Der Datensatz umfasst die vom Ressort Grünflächen und Forsten der Stadt Wuppertal manuell erfassten 15.194 punktförmigen Einzelbaumpositionen in den Parkanlagen Nordpark, Mirker Hain (südlicher Teil zwischen Kohl- und Vogelsangstraße) und Nützenberg (Teilbereich Kaiserhöhe). Die Daten wurden am Bildschirm mit der Software QGIS auf Basis von digitalen Orthophotos des Landes Nordrhein-Westfalen digitalisiert (Befliegungsdatum 01.03.2023, Bodenauflösung 10 cm). In diesen Luftbildern sind die Bäume ohne Belaubung abgebildet, was eine zuverlässige Erfassung der Stammpositionen ohne Sichtbehinderung durch das Blattwerk erlaubt. Der Datensatz wurde im Zusammenhang mit der Entwicklung des Verfahrens "twin4tree" im Rahmen der Forschungskooperation DigiTalZwilling4D innerhalb des Förderprojektes smart.wuppertal / DigiTal Zwilling erstellt (Leitung dieses Teilvorhabens: EFTAS Fernerkundung Technologietransfer GmbH, Münster). Er dient zur unabhängigen quantitativen Überprüfung der Ergebnisse von KI-Verfahren zur Detektion von Einzelbäumen aus Luftbildern ("Ground Truth"). In dichten Baumbeständen ist nämlich die Identifikation einzelner Bäume aufgrund von zusammenwachsenden Baumkronen ("Kronenschluss") erschwert. Daher unterschätzen solche Verfahren die Anzahl von Bäumen in diesen Bereichen deutlich. Mit den hier bereitgestellten Ground-Truth-Daten wurde für wurde für Wuppertal ein durchschnittlicher Korrekturfaktor von 1,6 abgeleitet. Der Datensatz ist in den Formaten GeoPackage, GeoJSON und KML in verschiedenen Koordinatenreferenzsystemen unter der Open-Data-Lizenz CC BY 4.0 verfügbar.
Temporal reference of content:
30.03.2021 until 02.06.2021
Der Datensatz umfasst die automatisiert aus Luftbildern (Aufnahmezeitpunkte 30. März und 01./02. Juni 2021) abgeleiteten, zweidimensionalen Baumkronenumringe ("Baumkronenpolygone") von rund 894.000 Bäumen im Stadtgebiet von Wuppertal, ausgeführt durch die EFTAS Fernerkundung Technologietransfer GmbH aus Münster im Rahmen der Forschungskooperation DigiTalZwilling4D innerhalb des Förderprojektes smart.wuppertal / DigiTal Zwilling mit dem in dieser Kooperation entwickelten Verfahren "twin4tree". Hierbei wurde das normalisierte Digitale Oberflächenmodell (nDOM) von Geobasis NRW (Jahrgang 2021) als Höhenmodell verwendet. Um keine Gebäude oder Bauwerke als Baum zu identifizieren, wurden für das Vegetationshöhenmodell nur Bereiche des nDOM innerhalb einer Baummaske berücksichtigt, die zuvor über eine Klassifikation der o. g. Luftbilder mit dem KI-Verfahren "Cop4ALL" erzeugt wurde. Die einzelnen Bäume wurden darin über ein Template-Matching-Verfahren identifiziert, bei dem variable 3D-Schablonen (sphärische und gaußförmige Form für Laubbäume, parabolische, hyperbolische und konische Form für Nadelbäume) über das Vegetationshöhenmodell gelegt werden. Den so gefundenen Baumstandorten wurden mittels einer Segmentierung des Vegetationshöhenmodells Baumkronen zugeordnet, deren senkrechte Projektion auf den Boden zweidimensionale Baumkronenpolygone ergab. Der Datensatz ist im GeoPackage-Format als Original und zur Reduzierung der Dateigröße als Variante mit generalisierten Baumkronenpolygonen unter der Open-Data-Lizenz CC BY 4.0 verfügbar. Wichtiger Hinweis: In dichten Baumbeständen ist die Identifikation einzelner Bäume aufgrund von zusammenwachsenden Baumkronen ("Kronenschluss") erschwert. Auch sogenannte "beherrscht stehende Individuen" unterhalb der aus der Luft sichtbaren Baumkronen lassen sich mit dem twin4tree-Verfahren nicht eindeutig erkennen. Daher unterschätzt das Verfahren die Anzahl von Bäumen in diesen Bereichen deutlich. Aus stichprobenhaften Zählungen in einigen Waldbereichen wurde ein durchschnittlicher Korrekturfaktor von 1,6 abgeleitet.
