Methode CIR Straßenbaum-Zustandsbericht 2020 Ursachen der Straßenbaumschäden Straßenbaum-Zustandsberichte 2020, 2015, 2010 Unsere Straßenbäume sind vielfältigen Schadfaktoren ausgesetzt, die in Kombination auftreten und sich teilweise durch Wechselwirkungen verstärken. Um Erkenntnisse über den Zustand der Straßenbäume in der Berliner Innenstadt zu erhalten, wird seit über 40 Jahren turnusmäßig alle 5 Jahre die Bewertung anhand von Colorinfrarot (CIR) – Luftbildaufnahmen von dem Berliner Senat beauftragt. Die Ergebnisse werden im „Straßenbaum-Zustandsbericht Berliner Innenstadt“ zusammengefasst. Dieser Bericht stellt den Zustand der Straßenbäume nach den untersuchten innerstädtischen Bereichen sowie nach den Baumgattungen Linde, Ahorn, Rosskastanie und Platane dar. Ferner enthält der Bericht einen Vergleich mit den Ergebnissen der vorhergehenden Auswertungen. Nun liegt die Auswertung der Befliegung im Sommer 2020 vor. Der Vergleich der Straßenbaum-Zustandsberichte von 2015 und 2020 offenbart hinsichtlich der Kronenvitalität der Innenstadt-Straßenbäume einen deutlichen Trend zur Verschlechterung. Genaue Aussagen über die Ursachen der Schädigungen und über die Verkehrssicherheit von Bäumen können mit der Methode der Color-Infrarot-Luftbildauswertung allerdings nicht gewonnen werden. Die Methode, den Zustand der Straßenbäume anhand von Colorinfrarot-Luftbildern zu erfassen und zu bewerten, basiert darauf, dass die Bilder den jeweiligen Vitalitätszustand der Kronen durch Reflexionsunterschiede abbilden. Die unterschiedlichen Reflexionen werden beispielsweise durch Laubschädigungen und Laubverluste hervorgerufen. Um die Vitalität der Bäume anhand eines Luftbildes bewerten zu können, ist der Vergleich von Laubfarbe, Blattmasse, Kronenform und Verzweigung mit sogenannten Referenzbäumen notwendig. Diese Referenzbäume werden zum Zeitpunkt der Befliegung vor Ort vom Boden aus auf ihren Kronenzustand hin untersucht und im Hinblick auf Schadenssymptome und Besonderheiten beschrieben. Dieser sogenannte Interpretationsschlüssel dient dem folgenden Abgleich des vor Ort festgestellten Erscheinungsbildes mit dem des Luftbildes. Nur mit Hilfe dieses Abgleiches kann der Vitalitätszustand der Bäume anhand des CIR-Luftbildes bewertet werden. Für die CIR- Methode werden Stichproben-Bäume der Hauptbaumgattungen Linde, Ahorn, Rosskastanie und Platane in Stichprobengebieten bewertet und die Ergebnisse anschließend auf den Gesamtbestand aller bis zum Jahr 1990 gepflanzten Straßenbäume der Berliner Innenstadt statistisch hochgerechnet. Die Bewertung des Zustands der Bäume nimmt eine Einteilung in Kronenvitalitätsstufen vor. Die untersuchten Hauptbaumgattungen bilden zusammen mehr als 3/4 des Innenstadt-Straßenbaumbestandes. Weitere Gattungen konnten aufgrund ihrer geringen Bestandsanteile nicht berücksichtigt werden. Als Berliner Innenstadt gilt hierbei das Gebiet innerhalb des S-Bahn-Ringes, erweitert um die geschlossenen bebauten Bereiche der Alt-Bezirke Steglitz, Weißensee, Pankow und den kompletten Alt-Bezirk Wedding. Im Ergebnis der Zustandserfassung der Befliegung des Jahres 2020 ist bei den Straßenbäumen in fast allen Berliner Bezirken eine bedeutende Zustandsverschlechterung im Vergleich zu 2015 nachzuweisen. Damit ist leider festzustellen, dass sich der schon mit dem Straßenbaum-Zustandsbericht des Jahres 2015 aufgezeigte negative Trend fortgesetzt hat. Während im Jahre 2015 insgesamt rd. 52 % der untersuchten Bäume als nicht geschädigt eingestuft wurden, sind es für 2020 noch rd. 44 %. Im Einzelnen zeigen die Linden mit einem Anteil von rund 56 % nicht geschädigter Bäume wieder die beste Kronenvitalität (2015: rd. 60 %). Die Platane folgt mit einem Anteil von 30 % nicht geschädigter Bäume (2015: rd. 50 %). Die Rosskastanie weist rd. 11 % nicht geschädigte Stichprobenbäume auf (2015: 47 %) und der Ahorn rd. 29 % (2015: rd. 38 %). Damit gibt es insbesondere bei der Rosskastanie im Vergleich zu 2015 einen sehr deutlichen Trend zur Verschlechterung. Die jeweiligen Ursachen der Straßenbaumschäden sind