuche, mit Unterstützung der öffentlichen Hand die Region touristisch zu revitalisieren
(Renovierung Panhans, Aufbau einer Fremdenverkehrsschule in den 80er Jahren), waren
zunächst nur von Teilerfolgen begleitet. Durch die "Ostöffnung" Ende der 80er Jahre wurde
es allerdings wieder prinzipiell möglich, die klassische Zielgruppe der Ungarn anzusprechen.
Auch wenn aufgrund der Kaufkraftunterschiede die Nächtigungswirksamkeit begrenzt blieb,
wurden ungarische Gäste insbesondere im (Winter-)Ausflugssegment wieder eine
signifikante Gästeschicht. In den letzten Jahren wurde auch die touristische Infrastruktur
weitgehend saniert bzw. modernisiert (Ersatz der alten Sesselliftanlagen am Hirschenkogel
(1.324 m) und am Hühnerkogel/Stuhleck (1.380 m) durch moderne Anlagen (Gondelbahn am
Klimastudie Niederösterreich
Seite 336
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
64
Hirschenkogel, 4er-Sesselbahn am Stuhleck, mechanische Beschneiungsanlagen).
Organisatorische Innovationen (Sonderzüge, Marketing unter dem Schlagwort "Zauberberg",
neue Zielgruppe Seminartourismus, Organisation von Großveranstaltungen wie vor allem der
Damen-Skiweltcup etc.) ließen wieder eine neue Aufbruchsstimmung entstehen. Es bleibt
jedoch noch abzuwarten, inwieweit der Semmering an seine alte Tradition als auch
international bedeutsame Tourismusregion anknüpfen kann.
6.1.2
Gemeinde und Bevölkerung
Die Abbildung 51: zeigt sehr schön den beständigen Aufstieg der Bevölkerungsanzahl in der
Gemeinde Semmering von der Gründerzeit bis zum Ende der Monarchie. Seither war eine
ständige Abnahme in den Bevölkerungszahlen zu beobachten, die sich erst im Jahr 2001
umkehrte. Seither ist eine leicht positive Tendenz in der Bevölkerungsentwicklung zu
verzeichnen.
Abbildung 51: Bevölkerungsentwicklung Semmering 1869 - 2006
Bevölkerungsentwicklung 1869 - 2006, 1869=100
1400
1200
1000
800
Semmering
600
Neunkirchen
(Pol. Bezirk)
400
NÖ (BL)
200
0
1869 1880 1890 1900 1910 1923 1934 1939 1951 1961 1971 1981 1991 2001 2006
Quelle: Statistik Austria
Wie Tabelle 15: erkennen lässt, ist in der Gemeinde Semmering die lohnsummenabhängige
Gemeindesteuer deutlich höher im Vergleich zum politischen Bezirk aber auch zum
restlichen Bundesland.
Tabelle 15: Abgaben – Ertragsanteil der Gemeinde Semmering pro Kopf 2005 (in €)..
Gemeindesteuer pro Kopf in €
Gemeinde
1.249
Pol. Bezirk
827
Bundesland
909
Datenquelle: Statistik Austria 2007, Ein Blick auf die Gemeinde
Klimastudie Niederösterreich
Seite 337
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
6.1.3
65
Sozioökonomische Ausgangssituation und Beschäftigung
Tabelle 16: erfasst den positiven Trend in der Beschäftigtenanzahl von 1991 bis 2001
einhergehend mit der Zunahme der Arbeitsstätten um einen Betrieb. Zwei größere Hotelbetriebe
mit zwischen 20 und 99 Beschäftigten sind die größten Arbeitgeber der Gemeinde.
Tabelle 16: Arbeitsstätten und Beschäftigte in Semmering 1991/2001.
Jahr
Veränderung
2001
1991
1991-2001 (in %)
Arbeitsstätten
60
59
1,7
Beschäftigte
503
446
12,8
Datenquelle: Statistik Austria 2007: Ein Blick auf die Gemeinde.
Tabelle 17: Semmering - Arbeitsstätten und Beschäftigte nach Abschnitten der ÖNACE
1995 und groben Beschäftigtengrößengruppen.
Arbeitsstätten
ÖNACE 1995
Arbeitsstättenzählung 2001
Davon mit … unselbst. Beschäftigten
Insg.
Insg.
0-4
Insgesamt
C Bergbau und Gewinnung
von Steinen u. Erden
D Sachgütererzeugung
E Energie- und
Wasserversorgung
F Bauwesen
G Handel; Reparatur v. Kfz
u. Gebrauchsg
H Beherbergungs- u.
Gaststättenwesen
I Verkehr und
Nachrichtenübermittlung
J Kredit- und
Versicherungswesen
K Realitätenwesen,
Unternehmensdienstl.
