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Wuppertal ATOM Feed Starkregensimulation SRI 10 (Version 2.1 | 10/2022)

Der ATOM Feed Downloadservice für die Starkregensimulation SRI 10 in Wuppertal stellt die Ergebnisdaten der Simulation eines synthetischen Starkregenereignisses mit dem Starkregenindex 10 (SRI 10) zum Download bereit. Die Simulation wurde im Oktober 2022 durch die Dr. Pecher AG (Erkrath) im Auftrag der Stadt Wuppertal ausgeführt. Die Beauftragung erfolgte über die Wuppertaler Stadtwerke WSW Energie und Wasser AG. Der bereitgestellte Datensatz ist Teil von Version 2.1 der Starkregensimulationen, die die Dr. Pecher AG seit 2018 in unregelmäßigen Abständen für die Stadt Wuppertal berechnet. Die Simulationsansätze werden mit jeder neuen Version verfeinert. Außerdem werden die zum jeweiligen Berechnungszeitpunkt erkannten Fehler, insbesondere im verwendeten Geländemodell, korrigiert. Die Simulation berücksichtigt den Regenwasserabfluss im Kanalnetz und durch Überstau aus dem Kanalnetz austretendes Wasser mit einem vereinfachten Modellansatz, ebenso die verschiedenen Abflussgeschwindigkeiten auf Oberflächen mit unterschiedlicher Rauheit. Ab Version 2.1 wird ein moderater Versickerungsansatz in der Simulation berücksichtigt. Zusätzlich wird die Wupper mit einem unendlichen Fassungsvermögen für das zufließende Regenwasser modelliert. Es kann in den Simulationen damit nicht mehr zu einem Rückstau kommen, bei dem das Regenwasser Flächen in der Talsohle überflutet, weil es von der Wupper nicht mehr abgeleitet werden kann. Wichtiger Hinweis: Die Simulationsergebnisse sind beim aktuellen Stand der Technik keine exakten Vorhersagen des Verlaufs zukünftiger Ereignisse. Sie enthalten noch nicht erkannte Modellfehler und vernachlässigen einige Wirkungszusammenhänge, zu denen keine auskömmlichen Daten vorliegen, z. B. den Wasserrückhalt durch die Überflutung von Kellergeschossen. Die Ergebnisse haben daher eine Tendenz zur lokalen Überzeichnung der Wassertiefen, die sich bei einem realen Regen der angenommenen Stärke einstellen würden. Die Simulationsergebnisse eignen sich aber gut zur Identifikation und Lokalisierung der Gefährdungen durch Starkregen, z. B. mit Hilfe der von der Stadt Wuppertal und den Wuppertaler Stadtwerken publizierten interaktiven Starkregengefahrenkarte. Als Niederschlag wurde in der Simulation ein extremes Starkregenereignis mit einer Dauer von 1 Stunde und einer Niederschlagsmenge von 90 l/m² in ganz Wuppertal angenommen. Für ein solches Regenereignis kann auf der Grundlage der seit 1960 vorliegenden Regenaufzeichnungen keine statistische Wiederkehrzeit bestimmt werden. Der zeitliche Verlauf des Regenereignisses wurde als Blockregen mit konstanter Intensität modelliert. Als Ergebnisse werden drei TIFF- Dateien mit einer Auflösung von 1 m (quadratische Pixel, deren Kantenlänge 1 m in der Realwelt entspricht) und Georeferenzierung über TIFF World Files unter einer Open-Data-Lizenz (CC BY 4.0) bereitgestellt. Die Pixelwerte in den drei Dateien geben die maximale Wassertiefe, die maximale Fließgeschwindigkeit und die Richtung der maximalen Fließgeschwindigkeit an, die für die jeweilige Rasterzelle im Verlauf der Simulation berechnet werden. Der Downloadservice wird täglich durch Abgleich mit seinen Metadaten und den Metadaten zum Datensatz "Starkregensimulation Wuppertal SRI 10 (Version 2.1 | 10/2022)" im GEOkatalog.NRW aktualisiert.