durch das Luftbild nicht zu ermitteln. Ferner wirken verschiedene Schadfaktoren zusammen, so dass eine eindeutige Ursache ohne eine vorherige genaue Analyse nicht festgestellt werden kann. Die Verschlechterung des Kronenzustandes der innerstädtischen Berliner Straßenbäume zeigt aber, dass zumindest die Summe der schädigenden Einflüsse zugenommen hat. Diese dürften eine Mischung sein aus den Hauptfaktoren Stadtklima mit erhöhter Hitze, Trockenheit und Strahlung, verstärkt durch die Auswirkungen des Klimawandels, mechanische Schäden durch Bauarbeiten im Wurzelbereich und durch allgemeine Bautätigkeiten, Schädigungen durch Tausalz Beeinträchtigungen durch Bodenversiegelung und -verdichtung, Schäden durch Verkehrsunfälle und Verätzungen durch Hunde-Urin. Die Wetterextreme der letzten Jahre haben insbesondere durch die trocken-heiße Witterung mit zunehmender Strahlung die Bäume sehr gestresst und die sonstigen negativen Einflüsse verstärkt. Auch das Tausalz ist ein bedeutender Schadfaktor für die Straßenbäume der Berliner Innenstadt. Zwar wird nur bei bestimmten Wetterlagen Feuchtsalz auf bestimmten Straßen ausgebracht, doch dieses lagert sich im Boden an. Auch von privater Seite wird auf Gehwegen Tausalz gestreut, obwohl dieses verboten ist. Als Folge werden in den letzten Jahren – und besonders in den Sommern seit 2010 – wieder vermehrt tausalzbedingte Blattschadens-Symptome beobachtet, auch an jüngeren Straßenbäumen. Das Tausalz entfaltet seine negative Wirkung auf die Straßenbäume insbesondere bei hohem Wassermangel im Sommer, was wiederum durch die Auswirkungen des Klimawandels verstärkt wird.
Hochwasserberichte und Messwerte werden für die Flussgebiete in Brandenburg herausgegeben. Die Flussgebiete sind auf Basis der Hochwassermeldedienstverordnung festgesetzt. Mit Hilfe der Karte des Flussgebietes ist eine räumliche Orientierung möglich. Unter Pegeldaten sind Terminwerte des Wasserstandes und wenn möglich des Durchflusses der Pegel eines Flussgebietes aufgelistet. Über die Karte und Tabellen der Pegeldaten sind die Pegelseiten mit Grafiken und weiteren Informationen verlinkt.
Im Rahmen des Forschungsprojekts "Klimaerlebnis Würzburg" am Zentrum Stadtnatur und Klimaanpassung (ZSK) wurden im Jahr 2018 acht Messstationen in Würzburg und Gerbrunn eingerichtet. Diese zeichnen seitdem an jedem Standort das Wetter und/oder die Leistungen der dortigen Bäume auf. Das Forschungsprojekt endete im Jahr 2022. Die Messstationen, durch orangefarbene Baumfässer erkennbar, werden seitdem aber weitergeführt.Das Projekt sollte aufzeigen,inwieweit sich das Klima und die Leistung der Bäume an verschiedenen Standorten in der Stadt unterscheiden undinwieweit sich Stadtbäume und Klima an einem Standort gegenseitig beeinflussen.Die bis heute weiter aufgezeichneten Messergebnisse sollen verdeutlichen, wie mit Hilfe von Bäumen und ihrer Ökosystemdienstleistungen die nachhaltige Stadt der Zukunft an die Folgen des Klimawandels angepasst werden kann. Zudem kann die Öffentlichkeit mit diesen Datenreihen für das Thema Stadtklima und Stadtgrün sensibilisiert werden. Um dies voranzutreiben, werden davon ausgewählte Datenspalten seit November 2024, unbereinigt und zu stündlichen Daten automatisiert zusammengefasst, hier auf dem Open Data Portal Würzburg veröffentlicht.An der Station am Ludwigkai sind mehrere Linden der Art Tilia mit Sensoren versehen. Die Daten eines dieser Bäume stehen in diesem Datensatz in der oben beschriebenen, verarbeiteten Form zur Verfügung.Allgemeines zu den Standorten wie der grobe Messaufbau, Hinweise zur Datennutzung und Verlinkungen zu weiterführenden Papern finden Sie im Folgenden.Messaufbau des Baumlabors und der WetterstationMithilfe des Saftflusssensors (1) kann der Wasserverbrauch des Baums bestimmt werden. Davon lässt sich die Kühlleistung durch Verdunstung ableiten und der Trockenstress abschätzen. Im Kronenraum wird die Temperatur für den Vergleich mit der Klimastation gemessen (2), um die Abkühlwirkung des Baumes zu bestimmen. Das Dendrometer (3) misst das Dickenwachstum des