Die 5 besten Open-Source-Klimadatenquellen für euer Klimarisikomanagement

Verlässliche Klimadaten sind keine Frage des Budgets, sondern der Auswahl. Wer die richtigen Open-Source-Quellen kennt und methodisch nutzt, kann physische Klimarisiken genauso fundiert bewerten wie ein Unternehmen mit teurem Datenanbieter. Dieser Artikel zeigt, welche fünf Plattformen sich in der Praxis bewährt haben, warum Copernicus dabei eine Sonderrolle einnimmt, und wie ein deutsches Automobilunternehmen mit diesem Ansatz eine vollständige EU-Taxonomie-konforme physische Risikoprüfung umgesetzt hat.

Live-Daten: Der Fiegenbaum Atlas zeigt physische Klimagefahren wie Hochwasser, Dürre und Hitze standortbezogen und automatisch aktualisiert. Klimarisiko-Dashboard öffnen.

Klimarisikoanalysen sind für viele Unternehmen längst keine freiwillige Übung mehr, und ein Großteil der dafür benötigten Klimadaten ist kostenlos und in hoher Qualität verfügbar. Fünf Open-Source-Plattformen decken dabei unterschiedliche Anforderungen ab: vom lokalen Standortrisiko bis zur globalen Lieferkettenanalyse, von historischen Zeitreihen bis zu Zukunftsprojektionen unter verschiedenen Klimaszenarien.

Besonders hervorzuheben ist der Copernicus Climate Data Store (CDS), der vom Europäischen Zentrum für mittelfristige Wettervorhersage (ECMWF) im Auftrag der EU betrieben wird. Er ist nicht nur inhaltlich die umfassendste Plattform, sondern liefert auch die Art von Klimaprojektionen, die das DNSH-Kriterium (Do No Significant Harm) der EU-Taxonomie für Klimaanpassung verlangt; vorgeschrieben ist Copernicus dafür nicht. Die anderen vier Quellen, NASA Earthdata, WorldClim, DWD Open Data und OSM-Kontextdaten, ergänzen diesen Kern je nach Analysezweck sinnvoll.

Wer verstehen möchte, wie sich offene Klimadaten in eine vollständige Risikoanalyse übersetzen lassen, findet im Praxisbeispiel eines deutschen Automobilunternehmens eine konkrete Blaupause.

Warum offene Klimadaten heute strategisch relevant sind

Lange galt es als selbstverständlich, dass belastbare Klimarisikoanalysen kommerzielle Datenanbieter voraussetzen. Das stimmt so nicht mehr. Die Kombination aus verbesserter Open-Source-Infrastruktur, steigendem regulatorischem Druck und wachsender methodischer Reife hat dazu geführt, dass Unternehmen heute mit kostenfreien Quellen Analysen durchführen können, die vor fünf Jahren noch erhebliches Budget erfordert hätten.

Das ist kein akademisches Argument. Klimarisiken sind längst nicht mehr nur eine Berichterstattungspflicht, sie beeinflussen Finanzierungskonditionen, Lieferkettenentscheidungen und die Bewertung durch institutionelle Investoren. Wer mit dünner Datenbasis argumentiert, riskiert nicht nur Glaubwürdigkeitsprobleme bei Prüfern, sondern auch Fehlallokationen bei Investitionen in Anpassungsmaßnahmen.

Gleichzeitig verschiebt sich der regulatorische Rahmen: Durch das Omnibus-Paket (Richtlinie (EU) 2026/470, in Kraft seit 18. März 2026) fällt der Großteil der ursprünglich CSRD-pflichtigen Unternehmen aus dem Berichtsscope heraus. Die Berichtspflicht nach der EU-Taxonomie schrumpft im gleichen Maß, weil sie am CSRD-Anwendungsbereich hängt. Als Maßstab bleibt die Taxonomie trotzdem der robustere regulatorische Anker für Klimarisikoanalysen, sobald ein Unternehmen Taxonomiekonformität ausweisen will, etwa für grüne Finanzierungen. Konkret relevant ist das DNSH-Kriterium (Do No Significant Harm) für Klimaanpassung: Wer eine Wirtschaftsaktivität als taxonomiekonform ausweisen will, muss physische Klimaresilienz nachweisen, und genau dafür brauchen Unternehmen belastbare Klimadaten. Die ISO 14091 als anerkannte Leitlinie für Klimarisikoanalysen gibt dabei den methodischen Rahmen vor. Genau das leisten die hier vorgestellten Quellen, sofern man sie richtig einsetzt.

