Unwetter in Deutschland im Juli.
Quelle: VDV

Neben den klassischen Ackerbaukulturen waren auch Kernobst, Steinobst, Wein, Hopfen- und Gemüsepflanzungen betroffen. Auch aus Italien wurden extreme Unwetter gemeldet. Das bislang unbestätigte größte Hagelkorn aller Zeiten soll hier mit einem Durchmesser von knapp 20 cm vom Himmel gefallen sein. War das Wetter im vergangenen Jahr im Hochsommer eher heiß und trocken, zeigt sich in diesem Jahr wieder das typische Sommerwetter mit Hitze, unterbrochen von schweren Unwettern und entsprechenden Schäden.

www.vereinigte-hagel.de

Der Beitrag Unwetter: Schadensstatistik in Deutschland erschien zuerst auf Business Geomatics.

Als Folge des Klimawandels treten meteorologische Extremereignisse häufiger und immer heftiger auf. Hitze, Dürre, Sturm und Hagel sowie Dauer- und Starkregen nehmen aufgrund der weltweiten Veränderungen unseres Klimas nachweislich zu. In 2021 ereignete sich nicht zuletzt auch als Folge dieser globalen Entwicklung eine der schwerwiegendsten Naturkatastrophen in der Bundesrepublik Deutschland: die Überflutungen im Süden und Westen, vor allem in den Tallagen des Erft- und Ahrtals.

NRW ist bereits umgesetzt, die nördlichen Bundesländer setzen die Gefahrenkarte aktuell um und sollen bis Ende 2023 fertig sein. Ziel ist es, bis Ende 2025 ganz Deutschland abzudecken.
Quelle: BKG

Der Staat und seine Organe müssen auf solche Ereignisse gut vorbereitet sein, um Menschen und Güter bestmöglich schützen zu können. Hierzu gehört es, relevante Informationen für präventive Maßnahmen sowie ein wirksames Katastrophenmanagement bereitzustellen. Für beides ist es wichtig zu wissen, in welchen Gebieten und in welchem Ausmaß potentiell die größten Gefahren drohen.

Eine entscheidende Bedeutung haben hierbei regionalisierte Daten, sprich Geodaten, wie sie im BKG und vielen Fachbehörden von Bund und Ländern vorliegen. Relevant im Zusammenhang mit Starkregen sind die  amtlichen Geodaten des BKG und der deutschen Landesvermessung über Gelände, Topographie und Nutzung sowie die bundesweit vorliegenden Beobachtungsdaten des Deutschen Wetterdienstes (DWD) über die Niederschläge der vergangenen Jahrzehnte.

Screenshot der Hinweiskarte Starkregengefahren NRW – Darstellung bei extremen Starkregen im geoportal.de
Quelle: BKG

Umwelt- und Wasserwirtschaftsverwaltungen sowie weitere Fachbehörden des Bundes, insbesondere aus dem Bundesministerium für Digitales und Verkehr (BMDV) halten weitere abflussrelevante Daten vor. Hierzu gehören Daten und Informationen unter anderem über wasserbauliche Bauwerke wie Durchlässe, Brücken, Schöpf- oder Pumpwerke.

Einheitliche Modellierung

„Mit einem einfachen Overlay dieser Daten ist es allerdings nicht getan. Es ist vielmehr notwendig, sie in ein komplexes hydrodynamisches Abflussmodell zu integrieren“, so Dr. Martin Lenk, Leiter der Abteilung Geodienstleistungen am Bundesamt für Kartographie und Geodäsie. Mit solch einem Modell soll es möglich sein, unterschiedliche Überflutungsszenarien für verschiedene Niederschlagsereignisse zu simulieren. Hierfür hat das BKG Dienstleister verpflichtet, die auf der Grundlage der gelieferten Daten und einem einheitlichen Methodenset für alle Kartierungen, die notwendigen hochkomplexen Simulationsmodelle durchführen.

Aktuelle Situation in Deutschland

In Deutschland existieren bereits für viele Gebiete unterschiedliche Starkregenkarten. Zumeist geben einzelne Kommunen oder Länder sie in Auftrag. Die Karten liefern wichtige Hinweise über die Risiken, die von extremen Starkregen-Ereignissen ausgehen. Sie decken aber nur Teile des Bundesgebietes ab und unterscheiden sich teilweise in den zugrunde liegenden Daten, Annahmen zu Berechnungsmethoden sowie in den Kartendarstellungen.

Professor Paul Becker, Präsident des BKG, sagt dazu: „Aktuell verbleiben großflächige Gebiete, für die es keine Karten gibt. Außerdem machen Starkregen und Sturzfluten keinen Halt vor administrativen Grenzen. Daher benötigen wir eine Karte mit vergleichbaren Ergebnissen für das gesamte Bundesgebiet.“ „Solche Unterschiede machen es schwierig, präventiv oder in einer akuten Katastrophenlage grenzübergreifende Maßnahmen einzuleiten“, ergänzt Lenk. Es bedürfe einer durchgängigen Karte der Gesamtfläche Deutschlands, die nach einheitlichen Grundsätzen erarbeitet wurde. „Wie wichtig eine solche grenzüberschreitende Karte ist, zeigte nicht zuletzt die Flutkatastrophe in 2021“, so der Geodaten-Experte weiter.

