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Verkehrsdaten Rad (Infrarotdetektoren) Hamburg

Allgemeine Informationen: Der Datensatz umfasst Verkehrsdaten aller Standorte in Hamburg, an denen der Radverkehr mittels Infrarotdetektoren an 24h am Tag und allen Tagen des Jahres erfasst wird. Der Datensatz enthält sowohl die Verkehrsstärken einzelner Zählfelder als auch aus mehreren Zählfeldern aggregierte Zählstellen in Echtzeit. Der schematische Aufbau der Datenerfassung und Datenaggregation ist in einem separaten Dokument beschrieben, welches in den Verweisen zu finden ist. Die Daten der Zählfelder werden in 5-Minuten-Intervallen bereitgestellt. Die Daten der Zählstellen liegen aggregiert in 15- und 60-Minuten-Intervallen sowie in Tages- und Wochenwerten vor. Die Daten der Zählstellen werden außerdem in den entsprechenden Geoportalen der FHH, z.B. in Geo-Online und dem Verkehrsportal, visualisiert. Neben den Echtzeitdaten sind auch historische Daten in folgendem Umfang verfügbar: Zählfelder: alle Daten seit Beginn der Erfassung in 5-Minuten-Intervallen. Zählstellen: alle Daten für die letzten zwei Wochen in 15-Minuten-Intervallen, alle Daten für die letzten zwei Monate in Stundenintervallen, alle Daten für das aktuelle und das letzte Jahr in Tagesintervallen sowie alle Daten seit Beginn der Erfassung in Wochenintervallen. Informationen zur Technik: Die Infrarotdetektoren sind in der Regel an Beleuchtungsmasten, zum Teil aber auch an anderen Masten, installiert. Die Detektoren erfassen und zählen den Verkehr über die Wärmeabstrahlung der einzelnen Verkehrsteilnehmenden. Da ausschließlich Infrarotbilder ausgewertet werden, ist der Datenschutz zu jeder Zeit gewährleistet. Hinweise zur Datenqualität: Die Daten werden in Echtzeit an die Urban Data Platform der FHH übertragen. So sind diese zeitnah für alle Nutzenden und Interessierten verfügbar. Durch die Echtzeitkomponente sind allerdings verschiedene Rahmenbedingungen zu beachten: Die Daten sind nicht umfassend qualitätsgesichert. Ungewöhnliche Abweichungen von den zu erwartenden Daten und Datenlücken werden zwar automatisch vom System erkannt, können aber nicht in Echtzeit korrigiert werden. Lücken, die z.B. durch einen Abriss der Datenübertragung auftreten, können im Nachhinein noch nachgeliefert werden. Unter Umständen und bei längeren Ausfällen können folglich noch nach ein paar Tagen Änderungen in den historischen Daten erfolgen. Die Daten erhalten deswegen täglich eine Aktualisierung für die folgenden Zeiträume: Vortag: 5-Min-Intervalle, 15-Min-Intervalle und 60-Min-Intervalle Tag vor sechs Tagen: 5-Min-Intervalle, 15-Min-Intervalle, 60-Min-Intervalle und Tages-Intervalle Tag vor 28 Tagen: 5-Min-Intervalle, 60-Min-Intervalle, Tages-Intervalle