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 CSRD-konforme Klimarisikoanalyse umgesetzt hat.

Executive Summary

Klimarisikoanalysen gehören spätestens seit 2026 für viele Unternehmen zur Pflicht – aber die wenigsten wissen, dass ein Großteil der dafür benötigten Klimadaten kostenlos und in hoher Qualität verfügbar ist. 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 auch methodisch eng mit den Anforderungen von CSRD und EU-Taxonomie abgestimmt. Die anderen vier Quellen – NASA Earthdata, WorldClim, DWD Open Data und OpenStreetMap – 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 wird die regulatorische Messlatte höher gelegt: Die ISO 14091 in Verbindung mit CSRD fordert szenariobasierte Analysen auf Basis anerkannter wissenschaftlicher Methoden. 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 methodisch direkt auf die Anforderungen von CSRD, EU-Taxonomie und ISO 14091 abgestimmt sind. Das ist kein Zufall: Copernicus ist das offizielle Erdbeobachtungsprogramm der EU, und die produzierten Daten sind so konzipiert, dass sie in regulatorisch relevante Analysen einfließen können.

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 räumlichen Auflösung von rund 31 km bereitstellt. Für Klimarisikoanalysen bedeutet das: über achtzig Jahre konsistente historische Daten 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.

Praxisbeispiel: Automobilzulieferer nutzt CDS für CSRD-Klimarisikoanalyse

Ein konkretes Bild davon, was sich mit Copernicus-Daten in der Praxis erreichen lässt, zeigt das Praxisbeispiel eines deutschen Automobilunternehmens: Im Rahmen der Vorbereitung auf die CSRD-Berichtspflicht wurde eine vollständige physische Klimarisikoanalyse für mehrere Produktionsstandorte durchgeführt – unter anderem mit ERA5-Zeitreihendaten und regionalen Klimaprojektionen aus dem CDS. Die zentrale Erkenntnis war, dass sich mit öffentlich verfügbaren Daten eine methodisch belastbare Analyse erstellen lässt, die alle regulatorischen Anforderungen erfüllt – inklusive Szenarioabdeckung nach RCP 2.6, 4.5 und 8.5. Entscheidend war dabei nicht die Datenmenge, sondern die methodisch saubere Auswahl und Interpretation.

Der Aufwand für die Datenbeschaffung war gering. Der Aufwand für die inhaltliche Auswertung und strategische Einordnung war erheblich – und genau da liegt der Mehrwert einer erfahrenen Begleitung. Mehr dazu in der vollständigen Case Study zur Klimarisikoanalyse im Automobilsektor.

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?

Key Takeaway: Copernicus ist die methodisch stärkste und regulatorisch am besten abgestimmte Open-Source-Quelle für europäische Unternehmen. ERA5 und CORDEX bilden zusammen die Grundlage für belastbare physische Risikoanalysen – historisch wie zukunftsbezogen.

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 über 128 Petabyte Erddaten und mehr als acht Millionen registrierten Nutzern weltweit 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?

Key Takeaway: 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 – die auf Basis von CMIP5- und CMIP6-Modellen für verschiedene Szenarien projiziert sind. Die Auflösung ist dabei 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 CSRD-konforme Analyse reicht WorldClim allein nicht aus.

Key Takeaway: WorldClim 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 das dichteste meteorologische Messnetz in Mitteleuropa 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, sie lassen sich in regulatorischen Kontexten ohne weitere Quellenprüfung verwenden und sind auch gegenüber deutschen Behörden und Wirtschaftsprüfern unproblematisch referenzierbar. Gerade wenn der CSRD-Klimarisiko-Quick-Check ergibt, dass standortbezogene Starkregen- oder Hitzerisiken materiell sind, liefert der DWD die belastbarste Datengrundlage für die vertiefte Analyse.

Besonders relevant für Unternehmen sind die DWD-Klimaprojektionen im Rahmen des Regionalen Klimaatlas Deutschland sowie die Extremwetterstatistiken – Wiederkehrintervalle für Starkniederschlag, Hitzetage und Trockenperioden auf Gemeindeebene. 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.

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

5. OpenStreetMap Climate Layers – Kontext für urbane Mikroanalysen

OpenStreetMap ist in diesem Zusammenhang keine Klimadatenquelle im wissenschaftlichen Sinne, sondern ein kontextueller Informationslieferant. Die Climate Layers – also Schichten zu Klimazonen, Landnutzung, Versiegelungsgrad und urbaner Struktur – ergänzen physikalische Klimadaten um den räumlichen Kontext, der für operative Risikobeurteilungen oft entscheidend ist.