Berechnete maximale Wasserstände bei extremen Starkregen
Quelle: BKG

Starkregenkarten des BKG

Bereits im Jahr 2019 hat das BKG ein Pilotprojekt initiiert und eine landesweite Karte zu Starkregengefahren in Nordrhein-Westfalen (NRW) erstellt. Hierfür kooperierte das BKG mit den zuständigen Umwelt- und Vermessungseinrichtungen des Landes. Die Karten sind seit Oktober 2021 frei im Geoportal Deutschland zugänglich: www.bkg.bund.de/starkregen-nrw. Sie wurden außerdem im Klimaanpassungsportal von NRW veröffentlicht: https://www.klimaatlas.nrw.de/klima-nrw-pluskarte.

Die für NRW erstellte Karte zeigt die simulierten Überflutungsflächen mit Fließtiefen und -geschwindigkeiten für seltene und extreme Niederschlagsereignisse. Die Ergebnisse sind einfach und verständlich für die Öffentlichkeit, für Fachexperten und Einsatzkräfte als Web-Karte frei und offen verfügbar. „Die Deutschlandkarte ist eine notwendige Ergänzung und ein Bindeglied zu den lokal im Detail konkreten, aber nur vereinzelt vorliegenden `Vor-Ort-Karten`“, beschreibt Lenk.

Dr. Martin Lenk, Abteilungsleiter Geoinformation am BKG, sieht den Bedarf für eine einheitliche Hinweiskarte für Starkregengefahren für ganz Deutschland, die nach einem einheitlichen Standard erfasst wird.
Quelle: BKG

Weitere Bundesländer folgen

Im Oktober 2021 startete das BKG das Folgeprojekt. In diesem werden weitere Bundesländer modelliert und kartiert. Hierzu gehören Berlin, Brandenburg, Bremen, Hamburg, Mecklenburg-Vorpommern, Niedersachsen, Sachsen, Sachsen-Anhalt, Schleswig-Holstein und Thüringen. Die genannten Länder, ein Expertennetzwerk des BMDV und die Bund/Länder-Arbeitsgemeinschaft Wasser wirken in einem Projektbeirat aktiv mit. Das Projektende ist für das vierte Quartal 2023 vorgesehen.

Professor Paul Becker, Präsident des BKG, betont, dass es zwar viele regionale und kommunale Starkregengefahrenkarten gibt, viele großflächige Gebiete aber noch nicht abgedeckt sind.
Quelle: BKG

Gleichzeitig arbeitet das BKG mit seinen Partnern daran, wie eine deutschlandweite Karte bis 2024/2025 fertiggestellt werden kann. „Das Projekt des BKG deckt sich mit dem Ziel der Bundesregierung, notwendige Maßnahmen für die Klimaanpassung Deutschlands aktiv voranzutreiben“, so Martin Lenk. Im laufenden Koalitionsvertrag sind bundesweite Standards vorgesehen. Mithilfe dieser lassen sich die Hochwasser- und Starkregenrisiken als Voraussetzung für Gefahrenkarten einheitlich bewerten. Mit dem Projekt des BKG kann die Bundesregierung dieses Ziel bis zum Ende der Legislaturperiode erreichen. Parallel werden die Weichen für die Zukunft gestellt. Mit dem vom BKG initiierten Vorhaben „Digitaler Zwilling Deutschland“ soll es mittel- und langfristig möglich sein, auch auf der Grundlage aktueller Niederschlagsvorhersagen kurzfristige Prognosen für das Überflutungsgeschehen durch Starkregen zu treffen.    (sg)

www.klimaatlas.nrw.de

www.bkg.bund.de/starkregen-nrw

Der Beitrag Eine Starkregen-Gefahrenkarte für Deutschland erschien zuerst auf Business Geomatics.

Visualisierung von Daten des GPM-Satelliten (Global Precipitation Measurement) am Beispiel eines Schneesturms an der US-Ostküste. Die Daten differenzieren zwischen flüssigem und gefrorenem Niederschlag.
Quelle: William Putman, NASA/GSFC

Wetterinformation ist so viel mehr als die Frage, ob man einen Regenschirm auf den Spaziergang mitnehmen sollte. Neben den persönlichen Wetterinteressen sind Wetterdaten unverzichtbar für verschiedenste Bereiche – etwa Landwirtschaft, Katastrophenschutz, Luft- und Schifffahrt, Versicherungen, Schutz kritischer Infrastrukturen, Planung erneuerbarer Energie, um nur wenige zu nennen. Die Grundversorgung an Wetterinformation, die der Deutsche Wetterdienst (DWD) bereitstellt, wird vielfältig genutzt, veredelt und als spezialisiertes Produkt wieder angeboten. Insofern wandern solche Daten bereits vielfältig zwischen den Servern und Softwarepaketen hin und her.
„Und trotzdem sind Wetterdaten nicht in dem Umfang integriert, wie man sich das wünschen könnte. Was fehlt, ist insbesondere eine nahtlose Integration in die Geoinformationssysteme, welche zur geo-basierten Entscheidungsfindung gebräuchlich sind“, sagt Professor Peter Baumann von der Jacobs Universität Bremen, der gleichzeitig Gründer des Unternehmens rasdaman GmbH ist.
Das beginnt mit Datenformaten wie GRIB2, die in der GIS-Welt nicht üblich sind, und endet noch lange nicht damit, dass für die Wettersimulation ein rotierter Globus verwendet wird, bei dem der Äquator quer durch Deutschland läuft: Der Pol etwa wurde auf 39,25 Nord und 162,00 West verlegt. Meteorologisch macht das Sinn, denn die projizierte Vorhersage liefert am Äquator die beste Auflösung, und dies ist natürlich das Interesse des hiesigen, staatlichen Wetterdatenanbieters. „Allerdings, so einfach die affine Transformation mathematisch ist – gängige GIS-Software unterstützt nicht die automatische Umprojektion in die üblichen Koordinatensysteme“, so Baumann.

