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Similar terms

s/meterologie/Meteorologie/gi

CDC (Climate Data Center)

Free access and download to of a growing selection of DWD’s climate data. Via CDC Search you will find data for direct download and interactive access to station data. The interactive mode gives graphical and tabular previews of the German station data. In addition, all data sets remain accessible from our ftp server for direct download

Model Output Statistics for Darmstadt (L886)

DWD’s fully automatic MOSMIX product optimizes and interprets the forecast calculations of the NWP models ICON (DWD) and IFS (ECMWF), combines these and calculates statistically optimized weather forecasts in terms of point forecasts (PFCs). Thus, statistically corrected, updated forecasts for the next ten days are calculated for about 5400 locations around the world. Most forecasting locations are spread over Germany and Europe. MOSMIX forecasts (PFCs) include nearly all common meteorological parameters measured by weather stations. For further information please refer to: [in German: https://www.dwd.de/DE/leistungen/met_verfahren_mosmix/met_verfahren_mosmix.html ] [in English: https://www.dwd.de/EN/ourservices/met_application_mosmix/met_application_mosmix.html ]

Model Output Statistics for Spiekeroog (SWN) (E031)

DWD’s fully automatic MOSMIX product optimizes and interprets the forecast calculations of the NWP models ICON (DWD) and IFS (ECMWF), combines these and calculates statistically optimized weather forecasts in terms of point forecasts (PFCs). Thus, statistically corrected, updated forecasts for the next ten days are calculated for about 5400 locations around the world. Most forecasting locations are spread over Germany and Europe. MOSMIX forecasts (PFCs) include nearly all common meteorological parameters measured by weather stations. For further information please refer to: [in German: https://www.dwd.de/DE/leistungen/met_verfahren_mosmix/met_verfahren_mosmix.html ] [in English: https://www.dwd.de/EN/ourservices/met_application_mosmix/met_application_mosmix.html ]

Model Output Statistics for Saldenburg-Entschenreuth (P586)

DWD’s fully automatic MOSMIX product optimizes and interprets the forecast calculations of the NWP models ICON (DWD) and IFS (ECMWF), combines these and calculates statistically optimized weather forecasts in terms of point forecasts (PFCs). Thus, statistically corrected, updated forecasts for the next ten days are calculated for about 5400 locations around the world. Most forecasting locations are spread over Germany and Europe. MOSMIX forecasts (PFCs) include nearly all common meteorological parameters measured by weather stations. For further information please refer to: [in German: https://www.dwd.de/DE/leistungen/met_verfahren_mosmix/met_verfahren_mosmix.html ] [in English: https://www.dwd.de/EN/ourservices/met_application_mosmix/met_application_mosmix.html ]

MKonthly assessment of TPW for Europe

Assessment texts on monthly mean tropospheric precipitable water, provided by ECSM - European Climate System Monitoring, WMO Regional Climate Centre (RCC) on Climate Monitoring

Model Output Statistics for LOS ANGELES (INT. AIRPORT) (72295)

DWD’s fully automatic MOSMIX product optimizes and interprets the forecast calculations of the NWP models ICON (DWD) and IFS (ECMWF), combines these and calculates statistically optimized weather forecasts in terms of point forecasts (PFCs). Thus, statistically corrected, updated forecasts for the next ten days are calculated for about 5400 locations around the world. Most forecasting locations are spread over Germany and Europe. MOSMIX forecasts (PFCs) include nearly all common meteorological parameters measured by weather stations. For further information please refer to: [in German: https://www.dwd.de/DE/leistungen/met_verfahren_mosmix/met_verfahren_mosmix.html ] [in English: https://www.dwd.de/EN/ourservices/met_application_mosmix/met_application_mosmix.html ]

