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s/trinkwasserversorung/Trinkwasserversorgung/gi

Bebauungsplan Billstedt 103 1. Änderung Hamburg

§ 2 Nummer 3 der Verordnung über den Bebauungsplan Billstedt 103 vom 18. September 2007 (HmbGVBl. S. 299) erhält folgende Fassung: 3. Für die Beheizung und die Wasserversorgung gilt: 3.1 Neu zu errichtende Gebäude sind für Beheizung und Warmwasserversorgung an ein Wärmenetz anzuschließen und über dieses zu versorgen. Die Wärme muss überwiegend aus erneuerbaren Energien, Abwärme oder Kraft-Wärme-Kopplung erzeugt werden. 3.2 Vom Anschluss- und Benutzungszwang nach Nummer 3.1 wird ausnahmsweise abgesehen, wenn der berechnete Jahres-Heizwärmebedarf der Gebäude nach der Energieeinsparverordnung vom 24. Juli 2007 (BGBl. I S. 1519), geändert am 29. April 2009 (BGBl. I S. 954), den Wert von 15 kWh (m2a) Nutzfläche nicht übersteigt. 3.3 Vom Anschluss- und Benutzungsgebot nach Nummer 3.1 kann auf Antrag befreit werden, soweit die Erfüllung der Anforderungen im Einzelfall wegen besonderer Umstände zu einer unbilligen Härte führen würde. Die Befreiung kann zeitlich befristet werden."

Klimaerlebnisbaum - Rottendorf - Robinia

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 Rottendorf sind mehrere Bäume der Art Robinia 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/9b901002-a1fd-47b0-89d4-eb12f9117233?locale=en#iss=https%3A%2F%2Fidp.smartcityhub.smartandpublic.eu%2Frealms%2Fsmartcityhub), [ab 23.11.2024 14 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/713101d0-8137-4da5-9010-8281fadd8bff?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)

Trinkwassergewinnungsgebiete in Schleswig-Holstein

Darstellung der Grundwassereinzugsgebiete der Wasserwerke der öffentlichen Trinkwasserversorgung mit einer Entnahmemenge ab 100.000 Kubikmeter pro Jahr, für die kein Trinkwasserschutzgebiet festgesetzt oder geplant ist. Entnahmen aus unterschiedlichen Grundwasserstockwerken führen in einigen Fällen zu Überlagerungen hydraulisch getrennter Einzugsgebiete. Der in Schleswig-Holstein verwendete Begriff "Trinkwassergewinnungsgebiet" ist rechtlich nicht normiert. Eigene rechtsverbindliche Regelungen für Trinkwassergewinnungsgebiete bestehen daher nicht. Der Begriff "Trinkwassergewinnungsgebiet" ist allerdings als Kategorie in der Regionalplanung eingeführt, da in Trinkwassergewinnungsgebieten neben der Sicherung der öffentlichen Trinkwasserversorgung dem Gesichtspunkt des vorsorgenden Grundwasserschutzes bei der Abwägung mit anderen Nutzungsansprüchen ein besonderes Gewicht zukommt.

Leitungsnetz Trinkwasser der Stadtwerke Uslar GmbH

Die Kernstadt Uslar, 18 Ortsteile und 1 hessisches Dorf werden über ein Leitungsnetz versorgt, das von mehreren Tiefbrunnen und Quellen gespeist wird. Es gibt 12 Hochbehälter und mehrere Pumpwerke.

Ertragsverhalten von Genotypen auf unterschiedliche Wasserversorgung und Bestimmung der Reaktionsnormen

a)Bestimmung der Kriterien zur Optimierung des Einsatzes des Produktionsmittels 'Wasser' unter Einbeziehung verschiedener Genotypen in Abhaengigkeit oekologischer Faktoren; b)Ermittlung des standortspezifischen, genotypisch bedingten Ertragsverhaltens von Kulturpflanzen; c)Phytokammer- und Freilandversuche, Untersuchungen im Labor.