Simulation eines Tornados der Kategorie F5 (stärkste bisher am Boden erreichte Kategorie mit bis zu 512 km/h hoher Windgeschwindigkeit), erzeugt von Cloud Model 1 (CM1). Als Visualisierungssoftware wurde VAPOR eingesetzt.
Quelle: Leigh Orf, University of Wisconsin Madison

Projekt DeepRain

Das kürzlich abgeschlossene BMBF-Projekt DeepRain, geleitet vom Forschungszentrum Jülich, hat hier einen Beitrag zur Brückenbildung geleistet. Der Projektpartner Jacobs University hat aus seinem Budget die französische Firma Spatialys beauftragt, das weitverbreitete Reprojektions-Werkzeug PROJ so zu erweitern, dass die Erd-Rotation innerhalb der Wetterdaten-Modellierung verstanden wird. Inzwischen ist diese Funktionalität offizieller Bestandteil von PROJ. „Somit wurde ein Hindernis auf dem Weg zur GIS-Integration von Wetterdaten beseitigt“, so Baumann.
Ein weiteres Problem liegt in der Strukturierung der Daten. Die Atmosphäre ist ein dreidimensionaler Raum von zeitvarianten Phänomenen – also von einem physischen Gebilde mit vier-dimensionalen, raum-zeitlichen Dimensionen.
Für Baumann liegt das Paradigma für den Umgang mit solchen Herausforderungen in der Modellierung via Datenwürfeln. Kommen in der Simulationsumgebung eines notwendigen Supercomputers die Wetterdaten bereits auf einem raum-zeitlichen Gitter an, lassen sich daraus ganz natürlich 4D raum-zeitliche Gitterdaten gewinnen. Solche Datenwürfel können, so Baumann, beliebig-dimensional sein, beispielsweise 1D-Zeitreihen, 2D-Karten, 3D x/y/t Satellitenbild-Zeitreihen oder x/y/z geophysikalische Daten, unsere 4D x/y/z/t atmosphärischen Daten, aber auch mehr. Im DeepRain-Projekt, wo die rasdaman Datenwürfel-Engine zum Einsatz kam, wurden bis zu 7D-Datenwürfel verwendet.
Datenwürfel haben den Charme, dass „sich Dienste darauf erheblich natürlicher, einfacher und auch mächtiger gestalten lassen, als das bei dem klassischen Paradigma ‚große Menge kryptischer Einzeldateien‘ möglich ist“, so Baumann. Daher gelten sie auch allgemein als Königsweg zu analysefertigen Daten (Analysis-Ready Data, ARD). Auch weil die Kombination unterschiedlicher Datenwürfel plötzlich einfacher wird: alle technischen Details bleiben verborgen, und viele der intern erforderlichen Schritte bleiben intern und damit vor dem Anwender verborgen. Auch entsprechende Standards existieren dafür, insbesondere OGC WCPS. Kurz, „Datenfusion wird einfacher“, so der Professor.
Damit komme auch die neue Möglichkeit ins Spiel, Digitale Zwillinge bezogen auf Wetterdaten einfacher zu bauen. Diese Idee sei verführerisch einleuchtend und lässt sich kurz durch sogenanntes „Duck Typing” erklären: wenn etwas läuft wie eine Ente, schwimmt wie eine Ente, quakt wie eine Ente, dann beschließen wir: es ist eine Ente. Auch wenn sie digital ist. „Das hat den Vorteil, dass wir an der digitalen Ente studieren können, wie sich die physische Ente verhält“, beschreibt Baumann den Forschungsansatz.
Ein Wetter-Zwilling ist natürlich anspruchsvoll. Wenn also diverseste Datenwürfel, wie etwa Wetterparameter wie Temperatur und Luftfeuchte, Satellitendaten wie sie die Sentinel-Familie liefert, In-situ Daten der Ämter (am besten gemäß Standards, vor allem INSPIRE-konform) etc. analysefertig und fusionierbar verfügbar sind, dann lassen sich langsam immer mehr Fragen an den Zwilling stellen.

3D-Visualisierung von Grönland. Eine neue, mit dem System für die Integrierte Modellierung der Atmosphäre (SIMA) erzeugte Visualisierung zeigt, Wetterprognosen mit einer bisher nicht erreichten Detailauflösung.
Quelle: National Center for Atmospheric Research