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Wuppertal ATOM Feed Starkregensimulation SRI 6 (Version 2.1 | 10/2022)

Der ATOM Feed Downloadservice für die Starkregensimulation SRI 6 in Wuppertal stellt die Ergebnisdaten der Simulation eines synthetischen Starkregenereignisses mit dem Starkregenindex 6 (SRI 6) zum Download bereit. Die Simulation wurde im Oktober 2022 durch die Dr. Pecher AG (Erkrath) im Auftrag der Stadt Wuppertal ausgeführt. Die Beauftragung erfolgte über die Wuppertaler Stadtwerke WSW Energie und Wasser AG. Der bereitgestellte Datensatz ist Teil von Version 2.1 der Starkregensimulationen, die die Dr. Pecher AG seit 2018 in unregelmäßigen Abständen für die Stadt Wuppertal berechnet. Die Simulationsansätze werden mit jeder neuen Version verfeinert. Außerdem werden die zum jeweiligen Berechnungszeitpunkt erkannten Fehler, insbesondere im verwendeten Geländemodell, korrigiert. Die Simulation berücksichtigt den Regenwasserabfluss im Kanalnetz und durch Überstau aus dem Kanalnetz austretendes Wasser mit einem vereinfachten Modellansatz, ebenso die verschiedenen Abflussgeschwindigkeiten auf Oberflächen mit unterschiedlicher Rauheit. Ab Version 2.1 wird ein moderater Versickerungsansatz in der Simulation berücksichtigt. Zusätzlich wird die Wupper mit einem unendlichen Fassungsvermögen für das zufließende Regenwasser modelliert. Es kann in den Simulationen damit nicht mehr zu einem Rückstau kommen, bei dem das Regenwasser Flächen in der Talsohle überflutet, weil es von der Wupper nicht mehr abgeleitet werden kann. Wichtiger Hinweis: Die Simulationsergebnisse sind beim aktuellen Stand der Technik keine exakten Vorhersagen des Verlaufs zukünftiger Ereignisse. Sie enthalten noch nicht erkannte Modellfehler und vernachlässigen einige Wirkungszusammenhänge, zu denen keine auskömmlichen Daten vorliegen, z. B. den Wasserrückhalt durch die Überflutung von Kellergeschossen. Die Ergebnisse haben daher eine Tendenz zur lokalen Überzeichnung der Wassertiefen, die sich bei einem realen Regen der angenommenen Stärke einstellen würden. Die Simulationsergebnisse eignen sich aber gut zur Identifikation und Lokalisierung der Gefährdungen durch Starkregen, z. B. mit Hilfe der von der Stadt Wuppertal und den Wuppertaler Stadtwerken publizierten interaktiven Starkregengefahrenkarte. Als Niederschlag wurde in der Simulation ein außergewöhnliches Starkregenereignis mit einer Dauer von 2 Stunden und einer Niederschlagsmenge von 38,5 l/m² in ganz Wuppertal angenommen. Ein solches Regenereignis besitzt eine 50-jährliche statistische Wiederkehrzeit. Der zeitliche Verlauf des Regenereignisses wurde als Eulerregen Typ II modelliert. Hierbei werden in 5-Minuten-Abschnitten unterschiedliche Intensitäten angenommen, die bis zur maximalen Intensität schnell und gleichmäßig ansteigen, dann stark abfallen und danach allmählich abklingen. Als Ergebnisse werden drei TIFF- Dateien mit einer Auflösung von 1 m (quadratische Pixel, deren Kantenlänge 1 m in der Realwelt entspricht) und Georeferenzierung über TIFF World Files unter einer Open-Data-Lizenz (CC BY 4.0) bereitgestellt. Die Pixelwerte in den drei Dateien geben die maximale Wassertiefe, die maximale Fließgeschwindigkeit und die Richtung der maximalen Fließgeschwindigkeit an, die für die jeweilige Rasterzelle im Verlauf der Simulation berechnet werden. Der Downloadservice wird täglich durch Abgleich mit seinen Metadaten und den Metadaten zum Datensatz "Starkregensimulation Wuppertal SRI 6 (Version 2.1 | 10/2022)" im GEOkatalog.NRW aktualisiert.

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Wuppertal ATOM Feed Starkregensimulation SRI 7 (Version 2.1 | 10/2022)

