Frühlingsindex

Der Frühlingsindex zeigt den Zeitpunkt der Vegetationsentwicklung im Frühling im Vergleich zum langjährigen Mittel 1981-2010. Der jährlich ermittelte Index fasst die phänologischen Frühlingsphasen zusammen. Da die Temperatur für die Entwicklung der Pflanzen ein zentraler Faktor ist, eignet sich der Frühlingsindex als Mass für die Auswirkungen des Klimawandels auf die Vegetation.

Beim Frühlingsindex handelt es sich um eine statistische Grösse. Sie wird anhand der der ersten zehn phänologischen Frühlingsphasen im Jahr ermittelt und jeweils Ende Mai aktualisiert. Darin fliessen die Beobachtungen ein, die im betreffenden Jahr an rund 80 Stationen des phänologischen Messnetzes mit genügend langen Datenreihen erfasst werden.

Der Frühling 2017

Im drittwärmsten Frühling seit Messbeginn konnten die Blüte und Blattentfaltung der Frühlingspflanzen sehr früh beobachtet werden. Bis zur Blüte der Obstbäume im März und April gehörte die Entwicklung der Frühlingsvegetation sogar zu den frühesten seit 1951. Die Obstbäume blühten mit einem Vorsprung von etwas mehr als zwei Wochen auf den Durchschnitt der Periode 1981-2010. Der Kälteeinbruch ab Mitte April verzögerte die Blattentfaltung der Buche, der letzten Phase, die noch für den Frühlingsindex verwendet wird. Insgesamt war die Entwicklung der Frühlingsvegetation die viertfrüheste seit 1951.

Berechnung des Frühlingsindex

Um den phänologischen Frühling als Gesamtheit zu charakterisieren, werden folgende zehn phänologischen Phasen verwendet; sie treten zwischen Januar und Mai auf:

  • Blüte des Haselstrauchs
  • Blüte des Huflattichs
  • Blüte des Buschwindröschens
  • Blüte des Kirschbaumes
  • Blattentfaltung der Rosskastanie
  • Blattentfaltung des Haselstrauchs
  • Nadelaustrieb der Lärche
  • Blüte des Löwenzahns
  • Blüte des Wiesenschaumkrautes
  • Blattentfaltung der Buche

Die Abweichung vom mittleren Eintrittstermin wird mit Hilfe einer Hauptkomponentenanalyse bestimmt. Diese Methode eignet sich, um umfangreiche Datensätze zu strukturieren, zu vereinfachen und zu veranschaulichen. Zudem lassen sich damit räumliche und zeitliche Abhängigkeiten herausfiltern. Ein Resultat dieser Analyse, die 1. Hauptkomponente, eignet sich, um die Variabilität von Jahr zu Jahr anschaulich darzustellen.

 

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