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Bewertungskarte der nahen Zukunft mit moderatem Klimaschutz (RCP 4.5) bei Nacht - Bremen

Die Bewertungskarten unterscheiden in den sogenannten Wirkraum (Siedlungsraum) und Ausgleichsraum (Grünflächen, landwirtschaftliche Flächen, Wald). Abhängig davon, ob die Situation am Tage oder in der Nacht betrachtet wird, sind für die Bewertung unterschiedliche Parameter relevant und unterschiedliche Vorgehensweisen wurden gewählt. In der Nacht ist für die Bewertung des Wirkraums die bodennahe Lufttemperatur maßgebend. Für die Bewertung des Ausgleichsraums in der Nacht wird der Kaltluftvolumenstrom herangezogen sowie die räumliche Lage der zu bewertenden Flächen. Die Bewertung hat hier für die nahe Zukunft mit moderatem Klimaschutz (RCP 4.5) stattgefunden. -------------------------------------------------------------------- Wirkraum (Siedlungsflächen, Plätze und Straßenraum): Bei den Rasterergebnissen der nächtlichen Lufttemperatur, die den wertgebenden Parameter darstellt, handelt es sich zunächst um absolute Werte. Daher ein methodischer Standard zur statistischen Normalisierung der modellierten Werte definiert. Bei dieser sog. z-Transformation wird die Abweichung eines Klimaparameters von den mittleren Verhältnissen im Untersuchungsraum als Bewertungsmaßstab herangezogen. Mathematisch bedeutet dies, dass von jedem Ausgangswert der Variablen das arithmetische Gebietsmittel abgezogen und durch die Standardabweichung aller Werte geteilt wird. Die resultierenden z-Werte (dimensionslos, ohne Einheit) werden gemäß definiertem Standard mithilfe von statistischen Lagemaßen in Bewertungskategorien eingestuft. Die Ableitung der Bewertungsklassen und die Einstufung einer Siedlungsfläche in eine „ungünstige“ bioklimatische Situation nicht automatisch bedeutet, dass hier unerträglich hohe Temperaturen zu erwarten sind, sondern dass diese Fläche im Vergleich zu anderen Flächen in der Stadt mit einer beispielsweise „günstigen“ oder „mittleren“ bioklimatischen Situation schlechter abschneidet. Die einzelnen Kategorien von einer „sehr günstigen“ bis „sehr ungünstigen“ bioklimatischen Situation beschreiben somit keine absoluten Einstufungen mehr, sondern bilden lediglich das Spektrum der in Bremen vorhandenen Bandbreiten an klimatischen Unterschieden ab. 1 - Sehr günstig 2 - Günstig 3 - Mittel 4 - Eher ungünstig 5 - Ungünstig -------------------------------------------------------------------- Ausgleichsraum (Grünflächen, Landwirtschaftliche Flächen und Wald): Während der Nacht steht im Ausgleichsraum vornehmlich die Bildung kühlerer und frischerer Luft im Fokus, die über Austauschbeziehungen humanbioklimatische Belastungen im Wirkraum vermindern kann. Ziel der Bewertungsmethodik ist es, den Grün-, Wald- und landwirtschaftlichen Flächen verschiedene Bedeutungsstufen zuzuordnen. So erhielten diejenigen Ausgleichsflächen eine „sehr hohe Bedeutung“ zugewiesen, wenn sie sich direkt mit einer Kaltluftleitbahn, einem flächenhaften Kaltluftabfluss oder einem Parkwind überlagern oder in deren Einzugsbereich liegen. Liegen sie im weiteren Einflussbereich der Kaltluftströmung oder sind sie angrenzend an thermisch belasteten Wohnraum, wurde ihnen eine „hohe Bedeutung“ zugewiesen. Grenzen sie an Wohnraum, der nicht thermisch belastet ist, sind sie einer „mittleren Bedeutung“ zuzuordnen, liegen sich nicht in Nähe von Wohngebieten, aber wurden als Kaltluftentstehungsgebiete mit überdurchschnittlich hoher Kaltluftproduktion ausgewiesen oder bestehen aus Waldflächen, besitzen sie eine „geringe Bedeutung“. 1 - Sehr geringe Bedeutung 2 - Geringe Bedeutung 3 - Mittlere Bedeutung 4 - Hohe Bedeutung 5 - Sehr hohe Bedeutung -------------------------------------------------------------------- Weitere Informationen in der Bewertungskarte aus den Klimaanalysekarten: - Kaltluftleitbahnen - Windfeld - Kaltlufteinwirkbereich - Kaltluftentstehungsgebiete -------------------------------------------------------------------- Generelle Modellierungsinformationen: Für die Modellierung wurde das Modell FITNAH-3D in einer Auflösung von 5 m genutzt. Als meteorologische Rahmenbedingung wird ein autochthoner Sommertag (wolkenloser Himmel, nur sehr schwach überlagernder Wind) angenommen. Bei dem Szenario der nahen Zukunft mit moderatem Klimaschutz (RCP 4.5) wird als Starttemperatur eine Lufttemperatur von 22,8 °C und eine Wassertemperatur von 21,5 °C angenommen unter Berücksichtigung der Stadtentwicklung mit Stadtentwicklungsflächen. Weiterführende Informationen und eine detaillierte Beschreibung der Methodik finden Sie in folgenden Berichten: 1. Stadtklimaanalyse Bremen - Teil A - Ergebnisse und Planungshinweise 2. Stadtklimaanalyse Bremen - Teil B - Fachliche Grundlagen und Analysemethodik