Was eine gute Klimadatenquelle ausmacht

Nicht jede Quelle passt zu jedem Analyseziel. Bevor man überhaupt anfängt, Daten herunterzuladen, sollte man drei Fragen klären:

Erstens: Welche geografische Ebene ist relevant? Ein produzierendes Unternehmen mit Standorten in Deutschland braucht andere Auflösungen als ein Handelsunternehmen mit Lieferanten in Südasien oder Subsahara-Afrika. Zweitens: Welcher Zeitraum steht im Fokus? Historische Zeitreihen für physische Risikoexposition unterscheiden sich methodisch von Zukunftsprojektionen für die Szenarioanalyse. Drittens: Welches Klimaszenario soll abgebildet werden? RCP- und SSP-Szenarien stellen unterschiedliche Anforderungen an die Datenbasis.

Wer diese drei Fragen vorab beantwortet, spart erheblich Zeit bei der Datenauswahl, und vermeidet den häufigen Fehler, einfach die größte verfügbare Datenmenge herunterzuladen und dann nicht zu wissen, wie man damit weiterarbeitet.

1. Copernicus Climate Data Store, die bevorzugte Quelle für Europa

Der Copernicus Climate Data Store ist die erste Adresse für Unternehmen, die im europäischen regulatorischen Kontext arbeiten. Betrieben vom ECMWF im Auftrag der Europäischen Kommission, liefert er Klimadaten, die sich für die Anforderungen der EU-Taxonomie, des DNSH-Kriteriums und der ISO 14091 gut eignen. Die Taxonomie verlangt Klimaprojektionen nach dem Stand der Wissenschaft, schreibt aber keine bestimmte Quelle vor; Copernicus als offizielles Erdbeobachtungsprogramm der EU erfüllt diesen Anspruch.

Für die Praxis bedeutet das einen entscheidenden Vorteil: Die Daten sind nicht nur kostenlos, sondern auch dokumentiert, peer-reviewed und gegenüber Wirtschaftsprüfern begründbar. Wer schon einmal im Rahmen einer Nachhaltigkeitsprüfung erklären musste, woher die verwendeten Klimaprojektionen stammen, schätzt diesen Punkt mehr als zunächst erwartet.

Kerndatensätze im Überblick

Das inhaltliche Herzstück des CDS ist ERA5, eine globale Reanalyse-Klimazeitreihe, die stündliche Wetterdaten von 1940 bis heute in einer nativen räumlichen Auflösung von rund 31 km bereitstellt. Für standortbezogene Analysen ist ERA5-Land die relevantere Variante: Sie erhöht die Auflösung auf rund 9 km und ist damit deutlich geeigneter, wenn es um konkrete Produktionsstandorte oder Betriebsgelände geht. Für Klimarisikoanalysen bedeutet das: konsistente historische Daten seit 1940 (ERA5) beziehungsweise seit 1950 (ERA5-Land) zu Temperatur, Niederschlag, Wind, Verdunstung und mehr, eine Basis, auf der sich Extremwetterereignisse statistisch belastbar einordnen lassen.

Ergänzend dazu bietet der CDS CORDEX-Projektionsdaten für regionale Klimamodelle sowie saisonale Vorhersagen und sektorale Klimaindikatoren, die speziell für Branchen wie Energie, Landwirtschaft und Bauwesen aufbereitet wurden. Wer konkret wissen will, wie sich Hitzestress, Starkniederschläge oder Trockenperioden an einem bestimmten Standort bis 2050 oder 2080 entwickeln könnten, findet hier die Rohdaten dafür.