Klimaanalyse 2022

Deutscher Wetterdienst DWD 1996: Klimakarten für das Land Berlin, Teil 1: Bioklima Berlin, Gutachten im Auftrag der Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Umweltschutz und Technologie, unveröffentlicht. GEO-NET 2013: Klimaökologische Untersuchung „Tempelhofer Freiheit“ in Berlin – Entwurf Rev. 02, im Auftrag der Tempelhof Projekt GmbH, Berlin unveröffentlicht. GEO-NET 2022: Regionale Kaltluftströmungen in Deutschland. Eigene Untersuchung. Unveröffentlicht. Groß, G. 1989: Numerical simulation of the nocturnal flow systems in the Freiburg area for different topographies, in: Beitr. Phys. Atmosph.,H 62, S. 57-72. Groß, G. 2002: The exploration of boundary layer phenomena using a nonhydrostatic mesoscale model, in: Meteor.Z.schr. Vol. 11 Nr.5, S.701-710. Höppe, P. 1984: Die Energiebilanz des Menschen. Münchener Universitätsschriften, Meteorol. Inst., Wiss. Mitt. 49. Höppe, P., Mayer, H. 1987: Planungsrelevante Bewertung der thermischen Komponente des Stadtklimas. Landschaft und Stadt 19 (1), S. 22–29. Kiese, O. et al. 1992: Stadtklima Münster. Entwicklung und Begründung eines klimarelevanten Planungskonzeptes für das Stadtgebiet von Münster. Stadt Münster – Werkstattberichte zum Umweltschutz 1/1992. Landesamt für Gesundheit und Soziales (LAGeSo) (Hrsg.) 2014: Verzeichnis der Krankenhäuser und Privatentbindungsanstalten, Stand 06/2014, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/lageso/service/downloadcenter/ (Zugriff: 01.08.2024) Landesvermessung und Geobasisinformation Brandenburg (LGB) 2022: Amtliches Liegenschaftskatasterinformationssystem (ALKIS), Potsdam Internet: https://geobasis-bb.de/lgb/de/geodaten/liegenschaftskataster/alkis/ (Zugriff: 01.08.2024) Landesvermessung und Geobasisinformation Brandenburg (LGB) 2013: Digitales Geländemodell (DGM), Potsdam Internet: https://geobasis-bb.de/lgb/de/geodaten/3d-produkte/gelaendemodell/ (Zugriff 28.07.2020) Matzarakis, A., Mayer, H., 1996: Another Kind of Environmental Stress: Thermal Stress. 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SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Baue und Wohnen Berlin) (Hrsg.) 2020: Flächennutzung und Stadtstruktur – Dokumentation der Kartiereinheiten und Aktualisierung des Datenbestandes, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/_assets/literatur/nutzungen_stadtstruktur_2020.pdf (Zugriff 23.05.2025) SenStadtUm (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Umwelt Berlin) (Hrsg.) 2015: GEO-NET Umweltconsulting GmbH, Hannover: GIS-gestützte Modellierung von stadtklimatisch relevanten Kenngrößen auf der Basis hochaufgelöster Gebäude- und Vegetationsdaten; EFRE Projekt 027 Stadtklima Berlin, Abschlussbericht. Internet: https://gdi.berlin.de/data/ua_klimabewertung_2015/docs/Projektbericht_StadtklimaBerlin_SenStadtUm_IIID_2015.pdf (Zugriff 15.04.2026) SenStadtUm (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Umwelt Berlin) (Hrsg.) 2015c: PRISMA – Planungsraumbezogenes Informationssystem für Monitoring und Analyse, Berlin. Internet: /sen/sbw/stadtdaten/stadtwissen/sozialraumorientierte-planungsgrundlagen/prisma/(/sen/sbw/stadtdaten/stadtwissen/sozialraumorientierte-planungsgrundlagen/prisma/ (Zugriff 15.04.2026) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen Berlin) 2025a: Stadtklimaanalyse Berlin 2020/2022: Dokumentation der Datengrundlagen, Modellsimulation und Klimaanalyse. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/_assets/literatur/doku_klimaanalyse_2022.pdf (Zugriff 22.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen Berlin) 2025b: Klimamodellierung 2022: Auswertung von Messdaten ausgewählter Klimastationen in Berlin und Potsdam. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/_assets/literatur/doku_klimastationen_2022.pdf (Zugriff 22.04.2025) VDI (Verein Deutscher Ingenieure) 2008: Richtlinie VDI 3785, Blatt1, Methodik und Ergebnisdarstellung von Untersuchungen zum planungsrelevanten Stadtklima, Düsseldorf. 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SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung Berlin) (Hrsg.) 2001: Umweltatlas Berlin, Karte 04.07 Klimafunktionen, 1:50 000, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/klima/klimaanalyse/2000/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung Berlin) (Hrsg.) 2003: Umweltatlas Berlin, Karte 04.10 Klimamodell Berlin – Analysekarten, 1:50 000, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/klima/klimaanalyse/2001/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung Berlin) (Hrsg.) 2004: Umweltatlas Berlin, Karte 04.11 Klimamodell Berlin – Bewertungskarten, 1:50 000, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/klima/klimabewertung/2001/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung Berlin) (Hrsg.) 2009: Umweltatlas Berlin, Karte 04.10 Klimamodell Berlin – Analysekarten, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/klima/klimaanalyse/2005/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung Berlin) (Hrsg.) 2022: Umweltatlas Berlin, Karte 04.10 Klimamodellierung Berlin – Klimaanalysekarten 2022, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/klima/klimaanalyse/2022/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung Berlin) (Hrsg.) 2009: Umweltatlas Berlin, Karte 04.11 Klimamodell Berlin – Bewertungskarten, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/klima/klimabewertung/2005/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadtUm (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Umwelt Berlin) (Hrsg.) 2018: Umweltatlas Berlin, Karte 03.11.2 Verkehrsbedingte Luftbelastung im Straßenraum 2020 und 2025, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/luft/strassenverkehr-emissionen-und-immissionen/2018/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen Berlin) (Hrsg.) 2021: Umweltatlas Berlin, Karte 01.02 Versiegelung, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/boden/versiegelung/2021/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen Berlin) (Hrsg.) 2015: Umweltatlas Berlin, Karte 01.11.3 Naturnähe, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/boden/bodenfunktionskriterien/2015/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen Berlin) (Hrsg.) 2022: Umweltatlas Berlin, 2022, Karte 04.12 Entwicklung der Anzahl ausgewählter klimatologischer Kenntage, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/klima/klimawandel/2022/zusammenfassung/ SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen Berlin) (Hrsg.) 2022: Amtliches Liegenschaftskatasterinformationssystem (ALKIS), Berlin. Internet: https://gdi.berlin.de/geonetwork/srv/ger/catalog.search#/metadata/0a7c53a5-b29d-3f45-9734-1c811045e6c2 (Zugriff 16.04.2025) SenStadtUm (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Umwelt Berlin) (Hrsg.) 2016: Umweltatlas Berlin, Karte 04.11 Klimamodell Berlin – Planungshinweiskarte Stadtklima, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/klima/klimabewertung/2015/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen Berlin) (Hrsg.) 2020: Umweltatlas Berlin, Reale Nutzung der bebauten Flächen / Grün- und Freiflächenbestand 2020. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/nutzung/flaechennutzung/2020/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen Berlin) (Hrsg.) 2020: Umweltatlas Berlin, Gebäudehöhen. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/nutzung/gebaeudehoehen/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen Berlin) (Hrsg.) 2020: Umweltatlas Berlin, Vegetationshöhen. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/biotope/vegetationshoehen/2020/methode/ (Zugriff 16.04.2025)

