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87 Datensätze

Klima und Wetter

Alles zurücksetzen

Luftqualitätsdaten SmartAQnet

Im mFUND geförderten Projekt SmartAQnet wurde von 04/2017 - 09/2020 ein Luftqualitätsmessnetz im Raum Augsburg aufgebaut. Das Projekt verfolgte den Ansatz sowohl selbst Daten zu nehmen als auch Daten aus externen Quellen zu integrieren.

Die Daten beinhalten Luftqualitätsdaten angefangen bei bürgerbetriebenen Ultra-Low-Cost Sensoren über ein Netz aus Mid-Cost Sensoren der Fa Grimm bis hin zu hochpräzisen Referenzstationen.

Die Daten liegen im OGC-SensorThings Standard vor (eine detaillierte API Dokumentation findet sich z.B. unter https://developers.sensorup.com/docs/) und sind über die REST-API frei zugänglich. Ein Dashboard zum browsen der Datenbank über eine grafische Schnittstelle ist zudem unter https://www.smartaq.net/en/dashboard/#/home verfügbar.

Der Datensatz beinhaltet insbesondere:

- ca. 60 bürgerbetriebene SDS011 Sensoren
- 9 SDS011 Sensoren, die mobil auf Fahrradrouten eingesetzt wurden
- ca. 50 EDM80 im Projekt entwickelte mid-cost Geräte der Fa. Grimm
- 6 EDM164 der Fa. Grimm
- 3 Ceilometer
- 1 SODAR-RASS
- 1 Messcontainer mit einer Vielzahl an Geräten
- 5 Meteorologische Stationen
- 3 Drohnen (Höhenprofile)

Die Datenbank umfasste bei Projektende 09/2020 über 220 mio. Observations und vergrößert sich durch weiterlaufende Messungen konstant weiter.

Disclaimer:

Bitte beachten:
Die Bewertung der Luftqualität erfolgt nach der EU-Luftqualitätsrichtlinie 2008/50/EG, die in Deutschland im Wesentlichen mit der 39. Verordnung zur Durchführung des Bundes-Immissionsschutzgesetzes (Verordnung über Luftqualitätsstandards und Emissionshöchstmengen - 39. BImSchV) in nationales Recht umgesetzt wurde. Die hier heruntergeladenen Messdaten können nicht zur Bewertung der Luftqualität gemäß 39. BImSchV herangezogen werden.

The data provided on this website has been collected for research purposes within the SmartAQnet research project funded by the Federal Ministry of Transport and Digital Infrastructure (BMVI) (funding code: 19F2003). Please note that since the data was collected automatically by various systems and for the most part not validated, the disclaimer of warranty and limitation of liability associated with the user license (see Legal Disclosures) must be observed. In particular, we would like to explicitly point out principle-related errors and inaccuracies in the data, since, for example, the sensors used were partly operated by laypersons, deliberately outside the specifications of the manufacturers or were not subjected to calibration. Therefore, data contained should not be regarded as "measurements" in the usual sense. We also do not exclude the possibility of errors when importing external measurements or metadata. In case of doubt, refer directly to the referenced source (that may be explicitly suitable for other purposes). In particular, this data collection in itself is not suitable for monitoring or evaluating the quality of outdoor air at the referenced locations.

mFUND-Projekt: SmartAQnet, FKZ: 19F2003

Klima und Wetter
Bereitgestellt durch

Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Institut für Telematik, Forschungsgruppe TECO

