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CDC (Climate Data Center)

Free access and download to of a growing selection of DWD’s climate data. Via CDC Search you will find data for direct download and interactive access to station data. The interactive mode gives graphical and tabular previews of the German station data. In addition, all data sets remain accessible from our ftp server for direct download

Publication of WMO Global Water Resources Report 2024 dataset

The GRDC river discharge dataset underlying the WMO “State of Global Water Resources Report 2024” is now publicly available. It has been published on Zenodo and can be freely accessed and reused by the scientific community and the general public. The dataset contains quality-controlled in situ river discharge observations used in the river discharge analysis of the 2024 edition of the report. The data include daily and monthly discharge values from 1833 stations in 41 countries covering the years 1991-2024. They were contributed by WMO Members through their National Meteorological and Hydrological Services (NMHSs) to the Global Runoff Data Centre (GRDC). The report, published annually by WMO, provides a comprehensive quantitative overview of global water resources, with a focus on hydrological variability and trends. It supports countries, decision makers and stakeholders in understanding the current state of global water resources, identifying hotspots and supporting effective water management strategies. With the publication of the underlying data, GRDC and WMO aim to promote transparency and support the reuse of data for research, analysis, and decision-making processes. We welcome feedback and are interested in learning about applications and studies that build on these data. Link to the dataset: https://zenodo.org/records/19126732 Link to the report: https://doi.org/10.59327/WMO/WATER/2024

Klimaatlas NRW - Niederschlag: Precipitation Stripes

Der Datensatz bestehend aus sogenannten Precipitation Stripe-Diagrammen der mittleren jährlichen Niederschlagssumme der folgenden Flächeneinheiten: Gemeinden, Kreise, Regierungsbezirke, Planungsregionen, Großlandschaften und NRW. Die Darstellung als Niederschlagsstreifen beruhen auf der Idee von Ed Hawkings, University of Reading, UK, jeweils umgesetzt durch das Landesamt für Natur, Umwelt und Klima NRW mit den flächenhaften Mittelwerten aus den Temperaturrastern des Deutschen Wetterdienstes, Climate Data Center (CDC). Je höher eine Jahresniederschlagssumme, desto desto dunkel-blauer, je geringer desto brauner. Die Zeitreihe beginnt 1881 und endet 2025. Die Zeitreihe beginnt 1881 und endet 2025. In jeder .zip-Datei befindet sich das Streifendiagramm als .jpeg-Datei oder .pdf -Datei. Zusätzlich werden die Mittelwerte 1881-2025 als CSV-Tabelle bereitgestellt, ebenso wie eine Übersichtstabelle der jeweiligen Minimal- und Maximalwerte der jeweiligen Gebietskulisse.

Global reference histograms of the IMS infrasound broadband detection lists

This data set builds upon the broadband detection lists of the International Monitoring System (IMS)’s infrasound stations. The infrasound data of these stations are regularly (re-)processed at the German National Data Centre at BGR (e.g., Ceranna et al., 2019; https://doi.org/10.1007/978-3-319-75140-5_13) using the Progressive Multi-Channel Correlation (PMCC) array processing method (Cansi, 1995; https://doi.org/10.1029/95GL00468). The latest reprocessing with 26 one-third octave spaced frequency bands in the IMS band of interest (0.01 to 4 Hz) included all 53 stations that were certified within the period 2003 to 2020. Based on the resulting broadband detection lists, this data set expands on former analyses of the coherent ambient noise. For each station with a data availability of at least one year (by the end of 2020), monthly reference histograms for the detection parameters back azimuth, apparent speed, and root-mean-squared amplitude are provided. The histograms provide a means to determine the deviation from nominal monthly behaviour and thus enable assessing the plausibility of detections and potential anomalies – without determining their cause – in the detected parameters. Overall, these quality metrics will be, among other applications, a useful supplement to the open-access IMS infrasound data products provided by Hupe et al., which are also available in BGR’s product centre. Further details of the reference histograms are described in the following publication by Kristoffersen et al.: "Updated global reference models of broadband coherent infrasound signals for atmospheric studies and civilian applications" (https://doi.org/10.1029/2022EA002222).

