s/statistische-methode/Statistische Methode/gi
Das Zusammenspiel von atmosphärischem Wasser und Zirkulation über Beeinflussung des Strahlungshaushalts, den Transport latenter Wärme und Rückkopplungsmechanismen von Wolken ist eines der bedeutendsten Hindernisse für das Verständnis des Klimasystems. Ein Vergleich zwischen Modellen verschiedener Auflösungen und Parameterisierungen kann wertvolle Einblicke in die Problematik geben. Jedoch werden für aussagekräftige Modelltests Messdaten benötigt. In diesem Zusammenhang können Isotopologen des troposphärischen Wasserdampfs eine wichtige Rolle spielen. Das Isotopologenverhältnis reflektiert die Bedingungen am Ort des Feuchteeintrags sowie verschiedene Umwandlungsprozesse (z.B. in Wolken). Während der letzten Jahre gab es großen Fortschritt beim Modellieren und Messen der Isotopologenverhältnisse, so dass kombinierte Untersuchungen nun global zeitlich und räumlich hochaufgelöst durchführbar sind. Das Ziel dieses Projektes ist es, Wasserdampfisotopologe als neue Methode zu etablieren, um modellierte atmosphärische Feuchteprozesse zu testen und damit einige der größten Herausforderungen der aktuellen Klimaforschung anzugehen. Um statistisch robuste Untersuchungen zu ermöglichen, werden wir eine große Anzahl von (H2O, deltaD)-Paaren messen (deltaD ist das standardisierte Verhältnis zwischen den Isotopologen HD16O und H216O). Zum ersten Mal wird dann ein validierter Beobachtungsdatensatz zur Verfügung stehen, der große Gebiete, lange Zeiträume und verschiedene Tageszeiten abdeckt. Gleichzeitig wird ein hochauflösendes meteorologisches Modell, welches die Isotopologe simuliert, benutzt, um zu untersuchen inwiefern sich Eintrag und Transport von Feuchte in den Isotopologen wiederspiegeln. Diese Kombination von Messung und Modell ist einzigartig zum Testen der Modellierung von Feuchteprozessen. Das Potential der Isotopologen wird anhand von drei klimatisch interessanten Regionen aufgezeigt. Für Europa wird unser Ansatz einen wertvollen Einblick in den Zusammenhang zwischen Feuchteeintrag und den Isotopologen im Falle hochvariablen Wettergeschehens geben. Über dem subtropischen Nordatlantik werden wir Mischprozessen zwischen der marinen Grenzschicht und der freien Troposphäre untersuchen. Die verschiedenartige Einbindung dieser Prozesse in Modelle ist sehr wahrscheinlich ein Grund für die große Unsicherheit bei Rückkopplungsmechanismen von Wolken. Über Westafrika wird die Modellierung des Monsuns getestet (horizontaler Feuchtetransport, Feuchterückfluss von Land in die Troposphäre, und Tagesgänge in Zusammenhang mit vertikalen Mischprozessen). Die Frage, wie organisierte Konvektion die Monsunzirkulation und die Feuchtetransportwege beeinflusst, wird dabei von besonderem Interesse sein. In Kombination werden die Ergebnisse helfen, Defizite in aktuellen Wetter- und Klimamodellen aufzuspüren und besser zu verstehen, und dadurch einen wichtigen Beitrag für zukünftige Modellverbesserungen liefern.
Im Jahr 1993 hat die ZEMA im Umweltbundesamt ihre Arbeit aufgenommen. In der ZEMA werden alle nach der Störfall-Verordnung (12. BImSchV) meldepflichtigen Ereignisse erfasst, ausgewertet und in Jahresberichten veröffentlicht. Die meldepflichtigen Ereignisse werden entsprechend ihrem Gefahrenpotential in Störfälle und in Störungen des bestimmungsgemäßen Betriebs unterteilt. Die systematische Erfassung und Auswertung der Ereignisse soll Erkenntnisse liefern, die als wichtige Grundlage einer Weiterentwicklung des Standes der Sicherheitstechnik dienen. Im Zeitraum von 1980 bis 2002 wurden in der Datenbank der ZEMA 392 Ereignisse aus Deutschland registriert. Statistische Auswertungen liegen für den Zeitraum von 1991-2001 vor und sind im Internet zugänglich.
