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Wasserhaushalt Hamburg

Rasterkarten zum Wasserhaushalt, bzw. zur Grundwasserneubildung, berechnet mit mGROWA (FZ Jülich, 2021). Im Webdienst werden 6 Layer gezeigt: - Grundwasserneubildung des hydrolog. Jahres 2019 [Min] - Grundwasserneubildung des hydrolog. Jahres 2008 [Max] - mittlere jährliche Grundwasserneubildung (1991 - 2019) - mittlere jährliche Grundwasserneubildung (1961 - 1990, Klimareferenzperiode) - Direktabfluss Mittlere Rate (1991-2020) - Tatsächliche Verdunstung Mittlere Rate (1991-2020) Beschreibung: Etwa ein Viertel des Niederschlags gelangt in Hamburg über den Boden ins Grundwasser und bildet damit einen erheblichen Anteil unserer täglichen Wasserversorgung und ist ökologische Grundlage für die Vegetation und den Boden als Wasserspeicher. Der übrige Niederschlag wird im Wesentlichen durch Verdunstung und Abfluss ins Sielnetz und in die Gewässer bestimmt. Aktuell werden pro Jahr bei durchschnittlichen Niederschlägen (etwa 770 mm pro Jahr) 136 Millionen Kubikmeter (m³) Grundwasser auf Hamburger Gebiet neu gebildet. Im Trockenjahr 2019 waren es nur 75 Millionen m³, was sich in stark fallenden Grundwasserständen, fehlender Bodenfeuchte und sich durch teilweises Trockenfallen von Gewässern für Tier und Pflanze als Trockenstress auswirkte. Auf die Beobachtung der Entwicklung der Grundwasserneubildung kommt deshalb in Zeiten des Klimawandels besondere Bedeutung zu. Neben klimatischen Veränderungen ist deshalb ein ausgefeiltes Flächen- und Ressourcenmanagement nötig, um der wachsenden urbanen Versiegelung und dem steigenden Wasserverbrauch mit Strategien und Maßnahmen hin zu einem naturnahen Wasserhaushalt entgegenzuwirken. Datengrundlagen und Methodik: Grundlage für die Berechnung und Darstellung von flächen- und zeitlich differenzierten Rasterkarten der verschiedenen Wasserhaushaltskomponenten ist das rasterzellenbasierte Wasserhaushaltsmodell mGROWA des Forschungszentrums Jülich. In mGROWA wurden zunächst standortbezogen auf Basis der jeweiligen Niederschlagsmengen und klimatischen Einflussgrößen die tatsächliche Verdunstung und der Gesamtabfluss in täglicher Auflösung mit einer Zellengröße von 25 x 25 m berechnet. Die berechneten Tageswerte wurden nachfolgend auf langjährig, jährliche und monatliche Zeiträume aggregiert. Danach wurde der Gesamtabfluss auf Basis der Standorteigenschaften in verschiedene Abflusskomponenten aufgeteilt. In der Datenzusammenstellung sind neben den Rasterkarten der potentiellen und tatsächlichen Verdunstung, des Gesamtabflusses und der Standorteigenschaften die Rasterkarten der Abflusskomponenten urbaner Direktabfluss, Sickerwasserrate, Zwischen- und Dränageabflüsse, sowie letztendlich die Grundwasserneubildung enthalten. Im Folgenden dargestellt werden auszugsweise die Karten zum mittleren langjährigen Mittel 1961-1990 (Klimareferenzperiode) und 1991-2019, das Nassjahr 2008 mit sehr großer und das Trockenjahr 2019 mit sehr geringer Neubildung.

Gebietstypen des natürlichen Wasserhaushaltes

Die Gebietstypen des natürlichen Wasserhaushalts beschreiben einen quasinatürlichen Zustand des Wasserhaushalts über das Verhältnis der langjährigen Werte von Verdunstung, Versickerung und Abfluss (N=ET+Au+Ad). Grundlage für die Berechnung ist das Abflussmodell ABIMO (BAfG) kombiniert mit GWNEU (Meßer). Die Gebietstypen beziehen sich auf eine land- und forstwirtschaftliche Nutzung ohne Besiedlung mit den Waldgrenzen, den Klimabedingungen und den Böden von heute. Es werden 6 Typen ausgewiesen: - verdunstungsdominiert (ET > 81 %, Au < 14 %, Ad < 20 %) - versickerungsdominiert (ET < 81 %, Au > 14 %, Ad < 20 %) - abflussdominiert (ET < 81 %, Au < 14 %, Ad > 20 %) - Verdunstung und Versickerung (ET 73-81 %, Au 6-14 %, Ad 6-12 %) - Verdunstung und Abfluss (ET 73-81 %, Au < 6 %, Ad 13-20 %) - ausgewogen (ET < 73 % , Au < 14 %, Ad < 20 %) Die Modellergebnisse beziehen sich lediglich auf den obersten Meter der Erdoberfläche. Bei der Planung tiefliegender Regenwasseranlagen (z.B. Rigolen) ist dies zu berücksichtigen und muss ggf. neu geprüft werden.

Klimabewertungskarten 2022 (Umweltatlas)

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.