Die Wochenwerte erhalten wöchentlich eine Aktualisierung für die Werte der Vorwoche und der Woche vor vier Wochen. Es handelt sich bei den hier veröffentlichten Daten nicht um amtlich geprüfte Daten der FHH. Wie bei jeder Verkehrszählung, egal ob automatisiert oder manuell, gibt es gewisse Toleranzen in der Messgenauigkeit. Anspruch an das hier verwendete System sind Genauigkeiten für die Zählfelder von +/- 10% bei der Erfassung des Radverkehrs auf Gehwegen, Radwegen und Radverkehrsstreifen sowie +/-20% bei der Erfassung des Radverkehrs im Mischverkehr mit Kraftfahrzeugen. Da Zählstellen aus einer Kombination verschiedener Zählfelder gebildet werden, kann die Abweichung bis zu +/-20% betragen. Weitere Informationen zum Echtzeitdienst: Der Echtzeitdatendienst enthält die aktiven Standorte der Zählfelder und Zählstellen über die mittels Infrarotdetektoren das aktuelle Fahrradaufkommen am Standort ermittelt wird. Die Daten werden im JSON-Format über die SensorThings API (STA) bereitgestellt . Für jedes Zählfeld und jede Zählstelle in der SensorThings API (STA) steht ein Objekt in der Entität "Thing". Für jede zeitliche (jeweiliges Zeitintervall) und räumliche Auflösungsebene (Zählfelder/Zählstellen) steht ein Objekt in der Entität "Datastreams". Die Echtzeitdaten zur Anzahl Fahrräder je Zeitintervall und Raumeinheit wird in der STA in der Entität "Observations" veröffentlicht. Die zeitlichen und räumlichen Auflösungsebenen sind der Datensatzbeschreibung zu entnehmen. Alle Zeitangaben sind in der koordinierten Weltzeit (UTC) angegeben. In der Entität Datastreams gibt es im JSON-Objekt unter dem "key" "properties" weitere "key-value-Paare". In Anlehnung an die Service- und Layerstruktur im GIS haben wir Service und Layer als zusätzliche "key-value-Paare" unter dem JSON-Objekt properties eingeführt. Hier ein Beispiel: { "properties":{ "serviceName": "HH_STA_HamburgerRadzaehlnetz", "layerName": "Anzahl_Fahrraeder_Zaehlfeld_5-Min", "key":"value"} } Verfügbare Layer im layerName sind: * Anzahl_Fahrraeder_Zaehlfeld_5-Min * Anzahl_Fahrraeder_Zaehlstelle_15-Min * Anzahl_Fahrraeder_Zaehlstelle_1-Stunde * Anzahl_Fahrraeder_Zaehlstelle_1-Tag * Anzahl_Fahrraeder_Zaehlstelle_1-Woche Mit Hilfe dieser "key-value-Paare" können dann Filter für die REST-Anfrage definiert werden, bspw. https://iot.hamburg.de/v1.0/Datastreams?$filter=properties/serviceName eq 'HH_STA_HamburgerRadzaehlnetz' and properties/layerName eq 'Anzahl_Fahrraeder_Zaehlfeld_5-Min' Die Echtzeitdaten kann man auch über einen MQTT-Broker erhalten. Die dafür notwendigen IDs können über eine REST-Anfrage bezogen werden und dann für das Abonnement auf einen Datastream verwendet werden: MQTT-Broker: iot.hamburg.de Topic: v1.0/Datastream({id})/Observations

