Interpolierte phänologische Karte

Bitte wähle eine gewünschte Art (Phänophase) und ein Jahr aus, um zu sehen, wie sich die Phänologie in Bayern verändert (Eintrittsdatum in TSJ, steht für Tag seit Jahresbeginn).
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Trend- und Temperaturanalyse

1. Wähle einen Punkt auf der Karte aus
2. Optional: Trage deine eigene Beobachtung (in TSJ) an dem ausgewählten Punkt für 2021 ein
Hilfe: Sollte deine Beobachtung im Datumsformat vorliegen, kannst du das Datum unter dem Reiter "Tag-TSJ-Umwandlung" umrechnen
3. Weiter zur Analyse

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Phänologische Veränderungsraten, gemittelt für Landkreise von 1951 bis 2020

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Dieses Tool hilft dir bei der Konvertierung zwischen den Formaten „Datum“ und „Tag seit Jahresbeginn (TSJ)“.
Bitte trage entweder ein Datum oder ein TSJ mit dem Jahr ein.


          

          

Hintergrund

Dieses Shiny Tool wurde entwickelt, um die phänologische Interpolationskarte in Bayern zu visualisieren und als Bürgerwissenschaftler:in Basisanalysen durchzuführen.

Die folgenden Arten (Phänophase) wurden von 1951 bis 2020 aufgenommen:

  • Hasel (Blüte)
  • Forsythie (Blüte)
  • Stieleiche (Blattentfaltung)
  • Schwarzer Holunder (Blüte)
  • Sommerlinde (Blüte)
  • Apfel (Früchte)
  • Schwarzer Holunder (Früchte)
  • Stieleiche (Früchte)
  • Stieleiche (Blattverfärbung)
  • Stieleiche (Blattfall)

Nutzer:innen sind eingeladen, phänologische Beobachtungen für 2021 beizutragen.

Anleitung

Die folgenden Registerkarten sind verfügbar:

  1. Karte zeigt die interpolierte phänologische Karte für die ausgewählte Art (Phänophase) und das ausgewählte Jahr, basierend auf dem OpenStreetMap (OSM) Hintergrund, an. Das Histogramm aller interpolierten Werte (in Tag seit Jahresbeginn, TSJ) wird entsprechend angezeigt. Der/die Benutzer:in kann einen sogenannten “point of interest (POI)” auf der Karte setzen; für diesen ausgewählten Ort wird dann das interpolierte Eintrittsdatum für das entsprechende Jahr angezeigt. Wahlweise kann zusätzlich der eigene Beobachtungstermin für 2021 rechts eingegeben werden. Dann bitte auf “Los geht's!” klicken, um den zeitlichen Verlauf der Eintrittstermine an diesen ausgewählten Ort seit 1951 zu untersuchen (Trendanalyse) und / oder den Zusammenhang der Eintrittstermine mit Monatsmitteltemperaturen zu analysieren (“Temperaturzusammenhang”).

  2. Trend zeigt die Zeitreihe der gewählten Art (Phänophase) am gewählten Ort an. Der gewünschte Zeitabschnitt kann flexibel eingestellt werden, indem man mit der Maus über den blauen Auswahlbalken fährt. Eine lineare Regression wird für die Zeitreihe berechnet, die dazugehörige Funktionsgleichung rechts angezeigt. Die eigene Beobachtung des Benutzers wird, falls vorhanden, mit einem roten Punkt geplottet. Danach kann der/die Benutzer:in entweder “Zurück zur Karte” gehen und einen anderen Punkt von Interesse auswählen oder “Weiter zur Temperaturzusammenhang” auswählen, um die Beziehung zwischen der Temperatur in verschiedenen Monaten und den phänologischen Eintrittsdaten zu untersuchen.

  3. Temperaturzusammenhang visualisiert die Beziehung zwischen der Temperatur und der Phänologie in einem Diagramm. Die Temperaturen können links als entsprechende Monatsmitteltemperaturen ausgewählt werden. Die Stärke des Zusammenhangs wird durch den sogenannten Korrelationskoeffizient (Spearman's Rangkorrelation rho) angezeigt, der zwischen +1 und -1 liegen kann. “-1” bedeutet einen perfekten Zusammenhang zwischen wärmeren Temperaturen und früheren Eintrittsterminen. Benutzer:innen können entweder “Zurück zum Trend” gehen, um einen anderen gewünschten Zeitraum zu wählen, oder “Weiter zur Trendkarte” gehen.

  4. Trendkarte fasst die phänologischen Trends der ausgewählten Art (Phänophase) von 1951 bis 2020, gemittelt für die Landkreise in Bayern, zusammen. Die mittleren Trends (Angabe in Tagen pro Jahr, negative Zahlen bedeuten eine Verfrühung) können durch Bewegen des Mauszeigers über die Karte auf den gewünschten Landkreis abgelesen werden. Benutzer:innen können “Zurück zur Karte” gehen und mit dem Analysetool neu beginnen.

  5. Mit Datum-TSJ-Umwandlung können Datum und Tag seit Jahresbeginn (TSJ) schnell umgerechnet werden.

Datenverfügbarkeit und -verarbeitung

Die phänologischen Beobachtungen und Lufttemperaturdaten stammen vom Deutschen Wetterdienst (DWD), verfügbar unter https://opendata.dwd.de/.

Die phänologische Interpolationskarte wurde in Anlehnung an einen Interpolationsalgorithmus des DWD erstellt und zwar als multiples lineares Regressionsmodell des TSJ in Abhängigkeit von Längengrad, Breitengrad und Meereshöhe in Kombination mit einem inversen Distanzgewichtungsmodell (IDW).

Referenzen

Weitere Details zu phänologischen Beobachtungen und damit verbundenen wissenschaftlichen Studien findest du in den folgenden Publikationen:

  • Yuan, Y., Härer, S., Ottenheym, T. et al.: Maps, trends, and temperature sensitivities—phenological information from and for decreasing numbers of volunteer observers. Int J Biometeorol. https://doi.org/10.1007/s00484-021-02110-3, 2021.

  • Menzel A, Yuan Y, Matiu M, et al.: Climate change fingerprints in recent European plant phenology. Glob Change Biol., 00, 1–14. https://doi.org/10.1111/gcb.15000, 2020.

  • Kaspar, F., Zimmermann, K., and Polte-Rudolf, C.: An overview of the phenological observation network and the phenological database of Germany's national meteorological service (Deutscher Wetterdienst), Adv. Sci. Res., 11, 93–99, https://doi.org/10.5194/asr-11-93-2014, 2014.