Technische Einordnung

Der CDS stellt Daten in den Formaten GRIB und NetCDF bereit, das setzt je nach Analysetiefe ein gewisses Maß an technischem Know-how voraus oder die Zusammenarbeit mit Partnern, die mit diesen Formaten arbeiten können. Für Einsteiger bietet die Toolbox des CDS inzwischen auch browserbasierte Visualisierungsmöglichkeiten, mit denen erste Eindrücke ohne Programmieraufwand möglich sind. Eine vollständige Klimarisikoanalyse für Unternehmen erfordert darüber hinaus die inhaltliche Interpretation der Daten im Unternehmenskontext, was Standorte sind wirklich exponiert, welche Risiken sind materiell, welche Maßnahmen sind verhältnismäßig?

Copernicus ist aus meiner Sicht die methodisch stärkste Open-Source-Quelle für europäische Unternehmen. ERA5-Land und CORDEX bilden zusammen die Grundlage für belastbare physische Risikoanalysen, historisch wie zukunftsbezogen. Die Daten eignen sich gut für die DNSH-Klimaanpassungsprüfung nach EU-Taxonomie.

2. NASA Earthdata, globale Reichweite für internationale Lieferketten

Wer Klimarisiken nicht nur für eigene Standorte in Europa, sondern entlang globaler Lieferketten analysieren möchte, stößt schnell auf die Grenzen europäisch fokussierter Quellen. Hier kommt NASA Earthdata ins Spiel, mit mehr als 120 Petabyte Erddaten im EOSDIS-Archiv eine der umfangreichsten frei zugänglichen Wissenschaftsplattformen überhaupt.

Besonders wertvoll für das Klimarisikomanagement sind drei Datensätze: MODIS liefert tägliche globale Abdeckung für Vegetation, Landbedeckung und Temperatur, ideal für Monitoring von Lieferantenregionen. Landsat ergänzt dies mit hochauflösenden Bildern im 8- bis 16-Tage-Rhythmus, mit historischen Zeitreihen zurück bis 1972. Und GRACE-FO liefert monatliche Updates zur Grundwasserentwicklung und Eismasseveränderungen, ein zunehmend wichtiger Indikator für Wasserrisiken in der Lieferkette.

Der Vorteil von NASA Earthdata liegt in der historischen Tiefe und der globalen Konsistenz der Daten. Der Nachteil ist die Komplexität der Datenstrukturen, wer ohne GIS-Kenntnisse direkt loslegt, wird schnell von der schieren Datenmenge überfordert. Empfehlenswert ist ein schrittweiser Einstieg über konkrete Fragestellungen: Welche Lieferantenregionen zeigen erhöhte Hitzestress-Trends? Wo verschlechtert sich die Wasserverfügbarkeit strukturell?

NASA Earthdata ist die erste Wahl für globale Lieferkettenanalysen und für Branchen, die auf die langfristige Stabilität spezifischer Rohstoffregionen angewiesen sind.

3. WorldClim, Einstieg in hochauflösende Klimaprojektionen

WorldClim ist eine spezialisierte Plattform mit einem klaren Fokus: hochauflösende klimatische Grundvariablen, gut dokumentiert, leicht zugänglich. Für Unternehmen, die zum ersten Mal mit Klimaprojektionen arbeiten, ist das ein sinnvoller Einstiegspunkt.

Die Plattform stellt bioklimatische Variablen bereit, also zusammengefasste Klimamaße wie Jahresdurchschnittstemperatur, saisonale Temperaturschwankungen oder Niederschlagsverteilung. Für regulatorische Belastbarkeit ist dabei die Versionsfrage relevant: WorldClim 2.1 basiert auf CMIP6, dem aktuellen Stand der Klimamodellierung und damit dem bevorzugten Standard für EU-Taxonomie- und ISO-14091-konforme Analysen. Die Zukunftsprojektionen der älteren Version 1.4 beruhen auf CMIP5 und gelten bei WorldClim selbst als veraltet; Version 2.0 enthielt nur historische Klimadaten. Die Auflösung ist bemerkenswert hoch: bis zu etwa einem Quadratkilometer, was lokale Analysen auf Standortebene ermöglicht.

