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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 2019
Im Jahr 2019 entwickelte sich die Frühlingsvegetation früh, zum sechsten Mal in Folge. Den grössten Vorsprung erreichte die Frühlingsvegetation in der ersten Aprilhälfte. Die Kirschbäume und der Löwenzahn blühten beide unterhalb von 600 m ü. M im Durchschnitt am 7 April, 10 Tage früher als im Mittel der Periode 1981-2010. Der Grund dafür waren die hohen Temperaturen im Februar und März, die 3°C, bzw. 1.5° C über der Norm lagen. Insgesamt war die Entwicklung der Frühlingsvegetation die 14. früheste 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.