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Gesundheitsrisiken durch Hitze

<p>Gesundheitsrisiken durch Hitze</p><p>Sommerlich hohe Lufttemperatur birgt für Mensch und Umwelt ein hohes Schädigungspotenzial. Der Klimawandel führt nachweislich vermehrt zu extremer Hitze am Tag und in der Nacht, wodurch sich die gesundheitlichen Risiken für bestimmte Personengruppen erhöhen können. Für die Gesundheit von besonderer Bedeutung sind Phasen mit mehrtägig anhaltender, extremer Hitze.</p><p>Indikatoren der Lufttemperatur: Heiße Tage und Tropennächte</p><p>Die klimatologischen Kenngrößen „Heiße Tage“ und „Tropennächte“ des Deutschen Wetterdienstes (⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/d?tag=DWD#alphabar">DWD</a>⁠) werden unter anderem zur Beurteilung von gesundheitlichen Belastungen verwendet. So ist ein „Heißer Tag“ definiert als Tag, dessen höchste Temperatur oberhalb von 30 Grad Celsius (°C) liegt, und eine „Tropennacht“ als Nacht, deren niedrigste Temperatur 20 °C nicht unterschreitet.</p><p>Die raumbezogene Darstellung von „Heißen Tagen“ (HT) und „Tropennächten“ (TN) über die Jahre 2000 bis 2024 zeigt, dass diese zum Beispiel während der extremen „Hitzesommer“ in den Jahren 2003, 2015, 2018 und 2022 in Deutschland verstärkt registriert wurden (siehe interaktive Karte „Heiße Tage/Tropennächte“).</p><p>Zu beachten ist, dass ⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/h?tag=Heie_Tage#alphabar">Heiße Tage</a>⁠ und ⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/t?tag=Tropennchte#alphabar">Tropennächte</a>⁠ regional unterschiedlich verteilt und ausgeprägt sein können, wie die Sommer der Jahre 2015, 2018, 2019 und 2022 zeigen. So traten Heiße Tage 2015 erheblich häufiger in Süddeutschland (maximal 40 HT) als in Norddeutschland (2015: maximal 18 HT) auf. Auch Tropennächte belasteten die Menschen im Süden und Westen Deutschlands häufiger: 2015 in Südwestdeutschland (maximal 13 TN). Besonders und wiederkehrend betroffen von extremer Hitze Demgegenüber betraf die extreme Hitze der Sommer 2018 und 2019 sind einige Teilregionen Süd- und Südwestdeutschlands (oberes Rheintal und Rhein-Maingebiet) sowie weite Teile Mittel- und Ostdeutschlands, wie Südbrandenburg und Sachsen (bis zu 45 HT und 13 TN). Während 2022 vor allem die Oberrheinische Tiefebene von Basel bis Frankfurt am Main sowie weitere Ballungsräume in Süddeutschland mit weit mehr als 30 Heißen Tage betroffen waren, lag der Hitzeschwerpunkt des Sommers 2024 mit bis zu 30 Heißen Tagen erneut in Brandenburg und Sachsen, bei nur sehr wenigen Tropennächten.</p><p>Informationen zur interaktiven Karte</p><p>Quellen: ⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/h?tag=Heie_Tage#alphabar">Heiße Tage</a>⁠ 2000-2024 – ⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/d?tag=DWD#alphabar">DWD</a>⁠/Climate Data Center, ⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/t?tag=Tropennchte#alphabar">Tropennächte</a>⁠ 2000-2024 – DWD/Climate Data Center; Daten für 2024 – Persönliche Mitteilung des DWD vom 15.05.2025.</p><p>Bearbeitung: Umweltbundesamt, FG I 1.6/FG I 1.7</p><p>Gesundheitsrisiko Hitze</p><p>Der ⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/k?tag=Klimawandel#alphabar">Klimawandel</a>⁠ beeinflusst in vielfältiger Weise unsere Umwelt. Klimamodelle prognostizieren, dass der Anstieg der mittleren jährlichen Lufttemperatur zukünftig zu wärmeren bzw. heißeren Sommern mit einer größeren Anzahl an Heißen Tagen und Tropennächten führen wird. Extreme Hitzeereignisse können dann häufiger, in ihrer Intensität stärker und auch länger anhaltend auftreten. Es gibt bereits belastbare Hinweise darauf, dass sich die maximale Lufttemperatur in Deutschland in Richtung extremer Hitze verschieben wird (vgl. Friedrich et al. 2023). Dieser Trend ist in der Abbildung „Anzahl der Tage mit einem Lufttemperatur-Maximum über 30 Grad Celsius“ bereits deutlich erkennbar.</p><p>Die mit der Klimaerwärmung verbundene zunehmende Hitzebelastung ist zudem von erheblicher gesundheitlicher Bedeutung, da sie den Organismus des Menschen in besonderer Weise beansprucht und zu Problemen des Herz-Kreislaufsystems führen kann. Außerdem fördert eine hohe Lufttemperatur zusammen mit intensiver Sonneneinstrahlung die Entstehung von gesundheitsgefährdendem bodennahem Ozon (siehe<a href="https://www.umweltbundesamt.de/daten/umwelt-gesundheit/gesundheitsrisiken-durch-ozon">„Gesundheitsrisiken durch Ozon“</a>). Anhaltend hohe Lufttemperatur während Hitzeperioden stellt ein zusätzliches Gesundheitsrisiko für die Bevölkerung dar. Bei Hitze kann das körpereigene Kühlsystem überlastet werden. Als Folge von Hitzebelastung können bei empfindlichen Personen Regulationsstörungen und Kreislaufprobleme auftreten. Typische Symptome sind Kopfschmerzen, Erschöpfung