Stammes. Dadurch kann man berechnen, wieviel der gesamte Baum an Biomasse zunimmt und an CO2speichert. Der Bodenfeuchtesensor (4) misst den Wassergehalt im Wurzelraum. Damit kann auf die Wasserversorgung des Baumes geschlossen werden.Der Temperatur- und Feuchtesensor (6) misst die Lufttemperatur und die relative Luftfeuchtigkeit. Der Windsensor (7) erfasst Windrichtung und Windgeschwindigkeit. Mit diesen beiden Messgrößen kann der Frischlufteintrag, aber auch die Anströmungsrichtung festgestellt werden. Der Strahlungssensor (8) misst, wieviel Energie die Sonne am Erdboden freisetzt. Mit diesem Wert lässt sich feststellen, wie stark sich Flächen aufheizen. Ebenso lässt sich hiermit die photosynthetische Leistung des Baumes bestimmen. Aus Temperatur, Luftfeuchte, Windgeschwindigkeit und Solarstrahlung lässt sich die gefühlte Temperatur berechnen. Der Niederschlagssensor (9) erfasst Regen und Schnee.In den Datenloggern (10) werden die Messwerte gesammelt, gespeichert und alle 10 Minuten online versendet, um sie auf dem Smart City Hub Würzburg zu speichern und hier auf dem Open Data Portal stündlich aggregiert darzustellen. Bei einigen der Wetterstationen ist zudem ein Luftdruck-Barometer verbaut.Hinweis:Bei den zur Verfügung gestellten Daten handelt es sich um eine automatisiert abgeänderte Version der Rohdaten der einzelnen Stationen. Eine Qualitätskontrolle durch den Plattformbetreiber findet vorab nicht statt. Es ist daher punktuell mit Messfehlern und Messlücken zu rechnen. Für die Korrektheit der Daten wird keine Haftung übernommen. Quellenangabe:Quelle im Rohdatenformat: [Bis 13.11.2024 13 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/a879dea4-b157-4cac-9144-ce3d3e65e862?locale=en), [ab 13.11.2024 14 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/338fe900-beac-4406-bdb8-b32c0e058cdb?locale=en)Autor(en): Projekt Klimaerlebnis Würzburg (2018-2022), Stadt Würzburg (2023-jetzt)Hinweis: Es gelten keine zusätzlichen Bedingungen.Für weiterführende Informationen, lesen Sie die aus dem Projekt "Klimaerlebnis Würzburg" hervorgegangenen Paper:Hartmann, Christian, et al. "The footprint of heat waves and dry spells in the urban climate of Würzburg, Germany, deduced from a continuous measurement campaign during the anomalously warm years 2018–2020; The footprint of heat waves and dry spells in the urban climate of Würzburg, Germany, deduced from a continuous measurement campaign during the anomalously warm years 2018–2020." Meteorologische Zeitschrift 32.1 (2023): 49-65.Rahman, M.A., Franceschi, E., Pattnaik, N. et al. Spatial and temporal changes of outdoor thermal stress: influence of urban land cover types. Sci Rep 12, 671 (2022). [https://doi.org/10.1038/s41598-021-04669-8](https://doi.org/10.1038/s41598-021-04669-8)Rahman, Mohammad A., et al. "Tree cooling effects and human thermal comfort under contrasting species and sites." Agricultural and Forest Meteorology 287 (2020): 107947.Rötzer, T., et al. "Urban tree growth and ecosystem services under extreme drought." Agricultural and Forest Meteorology 308 (2021): 108532.Bildquelle und mehr Informationen zu den Messstationen: [Webarchiv: Klimaerlebnis Würzburg](https://webarchiv.it.ls.tum.de/klimaerlebnis.wzw.tum.de/das-projekt/index.html)
Im Rahmen des Forschungsprojekts "Klimaerlebnis Würzburg" am Zentrum Stadtnatur und Klimaanpassung (ZSK) wurden im Jahr 2018 acht Messstationen in Würzburg und Gerbrunn eingerichtet. Diese zeichnen seitdem an jedem Standort das Wetter und/oder die Leistungen der dortigen Bäume auf. Das Forschungsprojekt endete im Jahr 2022. Die Messstationen, durch orangefarbene Baumfässer erkennbar, werden seitdem aber weitergeführt.Das Projekt sollte aufzeigen,inwieweit sich das Klima und die Leistung der Bäume an verschiedenen Standorten in der Stadt unterscheiden undinwieweit sich Stadtbäume und Klima an einem Standort gegenseitig beeinflussen.Die bis heute weiter aufgezeichneten Messergebnisse sollen verdeutlichen, wie mit Hilfe von Bäumen und ihrer Ökosystemdienstleistungen die nachhaltige Stadt der Zukunft