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Dieser Datensatz enthält die Radverkehrsmengen und die mittleren gefahrenen Radverkehrsgeschwindigkeiten, die mit Hilfe der App DB Rad+ im Hamburger Straßennetz erfasst werden. Die Nutzung der Daten erfolgt nur bei Einwilligung durch die jeweiligen App-Nutzenden. Bereitgestellt werden je Straßenabschnitt die aufsummierten Radverkehrsmengen je Jahr (bei angefangenen Jahren bis zum Vortag) und die aufsummierten Radverkehrsmengen der letzten sieben Tage. Im ersten Jahr (2022) sind über das Jahr nach und nach zusätzliche Bereiche des Hamburger Stadtgebietes und Straßennetzes freigeschaltet worden, sodass die Daten für 2022 kein zuverlässiges Gesamtbild der ganzen Stadt abbilden. Dargestellt werden nur diejenigen Straßenabschnitte, auf denen im betrachteten Zeitabschnitt acht oder mehr Fahrten stattgefunden haben. Für jeden Linienabschnitt werden die aufsummierte Anzahl an Fahrten sowie die mittlere Geschwindigkeit (km/h) im jeweiligen Zeitraum angezeigt. Die Netzgrundlage auf die die Daten projiziert werden, stammt aus OpenStreetMaps. Die Daten wurden für Hamburg insbesondere für die Darstellung in den städtischen Geoportalen aufbereitet. Die Daten dienen vor allem einer qualitativen Einschätzung, welche Straßen wieviel vom Radverkehr genutzt werden und ob es über die Jahre Änderungen/Verschiebungen gibt, z.B. weil Radverkehrsanlagen saniert oder neu gebaut wurden. Die absoluten Zahlen sind hingegen wenig aussagekräftig, da sie maßgeblich von der Anzahl der Nutzenden der DB Rad+-App abhängen. Es ist auch zu beachten, dass die Nutzenden der DB Rad+-App und somit auch die genutzten Strecken nicht zwingend repräsentativ für die Gesamtbevölkerung und den Radverkehr in der gesamten Stadt sind.
Dieser Datensatz enthält die Radverkehrsmengen, die im Rahmen der Kampagne "Stadtradeln" des Klima-Bündnis e.V. durch Nutzende der Stadtradeln-App im Stadtgebiet Hamburg in den Jahren 2018 bis 2020 jeweils in einem 3-Wochen-Zeitraum aufgezeichnet wurden. Bei dem Datensatz handelt es sich um einen Auszug eines deutschlandweiten Datensatzes. Dieser Datensatz wurde im Zuge des Forschungsprojektes MOVEBIS an der TU Dresden aufbereitet. Dabei handelt es sich um ein mFUND-Projekt des Bundesministeriums für Verkehr und digitale Infrastruktur. Die Daten stehen unter der Lizenz CC-BY-NC, d.h. sie dürfen nicht für kommerzielle Zwecke weiterverwendet werden und der Urheber muss genannt werden. Der Urheber lautet folgendermaßen: "Grubitzsch P., Lißner S., Huber S., Springer T., [2021] Technische Universität Dresden, Professur für Rechnernetze und Professur für Verkehrsökologie". Die Netzgrundlage auf die die Daten projiziert werden, stammt aus Open Street Maps. In dem vorliegenden Datensatz sind nur die Verkehrsmengen für die Stadt Hamburg enthalten. Die deutschlandweiten Daten (Radverkehrsmengen, Geschwindigkeiten und Heatmaps) sind über die mCloud verfügbar (siehe Verweise). Die Daten wurden für Hamburg insbesondere für die Darstellung in den städtischen Geoportalen aufbereitet. Die Daten dienen vor allem einer qualitativen Einschätzung, welche Straßen wieviel vom Radverkehr genutzt werden und ob es über die Jahre Änderungen/Verschiebungen gibt, z.B. weil Radverkehrsanlagen saniert oder neu gebaut wurden. Die absoluten Zahlen sind hingegen wenig aussagekräftig, da sie maßgeblich von der Anzahl der Teilnehmenden an der Aktion Stadtradeln abhängen und dementsprechend über die Jahre deutlich zugenommen haben. Es ist auch zu beachten, dass die Teilnehmenden an der Aktion Stadtradeln und somit auch die genutzten Strecken nicht zwingend repräsentativ für die Gesamtbevölkerung und den Radverkehr in der gesamten Stadt sind.
The software publcation contains a python script which can be used for enhanced visualization of inverse time-temperature models created with the HeFTy Software v2.1.7 (Ketcham, 2005, 2024; Ketcham et al., 2007). The script was generated and tested using a Spyder IDE 5.1 (conda) kernel with Anaconda Navigator v2.6.0. The output is a heatmap based on time-temperature path density, which is calculated by interpolating between the paths' turning points on a raster of 1Ma and 1°C. Processable data are inverse modelling export files (.txt) from the HeFTy software (v2.1.7). To generate a proper file in HeFTy, activate "inverse modelling", rightclick on the "time-temperature" panel, choose "Export" -> "Save as text". Please also consider the "REQUIRED USER INPUT" section of the script.