Klimaatlas NRW - Temperatur: Warming Stripes

Der Datensatz enthält die Warming Stripe-Diagramme der mittleren jährlichen Lufttemperatur der folgenden Flächeneinheiten: Gemeinden, Kreise, Regierungsbezirke, Planungsregionen, Großlandschaften und NRW. Die Darstellung als Temperaturstreifen beruhend auf der Idee von Ed Hawkings, University of Reading, UK, jeweils umgesetzt durch das Landesamt für Natur, Umwelt und Klima NRW mit den flächenhaften Mittelwerten aus den Temperaturrastern des Deutschen Wetterdienstes, Climate Data Center (CDC). Je wärmer eine Jahresmitteltemperatur, desto dunkel-roter der Streifen, je kühler, desto dunkel-blauer. Die Zeitreihe beginnt 1881 und endet 2025. In jeder .zip-Datei befindet sich das Streifendiagramm als .jpeg-Datei oder .pdf -Datei. Zusätzlich werden die Mittelwerte 1881-2025 als CSV-Tabelle bereitgestellt, ebenso wie eine Übersichtstabelle der jeweiligen Minimal- und Maximalwerte der jeweiligen Gebietskulisse.

KOSTRA DWD Regendaten

Die Bezeichnung KOSTRA-DWD steht für "Koordinierte Starkniederschlagsregionalisierung und -auswertung des DWD". Für die statistischen Auswertungen wurde Deutschland in ein landesweites Rasternetz (jeweils ca. 5 x 5 km²) eingeteilt. Die Analyseergebnisse stellt der DWD über das Climate Data Center (CDC) kostenfrei zur Verfügung. Der Datensatz enthält statistische Starkregendaten (Niederschlagshöhen (in mm) und Niederschlagsspenden (in l/(s x ha))) der Dauerstufen D 5 bis 10.080 Minuten. Diese sind jeweils nach Wiederkehrzeiten T von 1 bis 100 Jahren und Rasterzelle unterteilt. Über das Geoportal der FHH können die aktuell gültigen KOSTRA-DWD-Daten für das Stadtgebiet der FHH ortsscharf, aufbereitet nach Rasterzellen, abgerufen werden.

Seawater carbonate chemistry and behavioural trait expression of polar invertebrates

Here, we examine the ecosystem ramifications of changes in sediment-dwelling invertebrate bioturbation behaviour—a key process mediating nutrient cycling—associated with nearfuture environmental conditions (+ 1.5 °C, 550 ppm [pCO2]) for species from polar regions experiencing rapid rates of climate change. This dataset is included in the OA-ICC data compilation maintained in the framework of the IAEA Ocean Acidification International Coordination Centre (see https://oa-icc.ipsl.fr). Original data were downloaded from Polar Data Centre (see Source) by the OA-ICC data curator. In order to allow full comparability with other ocean acidification data sets, the R package seacarb (Gattuso et al, 2024) was used to compute a complete and consistent set of carbonate system variables, as described by Nisumaa et al. (2010). In this dataset the original values were archived in addition with the recalculated parameters (see related PI). The date of carbonate chemistry calculation by seacarb is 2024-07-11.