und Benommenheit. Ältere Menschen und Personen mit chronischen Vorerkrankungen (wie zum Beispiel Herz-Kreislauf-Erkrankungen) sind von diesen Symptomen besonders betroffen. So werden während extremer Hitze einerseits vermehrt Rettungseinsätze registriert, andererseits verstarben in den beiden Hitzesommern 2018 und 2019 in Deutschland insgesamt etwa 15.600 Menschen zusätzlich an den Folgen der Hitzebelastung (vgl. Winklmayr et al. 2022). Modellrechnungen prognostizieren für Deutschland, dass zukünftig mit einem Anstieg hitzebedingter Mortalität von 1 bis 6 Prozent pro einem Grad Celsius Temperaturanstieg zu rechnen ist, dies entspräche über 5.000 zusätzlichen Sterbefällen pro Jahr durch Hitze bereits bis Mitte dieses Jahrhunderts.</p><p>Der Wärmeinseleffekt: Mehr Tropennächte in Innenstädten</p><p>Eine Studie untersuchte die klimatischen Verhältnisse von vier Messstationen in Berlin für den Zeitraum 2001-2015 anhand der beiden Kenngrößen „Heiße Tage“ und „Tropennächte“. Während an den unterschiedlich gelegenen Stationen die Anzahl Heißer Tage vergleichbar hoch war, traten ⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/t?tag=Tropennchte#alphabar">Tropennächte</a>⁠ an der innerhalb dichter, innerstädtischer Bebauungsstrukturen gelegenen Station wesentlich häufiger (mehr als 3 mal so oft) auf, als auf Freiflächen (vgl.<a href="https://www.umweltbundesamt.de/sites/default/files/medien/4031/publikationen/uba_krug_muecke.pdf">Krug &amp; Mücke 2018</a>). Eine Innenstadt speichert die Wärmestrahlung tagsüber und gibt sie nachts nur reduziert wieder ab. Die innerstädtische Minimaltemperatur kann während der Nacht um bis zu 10 Grad Celsius über der am Stadtrand liegen. Dies ist als städtischer Wärmeinseleffekt bekannt.</p><p>Hitzeperioden</p><p>Von besonderer gesundheitlicher Bedeutung sind zudem Perioden anhaltender Hitzebelastung (umgangssprachlich „Hitzewellen“), in denen ⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/h?tag=Heie_Tage#alphabar">Heiße Tage</a>⁠ in Kombination mit Tropennächten über einen längeren Zeitraum auftreten können. Sie sind gesundheitlich äußerst problematisch, da Menschen nicht nur tagsüber extremer Hitze ausgesetzt sind, sondern der Körper zusätzlich auch in den Nachtstunden durch eine hohe Innenraumtemperatur eines wärmegespeicherten Gebäudes thermophysiologisch belastet ist und sich wegen der fehlenden Nachtabkühlung nicht ausreichend gut erholen kann. Ein Vergleich von Messstellen des Deutschen Wetterdienstes (⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/d?tag=DWD#alphabar">DWD</a>⁠) in Hamburg, Berlin, Frankfurt/Main und München zeigt, dass beispielsweise während der ⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/h?tag=Hitzesommer#alphabar">Hitzesommer</a>⁠ 2003 und 2015 in Frankfurt/Main 6 mehrtägige Phasen beobachtet wurden, an denen mindestens 3 aufeinanderfolgende Heiße Tage mit sich unmittelbar anschließenden Tropennächten kombiniert waren&nbsp;(vgl.<a href="https://www.umweltbundesamt.de/sites/default/files/medien/4031/publikationen/uba_krug_muecke.pdf">Krug &amp; Mücke 2018</a>). Zu erwarten ist, dass mit einer weiteren Erwärmung des Klimas die Gesundheitsbelastung durch das gemeinsame Auftreten von Heißen Tagen und Tropennächten während länger anhaltender Hitzeperioden – wie sie zum Beispiel in den Sommern der Jahre 2003, 2006, 2015 und vor allem 2018 in Frankfurt am Main beobachtet werden konnten – auch in Zukunft zunehmen wird (siehe Abb. „Heiße Tage und ⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/t?tag=Tropennchte#alphabar">Tropennächte</a>⁠ 2001 bis 2020“). Davon werden insbesondere die in den Innenstädten (wie in Frankfurt am Main) lebenden Menschen betroffen sein. Eine Fortschreibung der Abbildung über das Jahr 2020 hinaus ist aktuell aus technischen Gründen leider nicht möglich.</p><p><em>Tipps zum Weiterlesen:</em></p><p><em>Winklmayr, C., Muthers, S., Niemann, H., Mücke, H-G, an der Heiden, M (2022): Hitzebedingte Mortalität in Deutschland zwischen 1992 und 2021. Dtsch Arztebl Int 2022; 119: 451-7; DOI: 10.3238/arztebl.m2022.0202</em></p><p><em>Bunz, M. &amp; Mücke, H.-G. (2017): ⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/k?tag=Klimawandel#alphabar">Klimawandel</a>⁠ – physische und psychische Folgen. In: Bundesgesundheitsblatt 60, Heft 6, Juni 2017, S. 632-639.</em></p><p><em>Friedrich, K. Deutschländer, T., Kreienkamp, F., Leps, N., Mächel, H. und A. Walter (2023): Klimawandel und Extremwetterereignisse: Temperatur inklusive Hitzewellen. S. 47-56. In: Guy P. Brasseur, Daniela Jacob, Susanne Schuck-Zöller (Hrsg.) (2023): Klimawandel in Deutschland. Entwicklung, Folgen, Risiken und Perspektiven. 2. Auflage, 527 S., über 100 Abb., Berlin Heidelberg. ISBN 978-3-662-6669-8 (eBook): Open Access.</em></p>