Der ATOM Feed Downloadservice für die Starkregensimulation SRI 7 in Wuppertal stellt die Ergebnisdaten der Simulation eines synthetischen Starkregenereignisses mit dem Starkregenindex 7 (SRI 7) zum Download bereit. Die Simulation wurde im Oktober 2022 durch die Dr. Pecher AG (Erkrath) im Auftrag der Stadt Wuppertal ausgeführt. Die Beauftragung erfolgte über die Wuppertaler Stadtwerke WSW Energie und Wasser AG. Der bereitgestellte Datensatz ist Teil von Version 2.1 der Starkregensimulationen, die die Dr. Pecher AG seit 2018 in unregelmäßigen Abständen für die Stadt Wuppertal berechnet. Die Simulationsansätze werden mit jeder neuen Version verfeinert. Außerdem werden die zum jeweiligen Berechnungszeitpunkt erkannten Fehler, insbesondere im verwendeten Geländemodell, korrigiert. Die Simulation berücksichtigt den Regenwasserabfluss im Kanalnetz und durch Überstau aus dem Kanalnetz austretendes Wasser mit einem vereinfachten Modellansatz, ebenso die verschiedenen Abflussgeschwindigkeiten auf Oberflächen mit unterschiedlicher Rauheit. Ab Version 2.1 wird ein moderater Versickerungsansatz in der Simulation berücksichtigt. Zusätzlich wird die Wupper mit einem unendlichen Fassungsvermögen für das zufließende Regenwasser modelliert. Es kann in den Simulationen damit nicht mehr zu einem Rückstau kommen, bei dem das Regenwasser Flächen in der Talsohle überflutet, weil es von der Wupper nicht mehr abgeleitet werden kann. Wichtiger Hinweis: Die Simulationsergebnisse sind beim aktuellen Stand der Technik keine exakten Vorhersagen des Verlaufs zukünftiger Ereignisse. Sie enthalten noch nicht erkannte Modellfehler und vernachlässigen einige Wirkungszusammenhänge, zu denen keine auskömmlichen Daten vorliegen, z. B. den Wasserrückhalt durch die Überflutung von Kellergeschossen. Die Ergebnisse haben daher eine Tendenz zur lokalen Überzeichnung der Wassertiefen, die sich bei einem realen Regen der angenommenen Stärke einstellen würden. Die Simulationsergebnisse eignen sich aber gut zur Identifikation und Lokalisierung der Gefährdungen durch Starkregen, z. B. mit Hilfe der von der Stadt Wuppertal und den Wuppertaler Stadtwerken publizierten interaktiven Starkregengefahrenkarte. Als Niederschlag wurde in der Simulation ein außergewöhnliches Starkregenereignis mit einer Dauer von 2 Stunden und einer Niederschlagsmenge von 42 l/m² in ganz Wuppertal angenommen. Ein solches Regenereignis besitzt eine 100-jährliche statistische Wiederkehrzeit. Der zeitliche Verlauf des Regenereignisses wurde als Eulerregen Typ II modelliert. Hierbei werden in 5-Minuten-Abschnitten unterschiedliche Intensitäten angenommen, die bis zur maximalen Intensität schnell und gleichmäßig ansteigen, dann stark abfallen und danach allmählich abklingen. Als Ergebnisse werden drei TIFF- Dateien mit einer Auflösung von 1 m (quadratische Pixel, deren Kantenlänge 1 m in der Realwelt entspricht) und Georeferenzierung über TIFF World Files unter einer Open-Data-Lizenz (CC BY 4.0) bereitgestellt. Die Pixelwerte in den drei Dateien geben die maximale Wassertiefe, die maximale Fließgeschwindigkeit und die Richtung der maximalen Fließgeschwindigkeit an, die für die jeweilige Rasterzelle im Verlauf der Simulation berechnet werden. Der Downloadservice wird täglich durch Abgleich mit seinen Metadaten und den Metadaten zum Datensatz "Starkregensimulation Wuppertal SRI 7 (Version 2.1 | 10/2022)" im GEOkatalog.NRW aktualisiert.

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Starkregensimulation Wuppertal SRI 7 (Version 2.1 | 10/2022)
Temporal reference of content: since 14.10.2022 , current actuality unknown