L Öffentl. Verwaltung,
Sozialversicherung
M Unterrichtswesen
N Gesundheits-, Veterinäru. Sozialwesen
O Erbring.v.sonst. öffentl.u.
pers. Dienstl.
Beschäftigte
5 - 19
20 99
100 - 200 +
199
mehr
7
0
0
60
40
13
0
3
0
2
0
0
0
1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
6
5
1
20
13
9
Darunter
unselbst. Beschäftigte
503
470
0
0
0
43
0
40
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
19
15
5
2
0
0
192
175
6
2
1
0
0
87
83
1
1
0
0
0
0
4
4
5
4
1
0
0
0
19
17
2
5
0
2
2
1
0
2
0
0
0
0
23
67
23
67
4
3
1
0
0
0
17
15
5
4
0
1
0
0
32
31
Datenquelle: Statistik Austria.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 338
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
66
Tabelle 18: Semmering - Arbeitsstätten und Beschäftigte nach Abschnitten der ÖNACE
1995 und Stellung im Beruf.
ÖNACE 1995
Arbeitsstättenzählung 2001
Insgesamt
C Bergbau u. Gewinnung von
Steinen u. Erden
D Sachgütererzeugung
E Energie- u.
Wasserversorgung
F Bauwesen
Arbeitsstätten
Tätige
BetriebsInhaber
Mithelf.
Familienangeh.
Angest./
Beamte
60
31
2
243
200
0
3
0
2
0
1
0
28
0
0
0
0
0
6
Arbeiter
Lehrlinge
Heimarbeiter
Insges.
26
1
503
0
12
0
0
0
0
0
43
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
3
1
14
1
0
0
19
20
17
0
27
124
24
0
192
9
4
0
79
4
0
0
87
1
0
0
3
1
0
0
4
5
2
0
2
15
0
0
19
2
5
0
0
0
0
11
59
12
7
0
0
0
1
23
67
4
2
0
10
5
0
0
17
5
1
0
10
19
2
0
32
G Handel; Reparatur v. Kfz u.
Gebrauchsgütern
H Beherbergungs- u.
Gaststättenwesen
I Verkehr u. Nachrichtenübermittlung
J Kredit- und
Versicherungswesen
K Realitätenwesen,
Unternehmensdienstl.
L Öffentl. Verwaltung,
Sozialversicherung
M Unterrichtswesen
N Gesundheits-, Veterinär- u.
Sozialwesen
O Erbring. v. sonst. öffentl. u.
pers. Dienstl.
Datenquelle: Statistik Austria.
Tabelle 19: Semmering – Erwerbspersonen nach beruflichen und wirtschaftlichen Merkmalen.
Volkszählung 2001
Erwerbspersonen
Land- u. Forstwirtschaft
Fischerei u. Fischzucht
Bergbau u. Gewinnung von Steinen u. Erde
Sachgütererzeugung
Energie- u. Wasserversorgung
Bauwesen
Handel; Reparatur v. Kfz u. Gebrauchsgüter
Beherbergungs- u. Gaststättenwesen
Verkehr u. Nachrichtenübermittlung
Kredit- u. Versicherungswesen
Realitätenwesen, Unternehmensdienstl.
Öffentl. Verwaltung, Sozialversicherung
Unterrichtswesen
Gesundheits-, Veterinär- u. Sozialwesen
Erbringung v. sonst. öffentl. u. pers. Dienstl.
Private Haushalte
Exterritoriale Organisationen
Erstmals Arbeit suchend
Insg.
281
2
0
0
38
1
20
24
48
39
2
29
23
20
20
12
0
0
3
%
100
0,7
0
0
13,5
0,4
7,1
8,5
17,1
13,9
0,7
10,3
8,2
7,1
7,1
4,3
0
0
1,1
Datenquelle: Statistik Austria.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 339
männl.
163
1
0
0
28
1
19
8
18
31
0
17
21
4
4
8
0
0
3
weibl.
118
1
0
0
10
0
1
16
30
8
2
12
2
16
16
4
0
0
0
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
67
Tabelle 20: Semmering – Wohnbevölkerung nach beruflichen und wirtschaftlichen Merkmalen.
Volkszählung 2001
Wohnbevölkerung
Land- u. Forstwirtschaft
Fischerei u. Fischzucht
Bergbau u. Gewinnung von Steinen u. Erde
Sachgütererzeugung
Energie- u. Wasserversorgung
Bauwesen
Handel; Reparatur v. Kfz u. Gebrauchsgüter
Beherbergungs- u. Gaststättenwesen
Verkehr u. Nachrichtenübermittlung
Kredit- u. Versicherungswesen
Realitätenwesen, Unternehmensdienstl.
Öffentl. Verwaltung, Sozialversicherung
Unterrichtswesen
Gesundheits-, Veterinär- u. Sozialwesen
Erbringung v. sonst. öffentl. u. pers. Dienstl.