Hauptziel der geplanten Untersuchung ist eine genaue und differenzierte Ermittlung potentiell klimatischer Areale für etablierte und bisher nicht etablierte Neophyten. Grundlage bildet die Berechnung des Klimaraumes der Arten auf der Basis ihrer Heimatareale. Der Klimaraum des Heimatareals wird auf die gesamte Welt übertragen. Durch diese Modellierung werden die klimatisch potentiellen Areale ermittelt und gleichzeitig erhält man eine Kontrolle, ob der berechnete Klimaraum wirklich das Heimatareal der Arten widerspiegelt (Rückmodellierung). Vor dem Hintergrund der Kenntnis potentiell klimatischer Areale werden die in der Literatur aufgeführten allgemeinen Merkmale invasiver Pflanzen analysiert. Ziel ist es, wichtige Merkmalskombinationen für eine erfolgreiche Etablierung zu finden, aber auch Merkmale, die Ursache für ein Ausbleiben einer erfolgreichen Etablierung trotz klimatisch ähnlichem Areal sind. Aus der Analyse potentieller klimatischer Areale und der allgemeinen Merkmale invasiver Pflanzen werden Prognosen über das zukünftige Verhalten bisher noch unbeständiger Arten abgeleitet.
Verlegungen von Klimastationen und Änderungen in der Beobachtungstechnik rufen Inhomogenitäten in den Temperaturzeitreihen hervor. Es gibt Hinweise darauf, dass solche Sprünge im Mittel negativ sind und somit einen negativen künstlichen Trend in die Daten einfügen. Darum werden standardmäßig Homogenisierungsverfahren angewendet, die diese künstlichen Anteile des Trends beseitigen sollen. Eine vollständige Korrektur ist allerdings aus prinzipiellen Gründen unmöglich, genau wie bei Regressionsverfahren, durch die auch nur ein bestimmter Anteil der Varianz erklärt werden kann. Vor allem bei niedrigen Signal-Rausch-Verhältnissen (SRV), wenn das Rauschen groß gegenüber der durch die Inhomogenitäten erzeugten Varianz ist, wird die tatsächlich notwendige Trendkorrektur bei weitem nicht erreicht. Niedrige SRV herrschen insbesondere in stationsarmen Gebieten der Welt, wo Vergleichsstationen weit entfernt sind. Bei der Berechnung globaler Mittelwerte erhalten aber gerade solche Stationen ein großes Gewicht, da sie weite Gebiete repräsentieren müssen. Wir nehmen daher an, dass der globale Temperaturtrend, auch wenn er aus homogenisierten Daten berechnet wird, deutlich unterkorrigiert ist. Mithilfe künstlicher Daten werden wir zunächst die beiden hauptsächlich verwendeten Korrekturmethoden untersuchen. Der Zusammenhang zwischen der erreichten und der eigentlich notwendigen Trendkorrektur wird für verschiedene realistische SRV bestimmt. Da auch die vorangegangene Identifizierung der Bruchpositionen eine indirekte Rolle spielen kann, werden insgesamt acht Prototypen gängiger Homogenisierungsverfahren getestet. Diese Information wird schließlich verwendet, um die Temperaturtrends eines realen, weitverbreiteten und bereits homogenisierten Datensatzes zu korrigieren und ihre Genauigkeit abzuschätzen.