Forschungsgruppe (FOR) 2694: Large-Scale and High-Resolution Mapping of Soil Moisture on Field and Catchment Scales - Boosted by Cosmic-Ray Neutrons, High-coverage CRNS application as network to target an areas' water distribution for periods of special field campaigns

Das Projekt "Forschungsgruppe (FOR) 2694: Large-Scale and High-Resolution Mapping of Soil Moisture on Field and Catchment Scales - Boosted by Cosmic-Ray Neutrons, High-coverage CRNS application as network to target an areas' water distribution for periods of special field campaigns" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Forschungszentrum Jülich GmbH, Institut für Bio-und Geowissenschaften (IBG), IBG-3 Agrosphäre.Die obere Bodenzone ist die zentrale Schnittstelle für die Speicherung und den Transfer von Wasser zwischen der Atmosphäre, der Biosphäre, den Oberflächengewässern und dem tieferen Untergrund. Die räumliche und zeitliche Variabilität seiner Eigenschaften und Zustände ist eine Herausforderung für das Verständnis und für die Quantifizierung des Wasserspeichers und daraus resultierender Wasserflüsse. Die Bestimmung der Bodenfeuchte ist entweder großflächig oder in Teilstücken der Einzugsgebiete möglich, dazu gehören hydrogeophysikalische Methoden (bodengestützt), verschiedene Fernerkundungsmethoden (Drohnen, Flugzeuge und Satelliten) oder invasive Bodenfeuchte-Netzwerke. Sie sind jedoch entweder nur durch zeitliche Momentaufnahmen begrenzt oder zu teuer, um auf ganze Einzugsgebiete oberhalb der Feldskala übertragen werden zu können. Bisher wurde die Methode der Detektion von Schwankungen des Neutronenhintergrunds (CRNS) als integrierende Messung der Bodenfeuchte in einer Fläche von ca. 15 Hektar eingesetzt. Verteilte Netzwerke dieser Sensoren gibt es bereits bis auf nationaler Ebene, jedoch mit Sensorabständen, die sehr viel größer sind als die CRNS-Integrationsfläche. Unser Ziel ist es, zeitliche Veränderungen des in Boden und Vegetation gespeicherten Wassers mit vollständiger Abdeckung auf der Skala von kleinen Einzugsgebieten bzw. hydrologischen Grundeinheiten (z.B. 1-10 km2), mit räumlicher Auflösung von wenigen Hektar und dichtem Abstand, vergleichbar mit der CRNS Integrationsfläche, zu messen. Dadurch lassen sich der nicht-invasive Charakter sowie die hohe Mobilität der CRNS-Sonden voll ausnutzen und kontinuierliche Bodenfeuchtekarten über einige Monate hinweg in einem bestimmten Gebiet erfassen. Dies wird eine raum-zeitliche Verteilung der Bodenfeuchte auch für landwirtschaftliche Felder und Waldstücke mit zeitlicher Auflösung im Stundenbereich liefern. Diese Messungen sollen auch zur Erprobung eines neu entwickelten Aufbaus einer CRNS Sonde mit winkelabhängiger Auflösung verwendet werden. Die geplanten Feldkampagnen sind ideal, um Daten für den Vergleich zu anderen Messmethoden (z.B. mobilem CRNS, Drohnenüberfliegungen) und zu hydrologischen Modellen zur Verfügung zu stellen. Die zu erfassenden Muster der raum-zeitlichen Variabilität bilden die Grundlage für die quantitative Beschreibung des Wasserhaushalts und hydrologischer Prozesse im Einzugsgebiet. Und durch eine örtliche Erweiterung des CRNS-Netzes könnte sie sogar in Zukunft auf größere Gebiete (z.B. größer als 10 km2) ausgedehnt werden. Dieses Teilprojekt wird eine Schlüsselrolle bei der Kartierung der Bodenfeuchte in kleinen Einzugsgebieten während der gemeinsamen Feldkampagnen der Forschergruppe sein. Insgesamt wird es erste CRNS-Bodenfeuchte-Karten auf einer Skala liefern, die mindestens eine Ordnung über den bestehenden Boden-Sensor-Netzwerken liegt.

Untersuchung mikrophysikalischer Prozesse bei der Schneefallformation in mittleren Breiten