WorldClim eignet sich besonders gut als Einstieg in die physische Risikoanalyse und als Ergänzung zu den ERA5-Zeitreihen aus Copernicus: Während ERA5 die historische Baseline liefert, bietet WorldClim gut aufbereitete Projektionsdaten für die Zukunftsbetrachtung. Die Kombination beider Quellen ist in der Praxis häufig die effizienteste Lösung.

Einschränkung: WorldClim deckt eine begrenzte Zahl an Variablen ab und ist weniger geeignet für sektorspezifische oder operative Klimaindikatoren. Für eine vollständige DNSH-Klimaanpassungsprüfung reicht WorldClim allein nicht aus.

WorldClim 2.1 (CMIP6) ist der unkomplizierte Einstieg in räumlich differenzierte Klimaprojektionen, gut dokumentiert, leicht handhabbar, sinnvoll als Ergänzung zu Copernicus.

4. DWD Open Data, maximale Auflösung für Deutschland

Wer Standorte in Deutschland analysiert, kommt am Deutschen Wetterdienst nicht vorbei. Der DWD betreibt ein dichtes meteorologisches Messnetz in Deutschland und stellt seine Daten über das Open-Data-Portal kostenlos zur Verfügung, stündlich, täglich, historisch und als Klimaprojektionen.

Für die betriebliche Praxis bietet DWD Open Data einen entscheidenden Vorteil: Die Daten sind amtlich. Das heißt, die Quelle ist gegenüber deutschen Behörden und Wirtschaftsprüfern gut referenzierbar; ob die nächstgelegene Station euren Standort abbildet, müsst ihr trotzdem prüfen. Gerade wenn die initiale Risikoprüfung ergibt, dass standortbezogene Starkregen- oder Hitzerisiken materiell sind, liefert der DWD die belastbarste Datengrundlage für die vertiefte Analyse.

Besonders relevant für Unternehmen sind die Klimaprojektionen im Deutschen Klimaatlas des DWD sowie die Extremwetterstatistiken, etwa die Wiederkehrintervalle für Starkniederschlag aus KOSTRA-DWD als Rasterdaten, dazu Hitzetage und Trockenperioden. Das sind genau die Kenngrößen, die für operative Klimarisikoentscheidungen benötigt werden.

Der geografische Fokus auf Deutschland und die Nachbarländer ist die einzige relevante Einschränkung. Für Unternehmen mit internationalen Standorten muss DWD Open Data entsprechend durch andere Quellen ergänzt werden.

DWD Open Data ist für alle Unternehmen mit deutschen Standorten Pflicht, höchste Datendichte, amtliche Qualität, direkt regulatorisch einsetzbar.

5. OSM-Kontextdaten für urbane Expositionsanalysen

OpenStreetMap ist in diesem Zusammenhang keine Klimadatenquelle im wissenschaftlichen Sinne, sondern ein kontextueller Informationslieferant. Die Landnutzungs- und Strukturdaten, also Schichten zu Klimazonen, Landnutzung, Versiegelungsgrad und urbaner Struktur, ergänzen physikalische Klimadaten um den räumlichen Kontext, der für operative Risikobeurteilungen oft entscheidend ist. Hinweis: OSM stellt keine offiziellen „Climate Layers" bereit; der Mehrwert liegt in der Kombination mit wissenschaftlichen Klimadatensätzen.

Ein Beispiel: ERA5-Land liefert Hitzewellendaten für eine Region. Ob ein konkretes Unternehmensgebäude in dieser Region einem erhöhten Hitzestressrisiko ausgesetzt ist, hängt aber auch davon ab, ob es in einer stark versiegelten Innenstadtlage steht oder in einem begrünten Gewerbegebiet. OpenStreetMap liefert genau diese Kontextinformationen, frei verfügbar, ständig aktualisiert, in aller Regel mit guter Datenqualität für deutsche und westeuropäische Städte.