Der vorliegende Antrag ist der HALO Mission WISE zuzuordnen. Ein besonderes Augenmerk liegt dabei auf der Bildung der Tropopauseninversionsschicht (TIL) und deren Einfluss auf Stratosphären-Troposphären Austausch (STE) auf der Mesoskala. Diesem Projekt dienen idealisierte Studien der TIL in baroklinen Lebenszyklen als Grundlage. Die Hauptziele sind dabei die Überprüfung der Ergebnisse der idealisierten Studien zur TIL Bildung genauso wie ein erweitertes Verständnis der Prozesse, die zum STE auf der Mesoskala beitragen. Dabei soll auf drei wissenschaftliche Fragestellungen genauer eingegangen werden: (1) Wie stark schwankt die TIL in ihrem Auftreten über dem Nordatlantik, vor allem im Bereich barokliner Lebenszyklen und im Bereich von STE? (2) Welche Prozesse liefern den größten Beitrag zur TIL auf der Mesoskala und welchen Einfluss hat dies auf STE? (3) Wie groß ist der Beitrag von klein-skaligen Wellen in der unteren Stratosphäre auf die TIL Bildung und die Ausdehnung der extratropischen Mischungsschicht? Eine Kombination von Methoden wird verwendet werden um diese Fragen zu beantworten. Analysedaten des EZMW werden zusammen mit Lagrangeschen Methoden benutzt, um die TIL und STE über dem Nordatlantik zu untersuchen. Der Nordatlantik ist das Gebiet, das auch während WISE untersucht werden soll. Darüber hinaus sollen für WISE hoch aufgelöste Modellsimulationen mit dem neuen numerischen Wettervorhersagemodell ICON durchgeführt werden. Dabei sollen zum einen die Beiträge diverser Prozesse auf die Bildung der TIL am Beispiel von realen Zyklonen und Antizyklonen untersucht werden. Des Weiteren sollen die Modelldaten zusammen mit Beobachtungsdaten verwendet werden um den Einfluss der TIL und von klein-skaligen Wellen auf die vertikale Ausdehnung der extratropischen Mischungsschicht zu bestimmen.
Fuer das Verhalten organischer Schadstoffe im System Boden-Pflanze-Luft wurde ein auf einem Massenbilanzmodell basierendes Transfermodell entwickelt und fuer verschiedene Chemikalien (PCDD/F, Pestizide u.a.) verifiziert. Das Modell hat Eingang in die europaeische Risikorichtlinie, die multimediale Modellierung und die Expositionsanalyse von Altlasten gefunden. Insbesondere konnten die Beitraege von Wurzelaufnahme und atmosphaerischer Deposition zur Kontamination von Pflanzen als Funktion der Stoffeigenschaften geklaert werden. QSAR-Beziehungen zwischen der chemischen Struktur und der oekotoxischer Wirkung von chemischen Substanzen unterschiedlicher Strukturklassen auf Gefaesspflanzen konnten durch multivariate Methoden, u.a. Fuzzy-Clustering, ermittelt werden.
In dem Vorhaben werden die Auswirkungen extrem trocken-warmer Witterungsverhältnisse auf das Wachstum von Fichten und Buchen unter Berücksichtigung des Baumalters und des Standorts retrospektiv untersucht. Dazu werden im Südschwarzwald Untersuchungsbäume entlang von Höhengradienten jeweils auf einem Sommer- und einem Winterhang ausgewählt. Um Unterschiede in den chemischen und physikalischen Bodeneigenschaften gering zu halten sollen alle Untersuchungsstandorte einen ähnlichen Substratcharakter besitzen. Das jährliche bzw. periodische Höhen- und Dickenwachstum der Untersuchungsbäume wird mittels Stammanalyse retrospektiv erhoben. Die auf diese Weise gewonnenen Radial- und Höhenzuwachsreihen werden zur statistischen Analyse der Wachstumsreaktionen einzeln und in Kombination untersucht. Die zur Analyse der Zusammenhänge zwischen Witterung und Zuwachs notwendigen meteorologischen Messreihen von geeigneten Stationen aus dem amt-lichen Messnetz werden vom Deutschen Wetterdienst bezogen. Der Einfluss des Baumalters bzw. -entwicklungsstandes auf die Sensitivität und das Regenerationsvermögen bezüglich Trockenstress wird anhand des Vergleichs zwischen jüngeren und älteren Untersuchungs-bäumen analysiert. Aus der Kenntnis baumarten- und standortspezifischer Zuwachsreaktionen auf Trockenstress ergeben sich erweiterte Interpretationsmöglichkeiten für die räumliche Differenzierung der Gefährdung von Wäldern. Die Untersuchung der zeitlichen Dynamik des Klima-Zuwachs-Systems auf der Grundlage langfristiger dendrometrischer Messreihen gewinnt angesichts der rasanten Umweltveränderungen zunehmend an Bedeutung.