Der ATOM Feed Downloadservice für manuell erfasste Einzelbaum Stammpositionen in einigen Wuppertaler Parkanlagen umfasst die vom Ressort Grünflächen und Forsten der Stadt Wuppertal erfassten 15.194 punktförmigen Einzelbaumpositionen in den Parkanlagen Nordpark, Mirker Hain (südlicher Teil zwischen Kohl- und Vogelsangstraße) und Nützenberg (Teilbereich Kaiserhöhe). Die Daten wurden am Bildschirm mit der Software QGIS auf Basis von digitalen Orthophotos des Landes Nordrhein-Westfalen digitalisiert (Befliegungsdatum 01.03.2023, Bodenauflösung 10 cm). In diesen Luftbildern sind die Bäume ohne Belaubung abgebildet, was eine zuverlässige Erfassung der Stammpositionen ohne Sichtbehinderung durch das Blattwerk erlaubt. Der Datensatz wurde im Zusammenhang mit der Entwicklung des Verfahrens "twin4tree" im Rahmen der Forschungskooperation DigiTalZwilling4D innerhalb des Förderprojektes smart.wuppertal / DigiTal Zwilling erstellt (Leitung dieses Teilvorhabens: EFTAS Fernerkundung Technologietransfer GmbH, Münster). Er dient zur unabhängigen quantitativen Überprüfung der Ergebnisse von KI-Verfahren zur Detektion von Einzelbäumen aus Luftbildern ("Ground Truth"). In dichten Baumbeständen ist nämlich die Identifikation einzelner Bäume aufgrund von zusammenwachsenden Baumkronen ("Kronenschluss") erschwert. Daher unterschätzen solche Verfahren die Anzahl von Bäumen in diesen Bereichen deutlich. Mit den hier bereitgestellten Ground-Truth-Daten wurde für wurde für Wuppertal ein durchschnittlicher Korrekturfaktor von 1,6 abgeleitet. Der Datensatz ist in den Formaten GeoPackage, GeoJSON und KML in verschiedenen Koordinatenreferenzsystemen unter der Open-Data-Lizenz CC BY 4.0 verfügbar. Eine Fortführung des Datensatzes ist nicht geplant. Der Downloadservice wird gleichwohl täglich durch Abgleich mit seinen Metadaten und den Metadaten zum Datensatz der manuell erfassten Einzelbaum Stammpositionen in einigen Wuppertaler Parkanlagen im GEOkatalog.NRW aktualisiert.
Nutzungsbedingungen: Der bereitgestellte Datensatz kann gemäß der „Creative Commons Namensnennung (CC BY 4.0)“ (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) genutzt werden.
