Die Klimaanalysekarten sind Ergebnis einer durchgeführten gesamtstätischen Klimamodellierung im Land Berlin. Sie bilden den stadtklimatischen Ist-Zustand an einem durchschnittlichen autochthonen Sommertag ab. Die Klimaanalysekarten umfassen neben verschiedenen klimatischen Parametern, bestehend aus (1) dem bodennahen Windfeld und Kaltluftvolumenstromdichte, (2) die Luft- und (3) Oberflächentemperatur, (4) die nächtliche Abkühlung, sondern auch zwei thermische Bewertungsindizes, bestehend aus (5) dem PET und (6) dem 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. Die Karten der Klimaanalyse werden teilweise in einer Rasterdarstellung mit einer hohen räumlichen Auflösung von 10 m x 10 m sowie aggregiert auf etwa 25.000 Block- und Blockteilflächen angeboten.
Um das Stadtklima zu verbessern, ist es wichtig, Klimafaktoren wie Luft, Temperatur und Wind zu beobachten. Lange geschah dies in Berlin durch stationäre und mobile Messungen sowie durch die Interpretation von Daten zur Flächennutzung und Versiegelung. Diese Methoden erlaubten nur eingeschränkt die Untersuchung und Abgrenzung von lokalen oder regionalen Windzirkulations-Systemen – die sind für das Klima einer Stadt jedoch bedeutend. Das Klimamodell Berlin bietet deshalb Informationen zu den klimatischen Bedingungen für das Stadtgebiet sowie das nähere Umland, die nach den wichtigsten Parametern aufgeschlüsselt sind und 2005 mit einer Auflösung von 50 m x 50 m-Rastern durchgeführt wurden. Zentraler Baustein dieses Verfahrens ist das Simulationsmodell FITNAH , das die Wind- und Temperaturverhältnisse detailliert berechnen kann. Dadurch wird neben einer aktuellen Bestandsaufnahme der klimatischen Situation auch eine Genauigkeit erreicht, die fundierte Aussagen für die Maßstabsbereiche 1 : 100.000 bis 1 : 20.000 erlaubt. Die dargestellten Parameter umfassen die wichtigsten Größen wie bodennahe Lufttemperatur, Windfeld und bodennahe Strömungen. Alle werden zu jeweils zwei Zeiten, 22:00 und 06:00 Uhr, bezogen auf eine Höhe von zwei Metern, dargestellt. Die Beurteilung des Luftaustausches und des Luftmassenstroms erlaubt dabei die Abgrenzung der an Kaltluftentstehung bzw. Kaltluftabfluss beteiligten Grünflächen bzw. der grünbestimmten Siedlungsräume während einer warmen austauscharmen Sommernacht. Diese Informationen sind für die Planung von klimatischen Ausgleichsleistungen relevant. Die Inhalte dieses Jahrgangs sind historisch und nicht mehr aktuell. Einleitung Datengrundlage Methode Kartenbeschreibung Literatur Karten Download
Die Klimabewertungskarten bzw. auch Planungshinweise Stadtklima (PHK) bilden die Grundlage, um klimatische Belange in der Stadtplanung berücksichtigen zu können. Neben der Darstellung von belasteten Gebieten werden auch Entlastungsräume sowie Leitbahnen dargestellt. Die Planungshinweise bestehen insgesamt aus einer Gesamtbewertung sowie einer jeweils getrennten Bewertung der Tag- sowie Nachtsituation. Ergänzend werden in zwei weiteren Kartendarstellungen stadtklimatisch besonders belastete und vulnerable Gebiete sowie Maßnahmenempfehlungen, die u. a. zur Minderung der thermischen Belastung beitragen, angeboten. Die Maßnahmenempfehlungen sind jene des Stadtentwicklungsplans (StEP) Klima 2.0, die überschlägig auf Grundlage der Stadtstrukturtypen im Land Berlin bestimmt worden sind.