Klimasensoren - Aktuelle Messung

Letzte Messungen des Klimamessnetzes Stadt Dortmund. Die Messungen erfolgen alle 5 Minuten. Bei Datenübertragungsfehlern kann es dazu führen, dass die betroffenen Sensoren nicht aufgeführt werden. In diesen Fällen bitte etwas später dieses Datenset erneut aufrufen. Die Stadt Dortmund hat ein umfassendes Klimamessnetz aufgebaut, um die klimatische Situation im Stadtgebiet flächendeckend und in Echtzeit zu erfassen. Zentrale Akteure sind die Smart City Dortmund und das Umweltamt, die gemeinsam den Aufbau einer resilienten und datenbasierten Stadtentwicklung vorantreiben. Das Messnetz besteht aus 105 Sensoren an 76 strategisch ausgewählten Standorten und liefert kontinuierlich Rohdaten zu Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Wind, Strahlung, Niederschlag und weiteren Klimaparametern. Es wurde im Rahmen des wissenschaftlich begleiteten Projekts Data2Resilience entwickelt, in Zusammenarbeit mit der Ruhr-Universität Bochum und der Leibniz Universität Hannover. Veröffentlicht werden hier die Daten der Sensoren. Für weiterführende Analysen und Kennzahlen verweisen wir auf das Dashboard des Data2Resilience-Projekts:erweisen wir auf das Dashboard des Data2Resilience-Projekts: [https://dashboard.data2resilience.de/](https://dashboard.data2resilience.de/)

Klimasensoren - Standorte

Standorte der Klimasensoren des Klimamessnetzes Stadt Dortmund. Die Daten werden alle 5 Minuten aktualisiert. Die Stadt Dortmund hat ein umfassendes Klimamessnetz aufgebaut, um die klimatische Situation im Stadtgebiet flächendeckend und in Echtzeit zu erfassen. Zentrale Akteure sind die Smart City Dortmund und das Umweltamt, die gemeinsam den Aufbau einer resilienten und datenbasierten Stadtentwicklung vorantreiben. Das Messnetz besteht aus 105 Sensoren an 76 strategisch ausgewählten Standorten und liefert kontinuierlich Rohdaten zu Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Wind, Strahlung, Niederschlag und weiteren Klimaparametern. Es wurde im Rahmen des wissenschaftlich begleiteten Projekts Data2Resilience entwickelt, in Zusammenarbeit mit der Ruhr-Universität Bochum und der Leibniz Universität Hannover. Veröffentlicht werden hier die Daten der Sensoren. Für weiterführende Analysen und Kennzahlen verweisen wir auf das Dashboard des Data2Resilience-Projekts: [https://dashboard.data2resilience.de/](https://dashboard.data2resilience.de/)