Historische Wetterdaten

<p>Dieser Datensatz beinhaltet historische Wetterdaten der Station des DWD (Station-Nummer: 02712) im Konstanzer Silvanerweg 6 über einen längeren Zeitraum.</p> <p>Am 25.07.2017 ist eine Änderung des Gesetzes über den Deutschen Wetterdienst ("DWD-Gesetz") in Kraft getreten. Der DWD wird gesetzlich beauftragt, seine Wetter- und Klimainformationen weitgehend entgeltfrei zur Verfügung zu stellen. Zurzeit stehen viele Geodaten wie Modellvorhersagen, Radardaten, aktuelle Mess- und Beobachtungsdaten sowie eine große Zahl von Klimadaten auf dem Open Data Server <a href="https://opendata.dwd.de/"><strong>https://opendata.dwd.de</strong> </a>zur Verfügung. Die Klimadaten werden unter <strong><a href="https://opendata.dwd.de/climate_environment/">https://opendata.dwd.de/climate_environment/CDC</a></strong> bereitgestellt.</p> <p>Die frei zugänglichen Daten dürfen entsprechend der "Verordnung zur Festlegung der Nutzungsbestimmungen für die Bereitstellung von Geodaten des Bundes (GeoNutzV)" unter Beigabe eines Quellenvermerks ohne Einschränkungen weiterverwendet werden (<a href="https://gdz.bkg.bund.de">https://gdz.bkg.bund.de</a>). Im Hinblick auf die Gestaltung der Quellenvermerke fordert der Deutsche Wetterdienst (DWD) (gemäß § 7 DWD-Gesetz, § 3 GeoNutzV) zur Beachtung nachfolgender Hinweise auf:</p> <ul> <li>Die Pflicht zur Einbindung beigegebener Quellenvermerke gilt für die unveränderte Verwendung von Geodaten und anderer Leistungen des DWD. Auch bei Bildung von Auszügen oder Änderung des Datenformats sind Quellenvermerke einzubinden. Eine Abbildung des DWD-Logos ist als Quellenvermerk im Sinne der GeoNutzV ausreichend.</li> <li>Bei weitergehenden Veränderungen, Bearbeitungen, neuen Gestaltungen oder sonstigen Abwandlungen erwartet der DWD mindestens eine Nennung des DWD in zentralen Quellenverzeichnissen oder im Impressum.</li> <li>Veränderungshinweise gemäß GeoNutzV können z.B. lauten: "Datenbasis: Deutscher Wetterdienst, Rasterdaten bildlich wiedergegeben", "Datenbasis: Deutscher Wetterdienst, Einzelwerte gemittelt" oder "Datenbasis:Deutscher Wetterdienst, eigene Elemente ergänzt".</li> </ul> <p>Bei einer Verwendung, die nicht der Zweckbestimmung der Leistung des DWD gerecht wird, sind beigegebene Quellenvermerke zu löschen. Das gilt insbesondere für Wetterwarnungen, wenn nicht sichergestellt ist, dass diese jederzeit vollständig und unverzüglich allen Nutzern zur Verfügung gestellt werden.</p> <p><strong>Quelle: </strong>Deutscher Wetterdienst (DWD)</p>

KI-Methoden für Betrieb und Wartung von bifazialen PV-Anlagen

Ziel des Projekts KIMBIF ist die Hochrechnung (Extrapolation) und Prognose (Forecast) der Erzeugungsleistung von Photovoltaik(PV)-Anlagen mit bifazialen PV-Modulen. Durch die Nutzung des auf der Rückseite einfallenden Lichts erreicht einen höheren Ertrag im Vergleich zu monofazialen Modulen. Die Einstrahlungsverhältnisse auf der Rückseite eines Modulfeldes sind jedoch so komplex, dass die Leistung einer solchen PV-Anlage mit rein physikalischen Modellen nicht mit vertretbarem Aufwand und der erforderlichen Genauigkeit aus den aktuellen Betriebsbedingungen abgeschätzt oder vorhergesagt werden kann Im Projekt werden daher datengetriebene Modelle mit Methoden der künstlichen Intelligenz (KI-Modelle) für Monitoring und Einspeisevorhersage von bifazialen PV-Systemen entwickelt und in einem großen, kommerziellen PV-Park zur Anwendung gebracht. Diese generischen Modelle sollen zum einen durch Mehrfachadaption die Extrapolation von einer begrenzten, detailliert vermessenen Referenzeinheit (PV-Modulstrang oder PV-Teilfeld) auf den gesamten PV-Park erlauben und zum anderen auf andere PV-Anlagen übertragbar sein. Dies beinhaltet auch Verfahren zur kontinuierlichen Adaptierung der KI-Modelle mittels Life-long Learning, um eine nahezu unmittelbare Nutzung nach dem Betriebsstart einer PV-Anlage mit einer limitierten Datenbasis sowie eine fortschreitend verbesserte Anpassung der KI-Modelle an das reale Betriebsverhalten zu ermöglichen. Die KI-Modelle werden zur Ermittlung der erwarteten aktuellen Leistungswerte für einen PV-Park, für die Anlagenüberwachung zur Fehlererkennung auf der Ebene der Teileinheiten und für die vorausschauende Wartungsplanung (predictive maintenance) eingesetzt. Des Weiteren wird mit dem Modell ein Leistungsvorhersagesystem (z.B. 24h-Forecast) unter Verwendung von Wetterprognosen für eine optimierte Betriebsführung des PV-Parks erstellt und im Betriebsleitsystem implementiert und erprobt.