Trotz aller schönen Worte, sowohl in Deutschlands Nachhaltigkeitsstrategie als auch in den diversen Nachhaltigkeitsstrategien der Länder und Kommunen, ist es Realität, dass in der Regel immer noch Gewerbeflächen auf der grünen Wiese ausgewiesen werden, anstatt die reichlich vorhandenen Brachflächen zu nutzen. Dies auch der „Stadt der kurzen Wege“ zum Trotz. Das Märchen neuer Arbeitsplätze, gesamtdeutsch betrachtet, kann man auch nur mit dem Tunnelblick der jeweiligen Kommunen erzählen. Die Firmen und die Arbeitsplätze, die man dorthin locken will, gehen in anderen Städten verloren. Es bleibt also insgesamt ein Nullsummenspiel, mit Hinterlassung von neuen Gewerbebrachen in diesen anderen Kommunen. Diese anderen Kommunen locken dann wiederum Gewerbe auf die Grünflächen ihrer Kommune usw. Ein Schneeballsystem zu Lasten unserer Grünflächen und damit unserer Zukunft. DIESER KOMMUNALE GEWERBEKANIBALISMUS BINDET IMMENSE FINANZIELLE RESSOURCEN UND SCHLEIFT BUNDESWEIT DIE GRÜNZÜGE UNSERER STÄDTE! 5-Minuten-Netzrecherche Solingen – Schrodtberg, Piepersberg-West, Fürkeltrath 2 Dortmund – Groppenbruch Witten – Bebbelsdorf Remscheid – Erdbeerfelder Wuppertal – Schmiedestraße, Jägerhaus / Linde, Lichtscheid-Süd, Dorner Weg, Schöller West, Aprather Weg Hemer – Landhausen Vermutlich könnte man bundesweit ein Buch damit füllen. Von 2016-2024 – Verlust landwirtschaftlicher Flächen > 3058 km2 Von 2016-2024 – Zunahme Fläche Siedlung und Verkehr > 3012 km2 Das Zwischenziel 30 Ha/Tag auf dem Weg zu Nettonull im Jahr 2050 hat man ja mit aktuell 52 Ha/Tag krachend verfehlt und daher mal eben von 2020 auf 2030 verschoben. Flächenverbrauch belastet Böden, Wasserrückhalt, Stadtklima, Artenvielfalt und Landwirtschaft. Landwirtschaftliche Flächen sind ebenfalls Wirtschaftsflächen: Sie sichern Ernährung, regionale Wertschöpfung und Bodenfruchtbarkeit. Frage 1: Wieviele Kommunen haben bundesweit wieviel Ha Gewerbeflächen auf den Grünflächen im Außenbereich ihrer Städte ausgewiesen und wie groß war diese Fläche insgesamt in Deutschland? Frage: Wie will es der Bund schaffen, seine Flächenziele gemäß Nachhaltigkeitsstrategie tatsächlich zu erreichen, wenn die Kommunen dieses Ziel regelmäßig u.a. mit der Ausweisung von Grünflächen für neue Gewerbegebiete permanent torpedieren?