Private Haushalte
Exterritoriale Organisationen
Erstmals Arbeit suchend
Nicht Erwerbspersonen
Insg.
610
2
0
0
50
1
27
29
60
55
2
56
26
31
28
15
0
0
3
225
%
100
0,3
0
0
8,2
0,2
4,4
4,8
9,8
9
0,3
9,2
4,3
5,1
4,6
2,5
0
0
0,5
36,9
männl.
285
1
0
0
34
1
21
13
24
37
0
27
24
10
8
9
0
0
3
73
weibl.
325
1
0
0
16
0
6
16
36
18
2
29
2
21
20
6
0
0
0
152
Datenquelle: Statistik Austria.
Eine deutliche Sprache im Hinblick auf die regionale Bedeutung der Gemeinde Semmering
und den Arbeitsmarkt spricht die Pendlerstatistik, wie in Tabelle 21: dargestellt: Den 130
Auspendlern stehen 379 Einpendler gegenüber.
Tabelle 21: Semmering – Erwerbspendler nach Pendelziel (Volkszählung 2001).
Entfernungskategorie
darunter:
TagesNichttagesArbeitsgemeinde
männlich
pendler
pendler
Insgesamt
257
150
.
.
ERWERBSTÄTIGE AM WOHNORT
41
23
.
.
Nichtpendler
86
41
86
Gemeinde-Binnenpendler
130
86
110
20
AUSPENDLER
52
34
48
4
in and. Gemeinde des Pol.Bez.
28
18
24
4
in and. Pol.Bez. des Bundesl.
49
33
38
11
in anderes Bundesland
22
14
18
4
STEIERMARK
24
16
18
6
WIEN
1
1
1
ins Ausland
379
173
355
24
EINPENDLER
164
82
159
5
aus and. Gemeinde des Pol.Bez.
33
14
33
Gloggnitz
26
14
26
Ternitz
21
10
17
4
aus and. Pol.Bez. des Bundesl.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 340
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
68
194
181
175
77
62
506
196,9
198,1
aus anderem Bundesland
STEIERMARK
Mürzzuschlag
Mürzzuschlag
Spital am Semmering
ERWERBSTÄTIGE AM ARBEITSORT
Index des Pendlersaldos
Index der Pendlermobilität
81
72
69
32
20
237
158
172,7
179
172
172
76
61
.
.
.
Datenquelle: Statistik Austria.
6.1.4
Tourismus
Die nachstehende Abbildung 52: lässt einen leichten Anstieg in den Nächtigungen in der
Wintersaison in der Gemeinde Semmering in den letzten 4 Jahren erkennen. Seit 1972
weist die Nächtigungsentwicklung in der Wintersaison einen leicht schwankenden
Verlauf auf, während die Nächtigungen im Sommer einen negativen Trend aufzeigen.
Abbildung 52: Nächtigungsentwicklung Sommer- und Wintersaison, Semmering.
140000
120000
100000
80000
Nächt.
60000
40000
20000
Sommer
Winter
0
1972 1977 1982 1987 1992 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006
Quelle: Statistik Austria (ISIS-Datenbank).
Die entsprechende Kapazitätsentwicklung der Betten (Tabelle 22:) spiegelt die Zahlen
der Nächtigungsentwicklung wider: Von 1992 bis 2002 wurde ein Anstieg in den
Bettenkapazitäten verzeichnet, zwischen 2002 und 2004 gab es einen leichten
Rückgang, seit 2004 ist wiederum ein positiver Trend zu beobachten. Zudem geht klar
hervor, dass alle Betriebe auf Ganzjahresöffnung ausgerichtet sind.
Tabelle 22: Semmering - Entwicklung der Bettenkapazitäten
Bettenkapazität Sommer
Bettenkapazität Winter
1992
627
627
2002
764
764
2004
746
746
Datenquelle: Statistik Austria
Klimastudie Niederösterreich
Seite 341
2006
770
770
15
9
3
1
1
.
.
.
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
69
Das Schigebiet Hirschkogel „Zau[:ber:]g Semmering“ 7 ist mit insgesamt 4 Aufstiegshilfen –
einer Kabinenbahn, einem 4er-Sessellift, einem Schlepplift sowie einem Teppichlift –
ausgestattet. Die 14 Pistenkilometer teilen sich auf je 6,5 km leichte und mittelschwere sowie
1 km schwere Pisten auf, die sich zwischen 1.000 und 1.360m Seehöhe erstrecken. Auf der
anspruchsvollen FIS-Weltcup-Piste Panorama finden jeden zweiten Winter Rennen des
alpinen FIS Weltcup der Damen statt. In den letzten Jahren wurden umfangreiche
Investitionen in Beschneiungsanlagen getätigt. Mit Hilfe modernster Beschneiungstechnik
und einer starken Kapazitätserhöhung der Maschinen will man hohe Schneesicherheit
garantieren.