LURCH - KIMoDIs: KI-basiertes Monitoring-, Datenmanagement- und Informationssystem zur gekoppelten Vorhersage und Frühwarnung vor Grundwasserniedrigständen und -versalzung, Teilprojekt 6

Veranlassung Die Fördermaßnahme LURCH lässt sich in drei übergeordnete Themenfelder untergliedern. Dazu gehören: - Quantitative Herausforderungen, in Bezug auf ein integriertes Systemverständnis der Grundwasserleiter unter Einbeziehung aller beeinflussenden natürlichen Schnittstellen (Oberflächengewässer, Grundwasserneubildung, saline Wässer, etc.) und aller Akteure und Funktionen (Trinkwasserversorgung, Land- und Forstwirtschaft, Industrie, Wärme- oder Kältespeicher, Ökosystemfunktionen) - Qualitative Herausforderungen, z. B. stofflich (Nitrat, aktuelle Schadstoffe, Spurenstoffe, Krankheitserreger, künftige regulatorische Qualitätsparameter), analytisch (z. B. Non-Target Analytik, Indikatoren), technologisch (z. B. In-situ Behandlung, Überwachung) - Herausforderungen der nachhaltigen Bewirtschaftung, multidimensionale und integrierte Bewirtschaftungsstrategien (z. B. Grundwasseranreicherung), wirtschaftliche Anforderungen (z. B. Investitions-/Betriebskosten) und Digitalisierungsmaßnahmen Das Augenmerk der Fördermaßnahme liegt auf der Unterstützung der erfolgreichen Entwicklung, Demonstration und Umsetzung von anwendungsorientierten Lösungen, die in interdisziplinären Verbundprojekten wie KIMoDIs erarbeitet werden. Um die verfügbaren Grundwasserressourcen optimal und nachhaltig zu nutzen, entwickelt das Projekt ein Monitoring-, Datenmanagement- und Informationssystem zur gekoppelten Vorhersage und Frühwarnung vor Grundwasserniedrigständen und -versalzung, das auf Methoden der KI basiert. Die Ergebnisse werden in einem nutzerspezifischen Entscheidungshilfe-Tool zusammengeführt, welches mittels verschiedener Klima- und Nutzungsszenarien standortspezifisch eine intelligente Planung von Gegenmaßnahmen ermöglichen soll. Ziele Ziele des Gesamtprojekts: - Entwicklung eines auf KI basierenden Monitoring-, Datenmanagement- und Informationssystems zur kurz- (saisonal), mittel- (1 bis 10 Jahre) und langfristigen (bis 2100) Vorhersage von Grundwasserständen und -versalzung. - Aufbau eines anwenderspezifischen Entscheidungs-Unterstützungssystems zur frühzeitigen Warnung vor Grundwasserniedrigständen und -versalzung sowie den damit verbundenen Schäden. - Zusammenführung aller erforderlichen Messdaten in einem intelligenten Datenmanagementsystem. - Berücksichtigung verschiedener Nutzungsszenarien zur standortspezifischen, intelligenten Planung von Gegenmaßnahmen. - Die methodische Entwicklung und Demonstration des Ansatzes erfolgt überregional im Land Brandenburg, unter großräumiger Betrachtung aller Aspekte wie den Entnahmen für Trinkwasserversorgung, Industrie und Landwirtschaft, zeitlich hochaufgelöstem Monitoring der Bewässerungslandwirtschaft sowie der Gefahr durch Tiefenversalzung infolge von Übernutzung. - Der entwickelte Ansatz wird in der Folge übertragen und getestet 1. auf regionaler Ebene, für ein Einzugsgebiet der Harzwasserwerke in Niedersachsen mit Fokus auf problematische Auswirkungen niedriger Grundwasserstände, und 2. auf lokaler Ebene, am Beispiel der Insel Langeoog mit Betrachtung der touristisch bedingten starken Variabilität des saisonalen Wasserbedarfs bei zunehmender Trockenheit sowie Gefährdung der Trinkwasserversorgung durch Versalzung. Die BfG leitet das Arbeitspaket 4 „KI-gestützte Wasserhaushaltsmodellierung“. Hierfür gelten folgende Ziele: -- Bereitstellung von simulierten und vorhergesagten Wasserhaushaltsgrößen für die Pilotregion „Untere Havel“, speziell für den Havelnebenfluss Nuthe und die Wasserversorgung Potsdam EWP. - Berechnung der flächendifferenzierten und zeitlich hochauflösenden Wochenmittel der Grundwasserneubildung (GWN) mittels klassischer Verfahren und KI-basierter Algorithmen. - Prozess- bzw. Konzeptmodell und KI-basierte Ansätze zur Berechnung der Grundwasser-Oberflächengewässer-Interaktion. - Kurz-, Mittel- und Langfristvorhersagen der GWN mit einem hybriden Modellsystem. - Zur Unterstützung der Machine Learning (ML)-Modelle zur Berechnung der Grundwasserneubildung werden