Im Rahmen des Forschungsprojekts "Klimaerlebnis Würzburg" am Zentrum Stadtnatur und Klimaanpassung (ZSK) wurden im Jahr 2018 acht Messstationen in Würzburg und Gerbrunn eingerichtet. Diese zeichnen seitdem an jedem Standort das Wetter und/oder die Leistungen der dortigen Bäume auf. Das Forschungsprojekt endete im Jahr 2022. Die Messstationen, durch orangefarbene Baumfässer erkennbar, werden seitdem aber weitergeführt.Das Projekt sollte aufzeigen,inwieweit sich das Klima und die Leistung der Bäume an verschiedenen Standorten in der Stadt unterscheiden undinwieweit sich Stadtbäume und Klima an einem Standort gegenseitig beeinflussen.Die bis heute weiter aufgezeichneten Messergebnisse sollen verdeutlichen, wie mit Hilfe von Bäumen und ihrer Ökosystemdienstleistungen die nachhaltige Stadt der Zukunft an die Folgen des Klimawandels angepasst werden kann. Zudem kann die Öffentlichkeit mit diesen Datenreihen für das Thema Stadtklima und Stadtgrün sensibilisiert werden. Um dies voranzutreiben, werden davon ausgewählte Datenspalten seit November 2024, unbereinigt und zu stündlichen Daten automatisiert zusammengefasst, hier auf dem Open Data Portal Würzburg veröffentlicht.An der Station in der Zu Rheinstraße sind mehrere Bäume der Art Robinia und Linde Tilia mit Sensoren versehen. Die Daten einer der Linden stehen in diesem Datensatz in der oben beschriebenen, verarbeiteten Form zur Verfügung.Allgemeines zu den Standorten wie der grobe Messaufbau, Hinweise zur Datennutzung und Verlinkungen zu weiterführenden Papern finden Sie im Folgenden.Messaufbau des Baumlabors und der WetterstationMithilfe des Saftflusssensors (1) kann der Wasserverbrauch des Baums bestimmt werden. Davon lässt sich die Kühlleistung durch Verdunstung ableiten und der Trockenstress abschätzen. Im Kronenraum wird die Temperatur für den Vergleich mit der Klimastation gemessen (2), um die Abkühlwirkung des Baumes zu bestimmen. Das Dendrometer (3) misst das Dickenwachstum des Stammes. Dadurch kann man berechnen, wieviel der gesamte Baum an Biomasse zunimmt und an CO2speichert. Der Bodenfeuchtesensor (4) misst den Wassergehalt im Wurzelraum. Damit kann auf die Wasserversorgung des Baumes geschlossen werden.Der Temperatur- und Feuchtesensor (6) misst die Lufttemperatur und die relative Luftfeuchtigkeit. Der Windsensor (7) erfasst Windrichtung und Windgeschwindigkeit. Mit diesen beiden Messgrößen kann der Frischlufteintrag, aber auch die Anströmungsrichtung festgestellt werden. Der Strahlungssensor (8) misst, wieviel Energie die Sonne am Erdboden freisetzt. Mit diesem Wert lässt sich feststellen, wie stark sich Flächen aufheizen. Ebenso lässt sich hiermit die photosynthetische Leistung des Baumes bestimmen. Aus Temperatur, Luftfeuchte, Windgeschwindigkeit und Solarstrahlung lässt sich die gefühlte Temperatur berechnen. Der Niederschlagssensor (9) erfasst Regen und Schnee.In den Datenloggern (10) werden die Messwerte gesammelt, gespeichert und alle 10 Minuten online versendet, um sie auf dem Smart City Hub Würzburg zu speichern und hier auf dem Open Data Portal stündlich aggregiert darzustellen. Bei einigen der Wetterstationen ist zudem ein Luftdruck-Barometer verbaut.Hinweis:Bei den zur Verfügung gestellten Daten handelt es sich um eine automatisiert abgeänderte Version der Rohdaten der einzelnen Stationen. Eine Qualitätskontrolle durch den Plattformbetreiber findet vorab nicht statt. Es ist daher punktuell mit Messfehlern und Messlücken zu rechnen. Für die Korrektheit der Daten wird keine Haftung übernommen. Quellenangabe:Quelle im Rohdatenformat: [Bis 13.11.2024 13 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/74e7c788-0882-4ffe-b0dc-74cb0e0fb782), [ab 13.11.2024 