Erosionsgefährdungskarten Sachsen

In den letzten Jahren wurden neue Datengrundlagen erarbeitet, die eine aktuelle Bewertung der Erosionsgefährdung erforderte. Gegenüber den bisher vorliegenden Erosionsgefährdungskarten liegen nun räumlich differenziertere und aktualisierte Erosionsgefährdungskarten vor. Die folgenden Datengrundlagen gingen in das vorliegende Kartenwerke ein. Sie sind bei der Nutzung und Interpretation der Erosionsgefährdungskarten zu berücksichtigen: Bodenkarte im Maßstab 1 : 50.000 (BK50), Quelle: Sächsisches Landesamt für Umwelt, Landwirtschaft und Geologie (LfULG) 2020; Digitales Geländemodell im 5 m-Raster (DGM5), generalisiert aus DGM2, Quelle: Geobasisinformation und Vermessung Sachsen (GeoSN) 2012; Niederschlagsreihen von 2001 bis 2017, Quelle: Deutscher Wetterdienst (DWD) 2019

Optimierte Kanalnetzsteuerung anhand eines KI-Modells basierend auf einer Mustererkennung der zeitlichen und räumlichen Verteilung von Regendaten mit integrierter Versagensanalyse des Kanalnetzes

Optimierte Kanalnetzsteuerung anhand eines KI-Modells basierend auf einer Mustererkennung der zeitlichen und räumlichen Verteilung von Regendaten mit integrierter Versagensanalyse des Kanalnetzes, Optimierte Kanalnetzsteuerung anhand eines KI-Modells basierend auf einer Mustererkennung der zeitlichen und räumlichen Verteilung von Regendaten mit integrierter Versagensanalyse des Kanalnetzes

Oberflächenabfluss, Versickerung, Gesamtabfluss und Verdunstung aus Niederschlägen 2005