6.2 LOKALE KLIMASZENARIEN UND SCHNEEMODELLIERUNG FÜR DIE
REGION SEMMERING-HIRSCHENKOGEL
6.2.1
Lokales Klimaänderungssignal
Für die Semmeringregion ergeben sich aus den REMO-UBA A1B Szenarien für beide
Szenariozeiträume Niederschlagszunahmen in allen Jahreszeiten (siehe Abbildung 53:). Diese ist
im Herbst besonders ausgeprägt und beträgt knapp unter 20 % um 2020 und etwa 25 % um
2050.
Abbildung 53: Klimaänderungssignal des Niederschlags im Gebiet Semmering/Hirschenkogel.
Differenz zwischen den Perioden 2006-2035 „2020“ und 2036-2065 „2050“
gegenüber dem Zeitraum 1976-2005 REMO-UBA Szenario A 1B.
Änderung der saisonalen Niederschlagsmengen (Prozent)
für den Zeitraum 2020 und 2050. (REMO-UBA; A1B)
30
2020
Relative Änderung (%)
25
2050
20
15
10
5
0
DJF
MAM
JJA
SON
Saison
Bei der Temperatur zeigen sich deutliche Unterschiede im Klimaänderungssignal. Um 2020
ist die Temperaturerhöhung im Winter mit etwa 1.3 °C am stärksten. Im Frühjahr zeigt sich
7
http://www.zauberberg.at
Klimastudie Niederösterreich
Seite 342
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
70
sogar eine leichte Abkühlung. Im Sommer beträgt die Erwärmung etwa 0.5 °C und im Herbst
etwa 1 °C. Um die Jahrhundertmitte ist die Erwärmung wesentlich stärker (siehe Abbildung
54:). Das Maximum zeigt sich wieder im Winter mit etwa 2.5 °C, in den anderen Monaten
bewegt sie sich zwischen 1.2 und 1.8 °C.
Abbildung 54: Klimaänderungssignal der Temperatur im Gebiet Semmering/Hirschenkogel.
Differenz zwischen den Perioden 2006-2035 „2020“ und 2036-2065 „2050“
gegenüber dem Zeitraum 1976-2005 REMO-UBA Szenario A 1B.
Änderung der saisonalen Mitteltemperatur (°C)
für den Zeitraum 2020 und 2050. (REMO-UBA; A1B)
3
2020
Temperaturänderung (°C)
2050
2
1
0
DJF
MAM
JJA
SON
-1
Saison
6.2.2
Klimatische Differenzierung innerhalb des Skigebietes
Die natürliche Schneelage zeigt eine deutliche Seehöhenabhängigkeit. Eine Schneedecke
von mindestens 30 cm, welche die OECD-Studie bezüglich Schneesicherheit verwendet hat
(Abegg 2006), kommen im Semmering Ort im Mittel (Median) selbst im Jänner und Februar
an weniger als 10 Tagen (Abbildung 55:) vor, an der Bergstation hingegen erreichen speziell
im Februar und März rund 25 Tage diesen Wert. Der Median für den ganzen Winter beträgt
im Semmering Ort nicht einmal 20 Tage, aber bereits im Mittelstationsbereich werden 120
Tage und am Hirschenkogel sogar 160 Tage erreicht.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 343
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
71
Abbildung 55: Mittlere Anzahl an Tagen (Median) mit einer natürlichen Schneedecke von
mehr als 30 cm in den zwei Höhenlagen.
Damit die Landschaft ein winterliches Erscheinungsbild bietet, ist jedoch nur eine geringe
Schneedecke notwendig. Bei den Tagen mit einer Schneedecke von mindestens 5 cm sieht
es am Semmering unter den derzeitigen klimatischen Bedingungen noch recht gut aus. In
den Wintermonaten Dezember bis Februar wird dieser Schwellwert auch im Tal an mehr als
20 Tagen überschritten.
Abbildung 56: Mittlere Anzahl an Tagen (Median) mit einer natürlichen Schneedecke von
mehr als 5 cm in den zwei Höhenlagen.
Für den Wintertourismus sind aber nicht die mittleren Bedingungen relevant, da die
Schneesicherheit möglichst jeden Winter gewährleistet werden soll. Daher spielt die
interannuale Variabilität eine wesentliche Rolle. In Abbildung 57: ist in einer „Box and
Whiskers“ Darstellung diese Variabilität der natürlichen Schneedecke von 30 cm dargestellt.
Bei der „Box and Whiskers“ Darstellung befinden sich 50 Prozent aller Daten im
Wertebereich der Box (Grenzen 20er bzw 80er Perzentile), innerhalb der Querstriche 90
Prozent (Grenzen 5er bzw. 95er Perzentile), die Kreuze markieren die Extreme und die rote
Line markiert den Median. Zusätzlich wird das arithmetische Mittel als Zahl dazugeschrieben.