Aktuelle Förderationen
In der Datenwürfel-Föderation EarthServer sind derzeit über 150 Petabyte an solchen Geo-Datenwürfeln bereitgestellt. Im Projekt Cube4EnvSec werden derzeit DWD-Wettervorhersagen gesammelt und zu 4D-Datenwürfeln aufgebaut. Alles mit dem Ziel der Integration in EarthServer, wo bereits Sentinel-Daten, CLMS und weitere Landnutzungsinformationen vorliegen. Beide nutzen die rasdaman-Engine als Datenmanagement- und Analyse-Plattform. „Auf dieser können Werkzeuge für Analyse, Fusion und Visualisierung einfach und skalierbar arbeiten“, so Baumann.
Schließlich verweist der Experte auch auf KI-Methoden wie neuronale Netze, die sich vorteilhaft an Datenwürfel koppeln lassen, was die entstehenden Modelle flexibler, mächtiger und performanter machen könne. Dieser Aspekt wird im BMWi-Projekt AI-Cube von Jacobs University und TU Berlin bearbeitet.
Gleichzeitig macht der Informatiker auch auf die Grenzen von Digitalen Zwillingen aufmerksam. Selbstverständlich seien diese, wie alles in dieser Welt, mit einer gewissen Unsicherheit behaftet. Je nach Fragestellung können diese unterschiedlich ausfallen, sogar bei ein und demselben Zwilling. Leicht kann dies zu falschen Schlussfolgerungen führen, und daher sollte ein solcher Zwilling immer auch Informationen über die zu erwartenden Fehler ausgeben können. „Daraus ergibt sich eine weitere, heute noch offene Forschungsfrage: wie kann ein Client, zum Beispiel Mensch oder KI-Modell, seine eigenen Genauigkeitsanforderungen bestimmen und dem Server mitteilen? Und wie kann der Server solche Anforderungen flexibel bedienen und garantieren?“, formuliert Baumann.
Der Weg zum Digitalen Wetter-Zwilling stelle damit sowohl neue Fragen als auch alte Fragen in neuer Schärfe. Datenwürfel, vor allem in Kombination mit KI, bilden ein mächtiges Instrument auf dem Weg zu einem Zwilling, den man verläßlich befragen kann. (sg)

www.rasdaman.com

www.l-sis.org

Der Beitrag Wetterwürfel in 7D erschien zuerst auf Business Geomatics.

Starkregenereignisse nehmen im Zuge des Klimawandels zu. Dazugehörige Open-Source-Wetterdaten können aber eine Bearbeitungsgebühr kosten.

Der Datensatz steht vollständig als Open Data zur Verfügung, wobei die Aufbereitung er Daten sich eher an die Ansprüche technischer Verarbeitung und weniger an den menschlichen Betrachter richtet. Die aufgearbeiteten Tabellen mit den Daten können für den gewünschten Ort beim Deutschen Wetterdienst gegen Gebühr (ab 70 Euro) bezogen werden.

Mit openko.de wurde ein Webservice geschaffen, über den die KOSTRA-DWD-2020-Tabellen auch kostenlos heruntergeladen werden und ohne Einschränkung weiterverbreitet werden können. Die Bedienung ist hierbei einfach: Auf der Startseite steht der Zugang zu einer interaktiven Karte zur Verfügung, die das Raster mit den fast 16.000 verfügbaren Standorten anzeigt. Nun kann entweder direkt zum gewünschten Ort gezoomt werden oder es kann mit Klick auf die Lupe am linken Bildschirmrand eine Adresssuche erfolgen. Ist der gewünschte Ort gefunden, muss lediglich auf das relevante Rasterfeld geklickt werden, dass den Nutzer zur Downloadseite führt. openko.de bietet etwa 20.000 standortbezogene Tabellen zu den Datensätzen KOSTRA-DWD-2020 und KOSTRA-DWD-2010R kostenlos zum Download an.

„Der Initiator von openko.de Alexander Altnöder. Basierend auf der Sachlage, dass die Aufbereitung der KOSTRA-Daten lediglich auf eine maschinelle Verarbeitung der Daten optimiert ist, sieht er das Open-Data-Prinzip de facto ausgehebelt. „Das halte ich für unnötig, da die Daten statisch sind und die Tabellenblätter relativ einfach automatisiert erzeugt werden können“, so Altnöder.

Alternativ kann in dem Suchfeld auf der Startseite auch direkt nach der benötigten Stadt, einer Postleitzahl oder der Nummer des KOSTRA-DWD-Rasters gesucht werden. Die PDF-Dateien AUF DEM Webportal enthalten übrigens nicht nur die KOSTRA-Daten, sondern auch eine praktische Übersichtskarte mit Eintragung der Grenzen des Rasterfeldes sowie der umliegenden Felder. So kann der Betrachter jederzeit überprüfen, ob das Rasterfeld auch den gewünschten Bereich abdeckt. Gerade bei Großstädten wie München, Köln, Berlin oder Hamburg überlagern Rasterfelder das Stadtgebiet, so dass hier durchaus genau hingesehen werden muss.

Screenshot von openko. Auf der Internetseite gibt es kostenfreie KOSTRA-Tabellen zu Starkregenereignissen.

Auf dem Portal stehen auch die die Vorgängerversion KOSTRA-DWD-2010R mit etwa 5.400 verfügbaren Tabellen zum Download zur Verfügung. Anwender, die bereits Erfahrung mit KOSTRA-DWD-2010R haben, müssen sich übrigens auf einige Änderungen bei KOSTRA-DWD-2020 einstellen. So wurde zum einen das geografische Bezugssystem geändert, was für moderne GIS-Anwendungen jedoch unproblematisch ist. Zum anderen wurden die Auflösung und die räumliche Abdeckung erhöht, wodurch die Rasterfelder eine geringere Größe aufweisen. Dadurch ändern sich auch die Nummern der Rasterfelder, die nach Zeile und Spalte benannt sind. Die Bezeichnung von KOSTRA-DWD-2010R kann also nicht auf die 2020er Version übertragen werden.

Eine weitere Änderung betrifft die Daten selbst. Durch eine Änderung der Methodik ergibt es sich, dass sich im Mittel bei sehr kurzen Dauerstufen eine deutliche Erhöhung und bei kurzen Dauerstufen eine Absenkung beobachten lässt. Bei langen Ereignisdauern und seltenen Ereignissen ist im Mittel ebenfalls eine Erhöhung der Niederschläge zu erwarten. Dies kann Einfluss auf die Bemessung von wasserwirtschaftlichen Anlagen haben.