Referenzwerte naturnaher Wasserhaushalt Hamburg

Die Karte „Referenzwerte Naturnaher Wasserhaushalt“ ist eine wasserwirtschaftliche Planungskarte aus der die Anteile der Grundwasserneubildung, der Verdunstung und des Abflusses am Regenwasser für den naturnahen Zustand abgelesen werden können. Die Planungskarte dient der gebietsspezifischen Bestimmung von Ziel- und Orientierungsgrößen bei städteplanerischen und wasserwirtschaftlichen Fragestellungen für die Hamburger Verwaltungs- und Planungsebene. Weitere Erläuterungen siehe unter http://www.hamburg.de/go/976250 (oder Link auf der MetaVer-Seite ganz unten)

Gebietstypen des natürlichen Wasserhaushaltes (WFS Dienst)

Die Gebietstypen des natürlichen Wasserhaushalts beschreiben einen quasinatürlichen Zustand des Wasserhaushalts über das Verhältnis der langjährigen Werte von Verdunstung, Versickerung und Abfluss (N=ET+Au+Ad). Grundlage für die Berechnung ist das Abflussmodell ABIMO (BAfG) kombiniert mit GWNEU (Meßer). Die Gebietstypen beziehen sich auf eine land- und forstwirtschaftliche Nutzung ohne Besiedlung mit den Waldgrenzen, den Klimabedingungen und den Böden von heute. Es werden 6 Typen ausgewiesen: - verdunstungsdominiert (ET > 81 %, Au < 14 %, Ad < 20 %) - versickerungsdominiert (ET < 81 %, Au > 14 %, Ad < 20 %) - abflussdominiert (ET < 81 %, Au < 14 %, Ad > 20 %) - Verdunstung und Versickerung (ET 73-81 %, Au 6-14 %, Ad 6-12 %) - Verdunstung und Abfluss (ET 73-81 %, Au < 6 %, Ad 13-20 %) - ausgewogen (ET < 73 % , Au < 14 %, Ad < 20 %) Die Modellergebnisse beziehen sich lediglich auf den obersten Meter der Erdoberfläche. Bei der Planung tiefliegender Regenwasseranlagen (z.B. Rigolen) ist dies zu berücksichtigen und muss ggf. neu geprüft werden.

Gebietstypen des natürlichen Wasserhaushaltes (WMS Dienst)

Die Gebietstypen des natürlichen Wasserhaushalts beschreiben einen quasinatürlichen Zustand des Wasserhaushalts über das Verhältnis der langjährigen Werte von Verdunstung, Versickerung und Abfluss (N=ET+Au+Ad). Grundlage für die Berechnung ist das Abflussmodell ABIMO (BAfG) kombiniert mit GWNEU (Meßer). Die Gebietstypen beziehen sich auf eine land- und forstwirtschaftliche Nutzung ohne Besiedlung mit den Waldgrenzen, den Klimabedingungen und den Böden von heute. Es werden 6 Typen ausgewiesen: - verdunstungsdominiert (ET > 81 %, Au < 14 %, Ad < 20 %) - versickerungsdominiert (ET < 81 %, Au > 14 %, Ad < 20 %) - abflussdominiert (ET < 81 %, Au < 14 %, Ad > 20 %) - Verdunstung und Versickerung (ET 73-81 %, Au 6-14 %, Ad 6-12 %) - Verdunstung und Abfluss (ET 73-81 %, Au < 6 %, Ad 13-20 %) - ausgewogen (ET < 73 % , Au < 14 %, Ad < 20 %) Die Modellergebnisse beziehen sich lediglich auf den obersten Meter der Erdoberfläche. Bei der Planung tiefliegender Regenwasseranlagen (z.B. Rigolen) ist dies zu berücksichtigen und muss ggf. neu geprüft werden.

Starkregengefahren - Extremer Starkregen, Wassertiefen, Modellregen 2021 (WMS Dienst)

Maximale Wassertiefen (in m) für flächendeckenden Blockregen mit 180 mm in 6 h in Anlehnung an die Hauptphase des extremen Unwetters vom 14. Juli 2021 im Ahrtal. Die Ermittlung erfolgte mithilfe der hydrodynamisch-numerischen Software HYDRO_AS-2D, die als 2D-Simulation auf der numerischen Lösung der Flachwassergleichung mit der Finite-Volumen-Methode basiert (DGM Stand 2019, Berücksichtigung der Verdunstung, Versickerung, Kanalisation durch pauschale Reduktion des Niederschlags in Abh. von der Landnutzung; Lockwitzbach/Weißeritz mit HQ 20 angesetzt; siehe auch Erläuterung im Themenstadtplan).

Klimaerlebnisbaum - Ludwigkai - Tilia

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 am Ludwigkai sind mehrere Linden der Art Tilia mit Sensoren versehen. Die Daten eines dieser Bäume 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/a879dea4-b157-4cac-9144-ce3d3e65e862?locale=en), [ab 13.11.2024 14 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/338fe900-beac-4406-bdb8-b32c0e058cdb?locale=en)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)

Klimaerlebnisbaum - Zu Rheinstraße - Tilia

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)

Klimaerlebnisbaum - Landesgartenschaugelände - Tilia

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 auf dem Landesgartenschaugelände sind mehrere Linden der Art Tilia mit Sensoren versehen. Die Daten eines dieser Bäume 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 14.04.2025 12 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/2525e376-990b-45cb-90b3-71a2e5ae3cbc?locale=en#iss=https%3A%2F%2Fidp.smartcityhub.smartandpublic.eu%2Frealms%2Fsmartcityhub), [ab 14.04.2025 13 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/7507c65c-a1b2-446d-82e1-fcc14a793552?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)

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