an die Folgen des Klimawandels angepasst werden kann. Zudem kann die Öffentlichkeit mit diesen Datenreihen für das Thema Stadtklima und Stadtgrün sensibilisiert werden. Um dies voranzutreiben, werden davon ausgewählte Datenspalten seit November 2024, unbereinigt und zu stündlichen Daten automatisiert zusammengefasst, hier auf dem Open Data Portal Würzburg veröffentlicht.An der Station in der Zu Rheinstraße sind mehrere Bäume der Art Robinia und Linde Tilia mit Sensoren versehen. Die Daten einer der Linden stehen in diesem Datensatz in der oben beschriebenen, verarbeiteten Form zur Verfügung.Allgemeines zu den Standorten wie der grobe Messaufbau, Hinweise zur Datennutzung und Verlinkungen zu weiterführenden Papern finden Sie im Folgenden.Messaufbau des Baumlabors und der WetterstationMithilfe des Saftflusssensors (1) kann der Wasserverbrauch des Baums bestimmt werden. Davon lässt sich die Kühlleistung durch Verdunstung ableiten und der Trockenstress abschätzen. Im Kronenraum wird die Temperatur für den Vergleich mit der Klimastation gemessen (2), um die Abkühlwirkung des Baumes zu bestimmen. Das Dendrometer (3) misst das Dickenwachstum des Stammes. Dadurch kann man berechnen, wieviel der gesamte Baum an Biomasse zunimmt und an CO2speichert. Der Bodenfeuchtesensor (4) misst den Wassergehalt im Wurzelraum. Damit kann auf die Wasserversorgung des Baumes geschlossen werden.Der Temperatur- und Feuchtesensor (6) misst die Lufttemperatur und die relative Luftfeuchtigkeit. Der Windsensor (7) erfasst Windrichtung und Windgeschwindigkeit. Mit diesen beiden Messgrößen kann der Frischlufteintrag, aber auch die Anströmungsrichtung festgestellt werden. Der Strahlungssensor (8) misst, wieviel Energie die Sonne am Erdboden freisetzt. Mit diesem Wert lässt sich feststellen, wie stark sich Flächen aufheizen. Ebenso lässt sich hiermit die photosynthetische Leistung des Baumes bestimmen. Aus Temperatur, Luftfeuchte, Windgeschwindigkeit und Solarstrahlung lässt sich die gefühlte Temperatur berechnen. Der Niederschlagssensor (9) erfasst Regen und Schnee.In den Datenloggern (10) werden die Messwerte gesammelt, gespeichert und alle 10 Minuten online versendet, um sie auf dem Smart City Hub Würzburg zu speichern und hier auf dem Open Data Portal stündlich aggregiert darzustellen. Bei einigen der Wetterstationen ist zudem ein Luftdruck-Barometer verbaut.Hinweis:Bei den zur Verfügung gestellten Daten handelt es sich um eine automatisiert abgeänderte Version der Rohdaten der einzelnen Stationen. Eine Qualitätskontrolle durch den Plattformbetreiber findet vorab nicht statt. Es ist daher punktuell mit Messfehlern und Messlücken zu rechnen. Für die Korrektheit der Daten wird keine Haftung übernommen. Quellenangabe:Quelle im Rohdatenformat: [Bis 13.11.2024 13 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/74e7c788-0882-4ffe-b0dc-74cb0e0fb782), [ab 13.11.2024 14 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/b976e56e-9fbf-42dd-86db-1677c2a5dc91?locale=en#iss=https%3A%2F%2Fidp.smartcityhub.smartandpublic.eu%2Frealms%2Fsmartcityhub)Autor(en): Projekt Klimaerlebnis Würzburg (2018-2022), Stadt Würzburg (2023-jetzt)Hinweis: Es gelten keine zusätzlichen Bedingungen.Für weiterführende Informationen, lesen Sie die aus dem Projekt "Klimaerlebnis Würzburg" hervorgegangenen Paper:Hartmann, Christian, et al. "The footprint of heat waves and dry spells in the urban climate of Würzburg, Germany, deduced from a continuous measurement campaign during the anomalously warm years 2018–2020; The footprint of heat waves and dry spells in the urban climate of Würzburg, Germany, deduced from a continuous measurement campaign during the anomalously warm years 2018–2020." Meteorologische Zeitschrift 32.1 (2023): 49-65.Rahman, M.A., Franceschi, E., Pattnaik, N. et al. Spatial and temporal changes of outdoor thermal stress: influence of urban land cover types. Sci Rep 12, 671 (2022). [https://doi.org/10.1038/s41598-021-04669-8](https://doi.org/10.1038/s41598-021-04669-8)Rahman, Mohammad A., et al. "Tree cooling effects and human thermal comfort under contrasting species and sites." Agricultural and Forest Meteorology 287 (2020): 107947.Rötzer, T., et al. "Urban tree growth and ecosystem services under extreme drought." Agricultural and Forest Meteorology 308 (2021): 108532.Bildquelle und mehr Informationen zu den Messstationen: [Webarchiv: Klimaerlebnis Würzburg](https://webarchiv.it.ls.tum.de/klimaerlebnis.wzw.tum.de/das-projekt/index.html)