Für Semmering Ort ergibt sich, dass in der Hälfte aller Jahre weniger als 16 Tage
Klimastudie Niederösterreich
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Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
72
vorkommen, in 5 Prozent aller Jahre werden die 30 cm gar nie erreicht, aber eben so oft gibt
es mehr als 75 derartige Tage und beim Maximum erreichen alle Tage diesen Grenzwert.
Bei der Bergstation hingegen liegt der Median schon über 40 Tagen und im Maximum
werden an jedem Tag im Winter die 30 cm überschritten. Es hat aber zumindest auch ein
Jahr gegeben, wo weniger als 20 Tage erreicht wurden.
Abbildung 57: Anzahl an Tagen mit einer natürlichen Schneedecke von mindestens 30 cm in
den drei Höhenlagen im Winter (Dezember, Januar und Februar).
Im Gegensatz zur natürlichen Schneelage zeigen die möglichen Beschneiungsstunden keine
derart klare Seehöhenabhängigkeit. Dies liegt daran, dass bei Niederschlag meist eine gute
Durchmischung und damit nahezu feuchtadiabatische Verhältnisse herrschen. Für die
Beschneiungszeiten kommen aber auch die stabil geschichteten Hochdrucklagen in Frage
und hier stellen sich in den Alpinen Tälern im Winter Inversionswetterlagen ein. In Abbildung
58: sind die mittleren Monatssummen an Beschneiungsstunden für den Schwellwert -4 °C für
die 2 Höhenstufen dargestellt. Es zeigt sich, dass im Passbereich im Dezember dieselben
Beschneiungsverhältnisse herrschen wie an der Bergstation.
Klimastudie Niederösterreich
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Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
73
Abbildung 58: Median der Beschneiungsstunden für die Klimaperiode 1976-2005.
Median der Bescheiungsstunden für
die Klimaperiode 1977-2006 und den Schwellwert -4 °C
700
Semmering
Hirschenkogel
Beschneiungsstunden
600
500
400
300
200
100
0
11
12
1
2
3
4
Monat
Die unterstellten lokalen Klimaszenarien wirken sich sowohl auf die natürliche Schneedecke,
als auch auf das Potenzial für die künstliche Beschneiung aus. Speziell im Früh- und
Hochwinter führt die Erwärmung zu einer doch erheblichen Reduktion an Tagen mit einer
Schneedecke von mindestens 30 cm vor allem bei der Bergstation. Bereits bis 2020 werden
im Passbereich im Mittel überhaupt keine Tage mit einer Schneedecke von 30 cm
vorkommen und 2050 auch keine mehr mit mehr als 5 cm.
Die Auswirkungen auf die potenziellen Beschneiungsstunden sind in Abbildung 59: für beide
Seehöhenbereiche für die Beschneiung ab einer Grenztemperatur von –4 °C und 4 Stunden
Reaktionszeit für den besonders kritischen Zeitraum der Grundbeschneiung (Zeitraum 1.
November bis 31. Dezember) zusammengefasst. Für diesen Zeitraum sind die mittleren
Bedingungen am Pass und an der Bergstation etwa gleich gut mit etwa 400 Stunden derzeit,
bis 2020 sinken diese auf rund 270 Stunden und bis 2050 sogar bis unter 200 Stunden. Bei
einem derzeitigen Bedarf an etwa 200 Stunden für die Durchführung einer
Grundbeschneiung ergeben sich bis 2020 noch keine Probleme in mittleren Jahren. Die 5er
Perzentile, also ein Ereignis das alle 20 Jahre vorkommt, liegt an der Passhöhe derzeit bei
150 Stunden, 2020 bereits knapp unter 100 und sie beträgt 2050 nur noch etwa 50 Stunden.
Dies bedeutet, dass man mit der derzeitigen Beschneiungstechnologie bereits heute in
Extremjahren Schwierigkeiten hat.
Klimastudie Niederösterreich
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Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
Abbildung 59: Beschneiungsstunden im Frühwinter (November und Dezember) an den
beiden Standorten im Zeitraum 1976-2005.
Abbildung 60: Beschneiungsstunden im Frühwinter (November und Dezember) an den
beiden Standorten im Zeitraum 2006-2035, Szenario.
Klimastudie Niederösterreich
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74
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
75
Abbildung 61: Beschneiungsstunden im Frühwinter (November und Dezember) an den
beiden Standorten im Zeitraum 2035-2065, Szenario.