Ein Beispiel: ERA5 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 OpenStreetMap-Kontextdaten und physikalischen Klimadaten aus Copernicus oder DWD methodisch sauber und in der Praxis gut handhabbar.

Key Takeaway: OpenStreetMap ist 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 CSRD-konforme Wesentlichkeitseinschätzung ableiten sollen.

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 CSRD-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.

Regulatorischer Kontext: Was CSRD und ISO 14091 konkret fordern

Die CSRD verlangt unter ESRS E1 eine szenariobasierte Analyse physischer Klimarisiken – und zwar für kurze, mittlere und lange Zeithorizonte. Das klingt abstrakt, hat aber konkrete Implikationen für die Datenbasis: Kurzfristige Analysen (bis 2030) können auf bestehenden Klimatrends und historischen Zeitreihen aufbauen. Mittelfristige Analysen (2030–2050) erfordern Projektionsdaten unter verschiedenen Szenarien. Langfristige Analysen (über 2050) sind ohne CMIP6-Szenarien methodisch nicht belastbar.

Die ISO 14091 als methodischer Standard für Klimarisikoanalysen gibt dabei einen strukturierten Rahmen vor, der von Prüfern zunehmend als Referenz genutzt wird. Besonders relevant: ISO 14091 fordert explizit die Nutzung wissenschaftlich anerkannter Klimadatenquellen – und nennt in den Erläuterungen explizit ERA5 und CMIP-basierte Projektionen als Beispiele. Das ist kein Zufall und kein bürokratisches Detail, sondern ein direkter Verweis auf genau die Daten, die Copernicus und WorldClim bereitstellen.

Für Unternehmen, die noch am Anfang ihrer CSRD-Vorbereitung stehen, empfiehlt sich ein Blick in den CSRD-Bericht 2026: Inhalte, Fristen und Umsetzung. Dort ist auch der Zusammenhang zwischen Klimarisikoanalyse und den anderen ESRS-Anforderungen dargestellt.

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.

Praktische Empfehlung: So kombiniert ihr die Quellen

Für die meisten deutschen Unternehmen empfiehlt sich folgendes Vorgehen:

Den Einstieg bildet Copernicus CDS – mit ERA5 für die historische Baseline und CORDEX-Projektionen für die Zukunftsszenarien. Das deckt den methodischen Kern der CSRD-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 dient als schnelle Projektionsübersicht und hilft, erste Priorisierungen zwischen Standorten vorzunehmen, bevor aufwendigere Analysen gestartet werden. OpenStreetMap schließlich ergänzt den 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 wir Unternehmen bei diesem Prozess begleiten.

Von der Datenquelle zur audit-fähigen Klimarisikoanalyse – wie ich euch dabei begleite

Die fünf Datenquellen in diesem Artikel sind kostenlos. Die methodische Arbeit dahinter ist es nicht – und das ist keine Kritik, sondern eine Einordnung der Realität aus mehr als zehn Jahren Projektpraxis.

Was ich in der Zusammenarbeit mit Unternehmen immer wieder sehe: Die Datenbeschaffung ist selten das Problem. Das Problem ist, was danach kommt. Welche Klimavariablen sind für das konkrete Geschäftsmodell wesentlich? Welche Standorte sind wirklich exponiert – und welche nur scheinbar? Wie übersetzt man physikalische Klimagrößen in finanzielle Risikogrößen, die ein CFO versteht und ein Wirtschaftsprüfer akzeptiert? Und wie dokumentiert man das Ganze so, dass es einer CSRD-Prüfung standhält?

Genau das ist der Kern meiner Klimarisikoberatung für Unternehmen.

Was ihr konkret bekommt

Ich begleite euch durch den gesamten Prozess – von der ersten Wesentlichkeitseinschätzung bis zur prüffähigen Dokumentation. Das bedeutet konkret: Auswahl und Auswertung der relevanten Klimadaten aus Copernicus, DWD und weiteren anerkannten Quellen, übersetzt in standort- und geschäftsmodellspezifische Risikoaussagen. Szenarioanalyse unter RCP 2.6, 4.5 und 8.5 – nicht als Blackbox, sondern nachvollziehbar und erklärbar. Bewertung physischer und transitorischer Risiken nach ESRS E1-Anforderungen. Und ein Ergebnis, das nicht nur berichtsreif ist, sondern strategisch nützlich – weil es zeigt, wo tatsächliche Handlungsnotwendigkeit besteht und wo nicht.

Das Ergebnis der Klimarisikoanalyse für ein deutsches Automobilunternehmen zeigt, wie dieser Prozess in der Praxis aussieht: vollständige CSRD-konforme Risikoanalyse für mehrere Produktionsstandorte, auf Basis offener Klimadaten, mit klaren strategischen Handlungsempfehlungen – in einem Zeitrahmen und zu Kosten, die für mittelständische Unternehmen realistisch sind.