Die FAWF betreibt 28 forstmeteorologische Messstationen in Waldgebieten von Rheinland-Pfalz. Kontinuierlich werden die Messreihen auf Plausibilität geprüft, ausgewertet und als Tageswerte sowie Datenplots aufbereitet und bereitzustellen. Die gemessenen Rohdaten der einzelnen Klimastationen wurden kontinuierlich in eine Datenbank (MEVIS - modulares Messwerterfassungs- Verarbeitungs- und Informationssystem für Umweltmessdaten) an der FAWF übernommen. Wenn lückenbehaftete Datenreihen auftreten, werden diese Datenlücken mit mathematisch fundierten Approximationsverfahren im Lückenersatzprogramm METEODATA (Vers. 2.4.1.) geschlossen. Zur Visualisierung der Klimadaten im Internet wurde eine webfähige Klimadatenbank entwickelt, die derzeit im Testbetrieb läuft.
Die Fähigkeit, das Wetter bis über eine Woche hinaus vorhersagen zu können, erspart unserer Gesellschaft jährlich Kosten in Milliardenhöhe und trägt entscheidend zum Schutz von Leben und Eigentum bei. Die zunehmende Leistungsfähigkeit unserer Computersysteme und neuartige Beobachtungen haben über die Jahre hinweg zu einer kontinuierlichen Verbesserung der Wettervorhersagequalität geführt. Dennoch kommt es immer noch gelegentlich zu erheblichen Fehlvorhersagen. Dies ist nicht allein auf Defizite in den Vorhersagemethoden zurückzuführen - in einem chaotischen System wie der Atmosphäre gibt es Wettersituationen, die per se schwer vorherzusagen sind. Die gegenwärtige Herausforderung ist daher die Vorhersagbarkeit und insbesondere deren Grenzen, abhängig von der jeweiligen Wettersituation, zu identifizieren um eine bestmögliche Vorhersage bereitstellen zu können. Der TRR 165 wird sich dieser Herausforderung stellen und hat sich zum Ziel gesetzt, durch die Beantwortung der zugrunde liegenden wissenschaftlichen Fragestellungen einer neuen Generation von Wettervorhersagesystemen den Weg zu ebnen. Die wichtigsten Ursachen für verbleibende Unsicherheiten in der derzeitigen numerischen Wettervorhersage sind: A das schnelle Wachstum von Fehlern, die durch nicht oder unzureichend dargestellte physikalische Prozesse wie Konvektion oder Mischung in der Grenzschicht entstehen und letztlich zu Veränderungen der Wellen auf synoptischer Skala führen können, B unser begrenztes Verständnis der physikalischen Prozesse in Wolken und C der relative Einfluss lokaler Faktoren und synoptisch-skaliger Wellen auf das Wetter und dessen Vorhersagbarkeit. Im Rahmen von 'Wellen, Wolken, Wetter' werden diese drei Fragestellungen gemeinsam von Experten der Disziplinen Atmosphärendynamik, Wolkenphysik, Statistik, Inverse Methoden und Visualisierung bearbeitet. Dabei wird TRR 165 eine Vielzahl von Methoden anwenden und neu entwickeln, wie etwa numerische Modelle mit detaillierter Darstellung von Wolkenprozessen und Aerosolen, aber auch Ensemblevorhersagen mit hochentwickelten statistischen Nachbearbeitungsverfahren zur mathematischen Beschreibung der Unsicherheit nutzen. Die zusätzliche Entwicklung neuer, interaktiver Visualisierungsmethoden erlaubt eine rasche und intuitive Erfassung komplexer Informationen, die in Ensemblevorhersagen sowohl zu den Ursachen als auch zur Entwicklung der Unsicherheit meteorologischer Strukturen enthalten sind. Die Gesamtziele von 'Wellen, Wolken, Wetter' sind nur durch die Zusammenführung der Expertise von drei renommierten Forschungsstandorten zu erreichen: München mit der LMU, der TUM, dem DLR; Mainz mit der JGU; und Karlsruhe mit dem KIT. Zudem wird im Rahmen dieses Konsortiums ein innovatives Programm geschaffen, das die Entwicklung von Nachwuchswissenschaftlern im Rahmen eines etablierten Netzwerks erfahrener Wissenschaftler fördern und die Chancengleichheit auf allen Karriereniveaus in den beteiligten Disziplinen verbessern soll.