Der Datensatz umfasst die Ergebnisdaten der Simulation eines synthetischen Starkregenereignisses mit dem Starkregenindex 7 (SRI 7), im Oktober 2022 ausgeführt durch die Dr. Pecher AG (Erkrath) im Auftrag der Stadt Wuppertal, beauftragt über die Wuppertaler Stadtwerke WSW Energie und Wasser AG. Der Datensatz ist Teil von Version 2.1 der Starkregensimulationen, die die Dr. Pecher AG seit 2018 in unregelmäßigen Abständen für die Stadt Wuppertal berechnet. Die Simulationsansätze werden mit jeder neuen Version verfeinert. Außerdem werden die zum jeweiligen Berechnungszeitpunkt erkannten Fehler, insbesondere im verwendeten Geländemodell, korrigiert. Die Simulation berücksichtigt den Regenwasserabfluss im Kanalnetz und durch Überstau aus dem Kanalnetz austretendes Wasser mit einem vereinfachten Modellansatz, ebenso die verschiedenen Abflussgeschwindigkeiten auf Oberflächen mit unterschiedlicher Rauheit. Ab Version 2.1 wird ein moderater Versickerungsansatz in der Simulation berücksichtigt. Zusätzlich wird die Wupper mit einem unendlichen Fassungsvermögen für das zufließende Regenwasser modelliert. Es kann in den Simulationen damit nicht mehr zu einem Rückstau kommen, bei dem das Regenwasser Flächen in der Talsohle überflutet, weil es von der Wupper nicht mehr abgeleitet werden kann. Wichtiger Hinweis: Die Simulationsergebnisse sind beim aktuellen Stand der Technik keine exakten Vorhersagen des Verlaufs zukünftiger Ereignisse. Sie enthalten noch nicht erkannte Modellfehler und vernachlässigen einige Wirkungszusammenhänge, zu denen keine auskömmlichen Daten vorliegen, z. B. den Wasserrückhalt durch die Überflutung von Kellergeschossen. Die Ergebnisse haben daher eine Tendenz zur lokalen Überzeichnung der Wassertiefen, die sich bei einem realen Regen der angenommenen Stärke einstellen würden. Die Simulationsergebnisse eignen sich aber gut zur Identifikation und Lokalisierung der Gefährdungen durch Starkregen, z. B. mit Hilfe der von der Stadt Wuppertal und den Wuppertaler Stadtwerken publizierten interaktiven Starkregengefahrenkarte. Als Niederschlag wurde in der Simulation ein außergewöhnliches Starkregenereignis mit einer Dauer von 2 Stunden und einer Niederschlagsmenge von 42 l/m² in ganz Wuppertal angenommen. Ein solches Regenereignis besitzt eine 100-jährliche statistische Wiederkehrzeit. Der zeitliche Verlauf des Regenereignisses wurde als Eulerregen Typ II modelliert. Hierbei werden in 5-Minuten-Abschnitten unterschiedliche Intensitäten angenommen, die bis zur maximalen Intensität schnell und gleichmäßig ansteigen, dann stark abfallen und danach allmählich abklingen. Als Ergebnisse werden drei TIFF- Dateien mit einer Auflösung von 1 m (quadratische Pixel, deren Kantenlänge 1 m in der Realwelt entspricht) und Georeferenzierung über TIFF World Files unter einer Open-Data-Lizenz (CC BY 4.0) angeboten. Die Pixelwerte in den drei Dateien geben die maximale Wassertiefe, die maximale Fließgeschwindigkeit und die Richtung der maximalen Fließgeschwindigkeit an, die für die jeweilige Rasterzelle im Verlauf der Simulation berechnet werden.

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Gruppenlayer: Klimaanalyse 2026 - Betroffenheitsanalyse