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30.03.2021 until 02.06.2021
Der Datensatz umfasst die automatisiert aus Luftbildern (Aufnahmezeitpunkte 30. März und 01./02. Juni 2021) abgeleiteten, punktförmigen Stammpositionen von rund 894.000 Bäumen im Stadtgebiet von Wuppertal, ausgeführt durch die EFTAS Fernerkundung Technologietransfer GmbH aus Münster im Rahmen der Forschungskooperation DigiTalZwilling4D innerhalb des Förderprojektes smart.wuppertal / DigiTal Zwilling mit dem in dieser Kooperation entwickelten Verfahren "twin4tree". Hierbei wurde das normalisierte Digitale Oberflächenmodell (nDOM) von Geobasis NRW (Jahrgang 2021) als Höhenmodell verwendet. Um keine Gebäude oder Bauwerke als Baum zu identifizieren, wurden für das Vegetationshöhenmodell nur Bereiche des nDOM innerhalb einer Baummaske berücksichtigt, die zuvor über eine Klassifikation der o. g. Luftbilder mit dem KI-Verfahren "Cop4ALL" erzeugt wurde. Die einzelnen Bäume wurden darin über ein Template-Matching-Verfahren identifiziert, bei dem variable 3D-Schablonen (sphärische und gaußförmige Form für Laubbäume, parabolische, hyperbolische und konische Form für Nadelbäume) über das Vegetationshöhenmodell gelegt werden. Den so gefundenen Baumstandorten wurden mittels einer Segmentierung des Vegetationshöhenmodells Baumkronen zugeordnet, deren senkrechte Projektion auf den Boden zweidimensionale Baumkronenpolygone ergab. Die Stammposition eines Baumes wurde im geometrischen Schwerpunkt seines Baumkronenpolygons angenommen. Der Datensatz ist im GeoPackage-Format unter der Open-Data-Lizenz CC BY 4.0 verfügbar. Wichtige Hinweise: (1) In dichten Baumbeständen ist die Identifikation einzelner Bäume aufgrund von zusammenwachsenden Baumkronen ("Kronenschluss") erschwert. Auch sogenannte "beherrscht stehende Individuen" unterhalb der aus der Luft sichtbaren Baumkronen lassen sich mit dem twin4tree-Verfahren nicht eindeutig erkennen. Daher unterschätzt das Verfahren die Anzahl von Bäumen in diesen Bereichen deutlich. Aus stichprobenhaften Zählungen in einigen Waldbereichen wurde ein durchschnittlicher Korrekturfaktor von 1,6 abgeleitet. (2) Die genauen Stammpositionen können aus optischen Fernerkundungsdaten nicht bestimmt werden. Die als Stammpositionen angegebenen Schwerpunkte der Baumkronenpolygone sind Näherungswerte.
Der ATOM Feed Downloadservice für Einzelbaum Kronenumringe aus Luftbildern (2021) in Wuppertal stellt einen Datensatz zum Download bereit, der die automatisiert aus Luftbildern (Aufnahmezeitpunkte 30. März und 01./02. Juni 2021) abgeleiteten, flächenförmigen, zweidimensionalen Baumkronenpolygone von rund 894.000 Bäumen im Stadtgebiet von Wuppertal umfasst. Die Berechnung wurde ausgeführt durch die EFTAS Fernerkundung Technologietransfer GmbH aus Münster im Rahmen der Forschungskooperation DigiTalZwilling4D innerhalb des Förderprojektes smart.wuppertal / DigiTal Zwilling mit dem in dieser Kooperation entwickelten Verfahren "twin4tree". Hierbei wurde das normalisierte Digitale Oberflächenmodell (nDOM) von Geobasis NRW (Jahrgang 2021) als Höhenmodell verwendet. Um keine Gebäude oder Bauwerke als Baum zu identifizieren, wurden für das Vegetationshöhenmodell nur Bereiche des nDOM innerhalb einer Baummaske berücksichtigt, die zuvor über eine Klassifikation der o. g. Luftbilder mit dem KI-Verfahren "Cop4ALL" erzeugt wurde. Die einzelnen Bäume wurden darin über ein Template-Matching-Verfahren identifiziert, bei dem variable 3D-Schablonen (sphärische und gaußförmige Form für Laubbäume, parabolische, hyperbolische und konische Form für Nadelbäume) über das Vegetationshöhenmodell gelegt werden. Den so gefundenen Baumstandorten wurden mittels einer Segmentierung des Vegetationshöhenmodells Baumkronen zugeordnet, deren senkrechte Projektion auf den Boden zweidimensionale Baumkronenpolygone ergab. Der Datensatz ist im GeoPackage-Format unter der Open-Data-Lizenz CC BY 4.0 verfügbar. Wichtiger Hinweis: In dichten Baumbeständen ist die Identifikation einzelner Bäume aufgrund von zusammenwachsenden Baumkronen ("Kronenschluss") erschwert. Auch sogenannte "beherrscht stehende Individuen" unterhalb der aus der Luft sichtbaren Baumkronen lassen sich mit dem twin4tree-Verfahren nicht eindeutig erkennen. Daher unterschätzt das Verfahren die Anzahl von Bäumen in diesen Bereichen deutlich. Aus stichprobenhaften Zählungen in einigen Waldbereichen wurde ein durchschnittlicher Korrekturfaktor von 1,6 abgeleitet. Eine Fortführung des Datensatzes ist nicht geplant. Neuberechnungen werden als separate Datensätze mit eigenen Downloaddiensten publiziert. Der Downloadservice wird gleichwohl täglich durch Abgleich mit seinen Metadaten und den Metadaten zum Datensatz der Einzelbaum Kronenumringe aus Luftbildern (2021) Wuppertal im GEOkatalog.NRW aktualisiert.