14 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/b976e56e-9fbf-42dd-86db-1677c2a5dc91?locale=en#iss=https%3A%2F%2Fidp.smartcityhub.smartandpublic.eu%2Frealms%2Fsmartcityhub)Autor(en): Projekt Klimaerlebnis Würzburg (2018-2022), Stadt Würzburg (2023-jetzt)Hinweis: Es gelten keine zusätzlichen Bedingungen.Für weiterführende Informationen, lesen Sie die aus dem Projekt "Klimaerlebnis Würzburg" hervorgegangenen Paper:Hartmann, Christian, et al. "The footprint of heat waves and dry spells in the urban climate of Würzburg, Germany, deduced from a continuous measurement campaign during the anomalously warm years 2018–2020; The footprint of heat waves and dry spells in the urban climate of Würzburg, Germany, deduced from a continuous measurement campaign during the anomalously warm years 2018–2020." Meteorologische Zeitschrift 32.1 (2023): 49-65.Rahman, M.A., Franceschi, E., Pattnaik, N. et al. Spatial and temporal changes of outdoor thermal stress: influence of urban land cover types. Sci Rep 12, 671 (2022). [https://doi.org/10.1038/s41598-021-04669-8](https://doi.org/10.1038/s41598-021-04669-8)Rahman, Mohammad A., et al. "Tree cooling effects and human thermal comfort under contrasting species and sites." Agricultural and Forest Meteorology 287 (2020): 107947.Rötzer, T., et al. "Urban tree growth and ecosystem services under extreme drought." Agricultural and Forest Meteorology 308 (2021): 108532.Bildquelle und mehr Informationen zu den Messstationen: [Webarchiv: Klimaerlebnis Würzburg](https://webarchiv.it.ls.tum.de/klimaerlebnis.wzw.tum.de/das-projekt/index.html)
Versiegelungskarte und Bodenbedeckung: Mit der Beschreibung des Ausmaßes der Bodenversiegelung kann sowohl ein quantitativer Überblick über die Ausdehnung städtischer Siedlungsräume gegeben als auch qualitative Einflüsse z.B. auf das Stadtklima und die Grundwasserneubildung abgebildet werden. Bodenversiegelung hat viele negative Auswirkungen auf Mensch und Umwelt. Versiegelte Flächen sind nicht in der Lage, Starkregenereignisse durch Versickerung abzumildern, sie tragen stark zur Entstehung von Hitzeinseln im städtischen Bereich bei und beeinträchtigen durch die gestörten Austauschvorgänge zwischen Erdreich und Atmosphäre die natürlichen Bodenfunktionen. Seit 1984 wird die Entwicklung der Bodenversiegelung in Hamburg verfolgt. Bisher wurde dafür die Biotopkartierung genutzt. Anhand der dort für ganz Hamburg erfassten Biotoptypen konnte der Versiegelungsgrad geschätzt werden und wurde im 5-Jahresrythmus fortgeschrieben (letzter Bearbeitungsstand 2021). Mit Beginn des Jahres 2020 wird für Hamburg die Bodenbedeckung anhand eines trainierten KI-Modells vorhergesagt. Die erfassten Bodenbedeckungsklassen sind "niedrige Vegetation", "hohe Vegetation", "Gewässer" und "offener Boden" als unversiegelte Flächen, sowie "versiegelte Oberflächen" und "Gebäude" als versiegelte Flächen. Für die Versiegelungskarte wurden Raster mit einer Auflösung von 10, 25 und 50 m über Hamburg gelegt und für jede Rasterzelle der Anteil der versiegelten Flächen in Prozent bestimmt. Um eine bessere Übersicht zu gewährleisten wurde die Darstellung auf 10 Klassen beschränkt. Flächen mit Versiegelungsanteilen von 0 bis 10 % sind in die Versiegelungsklasse "1" und entsprechend fortlaufend bis Klasse "10" eingeteilt. Gewässer als unversiegelte Flächen sind gesondert dargestellt. Dieser Datensatz aus Versiegelungskarte in drei verschiedenen Auflösungen und der Bodenbedeckungskarte steht derzeit für die Jahre 2020 und 2022 zur Verfügung und soll stetig aktualisiert werden, wenn die erforderlichen Eingangsdaten vorliegen. Von 2020 auf 2022 stieg die Versiegelung in Hamburg von 31,0 % auf 31,2 %.