Die Betroffenheitsanalyse dient der Identifikation von Räumen, in denen eine erhöhte thermische Belastung mit einer erhöhten Sensitivität der Bevölkerung gegenüber Hitze zusammenfällt. Sie stellt damit ein zentrales Instrument zur Ableitung von Handlungsschwerpunkten im Kontext der Klimaanpassung dar. Der konzeptionelle Ansatz basiert auf der Annahme, dass sich gesundheitliche Risiken durch Hitze insbesondere dort verstärken, wo physische Belastung (Hitze) und gesellschaftliche Verwundbarkeit räumlich überlagert sind. Die Betroffenheit ergibt sich somit aus dem Zusammenwirken von: thermischer Belastung (z. B. hohe Lufttemperaturen, reduzierte nächtliche Abkühlung) und Sensitivität der Bevölkerung gegenüber diesen Belastungen. Dazu wird in Anlehnung an den Handlungsleitfaden zur kommunalen Klimaanpassung in Hessen „Hitze und Gesundheit“ des Hessischen Landesamtes für Naturschutz, Umwelt und Geologie (HLNUG) (HLNUG 2019) vorgegangen. In NRW wird die Betroffenheitsanalyse auf Basis der ZENSUS 2022-Daten durchgeführt, die für die Betroffenheitsanalyse landesweit auf der Ebene von Baublöcken ausgewertet wurden (IT.NRW 2025). Es kommt daher zu leichten Anpassungen aufgrund der Datenverfügbarkeiten gegenüber dem Ansatz des HLNUG. So werden in der Betroffenheitsanalyse der Klimaanalyse NRW 2026 folgende Basisindikatoren betrachtet: Hochaltrigendichte (ab 80 Jahre), Kinderdichte (unter 6 Jahre) und die durchschnittliche Nettokaltmiete. Die durchschnittliche Nettokaltmiete wird verwendet, da für NRW keine räumlich ausreichend differenzierten Informationen zur Armutsgefährdung wie z. B. zu Empfängern nach SGB vorliegen. Bei der durchschnittlichen Nettokaltmiete wird davon ausgegangen, dass in der Regel eine hohe Miete mit einer hohen Kaufkraft und eine geringe Miete zumindest tendenziell mit einer niedrigen Kaufkraft und damit einer potenziellen Armutsgefährdung einher geht. Die Basisindikatoren werden zunächst einzeln betrachtet (Einzelsensitivität) bevor sie zu einer Gesamtbetrachtung zusammengeführt werden. Bei der Einzelauswertung wird zunächst die Personenanzahl der Basisindikatoren Hochaltrige und kleine Kinder auf die Fläche des Baublocks bezogen. Bei der Nettokaltmiete kann auf diesen Schritt verzichtet werden, da die Daten schon auf eine Flächeneinheit bezogen (m²) vorliegen. Die Sensitivitätsanalyse soll die räumliche Verteilung der vulnerablen Bevölkerungsgruppen in NRW aufzeigen. Jeder der drei Indikatoren wird in Dezilen eingeteilt (10 gleich groß besetzte Klassen). Die Dezile werden für jede Gemeinde separat bestimmt und ermöglichen damit eine Vergleichbarkeit der Gemeinden untereinander. Die Dezile (Klassen) werden wie folgt bewertet: Klassen 1 bis 7: weniger sensitive Gebiete , Klasse 8: sensitive Gebiete, Klasse 9: hoch sensitive Gebiete, Klasse 10: extrem sensitive Gebiete. Die Nettokaltmiete wurde so eingeteilt, dass eine niedrige durchschnittliche Nettokaltmiete die höchste Bewertung (Dezil 10) erhält. Die Einzelsensitivitäten werden anschließend kombiniert, um die Gesamtbetrachtung zu erhalten. Dabei wurde die Bewertung nach folgender Einteilung vorgenommen. Extrem sensitives Gebiet: Hochaltrigendichte: Klassen 8 bis 10 UND Kinderdichte: Klasse 10 UND Durch Armut Gefährdete (Nettokaltmiete): Klasse 10; Hoch sensitives Gebiet: Hochaltrigendichte: Klassen 8 bis 10 UND Kinderdichte Klasse: 10 ODER Durch Armut Gefährdete (Nettokaltmiete) Klasse: 10; Sensitives Gebiet: Hochaltrigendichte: Klassen 8 bis 10 ODER Kinderdichte Klasse 10 ODER Durch Armut Gefährdete (Nettokaltmiete) Klasse 10; Weniger sensitives Gebiet: Keines der Kriterien ist zutreffend. Die Gesamtbetrachtung wird zusätzlich mit den hitzebelasteten Quartieren aus der Planungshinweiskarte „Handlungspriorität 1 + 2“ (dringender Handlungsbedarf) verschnitten, so dass die Mehrfachbelastungen ablesbar sind und Quartiere, für die Maßnahmen zur Klimaanpassung eine besonders hohe Priorität haben, ermittelt werden können.

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Gruppenlayer: Klimaanalyse 2026 - Karte regional bedeutsamer Klimafunktionen

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.

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Standorte Schuldner- und Insolvenzberatungsstellen in Deutschland