Nutzungsbedingungen: Der bereitgestellte Datensatz kann gemäß der „Creative Commons Namensnennung (CC BY 4.0)“ (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) genutzt werden.
Der ATOM Feed Downloadservice für Einzelbaum Stammpositionen aus Luftbildern (2021) in Wuppertal stellt einen Datensatz zum Download bereit, der die automatisiert aus Luftbildern (Aufnahmezeitpunkte 30. März und 01./02. Juni 2021) abgeleiteten, punktförmigen Stammpositionen von rund 894.000 Bäumen im Stadtgebiet von Wuppertal umfasst. Die Berechnung wurde ausgeführt durch die EFTAS Fernerkundung Technologietransfer GmbH aus Münster im Rahmen der Forschungskooperation DigiTalZwilling4D innerhalb des Förderprojektes smart.wuppertal / DigiTal Zwilling mit dem in dieser Kooperation entwickelten Verfahren "twin4tree". Hierbei wurde das normalisierte Digitale Oberflächenmodell (nDOM) von Geobasis NRW (Jahrgang 2021) als Höhenmodell verwendet. Um keine Gebäude oder Bauwerke als Baum zu identifizieren, wurden für das Vegetationshöhenmodell nur Bereiche des nDOM innerhalb einer Baummaske berücksichtigt, die zuvor über eine Klassifikation der o. g. Luftbilder mit dem KI-Verfahren "Cop4ALL" erzeugt wurde. Die einzelnen Bäume wurden darin über ein Template-Matching-Verfahren identifiziert, bei dem variable 3D-Schablonen (sphärische und gaußförmige Form für Laubbäume, parabolische, hyperbolische und konische Form für Nadelbäume) über das Vegetationshöhenmodell gelegt werden. Den so gefundenen Baumstandorten wurden mittels einer Segmentierung des Vegetationshöhenmodells Baumkronen zugeordnet, deren senkrechte Projektion auf den Boden zweidimensionale Baumkronenpolygone ergab. Die Stammposition eines Baumes wurde im geometrischen Schwerpunkt seines Baumkronenpolygons angenommen. Der Datensatz ist im GeoPackage-Format unter der Open-Data-Lizenz CC BY 4.0 verfügbar. Wichtige Hinweise: (1) In dichten Baumbeständen ist die Identifikation einzelner Bäume aufgrund von zusammenwachsenden Baumkronen ("Kronenschluss") erschwert. Auch sogenannte "beherrscht stehende Individuen" unterhalb der aus der Luft sichtbaren Baumkronen lassen sich mit dem twin4tree-Verfahren nicht eindeutig erkennen. Daher unterschätzt das Verfahren die Anzahl von Bäumen in diesen Bereichen deutlich. Aus stichprobenhaften Zählungen in einigen Waldbereichen wurde ein durchschnittlicher Korrekturfaktor von 1,6 abgeleitet. (2) Die genauen Stammpositionen können aus optischen Fernerkundungsdaten nicht bestimmt werden. Die als Stammpositionen angegebenen Schwerpunkte der Baumkronenpolygone sind Näherungswerte. Eine Fortführung des Datensatzes ist nicht geplant. Neuberechnungen werden als separate Datensätze mit eigenen Downloaddiensten publiziert. Der Downloadservice wird gleichwohl täglich durch Abgleich mit seinen Metadaten und den Metadaten zum Datensatz der Einzelbaum Stammpositionen aus Luftbildern (2021) Wuppertal im GEOkatalog.NRW aktualisiert.