GTS Bulletin: SADL40 EDZW - Surface data (details are described in the abstract)

The SADL40 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SA): Aviation routine reports A1A2 (DL): Germany (The bulletin collects reports from stations: EDOP;SCHWERIN PARCHIM ;EDVK;KASSEL-CALDEN ;EDMO;OBERPFAFFENHOFEN ;EDXW;WESTERLAND SYLT ;EDTL;LAHR ;EDDV;HANNOVER ;EDDW;BREMEN ;EDFH;FRANKFURT-HAHN ;EDDR;SAARBRUECKEN ;EDDS;STUTTGART ;EDDT;BERLIN-TEGEL INT ;EDDM;MUNICH INT ;EDTD;DONAUESCHINGEN-VILLINGEN ;EDDN;NUERNBERG;EDHI;HAMBURG-FINKENWERDER ;EDHL;LUEBECK BLANKENSEE ;EDDP;LEIPZIG HALLE ;EDFM;MANNHEIM-CITY ;EDHK;KIEL-HOLTENAU ;EDBC;COCHSTEDT ;EDVE;BRAUNSCHWEIG WOLFSBURG ;EDDK;COLOGNE BONN ;EDJA;MEMMINGEN ALLGAU ;EDDL;DUESSELDORF INT ;EDDE;ERFURT ;EDDF;FRANKFURT AM MAIN INT ;EDDG;MUENSTER OSNABRUECK ;EDDH;HAMBURG ;EDLW;DORTMUND ;EDDC;DRESDEN ;EDDB;BERLIN-Brandenburg INT ;EDLV;NIEDERRHEIN ;EDLP;PADERBORN LIPPSTADT ;EDLN;MOENCHENGLADBACH ;EDNY;FRIEDRICHSHAFEN ;EDSB;KARLSRUHE BADEN-BADEN ;EDMA;AUGSBURG ;EDQM;HOF-PLAUEN ;EDRZ;ZWEIBRUECKEN ;EDAC;ALTENBURG-NOBITZ ;EDTY;SCHWAEBISCH HALL ;EDAH;HERINGSDORF ;EDGS;SIEGERLAND ;) (Remarks from Volume-C: COMPILATION FOR REGIONAL EXCHANGE)