Schuldner- und Insolvenzberatungsstellen in Deutschland: Datengrundlage und Methodik: Es werden Daten genutzt, die aus allgemein zugänglichen Quellen stammen. Durch die Art der Erfassung von Schuldner- und Insolvenzberatungsstellen für diese Anwendung kann keine Garantie auf Vollständigkeit und Richtigkeit der dargestellten Beratungsstellen gewährleistet werden, da die Adressinformationen ausschließlich aus externen Quellen generiert werden. Hinweis: Den Nutzerinnen und Nutzern kann keine Auskunft über die Kostenübernahme der Schuldnerberatung zur Verfügung gestellt werden, da es bundesweit keine einheitliche Regelung dazu gibt. Standorte von Schuldnerberatungsstellen: Wenn eine Beratungsstelle über mehrere Standorte verfügt und diese Information öffentlich vorliegt, werden beide Standorte im Atlas angezeigt. Erreichbarkeitszonen von Schuldnerberatungsstellen: Die Grundlage für die Berechnung von Erreichbarkeitszonen von Schuldnerberatungsstellen bildet der Straßendatenbestand des offenen Gemeinschaftsprojektes OpenStreetMap (OSM). Mit Hilfe der Software Esri ArcGIS Desktop und den Programmerweiterungen Network Analyst sowie ArcGIS Editor for OpenStreetMap werden aus den OSM-Daten die relevanten Straßendaten (geometrische Information und zugehörige Attribute) extrahiert und in ein routingfähiges Netzwerkdatenmodell umgewandelt. Dieses erlaubt die Berechnung von Erreichbarkeitszonen, die sogenannten Isochronen. Die Berechnung der Isochronen wird für diskrete Zeitzonen von fünf bis 90 Minuten durchgeführt. Innerhalb einer Zone erfolgt keine nähere Unterscheidung der Fahrzeiten. Die Erreichbarkeiten werden in Form von Gitterzellen (Rastern) mit einer räumlichen Auflösung von 100 Meter * 100 Meter ausgewiesen. Beachten Sie bitte, dass die ausgewiesenen Fahrzeiten abgeleitete Modellgrößen sind, die unter Umständen deutlich von den tatsächlichen Fahrzeiten abweichen können. So wird insbesondere die aktuelle Verkehrslage oder mögliche Einschränkungen des Straßenverkehrs, wie z.B. Staus, Baustellen oder Straßensperrungen NICHT berücksichtigt. Zudem kann keine Gewähr für die Korrektheit der zugrundliegenden Straßengeometrie und der aus ihr abgeleiteten Fahrgeschwindigkeiten übernommen werden. Der OSM-Datenbestand kann Ungenauigkeiten oder Fehler sowohl in der geometrischen als auch hinsichtlich der beschreibenden Information enthalten. So können zum Beispiel fehlende Straßenabschnitte oder falsch ausgewiesene Zugangsbeschränkungen den Anschluss von einzelnen Verkehrsbereichen an das übrige Straßennetz verhindern. Hierdurch können fehlerhafte Berechnungsergebnisse resultieren. Beachten Sie bitte weiterhin, dass der Algorithmus zur Berechnung der Entfernungszonen in den Randbereichen des Straßennetzes u.U. stark generalisierende Ergebnisse erzeugt. Hierdurch können vereinzelt küstennahe Inselflächen mit eingefärbt werden, obwohl sie keinen Anschluss an ein Straßennetz besitzen. Grundsätzlich kann für die Richtigkeit der dargestellten Informationen und Berechnungsergebnisse nicht garantiert werden. Siedlungsstrukturelle Kreistypen: Mit den Kreistypen des Bundesinstituts für Bau-, Stadt- und Raumforschung (BBSR) wird eine einfache Gruppeneinteilung von den 363 Kreisregionen in Deutschland vorgenommen. Für die Typisierung werden verschiedene Siedlungsstrukturmerkmale herangezogen: der Bevölkerungsanteil in Groß- und Mittelstädten, die Einwohnerdichte der Kreisregion sowie die Einwohnerdichte der Kreisregion ohne Berücksichtigung der Groß- und Mittelstädte (Stand: 31.12.2017). Die Einteilung in siedlungsstrukturelle Gebietstypen dient als Instrument insbesondere für inter- und intraregionale Vergleiche. Diese Gebietstypen schreiben keine räumlichen Problemkategorien fest und stellen auch keine raumordnungspolitische Funktionszuweisung dar. Sie dienen ausschließlich als analytisches Raster für die laufende Raumbeobachtung und ermöglichen Vergleiche der entsprechenden Regionstypen. Auf dieser Basis erfolgt bei den siedlungsstrukturellen Kreistypen eine Einteilung in vier Gruppen: Kreisfreie Großstädte: Kreisfreie Städte mit mindestens 100 000 Einwohnern Städtische Kreise: Kreise mit einem Bevölkerungsanteil in Groß- und Mittelstädten von mindestens 50 % und einer Einwohnerdichte von mindestens 150 Einwohnern/km²; sowie Kreise mit einer Einwohnerdichte ohne Groß- und Mittelstädte von mindestens 150 Einwohnern/km² Ländliche Kreise mit Verdichtungsansätzen: Kreise mit einem Bevölkerungsanteil in Groß- und Mittelstädten von mindestens 50 %, aber einer Einwohnerdichte unter 150 Einwohnern/km², sowie Kreise mit einem Bevölkerungsanteil in Groß- und Mittelstädten unter 50 % mit einer Einwohnerdichte ohne Groß- und Mittelstädte von mindestens 100 Einwohnern/km² Dünn besiedelte ländliche Kreise: Kreise mit einem Bevölkerungsanteil in Groß- und Mittelstädten unter 50 % und Einwohnerdichte ohne Groß- und Mittelstädte unter 100 Einwohnern/km² Weitere Erläuterungen sind auf der Homepage des Bundesinstituts für Bau-, Stadt- und Raumforschung (BBSR) im Bundesamt für Bauwesen und Raumordnung (BBR) unter www.bbsr.bund.de Themen Raumbeobachtung Raumabgrenzungen zu finden. Im Schuldnerberatungsatlas werden in einem Erreichbarkeitsdiagramm die nach siedlungsstrukturellen Kreistypen geschichteten Bevölkerungsanteile für Deutschland dargestellt. Rechtsgrundlage: Rechtsgrundlage ist das Bundesstatistikgesetz (BStatG). Weitere Informationen zur Überschuldung von Privatpersonen in Deutschland finden Sie im Themenbereich Vermögen und Schulden unter: https://www.destatis.de/DE/Themen/Gesellschaft-Umwelt/Einkommen-Konsum-Lebensbedingungen/Vermoegen-Schulden/_inhalt.html

