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Frühlingsindex

Der Frühlingsindex zeigt den Zeitpunkt der Vegetationsentwicklung im Frühling als Abweichung in Tagen vom langjährigen Mittel 1991-2020. 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 2022

Im Jahr 2022 entwickelte sich der Frühling um 4 Tage früher als im langjährigen Mittel von 1991-2020. Besonders früh, schon im Januar, begann die Blüte der Haselsträucher im Tessin und vereinzelt auf der Alpennordseite. Insgesamt hatte die Haselblüte einen Vorsprung von 13 Tagen auf das Mittel. Huflattich und Buschwindröschen blühten hauptsächlich im März mit einem Vorsprung von 5 - 10 Tagen. Die Obstbäume blühten ab Ende März mit einem Vorsprung von 5 - 8 Tagen. Mit demselben Vorsprung blühten auf den Wiesen der Löwenzahn und das Wiesenschaumkraut. Ab Ende März trieben die Blätter der Laubbäume aus. Die Blattentfaltung der Buche ab Mitte April lag genau im mittleren Zeitpunkt der Periode 1991-2020.

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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