Art des Datenzugangs

Dateidownload / API

Aktualität der Datensatzbeschreibung

06.03.2023

Zeitbezug der Daten

01.04.2017 —

Raumbezug

mCLOUD Metadatenkatalog

Das BMDV Open-Data-Portal mCLOUD bietet unter https://mcloud.de/export/ eine Exportschnittstelle (REST-API) an, über die Daten als RDF nach der DCAT-AP.de Spezifikation oder als CSV exportiert werden können.
Export als DCAT-AP.de in RDF/XML:
Basispfad: https://mcloud.de/export/datasets
Export als CSV:
Basispfad: https://mcloud.de/export/csv/datasets
Parameter:
Die Parameter in den Requests sind angelehnt an die Parameter im Portal bei einer abgesetzten Suche (URL). Am Ende einer Trefferseite im Portal wird auch immer der Export angeboten. Eine Möglichkeit ist also, ganz normal über das Portal zu suchen und dann am Ende einer Seite die Export URL zu kopieren.
Einzelner Datensatz
Ein einzelner Datensatz kann durch anhängen der UUID abgerufen werden.
Z.B. https://mcloud.de/export/datasets/922e436b-2f0d-42d7-b3f4-528debab8b87
Dieser Export steht in der mCLOUD im Datensatz als "Link zu den Metadaten" direkt zur Verfügung.
Vordefinierte Filter:
Alle Datensätze, die in den letzten 24 Stunden hinzugekommen sind: filter=newdatasets https://mcloud.de/export/datasets?filter=newdatasets Alle Datensätze, die in den letzten 24 Stunden geändert wurden (beinhaltet auch neu hinzugekommene Sätze): filter=modifieddatasets https://mcloud.de/export/datasets?filter=modifieddatasets
Paging (default):
pageSize=10 (Anzahl Sätze auf einer Seite) page=1 (erste Seite anzeigen) https://mcloud.de/export/datasets?page=1&pageSize=10 Im DCAT-AP.de Export werden am Anfang immer Navigationsinformationen mit ausgegeben: itemsPerPage (= pageSize Parameter) totalItems (Gesamtanzahl) firstPage (= erste Seite für page Parameter) lastPage (= letzte Seite für page Parameter)
Suchbegriff:
query=Fahrzeug
https://mcloud.de/export/datasets?query=Fahrzeug
Suchfacette:
aggs=...
Dahinter wird die Facette genau wie auch im Portal Request angegeben. Die Kodierung ist zu beachten:
format%3ACSV = Art des Zugangs "CSV"
categories%3Aroads = Kategorie "Straße"
format%3ACSV%40%40categories%3Aroads = Art des Zugangs "CSV" UND Kategorie "Straße"

Zusammen:
aggs=format%3ACSV%40%40categories%3Aroads
https://mcloud.de/export/datasets?aggs=format%3ACSV%40%40categories%3Aroads

Hier die Suche im Portal, daran kann man sich orientieren:
https://mcloud.de/web/guest/suche/-/results/filter/auto/format%3ACSV%40%40categories%3Aroads/0
Am Ende der Seite befindet sich auch der Link (als RDF):
https://mcloud.de/export/datasets?page=1&pageSize=1147&sortOrder=desc&sortField=latest&aggs=format%3ACSV%40%40categories%3Aroads
Sortierfeld:
Keine Angabe sortiert nach ID der Datensätze
sortField=relevance (Relevanz)
sortField=latest (Aktualität)
Sortierreihenfolge:
sortOrder=asc (aufsteigend, Default)
sortOrder=desc (absteigend)

Bahn
Wasserstraßen und Gewässer
Infrastruktur
Klima und Wetter
Luft- und Raumfahrt
Straßen
Bereitgestellt durch

Bundesministerium für Digitales und Verkehr (BMDV)

Art des Datenzugangs

API

Aktualität der Datensatzbeschreibung

06.03.2023

Aktualisierungsfrequenz

Täglich

Schadstoffbelastung

Visualisierung von Schadstoffbelastungen für Deutschland und Belastungsreichweiten bzw. -dichten für die Gemeinde Stuttgart

Klima und Wetter
Bereitgestellt durch

DBI - Gastechnologisches Institut gGmbH

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

06.03.2023

Raumbezug

Baumkataster Bundeseisenbahnvermögen (BEV)

Das Baumkataster des BEV umfasst die Darstellung der Bäume auf den Liegenschaften im Eigentum des BEV als Grundlage für die Baumkontrollen zur Verkehrssicherung. Wesentliche Datenfelder sind: Standort, Gattung/Art, Pflanzjahr, Kronenumfang, Stammdurchmesser, biologische Parameter und Schadensmerkmale. Die Sachdaten liegen in einer Datenbank vor. Erfasst wird im Rahmen fortlaufender Baumersterfassungen. Die Fortschreibungen erfolgen durch die vorgeschriebenen Baumregelkontrollen zur Verkehrssicherung. Jedem Baum sind die folgenden Datenfelder zugeordnet: Standort, Gattung/Art, Pflanzjahr, Kronendurchmesser, Stammumfang usw. Diese Daten werden jährlich mit Stand 1. Januar aktualisiert und stehen im Format XML als Download zur Verfügung.