KI-Boom: Tech-Konzerne könnten Emissionen ins Ausland verlagern

<p> <p>Das Wachstum von Rechenzentren für Anwendungen künstlicher Intelligenz (KI) außerhalb Europas birgt das Risiko für Carbon Leakage. Das heißt, dass KI-Berechnungen in Regionen mit günstiger, nicht CO₂-neutraler Energie verlagert werden könnten. Eine neue Studie des Umweltbundesamtes zeigt, dass die Gefahren von Carbon Leakage beim Wachstum von KI-Rechenzentren in den Blick genommen werden sollten.</p> </p><p>Das Wachstum von Rechenzentren für Anwendungen künstlicher Intelligenz (KI) außerhalb Europas birgt das Risiko für Carbon Leakage. Das heißt, dass KI-Berechnungen in Regionen mit günstiger, nicht CO₂-neutraler Energie verlagert werden könnten. Eine neue Studie des Umweltbundesamtes zeigt, dass die Gefahren von Carbon Leakage beim Wachstum von KI-Rechenzentren in den Blick genommen werden sollten.</p><p> <p>Das rasante Wachstum von KI-Rechenzentren wirft Fragen zu den Folgen dieser Technologie für das <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/klima">Klima</a> auf. Aus europäischer Perspektive birgt der Boom von energieintensiven KI-Anwendungen unter anderem die Gefahr von Carbon Leakage. Dieses bezeichnet den Effekt, dass Unternehmen aufgrund von CO₂-Bepreisung oder anderer Klimaauflagen – und damit potentiell höheren Strompreisen – ihre Tätigkeiten in Länder mit weniger strengen Klimapolitiken verlagern. Das Umweltbundesamt (<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/uba">UBA</a>) hat dieses Risiko gemeinsam mit dem <a href="https://www.infras.ch/de/">Forschungsinstitut Infras</a> und dem <a href="https://www.roegen.ch/">Roegen Centre for Sustainability</a> im Kontext des europäischen Emissionshandels untersucht.</p> <p>Die Studie zeigt, dass der KI-bedingte Energieverbrauch in Rechenzentren bis 2028 auf ungefähr 300 Terrawattstunden ansteigen wird, das entspricht etwa einem Prozent des weltweiten Stromverbrauchs. Ein Großteil dieses Verbrauchs ist grundsätzlich geographisch flexibel. Das heißt, dass diese Berechnungen theoretisch von überall aus ausgeführt werden können. Dadurch gewinnt die Rechenzentrumsbranche einen enormen Spielraum, was die Wahl des Standorts anbelangt.</p> <p><strong>Europäische KI-Anfragen verursachen Emissionen im Ausland </strong></p> <p>Die Ergebnisse der Studie zeigen zudem, dass aktuelle KI-Rechenkapazitäten und das prognostizierte Wachstum vorwiegend in den USA und China konzentriert sind – zwei Rechtsräume mit weniger strengen Klimapolitiken als die der EU. Das heißt, ein Teil der europäischen KI-Anfragen wird in anderen Ländern verarbeitet und verursacht dort Emissionen.</p> <p>Ein Grund für eine geringere Zahl an Rechenzentren in Europa könnte Carbon Leakage sein. Das derzeitige Ausmaß scheint jedoch moderat zu sein. Dies liegt hauptsächlich an der gegenwärtigen Expansion der KI-Branche: Der Fokus liegt eher auf der Erschließung neuer Rechenkapazitäten anstatt auf der Minimierung von Kosten. Vielmehr scheinen historisch gewachsene Clusterstrukturen der IT-Branche sowie eine stabile Energieversorgung und Netzinfrastruktur bei der Standortwahl die größte Rolle zu spielen.</p> <p><strong>Carbon Leakage könnte in Zukunft zunehmen</strong></p> <p>Die Anreize für Carbon Leakage könnten sich jedoch in Zukunft ändern – zum Beispiel ist anzunehmen, dass der Kostendruck für die Rechenzentrumsbranche steigt. Weiter könnten zunehmende grenzüberschreitende Datenflüsse importierte Emissionen erhöhen, selbst wenn solche Datenflüsse nicht absichtlich die CO₂-Bepreisung umgehen.</p> <p>Aus diesem Grund sind der Ausbau erneuerbarer Energien in KI-starken Regionen und die Einhaltung der von KI-Unternehmen angekündigten Klimaziele besonders wichtig. Beides verringert die Abschwächung europäischer Klimaziele durch Carbon Leakage und den Import von Emissionen in die EU.</p> </p><p>Informationen für...</p>

Processed flow discharge data from the Neu Darchau gauging station between 1969 and 2019

The dataset includes processed flow discharge data from Neu Darchau gauging station (Elbe-km 536.4) that provided hydrological information for calculating alkalinity transport potential. The monthly sums were calculated from daily mean discharge measurements from Neu Darchau (station number: 6340110) available from the Global Runoff Data Centre (https://grdc.bafg.de/).

INSPIRE: German Regional Seismic Network (GRSN)

The German Regional Seismic Network (GRSN) consists of seismological stations equipped with 3-component broadband seismometer and digital data aquisition system. The recorded data are directly transmitted to the data center at BGR Hannover and made available to the public near realtime. The GML file together with a Readme.txt file are provided in ZIP format (GRSN-INSPIRE.zip). The Readme.text file (German/English) contains detailed information on the GML file content. Data transformation was proceeded by using the INSPIRE Solution Pack for FME according to the INSPIRE requirements.

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