Neben der Reduktion der potenziellen Beschneiungsstunden wird durch die Erwärmung
natürlich auch die Schneeschmelze erhöht. In Abbildung 62: sind die Szenarien für die
potenzielle Schneeschmelze in mm Wasserräquivalent für den Mittelstationsbereich
zusammengefasst. Derzeit muss man in mittleren Jahren mit einer Abschmelzung von rund
200 mm im Winter (DJF) rechnen. Bis 2020 wird dies auf etwa 250 mm ansteigen und bis
2050 sogar bei über 330 mm sein. Dies bedeutet, dass um 2050 mehr als zwei
Grundbeschneiungen während des Winters wegschmelzen.
Abbildung 62: Semmering: Szenarien der potenziellen Schneeschmelze am Semmering
Pass für die Wintermonate Dezember, Jänner und Februar.
SEMMERING PASS: Potenzielle Schneeschmelze
im Winter (DJF)
500
450
Heute
2020
2050
Wasseräquivalent [mm]
400
350
300
250
200
150
100
50
0
Median
5 jährig
20 jährig
Periode
Klimastudie Niederösterreich
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Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
76
Mit der angenommenen Schlagkraft der eingesetzten Beschneiungstechnologie am
Semmering konnte direkt der Ausfall an Skierdays berechnet werden. In Abbildung 63: sind
die Saisonergebnisse (DJF) dieser Ausfälle, aufgeschlüsselt nach der Ursache dargestellt. In
mittleren Jahren muss man derzeit mit etwa 2 Wochen an Ausfällen im Hochwinter rechnen,
um 2020 sind es schon mehr als 3 Wochen und 2050 sind es schon 5 Wochen. Derzeit sind
die Ausfälle trotz Beschneiung mehr als zur Hälfte auf Regen zurückzuführen, 2020 ist
bereits mit etwa 2 Wochen und 2050 sogar schon 4 Wochen Ausfall wegen Schneemangel
zu rechnen.
Alle fünf Jahre (Abbildung 64: Mitte) muss man auch derzeit schon mit etwa 18 Tagen Ausfall
an Skierdays wegen Schneemangel trotz Beschneiung rechnen. Dies erhöht sich bis 2020
auf 33 Tage und 2050 auf 65 Tage. Damit muss man zur Jahrhundertmitte alle 5 Jahre damit
rechnen, dass 2 von 3 Tagen im Winter wegen Schneemangels trotz Beschneiung ausfallen.
Bei zwanzigjährigen Ereignissen muss man schon derzeit mit einem Ausfall von etwas mehr
als 30 Tagen rechnen, 2020 sind es schon über 50 Tage und 2050 fallen alle Tage aus.
Abbildung 63: Szenarien der Ausfälle an Skierdays für drei Wiederkehrswahrscheinlichkeiten
und differenziert nach Ursache des Ausfalls: Median
SEMMERING PASS: Median der Ausfälle an Skierdays im Winter (DJF),
differenziert nach Regen bzw. Schneemangel,
heute und Szenarios (Grenzwert -4 °C)
90
Heute
2020
2050
80
Anzahl an Skierdays
70
60
50
40
30
20
10
0
Gesamt
Regen
Ausfallsursache
Klimastudie Niederösterreich
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Schnee
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
77
Abbildung 64: Szenarien der Ausfälle an Skierdays für drei Wiederkehrswahrscheinlichkeiten
und differenziert nach Ursache des Ausfalls. 5 jähriges Ereignis.
SEMMERING PASS: Ausfälle an Skierdays im Winter (DJF) mit denen man
alle 5 Jahre rechnen muß, differenziert nach Regen bzw. Schneemangel,
heute und Szenarios (Grenzwert -4 °C).
90
Heute
2020
2050
80
Anzahl an Skierdays
70
60
50
40
30
20
10
0
Gesamt
Regen
Schnee
Ausfallsursache
Abbildung 65: Szenarien der Ausfälle an Skierdays für drei Wiederkehrswahrscheinlichkeiten
und differenziert nach Ursache des Ausfalls. 20 jähriges Ereignis.
SEMMERING PASS: Ausfälle an Skierdays im Winter (DJF) mit denen man
alle 20 Jahre rechnen muß, differenziert nach Regen bzw. Schneemangel,
heute und Szenarios (Grenzwert -4 °C).
90
Heute
2020
2050
80
Anzahl an Skierdays
70
60
50
40
30
20
10
0
Gesamt
Regen
Schnee
Ausfallsursache
6.2.3
Möglichkeiten der Beschneiungstechnologie
Erst die künstliche Beschneiung erlaubt es fast allen alpinen Skigebieten eine einigermaßen
sichere Öffnung der Skipisten für den gesamten Winter zu garantieren. Ohne künstliche
Beschneiung würde die hohe interannuale Variabilität des Winterwetters im Alpenraum
Klimastudie Niederösterreich
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Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
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keinen permanenten Betrieb speziell im Frühwinter erlauben. Wie viel an zusätzlichen
Skierdays eine Beschneiungsanlage bringt hängt von zwei Faktoren ab:
•
Schlagkraft (Anzahl der Schneekanonen, Leistung der Pumpen, Reaktionszeit,
...)