Klima und Wetter
Bereitgestellt durch

Bundeseisenbahnvermögen (BEV) - Hauptverwaltung - Immobilien

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

06.03.2023

Aktualisierungsfrequenz

Jährlich

Raumbezug

mFUND - U-SARAH - BAB 5 - berechnete Emissionen auf Basis einer Verkehrsflusssimulation

Dieser Datensatz ist im Rahmen des mFUND-Projekte "Umwelt- und lärmabhängige Steuerung von Streckenbeeinflussungsanlagen – U-SARAH" entstanden.

Auf Basis von tatsächlich gemessenen Verkehrsdaten an mehreren Messquerschnitten und den angezeigten Schaltbildern wurde eine mikroskopische Verkehrsflusssimulation mit PTV Vissim erstellt und kalibriert. In der Simulation wurde das auf der Strecke aktive Steuerungsprogramm der Streckenbeeinflussungsanlage nachgebildet. Es wurden auf Basis des Handbuchs für Emissionsfaktoren des Strassenverkehrs (HBEFA) verschiedene Emissionen (NOx, PM, CO2) berechnet. Diese wurden in eine im Projekt erweiterte Steuerungslogik integriert. Zwei verschiedene Implementierungen wurden in der Simulation überprüft und die Differenz der Emissionen berechnet.

mFUND-Projekt: U-SARAH, FKZ: 19F1005B

Straßen
Klima und Wetter
Bereitgestellt durch

Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

06.03.2023

Aktualisierungsfrequenz

Niemals

Raumbezug

Mittlere Temperaturänderung der Jahreszeiten im Verlauf der Zeit

Mit MPI-ESM simulierte Änderung der für einzelne Jahreszeiten gemittelten bodennahen Lufttemperatur in Grad gegenüber den entsprechenden für den Zeitraum 1986-2005 simulierten Jahreszeiten.

Szenarien:
RCP2.6 (2-Grad-Ziel)
RCP4.5 (verzögerter Klimaschutz)
RCP8.5 (Business-as-usual)

Interaktive Visualisierung der Daten: www.dkrz.de/webvis/

mFUND-Projekt: WebEnVisWetter, FKZ: 19F1051A

Klima und Wetter
Bereitgestellt durch

Deutsches Klimarechenzentrum GmbH (DKRZ)

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

06.03.2023

Zeitbezug der Daten

01.01.2000 — 01.01.2096

Aktualisierungsfrequenz

Niemals

Raumbezug

Mittlere Temperaturänderung im Verlauf der Zeit

Mit MPI-ESM simulierte Änderung der mittleren bodennahen Lufttemperatur in Grad gegenüber dem Zeitraum 1986-2005.

Szenarien:
RCP2.6 (2-Grad-Ziel)
RCP4.5 (verzögerter Klimaschutz)
RCP8.5 (Business-as-usual)

Interaktive Visualisierung der Daten: www.dkrz.de/webvis/

mFUND-Projekt: WebEnVisWetter, FKZ: 19F1051A

Klima und Wetter
Bereitgestellt durch

Deutsches Klimarechenzentrum GmbH (DKRZ)

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

06.03.2023

Zeitbezug der Daten

01.01.1996 — 01.01.2100

Aktualisierungsfrequenz

Niemals

Raumbezug

FloWKar - FlottenWetterKarte

Projektkontext: https://www.flowkar.io/

Problemstellung

Es herrscht Konsens, dass die aktuell verfügbare räumliche und zeitliche Auflösung der Wetterbeobachtung nicht die Anforderungen des Autonomen Fahrens erfüllen kann, ein signifikanter Ausbau der infrastrukturseitigen Messstellen ist jedoch nicht wirtschaftlich. Eine Erweiterung des Netzes, speziell an neuralgischen Punkten, zum Schließen von Messlücken zur Sicherung der Verkehrswege und Schutz der Allgemeinheit vor wetterbedingten Gefahren ist jedoch sehr wünschenswert.

