Dienst bestehend aus Rasterdaten zur mittleren Lufttemperatur in Grad Celsius. Die Beobachtungsdaten werden in Klimanormalperioden von 30 Jahren unterteilt und erstrecken sich über den Beobachtungszeitraum 1881-1910 bis 1991-2020. Es stehen die Daten als Mittelwerte für Frühling, Sommer, Herbst und Winter sowie für das Jahr zur Verfügung. Ab der Klimanormalperiode 1961-1990 kommen die Monate dazu. Ebenfalls kommen Rasterdaten zum Einsatz, die die jeweilige Änderung der mittleren Lufttemperatur eines Zeitabschnittes in Bezug auf zwei Vergleichsabschnitte (1881-1910 und 1991-2020) in Kelvin anzeigt. Zusätzlich sind die Raster zur mittleren Lufttemperatur für die RCP-basierten Klimaprojektionen enthalten. Die Raster der Klimaprojektionen werden in zwei Zukunftszeiträumen (2031-2060 und 2071-2100) unterteilt, die jeweils nach den Klimaprojektionen RCP2.6, RCP4.5 und RCP8.5 gegliedert sind. Innerhalb der Zukunftszeiträume erfolgt eine Unterteilung in Mittelwerte für Frühling, Sommer, Herbst und Winter sowie für das Jahr. Die Stärke des möglichen Klimasignals je Szenario wird unterteilt nach dem 15., 50. und dem 85. Perzentil. Es werden Mittelwerte (Absolutwerte) in Grad Celsius und das Änderungssignal (Delta-Change) in Kelvin von 2031-2060 und 2071-2100 bezogen auf 1971-2000 dargestellt. Datenquelle: Deutscher Wetterdienst (DWD). Weitere Hinweise des Deutschen Wetterdienstes sind zu beachten: https://www.dwd.de/DE/service/rechtliche_hinweise/rechtliche_hinweise_node.html
Dienst bestehend aus Rasterdaten zu spezifischen Lufttemperaturkenntagen wie Sommertage, Heiße Tage, Hitzewellen, Tropennächte, Frosttage und Eistage. Die Daten liegen für fünf Klimanormalperioden (30-jährige Mittelwerte) vor, die einen Beobachtungsbereich von 1951-2020 abdecken, jeweils als mittlere Anzahl Tage/Jahr. Hinzu kommt jeweils ein Layer, bei dem die Änderung der Anzahl der Kenntage von 1991-2020 bezogen auf 1961-1990 dargestellt wird. Außerdem werden auch die Raster der zwei Zukunftszeiträume (2031-2060 und 2071-2100) dargestellt, die jeweils nach den Klimaprojektionen RCP2.6, RCP4.5 und RCP8.5 gegliedert sind. Die Stärke des möglichen Klimasignals wird je RCP-Szenario unterteilt nach dem 15., 50. und dem 85. Perzentil. Es werden absolute Mittelwerte (außer Tropennächte) und das Änderungssignal (Delta-Change) von 2031-2060 und 2071-2100 bezogen auf 1971-2000 dargestellt. Absolute Werte liegen bei den Tropennächten nicht vor. Datenquelle: Deutscher Wetterdienst (DWD). Weitere Hinweise des Deutschen Wetterdienstes sind zu beachten: https://www.dwd.de/DE/service/rechtliche_hinweise/rechtliche_hinweise_node.html
Unter Globalstrahlung versteht man die gesamte am Erdboden ankommende Strahlung, also die Summe aus direkter Sonnenstrahlung und diffuser (also durch Lichtstreuung Infolge von Wolken oder Nebel indirekt eintreffende) Himmelsstrahlung. Die Stärke der den Boden erreichenden Strahlung ist abhängig von geographischer Breite, Tageszeit, Jahreszeit und der Geländeform, d. h. dem Winkel, unter dem die Strahlen auftreffen. Durch die unterschiedlichen Einfallswinkel der Sonne während des Jahres und der Tage ist die Globalstrahlung im Sommer stärker als im Winter und am Mittag stärker als am Morgen und am Abend. Die Flächenkarten der Globalstrahlung werden in der Einheit Kilowattstunde pro Quadratmeter (kWh/m2) zur Verfügung gestellt. Dabei handelt es sich um Karten der Mittelwerte der Monate, der Jahreszeiten und für das gesamte Jahr der Klimanormalperioden ab 1981 - 2010 und 1991 - 2020. Bei allen Daten handelt es sich um absolute Werte, die als Raster im GeoTiff-Format zur Verfügung gestellt werden.
In die durch Punktsignatur gekennzeichneten Bereiche können Kaltluftmassen vordringen und eine Abmilderung der bioklimatischen Belastungssituation bewirken.
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.
Die Klimaanalyse stellt die Bewertung der klimatischen und lufthygienischen Situation im Stadtgebiet von Herne anhand der Auswertungen aktueller Modellierungen und Messungen dar. Ziel der Untersuchung ist die Analyse und Bewertung der klimatischen Situation innerhalb des Herner Stadtgebietes sowie die Ausweisung von Planungshinweisen, die vor dem Hintergrund der prognostizierten klimatischen Veränderungen im Laufe des 21. Jahrhunderts eine klimawandelgerechte Stadtentwicklung gewährleisten sollen.
Der ATOM Feed Downloadservice für Klimaorte Wuppertal stellt einen Datensatz zum Download bereit, der die die Beschreibungen von (Stand 08/2021) 118 punktförmig modellierten Best-Practice-Beispielen für den Klimaschutz in Wuppertal umfasst. Sie wurden von der Koordinierungsstelle Klimaschutz der Stadt Wuppertal im Zeitraum Q4/2020 bis Q2/2021 als Datengrundlage für die interaktive Kartenanwendung "Klimaortkarte Wuppertal" erhoben. Die Klimaortkarte präsentiert darüber hinaus die linienförmigen Bahntrassenradwege aus dem Open-Data-Datensatz "Radrouten Wuppertal". Diese sind nicht im Datensatz der Klimaorte enthalten. Der Datensatz ordnet den Standorten von Organisationen, Einrichtungen und Anlagen ein oder mehrere thematisch kategorisierte Angebote zu. Die Kategorisierung benutzt ein zweistufiges Modell (Thema / Kategorie). Mehrere Standorte können sich an derselben geographischen Position befinden, z. B. bei einem Gebäude, in dem mehrere Klimaschutzorganisationen residieren. Die Fortführung des Datensatzes erfolgt unregelmäßig, jeweils zeitnah nach Identifikation eines neuen oder Änderung eines bestehenden Klimaortes. Die Aktualisierung der Daten, auf die der Downloadservice zugreift, erfolgt unabhängig davon wöchentlich in einem festen Turnus. Der bereitgestellte Datensatz ist im Shape-, KML- und GeoJSON-Format unter einer Open-Data-Lizenz (CC BY 4.0) verfügbar.
Nutzungsbedingungen: Der bereitgestellte Datensatz kann gemäß der „Creative Commons Namensnennung (CC BY 4.0)“ (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) genutzt werden.
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.
