Darstellung der Standorte bestehender Trinkwasserbrunnen in Köln samt Foto und Adresse. Die Kölner Trinkwasserbrunnen werden jährlich während der wärmeren Monate von April bis Oktober an den aufgeführten Standorten aufgestellt. Sie sind als Dauerläufer konzipiert, das heißt es läuft stetig frisches Trinkwasser, das kostenlos in eine selbst mitgebrachte Trinkflasche abgefüllt werden kann. Während der Wintermonate werden die Brunnen abgebaut und eingelagert, bzw. bei Bedarf instandgesetzt etc. Der Betrieb der Kölner Trinkwasserbrunnen erfolgt in Zusammenarbeit mit der RheinEnergie.
Darstellung der Standorte bestehender Trinkwasserbrunnen in Köln samt Foto und Adresse. Die Kölner Trinkwasserbrunnen werden jährlich während der wärmeren Monate von April bis Oktober an den aufgeführten Standorten aufgestellt. Sie sind als Dauerläufer konzipiert, das heißt es läuft stetig frisches Trinkwasser, das kostenlos in eine selbst mitgebrachte Trinkflasche abgefüllt werden kann. Während der Wintermonate werden die Brunnen abgebaut und eingelagert, bzw. bei Bedarf instandgesetzt etc. Der Betrieb der Kölner Trinkwasserbrunnen erfolgt in Zusammenarbeit mit der RheinEnergie.
Das Solarkataster NRW wurde auf der Grundlage von landesweit verfügbaren, hochaufgelösten Laserscandaten (Datenquelle: Land NRW) erstellt. Jedes Jahr wird ein Teil NRWs neu beflogen, in der Regel in einem 5-jährigem Turnus. Aus den Laserscandaten wurde ein flächendeckendes Digitales Oberflächenmodell (DOM) in einer Auflösung von 0,5 Meter mal 0,5 Meter für die Dachflächenanalyse erstellt. Der Datensatz enthält zu jeder Dachfläche das Jahr der Befliegung. Für die Potenzialanalyse der Dachflächen konnten durch Verschneidung dieser Daten mit einer Karte aller Gebäudeumrisse sämtliche Dachflächen in Nordrhein-Westfalen ermittelt werden. Die Dachflächen wurden wiederum in homogene Teilflächen zerlegt, die jeweils über eine einheitliche Neigung und Ausrichtung verfügen und damit gleichermaßen für Solarmodule belegbar sind. Durch die hohe Auflösung des digitalen Oberflächenmodells und die Zerlegung in homogene Teilflächen konnten auch kleinteilige Dachelemente, wie beispielsweise Schornsteine, Gauben, Gehölze und andere unterbrechende Strukturen, ausfindig gemacht werden. Über Strahlungsdaten des Deutschen Wetterdienstes wurde für ganz NRW die solare Einstrahlung sowie deren prozentuale Verschattung errechnet – und zwar unter Berücksichtigung der tages- und jahreszeitlich wechselnden Einstrahlung. Verschattungen können durch Bäume, angrenzende Gebäude, Dachaufbauten oder Geländeerhöhungen verursacht werden. Stark abgeschattete Bereiche sowie zu kleine Flächen wurden als ungeeignet aus der weiteren Berechnung herausgenommen. Anschließend konnte eine Vielzahl von Parametern für jede mit Modulen belegbare Dachfläche berechnet werden, wie beispielsweise die nutzbare Modulfläche, die installierbare Leistung und der potenzielle Wärmeertrag . Bautechnische Faktoren wie z.B. der Zustand und die Statik des Daches oder Gebäudes oder die Eigenschaften des Untergrundes können auf dieser Datengrundlage nicht erfasst werden. Hierfür ist im Einzelnen eine gesonderte fachmännische Prüfung erforderlich. Der vorliegende Datensatz enthält die Ergebnisse dieser Analyse.
Die Kriterien für die Eignung der Flächen sowie die Attribute werden in der dem Datensatz beigefügten beigefügten Meta-Datei erklärt. Der Datensatz wird mit neuen Grundlagendaten laufend aktualisiert.
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