In den Karten werden Solarthermieanlagen und PV-Anlagen dargestellt. Bei den Solarthermie-Anlagen handelt es sich ausschließlich um solche Anlagen, die bei den verschiedenen Förderinstitutionen bekannt sind. Einen eigenen, hier nicht erfassten Datenbestand bilden die sogenannten PV-Inselanlagen, also z. B. solarbetriebene Parkautomaten oder Beleuchtungsanlagen und ähnliche netzferne Systeme. In Berlin sind mit Stand 31.12.2024 41.723 PV-Anlagen registriert, wovon der Großteil Kleinanlagen unter 30 kWp sind (40.234) und nur 329 größere Anlagen (> 100 kWp) sind. Sie haben eine installierte Leistung von insgesamt etwa 380,64 MWp, wovon auf die genannten größeren Anlagen etwa 22 % (84,75 MWp) der Gesamtleistung in Berlin fallen. Mit Abstand die meisten Anlagen und die größte Gesamtleistung befinden sich in den drei Bezirken Marzahn-Hellersdorf, Treptow-Köpenick und Pankow. Hinsichtlich der installierten Leistung fällt auch der Bezirk Lichtenberg mit 35,4 MWp auf, hier wird die deutlich geringere absolute Anlagenzahl durch einzelne Anlagen mit hoher installierter Leistung ausgeglichen. Bei Betrachtung der feinräumigeren Ebene der Postleitzahlbereiche zeigt sich, dass die randstädtischen Einzelhaussiedlungen mit ihrer hohen absoluten Anlagenzahl die meisten PLZ-Bereiche mit Leistungen über 1.000 kWp aufweisen. Auf den Gebäuden der öffentlichen Hand waren zum Datenstand 31.03.2024 insgesamt 1.021 PV-Anlagen mit einer Leistung von 61,94 MWp installiert. Mit 190 Anlagen sind im Bezirk Lichtenberg die meisten PV-Anlagen auf öffentlichen Gebäuden zu finden, gefolgt von Marzahn-Hellersdorf (158) und Pankow (138). Die höchste installierte Leistung erzielt der Bezirk Lichtenberg mit 11,32 MWp, dicht gefolgt von Charlottenburg-Wilmersdorf (8,76 MWp) und Marzahn-Hellersdorf (8,39 MWp). Die öffentliche Hand unterhält auch Gebäude außerhalb Berlins, auf denen vier PV-Anlagen installiert sind, die eine Leistung von 1,14 MWp haben. Tab. 1: Anzahl der PV-Anlagen und die installierte Anlagenleistung in den Bezirken Berlins (Erfassungsstand Anlagenentwicklung PV-Anlagen 06.03.2025, Anlagen auf öffentlichen Gebäuden je Bezirk 31.03.2024, Stand der Stromeinspeisung 17.01.2024), Datenquelle: Energieatlas Berlin , basierend auf Daten des Marktstammdatenregisters der Bundesnetzagentur Da die Anlagen oft mehr Strom produzieren als zur Eigenversorgung benötigt wird, wird der überschüssige Strom ins Stromnetz eingespeist. Dabei hat sich die eingespeiste Menge seit 2012 kontinuierlich von ca. 43 GWh in 2012 auf den Wert von 78,402 GWh in 2023 gesteigert (siehe Abb. 5). Die absolut höchsten Mengen an Strom speisen entsprechend dem aktuellen Datenstand die Bezirke Marzahn-Hellersdorf (13.836,8 MWh) und Treptow-Köpenick (10.278,8 MWh) ein (vgl. Tab. 3). Deutlich ist ein Schwerpunkt der Stromeinspeisung in den nördlichen und östlichen Bezirken zu erkennen. In Friedrichshain-Kreuzberg wird am wenigsten Strom in das Netz eingespeist, dort befinden sich aber auch die wenigsten Anlagen mit einer geringen Gesamtleistung. Auf der kleinteiligeren Ebene der Postleitzahlenbereiche heben sich, wie bereits bei der installierten Leistung der Anlagen, erwartungsgemäß wieder deutlich die durch Einzelhausbebauung geprägten Wohngebiete hervor. Abb. 