Im Rahmen des Forschungsprojekts "Klimaerlebnis Würzburg" am Zentrum Stadtnatur und Klimaanpassung (ZSK) wurden im Jahr 2018 acht Messstationen in Würzburg und Gerbrunn eingerichtet. Diese zeichnen seitdem an jedem Standort das Wetter und/oder die Leistungen der dortigen Bäume auf. Das Forschungsprojekt endete im Jahr 2022. Die Messstationen, durch orangefarbene Baumfässer erkennbar, werden seitdem aber weitergeführt.Das Projekt sollte aufzeigen,inwieweit sich das Klima und die Leistung der Bäume an verschiedenen Standorten in der Stadt unterscheiden undinwieweit sich Stadtbäume und Klima an einem Standort gegenseitig beeinflussen.Die bis heute weiter aufgezeichneten Messergebnisse sollen verdeutlichen, wie mit Hilfe von Bäumen und ihrer Ökosystemdienstleistungen die nachhaltige Stadt der Zukunft an die Folgen des Klimawandels angepasst werden kann. Zudem kann die Öffentlichkeit mit diesen Datenreihen für das Thema Stadtklima und Stadtgrün sensibilisiert werden. Um dies voranzutreiben, werden davon ausgewählte Datenspalten seit November 2024, unbereinigt und zu stündlichen Daten automatisiert zusammengefasst, hier auf dem Open Data Portal Würzburg veröffentlicht.An der Station in der Zu Rheinstraße sind mehrere Bäume der Art Robinia und Linde Tilia mit Sensoren versehen. Die Daten einer der Robinien stehen in diesem Datensatz in der oben beschriebenen, verarbeiteten Form zur Verfügung.Allgemeines zu den Standorten wie der grobe Messaufbau, Hinweise zur Datennutzung und Verlinkungen zu weiterführenden Papern finden Sie im Folgenden.Messaufbau des Baumlabors und der WetterstationMithilfe des Saftflusssensors (1) kann der Wasserverbrauch des Baums bestimmt werden. Davon lässt sich die Kühlleistung durch Verdunstung ableiten und der Trockenstress abschätzen. Im Kronenraum wird die Temperatur für den Vergleich mit der Klimastation gemessen (2), um die Abkühlwirkung des Baumes zu bestimmen. Das Dendrometer (3) misst das Dickenwachstum des Stammes. Dadurch kann man berechnen, wieviel der gesamte Baum an Biomasse zunimmt und an CO2speichert. Der Bodenfeuchtesensor (4) misst den Wassergehalt im Wurzelraum. Damit kann auf die Wasserversorgung des Baumes geschlossen werden.Der Temperatur- und Feuchtesensor (6) misst die Lufttemperatur und die relative Luftfeuchtigkeit. Der Windsensor (7) erfasst Windrichtung und Windgeschwindigkeit. Mit diesen beiden Messgrößen kann der Frischlufteintrag, aber auch die Anströmungsrichtung festgestellt werden. Der Strahlungssensor (8) misst, wieviel Energie die Sonne am Erdboden freisetzt. Mit diesem Wert lässt sich feststellen, wie stark sich Flächen aufheizen. Ebenso lässt sich hiermit die photosynthetische Leistung des Baumes bestimmen. Aus Temperatur, Luftfeuchte, Windgeschwindigkeit und Solarstrahlung lässt sich die gefühlte Temperatur berechnen. Der Niederschlagssensor (9) erfasst Regen und Schnee.In den Datenloggern (10) werden die Messwerte gesammelt, gespeichert und alle 10 Minuten online versendet, um sie auf dem Smart City Hub Würzburg zu speichern und hier auf dem Open Data Portal stündlich aggregiert darzustellen. Bei einigen der Wetterstationen ist zudem ein Luftdruck-Barometer verbaut.Hinweis:Bei den zur Verfügung gestellten Daten handelt es sich um eine automatisiert abgeänderte Version der Rohdaten der einzelnen Stationen. Eine Qualitätskontrolle durch den Plattformbetreiber findet vorab nicht statt. Es ist daher punktuell mit Messfehlern und Messlücken zu rechnen. Für die Korrektheit der