Im Rahmen des Forschungsprojekts "Klimaerlebnis Würzburg" am Zentrum Stadtnatur und Klimaanpassung (ZSK) wurden im Jahr 2018 acht Messstationen in Würzburg und Gerbrunn eingerichtet. Diese zeichnen seitdem an jedem Standort das Wetter und/oder die Leistungen der dortigen Bäume auf. Das Forschungsprojekt endete im Jahr 2022. Die Messstationen, durch orangefarbene Baumfässer erkennbar, werden seitdem aber weitergeführt.Das Projekt sollte aufzeigen,inwieweit sich das Klima und die Leistung der Bäume an verschiedenen Standorten in der Stadt unterscheiden undinwieweit sich Stadtbäume und Klima an einem Standort gegenseitig beeinflussen.Die bis heute weiter aufgezeichneten Messergebnisse sollen verdeutlichen, wie mit Hilfe von Bäumen und ihrer Ökosystemdienstleistungen die nachhaltige Stadt der Zukunft an die Folgen des Klimawandels angepasst werden kann. Zudem kann die Öffentlichkeit mit diesen Datenreihen für das Thema Stadtklima und Stadtgrün sensibilisiert werden. Um dies voranzutreiben, werden davon ausgewählte Datenspalten seit November 2024, unbereinigt und zu stündlichen Daten automatisiert zusammengefasst, hier auf dem Open Data Portal Würzburg veröffentlicht.An der Station auf dem Landesgartenschaugelände sind mehrere Linden der Art Tilia mit Sensoren versehen. Die Daten eines dieser Bäume stehen in diesem Datensatz in der oben beschriebenen, verarbeiteten Form zur Verfügung.Allgemeines zu den Standorten wie der grobe Messaufbau, Hinweise zur Datennutzung und Verlinkungen zu weiterführenden Papern finden Sie im Folgenden.Messaufbau des Baumlabors und der WetterstationMithilfe des Saftflusssensors (1) kann der Wasserverbrauch des Baums bestimmt werden. Davon lässt sich die Kühlleistung durch Verdunstung ableiten und der Trockenstress abschätzen. Im Kronenraum wird die Temperatur für den Vergleich mit der Klimastation gemessen (2), um die Abkühlwirkung des Baumes zu bestimmen. Das Dendrometer (3) misst das Dickenwachstum des Stammes. Dadurch kann man berechnen, wieviel der gesamte Baum an Biomasse zunimmt und an CO2speichert. Der Bodenfeuchtesensor (4) misst den Wassergehalt im Wurzelraum. Damit kann auf die Wasserversorgung des Baumes geschlossen werden.Der Temperatur- und Feuchtesensor (6) misst die Lufttemperatur und die relative Luftfeuchtigkeit. Der Windsensor (7) erfasst Windrichtung und Windgeschwindigkeit. Mit diesen beiden Messgrößen kann der Frischlufteintrag, aber auch die Anströmungsrichtung festgestellt werden. Der Strahlungssensor (8) misst, wieviel Energie die Sonne am Erdboden freisetzt. Mit diesem Wert lässt sich feststellen, wie stark sich Flächen aufheizen. Ebenso lässt sich hiermit die photosynthetische Leistung des Baumes bestimmen. Aus Temperatur, Luftfeuchte, Windgeschwindigkeit und Solarstrahlung lässt sich die gefühlte Temperatur berechnen. Der Niederschlagssensor (9) erfasst Regen und Schnee.In den Datenloggern (10) werden die Messwerte gesammelt, gespeichert und alle 10 Minuten online versendet, um sie auf dem Smart City Hub Würzburg zu speichern und hier auf dem Open Data Portal stündlich aggregiert darzustellen. Bei einigen der Wetterstationen ist zudem ein Luftdruck-Barometer verbaut.Hinweis:Bei den zur Verfügung gestellten Daten handelt es sich um eine automatisiert abgeänderte Version der Rohdaten der einzelnen Stationen. Eine Qualitätskontrolle durch den Plattformbetreiber findet vorab nicht statt. Es ist daher punktuell mit Messfehlern und Messlücken zu rechnen. Für die Korrektheit der Daten wird keine Haftung übernommen. Quellenangabe:Quelle im Rohdatenformat: [Bis 14.04.2025 12 