Klimasensoren - Messdaten

Die letzten 100 Messwerte des Klimamessnetzes Stadt Dortmund. Die Daten werden alle 5 Minuten aktualisiert. Bei Datenübertragungsfehlern kann es dazu führen, dass die betroffenen Sensoren nicht aufgeführt werden. In diesen Fällen bitte etwas später dieses Datenset erneut aufrufen.  Die Stadt Dortmund hat ein umfassendes Klimamessnetz aufgebaut, um die klimatische Situation im Stadtgebiet flächendeckend und in Echtzeit zu erfassen. Zentrale Akteure sind die Smart City Dortmund und das Umweltamt, die gemeinsam den Aufbau einer resilienten und datenbasierten Stadtentwicklung vorantreiben. Das Messnetz besteht aus 105 Sensoren an 76 strategisch ausgewählten Standorten und liefert kontinuierlich Rohdaten zu Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Wind, Strahlung, Niederschlag und weiteren Klimaparametern. Es wurde im Rahmen des wissenschaftlich begleiteten Projekts Data2Resilience entwickelt, in Zusammenarbeit mit der Ruhr-Universität Bochum und der Leibniz Universität Hannover. Veröffentlicht werden hier die Daten der Sensoren. Für weiterführende Analysen und Kennzahlen verweisen wir auf das Dashboard des Data2Resilience-Projekts: [https://dashboard.data2resilience.de/](https://dashboard.data2resilience.de/)

Stadtklimatische Zonen (Umweltatlas)

Vergleich der Wirkungen der städtischen Struktur auf die Klimaparameter im Vergleich zum unbeeinflußten Umland auf Grundlage der Blockkarte 1 : 50.000 (ISU50, Raumbezug Umweltatlas 1990), Bearbeitungsstand Januar 2001).

Klimaanalysekarten 2014 (Umweltatlas)

Die gesamtstätische Klimamodellierung dient als Grundlage, um die den Ist-Zustand des Stadtklimas im Land Berlin in die Planung einbeziehen zu können. Es werden hierfür notwendige stadtklimatische Klimaanalysen (siehe Klimaanalyse) und -bewertungen (siehe Planungshinweise Stadtklima) bereitgestellt. Für die gesamte Stadtfläche werden im Bereich der Klimaanalyse acht Klimaparameter jeweils in einer Rasterdarstellung mit einer hohen räumlichen Auflösung von 10 m x 10 m sowie aggregiert auf ca. 25.000 Block- und Blockteilflächen angeboten. Durch die hohe räumliche Auflösung sind die Klimaanalyseergebnisse dazu geeignet Planungsprojekte bis zur Ebene der Bauleitplanung zu unterstützen. Die dargestellten Parameter umfassen darüber hinaus nicht nur die wichtigsten klimatischen Größen wie (1) bodennahes Windfeld und Kaltluftvolumenstrom, (2) Luft- und (3) Strahlungstemperatur, (4) nächtliche Abkühlung sondern auch den thermischen Bewertungsindex (5) PET sowie die (6) Anzahl meteorologischer Kennwerte im Mittel der Jahre 2001-2010. Die Zusammenfassung der Erkenntnisse aus der Klimaanalyse erfolgt in der (7) Klimaanalysekarte. Die Klimaanalysekarte ermöglicht es, die einzelnen Bereiche der Stadt nach ihren unterschiedlichen klimatischen Funktionen, d.h. ihrer Wirkung auf andere Räume, abzugrenzen.