Daten wird keine Haftung übernommen. Quellenangabe:Quelle im Rohdatenformat: [Bis 13.11.2024 21 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/d1f68fc3-c76d-4147-b01e-dfe490ab6331?locale=en#iss=https%3A%2F%2Fidp.smartcityhub.smartandpublic.eu%2Frealms%2Fsmartcityhub), [ab 13.11.2024 22 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/5dc3648a-66fd-4310-accf-7256db111d5c?locale=en#iss=https%3A%2F%2Fidp.smartcityhub.smartandpublic.eu%2Frealms%2Fsmartcityhub)Autor(en): Projekt Klimaerlebnis Würzburg (2018-2022), Stadt Würzburg (2023-jetzt)Hinweis: Es gelten keine zusätzlichen Bedingungen.Für weiterführende Informationen, lesen Sie die aus dem Projekt "Klimaerlebnis Würzburg" hervorgegangenen Paper:Hartmann, Christian, et al. "The footprint of heat waves and dry spells in the urban climate of Würzburg, Germany, deduced from a continuous measurement campaign during the anomalously warm years 2018–2020; The footprint of heat waves and dry spells in the urban climate of Würzburg, Germany, deduced from a continuous measurement campaign during the anomalously warm years 2018–2020." Meteorologische Zeitschrift 32.1 (2023): 49-65.Rahman, M.A., Franceschi, E., Pattnaik, N. et al. Spatial and temporal changes of outdoor thermal stress: influence of urban land cover types. Sci Rep 12, 671 (2022). [https://doi.org/10.1038/s41598-021-04669-8](https://doi.org/10.1038/s41598-021-04669-8)Rahman, Mohammad A., et al. "Tree cooling effects and human thermal comfort under contrasting species and sites." Agricultural and Forest Meteorology 287 (2020): 107947.Rötzer, T., et al. "Urban tree growth and ecosystem services under extreme drought." Agricultural and Forest Meteorology 308 (2021): 108532.Bildquelle und mehr Informationen zu den Messstationen: [Webarchiv: Klimaerlebnis Würzburg](https://webarchiv.it.ls.tum.de/klimaerlebnis.wzw.tum.de/das-projekt/index.html)
Das Projekt 'Bäume als Indikatoren für die urbane Wärmeinsel (BIWi)' ist eine Vorstudie, in der an 12 stadtökologisch unterschiedlichen Standorten Berlins, der Stadt Deutschlands mit dem größten innerstädtischen Wärmeinseleffekt (urban heat island, UHI), mittels dendroklimatologischer Methoden Chronologien zu verschiedenen Jahrringparametern (Jahrringbreite JRB, Weiserjahrkataloge, holzanatomische Merkmale) erzeugt und analysiert werden. Das Ziel ist es zu untersuchen, mit welcher Güte und Sicherheit welche Wuchsmerkmale auf Einflüsse des UHI-Effektes zurückzuführen sind. Ausgehend von in Dendroklimatologie und Zeitreihenanalytik anerkannten und häufig erfolgreich angewandten Methoden zur Messtechnik, Datenaufbereitung und Datenanalyse soll ein Methodenverbund aus Korrelations-, Regressions-, Hauptkomponenten- und Extremjahranalysen für urbane Räume entwickelt werden, um an verschiedenen Standorten die Wachstumsfaktoren für die im Mittel herrschenden Klimabedingungen, wie auch für extreme Wetterlagen (Trocken- oder Hitzeperioden, Smoglagen) zu bestimmen und zu hierarchisieren. Dazu werden an 12 stadtökologisch unterschiedlichen Standorten an insgesamt ca. 150 Bäumen Chronologien zur Jahrringbreite wie auch Kataloge zu extremen Wuchsreaktionen und holzanatomischen Merkmalen (Frostringe, Dichteschwankungen, u.a.) generiert. Im Vergleich mit Standorten aus dem Berliner Umland werden die Effekte der UHI abschließend von den allgemeinen klimatischen Wachstumsfaktoren getrennt. Insbesondere für diesen Teilschritt ist neben der Analyse spezifischer Stadtbaumarten (Platane, Ahorn, Winterlinde