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/2525e376-990b-45cb-90b3-71a2e5ae3cbc?locale=en#iss=https%3A%2F%2Fidp.smartcityhub.smartandpublic.eu%2Frealms%2Fsmartcityhub), [ab 14.04.2025 13 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/7507c65c-a1b2-446d-82e1-fcc14a793552?locale=en#iss=https%3A%2F%2Fidp.smartcityhub.smartandpublic.eu%2Frealms%2Fsmartcityhub)Autor(en): Projekt Klimaerlebnis Würzburg (2018-2022), Stadt Würzburg (2023-jetzt)Hinweis: Es gelten keine zusätzlichen Bedingungen.Für weiterführende Informationen, lesen Sie die aus dem Projekt "Klimaerlebnis Würzburg" hervorgegangenen Paper:Hartmann, Christian, et al. "The footprint of heat waves and dry spells in the urban climate of Würzburg, Germany, deduced from a continuous measurement campaign during the anomalously warm years 2018–2020; The footprint of heat waves and dry spells in the urban climate of Würzburg, Germany, deduced from a continuous measurement campaign during the anomalously warm years 2018–2020." Meteorologische Zeitschrift 32.1 (2023): 49-65.Rahman, M.A., Franceschi, E., Pattnaik, N. et al. Spatial and temporal changes of outdoor thermal stress: influence of urban land cover types. Sci Rep 12, 671 (2022). [https://doi.org/10.1038/s41598-021-04669-8](https://doi.org/10.1038/s41598-021-04669-8)Rahman, Mohammad A., et al. "Tree cooling effects and human thermal comfort under contrasting species and sites." Agricultural and Forest Meteorology 287 (2020): 107947.Rötzer, T., et al. "Urban tree growth and ecosystem services under extreme drought." Agricultural and Forest Meteorology 308 (2021): 108532.Bildquelle und mehr Informationen zu den Messstationen: [Webarchiv: Klimaerlebnis Würzburg](https://webarchiv.it.ls.tum.de/klimaerlebnis.wzw.tum.de/das-projekt/index.html)
Im Rahmen des Forschungsprojekts "Klimaerlebnis Würzburg" am Zentrum Stadtnatur und Klimaanpassung (ZSK) wurden im Jahr 2018 acht Messstationen in Würzburg und Gerbrunn eingerichtet. Diese zeichnen seitdem an jedem Standort das Wetter und/oder die Leistungen der dortigen Bäume auf. Das Forschungsprojekt endete im Jahr 2022. Die Messstationen, durch orangefarbene Baumfässer erkennbar, werden seitdem aber weitergeführt.Das Projekt sollte aufzeigen,inwieweit sich das Klima und die Leistung der Bäume an verschiedenen Standorten in der Stadt unterscheiden undinwieweit sich Stadtbäume und Klima an einem Standort gegenseitig beeinflussen.Die bis heute weiter aufgezeichneten Messergebnisse sollen verdeutlichen, wie mit Hilfe von Bäumen und ihrer Ökosystemdienstleistungen die nachhaltige Stadt der Zukunft an die Folgen des Klimawandels angepasst werden kann. Zudem kann die Öffentlichkeit mit diesen Datenreihen für das Thema Stadtklima und Stadtgrün sensibilisiert werden. Um dies voranzutreiben, werden davon ausgewählte Datenspalten seit November 2024, unbereinigt und zu stündlichen Daten automatisiert zusammengefasst, hier auf dem Open Data Portal Würzburg veröffentlicht.An der Station in der Zu Rheinstraße sind mehrere Bäume der Art Robinia und Linde Tilia mit Sensoren versehen. Die Daten einer der Robinien stehen in diesem Datensatz in der oben beschriebenen, verarbeiteten Form zur Verfügung.Allgemeines zu den Standorten wie der grobe Messaufbau, Hinweise zur Datennutzung und Verlinkungen zu weiterführenden Papern finden Sie im Folgenden.Messaufbau des Baumlabors und der WetterstationMithilfe des Saftflusssensors (1) kann der Wasserverbrauch des Baums bestimmt werden. Davon lässt sich die Kühlleistung durch Verdunstung ableiten und der Trockenstress abschätzen. Im Kronenraum wird die Temperatur für den Vergleich mit der Klimastation gemessen (2), um die Abkühlwirkung des Baumes zu bestimmen. Das Dendrometer (3) misst das Dickenwachstum des Stammes. Dadurch kann man berechnen, wieviel der gesamte Baum an Biomasse zunimmt und an CO2speichert. Der Bodenfeuchtesensor (4) misst den Wassergehalt im Wurzelraum. Damit kann auf die Wasserversorgung des Baumes geschlossen werden.Der Temperatur- und Feuchtesensor (6) misst die Lufttemperatur und die relative Luftfeuchtigkeit. Der Windsensor (7) erfasst Windrichtung und Windgeschwindigkeit. Mit diesen beiden Messgrößen kann der Frischlufteintrag, aber auch die Anströmungsrichtung festgestellt werden. Der Strahlungssensor (8) misst, wieviel Energie die Sonne am Erdboden freisetzt. Mit diesem Wert lässt sich feststellen, wie stark sich Flächen aufheizen. Ebenso lässt sich hiermit die photosynthetische Leistung des Baumes bestimmen. Aus Temperatur, Luftfeuchte, Windgeschwindigkeit und Solarstrahlung lässt sich die gefühlte Temperatur berechnen. Der Niederschlagssensor (9) erfasst Regen und Schnee.In den Datenloggern (10) werden die Messwerte gesammelt, gespeichert und alle 10 Minuten online versendet, um sie auf dem Smart City Hub Würzburg zu speichern und hier auf dem Open Data Portal stündlich aggregiert darzustellen. Bei einigen der Wetterstationen ist zudem ein Luftdruck-Barometer verbaut.Hinweis:Bei den zur Verfügung gestellten Daten handelt es sich um eine automatisiert abgeänderte Version der Rohdaten der einzelnen Stationen. Eine Qualitätskontrolle durch den Plattformbetreiber findet vorab nicht statt. Es ist daher punktuell mit Messfehlern und Messlücken zu rechnen. Für die Korrektheit der Daten wird keine Haftung übernommen. Quellenangabe:Quelle im Rohdatenformat: [Bis 13.11.2024 21 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/d1f68fc3-c76d-4147-b01e-dfe490ab6331?locale=en#iss=https%3A%2F%2Fidp.smartcityhub.smartandpublic.eu%2Frealms%2Fsmartcityhub), [ab 13.11.2024 22 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/5dc3648a-66fd-4310-accf-7256db111d5c?locale=en#iss=https%3A%2F%2Fidp.smartcityhub.smartandpublic.eu%2Frealms%2Fsmartcityhub)Autor(en): Projekt Klimaerlebnis Würzburg (2018-2022), Stadt Würzburg (2023-jetzt)Hinweis: Es gelten keine zusätzlichen Bedingungen.Für weiterführende Informationen, lesen Sie die aus dem Projekt "Klimaerlebnis Würzburg" hervorgegangenen Paper:Hartmann, Christian, et al. "The footprint of heat waves and dry spells in the urban climate of Würzburg, Germany, deduced from a continuous measurement campaign during the anomalously warm years 2018–2020; The footprint of heat waves and dry spells in the urban climate of Würzburg, Germany, deduced from a continuous measurement campaign during the anomalously warm years 2018–2020." Meteorologische Zeitschrift 32.1 (2023): 49-65.Rahman, M.A., Franceschi, E., Pattnaik, N. et al. Spatial and temporal changes of outdoor thermal stress: influence of urban land cover types. Sci Rep 12, 671 (2022). [https://doi.org/10.1038/s41598-021-04669-8](https://doi.org/10.1038/s41598-021-04669-8)Rahman, Mohammad A., et al. "Tree cooling effects and human thermal comfort under contrasting species and sites." Agricultural and Forest Meteorology 287 (2020): 107947.Rötzer, T., et al. "Urban tree growth and ecosystem services under extreme drought." Agricultural and Forest Meteorology 308 (2021): 108532.Bildquelle und mehr Informationen zu den Messstationen: [Webarchiv: Klimaerlebnis Würzburg](https://webarchiv.it.ls.tum.de/klimaerlebnis.wzw.tum.de/das-projekt/index.html)
Dieser Datensatz enthält Information zu gas- und partikelförmigen Schadstoffen. Aktuelle Messwerte sind verfügbar für die Schadstoffe: Kohlenmonoxid (CO), Cadmium im Feinstaub (Cd). Verfügbare Auswertungen der Schadstoffe sind: Tagesmittel, Ein-Stunden-Mittelwert, Ein-Stunden-Tagesmaxima, Acht-Stunden-Mittelwert, Acht-Stunden-Tagesmaxima, Tagesmittel (stündlich gleitend). Diese werden mehrmals täglich von Fachleuten an Messstationen der Bundesländer und des Umweltbundesamtes ermittelt. Schon kurz nach der Messung können Sie sich hier mit Hilfe von deutschlandweiten Karten und Verlaufsgrafiken über aktuelle Messwerte und Vorhersagen informieren und Stationswerte der letzten Jahre einsehen. Neben der Information über die aktuelle Luftqualität umfasst das Luftdatenportal auch zeitliche Verläufe der Schadstoffkonzentrationen, tabellarische Auflistungen der Belastungssituation an den deutschen Messstationen, einen Index zur Luftqualität sowie Jahresbilanzen für die einzelnen Schadstoffe.
