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Frühlingsindex

Der Frühlingsindex zeigt den Zeitpunkt der Vegetationsentwicklung im Frühling als Abweichung in Tagen vom 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.

Der Frühlingsindex 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 2021

Im Jahr 2021 entwickelte sich die Frühlingsvegetation in einem normalen zeitlichen Rahmen.  In den Monaten von Februar bis Mitte April war die Vegetation dem mittleren Zeitplan (Mittel 1981-2010) voraus, während ab dann die tiefen Temperaturen dafür sorgten, dass sich vor allem die Blattentfaltung verspätete. Hasel, Huflattich und Buschwindröschen blühten von Februar bis März mit einem Vorsprung von 9-12 Tagen. Bei der Obstbaumblüte im April reduzierte sich der Vorsprung auf 5-7 Tage. Mit demselben Vorsprung blühten auf den Wiesen der Löwenzahn und das Wiesenschaumkraut.  Ab der zweiten Aprilhälfte trieben die Blätter der Laubbäume aus. Die Blattentfaltung der Buche war aufgrund der tiefen April- und Maitemperatur um 4 Tage verspätet.

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. Das Resultat der 1. Hauptkomponente wird am Schluss in eine Abweichung von Anzahl Tagen vom Mittel zurücktransformiert.

 

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