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Luftqualitätsdaten (Datenstrom E1a) - Validierte Einzelwerte 2016 (Datensatz)

Datenstrom E1a umfasst gemessene (Link zu Datenstrom D) Einzelwerte von gasförmigen Schadstoffen (z. B. Ozon, Stickstoffdixoid, Schwefeldioxid, Kohlenmonoxid), von partikelförmigen Schadstoffen (z.B. Feinstaub, Ruß, Gesamtstaub) und Staubinhaltsstoffen (z.B. Schwermetalle, PAK in PM10, PM2.5, TSP) sowie der Gesamtdeposition (BULK), der nassen Deposition und meteorologische Messgrößen (z.B. Temperatur, Windgeschwindigkeit, Luftdruck), für die eine Datenbereitstellungspflicht besteht. Der Bericht umfasst zudem die Datenqualitätsziele (Messunsicherheit, Mindestzeiterfassung (time coverage) erfüllt ja/nein, Mindestdatenerfassung (data capture) erfüllt ja/nein) und Informationen zu Konzentrationswerten die natürlichen Quellen und der Ausbringung von Streusand und Ätzsalz zuzurechnen sind (Konzentrationswerte ohne etwaige Korrekturabzüge).

Luftqualitätsdaten (Datenstrom E1a) - Validierte Einzelwerte 2018 (Datensatz)

Datenstrom E1a umfasst gemessene (Link zu Datenstrom D) Einzelwerte von gasförmigen Schadstoffen (z. B. Ozon, Stickstoffdixoid, Schwefeldioxid, Kohlenmonoxid), von partikelförmigen Schadstoffen (z.B. Feinstaub, Ruß, Gesamtstaub) und Staubinhaltsstoffen (z.B. Schwermetalle, PAK in PM10, PM2.5, TSP) sowie der Gesamtdeposition (BULK), der nassen Deposition und meteorologische Messgrößen (z.B. Temperatur, Windgeschwindigkeit, Luftdruck), für die eine Datenbereitstellungspflicht besteht. Der Bericht umfasst zudem die Datenqualitätsziele (Messunsicherheit, Mindestzeiterfassung (time coverage) erfüllt ja/nein, Mindestdatenerfassung (data capture) erfüllt ja/nein) und Informationen zu Konzentrationswerten die natürlichen Quellen und der Ausbringung von Streusand und –salz zuzurechnen sind (Konzentrationswerte ohne etwaige Korrekturabzüge).

Verbesserte numerische Standortanalyse und Lastberechnung für komplexe Topografien, Teilvorhaben: Windfeldmessung und Anlagensimulation

Das Forschungsvorhaben soll durch hochgenaue Messungen des turbulenten Windfeldes sowie mit meteorologisch turbulenzauflösenden Standortanalysen und hochauflösenden Strömungssimulationen von Windenergieanlagen die Standortcharakterisierung von industriell nutzbaren Prognosetools verbessern. Das übergeordnete Ziel des beantragten Teilvorhabens besteht darin, durch neue drohnen-basierte Turbulenzmessung und durch gekoppelte numerische Simulationswerkzeuge die Effekte der turbulenten atmosphärischen Grenzschicht zu analysieren. Daraus wird ein 'Best Practice' Verfahren für industrielle Standortanalysen mit Fokus auf komplexe Gelände entwickelt. Diese Untersuchung ist essenziell zur Bewertung und Verbesserung von industriell einsetzbaren Tools zur Ertragsprognose, denn komplexe Geländeformen im Zusammenwirken mit unterschiedlichen thermischen Bedingungen stellen große Herausforderungen dar.

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)

Bundesweite Ausweisung der Winderosionsgefährdung – natürliche Erosionsgefährdung durch Wind (Datensatz)

Der bundesweite Datensatz enthält Informationen zur natürlichen Erosions-gefährdung durch Wind. Diese wird ausgewiesen durch Verschneidung der Informationen zur Bodenerodierbarkeit durch Wind und der Bodenerosivität des Windes als Jahresmittel der Windgeschwindigkeit (Deutscher Wetterdienst, DWD). Die Ableitung der natürlichen Erosionsgefährdung durch Wind erfolgt auf Grundlage des in der DIN 19706 (2013) beschriebenen methodischen Vorgehens. Eine grundsätzliche Beschreibung des methodischen Vorgehens zur Ableitung der natürlichen Erosionsgefährdung durch Wind findet sich in (Gebel, M.; Uhlig, M.; Bürger, S.; Halbfaß, S. (2025): Erosionsgefährdung von Böden durch Wind – Aktualisierung der bundesweiten Betrachtung. UBA Texte | 47/2025 (Link siehe INFO-LINKS)). Die Daten sind keine absolut gültigen Ergebnisse, sondern stehen im Kontext der methodischen Annahmen bei der Erstellung und Verarbeitung der Ausgangsdaten.

Luftmessstelle Nr. 1350 in Kellerwald

Dieser Datensatz enthält Informationen der Luftmessstelle Nr. 1350 in Kellerwald. Es werden nur die an der Station erfassten Messwerte der letzten 20 Jahre publiziert. Ältere Daten können auf Anfrage erhalten werden. Auf der Webseite zur Messstelle ist ein Link zum Herunterladen der Rohdaten vorhanden.