•
Grenztemperatur
In Abbildung 66: sind die Ergebnisse für Semmering bei einer Umstellung der derzeitigen
Beschneiungstechnologie, die erst bei –4 °C optimal beschneien kann, hin zu einer
Technologie, welche dies bereits bei – 1 °C kann. Dies entspricht etwa dem Umstieg auf
Zusatzstoffe bei der Beschneiung. Unter heutigen Bedingungen führt dieser Umstieg sowohl
bei mittleren als auch bei schlechten Jahren zu einem Anstieg der Beschneiungsstunden von
etwa 350 Stunden. Um 2020 sind es in mittleren Jahren immer noch mehr als 300 Jahre bei
schlechten Jahren jedoch nur mehr knapp über 200 Stunden. 2050 sind die Gewinne sehr
ähnlich wie um 2020. Damit reichen schon fast die zusätzlich gewonnenen
Beschneiungsstunden aus, um eine Grundbeschneiung durchführen zu können.
Abbildung 66: Szenarien der Ausfälle an Skierdays für drei Wiederkehrswahrscheinlichkeiten
und differenziert nach Ursache des Ausfalls. 20 jähriges Ereignis.
SEMMERING PASS: Gewinn von Beschneiungsstunden im NOV/DEZ
für das heutige Klima und Szenarien bei Übergang von -4°C zu -1°C
400
Median
5 jährig
20 jährig
Beschneiungsstunden
350
300
250
200
150
100
50
0
Heute
2020
2050
Periode
6.2.4
Übertragbarkeit der Ergebnisse auf andere Wintersportregionen in
Niederösterreich
Um exakte Aussagen über ein Skigebiet treffen zu können, müssen explizite Analysen mit
lokalen Beobachtungsdaten durchgeführt werden, da etwa die Niederschlagsbedingungen
durch lokale Staueffekte sehr unterschiedlich sein können. Natürlich beeinflusst auch die
Klimastudie Niederösterreich
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Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
79
Seehöhenerstreckung des Skigebietes sehr stark die Schneesicherheit und das Potenzial für
die Schneeproduktion.
Dennoch können einige der in Semmering abgeleiteten Ergebnisse auf die anderen
Skigebiete in Niederösterreich übertragen werden.
Die sehr günstigen Temperaturbedingungen für die künstliche Beschneiung sind großteils in
ganz Niederösterreich zu finden, da der kontinentale Einfluss das gesamte Bundesland
betrifft. Im Waldviertel dürften die Bedingungen sogar noch eine Spur günstiger sein,
hingegen dürften sich die Bedingungen entlang der Alpen gegen Westen hin leicht
verschlechtern.
Weiters herrschen in ganz Niederösterreich ähnliche Temperaturverhältnisse bei
Niederschlag. Besonders ergiebige Niederschläge fallen im Winter in Niederösterreich bei
einer Anströmrichtung aus Norden. Hierbei werden feuchte Luftmassen von der Nordsee
herangeführt. Diese sind in der Regel recht kalt. Daher liegt auch die Schneefallgrenze bei
derartigen Niederschlägen sehr tief. Diese Wetterlagen sind nicht so häufig wie atlantische
Fronten, daher fällt zwar weniger Niederschlag als in den atlantisch beeinflussten Regionen,
dafür fällt ein hoher Anteil des Niederschlages im Winter in Form von Schnee. Auch hier zeigt
sich entlang der Alpen ein leichter Ost/West Gradient, da der atlantische Einfluss gegen
Westen hin zunimmt.
Zusammenfassend kann man sagen, dass für die Skigebiete im Raum Semmering/Wechsel
sehr ähnliche Bedingungen herrschen wie direkt in Semmering. In den Skigebieten im
Mostviertel sind die Beschneiungsbedingungen etwas schlechter, dafür gibt es höhere
Winterniederschläge und damit mehr Naturschnee in höheren Lagen. Im Waldviertel
wiederum sind die Niederschlagsbedingungen ähnlich wie am Semmering und das
Beschneiungspotenzial etwas höher.
6.3 SCHLUSSFOLGERUNGEN FÜR DIE CASE STUDY REGION
Die Clusteranalyse 1 weist die Gemeinde Semmering in der Gruppe „Top Winter“ aus und
das Skigebiet ist auch von der Liftinfrastruktur zu recht dort zugeordnet: es verfügt über die
vierthöchste Transportleistung im Land, auch liegt der Nächtigungsschwerpunkt (54%)
zumindest leicht im Winter. Aufgrund der relativ niedrigen Lage auch der Bergstation sowie
der ökonomischen Abhängigkeit vom Tourismus (vgl. Clusteranalyse 2) ist zunächst dem
Befund einer relativ hohen Vulnerabilität in Hinblick auf Klimawandel zuzustimmen.
