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.
Die Frühlingsvegetation 2024 entwickelte sich so früh wie erst einmal seit dem Beginn der phänologischen Beobachtung. Sie hatte einen Vorsprung von 10 Tagen auf das langjährige Mittel von 1991-2020. Erste Haselsträucher blühten Anfang Januar. Verbreitet blühte die Hasel jedoch ab dem 24. Januar mit einem Vorsprung von 3 Wochen auf das Mittel. Huflattich, Buschwindröschen, Löwenzahn und die Obstbäume blühten noch nie so früh wie in diesem Jahr. Einzig im Jahr 1961 wurde eine ähnlich frühe Blüte der Kirsch- und Apfelbäume beobachtet. Die Obstbaumblüte begann in der letzten Märzdekade und hatte einen Vorsprung von 14 – 15 Tagen auf das Mittel von 1991-2020 und sogar von 22 – 25 Tage auf das Mittel von 1961-1990. Die Blattentfaltung wurde in der zweiten Aprilhälfte durch tiefe Temperaturen gebremst. Die Blattentfaltung von Rosskastanie und Hasel und der Nadelaustrieb der Lärche hatte einen Vorsprung von 7 – 9 Tage auf das Mittel, während die Buche nur noch 3 Tage vor dem mittleren Termin austrieb.
Um den phänologischen Frühling als Gesamtheit zu charakterisieren, werden folgende zehn phänologischen Phasen verwendet; sie treten zwischen Januar und Mai auf:
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.