Forschergruppe (FOR) 1598: From Catchments as Organised Systems to Models based on Dynamic Functional Units (CAOS)

Within phase 2 of the CAOS research unit we will work towards a holistic framework to explore how spatial organization alongside with spatial heterogeneity controls terrestrial water and energy cycles in intermediate scale catchments. 'Holistic' means for us to link the 'how' to the 'why' by drawing from generic understanding of landscape formation and biotic controls on processes and structures as well as to rely on exemplary experimental learning in a hypothesis and theory based manner. This also implies treatment of soil, vegetation and atmosphere as coupled system rather than a linear combination of different compartments. To jointly work towards this goal we propose 7 projects which will closely cooperate within two overarching work packages:WP1: Linking hydrological similarity with landscape structure across scalesWP2: Searching for appropriate catchment models and organizing principles. Within WP1 we will further refine the existing stratified multi-method and multi-sensor setup to search for functional entities in the Attert and, if they exist, to learn in an exemplary manner which structural features control functional characteristics. This essentially includes identification of suitable metrics to discriminate functional and structural similarity from data as well as identification of useful quantitative descriptors for the rather fuzzy term 'hydrological function'. Overall we aim to synthesize a protocol to decide 'where to assess which data for what reasons' for characterizing hydrological functioning across a scale range of four orders of magnitude.Within WP2 we will foster our distillery of parsimonious and nevertheless physically consistent model structures which rely on observable quantities and make use of symmetries in the landscape to simplify the governing model equations in a hypothesis based manner. To this end we will compare concurring model structures (among those the CAOS model) and work towards a framework for an objective model inter comparison with special emphasis on a) the added value of different data/information sources and b) on consistency of predictions with respect to distributed dynamics and integral flows. Additionally, we aim in WP2 at linking the 'how' to the 'why' by synthesizing testable hypotheses that could explain whether spatial organization has evolved in accordance with candidate organizing principles. Ecology, fluvial geomorphology and thermodynamics offer a large set of candidate organizing principles for this issue. Based on our recent work we will focus especially on thermodynamic limits and optimality principles like maximum entropy production, explore their value for uncalibrated hydrological predictions and work out the necessary requirements on data and models for testing these principles. We put special emphasis on a possible experimental falsification of these candidate principles; also in close collaboration with the B2-Landscape Evolution Observatory in Tucson, Arizona.

Model Output Statistics for WALVIS BAY-PELICAN POINT (68104)

DWD’s fully automatic MOSMIX product optimizes and interprets the forecast calculations of the NWP models ICON (DWD) and IFS (ECMWF), combines these and calculates statistically optimized weather forecasts in terms of point forecasts (PFCs). Thus, statistically corrected, updated forecasts for the next ten days are calculated for about 5400 locations around the world. Most forecasting locations are spread over Germany and Europe. MOSMIX forecasts (PFCs) include nearly all common meteorological parameters measured by weather stations. For further information please refer to: [in German: https://www.dwd.de/DE/leistungen/met_verfahren_mosmix/met_verfahren_mosmix.html ] [in English: https://www.dwd.de/EN/ourservices/met_application_mosmix/met_application_mosmix.html ]

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