Nutzungsbedingungen: Der bereitgestellte Datensatz kann gemäß der „Creative Commons Namensnennung (CC BY 4.0)“ (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) genutzt werden.
Klimatologische Prozesse und Zusammenhänge können in ihrer räumlichen und funktionalen Ausprägung eine regionale Bedeutsamkeit aufweisen. Die Berücksichtigung besonders bedeutsamer Klimafunktionen (bzw. -funktionsstörungen) kann über den Bereich der kommunalen Planung hinausgehen und eine regionalplanerische Steuerung erforderlich machen. Ein Beispiel hierfür sind Kaltluftleitbahnen, die eine große Bedeutung für die Belüftung von Siedlungsbereichen einer Gemeinde haben, deren Entstehungsgebiete oder Transportstrecken jedoch außerhalb der betroffenen Gemeinde liegen. Ziel der Karte regional bedeutsamer Klimafunktionen ist es, überörtliche Klimafunktionen zu identifizieren und sie gegenüber lokal wirksamen Strukturen abzugrenzen. Dabei ist die große Menge an Detailinformationen aus der Modellierung und den Karten der Klimaanalyse NRW 2026 zu komprimieren, um wesentliche Strukturen für die Ebene der regionalen Planung nutzbar zu machen. Die Karte regional bedeutsamer Klimafunktionen umfasst folgende Inhalte: Gemeinden mit regional bedeutsamer Wärmebelastung in der Nacht Gemeinden mit regional bedeutsamer Wärmebelastung am Tag Kaltluftversorgung von Gemeinden mit regional bedeutsamer Wärmebelastung in der Nacht Regionale Kaltluftsysteme mit den dazugehörigen Einzugsgebieten und Kaltluftentstehungsgebieten Regional bedeutsame Ausgleichsräume am Tag Für die Abgrenzung von Gemeinden mit einer regional bedeutsamen Wärmebelastung in der Nacht muss einerseits eine besonders hohe thermische Belastung im Gemeindegebiet vorliegen, zum anderen wird die Anzahl der hiervon betroffenen Personen der Bevölkerung in der jeweiligen Gemeinde als Kriterium berücksichtigt. Eine besonders hohe thermische Belastung liegt dann vor, wenn Siedlungsflächen einer Gemeinde in der Planungshinweiskarte dem „dringenden Handlungsbedarf“ zugeordnet sind. Eine hohe Betroffenheit der Bevölkerung besteht, wenn besonders viele Menschen in diesen Bereichen mit „dringendem Handlungsbedarf“ wohnen. Als Grenzwert wird hier eine Anzahl von mindestens 25 000 Personen in einer Gemeinde angesetzt. Wie bei der Nachtsituation erfolgt auch die Abgrenzung von Gemeinden mit einer regional bedeutsamen Wärmebelastung am Tag über eine besonders hohe thermische Belastung sowie eine hohe Betroffenheit der Bevölkerung in der jeweiligen Gemeinde. Grundlage für die Bewertung der thermischen Belastung ist die Klimaanalysekarte Tag. Betrachtet werden alle Siedlungsflächen einer Gemeinde, die am „typischen Sommertag“ mindestens eine „starke Wärmebelastung“ zeigen (PET > 35 °C) und zudem am „extremen Sommertag“ eine „extrem starke Wärmebelastung“ (PET > 41 °C) aufweisen. Eine hohe Betroffenheit der Bevölkerung liegt in einer Gemeinde dann vor, wenn mindestens 25 000 Menschen in diesen Bereichen wohnen. Für die Identifizierung regionaler Kaltluftsysteme wurden nächtliche Kaltluftprozesse mit Hilfe von Trajektorien modelliert. Eine Trajektorie ist hier definiert als Bahnkurve eines sich bewegenden „Luftpartikels“ oder „Luftpaketes“. Die Trajektorie verbindet alle von diesem Luftpaket in einem gewissen Zeitraum überströmten Orte. Durch die Berechnung sogenannter Vorwärtstrajektorien lässt sich – ausgehend von ihrem Ursprungsort – das Ziel einzelner Luftpakete bestimmen. Die analysierten Vorwärtstrajektorien geben an, wohin sich ein Luftpaket bewegt. Sie zeichnen den Weg der sich im Laufe der Nacht dynamisch verändernden Horizontalströmung in 20 m über Grund nach. Im Ergebnis wurden linienhafte Zugbahnen der Trajektorien mit einer spezifischen Länge identifiziert. Anschließend wurden die Trajektorien zu regionalen Kaltluftsystemen zusammengefasst. Die regionalen Kaltluftsysteme, die auf Gemeinden mit regional bedeutsamer Wärmebelastung in der Nacht ausgerichtet sind, werden in der Karte in Blautönen dargestellt. Alle anderen Kaltluftsysteme, die nicht mit einer regional bedeutsamen Wärmebelastung verknüpft sind, werden in grau dargestellt. Die Karte enthält des Weiteren Informationen über die Kaltluftversorgung der Bevölkerung in den Gemeinden mit einer regional bedeutsamen nächtlichen Wärmebelastung. Dies ermöglicht weitere Rückschlüsse auf das Ausmaß der thermischen Belastung in der Nacht. Dargestellt sind Gemeinden, bei denen weniger als 40 % der Bevölkerung mit Kaltluft versorgt werden. Zudem sind größere zusammenhängende Grünflächen im Freiraum dargestellt, die vergleichsweise günstige thermische Bedingungen am Tag aufweisen. Diese Bereiche können während besonders starker Hitzebelastungen für die Bevölkerung als Ausgleichsräume fungieren. Die regional bedeutsamen Ausgleichsräume am Tag sind mindestens 2 km2 groß, liegen maximal 10 km entfernt von Gemeinden mit regional bedeutsamer Wärmebelastung am Tag und weisen in der Klimaanalysekarte Tag sowohl für den „typischen Sommertag“ als auch den „extremen Sommertag“ höchstens eine „moderate Wärmebelastung“ (PET < 35 °C) auf.
Klimatope sind räumliche Einheiten, die mikroklimatisch einheitliche Gegebenheiten aufweisen. Die Ableitung der Klimatope basiert in erster Linie auf der Flächennutzung. Es werden keine Daten der landesweiten FITNAH-Modellierung verwendet, um die Klimatope einzuteilen. Das Mikroklima wird vor allem durch die Faktoren Flächennutzung, Bebauungsdichte, Versiegelungsgrad, Oberflächenstruktur, Relief sowie Vegetationsart beeinflusst (VDI 2015). Die Ausweisung der Klimatope (nach VDI 2015) erfolgte anhand der im Arbeitspaket 1 des „Handbuch Stadtklima Teil II – Methoden“ entwickelten Methode zur automatisierten Ableitung von Klimatopen aus flächendeckend vorliegenden Geodaten (GEO-NET 2014, MKULNV 2014). Als Eingangsdaten für die Ausweisung der Klimatope dienten Flächennutzungs-, Bebauungs- sowie Versiegelungsdaten. Die VDI-Richtlinie 3787, Blatt 1 definiert folgende unterschiedliche Klimatoptypen: Gewässerklimatop, Freilandklimatop, Waldklimatop, Klimatop innerstädtischer Grünflächen, Vorstadtklimatop, Stadtrandklimatop, Stadtklimatop , (Innen)-Stadtklimatop und Gewerbe-/Industrieklimatop. Gewerbe-/Industrieklimatope können dabei weiter in offenere und dichtere Strukturen untergliedert werden. Zusätzlich werden Bahnverkehr und Straßenverkehr in der Karte dargestellt.