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Daten Kommunale Wärmeplanung NRW

Mit diesen Datenpaketen stellt das LANUK aktuelle und kleinräumige Fachdaten zur Unterstützung der kommunalen Wärmeplanung zur Verfügung. Diese werden im Rahmen der 2023/2024 in Bearbeitung befindlichen LANUK Potenzialstudie zur zukünftigen Wärmeversorgung in NRW erarbeitet und anschließend für das OpenData-Angebot aufbereitet. Die Datenpakete werden entsprechend kontinuierlich um fertiggestellte Daten ergänzt. Die Daten stehe als Shapefile für jede Gemeinde einzeln zur Verfügung. Zudem gibt es jeweils eine NRW-weite Geodatabase mit Feature Classes (ESRI). Ergänzt werden die Daten durch eine Kurzdokumentation (pdf) zu genutzten Quellen und zum methodischen Vorgehen sowie durch eine Excel-Tabelle zur Erklärung der Spalteninhalte der Attributtabellen der Geodaten. Der Raumwärme- und Warmwasserbedarf der Wohn- und Nichtwohngebäude wurde für das Modell 2024 neu berechnet und beinhaltet nun auch Fortschreibungen in drei unterschiedlichen Sanierungsszenarien für die Jahre 2025, 2030, 2035, 2040, 2045. Die Daten stehen auf Gebäudeebene und pro Straßenzug (Wärmelinien) zur Verfügung. Zusätzlich zum Raumwärme- und Warmwasserbedarf beinhalten die Wärmelinien die Prozesswärmebedarfe von Gewerbe, Handel und Dienstleistung, die aufgrund ihres Temperaturniveaus ebenfalls durch Wärmenetze gedeckt werden könnten. Allen Gebäuden wurde ein Gebäudetyp samt Baualtersklasse zugewiesen. Trotz des hohen Detaillierungsgrads kann es insbesondere auf Ebene der Einzelgebäude zu großen Abweichungen zur Realität kommen, insbesondere bei der Fortschreibung der Wärmebedarfe, da hier statistisch abgeleitete Sanierungswahrscheinlichkeiten eine große Rolle spielen. Bei der Wärmeplanung sollte dementsprechend eine größere Anzahl von Einzelgebäuden aggregiert betrachtet werden. Berücksichtigter Gebäudebestand: Sommer 2022 (LoD1/LoD2 3DGebäudemodell). Der Datensatz zu Modernisierungspotenzialen, Realisierungschancen und den vor Ort genutzten Heizenergieträgern wird auf Ebene der Baublöcke und Flure zur Verfügung gestellt. Die Daten basieren auf Immobilienscout24-Inseraten und Modellen des InWIS. Sie bieten einen guten Überblick über die Ausgangssituation in den Kommunen für die Status quo Analyse. Zusätzlich enthält der Datensatz Potenziale, welche sich aus der „Potenzialstudie zur zukünftigen Wärmeversorgung in NRW“ des LANUK ergeben haben. Das Potenzial der Freiflächensolarthermie wird auf Flurebene bereitgestellt. Dieses wurde auf Grundlage der Strahlungsdaten des DWD, für die Kollektortypen: Flachkollektor, Vakuumröhrenkollektor und Parabolrinnenkollektoren berechnet. Die theoretischen Potenziale sind zunächst sehr groß und übertreffen den (Raum‑)Wärmebedarf um ein Vielfaches, da in einem ersten Schritt alle potenziell geeigneten Flächen berechnet wurden. Durch Abstufung des Potenzials auf Basis regionaler Kenntnisse vor Ort, wie z.B. Nutzungskonkurrenz, Wirtschaftlichkeit der Erschließung der Fläche oder auch potenzieller Wärmesenken, kann eine realistische Einschätzung vorgenommen werden. Das Potenzial der oberflächennahen Geothermie und sondenbasierter mitteltiefer Geothermie wird auf Baublockebene