Das Projekt "Untersuchung mikrophysikalischer Prozesse bei der Schneefallformation in mittleren Breiten" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft.Niederschlag ist eine wichtige, aber schlecht verstandene Komponente unseres Klimasystems. Die genauen Prozesse, durch die Eiskristalle, flüssiges Wasser, Wolkendynamik und Aerosolpartikel bei der Niederschlagsbildung zusammenwirken, sind nicht ausreichend verstanden. Da überall außer über den subtropischen Ozeanen der meiste Niederschlag in Wolken über die Eisphase gebildet wird, sind die Prozesse der Schneefallbildung nicht nur in den polaren, sondern auch in den mittleren Breiten von großer Bedeutung: Wachstum in übersättigter Luft führt zu unzähligen Kristallformen, die von Temperatur, Feuchtigkeit und deren turbulenten Schwankungen abhängen. Durch Aggregation verbinden sich einzelne Kristalle zu komplexen Schneeflocken. Bereifung beschreibt das Anfrieren kleiner Tröpfchen an den Eiskristallen, so dass diese schnell an Masse gewinnen. Dadurch ist die Form der Schneeteilchen - wenn sie beobachtet wird, bevor das Teilchen zu einem Regentropfen schmilzt - ein Fingerabdruck der vorherrschenden Prozesse während der Schneefallbildung. In EMPOS schlagen wir vor, diese Fingerabdrücke zu nutzen, um zu quantifizieren, wie die verschiedenen Prozesse der Schneefallbildung zu Masse oder Häufigkeit des Gesamtniederschlag beitragen. Zu diesem Zweck werden wir die Datenprodukte des innovativen Video In Situ Snowfall Sensors (VISSS) weiterentwickeln, um Riming und Aggregation während einer speziellen Messkampagne in Hyytiälä, Finnland, zu quantifizieren. Die Beobachtungen werden mit dem ICON-Modell verglichen, in welches das fortschrittliche P3 Mikrophysikschema (Predicted Particle Properties) mit einem neuartigen Ansatz zur Behandlung von bereiften Partikeln implementiert ist. Durch dieses kombinierte Beobachtungs- und Modellierungsprojekt wird es möglich zu quantifizieren, wie die einzelnen Wolkenprozesse an der Schneefallbildung beteiligt sind, und zwar in Bezug auf die Häufigkeit des Auftretens und die Gesamtschneemasse. Darüber hinaus werden wir diese Wolkenprozesse in Abhängigkeit von makrophysikalischen Wolkeneigenschaften wie Wolkentiefe und synoptischen Einflüssen analysieren. Auf der Grundlage von Vergleichen zwischen Modell und Beobachtungen, die sowohl mittels Fallstudien als auch für einen längeren Zeitraum durchgeführt werden, werden wir die Schneefallsimulation in ICON im Standard-Zweimomentenschema und im P3-Mikrophysikschema bewerten und verbessern.

Geruchsreduzierung als Schlüsseltechnologie für den Einsatz von rezykliertem Post-Consumer Polyethylen, Teilvorhaben 1: Entwicklung einer Prozesskette zur Geruchsreduktion von PCR-PE-Flakes

Das Projekt "Geruchsreduzierung als Schlüsseltechnologie für den Einsatz von rezykliertem Post-Consumer Polyethylen, Teilvorhaben 1: Entwicklung einer Prozesskette zur Geruchsreduktion von PCR-PE-Flakes" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Vereinigung zur Förderung des Instituts für Kunststoffverarbeitung in Industrie und Handwerk an der Rheinisch-Westfälischen Technischen Hochschule Aachen e.V..

Open-Data-basierte Erfassung von Materialien, Maschinen und Verkehrsbeeinträchtigungen für die Berechnung des CO2-Abdrucks von Straßenbaustellen, Teilvorhaben: Schüßler-Plan Ingenieurgesellschaft mbH

Das Projekt "Open-Data-basierte Erfassung von Materialien, Maschinen und Verkehrsbeeinträchtigungen für die Berechnung des CO2-Abdrucks von Straßenbaustellen, Teilvorhaben: Schüßler-Plan Ingenieurgesellschaft mbH" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Digitales und Verkehr. Es wird/wurde ausgeführt durch: Schüßler-Plan Ingenieurgesellschaft mbH.

Schwerpunktprogramm (SPP) 1889: Regional Sea Level Change and Society (SeaLevel), Teilprojekt: Küstennahe und regionale Meeresspiegeländerungen und Subsidenz - Das Gefährungspotential in Indonesien und Südostasien