In der Klimaanalysekarte werden klimaökologisch relevante Strukturen voneinander abgegrenzt und dargestellt. Im Gegensatz zur Klimatopkarte, die sich aus rein statischen Faktoren ableitet (z. B. Flächennutzung, Versiegelungsgrad), werden in der Klimaanalysekarte die thermischen Verhältnisse und das klimaökologische Prozessgeschehen einer Region für eine bestimmte thermische Situation modelliert und beschrieben. Da sich die thermischen Gegebenheiten im Tagesverlauf unterscheiden, wurde die Klimaanalysekarte einmal für die Tagsituation (14 Uhr MEZ) sowie einmal für die Nachtsituation (4 Uhr MEZ) ausgewertet und dargestellt. Es wurden zwei meteorologische Situationen modelliert: Zum einen wurde ein typischer Sommertag untersucht, der eine durchschnittliche sommerliche Strahlungswetterlage in NRW abbildet. Zum anderen wurde auf Basis bereits aufgetretener Höchstwerte ein extremer Sommertag bei Strahlungswetterlage betrachtet, wobei davon ausgegangen wird, dass diese zukünftig häufiger auftreten werden. Als Eingangsdaten für die Modellsimulationen dienten neben den meteorologischen Rand- und Startbedingungen, Informationen zur Geländestruktur (DGM 1), Flächennutzungs-, Bebauungs- und Versiegelungsdaten sowie Strukturhöhen und Bodenfeuchtedaten. Für die Tagsituation wird keine Unterscheidung in Wirk- und Ausgleichsraum vorgenommen, da tagsüber das Prozessgeschehen zwischen Wirk- und Ausgleichsraum keine relevante Rolle spielt. In der Klimaanalysekarte Tag wird die thermische Belastung anhand des Parameters physiologisch-äquivalente Temperatur (PET – von engl. Physiological Equivalent Temperature) aufgezeigt. Die PET ist ein thermischer Index, bei dem die thermische Belastung anhand verschiedener, auf das thermische Wohlbefinden einwirkender Parameter berechnet wird, z. B. Lufttemperatur, Windgeschwindigkeit, Strahlung und Feuchte. Die PET wird auf Basis verschiedener Ausgabegrößen aus dem Modell FITNAH-3D berechnet und anhand der VDI-Richtlinie 3787, Blatt 2 (2022, Tabelle 1) klassifiziert.
In der Klimaanalysekarte werden klimaökologisch relevante Strukturen voneinander abgegrenzt und dargestellt. Im Gegensatz zur Klimatopkarte, die sich aus rein statischen Faktoren ableitet (z. B. Flächennutzung, Versiegelungsgrad), werden in der Klimaanalysekarte die thermischen Verhältnisse und das klimaökologische Prozessgeschehen einer Region für eine bestimmte thermische Situation modelliert und beschrieben. Da sich die thermischen Gegebenheiten im Tagesverlauf unterscheiden, wurde die Klimaanalysekarte einmal für die Tagsituation (14 Uhr MEZ) sowie einmal für die Nachtsituation (4 Uhr MEZ) ausgewertet und dargestellt. Es wurden zwei meteorologische Situationen modelliert: Zum einen wurde ein typischer Sommertag untersucht, der eine durchschnittliche sommerliche Strahlungswetterlage in NRW abbildet. Zum anderen wurde auf Basis bereits aufgetretener Höchstwerte ein extremer Sommertag bei Strahlungswetterlage betrachtet, wobei davon ausgegangen wird, dass diese zukünftig häufiger auftreten werden. Als Eingangsdaten für die Modellsimulationen dienten neben den meteorologischen Rand- und Startbedingungen, Informationen zur Geländestruktur (DGM 1), Flächennutzungs-, Bebauungs- und Versiegelungsdaten sowie Strukturhöhen und Bodenfeuchtedaten. Für die Tagsituation wird keine Unterscheidung in Wirk- und Ausgleichsraum vorgenommen, da tagsüber das Prozessgeschehen zwischen Wirk- und Ausgleichsraum keine relevante Rolle spielt. In der Klimaanalysekarte Tag wird die thermische Belastung anhand des Parameters physiologisch-äquivalente Temperatur (PET – von engl. Physiological Equivalent Temperature) aufgezeigt. Die PET ist ein thermischer Index, bei dem die thermische Belastung anhand verschiedener, auf das thermische Wohlbefinden einwirkender Parameter berechnet wird, z. B. Lufttemperatur, Windgeschwindigkeit, Strahlung und Feuchte. Die PET wird auf Basis verschiedener Ausgabegrößen aus dem Modell FITNAH-3D berechnet und anhand der VDI-Richtlinie 3787, Blatt 2 (2022, Tabelle 1) klassifiziert.