Bei KOSTRA-DWD handelt es sich um eine statistische Auswertung von realen Niederschlagsdaten, die entsprechend mit Unsicherheiten behaftet ist. Während bei der abgelösten Version noch recht pauschale Unsicherheiten in Abhängigkeit von der Häufigkeit der Regenereignisse angegeben wurden, werden bei der neuen Version KOSTRA-DWD-2020 die Unsicherheiten für jede Kombination aus Andauer und Wiederkehr explizit ausgewiesen.

www.openko.de

Der Beitrag KOSTRA-Tabellen kostenlos auf openko.de erschien zuerst auf Business Geomatics.

Mit der Meteomatics Wetter API lassen sich beispielsweise Beschäftigungsverhältnisse mit den Wetterbedingungen ins Verhältnis setzen. Grafik: Meteomatics AG

Vom Wetter reden nicht nur Alle, auch viele Entscheidungen bei Konsum und im Geschäftsleben hängen davon ab, wie sich Hoch- und Tiefdruckgebiete entwickeln. Jede Branche besitzt zwangsläufig umfangreiche Erfahrungen mit den Auswirkungen des Wetters auf das Geschäft. Aber wie wäre es, wenn man diese per Knopfdruck objektiv analysieren und prognostizieren könnte? Im Zeitalter von Künstlicher Intelligenz (KI), hochentwickelter Business Intelligenz (BI) und Cloud- beziehungsweise IoT-Lösungen ist das Optimierungspotenzial so groß wie nie, vorausgesetzt, man integriert Wetterdaten in die moderne Softwarelandschaft. Genau diesen Zweck erfüllt die Wetter API (Programmierschnittstelle) der Meteomatics AG. Das auf präzise Wettervorhersagen spezialisierte Unternehmen mit Hauptsitz in der Schweiz hat dieses Tool seit mehreren Jahren im Angebot und bereits in den unterschiedlichsten Branchen zur Anwendung gebracht. „Die maßgeschneiderte Integration der Wetterdaten und die daraus abgeleiteten intelligenten Analysemöglichkeiten schaffen völlig neue Erkenntisse in Sekundenschnelle“, beschreibt Martin Fengler, Geschäftsführer von Meteomatics.

Metomatics kann diese Schnittstelle für Kunden individuell anpassen, da die Anforderungen nicht nur technisch gesehen sehr individuell sind. „Jede Branche hat ihre Besonderheiten und braucht jeweils die Datenpakete, mit denen die typischen Fragestellungen beantwortet werden können“, so Fengler. Prinzipiell stehen die Wetterdaten unabhängig von der Art der Daten, der Anzahl der Orte und der Region zur Verfügung. Die Nutzer haben Zugang zu sämtlichen weltweiten Wetterdaten: Historisch, aktuell und prognostisch.

Die API wird als eine REST1-Schnittstelle angeboten. Sie umfasst Modell- und Beobachtungsdaten sowohl in Zeitreihen- als auch in Flächenformaten. Flächenformate werden zudem über eine WMS2- beziehungsweise WMS3-kompatible Schnittstelle angeboten. Geografische Daten sowie Zeitreihendaten können auch in bestimmten Dateiformaten wie etwa NetCDF miteinander kombiniert werden. Die Wetter API kann nach Angaben von Meteomatics zudem sehr einfach angebunden werden, etwa über den Data Connector. „Der Endkunde bekommt von den Berechnungen nichts mit und sieht nur das fertige Ergebnis”, beschreibt der promovierte Mathematiker.

Vielseite Anwendungsmöglichkeiten

Die wettergestützten Analysen von Meteomatics helfen auch im Bereich des Gebäudemanagements – etwa bei der Nutzungskonzeption von Büroräumen. Grafik: Meteomatics AG

Unter anderem kommt die Wetter API beim Softwarehaus MicroStrategy zum Einsatz. Der weltweit agierende Hersteller von Lösungen für die Analyse von Unternehmens- und Marktdaten (Business Intelligence) nutzt die Wetter API, um Optimierungspotenziale in Bezug auf Reporting und Planung auszuschöpfen und damit seinen Kunden erweiterte Mehrwerte bereitstellen zu können. Die Vielfalt der Einsatz- und Anwendungsszenarien ist dabei groß. „So können zum Beispiel Beschäftigungsverhältnisse in verschiedenen Regionen mit Witterungsverhältnissen in Zusammenhang gebracht werden – sowohl für die Vergangenheit als auch für die Zukunft. Das ist zum Beispiel in der Baubranche der Fall: Wird das Wetter schlecht, können weniger Projekte realisiert werden – und dementsprechend werden weniger Arbeiter eingestellt”, erklärt Melanie Luther, Sales Managerin bei Meteomatics. Solche Erkenntnisse liefert die Software von Microstrategy damit auf Knopfdruck. Dafür werden die Meteomatics-Wetterdaten stunden- beziehungsweise tagesscharf oder als Aggregat über längere zeitliche Perioden in die Analysen integriert.

Ein weiteres Anwendungsgebiet ist etwa auch das Gebäudemanagement. Im Zuge der Digitalisierung von Gebäuden und Liegenschaften schaffen die in die API eingebundenen Wetterdaten auch hier neuartige Optimierungsmaßnahmen, die bereits bei der Nutzungskonzeption und der Energieplanung beginnen können. Konkret: Je nach Wettersituation ändert sich beispielsweise das Verhalten der Mitarbeiter im Hinblick auf ihre flexiblen Arbeitszeiten. Diese Flexibilität wiederum hat Auswirkungen auf den Energieverbrauch in einzelnen Büroräumen. Die Wetterdaten können so zum Beispiel dafür sorgen, dass die Jalousien-Steuerung automatisch optimiert wird. „Es gibt viele Bereiche insbesondere beim Energiemanagement, bei denen Wetterdaten Optimierungspotenziale freilegen“, erklärt Luther.

