ICON-EPS 0.5º x 0.5º regular lat/lon grid, up to +180h every 6h, runs 00/12 UTC varios parameter, varios level, varios threshold
Das Projekt "Schwerpunktprogramm (SPP) 1158: Antarctic Research with Comparable Investigations in Arctic Sea Ice Areas; Bereich Infrastruktur - Antarktisforschung mit vergleichenden Untersuchungen in arktischen Eisgebieten, Fernerkundung des Gesundheitszustandes und des Jagderfolgs von Kaiserpinguinkolonien" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft.Die Bewältigung der Auswirkungen anthropogener Veränderungen auf die Biodiversität ist eine der drängendsten wissenschaftlichen Herausforderungen, mit denen wir heute konfrontiert sind. Die Untersuchung der Auswirkungen des Klimawandels auf die marinen Ökosysteme ist jedoch trotz seiner wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Bedeutung stark unterfinanziert. Während bestimmte physikalische Parameter (Salzgehalt, Temperatur, etc.) relativ einfach und kontinuierlich per Fernerkundung gemessen werden können, ist die Überwachung durch ozeanographische Kampagnen logistisch ungleich aufwändiger. Vor allem das empfindliche Ökosystem der Antarktis ist besonders gefährdet und gleichzeitig nur schwer zu untersuchen. Daher besteht die Notwendigkeit, bessere Methoden zur Überwachung des Zustands von marinen Ökosystemen, insbesondere der Produktivität höherer trophischer Ebenen, in und um die Antarktis zu entwickeln. Ein effektiver Ansatz zur Untersuchung der Auswirkungen des Klimawandels auf marine Ökosysteme ist die Überwachung von Raubtier-Populationen. Raubtiere sind hochsensible Bioindikatoren, da sie von einer Kaskade von Einflussfaktoren betroffen sind, die sich entlang des Nahrungsnetzes aufsummieren. Kaiserpinguine regieren auf die Klimaerwärmung besonders empfindlich, da sie zur Nahrungssuche Tausende von Kilometern zurücklegen und dabei große Teile des Ozeans beproben. Zudem kehren sie immer wieder zur selben Kolonie zurück, wo sie relativ einfach untersucht werden können. Daher sind diese Tiere besonders geeignete Bioindikatoren.Wir haben kürzlich gezeigt, dass das "huddling" Verhalten von Kaiserpinguinen als Phasenübergang von einem flüssigen in einen festen Zustand beschrieben werden kann. Dieser Phasenübergang hängt von der gefühlten Temperatur ab, die neben der Umgebungstemperatur auch von der Windgeschwindigkeit, der Sonneneinstrahlung und der relativer Luftfeuchtigkeit beeinflusst wird. Kaiserpinguine ändern ihr Huddlingverhalten als Reaktion auf diese gefühlte Temperatur und durchlaufen bei einer bestimmten Übergangstemperatur einen Phasenübergang. Diese Phasen-Übergangstemperatur hängt in erster Linie von der Fettisolierung der Tiere ab. In diesem Projekt werden wir die Hypothese testen, dass wir durch die Beobachtung der Phasen-Übergangstemperatur die durchschnittlichen Energiereserven (Fettisolation) einer ganzen Pinguinkolonie abschätzen und zeitlich verfolgen können. Außerdem wollen wir nachweisen, dass sich aus der Phasen-Übergangstemperatur zu Beginn der Brutsaison (wenn die Tiere über die größten Fettreserven verfügen) sowohl der Jagderfolg als auch die Nahrungsversorgung eines großen Teils des Südozeans abschätzen lässt, da sich der Jagdradius der Kaiserpinguine über 300-500 km um die Kolonie erstreckt. Falls sich unsere Hypothese bestätigt, wäre dies ein wichtiger Meilenstein für eine nicht-invasive Fernerkundung des Zustands von Kaiserpinguinkolonien und damit des marinen Ökosystems großer Teile des Südozeans.