Klimamodell Berlin: Analysekarten, Klimafunktionen und Planungshinweise Stadtklima 2005 (Umweltatlas)

Verteilung und Ausprägung verschiedender Klimaparameter, ihre analytische Zusammenfassung und Bewertung in einer Planungshinweiskarte, Raumbezug Raster und Blockkarte 1 : 5.000 (ISU5, Raumbezug Umweltatlas 2005, Bearbeitungsstand Juni 2009.

Bedarfsgerechte Automatisierung der Freiflächen- und Tröpfchenbewässerungstechnik mittels on-site IOT-Sensorik, unterstützt durch Satellitentechnik, Teilprojekt B

Bedingt durch den Klimawandel sind landwirtschaftliche Kulturpflanzen vermehrt Wasserstress und Frostschäden ausgesetzt. Gleichzeitig prognostiziert die FAO einen Anstieg des globalen Wasserbedarfs um 55% (Landwirtschaft um 11%), bei einem Anstieg der gesamten beregneten Fläche um 6% bis 2050. Diese Problematik, kombiniert mit dem Bevölkerungsanstieg, wachsendem Energiebedarf und dem Rückgang der nutzbaren landwirtschaftlichen Fläche in den Industriestaaten, verlangt nach Lösungen. Ein bedarfsgerechter, energiesparender und effizienter Einsatz der Ressourcen Wasser und Energie ist erforderlich, um eine zukunftsfähige und nachhaltige Bewässerung zu gewährleisten und der steigenden Nutzungskonkurrenz, um die Ressource Wasser, zu begegnen. Während eine automatisierte Bewässerung im Gewächshaus bereits Stand der Technik ist, wird die Freiflächen und Tröpfchenbewässerung wie z.B. im Gemüse bzw. Obstbau überwiegend manuell auf Basis von Erfahrungswerten der Anbauer oder aufgrund fest geplanter Bewässerungsintervalle durchgeführt. Dies führt in der Regel zu zu hohen Bewässerungsgaben und kann weiterhin zu Nährstoffauswaschungen führen. Ziel dieses Projektes ist es daher, Daten aus den unterschiedlichsten Quellen auf einer intelligenten Service-Plattform miteinander zu verknüpfen, um dadurch über eine digitale Entscheidungsunterstützung, eine bedarfsgerechte und (teil-)automatisierte Bewässerung zu ermöglichen. Gerade die Integration lokaler Sensoren in einem multivariaten Ansatz, soll dabei auch der zunehmenden Entwicklung von teilabgedeckten Agrarflächen durch Agri-Photovoltaik-Anlagen, Folien und Netzen gerecht werden. Kern des Projekts ist dabei ein Cloud-basierter Bewässerungsplaner, der sich automatisiert an die on-Site gemessenen Klimaparameter, sowie den aktuellen phänologischen Bedingungen in Echtzeit anpasst. Der Planer wird dann mit den bestehenden Systemen der Projektpartner vernetzt, um die Ausführung der Bewässerung zu (teil)-automatisieren.

Bedarfsgerechte Automatisierung der Freiflächen- und Tröpfchenbewässerungstechnik mittels on-site IOT-Sensorik, unterstützt durch Satellitentechnik