Auf dem Weg zur Dekarbonisierung der deutschen Wirtschaft ist die Verfügbarkeit großer Mengen 'grünen' Wasserstoffs von entscheidender Bedeutung. Bis 2030 erwartet die Bundesregierung einen nationalen Wasserstoffbedarf von rund 90 bis 110 TWh. Der zusätzliche Verbrauch wird im Industriesektor (z.B. Stahlproduktion) und im Mobilitätsbereich mit Brennstoffzellen (z.B. Busse, Flugzeuge) benötigt. Da die nationale Produktion an grünen Wasserstoff in Deutschland jedoch für die nationalen Dekarbonisierungsziele nicht ausreicht, setzt die Bundesregierung auf umfangreiche Importe aus Regionen mit günstigen erneuerbaren Energien. Für einen energieeffizienten Wasserstofftransport ist die Umwandlung von Wasserstoff in Ammoniak, das eine hohe Wasserstoffdichte aufweist, sinnvoll. Die Rückgewinnung des Wasserstoffs aus Ammoniak erfolgt am Zielort über das sogenannte Ammoniak Cracking. Stand der Technik ist, dass die Ammoniakspaltung industriell bisher nur für kleine Nischenanwendungen, mit nur geringen Wasserstoffströmen (typische Größe: 1 - 2 t pro Tag) angewendet wird. Vor dem Hintergrund der nationalen Klimaschutzziele, der angestrebten Reduktion der CO2-Emissionen und der angespannten Versorgungslage mit Energierohstoffen, strebt das Forschungsprojekt HyPAC eine Transformation der deutschen Wirtschaft auf Wasserstoff-Basis an. Im Rahmen von HyPAC soll ein neues Verfahren zur Wasserstofferzeugung aus Ammoniak, entwickelt und erstmalig in einer Miniplant demonstriert werden. Linde strebt einen industriellen, leicht skalierbaren und energieeffizienten Ammoniak Cracking Prozess an, um im großen Maßstab Wasserstoff (~ 500 t pro Tag) in hoher Reinheit und zu attraktiven Preispfaden zentral zu erzeugen und für große industrielle Abnehmer, wie chemische Industrie, Wasserstoff-Pipeline-Netz oder Gasturbinen, bereitzustellen. Bei Projekterfolg kann das Verfahren einen großen Beitrag zur signifikanten Reduktion der CO2-Emissionen aus Stromerzeugung, Verkehr und Industrie, leisten.
Auf dem Weg zur Dekarbonisierung der deutschen Wirtschaft ist die Verfügbarkeit großer Mengen 'grünen' Wasserstoffs von entscheidender Bedeutung. Bis 2030 erwartet die Bundesregierung einen nationalen Wasserstoffbedarf von rund 90 bis 110 TWh. Der zusätzliche Verbrauch wird im Industriesektor (z.B. Stahlproduktion) und im Mobilitätsbereich mit Brennstoffzellen (z.B. Busse, Flugzeuge) benötigt. Da die nationale Produktion an grünen Wasserstoff in Deutschland jedoch für die nationalen Dekarbonisierungsziele nicht ausreicht, setzt die Bundesregierung auf umfangreiche Importe aus Regionen mit günstigen erneuerbaren Energien. Für einen energieeffizienten Wasserstofftransport ist die Umwandlung von Wasserstoff in Ammoniak, das eine hohe Wasserstoffdichte aufweist, sinnvoll. Die Rückgewinnung des Wasserstoffs aus Ammoniak erfolgt am Zielort über das sogenannte Ammoniak Cracking. Stand der Technik ist, dass die Ammoniakspaltung industriell bisher nur für kleine Nischenanwendungen, mit nur geringen Wasserstoffströmen (typische Größe: 1 - 2 t pro Tag) angewendet wird. Vor dem Hintergrund der nationalen Klimaschutzziele, der angestrebten Reduktion der CO2-Emissionen und der angespannten Versorgungslage mit Energierohstoffen, strebt das Forschungsprojekt HyPAC eine Transformation der deutschen Wirtschaft auf Wasserstoff-Basis an. Im Rahmen von HyPAC soll ein neues Verfahren zur Wasserstofferzeugung aus Ammoniak, entwickelt und erstmalig in einer Miniplant demonstriert werden. Linde strebt einen industriellen, leicht skalierbaren und energieeffizienten Ammoniak Cracking Prozess an, um im großen Maßstab Wasserstoff (~ 500 t pro Tag) in hoher Reinheit und zu attraktiven Preispfaden zentral zu erzeugen und für große industrielle Abnehmer, wie chemische Industrie, Wasserstoff-Pipeline-Netz oder Gasturbinen, bereitzustellen. Bei Projekterfolg kann das Verfahren einen großen Beitrag zur signifikanten Reduktion der CO2-Emissionen aus Stromerzeugung, Verkehr und Industrie, leisten.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 298 |
| Kommune | 59 |
| Land | 271 |
| Wissenschaft | 3 |
| Zivilgesellschaft | 42 |
| Type | Count |
|---|---|
| Agrarwirtschaft | 20 |
| Chemische Verbindung | 6 |
| Daten und Messstellen | 53 |
| Ereignis | 5 |
| Förderprogramm | 137 |
| Gesetzestext | 1 |
| Taxon | 73 |
| Text | 139 |
| Umweltprüfung | 39 |
| WRRL-Maßnahme | 31 |
| unbekannt | 106 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 199 |
| offen | 333 |
| unbekannt | 67 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 594 |
| Englisch | 93 |
| andere | 1 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 21 |
| Bild | 9 |
| Datei | 30 |
| Dokument | 90 |
| Keine | 259 |
| Unbekannt | 1 |
| Webdienst | 46 |
| Webseite | 221 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 260 |
| Lebewesen und Lebensräume | 338 |
| Luft | 207 |
| Mensch und Umwelt | 575 |
| Wasser | 224 |
| Weitere | 599 |