Naturräumliche Gliederung (1:280.000) Flächennutzung (1:280.000) Potenzielle Natürliche Vegetation (1:280.000) Gebiete mit besonderer avifaunistischer Bedeutung (1:280.000) Gebiete mit besonderer Bedeutung für den Fledermausschutz (1:280.000) Biotoppotenzial (1:280.000) Natürliche Bodenfunktionen (1:280.000) Archivfunktion (1:280.000) Erosionsgefährdung (1:280.000) Stoffliche Belastungen (1:280.000) Rohstoffpotenzial (1:280.000) Fließgewässernetz und Einzugsgebiete (1:280.000) Zustandsbewertung Fischfauna und Querbauwerke (1:280.000) Beurteilung der Zielerreichung von Oberflächenwasserkörpern (1:280.000) Trinkwasser- und Heilwasserschutzgebiete (1:280.000) Beurteilung der Zielerreichung von Grundwasserkörpern (1:280.000) Grundwasserabhängige Biotope und Ökosysteme (1:280.000) Mittlere jährliche Windgeschwindigkeit (1:280.000) Erholungseignung (1:280.000) Bodennahe Durchlüftungsverhältnisse (1:280.000) Freiflächensicherungsbedarf (1:280.000) Waldflächenentwicklung (1:280.000) Ausgewählte kulturlandschaftlich bedeutsame Bereiche und Elemente (1:280.000) Bereiche mit besonderer Sichtexposition (1:280.000) Landschaftliche Erlebniswirksamkeit (1:280.000) Unzerschnittene Räume (1:280.000) Landschaftsbereiche mit besonderen Nutzungsanforderungen (1:200.000) Sanierungsbedürftige Bereiche der Landschaft (1:200.000) Freiraumsicherung (1:100.000) Regionale Grünzüge - Begründung (1:200.000) Schutzgebiete nach Naturschutzrecht (1:100.000) Ökologischer Verbund und regionale Maßnahmenschwerpunkte (1:200.000)
<p><strong>Wetterstationen Programm Smart Green City</strong></p> <p>Im Rahmen des Programms Smart Green City (<strong><a href="https://smart-green-city-konstanz.de/">Startseite | Smart Green City Konstanz (smart-green-city-konstanz.de)</a></strong>) sind in Konstanz an 12 verschiedenen Standorten Wetterstationen installiert, die in Echtzeit präzise stadtklimatische Parameter messen. Sie stellen eine wichtige Datengrundlage für die Stadtplanung dar.</p> <p>Dieser Datensatz enthält die monatlichen Messwerte u.a. der Parameter Luftfeuchtigkeit, Niederschlagswert, Luftdruck, Temperatur, Windgeschwindigkeit oder Windrichtung.</p> <p>Die 12 Standorte sind:</p> <ul> <li>Bodanplatz</li> <li>Döbele</li> <li>Fähre Staad</li> <li>Friedrichstraße</li> <li>Herosé-Park</li> <li>Hörnle</li> <li>Mainaustraße</li> <li>Marktstätte</li> <li>Riedstraße</li> <li>Europapark</li> <li>Stadtgarten</li> <li>Stephansplatz</li> </ul> <p>Weitere Infos zum Programm und dem Bereich Klima gibt es hier:</p> <p><strong><a href="https://smart-green-city-konstanz.de/klimacockpit">Klimacockpit | Smart Green City Konstanz (smart-green-city-konstanz.de)</a></strong></p> <p><strong><a href="https://smart-green-city-konstanz.de/klimadatenplattform">Klimadatenplattform | Smart Green City Konstanz (smart-green-city-konstanz.de)</a></strong></p> <p><strong>Quelle: </strong>Stadt Konstanz - Programm Smart Green City</p>
<p><strong>Wetterstationen Programm Smart Green City</strong></p> <p>Im Rahmen des Programms Smart Green City (<strong><a href="https://smart-green-city-konstanz.de/">Startseite | Smart Green City Konstanz (smart-green-city-konstanz.de</a></strong>) sind in Konstanz an 12 verschiedenen Standorten Wetterstationen installiert, die in Echtzeit präzise stadtklimatische Parameter messen. Sie stellen eine wichtige Datengrundlage für die Stadtplanung dar.