Für mikrolokale Analysen, zum Beispiel bei Immobilienportfolios oder bei der Bewertung einzelner Produktionsstandorte auf Hitze- oder Überflutungsrisiko, ist die Kombination aus OSM-Kontextdaten und physikalischen Klimadaten aus Copernicus oder DWD methodisch sauber und in der Praxis gut handhabbar.

OSM-Landnutzungs- und Strukturdaten sind kein Ersatz für wissenschaftliche Klimadatenquellen, aber ein wertvoller Kontext-Layer für standortgenaue operative Risikoanalysen.

Vergleich der fünf Quellen, wann welche Plattform?

Vom Datenpunkt zur Entscheidung: Methodik ist entscheidend

Eine der häufigsten Missverständnisse in diesem Bereich: Klimadaten zu haben bedeutet noch keine Klimarisikoanalyse. Die Daten sind der Rohstoff, die Methodik macht den Unterschied. Das zeigt sich in der Praxis immer wieder, wenn Unternehmen ERA5-Daten heruntergeladen haben, aber nicht wissen, wie sie daraus eine DNSH-konforme Wesentlichkeitseinschätzung ableiten sollen. Dasselbe gilt für KI-Assistenten: Sie finden Daten schnell, aber was ChatGPT, Claude und Perplexity in der Klimarisikoanalyse taugen, hängt an der Methodik dahinter.

Entscheidend sind mindestens vier methodische Schritte: erstens die Auswahl relevanter Klimavariablen und Szenarien passend zum eigenen Geschäftsmodell und Zeithorizont; zweitens die Übersetzung physikalischer Klimagrößen in operative Risikogrößen, also nicht „Temperatur steigt um 2°C", sondern „Produktionsausfall durch Hitzestress nimmt um X Tage pro Jahr zu"; drittens die Bewertung nach Eintrittswahrscheinlichkeit und finanzieller Auswirkung gemäß den Anforderungen für physische und Transitionsrisiken; und viertens die Dokumentation in einer Form, die prüfbar und nachvollziehbar ist.

Wer wissen möchte, wo das eigene Unternehmen in diesem Prozess steht, kann mit dem CSRD-Klimarisiko-Quick-Check eine erste strukturierte Einschätzung vornehmen. Das dauert keine zwanzig Minuten und zeigt schnell, welche Analyseschritte noch fehlen.

EU-Taxonomie (DNSH), Omnibus und ISO 14091: Was Unternehmen konkret brauchen

Durch das Omnibus-Paket (in Kraft seit 18. März 2026) ist die CSRD als direkter Treiber für Klimarisikoanalysen für die meisten Unternehmen weggefallen. Die Taxonomie-Berichtspflicht schrumpft mit, sie gilt nur für CSRD-pflichtige Unternehmen. Als Maßstab bleibt die EU-Taxonomie trotzdem der stärkste regulatorische Hebel: Für Wirtschaftsaktivitäten, die als taxonomiekonform ausgewiesen werden sollen, muss das DNSH-Kriterium „Anpassung an den Klimawandel" nachgewiesen werden. Das Umweltbundesamt und die EU-Kommission erwarten dabei eine robuste Klimarisiko- und Vulnerabilitätsanalyse auf Basis anerkannter wissenschaftlicher Datenquellen.

Die ISO 14091, eine freiwillige, nicht zertifizierbare Leitlinie, gibt dabei einen strukturierten Rahmen vor, der von Prüfern zunehmend als Referenz herangezogen wird. Besonders relevant: ISO 14091 empfiehlt die Nutzung wissenschaftlich anerkannter Klimadatenquellen. Copernicus und WorldClim 2.1 erfüllen diesen Anspruch. Da ISO 14091 keine Zertifizierungspflicht begründet, liegt der Mehrwert in der methodischen Orientierung, nicht in einer formalen Compliance-Anforderung.

