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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.
Frühlingsindex
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 2016
Im Jahr 2016 entwickelte sich die Vegetation im Frühling früher als im Mittel. Anfang Jahr wurde die Blüte der Haselsträucher so früh beobachtet wie kaum jemals und im Februar blühte der Huflattich ebenfalls sehr früh. Im Januar und Februar betrug der Vorsprung der Vegetation drei bis vier Wochen. Kälteeinbrüche verkleinerten den Vorsprung im März und April auf etwa eine Woche und im Mai lag die Vegetationsentwicklung ungefähr im Durchschnitt der Periode 1981-2010.
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.