5: Stromeinspeisung der Photovoltaikanlagen auf der Ebene der Bezirke Berlins (Erfassungsstand 01.07.2024), Datenquelle: Energieatlas Berlin , basierend auf Daten des Marktstammdatenregisters der Bundesnetzagentur. Die relativen Deckungsraten der Photovoltaik schwanken in den Bezirken zwischen 2,4 % in Mitte und 12 % in Marzahn-Hellersdorf (vgl. Tab. 4). Die ermittelten relativen Deckungsraten zwischen Potenzial und Bestand für die Bezirke und Postleitzahlengebiete fallen auf den ersten Blick verhältnismäßig niedrig aus. Die Gründe dafür liegen jedoch in der Abweichung des theoretisch berechneten vom technisch realisierbaren Potenzial, die, um verlässliche Aussagen treffen zu können, im Einzelnen durch weitere Untersuchungen und Berechnungen konkretisiert werden müssten. Tab. 2: Relative Deckungsrate PV-Leistung in den Bezirken Berlins , Datenquelle: Solarcity Monitoringbericht, basierend auf Daten des Marktstammdatenregisters der Bundesnetzagentur, Stand 06.03.2024 Die aktuellsten Informationen über Photovoltaikanlagen in Berlin, wie beispielsweise ihre Standorte oder statistische Auswertungen zum Ausbau in den Bezirken, sind im Energieatlas Berlin in Form von Karten und Diagrammen abrufbar: https://energieatlas.berlin.de/ . Eine detaillierte Analyse des Solarausbaus in Berlin wird jährlich im Rahmen des Monitorings zum Masterplan Solarcity in einem gesonderten Bericht veröffentlicht: https://www.berlin.de/solarcity/solarcity-berlin/was-ist-der-masterplan-und-wo-stehen-wir/monitoring/ . Von den knapp 536.000 untersuchten Gebäuden eignen sich rund 421.000 Gebäude für die solare PV-Nutzung. Wenn die 45,7 km² theoretisch geeigneter Modulfläche für die Stromerzeugung mittels PV genutzt würden, könnten über PV-Anlagen mit 19,5 % Wirkungsgrad 7.929 GWh/a Strom erzeugt und 4,3 Mio. t CO2 eingespart werden. Tab. 3: Ergebnisse der Solarpotenzialanalyse für Photovoltaik auf Dachflächen in Berlin (Flachdächer werden mit einer aufgeständerten Installation gen Süden berücksichtigt) (IP SYSCON 2022) Da kein zentrales Register existiert, steht derzeit kein umfassender Datensatz zur Anzahl der solarthermischen Anlagen in Berlin zur Verfügung. Im Rahmen des Monitorings des Masterplans Solarcity werden daher unterschiedliche Methoden entwickelt, um die Datenbasis zu verbessern. Auf Grundlage dieser methodischen Ansätze wird die Zahl der Solarthermieanlagen im Jahr 2024 auf etwa 8.900 geschätzt, bei einer gesamten Kollektorfläche von rund 94.300 m². Sowohl die kleinräumige Darstellung der Einzelanlagen als auch die Aggregation auf die Raumbezüge Postleitzahl- und Bezirksebene verdeutlichen, dass die größte Anzahl der Anlagen im Außenbereich der Stadt installiert sind. Auf Bezirksebene ist zu sehen, dass Schwerpunkte in den Bezirken Steglitz-Zehlendorf (1.224), Treptow-Köpenick (1.155), Marzahn-Hellersdorf (1.133) und Reinickendorf (1.122 ) in vorliegen (vgl. Tab. 6), hierbei handelt es sich vergleichbar zu der Situation im PV-Anlagenbereich um kleinere Objekte auf Ein- und Zweifamilienhäusern in privater Nutzung. Im Innenstadtbereich, in den Bezirken Friedrichshain-Kreuzberg (76 Anlagen), Mitte (104 Anlagen) und Charlottenburg-Wilmersdorf (209 Anlagen) sind dagegen deutlich weniger Anlagen installiert, dafür