Die Datengrundlagen zur Berechnung der Abflussgrößen wurden aus dem Berliner Informationssystem Stadt und Umwelt (ISU) für die ca. 25 000 Einzelflächen des räumlichen Bezugssystems des ISU zur Verfügung gestellt. Die Daten der Flächennutzung beruhen auf der Auswertung von Luftbildern, bezirklichen Flächennutzungskarten und weiteren Unterlagen für den Umweltatlas (vgl. Karte 06.01, SenStadt 2004c und Karte 06.02, SenStadt 2004d). Es werden etwa 30 Nutzungsarten unterschieden. Bis auf einzelne Nachträge geben sie den Nutzungsstand von Ende 2001 wieder. Die langjährigen Mittelwerte des Niederschlags der Jahresreihe 1961 bis 1990 und zwar die Jahresmittel und die Mittel für das Sommerhalbjahr (Mai-Oktober) wurden aus den Messwerten von 97 Messstationen der FU Berlin und des Deutschen Wetterdienstes berechnet (vgl. Karte 04.08, SenStadtUm 1994). Die Daten aus diesem Modell wurden für die Mittelpunktskoordinaten der Blockteilflächen berechnet. Für die potentielle Verdunstung wurden langjährige Mittelwerte der um 10 % erhöhten TURC-Verdunstung verwendet, die aus Beobachtungen an Klimastationen im Berliner Raum berechnet wurden. Dabei wurden für das Stadtgebiet bezirksweise Werte zwischen 610 und 630 mm/a und zwischen 495 und 505 mm für das Sommerhalbjahr zugeordnet. Der Versiegelungsgrad wurde durch die Auswertung von Luft- und Satellitenbildern unter Verwendung der Karte von Berlin 1 : 4/5 000 und der Stadtplanungsdatei zu Beginn der 90er Jahre für jede Blockteilfläche bestimmt und 2001 im Rahmen einer Schwerpunktaktualisierung fortgeführt. Die Angaben beziehen das Straßenland zunächst nicht mit ein (vgl. Karte 01.02, SenStadt 2004a). Im Datenbestand wird zwischen der bebaut versiegelten Fläche (Dachfläche) und der unbebaut versiegelten Fläche (Parkplätze, Wege etc.) unterschieden. Für die unbebaut versiegelte Fläche war außerdem der Anteil der einzelnen Belagsarten eine wichtige Eingangsgröße. Die Belagsarten wurden in vier Belagsklassen zusammengefasst (vgl. Tab. 2) und spezifisch für die einzelnen Baustrukturtypen auf Testflächen im Gelände ermittelt und dann auf alle Blockteilflächen gleichen Baustrukturtyps bezogen. Zum Teil wurde die Belagsklassenverteilung für einzelne Teilflächen aus Luftbildern abweichend von den Pauschalwerten bestimmt. Angaben zum Versiegelungsgrad der Straßenflächen wurden aus einer Statistik der Senatsbauverwaltung über Fahrbahnen und deren Beläge entnommen. Die dort aufgeführten Belagsarten wurden zu den genannten Belagsklassen zusammengefasst. Da diese Statistik nur bezirksweise vorliegt, wurden Versiegelungsgrad und Belagsklassenverteilung pauschal allen Flächen jedes Bezirkes zugeordnet. Die bodenkundlichen Daten zur nutzbaren Feldkapazität des Flachwurzelraums (0-30 cm) und zur nutzbaren Feldkapazität des Tiefwurzelraumes (0-150 cm) wurden im Rahmen eines Gutachtens (Aey 1993) aus der Bodengesellschaftskarte Berlin (vgl. Karte 01.01, SenStadt 2005a) abgeleitet. Für die Ermittlung der Flurabstände des Grundwassers wurde zunächst ein Modell der Geländehöhen entwickelt, das auf der Digitalisierung und anschließenden Interpolation von ca. 85 000 Einzeldaten zur Geländehöhe (vgl. Karte 01.08, SenStadt 2004b) beruht. Parallel wurde aus Messungen an Beobachtungsrohren des Landesgrundwasserdienstes aus den Messwerten von Mai 2002 ein Modell der Höhe der Grundwasseroberfläche aufgebaut. Die für die Berechnung der Abflüsse verwendeten Flurabstandsdaten wurden dann aus dem Differenzmodell von Höhenmodell und Grundwasserhöhenmodell (vgl. Karte 02.07, SenStadt 2003) für die Mittelpunktskoordinaten der Blockteilflächen berechnet. Die Flächengröße wird zur Berechnung der Abflussvolumina verwendet. Die Flächengröße der Blockteilfläche (ohne Straßenfläche) liegt im ISU vor. Zusätzlich wurde die geschätzte Flächengröße der Straßen bezogen auf die einzelne Blockteilfläche angegeben. Dazu wurden vorliegende Angaben zur Fläche des Straßenlandes auf der Ebene der statistischen Gebiete flächengewichtet auf die Teilflächen umgerechnet. Die Angaben zur Kanalisation wurden der Karte ”Entsorgung von Regen- und Abwasser” (vgl. Karte 02.09, SenStadt 2006) entnommen, die den Stand von Ende 2005 hat. Kriterium war das Vorhandensein von Abwasserleitungen für Regenwasser in der angrenzenden Straße. Die Angabe ist daher zunächst unabhängig von der tatsächlichen Ableitung des Regenwassers. Es kann aus der Karte nur abgelesen werden, ob die Blockfläche überhaupt von der Kanalisation erfasst wird. Es kann davon ausgegangen werden, dass einige hochversiegelte Flächen (zumeist Industrie- und Gewerbegebiete) ihr Regenwasser über private Rohrleitungen oder das öffentliche Netz ableiten, darüber aber keine Informationen vorliegen. Aus der Karte geht jedoch noch nicht hervor, inwieweit das Wasser, das auf den bebauten oder versiegelten Flächen anfällt, tatsächlich abgeführt wird. Hierzu waren spezielle Untersuchungen erforderlich. Für die Abschätzung des tatsächlichen Anschlussgrades an die Kanalisation lag gegenüber der ersten Anwendung des Modells für Berlin (SenStadtUmTech 1999a) eine neue Datenquelle vor. Im Rahmen der Neuordnung des Abwasserentgeltes durch die Berliner Wasserbetriebe (BWB) wurde eine grundstücksscharfe Erhebung der versiegelten Flächen durchgeführt und dabei zwischen angeschlossenen und nicht angeschlossenen versiegelten Flächen unterschieden. Ziel der Erhebung war es, die Kosten für die Regenwasserentsorgung weitgehend nach dem Verursacherprinzip zu erheben. Diese Daten wurden auch graphisch erfasst und der Senatsverwaltung aggregiert auf die Bezugsflächen des räumlichen Bezugssystems des ISU übergeben. Die Auswertung dieser Daten ergab jedoch, dass die graphische Erfassung durch die BWB nicht flächendeckend erfolgte. Aus diesem Grund konnten die Originaldaten nicht direkt für das Wasserhaushaltsmodell verwendet werden. Ausgehend von der Überlegung, dass der Anschlussgrad eng von Alter und Struktur der Bebauung abhängig ist, wurden daher aus den Daten der BWB und der flächendeckend vorliegenden Kartierung der Baustruktur (vgl. Karte 06.07, SenStadt 2005b) für die einzelnen Strukturtypen rechnerisch Pauschalwerte ermittelt und diese dann allen kanalisierten Einzelflächen zugeordnet Die Ergebnisse sind in Tab. 1 zusammengefasst. Ein Vergleich der Werte mit den von BACH 1997 ermittelten Werten ergab eine gute Übereinstimmung. Lediglich der Anschlussgrad der unbebaut versiegelten Flächen des Stadtstrukturtyps P (nicht oder gering bebaute Grün- und Freiflächen) weicht mit 66 % sehr stark von dem von BACH ermittelten Wert von 20 % ab. Da die Analyse des BWB-Datenbestandes ergeben hat, dass gerade in diesen Gebieten die unbebaut versiegelten Flächen nicht oder unzureichend erfasst wurden, wurde für diesen Strukturtyp der Wert von BACH beibehalten. Die tatsächlichen Kanalisierungsgrade der Straßenflächen wurden ebenfalls aus BACH zugeordnet, da die Straßenflächen durch die BWB nicht erfasst wurden. Für die Ermittlung der Versickerung ohne Berücksichtigung der Versiegelung (Karte 02.13.4) wurden die Eingangsdaten dahingehend verändert, dass die Versiegelung für alle Flächen auf 0 gesetzt wurde, also im Prinzip unberücksichtigt blieb. Die Flächengröße der Straßen wurde ebenfalls auf 0 gesetzt, so dass sich die Ergebniswerte nur auf die unversiegelten Böden der Blockflächen beziehen.