Für die Zeithorizonte gilt: Kurzfristige Analysen (bis 2030) können auf historischen Zeitreihen aufbauen. Mittelfristige Analysen (2030 bis 2050) erfordern Projektionsdaten unter verschiedenen Szenarien. Langfristige Analysen (über 2050) sind ohne CMIP6-Szenarien methodisch nicht belastbar.

Für Unternehmen, die noch am Anfang ihrer regulatorischen Vorbereitung stehen, empfiehlt sich ein Blick in die Übersicht zu Klimarisikoanalysen für Unternehmen.

Praktische Empfehlung: So kombiniert ihr die Quellen

Für die meisten deutschen Unternehmen empfiehlt sich folgendes Vorgehen:

Den Einstieg bildet Copernicus CDS, mit ERA5-Land für die historische Baseline und CORDEX-Projektionen für die Zukunftsszenarien. Das deckt den methodischen Kern der DNSH-Anforderungen ab. Für deutsche Standorte ergänzt DWD Open Data die Copernicus-Daten um amtliche, hochauflösende lokale Daten, insbesondere für Extremwetterstatistiken. Für internationale Standorte und Lieferketten kommt NASA Earthdata hinzu, speziell für Wasserverfügbarkeit und Landbedeckungsveränderungen in Zuliefererregionen. WorldClim 2.1 dient als schnelle Projektionsübersicht auf CMIP6-Basis und hilft, erste Priorisierungen zwischen Standorten vorzunehmen, bevor aufwendigere Analysen gestartet werden. OSM-Kontextdaten schließlich ergänzen den räumlichen Kontext für mikrolokale Expositionsanalysen einzelner Gebäude oder Betriebsstandorte.

Diese Kombination ist nicht aufwendiger als der Einsatz eines einzelnen kommerziellen Tools, erfordert aber methodisches Wissen bei der Interpretation und Integration der Daten. Hier findet ihr eine Übersicht, wie ich Unternehmen bei diesem Prozess begleite.

Für VCs: Klimadaten in der Due Diligence

Für Venture-Capital-Fonds stellt sich die Klimadatenfrage anders, aber nicht weniger dringend. Klimarisikotools für VCs fokussieren weniger auf eigene Standortrisiken, sondern auf die physische Exposition von Portfoliounternehmen und deren Lieferketten. Besonders relevant: Unternehmen in klimasensiblen Branchen wie Agrartech, Baugewerbe, Logistik oder Energieversorgung tragen physische Klimarisiken, die sich direkt auf Geschäftsmodellstabilität und Exit-Bewertungen auswirken.

Dabei reicht es nicht, allgemeine Klimatrends zu benennen. Institutionelle LPs fragen zunehmend nach quantifizierten physischen Risikoexpositionen im Portfolio, und erwarten Antworten, die auf anerkannter Datenbasis beruhen. Die hier vorgestellten Quellen, allen voran Copernicus, bieten die methodische Grundlage dafür. Die eigentliche Herausforderung liegt in der Integration dieser Daten in den Due-Diligence-Prozess und in das Portfolio-Reporting.

Für die Szenarien reicht im Portfolio meist das Paar aus RCP 4.5 und RCP 8.5 gegen das historische Basisszenario. RCP 8.5 ist dabei nicht der wahrscheinliche Verlauf, sondern der obere Rand für den Stresstest, etwa bei Stranded-Asset-Risiken. Jedes weitere Szenario kostet Aufwand, ohne die Entscheidung oft zu verändern.

Wie viel eine saubere Standortanalyse bringt, zeigt ein Fall aus meiner Praxis: Bei einer süddeutschen Autohausgruppe mit mehreren Standorten entfiel der Großteil des quantifizierten Klimarisikos auf Hagel und Starkregen, und wenige Standorte trugen einen überproportionalen Teil davon. Ein PV-Carport löste dort drei Probleme auf einmal: Hagelschutz für die Fahrzeuge, Ladeinfrastruktur und Eigenstrom. Eine Investition, drei Gründe, das überzeugt auch eine skeptische Finanzabteilung.

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