Das Projekt "Schwerpunktprogramm (SPP) 1889: Regional Sea Level Change and Society (SeaLevel), Teilprojekt: Küstennahe und regionale Meeresspiegeländerungen und Subsidenz - Das Gefährungspotential in Indonesien und Südostasien" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Helmholtz-Zentrum Potsdam Deutsches GeoForschungsZentrum.Klimaänderungen sind als natürliche Phänomene in allen Epochen der Erdgeschichte zu finden. Neben diesen natürlichen Variationen stehen heute zunehmend die anthropogen Änderungen im Fokus der Aufmerksamkeit. Dabei kommt dem Anstieg des Meeresspiegels in der Öffentlichkeit eine herausragende Bedeutung zu, da die gesellschaftlichen und ökonomischen Konsequenzen bereits allgemein sichtbar und spürbar sind. Viele Megastädte der Welt liegen in Küstenregionen und nehmen insgesamt fast ein Drittel der Weltbevölkerung auf. Die durch den Meeresspiegelanstieg verursachte Bedrohung wird zudem durch eine natürliche oder anthropogen verursachte Subsidenz in vielen Fällen noch vergrößert. Somit ist eine umfassende und genaue Bestimmung von Meeresspiegelanstieg und die Bestimmung von Subsidenzraten die Voraussetzung für eine sinnvolle Küstenplanung, Landnutzung und den Erhalt der ökonomischen und ökologischen Lebensgrundlagen. Seit 1991 wird der Meeresspiegel durch Radaraltimeter kontinuierlich und hochgenau erfasst. Ungeachtet dieser langen Zeitspanne fällt es heute immer noch schwer, konsistente Beschreibungen des globalen Meeresspiegels zu liefern. Das Projekt wird die Ursachen in einer fokussierten Region (Südostasien) untersuchen und Lösungsstrategien erarbeiten. Meeresspiegeländerungen werden mittelfristig durch saisonale und jährliche Variationen beeinflusst. Diese Prozesse überlagern die globale Änderung des Meeresspiegels als Rauschen und erschweren somit die Bestimmung von Langzeittrends. Gezeitenpegel, die teilweise seit über 100 Jahren Messungen liefern, sind ein probates Mittel, langfristige Änderungen zu untersuchen und Extremereignisse zu detektieren. GNSS-Sensoren an oder der Nähe von Pegeln erlauben die Ableitung geozentrische Meeresspiegeländerungen und die Trennung von Landdriften (GIA, Subsidenz). Die genaue Bestimmung des Zustandes des Meeresspiegels, die Analyse von GNSS-korrigierten Pegelmessungen und die Erfassung der Subsidenz in Megastädten sind zentrale Forschungsgegenstände und unentbehrlich für die vorausschauende Planung und Entwicklung von Küstensiedlungen. In dem Projekt planen wir (1) die Nutzung und Verbesserung der Datenbasis, bestehend aus Radaraltimetrie, GNSS-Sensoren, Gezeitenpegeln und dem zeitvariablen Schwerefeld, mit dem Ziel, regionale Änderungen des Meeresspiegels und der Subsidenz möglichst präzise zu erfassen; (2) die Variabilität des Meeresspiegels in Südostasien und vor Java/Indonesien zu analysieren und Ursachen dafür zu identifizieren; (3) lokale Änderungen des Meersspiegels aus Pegeln in Südostasien zu untersuchen, und Extremereignissen zu identifizieren, zu analysieren und zu beschreiben; (4) die Informationen mit den Ergebnissen anderer Projekte desselben Zielgebietes zu kombinieren und zu einer konsistenten Beschreibung der Gefährdung durch Meeresspiegelanstieg und Subsidenz von der Messung bis hin zur Auswirkung auf die Gesellschaft für einzelne Städte zu gelangen.

Weiterentwicklung des BirdRecorders mit neuester Sensortechnologie und Erweiterung für nachtaktive Vögel und Fledermäuse zur Minderung von Kollisionen von Vögeln und Fledermäusen an Windenergieanlagen, Teilvorhaben: Entwicklung und Erprobung