Gas- und Wärmeabgabe seit 1990

<p>Dieser Datensatz gibt die Gas- und Wärmeabgabe in der Stadt Oldenburg wieder. Es handelt sich um die abgerechnete nutzbare Wärmeabgabe, die durch einen Wärmedirektservice oder Nahwärme bereitgestellt wurde.</p> <p>Alle Werte sind in Millionen Kilowattstunden (kWh) angegeben.</p> <p>Quellen: EWE AG, EWE Netz GmbH, vorläufige Angaben</p> <p><em>Hinweise:</em></p> <ul> <li>Gradtagzahl: bis zum Jahr 2018 in Kelvin-Tage/Jahr für Oldenburg. (Quelle: Deutscher Wetterdienst (DWD)), ab Jahr 2019 in Kelvin-Tage/Jahr auf Basis nächster DWD-Wetterstation Friesoythe-Altenoythe (Quelle: Institut für Wohnen und Umwelt GmbH, 2023)</li> <li>Das Jahr 1990 ist als Bezugsjahr für den Klimaschutz in Oldenburg und im Bund von Bedeutung</li> <li>Der Wert für die Gasabgabe 1991 stammt aus dem Klimaschutzbericht 1997 für die Stadt Oldenburg</li> </ul>

Starkregen- und Überflutungsgefahren 2025

Die zwei Kartenthemen bestehen jeweils aus mehreren thematisch und räumlich unterschiedlichen Ebenen. Die Ebenen sind teilweise voneinander unabhängig aussagekräftig. Die Starkregenhinweiskarte basiert maßgeblich auf folgenden Produkten: Hinweiskarte Starkregen des Bundesamts für Kartographie und Geodäsie topografische Senkenanalyse der BWB, starkregenbedingte Feuerwehreinsätze der Berliner Feuerwehr für das Land Berlin. Die Hinweiskarte Starkregen wurde vom Bundesamt für Kartographie und Geodäsie (BKG) in Zusammenarbeit mit den Ländern für die gesamte Fläche Nord- und Ostdeutschlands (11 Bundesländer) im Zeitraum 2023/2025 erarbeitet. Für Berlin-Brandenburg wurde dies in einem Los durchgeführt. Die Karte zeigt die simulierten Überflutungsflächen und -tiefen sowie Fließgeschwindigkeiten /-richtungen für folgende Szenarien: außergewöhnliches Ereignis: 100-jährliches Niederschlagsereignis (T = 100a, Dauerstufe 1 Stunde) mit einem Euler-Typ II Niederschlagsverteilung. extremes Ereignis: 100 mm Niederschlagsereignis in einer Stunde (T extrem) mit einem Blockregenverteilung. Grundlage hierfür sind diverse Geodaten des Bundes und der Länder, insbesondere ein hochaufgelöstes digitales Geländemodell sowie Daten zur Flächennutzung, wie zum Beispiel zur Bebauung. Die Ergebnisse basieren auf einer Modellierung der oberflächlich abfließenden Regenmenge, ähnlich dem Modell für die Starkregengefahrenkarte Berlins (siehe unten). Allerdings wurden die Versickerungsleistung des Untergrundes und das Kanalnetz nicht in die Berechnungen einbezogen und stellen somit eine erhebliche Vereinfachung dar (weitere Informationen finden sich hier ). Die topographische Senkenanalyse ist das Ergebnis einer Analyse des Digitalen Geländemodells (ATKIS® DGM – Digitales Geländemodell, 2021) unter Berücksichtigung der Gebäudeflächen und Durchfahrten sowie Geschossinformationen (ALKIS®- Amtliches Liegenschaftskatasterinformationssystem, 2021), welche durch die BWB im Jahr 2022 durchgeführt wurde. Es erfolgte eine GIS-Analyse zur Ermittlung der Senken, Fließwege und Abflussakkumulation basierend auf dem vorgeglätteten DGM. Die Gebäude wurden als nicht überströmbare Abflusshindernisse in das DGM integriert und Senken in umschlossenen Innenhöfen ausgeschlossen. Folgende Senkenattribute wurden basierend auf einer zonalen Statistik abgeleitet und werden in den Sachdaten dargestellt: Fläche Einzugsgebiet (DrainArea [m²]) Fläche Senke (FillArea [m²]) Maximale Tiefe der Senke (FillDepth [cm]) Geländehöhe Senkenbasis (BottomElev [m]) Geländehöhe maximaler Füllstand (FillElev [m]) Füllvolumen (FillVolume [m³]) Basierend auf folgenden Parametern wurden die relevanten Senken ermittelt: Senkentiefe mindestens 20 cm, Senkenfläche mindestens 4 m², Senkenvolumen mindestens 2 m³, Senkeneinzugsgebiet mindestens 200 m². Der Datensatz der Feuerwehreinsätze zeigt Meldungen der Berliner Feuerwehr in Bezug auf ,,Wasser”, welche anhand des Meldungstextes mit Starkregen in Verbindung zu bringen sind und an Starkregentagen aufgenommen wurden. Der Datensatz wurde durch die Berliner Feuerwehr erfasst und durch die BWB prozessiert (sogenannter