Mit diesen Datenpaketen stellt das LANUK aktuelle und kleinräumige Fachdaten zur Unterstützung der kommunalen Wärmeplanung zur Verfügung. Diese werden im Rahmen der 2023/2024 in Bearbeitung befindlichen LANUK Potenzialstudie zur zukünftigen Wärmeversorgung in NRW erarbeitet und anschließend für das OpenData-Angebot aufbereitet. Die Datenpakete werden entsprechend kontinuierlich um fertiggestellte Daten ergänzt. Die Daten stehe als Shapefile für jede Gemeinde einzeln zur Verfügung. Zudem gibt es jeweils eine NRW-weite Geodatabase mit Feature Classes (ESRI). Ergänzt werden die Daten durch eine Kurzdokumentation (pdf) zu genutzten Quellen und zum methodischen Vorgehen sowie durch eine Excel-Tabelle zur Erklärung der Spalteninhalte der Attributtabellen der Geodaten. Der Raumwärme- und Warmwasserbedarf der Wohn- und Nichtwohngebäude wurde für das Modell 2024 neu berechnet und beinhaltet nun auch Fortschreibungen in drei unterschiedlichen Sanierungsszenarien für die Jahre 2025, 2030, 2035, 2040, 2045. Die Daten stehen auf Gebäudeebene und pro Straßenzug (Wärmelinien) zur Verfügung. Zusätzlich zum Raumwärme- und Warmwasserbedarf beinhalten die Wärmelinien die Prozesswärmebedarfe von Gewerbe, Handel und Dienstleistung, die aufgrund ihres Temperaturniveaus ebenfalls durch Wärmenetze gedeckt werden könnten. Allen Gebäuden wurde ein Gebäudetyp samt Baualtersklasse zugewiesen. Trotz des hohen Detaillierungsgrads kann es insbesondere auf Ebene der Einzelgebäude zu großen Abweichungen zur Realität kommen, insbesondere bei der Fortschreibung der Wärmebedarfe, da hier statistisch abgeleitete Sanierungswahrscheinlichkeiten eine große Rolle spielen. Bei der Wärmeplanung sollte dementsprechend eine größere Anzahl von Einzelgebäuden aggregiert betrachtet werden. Berücksichtigter Gebäudebestand: Sommer 2022 (LoD1/LoD2 3DGebäudemodell). Der Datensatz zu Modernisierungspotenzialen, Realisierungschancen und den vor Ort genutzten Heizenergieträgern wird auf Ebene der Baublöcke und Flure zur Verfügung gestellt. Die Daten basieren auf Immobilienscout24-Inseraten und Modellen des InWIS. Sie bieten einen guten Überblick über die Ausgangssituation in den Kommunen für die Status quo Analyse. Zusätzlich enthält der Datensatz Potenziale, welche sich aus der „Potenzialstudie zur zukünftigen Wärmeversorgung in NRW“ des LANUK ergeben haben. Das Potenzial der Freiflächensolarthermie wird auf Flurebene bereitgestellt. Dieses wurde auf Grundlage der Strahlungsdaten des DWD, für die Kollektortypen: Flachkollektor, Vakuumröhrenkollektor und Parabolrinnenkollektoren berechnet. Die theoretischen Potenziale sind zunächst sehr groß und übertreffen den (Raum‑)Wärmebedarf um ein Vielfaches, da in einem ersten Schritt alle potenziell geeigneten Flächen berechnet wurden. Durch Abstufung des Potenzials auf Basis regionaler Kenntnisse vor Ort, wie z.B. Nutzungskonkurrenz, Wirtschaftlichkeit der Erschließung der Fläche oder auch potenzieller Wärmesenken, kann eine realistische Einschätzung vorgenommen werden. Das Potenzial der oberflächennahen Geothermie und sondenbasierter mitteltiefer Geothermie wird auf Baublockebene bereitgestellt. Diese wurden im Rahmen der Potenzialstudie zur zukünftigen Wärmeversorgung in NRW neu bewertet. Im Vergleich zur alten Studie (s. auch Potenzialstudie Geothermie 2015) wurden einige Änderungen bei der Methodik vorgenommen. Zum einen wurden neue Bohrtiefenbegrenzungen von 40 m, 150 m und 250 m bei der oberflächennahen Geothermie und zusätzlich 1.000 m bei Betrachtung der mitteltiefen Geothermie vorgenommen sowie die Besitzstücke und der Gebäudebedarf auf Basis des Wärmebedarfsmodells aktualisiert. Das Potenzial aus tiefer- und mitteltiefer hydrothermaler Geothermie wird als Rasterdatensatz (3 x 3 km) bereitgestellt und bewertet, wo es sich lohnt, die Nutzung dieser Technologie genauer zu betrachten. Bei der Potenzialermittlung, handelt es sich um eine grobe Abschätzung, da die Fündigkeit und die tatsächliche Schüttung, also die 19.12.2024 2 /8 Menge an warmem Wasser, die nach einer Bohrung auch tatsächlich genutzt werden kann, unbekannt ist. Um das tatsächliche Potenzial genauer bewerten zu können und Pilotprojekte zu initiieren, ist es notwendig, die geologische Landesaufnahme weiter voranzutreiben sowie regional Seismiken und Probebohrungen durchzuführen. Bitte beachten Sie bei der Arbeit mit den Daten unbedingt die beiliegenden Dokumentationen! Die Excel-Tabelle zu den Ergebnissen der Wärmestudie bündelt alle Ergebnisse der Potenzialanalyse pro Verwaltungseinheit. Ausgewiesen wird der Wärmebedarf (Gebäude/Prozesswärme) und die Potenziale der Freiflächensolarthermie, Gewässer, Rechenzentren, Elektrolyseure, direkteinleitender Betriebe, Abwasser, industrielle Abwärme, Klärgas/-schlamm, Müllverbrennung, Biomasse, Grubenwasserhaltung, Geothermie und Luftwärmepumpe. Außerdem werden die Ergebnisse der Szenarienanalyse für drei verschiedene Szenarien mit jeweils drei verschiedenen Wärmebedarfsfortschreibungen hinsichtlich der möglichen künftigen Wärmeerzeugung ausgegeben. Bitte hierzu die Dokumentationen beachten, die unter https://www.energieatlas.nrw.de/site/waermestudienrw_ergebnisse verfügbar sind.