Das Projekt "Weiterentwicklung des BirdRecorders mit neuester Sensortechnologie und Erweiterung für nachtaktive Vögel und Fledermäuse zur Minderung von Kollisionen von Vögeln und Fledermäusen an Windenergieanlagen, Teilvorhaben: Entwicklung und Erprobung" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: Zentrum für Sonnenenergie- und Wasserstoff-Forschung Baden-Württemberg.Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung und Erprobung eines neuartigen, modularen Bird- und BatRecorders (BBR 2.0), ein Antikollisionssystem für den vogel- und fledermausfreundlichen Betrieb von Windkraftanlagen, anpassbar auf beliebige Windparklayouts für Offenland- und Waldstandorte. Basis der Entwicklung des BBR 2.0 Systems ist die Prototypentwicklung des kamerabasierten BirdRecorder-Systems, das im Rahmen eines vom Bundesamt für Naturschutz geförderten Vorhabens entwickelt wurde. Mit einer neuartigen Kombination von scannenden Lidarsensoren und Laserentfernungsmesstechnik mit fest installierten und nachgeführten Kameras im sichtbaren und nahen Infrarot Spektralbereich ist die Detektion und Verfolgung der Flugbahn von tag- und nachtaktiven Vögeln und Fledermäusen im Umkreis von Windenergieanlagen möglich. Mit Methoden der künstlichen Intelligenz erfolgt die Arterkennung von Vögeln und Fledermäusen, um Kollisionen mit Windenergieanlagen weitgehend vermeiden zu können. Mittels Modularisierung des BBR 2.0 Systems wird ein Systembaukasten von Sensoren, Komponenten und Modulen entwickelt, der je nach geforderter Beobachtungssituation am Standort, für den vogel- und fledermausfreundlichen Betrieb von einzelnen WEAs bis zu großen Windparks zusammengestellt, konfiguriert und betrieben werden kann. Damit können die bisherigen, meist pauschalen Abschaltzeiten von WEAs bedarfsgerecht minimiert werden, um den Ertrag von bestehenden und neuen Windparks zu steigern. Das entwickelte BBR 2.0 System wird zusammen mit Partnern in mehreren Windparks in unterschiedlichen Naturräumen erprobt. Das Vorhaben wird von einer projektbegleitenden Arbeitsgruppe begleitet und beraten, in der Vertreter:innen aller relevanten Stakeholder aus dem Bereich Windenergie, Naturschutz sowie Branchenverbände vertreten sein werden.

Open-Data-basierte Erfassung von Materialien, Maschinen und Verkehrsbeeinträchtigungen für die Berechnung des CO2-Abdrucks von Straßenbaustellen, Teilvorhaben: Albert-Ludwigs-Universität Freiburg

Das Projekt "Open-Data-basierte Erfassung von Materialien, Maschinen und Verkehrsbeeinträchtigungen für die Berechnung des CO2-Abdrucks von Straßenbaustellen, Teilvorhaben: Albert-Ludwigs-Universität Freiburg" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Digitales und Verkehr. Es wird/wurde ausgeführt durch: Albert-Ludwigs-Universität Freiburg, Institut für Nachhaltige Technische Systeme (INATECH), Professur für Resilienz Technischer Systeme.

Entwicklung einer nicht-invasiven Aktorik zur Eliminierung von Gasblasen in photometrischen ClO2-Messsystemen mittels geführter akustischer Wellen für das ressourcenschonende Inline-Echtzeit-Monitoring von industriellen Wasseraufbereitungsprozessen, Teilprojekt 1

Das Projekt "Entwicklung einer nicht-invasiven Aktorik zur Eliminierung von Gasblasen in photometrischen ClO2-Messsystemen mittels geführter akustischer Wellen für das ressourcenschonende Inline-Echtzeit-Monitoring von industriellen Wasseraufbereitungsprozessen, Teilprojekt 1" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Dr. Küke GmbH.

DE HH INSPIRE WFS SWIS Sensoren

Dieser Web Feature Service (WFS) stellt die Standorte der von der Freien und Hansestadt Hamburg betriebenen Sensoren des Straßenwetterinformationssystems SWIS zum Download bereit. Zur genaueren Beschreibung der Daten und Datenverantwortung nutzen Sie bitte den Verweis zur Datensatzbeschreibung.

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