Im Bereich der regenerativen Energien und ihrer Produktion, in dem Wetterdaten ohnehin eine prominente Rolle spielen, ist vor allem die Echtzeitanbindung durch die API interessant. Luther dazu: „Neben standortgenauen Daten ist die Energieproduktion auch von hohen Updateraten und flexibler Nutzung abhängig. Mithilfe von koordinatengenauen Vorhersagen ist es möglich, von wetterstationsbasierten Lastgangsprognosen wegzukommen und entsprechend der Abnehmer und Energiequellen angepasste Standortdaten zu verwenden.” Vorteile, die auch die Ifesca GmbH aus Ilmenau registriert hat. Die Prognose-Experten aus Ostdeutschland haben die Wetter API von Meteomatics in ihre eigene, auf KI basierende Prognose-Software eingebettet, sodass Anwender jederzeit neue Energievorhersagen abfragen können. Hier fließen automatisch die aktuellsten Wetterdaten über die Anbindung an Meteomatics mit ein. (jr)

www.meteomatics.com

Der Beitrag Wetterdaten in Echtzeit mit Meteomatics Wetter API integrieren erschien zuerst auf Business Geomatics.

Der Sentinel-2A-Satellit liefert die Bilddaten für das COP4EE-Koopertionsprojekt und gilt als Hauptsatellit des Projekts. Der „Wächter” startete seine Reise ins All bereits im Juni 2015 von Französisch-Guyana aus, sein baugleicher Bruder Sentinel-2B im März 2017. Foto: European Space Agency (ESA) – P. Carril

Insgesamt 196 Staaten haben sich im Rahmen des Pariser Klimaschutzabkommens 2015 dazu verpflichtet, die Erderwärmung auf „deutlich unter zwei Grad Celsius bezogen auf vorindustrielle Werte“, möglichst sogar auf 1,5 Grad Celsius, zu beschränken. Dafür muss der Treibhausgasausstoß weltweit weiter gesenkt und erneuerbare Energien weiter ausgebaut werden. Doch wie kann dieser Ausbau gelingen? Welche Flächen eignen sich für welche Energieform? Wie können alle Haushalte und die Industrie flächendeckend mit grünem Strom und Wärme versorgt werden? Diesen und anderen Fragestellungen widmet sich das Kooperationsprojekt COP4EE, das vom Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) mit Geldern des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi) gefördert wird.

Ziel des Forschungsvorhabens ist es, Methoden und Dienste zu entwickeln, bei denen Satellitenbilddaten so aufbereitet werden, dass sie als Information über das Potenzial von Flächen für die erneuerbaren Energien genutzt werden können. COP4EE, an dem neben der Remote Sensing Solutions GmbH (RSS), der DELPHI IMM GmbH und die Forschungsstelle für Energiewirtschaft e.V. (FfE) auch die M.O.S.S. GmbH beteiligt sind, ist bereits im März 2016 gestartet. Für die Pilotphase, die zunächst auf Rheinland-Pfalz begrenzt ist, sind außerdem regionale Entscheidungsträger wie die Energieagentur Trier sowie Gemeindevertreter eingebunden.

Flächen identifizieren und nachhaltig planen

Bislang wurden Solar- und Windparks mit Kartenmaterial aus dem Katasteramt und Luftbildern geplant. Unklar blieb dabei jedoch, inwiefern die Flächen im Vergleich mit allen regenerativen Energieformen für den Einsatz von nur einer bestimmten geeignet sind. Genau diese Überlegungen treffen die Projektpartner im Rahmen von COP4EE. Mithilfe von Satellitenbildern aus dem europäischen Erdbeobachtungsprogramm Copernicus sollen geeignete Flächen zur Produktion erneuerbarer Energien identifiziert und somit die Energiewende vorangetrieben werden. Im Projekt können die Nutzer vor allem auf die Daten der Sentinel-1- und -2-Satelliten zurückgreifen. Diese überfliegen jeweils alle sechs bzw. fünf Tage die Planungsgebiete und machen dabei hochaufgelöste Bilder der Erdoberfläche. Durch die häufigen Überflüge und ihre hohe Genauigkeit liefern sie Informationen über den Zustand, die aktuelle Nutzung sowie den Biomassezuwachs auf Forst- und Landwirtschaftsflächen für den Biomasseanbau.

Wind, Sonne und Biomasse

Konkret beschäftigt sich das COP4EE- Projekt mit Windkraft, Solarenergie und Biomasse, aber auch dem Nah- und Fernwärmepotenzial. „Um herauszufinden, ob eine Fläche das Potenzial für eine effiziente Produktion von erneuerbaren Energien hat, werden zunächst mithilfe von Satelliten die Geländestrukturen und der Zustand ermittelt”, erklärt Jonas Franke von der RSS-Geschäftsleitung. „Im zweiten Schritt werden unter Berücksichtigung der regionalen Besonderheiten zu Infrastrukturen, Naturschutzflächen und Bodengüte sogenannte Potenzialflächen ausgewiesen” Innerhalb dieser Flächen kann dann anhand der Windgeschwindigkeiten und den Leistungsparametern der Windenergieanlage oder anhand Eignungsfaktoren zum Biomasseanbau das jeweilige Energiepotential berechnet werden.