Für wen das relevant ist

Das Angebot richtet sich an drei Gruppen: Mittelständische Unternehmen und Konzerne, die CSRD-pflichtig sind oder sich darauf vorbereiten und eine belastbare physische Klimarisikoanalyse benötigen. Startups im ClimateTech- oder Deep-Tech-Bereich, die ihre Klimarisikoexposition für Investorengespräche oder Förderprogramme fundiert darstellen müssen. Und Venture-Capital-Fonds, die physische Klimarisiken systematisch in ihre Due-Diligence-Prozesse und ihr Portfolio-Reporting integrieren wollen.

Wenn ihr nicht sicher seid, wo ihr gerade steht, ist der schnellste Einstieg der CSRD-Klimarisiko-Quick-Check. Er gibt in wenigen Minuten eine erste Einschätzung, welche Analyseschritte fehlen und wie dringend Handlungsbedarf besteht. Wer lieber direkt ins Gespräch gehen möchte: Hier könnt ihr einen ersten Austausch anfragen – ohne Verkaufsgespräch, mit konkretem Mehrwert.

FAQ

Können Open-Source-Klimadaten wirklich kommerzielle Datenanbieter ersetzen?

Für die meisten Anwendungsfälle im Rahmen von CSRD, EU-Taxonomie und ISO 14091: ja. Die methodische Qualität von Copernicus ERA5 und CORDEX entspricht dem wissenschaftlichen Stand der Technik und wird von Prüfern anerkannt. Kommerzielle Anbieter bieten in der Regel vorverarbeitete, szenariospezifische Berichte mit geringerem Eigenaufwand – das hat seinen Preis. Wer die methodische Tiefe und den regulatorischen Rahmen versteht, kann mit Open-Source-Quellen äquivalente Ergebnisse erzielen. Das zeigt auch das Praxisbeispiel aus dem Automobilsektor.

Wie viel technisches Know-how ist für die Nutzung des Copernicus CDS erforderlich?

Das hängt vom Analyseziel ab. Für erste Visualisierungen und Übersichtsanalysen bietet der CDS browserbasierte Tools, die ohne Programmierkenntnisse nutzbar sind. Für tiefergehende standortbezogene Analysen – wie sie CSRD erfordert – sind Kenntnisse in Python oder R sowie im Umgang mit NetCDF- und GRIB-Formaten empfehlenswert. Alternativ ist die Zusammenarbeit mit einem erfahrenen Partner sinnvoll, der diese Daten bereits methodisch eingebettet hat.

Welche Klimaszenarien sollten für eine CSRD-konforme Analyse genutzt werden?

CSRD und ESRS E1 schreiben keine spezifischen Szenarien vor, fordern aber die Abdeckung verschiedener Erwärmungspfade. Empfohlen wird typischerweise die Kombination aus einem Niedrig-Emissionsszenario (RCP 2.6 / SSP1-2.6), einem mittleren Szenario (RCP 4.5 / SSP2-4.5) und einem Hoch-Emissionsszenario (RCP 8.5 / SSP5-8.5). Eine detaillierte Erklärung der Unterschiede findet sich im Leitfaden zu RCP- und SSP-Szenarien für 2026.

Wie lange dauert eine vollständige physische Klimarisikoanalyse auf Basis dieser Daten?

Das variiert stark je nach Anzahl der Standorte, geografischer Streuung und Analysetiefe. Für ein deutsches Unternehmen mit zwei bis drei Standorten und einer fokussierten Analyse der wesentlichen physischen Risiken ist ein Zeitraum von vier bis acht Wochen realistisch – wenn die methodische Grundlage steht und die Datenbeschaffung strukturiert angegangen wird. Mit dem CSRD-Klimarisiko-Quick-Check lässt sich vorab einschätzen, wie umfangreich die vertiefte Analyse voraussichtlich sein wird.

Sind die Daten auch für KMU geeignet, die keine internen ESG-Teams haben?

Grundsätzlich ja – die Daten sind kostenlos und öffentlich zugänglich. Die Herausforderung liegt weniger in der Datenbeschaffung als in der methodisch korrekten Auswertung und regulatorisch belastbaren Dokumentation. Für KMU ohne interne Expertise ist eine externe Begleitung für den methodischen Teil oft effizienter als eine vollständige Inhouse-Lösung. Die eigentliche Stärke offener Klimadaten liegt darin, dass man die Investition in externe Unterstützung gezielt auf die wertschöpfenden Analyse- und Interpretationsschritte konzentrieren kann, statt Budgets für Dateneinkauf aufzuwenden.