</p> <p>Dieser Datensatz enthält täglich aktualisierte Messwerte mit der zeitlichen Granularität 15min je Standort mit den Parametern relative Luftfeuchtigkeit, akkumulierter Niederschlag (bis 100mm), Luftdruck, Temperatur, Windrichtung und Windgeschwindigkeit (Durchschnitt, Minimum, Maximum seit letzer Beobachtung).</p> <p>Der Aufbau des Datensatzes sowie die Bezeichnungen der Felder entsprechen dem Standard der Smart Data Models. Weitere Details sind unter <a href="https://github.com/smart-data-models/dataModel.Weather/blob/master/WeatherObserved/doc/spec_DE.md" target="_blank"><strong>Smart Data Model - WeatherObserved</strong></a> einsehbar.</p> <p>Hinweis: Der Zeitstempel im Datensatz ist in UTC (koordiniertierte Weltzeit) angegeben.</p> <p>Die 12 Standorte sind:</p> <ul> <li>Bodanplatz</li> <li>Döbele</li> <li>Fähre Staad</li> <li>Friedrichstraße</li> <li>Herosé-Park</li> <li>Hörnle</li> <li>Mainaustraße</li> <li>Marktstätte</li> <li>Riedstraße</li> <li>Europapark</li> <li>Stadtgarten</li> <li>Stephansplatz</li> </ul> <p>Weitere Infos zum Programm Smart Green City und dem Projekt Klimadatenplattform gibt es hier:</p> <p><strong><a href="https://smart-green-city-konstanz.de/klimadatenplattform">Klimadatenplattform | Smart Green City Konstanz (smart-green-city-konstanz.de)</a></strong></p> <p><strong>Quelle: </strong>Stadt Konstanz - Programm Smart Green City</p>
<p><strong>Wetterstationen Programm Smart Green City</strong></p> <p>Im Rahmen des Programms Smart Green City (<strong><a href="https://smart-green-city-konstanz.de/">Startseite | Smart Green City Konstanz (smart-green-city-konstanz.de</a></strong>) sind in Konstanz an 12 verschiedenen Standorten Wetterstationen installiert, die in Echtzeit präzise stadtklimatische Parameter messen. Sie stellen eine wichtige Datengrundlage für die Stadtplanung dar.</p> <p>Dieser Datensatz enthält täglich aktualisierte Messwerte mit der zeitlichen Granularität 15min je Standort mit den Parametern relative Luftfeuchtigkeit, akkumulierter Niederschlag (bis 100mm), Luftdruck, Temperatur, Windrichtung und Windgeschwindigkeit (Durchschnitt, Minimum, Maximum seit letzer Beobachtung).</p> <p>Der Aufbau des Datensatzes sowie die Bezeichnungen der Felder entsprechen dem Standard der Smart Data Models. Weitere Details sind unter <a href="https://github.com/smart-data-models/dataModel.Weather/blob/master/WeatherObserved/doc/spec_DE.md" target="_blank"><strong>Smart Data Model - WeatherObserved</strong></a> einsehbar.</p> <p>Hinweis: Der Zeitstempel im Datensatz ist in UTC (koordiniertierte Weltzeit) angegeben.</p> <p>Die 12 Standorte sind:</p> <ul> <li>Bodanplatz</li> <li>Döbele</li> <li>Fähre Staad</li> <li>Friedrichstraße</li> <li>Herosé-Park</li> <li>Hörnle</li> <li>Mainaustraße</li> <li>Marktstätte</li> <li>Riedstraße</li> <li>Europapark</li> <li>Stadtgarten</li> <li>Stephansplatz</li> </ul> <p>Weitere Infos zum Programm Smart Green City und dem Projekt Klimadatenplattform gibt es hier:</p> <p><strong><a href="https://smart-green-city-konstanz.de/klimadatenplattform">Klimadatenplattform | Smart Green City Konstanz (smart-green-city-konstanz.de)</a></strong></p> <p><strong>Quelle: </strong>Stadt Konstanz - Programm Smart Green City</p>
Mittlere jährliche Windgeschwindigkeit als Komponente zur Beschreibung von Durchlüftungsverhältnissen. Die Windfeldberechnungen erfolgte mit dem prognostischen Windfeldmodell METRAS PC durch das Ingenierubüro Lohmeyer GmbH in einer Auflösung von 500 x 500 m . Die dargestellten Windgeschwindigkeiten repräsentieren den Wind in ca. 10 m Höhe.