oder ähnlichen) auch die von sogenannten waldbildenden Baumarten wie etwa Eiche, Buche oder Kiefer in der Stadt von Bedeutung, um die gefundenen Stadt-Umland-Diversitäten nicht durch artspezifische Unterschiede zu verwischen. Die in der Vorstudie gewonnenen Ergebnisse werden im Rahmen zweier Masterarbeiten ausgewertet und interpretiert und überdies in einem international anerkannten Fachjournal veröffentlicht. Bisher vorliegende Studien setzen die Dendroklimatologie erfolgreich ein, um das Wachstum urbaner Bäume zu analysieren. Die Innovation des Projektes BIWi beruht auf der erstmaligen Nutzung der Bäume und der dendroklimatologischen Techniken für die Analyse stadtklimatologischer Fragestellungen, insbesondere der räumlichen und zeitlichen Entwicklung der UHI. Im Erfolgsfalle dient diese Vorstudie dazu, in einem größer angelegten Folgeprojekt das übergeordnete Ziel zu verfolgen, ein Verfahren zur Untersuchung der räumlichen Verbreitung und raumzeitlichen Entwicklung von UHIs mit Hilfe dendroökologischer Datensätze zu entwickeln. Perspektivisch kann so dazu beizutragen werden retrospektiv und projektiv Aussagen zur Entwicklung von UHIs vor dem Hintergrund sich ändernder klimatischer, demographischer und städteplanerischer Entwicklungen zu treffen.
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Auf der Grundlage einer automatisierten Methode der Firma EFTAS Fernerkundung Technologietransfer GmbH wurde für das gesamte Stadtgebiet eine Gründachkartierung vorgenommen. So kann das bereits genutzte Flächenpotenzial auf den Dresdner Dachflächen quantitativ erfasst und eine zukünftige Weiterentwicklung von begrünten Dächern analysiert werden. Die Punktdarstellungen zeigen die Dachflächen, auf denen eine Begrünung erfasst wurde. Dargestellt sind ausschließlich Gründächer mit einer Dachfläche ab einer Größe von zehn Quadratmetern. Konkrete Informationen zur exakten Bedeckung sowie zur genauen Größe der begrünten Dachfläche werden in der Karte nicht dargestellt. Die zunehmende Neuversiegelung und der damit einhergehende Rückgang von Grün- und Freiflächen stellt für die Stadt in Zeiten des Klimawandels eine enorme Herausforderung dar. Dachbegrünungen können aufgrund ihrer zahlreichen ökologischen Leistungen eine Lösung sein. Sie haben einen positiven Einfluss auf das Stadtklima, den Wasserhaushalt sowie die Luft- und Lärmbelastung. Außerdem sind sie ohne zusätzlichen städtischen Bodenverbrauch realisierbar. Damit gewinnen Dachbegrünungen in einer nachhaltigen zukunftsorientierten Stadtplanung zunehmend an Bedeutung.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 478 |
| Europa | 3 |
| Kommune | 49 |
| Land | 286 |
| Weitere | 16 |
| Wirtschaft | 27 |
| Wissenschaft | 137 |
| Zivilgesellschaft | 12 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 2 |
| Ereignis | 2 |
| Förderprogramm | 382 |
| Hochwertiger Datensatz | 1 |
| Kartendienst | 8 |
| Mitmachportal | 2 |
| Text | 205 |
| Umweltprüfung | 2 |
| unbekannt | 98 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 127 |
| Offen | 564 |
| Unbekannt | 11 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 668 |
| Englisch | 80 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 15 |
| Bild | 13 |
| Datei | 51 |
| Dokument | 109 |
| Keine | 304 |
| Unbekannt | 1 |
| Webdienst | 2 |
| Webseite | 374 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 475 |
| Lebewesen und Lebensräume | 667 |
| Luft | 702 |
| Mensch und Umwelt | 684 |
| Wasser | 438 |
| Weitere | 685 |