„Für die Analyse der Flächeneignung sowie der Energiepotenziale wird die Nutzung der Landoberfläche regelmäßig aus Copernicus-Daten abgeleitet. Diese werden dann in Modellen mit Kataster- informationen und Umweltfachdaten gemeinsam betrachtet, um die Eignung für jeden Energieträger flächengenau zu ermitteln”, erklärt Franke.

Mit den Satellitendaten aus dem Copernicus-Programm kann beispielsweise die Biomasse auf festgelegten Flächen bestimmt werden. Foto: RSS GmbH

Weil Wind- und Solarenergie nicht immer und überall gleich stark vorhanden sind, steigt die Bedeutung von Biomasse als Regelenergie und Wärmequelle für die Energiewende. Der Grund: Die Einspeisung von Wind- und Sonnenenergie ist von Wetterbedingungen sowie der Tages- und Jahreszeit abhängig. Diese Schwankungen der Strommengen sind eine Herausforderung für die Energiewende. Sie können kurzfristig zu einer Überproduktion oder zu einem Mangel führen, der durch Last- und Einsatzmanagement mit Energie aus konventionellen Kraftwerken oder mit Bioenergie ausgeglichen werden muss. Satellitendaten können auch hier bei der Planung helfen, indem sie etwa die Frage beantworten, ob die Felder überhaupt genügend Biomasse produzieren oder geplante Äcker für den Anbau der energetischen Pflanzen geeignet sind.

Ökonomisch und ökologisch sinnvoll

Neben der Energiepotenzial-Bestimmung und der Suche nach geeigneten Standorten entwickeln die Projektpartner im Rahmen von COP4EE ein nachhaltiges Konzept zur Identifizierung von landwirtschaftlichen Flächen, auf denen der Energiepflanzenanbau sowohl aus ökologischer als auch aus ökonomischer Sicht sinnvoll ist. „Eine Fläche, die beispielsweise 20 Kilometer entfernt von einer Biogas-Anlage liegt, eignet sich nicht zum Anbau von Energiepflanzen, da hier die Transportkosten zu hoch wären. Zudem wäre die Klimabilanz durch den Transport und die dadurch entstehenden Emissionen negativ beeinflusst”, erklärt Franke. Auch befasst sich RSS mit der durch die Energiewende verursachten Landnutzungsintensivierung, wie der Geschäftsleiter herausstellt: „Durch die erhöhte Nachfrage an erneuerbaren Energien in der Landwirtschaft steigt beispielsweise auch der Druck auf die Grünlandnutzung. Dauergrünland stellt ein Habitat mit hohem Erhaltungswert dar, da solche Flächen häufig artenreich und für den Naturschutz wichtig sind. Wir versuchen, alle Aspekte – positive wie negative – des Energiepflanzen-Anbaus und der Nutzung von Flächen zu beleuchten.”

COP4EE ist ein wissenschaftlich basiertes Forschungsprojekt bei dem die Projektpartner auch den Anspruch einer praxisrelevanten Verwertung der Ergebnisse haben, beschreibt Franke: „Wir sprechen in erster Linie mit regionalen Entscheidungsträgern wie Kommunalvertretern, die regional angepasste Ziele der Energiewende haben und Strategien dafür entwickeln möchten. Wir wollen ihnen mit COP4EE ein räumliches Planungstool an die Hand geben, um anhand der Ressourcen, die sie zur Verfügung haben, nachhaltige und effiziente Entscheidungen in Bezug auf die Energiewende treffen zu können.” (jr)

www.geo-way.de

Der Beitrag COP4EE: Wie Copernicus-Satellitendaten bei der Energiewende helfen können erschien zuerst auf Business Geomatics.

An rund 2.000 Stellen in Deutschland hat der DWD moderne Messfelder eingerichtet. Foto: DWD

Die AUDI AG und der Deutsche Wetterdienst (DWD) haben gemeinsam das Forschungsprojekt „FlottenWetterKarte“ gestartet. Das Ziel ist zu erforschen, wie zukünftig Umweltdaten aus Sensoren von Millionen Fahrzeugen auf Deutschlands Straßen genutzt sowie datenschutzkonform und in Echtzeit verteilt werden können, so dass diese die Wettervorhersagen und Warnungen des DWD verbessern können. Die Kooperation wird vom Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) im Rahmen der Forschungsinitiative mFUND mit rund 1,5 Mio. Euro gefördert.

Der DWD verfügt in Deutschland über knapp 2.000 eigene Wettermessstationen und kann auf weitere Messstellen, zum Beispiel der Länder, zugreifen. Die Qualität dieser Wetterdaten ist sehr hoch – die Dichte des Messnetzes sei aber für eine geographisch hochaufgelöste Erfassung der Wetterzustände entlang jedes einzelnen Straßenabschnittes in Deutschland nicht ausreichend. Derartige „weiße Flecken“ auf der Straßenkarte könnten perspektivisch durch kontinuierlich gemessene, hoch verfügbare Sensormessdaten aus dem alltäglichen Verkehrsaufkommen in Deutschland gefüllt werden. Eine besondere Herausforderung stellt hierbei die Angleichung dieser Daten an die DWD-Daten dar, da die Messgenauigkeit der Fahrzeugsensorik nicht mit der hochpräzisen Messtechnik meteorologischer Netze konkurrieren kann.