Messwerte der Windgeschwindigkeit an den DWD Stationen im Regional Basic Synoptic Network der WMO. Erweitert um weitere Stationen der Grundversorgung.
Die gesamtstätische Klimamodellierung dient als Grundlage, um die den Ist-Zustand des Stadtklimas im Land Berlin in die Planung einbeziehen zu können. Es werden hierfür notwendige stadtklimatische Klimaanalysen (siehe Klimaanalyse) und -bewertungen (siehe Planungshinweise Stadtklima) bereitgestellt. Für die gesamte Stadtfläche werden im Bereich der Klimaanalyse sieben Klimaparameter jeweils in einer Rasterdarstellung mit einer hohen räumlichen Auflösung von 10 m x 10 m sowie aggregiert auf ca. 25.000 Block- und Blockteilflächen angeboten. Durch die hohe räumliche Auflösung sind die Klimaanalyseergebnisse dazu geeignet Planungsprojekte bis zur Ebene der Bauleitplanung zu unterstützen. Die dargestellten Parameter umfassen darüber hinaus nicht nur die wichtigsten klimatischen Größen wie (1) bodennahes Windfeld und Kaltluftvolumenstromdichte, (2) Luft- und (3) Oberflächentemperatur, (4) nächtliche Abkühlung sondern auch thermische Bewertungsindizes aus (5) PET und (6) UTCI. Die Zusammenfassung der Erkenntnisse aus der Klimaanalyse erfolgt in der (7) Klimaanalysekarte. Die Klimaanalysekarte ermöglicht es, die einzelnen Bereiche der Stadt nach ihren unterschiedlichen klimatischen Funktionen, d.h. ihrer Wirkung auf andere Räume, abzugrenzen.
Modellierungsdaten zur mittleren Anzahl an Stunden mit Hitzestress pro Jahr (Mittelwert der Jahre 2019-2022). Hitzestress wird hierbei mit dem Universal Thermal Climate Index (UTCI) dargestellt und 26°C UTCI als Grenzwert genutzt. Der UTCI kombiniert Daten der Lufttemperatur, -feuchte, Windgeschwindigkeit und Strahlung zu einem Werte der "gefühlten" Temperatur. Alle Variablen des UTCI wurden mit Hilfe von KI auf unterschiedlichen räumlichen Auflösungen berechnet und gegen ein Messnetz validiert. Mehr Informationen zu den Modellen und Daten unter https://doi.org/10.5194/gmd-17-1667-2024. Die Berechnung der Daten erfolgte 2024 - eine Aktualisierung ist nicht geplant. Die Daten sind OpenData - Namensnennung: "Professur für Meteorologie, Universität Freiburg".
Origin | Count |
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Bund | 1497 |
Europa | 1 |
Kommune | 1 |
Land | 957 |
Wissenschaft | 7 |
Type | Count |
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Ereignis | 1 |
Förderprogramm | 671 |
Kartendienst | 15 |
Messwerte | 190 |
Text | 145 |
Umweltprüfung | 17 |
unbekannt | 1015 |
License | Count |
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geschlossen | 162 |
offen | 1853 |
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Language | Count |
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Deutsch | 1968 |
Englisch | 149 |
Resource type | Count |
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Archiv | 29 |
Bild | 45 |
Datei | 1004 |
Dokument | 117 |
Keine | 633 |
Webdienst | 65 |
Webseite | 919 |
Topic | Count |
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Boden | 830 |
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Mensch & Umwelt | 2054 |
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Weitere | 2022 |