Für die Ergebnisse wurde die Tagsituation zusammengefasst, um sie in den Bewertungskarten darzustellen. Die Bewertung des Wirkraums bei Tag im IST-Zustand unterscheidet in (1 = sehr geringe Aufenthaltsqualität bis 5 = sehr hohe Aufenthaltsqualität, 0 = kein Ausgleichsraum). Dabei wurden Wohn- und Gewerbeflächen berücksichtigt.
Für die Ergebnisse wurde die Nachtsituation zusammengefasst, um sie in den Bewertungskarten darzustellen. Die Bewertung der Ausgleichsfläche bei Nacht im IST-Zustand unterscheidet in (1 = sehr geringe Aufenthaltsqualität bis 5 = sehr hohe Aufenthaltsqualität, 0 = kein Ausgleichsraum).
Der Kartenlayer Klimaanpassung INKAS (INKAS - INformationsportal KlimaAnpassung in Städten) beschreibt Bebauungs- und Freiflächentypen in NRW. Insgesamt wurden 20 Landbedeckungs- und Landnutzungstypen bestimmt, wovon die ersten neun Bebauungstypen darstellen. In die Klassifizierung der Bebauungs- und Freiflächentypen flossen die Flächennutzung der ATKIS Basis-DLM, der amtlichen Hauskoordinaten, der amtlichen Hausumringe, des 3D-Gebäudemodells im LoD1 sowie des Copernicus Imperviousness Layers als Grundlagendaten ein. Die Gebäudetypen wurden in einem automatisierten Verfahren bestimmt und Gebäudekennzahlen abgeleitet. Der dominierende Gebäudetyp wurde anteilig über die überbaute Fläche im Baublock als Bebauungstyp definiert. Industrie-und Gewerbeflächen wurden in einer gesonderten Form nach der Gebäudehöhe und dem Versiegelungsgrad weiter gegliedert. Die Ergebnisse liegen auf Baublockebene entsprechend der ATKIS Basis-DLM-Daten vor.
Der Datensatz enthält die Warming Stripe-Diagramme der mittleren jährlichen Lufttemperatur der folgenden Flächeneinheiten: Gemeinden, Kreise, Regierungsbezirke, Planungsregionen, Großlandschaften und NRW. Die Darstellung als Temperaturstreifen beruhend auf der Idee von Ed Hawkings, University of Reading, UK, jeweils umgesetzt durch das Landesamt für Natur, Umwelt und Klima NRW mit den flächenhaften Mittelwerten aus den Temperaturrastern des Deutschen Wetterdienstes, Climate Data Center (CDC). Je wärmer eine Jahresmitteltemperatur, desto dunkel-roter der Streifen, je kühler, desto dunkel-blauer. Die Zeitreihe beginnt 1881 und endet 2025. In jeder .zip-Datei befindet sich das Streifendiagramm als .jpeg-Datei oder .pdf -Datei. Zusätzlich werden die Mittelwerte 1881-2025 als CSV-Tabelle bereitgestellt, ebenso wie eine Übersichtstabelle der jeweiligen Minimal- und Maximalwerte der jeweiligen Gebietskulisse.
Der Datensatz bestehend aus sogenannten Precipitation Stripe-Diagrammen der mittleren jährlichen Niederschlagssumme der folgenden Flächeneinheiten: Gemeinden, Kreise, Regierungsbezirke, Planungsregionen, Großlandschaften und NRW. Die Darstellung als Niederschlagsstreifen beruhen auf der Idee von Ed Hawkings, University of Reading, UK, jeweils umgesetzt durch das Landesamt für Natur, Umwelt und Klima NRW mit den flächenhaften Mittelwerten aus den Temperaturrastern des Deutschen Wetterdienstes, Climate Data Center (CDC). Je höher eine Jahresniederschlagssumme, desto desto dunkel-blauer, je geringer desto brauner. Die Zeitreihe beginnt 1881 und endet 2025. Die Zeitreihe beginnt 1881 und endet 2025. In jeder .zip-Datei befindet sich das Streifendiagramm als .jpeg-Datei oder .pdf -Datei. Zusätzlich werden die Mittelwerte 1881-2025 als CSV-Tabelle bereitgestellt, ebenso wie eine Übersichtstabelle der jeweiligen Minimal- und Maximalwerte der jeweiligen Gebietskulisse.
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.