bereitgestellt. Diese wurden im Rahmen der Potenzialstudie zur zukünftigen Wärmeversorgung in NRW neu bewertet. Im Vergleich zur alten Studie (s. auch Potenzialstudie Geothermie 2015) wurden einige Änderungen bei der Methodik vorgenommen. Zum einen wurden neue Bohrtiefenbegrenzungen von 40 m, 150 m und 250 m bei der oberflächennahen Geothermie und zusätzlich 1.000 m bei Betrachtung der mitteltiefen Geothermie vorgenommen sowie die Besitzstücke und der Gebäudebedarf auf Basis des Wärmebedarfsmodells aktualisiert. Das Potenzial aus tiefer- und mitteltiefer hydrothermaler Geothermie wird als Rasterdatensatz (3 x 3 km) bereitgestellt und bewertet, wo es sich lohnt, die Nutzung dieser Technologie genauer zu betrachten. Bei der Potenzialermittlung, handelt es sich um eine grobe Abschätzung, da die Fündigkeit und die tatsächliche Schüttung, also die 19.12.2024 2 /8 Menge an warmem Wasser, die nach einer Bohrung auch tatsächlich genutzt werden kann, unbekannt ist. Um das tatsächliche Potenzial genauer bewerten zu können und Pilotprojekte zu initiieren, ist es notwendig, die geologische Landesaufnahme weiter voranzutreiben sowie regional Seismiken und Probebohrungen durchzuführen. Bitte beachten Sie bei der Arbeit mit den Daten unbedingt die beiliegenden Dokumentationen! Die Excel-Tabelle zu den Ergebnissen der Wärmestudie bündelt alle Ergebnisse der Potenzialanalyse pro Verwaltungseinheit. Ausgewiesen wird der Wärmebedarf (Gebäude/Prozesswärme) und die Potenziale der Freiflächensolarthermie, Gewässer, Rechenzentren, Elektrolyseure, direkteinleitender Betriebe, Abwasser, industrielle Abwärme, Klärgas/-schlamm, Müllverbrennung, Biomasse, Grubenwasserhaltung, Geothermie und Luftwärmepumpe. Außerdem werden die Ergebnisse der Szenarienanalyse für drei verschiedene Szenarien mit jeweils drei verschiedenen Wärmebedarfsfortschreibungen hinsichtlich der möglichen künftigen Wärmeerzeugung ausgegeben. Bitte hierzu die Dokumentationen beachten, die unter https://www.energieatlas.nrw.de/site/waermestudienrw_ergebnisse verfügbar sind.

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XPlan-Umring QGIS-Erweiterung

Dieses Plugin fügt einen Processing-Provider und diverse Algorithmen (Werkzeuge) hinzu, um XPlanGML für ein Umringszenario zu erzeugen. - XPlan-Umring (gml) erzeugen - Hilfswerkzeuge Geometrie Update - Hilfswerkzeuge Rasterplan zuschneiden Der XPLAN-Umring setzt die Installation mindestens der Version 3.24.0 des OpenSource-GIS „QGIS“ voraus und ist dann innerhalb von QGIS als Erweiterung aus dem offiziellen QGIS-Plugin-Repository verwendbar. Die Aktualisierung der Erweiterung findet bei Bedarf statt.

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Delete all QGIS-Erweiterung

QGIS-Plugin zum Löschen aller Gruppen und Layer im Layer-Fenster. Fügt eine Schaltfläche in der Werkzeugleiste hinzu, mit welcher das Layer-Fenster mit einem Klick geleert werden kann. Dieses Tool setzt die Installation mindestens der Version 3.16.0 des OpenSource-GIS „QGIS“ voraus und ist dann innerhalb von QGIS als Erweiterung aus dem offiziellen QGIS-Plugin-Repository verwendbar. Die Aktualisierung der Erweiterung findet bei Bedarf statt.

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