Bedingt durch den Klimawandel sind landwirtschaftliche Kulturpflanzen vermehrt Wasserstress und Frostschäden ausgesetzt. Gleichzeitig prognostiziert die FAO einen Anstieg des globalen Wasserbedarfs um 55% (Landwirtschaft um 11%), bei einem Anstieg der gesamten beregneten Fläche um 6% bis 2050. Diese Problematik, kombiniert mit dem Bevölkerungsanstieg, wachsendem Energiebedarf und dem Rückgang der nutzbaren landwirtschaftlichen Fläche in den Industriestaaten, verlangt nach Lösungen. Ein bedarfsgerechter, energiesparender und effizienter Einsatz der Ressourcen Wasser und Energie ist erforderlich, um eine zukunftsfähige und nachhaltige Bewässerung zu gewährleisten und der steigenden Nutzungskonkurrenz, um die Ressource Wasser, zu begegnen. Während eine automatisierte Bewässerung im Gewächshaus bereits Stand der Technik ist, wird die Freiflächen und Tröpfchenbewässerung wie z.B. im Gemüse bzw. Obstbau überwiegend manuell auf Basis von Erfahrungswerten der Anbauer oder aufgrund fest geplanter Bewässerungsintervalle durchgeführt. Dies führt in der Regel zu hohen Bewässerungsgaben und kann weiterhin zu Nährstoffauswaschungen führen. Ziel dieses Projektes ist es daher, Daten aus den unterschiedlichsten Quellen auf einer intelligenten Service-Plattform miteinander zu verknüpfen, um dadurch über eine digitale Entscheidungsunterstützung, eine bedarfsgerechte und (teil-)automatisierte Bewässerung zu ermöglichen. Gerade die Integration lokaler Sensoren in einem multivariaten Ansatz, soll dabei auch der zunehmenden Entwicklung von teilabgedeckten Agrarflächen durch Agri-Photovoltaik-Anlagen, Folien und Netzen gerecht werden. Kern des Projekts ist dabei ein Cloud-basierter Bewässerungsplaner, der sich automatisiert an die on-Site gemessenen Klimaparameter, sowie den aktuellen phänologischen Bedingungen in Echtzeit anpasst. Der Planer wird dann mit den bestehenden Systemen der Projektpartner vernetzt, um die Ausführung der Bewässerung zu (teil)-automatisieren.

Bedarfsgerechte Automatisierung der Freiflächen- und Tröpfchenbewässerungstechnik mittels on-site IOT-Sensorik, unterstützt durch Satellitentechnik, Teilprojekt C

Bedingt durch den Klimawandel sind landwirtschaftliche Kulturpflanzen vermehrt Wasserstress und Frostschäden ausgesetzt. Gleichzeitig prognostiziert die FAO einen Anstieg des globalen Wasserbedarfs um 55% (Landwirtschaft um 11%), bei einem Anstieg der gesamten beregneten Fläche um 6% bis 2050. Diese Problematik, kombiniert mit dem Bevölkerungsanstieg, wachsendem Energiebedarf und dem Rückgang der nutzbaren landwirtschaftlichen Fläche in den Industriestaaten, verlangt nach Lösungen. Ein bedarfsgerechter, energiesparender und effizienter Einsatz der Ressourcen Wasser und Energie ist erforderlich, um eine zukunftsfähige und nachhaltige Bewässerung zu gewährleisten und der steigenden Nutzungskonkurrenz, um die Ressource Wasser, zu begegnen. Während eine automatisierte Bewässerung im Gewächshaus bereits Stand der Technik ist, wird die Freiflächen und Tröpfchenbewässerung wie z.B. im Gemüse bzw. Obstbau überwiegend manuell auf Basis von Erfahrungswerten der Anbauer oder aufgrund fest geplanter Bewässerungsintervalle durchgeführt. Dies führt in der Regel zu hohen Bewässerungsgaben und kann weiterhin zu Nährstoffauswaschungen führen. Ziel dieses Projektes ist es daher, Daten aus den unterschiedlichsten Quellen auf einer intelligenten Service-Plattform miteinander zu verknüpfen, um dadurch über eine digitale Entscheidungsunterstützung, eine bedarfsgerechte und (teil-)automatisierte Bewässerung zu ermöglichen. Gerade die Integration lokaler Sensoren in einem multivariaten Ansatz, soll dabei auch der zunehmenden Entwicklung von teilabgedeckten Agrarflächen durch Agri-Photovoltaik-Anlagen, Folien und Netzen gerecht werden. Kern des Projekts ist dabei ein Cloud-basierter Bewässerungsplaner, der sich automatisiert an die on-Site gemessenen Klimaparameter, sowie den aktuellen phänologischen Bedingungen in Echtzeit anpasst. Der Planer wird dann mit den bestehenden Systemen der Projektpartner vernetzt, um die Ausführung der Bewässerung zu (teil)-automatisieren.

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