Projektziel

Die Umweltsensorik aus den Assistenzsystemen dem Fahrzeugportfolio der AUDI AG und weiterer Konzernmarken kann verschiedene Umweltdaten aufzeichnen. Da in diesem System verschiedenste Wetterdaten ermittelt oder auch errechnet werden können, sind diese Daten möglicherweise dazu geeignet, Lücken in der Wetterbeobachtung und in Wetterprognosen zu schließen.

Datensätze

Um dieses Potential zu bewerten, wird im Projektverbund mit Hilfe von Laborexperimenten sowie Realfahrten in ausgewählten Regionen Deutschlands eine erste Datengrundlage sowohl mit etablierter als auch neuartiger Sensorik geschaffen und nach meteorologischen Qualitätsmaßstäben beurteilt.

Hier auf der mCloud verlinkt die AUDI AG ausgewählte Aufzeichnungen aus Messkampagnen aus ihrem Teilvorhaben. Messkampagnen wurden sowohl stationär am Werk Ingolstadt durchgeführt ebenso wie in Kooperation und mit (Referenz-)Fahrzeugen des Deutschen Wetterdienstes.

Weiterführende Information zum Ursprung der hier bereitgestellten Daten (englisch):
https://public.flowkar.io/publications/

Lizenzvereinbarung:
https://public.flowkar.io/license.txt

mFUND-Projekt: FloWKar, FKZ: 19F2045A

Klima und Wetter
Bereitgestellt durch

AUDI AG

Art des Datenzugangs

Portal

Aktualität der Datensatzbeschreibung

06.03.2023

Zeitbezug der Daten

01.01.2019 —

Aktualisierungsfrequenz

Unregelmäßig

Raumbezug

Jahresverlauf der prozentualen Niederschlagsänderung für den Zeitraum 2071-2100 gegenüber 1986-2005

Mit MPI-ESM für den Zeitraum 2071-2100 gegenüber 1986-2005 simulierte mittlere prozentuale Änderung der Niederschläge im Jahresverlauf.

Szenarien:
RCP2.6 (2-Grad-Ziel)
RCP4.5 (verzögerter Klimaschutz)
RCP8.5 (Business-as-usual)

Interaktive Visualisierung der Daten: www.dkrz.de/webvis/

mFUND-Projekt: WebEnVisWetter, FKZ: 19F1051A

Klima und Wetter
Bereitgestellt durch

Deutsches Klimarechenzentrum GmbH (DKRZ)

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

06.03.2023

Zeitbezug der Daten

01.01.2071 — 01.01.2100

Aktualisierungsfrequenz

Niemals

Raumbezug

Oberflächentemperatur (Landsat), aggregiert, Dresden

Mittelwerte der Oberflächentemperatur (Land Surface Temperature - LST) für Dresden basierend auf Satellitenbeobachtungen der Landsat-Missionen 7-9. Die Mittelwerte wurden über die Jahre 2013-2021 für folgende Tage bzw. Jahreszeiten berechnet:

Sommertage - alle Tage mit Maximaltemperaturen >=25°C und <30°C
Heißer Tage - alle Tage mit Maximaltemperaturen >=30°
Tropennächte - alle Tage mit Minimaltemperaturen >=20°
Sommer - Monate Juni, Juli, August
Warme Saison - Monate Mai, Juni, Juli, August, September
Kalte Saison - Monate Januar, Februar, März, April, Oktober, November, Dezember

Die Aggregate repräsentieren jeweils die Bedingungen in den Morgenstunden zur Überflugzeit der Satelliten (ca. 10Uhr).
Die Daten werden als GeoTiff-Dateien zur Verfügung gestellt. Zu jeder LST-Datei mit den Mittelwerten wird eine weitere Datei bereitgestellt, welche die Anzahl an Satellitenbeobachtungen pro Pixel (Counts) enthält, die in den jeweiligen Mittelwert eingeflossen sind.

mFUND-Projekt: KLIPS, FKZ: 19F2134

Klima und Wetter
Bereitgestellt durch

Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e. V. (DLR)

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

06.03.2023

Zeitbezug der Daten

01.01.2013 — 31.12.2021

Aktualisierungsfrequenz

Unregelmäßig

Raumbezug

11 - 20 von 87 Datensätzen

Ergebnisse als CSV oder RDF/XML