Dienst bestehend aus Layern zu Wald und Forstwirtschaft. Die Daten des Gruppenlayers Waldbrandgefahr zeigt die Anzahl der Tage pro Jahr, an denen der Waldbrandindex über 4 liegt. Die tatsächliche forstliche Vegetationszeitlänge (berechnet angelehnt nach der Methode Hübener et al. 2017) innerhalb des Gruppenlayers Vegetationszeit im Wald, zeigt die Anzahl der Tage pro Jahr an, an denen die Temperatur über 10°C beträgt und die innerhalb des Beginns und Endes Vegetationszeit liegen. Zusätzlich zu den Rastern der Vegetationszeitlänge werden auch die Raster der klimaitsichen Wasserbilanz und der Niederschlagssumme innerhalb der tatsächlichen forstlichen Vegetationszeitl bereitgestellt. Diese Raster stehen nur die den Beobachtungszeitraum als absoluter Wert zur Verfügung. Für die tatsächliche forstliche Vegetationszeitlänge stehen sowohl Beobachtungsdaten nach den 30-jährigen Klimanormalperioden im Beobachtungszeitraum 1961-2020 als auch Zukunftsprojektionen für 2031-2060 und 2071-2100 zur Verfügung. Die Klimaprojektionen der Zukunft werden jeweils nach den Klimaszenarien RCP2.6, RCP4.5 und RCP8.5 gegliedert. Neben den absoluten Mittelwerten werden auch die sogenannten Delta Change Raster dargestellt. Für die Beobachtungsraster werden Veränderungen gegenüber der Klimanormalperiode 1991-2020 dargestellt, für die Projektionsraster der beiden Zukunftszeiträume die Veränderungen gegenüber der Referenzperiode 1971-2000. Die Stärke des möglichen Klimasignals wird je Szenario unterteilt nach dem 15., 50. und dem 85. Perzentil.Ebenfalls zeigt ein weiterer Gruppenlayer die mittlere Niederschlagssumme in der tatsächlichen forstlichen Vegetationszeit an. Datenquelle: Deutscher Wetterdienst (DWD); Quellen für Klimaprojektionsdaten: Brienen et al. (2020), Krähenmann (2019)
Dienst bestehend aus den Rasterlayern zur mittleren Anzahl von Heizgradtagen [Kelvin*Tag]i. Hier wird der Heizenergiebedarf durch eine Temperatursumme dargestellt. Die Heizgradtage werden von der Lufttemperatur abgeleitet und stellen die Temperatursumme aus der Differenz zwischen der mittleren Raumtemperatur von 20 °C und dem Tagesmittel der Außentemperatur dar, wobei nur Tage mit einer Außentemperatur unter 15 °C berücksichtigt werden. Die jeweiligen Raster-Layer wurden für die 30-jährigen Mittelwerte der Klimanormalperioden 1951-1980, 1961-1990, 1971-2000, 1981-2010 und 1991-2020 für die beobachtete Vergangenheit berechnet. Ergänzend werden die Änderungen der Klimanormalperiode 1991-2020 bezogen auf 1961-1990 und 1951-1980 dargestellt. Zusätzlich liegen Klimaprojektionen für die Zukunftszeiträume 2031-2060 und 2071-2100 vor, die jeweils nach den Klimaprojektionen RCP2.6, RCP4.5 und RCP8.5 gegliedert sind. Die Stärke des möglichen Klimasignals je Szenario wird unterteilt nach dem 15., 50. und dem 85. Perzentil. Es werden sowohl absolute Mittelwerte als auch sogenannte Delta-Change Raster dargestellt, die die Änderung des Klimasignals gegenüber der Referenzperiode 1971-2000 zeigen. Datenquelle: Deutscher Wetterdienst (DWD); Quellen für Klimaprojektionsdaten: Brienen et al. (2020), Krähenmann (2019), Berechnung durch das LANUK. Weitere Hinweise des Deutschen Wetterdienstes sind zu beachten: https://www.dwd.de/DE/service/rechtliche_hinweise/rechtliche_hinweise_node.html
Dienst bestehend aus den Rasterlayern zur mittleren Anzahl von Kühlgradtagen [Kelvin*Tag] nach Spinoni. Hier wird der Kühlenergiebedarf durch eine Temperatursumme dargestellt. Die Kühlgradtage werden von der Lufttemperatur abgeleitet und nach dem Verfahren von Spinoni et al. (2015) berechnet. Hierbei wird eine Basistemperatur von 22 °C angenommen. Liegt die Tageshöchsttemperatur unter diesem Wert, wird nicht von einem Kühlbedarf ausgegangen. Die jeweiligen Raster-Layer wurden für die 30-jährigen Mittelwerte der Klimanormalperioden 1951-1980, 1961-1990, 1971-2000, 1981-2010 und 1991-2020 für die beobachtete Vergangenheit berechnet. Ergänzend werden die Änderungen der Klimanormalperiode 1991-2020 bezogen auf 1961-1990 und 1951-1980 dargestellt. Zusätzlich liegen Klimaprojektionen für die Zukunftszeiträume 2031-2060 und 2071-2100 vor, die jeweils nach den Klimaprojektionen RCP2.6, RCP4.5 und RCP8.5 gegliedert sind. Die Stärke des möglichen Klimasignals je Szenario wird unterteilt nach dem 15., 50. und dem 85. Perzentil. Es werden sowohl absolute Mittelwerte als auch sogenannte Delta-Change Raster dargestellt, die die Änderung des Klimasignals gegenüber der Referenzperiode 1971-2000 zeigen. Datenquelle: Deutscher Wetterdienst (DWD); Quellen für Klimaprojektionsdaten: Brienen et al. (2020), Krähenmann (2019), Berechnung durch das LANUK. Weitere Hinweise des Deutschen Wetterdienstes sind zu beachten: https://www.dwd.de/DE/service/rechtliche_hinweise/rechtliche_hinweise_node.html