Überflutungsatlas). Die BWB haben die Feuerwehreinsätze mit den Niederschlagsdaten der BWB an diesem Tag und Ort abgeglichen und ein anzunehmendes Wiederkehrintervall (T) des aufgetretenen Niederschlagsereignisses zugeordnet. Dopplungen wurden entfernt. Folgende Attribute wurden abgeleitet und werden in den Sachdaten dargestellt: Datum (angelegt) Wiederkehrintervall (T) Ortsteil Die Daten wurden räumlich über die Berliner Adressdatei geocodiert. Der Zeitraum der Meldungen umfasst einerseits den Zeitraum 2005 bis 2017 anderseits 2018 bis 2021. Diese Datensätze wurden zu einem Datensatz von 2005 bis September 2021 zusammengefasst. Zwecks Aggregierung und Darstellung wurden die Daten auf Blockteilflächen und Straßenflächen des Informationssystems Stadt und Umwelt (ISU5 2021) zusammengefasst und klassifiziert. In Berlin wird die Analyse zu Starkregengefahren auf Basis eines gekoppelten 1D-Kanalnetz und eines 2D-Oberflächenabflussmodells (1D/2D gekoppeltes Modell) durchgeführt. Bei diesem Verfahren wird die Berechnung der Abflussvorgänge im Kanalnetz (1D) mit der zweidimensionalen hydrodynamischen Modellierung der Oberflächenabflüsse (2D) kombiniert, um einen bidirektionalen Austausch von Wasservolumen, d.h. einen Austausch in beide Richtungen, zwischen Oberfläche und Kanalnetz an den Schächten und Straßenabläufen zu berücksichtigen. Die Erarbeitung der Starkregengefahren erfolgt basierend auf der von den BWB und der für Wasserwirtschaft zuständigen Senatsverwaltung gemeinsam entwickelten Leistungsbeschreibung „Erstellung von Starkregengefahrenkarten für Berliner Misch- bzw. Regenwassereinzugsgebiete“. Voraussetzung sind Daten zu Topographie, Gebäuden, Straßen, Versiegelung und bodenkundlichen Kennwerten sowie Kanalnetzdaten . Für die 1D-Modellierung des Kanalnetzes wird das aktuelle Kanalnetz (Misch- oder Trennkanalisation) der BWB verwendet. Die Entwässerungsinfrastruktur wird durch ein Kanalnetzmodell abgebildet, wobei dieses u.a. Schächte, Straßenabläufe, Haltungen und Haltungsflächen berücksichtigt. Auf Grundlage des digitalen Geländemodells wird ein detailliertes, lückenloses und überlappungsfreies 2D-Oberflächenmodell erstellt und um standardisierte Dachformen der Gebäudedaten ergänzt. Mauern oder Bordsteine werden durch Bruchkanten berücksichtigt. Die Oberflächenbeschaffenheit des Untersuchungsgebietes beeinflusst die Abflussbildung und -konzentration, daher wird basierend auf den entsprechenden Datengrundlagen (siehe Kapitel Datengrundlage) zwischen Gebäudeflächen, Straßen und Wegen, Gewässer und Grünflächen unterschieden. Mauern, Bordsteine oder ähnliche linienhafte Elemente können Abflusshindernisse darstellen, werden aufgrund der Auflösung jedoch nicht durch das DGM abgebildet und werden – falls sie abflussrelevant sind – nachträglich über Bruchkanten berücksichtigt. Maßgebliche Datensätze für Gebäudeflächen sind die ALKIS-Gebäude und der Datensatz der Gründächer (im Bereich der Kleingärten). Bei der Abflussbildung von Dachflächen wird zwischen einleitenden und nicht einleitenden Dächern basierend auf den Daten der Erfassung des Niederschlagsentgelts unterschieden. Einleitende Dächer werden in der Modellierung als direkt an den Kanal angeschlossen betrachtet (1D-Abflussbildung). Bei nicht einleitenden Dächern erfolgt die Abflussbildung über das Oberflächenabflussmodell. In diesem Fall wird der effektive Niederschlag auf die umliegende Oberfläche verteilt, indem das Prinzip der Randverteilung angewendet wird. Straßen und Wege umfassen alle befestigten Flächen, wie Straßen, Wege, Plätze und private versiegelte Flächen. Die Abflussbildung dieser Flächen erfolgt über das 2D-Oberflächenabflussmodell und es wird nicht zwischen einleitend und nicht einleitend unterschieden. Als Gewässerflächen werden alle stehenden Gewässer und Fließgewässer aus dem ALKIS-Datensatz angenommen. Alle restlichen Flächen werden als Grünflächen angesetzt. Für diese Flächen werden im Modell entsprechende Abflussparameter, wie Benetzungs- und Muldenverluste sowie Anfangs- und Endabflussbeiwerte, basierend auf