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

Modellierung von Lüftungsraten und Luftströmungsmustern von freibelüfteten Schweineställe mit Außenauslauf

Freigelüftete Schweineställe mit Ausläufen (NVPBOYs) werden weltweit mit zunehmendem Interesse verfolgt. Der Luftwechsel zwischen Außen- und Innenbereich von NVPBOY ist kaum verstanden, weshalb Emissionen und die Ausbreitung von Aerosolen derzeit nicht abgeschätzt werden können. Ziel des Antrags ist es, grundlegende Erkenntnisse hinsichtlich des Einflusses von Öffnungsgröße, Windgeschwindigkeit, Windrichtung, Temperatur, Lebendmasse und dem Aufenthaltsort der Schweine im Stall auf die Lüftungsrate und die Innenraumströmungsmuster von NVPBOYs zu erhalten. Im Projekt wird die Drei-Säulen-Modell-Methode, bestehend aus Windkanalexperimenten, On-Farm-Messungen und numerischer Strömungsdynamik, genutzt. Zur Modellierung der Lüftungsrate der NVPBOYs wird die Response-Surface Methode eingesetzt. Das Projekt wird grundlegende Erkenntnisse über die Wechselwirkung zwischen Lüftungsrate, Innenraumströmungen und ihren Einflussfaktoren bei NVPBOYs liefern. Dies ermöglicht eine genaue Quantifizierung der Lüftungsrate in Abhängigkeit von baulichen und klimatischen Randbedingungen sowie dem Tierverhalten. Die erwarteten Forschungsergebnisse sind eine Grundlage für die Sicherstellung eines guten Stallklimas, für die Abschätzung der Emissionen und für das Verständnis des Gas- und Aerosoltransports für die Schweine unter verschiedenen Randbedingungen.

Physiological Äquivalenten Temperatur (PET) Krefeld

Mit Hilfe dieser Daten wird die wahrgenommene thermische Belastung sichtbar. Somit wird nicht nur deutlich „Wie heiß ist es?“, sondern „Wie belastend fühlt sich das Klima an?“. Es wird ersichtlich welche Orte sich für ein angenehmes thermisches Klima z.B. zum Erholen und Pause machen, eignen. Das Modell zur Berechnung der Physiological Äquivalenten Temperatur (Physiological Equivalent Temperature, PET) ist ein umfassendes Konzept zur Bewertung der thermischen Umgebung im Freien und beschreibt näherungsweise die gefühlte Temperatur. Es berücksichtigt wichtige meteorologische Einflussfaktoren wie Lufttemperatur, Luftfeuchtigkeit, Windgeschwindigkeit und Strahlung, um den thermischen Komfort für den menschlichen Körper realistisch abzubilden. Die PET repräsentiert eine Temperatur, die den Wärmehaushalt des menschlichen Körpers in einer typischen Innenraumumgebung bei gleichbleibender Körperkern- und Hauttemperatur wiedergibt. Auf diese Weise bietet das Konzept eine intuitive Möglichkeit, die komplexen thermischen Bedingungen im Freien mit den eigenen Erfahrungen im Innenbereich zu vergleichen und verständlich einzuordnen. In den vorliegenden Karten mit PET-Werten für einen typischen Hitzetag werden die thermischen Bedingungen zu verschiedenen Tageszeiten (6 Uhr, 12 Uhr, 16 Uhr, 18 Uhr) anschaulich dargestellt. Die PET-Werte werden in Grad Celsius angezeigt. Es ist zu beachten, dass PET-Berechnungen Näherungswerte sind. Aufgrund der Komplexität der thermischen Umweltbedingungen und der individuellen Unterschiede im Wärmeempfinden kann es in der Realität zu Abweichungen kommen.

Messdatenbasierte Anpassung und Validierung der numerischen Modelle der süddeutschen Winenergie-Forschungsplattform WINSENT, Teilvorhaben: Validierung der Anströmungs- und Windenergieanlagenmodelle im komplexen Gelände

Auf der schwäbischen Alb entsteht ein Forschungstestfeld mit zwei Forschungswindenergieanlagen und vier Messmasten. Entgegen klassischer Windenergiestandorte in flacher Landschaft befindet sich dieses süddeutsche Forschungstestfeld am oberen Ende einer Hangkante und damit in komplexem Gelände. Das Forschungstestfeld wurde im Rahmen des Vorhabens WINSENT realisiert und numerische Modelle der Anlagen und der Anströmung entwickelt. Im Vorhaben WINSENTvalid werden die numerischen Modelle der Anströmung und der Forschungswindenergieanlagen mit Hilfe der auf dem Testfeld erfassten Messdaten validiert. Die Validierung erfolgt in mehreren Schritten. Zunächst werden die Einzelkomponenten der Anlagen überprüft. Anschließend werden Vergleiche zwischen Simulationen und Messungen der Anlagen im Betrieb durchgeführt. Zum Abschluss werden sogenannte Toleranzbänder für die Simulationsmodelle ermittelt. Für die Validierung werden die erhobenen meteorologischen Messdaten mittels einer im Vorgängervorhaben entwickelten Prozesskette verarbeitet und Windfelder für die Anströmbedingungen berechnet. Das Projektkonsortium setzt sich aus Instituten der Universität Stuttgart, der Technischen Universität München, des Karlsruher Institut für Technologie, der Universität Tübingen sowie der Hochschulen Aalen und Esslingen zusammen. Geleitet wird das Vorhaben vom Zentrum für Sonnenenergie- und Wasserstoff-Forschung Baden-Württemberg (ZSW). Die Universität Stuttgart fokussiert sich im Rahmen des Vorhabens auf die Charakterisierung der Anströmung in hochaufgelösten CFD-Modellen in unmittelbarer Anlagennähe und validiert die numerischen Mehrkörpermodelle der Forschungswindenergieanlagen. Ziel des Vorhabens ist es, das Testfeld inklusive der validierten Modelle für Forschungseinrichtungen und Industrie für Windenergieforschung in komplexem Gelände zur Verfügung zu stellen. Insgesamt trägt das Vorhaben WINSENTvalid damit maßgeblich zur Windenergieforschung in Süddeutschland bei.

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