Wasserschutzgebiete (Landkreis Göttingen)

Rechtsgrundlage: Nach § 91 des Niedersächsischen Wassergesetzes (NWG) in Verbindung mit § 51 des Wasserhaushaltsgesetzes (WHG) können Wasserschutzgebiete (WSG) im Interesse der öffentlichen Wasserversorgung bzw. zum Wohl der Allgemeinheit festgesetzt werden, um das Grundwasser im Gewinnungs- bzw. Einzugsgebiet einer Grundwasserentnahme vor nachteiligen Einwirkungen zu schützen. Flächen aller ausgewiesenen Wasserschutzgebiete im Kreisgebiet mit Schutzzonen von I bis III. Schutzzone I = Brunnen, Schutzzone II = nähere Umgebung um den Brunnen, Schutzzone III = weitere Schutzzone. Um den Schutz des Grundwassers/Trinkwassers zu garantieren, sieht die jeweilige Verordnung in den einzelnen Schutzzonen Einschränkungen der Nutzung (z.B. Ausbringen von Dünge- und Spritzmitteln, Materiallagerung, Bebauung) vor. WSG "Adelebsen", "Alte Riefensbeek", "Bad Sachsa", "Barbis", "Blümer Berg, Klus, Mielenhausen", "Bramwald", "Bühren", "Dankelshausen", "Eisdorf", "Friedland-Reckershausen", "Gelliehausen", "Gronespring", "Hattorf", "Hettensen", "Kleinalmerode", "Lenglern", "Lonau", "Magdeburger Stollen", "Moosgrund", "Nieste", "Oberode", "Reiffenhausen", "Reinhausen", "Renshausen", "Sattenhausen", "Scheden", "Sieber", "Sösetalsperre", "Stegemühle", "Steinatal", "Tiefenbrunn", "Uschlag", "Weendespring", "Witzenhausen", "Wulften", "Ziegenhagen", "Zorge".

Kompetenzen für Klimaanpassung

Der Bericht zeigt, wie die berufliche Bildung zur Umsetzung von Maßnahmen zur Klimawandelanpassung beitragen kann und wie relevante Kompetenzen im Berufsbildungssystem verankert werden können. Am Beispiel der Berufe Dachdecker*in, Umwelttechnologe*Umwelttechnologin für Wasserversorgung und für Abwasserbewirtschaftung und Landschaftsarchitekt*in wird analysiert, welche Klimaanpassungskompetenzen bereits vermittelt werden und welche zukünftig erforderlich sind. Abschließend gibt der Bericht Handlungsempfehlungen zur stärkeren Integration und Verankerung des Themas Klimaanpassung in der beruflichen Aus-, Weiter- und Fortbildung. Veröffentlicht in Climate Change | 21/2025.

Klimaerlebnisbaum - Ludwigkai - Tilia

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)

Klimaerlebnisbaum - Zu Rheinstraße - Tilia

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)

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