jedoch auch solche mit großem elektrischen Leistungs- bzw. Wärmegewinnungspotenzial (Kollektorfläche im Mittel 15-37 m²). Diese befinden sich auf Gebäuden mit öffentlicher oder industriell-gewerblicher Nutzung. Tab. 4: Anzahl der Solarthermie-Anlagen in den Bezirken Berlins (Erfassungsstand 31.03.2024) sowie der Solarthermie-Anlagen der öffentlichen Hand (Erfassungsstand 20.02.2024) im Jahr 2023 Datenquelle: Energieatlas Berlin . Die aktuellsten Informationen über Solarthermieanlagen in Berlin, wie beispielsweise ihre Standorte oder statistische Auswertungen zum Ausbau in den Bezirken, sind im Energieatlas Berlin in Form von Karten und Diagrammen abrufbar: https://energieatlas.berlin.de/ . Eine detaillierte Analyse des Solarausbaus in Berlin wird jährlich im Rahmen des Monitorings zum Masterplan Solarcity in einem gesonderten Bericht veröffentlicht: https://www.berlin.de/solarcity/solarcity-berlin/was-ist-der-masterplan-und-wo-stehen-wir/monitoring/ . Ergebnisse der Potenzialstudie zur Solarthermie Von den knapp 536.000 untersuchten Gebäuden eignen sich mehr als 464.000 Gebäude für die solare Thermie-Nutzung mit einer Modulfläche von insgesamt 66,2 km². Tab. 5: Ergebnisse der Solarpotenzialanalyse für Solarthermie zur Warmwasserbereitung auf Dachflächen in Berlin (Flachdächer werden mit einer gen Süden aufgeständerten Installation berücksichtigt) (IP SYSCON 2022). Die berechneten Werte der globalen Einstrahlung als Jahressummenwerte streuen in Berlin – betrachtet über alle Oberflächen der Stadt – zwischen einem Maximum von etwa 1220 kWh/(m²/a) und einem Minimum um 246 kWh/(m²/a). Die vom Deutschen Wetterdienst DWD angesetzte mittlere Jahressumme für Berlin beträgt 1032 kWh/(m²/a). Sehr niedrige Werte werden auf Dachflächen nur dann ermittelt, wenn Überdeckungen durch Bäume oder Verschattungen aus anderen Gründen vorliegen (vgl. Abb. 6). Abb. 6: Einfluss von Überdeckungseffekten durch Bäume sowie durch die Dachausrichtung auf die berechneten solaren Einstrahlungswerte von Gebäudedächern (Werte als mittlere Jahressummen in kWh/(m²/a)). Oben: berechnete Einstrahlungswerte der Oberflächenraster in der Auflösung 0,5 * 0,5 m², schwarz: Gebäudeumringe. Unten: links: Luftbildausschnitt Februar 2021, rechts: Luftbildauschnitt August 2020. Bilder: Luftbilder: Geoportal Berlin, DOP20RGBI (unten links); TrueDOP20RGB – Sommerbefliegung (unten rechts) Die höchsten Werte erreichen dagegen unbeschattete bzw. nicht überdeckte und nach südlichen Himmelsrichtungen ausgerichtete geneigte Dachflächen. Offene und unbeschattete vegetationsbedeckte Flächen wie das Tempelhofer Feld erreichen ebenfalls hohe Werte um 1000 kWh/(m²/a). Waldgebiete und baumbestandene Areale dagegen vermindern durch ihre Struktur und Schattenwurf die Einstrahlungswerte beträchtlich bis in den Bereich der niedrigsten Einstrahlungen um 250-300 kWh/(m²/a). HHier ist eine direkte Beziehung zu stadtklimatischen Effekten zu sehen, wie sie zum Beispiel in den Analysekarten der Klimamodellierung gezeigt werden (vgl. Umweltatlaskarte Klimaanalysekarten: Oberflächentemperatur 2022 ). Insofern deckt die Karte „Solarpotenzial – Einstrahlung“ (08.09.3) ein breites Anwendungsspektrum ab.
| Origin | Count |
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