Diese Beobachtung ist aber aufgrund der detaillierteren klimatologischen Untersuchungen zu
relativieren. Vergleicht man die Anzahl an - mit verbesserter Technologie auch im Jahre 2050
noch erzielbaren - Beschneiungsstunden mit jenen anderer Schigebiete in durchaus
inneralpiner Lage, so muss von einem leichten Vorteil des Semmeringgebietes gesprochen
werden. Darüber hinaus ist aber auch anzumerken, dass sich das Schicksal des
Semmeringgebietes insgesamt nicht auf den Erfolg des Schigebietes reduzieren lässt. Zwar
haben die Nächtigungen im Winter jene im Sommer in den späten 90er Jahren überholt,
insgesamt aber ist die Marke Semmering doch sehr stark mit den Inhalten der klassischen
Klimastudie Niederösterreich
Seite 352
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
80
Sommerfrische aufgeladen, der ja gerade im Kontext der steigenden Sommertemperaturen
in den Ballungsräume neue Chancen prognostiziert werden können. Genau diese relativ
gleichmäßige Jahresauslastung wird für die Region auch notwendig sein: Denn die
meteorologische Möglichkeit der Beschneiung ist zwar ein Pluspunkt für die Region, die
hohen Kosten dieser Betriebsform sind aber tendenziell dennoch nur in großen
Wintersportgebieten über Skaleneffekte langfristig finanzierbar. Die mittel- bis langfristige
Prosperität der Tourismusregion Semmering wird also sehr wesentlich auch davon
abhängen, ob es gelingt, die Sommersaison entsprechend zu attraktivieren und damit eine
breitere Nächtigungsbasis zur Verfügung zu haben, auf welche die Modelle einer
Kostenteilung der hohen Beschneiungskosten im Winter aufsetzen können. Die Attraktivität
des Semmering kann aber nicht ohne jene der Gesamtdestination, für welche die Gemeinde
sicher ein wesentliches Flaggschiff darstellt, gesteigert werden, weshalb hier noch ein kurzer
Ausblick auf die gesamte Destination gegeben werden soll.
Die Destination „Wiener Alpen in NÖ“ umfasst eine Vielzahl von Gemeinden (darunter auch
etliche ohne nennenswerten Tourismus), die – mit wenigen Ausnahmen – von
Ausflugstourismus (sowie von Zweitwohnungsurlaubern) geprägt sind. Bei den
Ganzjahresgemeinden finden sich einige Skigebiete von regionaler Bedeutung, die in den
vergangenen Jahren aufgrund der Ostöffnung nun auch die neuen Märkte (v.a. Ungarn und
Slowakei) erfolgreich ansprechen können. Diese Markterschließung hat in den vergangenen
Jahren die notwendige Modernisierung (Erneuerung alter Anlagen; technische Beschneiung)
erleichtert, so dass hier ein durchaus dynamischer Erneuerungsprozess in Gang gesetzt
werden konnte. Zu diesen Traditionsorten mit Schigebieten mittlerer Größenordnung zählen
neben der Gemeinde Semmering v.a. auch Mönichkirchen und St. Corona/Wechsel. Diese
Schigebiete sind aufgrund ihrer geringen Höhenlage zwar verwundbar, profitieren klimatisch
aber von ihrer Lage am Alpenostrand (Einflussbereich osteuropäischer Kältehochs, die in fast
jedem Winter längere durchgehende Beschneiungsperioden ermöglichen). Ein
Destinationsprofil, das auf eine Neudefinition der klassischen Sommerfrische und als relativ
weit in den Osten vorgeschobener und sehr gut erreichbarer Posten alpiner
„Schneekompetenz“ setzt, gibt demnach Hoffnung, dass eine auf den ersten Blick relativ
hohe wirtschaftliche Verwundbarkeit mit einiger Anstrengung in einen Erfolg umgewandelt
werden kann.
Klimastudie Niederösterreich
Seite 353
Klimaprojekt Niederösterreich – Vulnerabilität des Wintertourismus
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Klimawandels
Auswirkungen des
des Klimawandels
Niederösterreich
ininNiederösterreich
Koordination:
Beteiligte Institute:
Koordination:
Herbert Formayer
Herbert Formayer
Joanneum
Research, Graz
Beteiligte
Institute:
Wegener
Center,Graz
Graz
Joanneum
Research,
Universität für Bodenkultur, Wien:
Wegener Center, Graz
Institut für Waldbau
Universität
fürfür
Bodenkultur,
Institut
Meteorologie Wien:
Institut für
Waldbau
Institut
für Wasserwirtschaft, Hydrologie
undMeteorologie
Konstruktiven Wasserbau
Institut für
Institut für Wasserwirtschaft, Hydrologie
und Konstruktiven Wasserbau
NÖ KLIMASTUDIE 2007
Klimaprogramm