Literaturwerten, angesetzt. Das Modell bildet den Rückhalt der Vegetation (Interzeption), die Versickerungsfähigkeit des Bodens und die Oberflächenrauheiten ab. Für Hochwasserrisikogebiete (SenMVKU, 2024) wurden in Berlin im Rahmen der Hochwasserrisikomanagementrichtlinie bereits Hochwassergefahrenkarten erarbeitet und Überschwemmungsgebiete ausgewiesen. Um keine Überschneidungen mit den Starkregengefahrenkarten zu erzielen, werden diese Gewässer als hydraulisch voll leistungsfähig angenommen. Außerdem wird für bestimmte Gewässer (z.B. Gewässer 1. Ordnung, Nordgraben) angenommen, dass diese bei kurzen Starkregenereignissen ausreichend hydraulisch leistungsfähig sind. Ein „Anspringen“ ist erst bei länger anhaltenden, räumlich ausgeprägteren Niederschlagsereignissen zu erwarten. Das Modell geht davon aus, dass ein Austritt von Wasser und somit eine Überflutung von diesen Gewässern methodisch nicht möglich ist. Außerdem werden diese Gewässer mit einem einheitlichen Vorflutwasserstand für ein mittleres Hochwasser (für das seltene und außergewöhnliche Ereignis) sowie für ein 100-jährliches Hochwasser (für das extreme Ereignis) angenommen. Im Modell werden für das seltene und außergewöhnliche Ereignis die tatsächlichen Gewässerverrohrungen bzw. -durchlässe angesetzt. Für das Szenario Extremereignis gilt, dass Durchlässe teilverklaust (Durchmesser > 0,5 m (> DN 500)) oder vollständig verklaust (Durchmesser ≤ 0,5 m (≤ DN 500)) angenommen werden, es sei denn, ein Raumrechen verhindert eine Verklausung. Mit dem aufgestellten Modell werden die Überflutungen von Niederschlagsszenarien mit unterschiedlicher Jährlichkeit berechnet, wobei für die Niederschlagshöhen die koordinierte Starkniederschlagsregionalisierung und -auswertung (KOSTRA) des Deutschen Wetterdienstes (DWD) zugrunde gelegt werden. Es kommt die Revision des Datensatzes KOSTRA-DWD-2020 zum Einsatz. Folgende Szenarien werden im Rahmen des Starkregenrisikomanagements in Berlin betrachtet: seltenes Ereignis : 30 bzw. 50-jährliches Niederschlagsereignis (T = 30a bzw. T = 50a, Dauerstufe 180 Min.) mit einer Euler-Typ II Niederschlagsverteilung außergewöhnliches Ereignis : 100-jährliches Niederschlagsereignis (T = 100a, Dauerstufe 180 Min.) mit einer Euler-Typ II Niederschlagsverteilung extremes Ereignis : 100 mm Niederschlagsereignis in einer Stunde (T extrem) mit einer Blockregenverteilung. Basierend auf einer Sensitivitätsanalyse wurde die maßgebliche Dauerstufe mit 180 Minuten für Berlin ermittelt, wobei hier der höchste Wasserstand als maßgeblich betrachtet wird. Für die Intensität und für den zeitlichen Niederschlagsverlauf wird die Euler-Typ II Verteilung (seltenes und außergewöhnliches Ereignis) oder ein Blockregen mit einer Regendauer von 60 Minuten (extremes Ereignis) angenommen. Neben der Beregnungszeit, die der Dauerstufe der betrachteten Szenarien entspricht, wird in der Modellierung jeweils eine einstündige Nachlaufzeit berücksichtigt. Die Plausibilitätsprüfung erfolgt aufgrund der Ergebnisse des außergewöhnlichen Ereignisses. Es werden unplausible Abflusspfade und Wasseransammlungen ggf. durch Ortsbegehungen geprüft, und nicht berücksichtigte, hydraulisch relevante Strukturen nachgepflegt. Die Methode ist sehr daten- und rechenintensiv, so dass sie nicht berlinweit, sondern nur für ausgewählte Bereiche sukzessive angewandt werden kann. Dafür bietet sie relativ genaue und belastbare Ergebnisse und mit der Methode lassen sich die Abflussbildung und Abflusskonzentration nachvollziehen. Es werden kontinuierlich weitere Gebiete mit der gekoppelten 1D/2D Simulation gerechnet und anschließend online verfügbar gemacht. Die nachfolgende Tabelle zeigt, für welche Gebiete bisher Starkregengefahrenkarten erarbeitet wurden.

Meerbusch: Wetterwarnungen

Aktuelle Warnungen des Deutschen Wetterdienstes für den Rhein-Kreis Neuss. Quelle: [https://www.dwd.de/DE/wetter/warnungen_gemeinden/warnWetter_node.html?ort=Meerbusch](https://www.dwd.de/DE/wetter/warnungen_gemeinden/warnWetter_node.html?ort=Miesbach)

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