In dem auf drei Jahre angelegten Forschungsprojekt wollen die AUDI AG und der DWD nicht nur gemeinsam erforschen, welches Potential Umweltdaten aus Autos für die Vorhersagen des DWD haben. Geklärt werden soll auch, ob die heute schon verfügbare Sensorik der Fahrzeuge ausreicht oder weiterentwickelt werden muss. So ist noch offen, ob die Sensorik zum Beispiel Sichtweite, Glätte oder Niederschlagsintensität im bewegten Fahrzeug derart genau erfasst, dass diese Daten einen maßgeblichen Beitrag zur Verbesserung der Vorhersagen des DWD leisten können. Der nationale Wetterdienst wird testen, wie die zeitlich und räumlich hoch aufgelösten Beobachtungsdaten der Fahrzeuge in seine Wettervorhersagemodelle eingespeist werden können. Beide Partner wollen Methoden entwickeln, künftig detailliertere Straßenwettervorhersagen nutzergerecht zu erzeugen und zu visualisieren und so für die Anwender automatisch verfügbar zu machen. Sollten die Projektziele erreicht werden, wäre dies nach Einschätzung von AUDI und DWD ein Meilenstein bei der Entwicklung sicherer Rahmenbedingungen für das autonome Fahren. Zugleich wären verbesserte Straßenwettervorhersagen ein wichtiger Beitrag zu einem sicheren und wirtschaftlichen Personenund Güterverkehr in Deutschland.

www.mfund.de

Der Beitrag AUDI AG und Deutscher Wetterdienst beginnen Projekt „FlottenWetterKarte” erschien zuerst auf Business Geomatics.

Warnung auf das Smartphone: Die Warn-App NINA des Bundes hat deutschlandweit bereits über 2,2 Millionen aktive Nutzer. Foto: obs/Bundesamt für Bevölkerungsschutz und Katastrophenhilfe/BBK

Leitstellen des Bevölkerungsschutzes haben 2016 und 2017 in mehr als 400 Fällen über das modulare Warnsystem (MoWaS) Warnmeldungen an die Nutzerinnen und Nutzer der Warn-App NINA versendet. 2017 waren es bis September 250 Warnungen und damit 70 Prozent mehr als im Vorjahr. Das verkündete der Präsident des Bundesamtes für Bevölkerungsschutz und Katastrophenhilfe (BBK) Christoph Unger im Rahmen der Bilanzpressekonferenz „Warnung für Deutschland 2016/2017” in Bonn. Zukünftig sollen bundesweit 350 Lagezentren, Leitstellen und Behörden bis auf die Ebene der unteren Katastrophenschutzbehörden ihre Katastrophenwarnungen an die Rundfunkanstalten und direkt an die Warn-App NINA senden. Zur Finanzierung des Bund- und Länderprojektes „Warnung der Bevölkerung” sollen EU-Fördermittel genutzt werden können. So soll die Veröffentlichung flächendeckender, deutschlandweiter Warnungen ermöglicht werden.

NINA steht für Notfall-Informations- und Nachrichten App und soll Nutzer über aktuelle Gefahren und mögliche Selbstschutzmaßnahmen informieren. Die App, die laut Christoph Unger mittlerweile rund 2,2 Millionen Nutzer hat, warnt sowohl vor Unwetterfolgen, wie Sturzfluten und Hochwasser, als auch bei außergewöhnlichen Fällen, wie dem Lebensmittelerpressungsfall aus Baden-Württemberg. Grundlage ist das modulare Warnsystem MoWaS, das vom Bundesamt für Bevölkerungsschutz und Katastrophenhilfe (BBK) für den Zivilschutz entwickelt wurde und seit 2013 in Betrieb ist. MoWaS wird den Ländern für Warnzwecke des Katastrophenschutzes zur Verfügung gestellt und kombiniert verschiedene Warnmittel um die Bevölkerung gezielt, schnell und wirksam zu warnen.

www.bbk.bund.de

Der Beitrag Mobiles Warnsystem für Deutschland erschien zuerst auf Business Geomatics.

Die Meteodrone XL kann in bis zu 3.000 Metern Höhe meteorologische Parameter, Feinstaub, Ruß, Ozon und Radioaktivität messen. Foto: Meteomatics GmbH

Ob Energiebranche, Landwirtschaft oder Forschung – die Verknüpfung von Wetterdaten und Geoinformationssystemen (GIS) ist in vielen Branchen mittlerweile eine Selbstverständlichkeit. Netzbetreiber verknüpfen ihre Netzdaten mit meteorologischen Vorhersagen, Wolkenanimationen, Blitzdaten oder Niederschlagsradardaten. Wasserbetriebe lassen sich in ihren GIS-Anwendungen die aktuellen Regenmengen sektorenweise oder auf Bezirksebene anzeigen und in der Landwirtschaft werden mittels Wettervorhersagen Erträge für frei definierbare Flächen berechnet. Allerdings mussten die benötigten Daten bislang aufwendig recherchiert, gesammelt und – je nach Einsatzgebiet – von verschiedenen Anbietern gekauft werden. Je komplexer die Anforderungen an die Wetterdaten, desto länger dauert es, bis die Daten zur Verfügung stehen. Vor diesem Hintergrund hat sich die Meteomatics GmbH zum Ziel gesetzt, Wetterdaten flexibel und schnell zugänglich zu machen. Mit seinen Wetter APIs bietet das Schweizer Unternehmen die passenden GIS-Schnittstellen für das entsprechende Anwendungsgebiet.

Schwerfällige Branche

Wetterdaten unkompliziert und schnell zugänglich zu machen, war ein großes Anliegen des Gründers der Meteomatics, Dr. Martin Fengler. „Zwar finden Wetterdaten in vielen GIS-Anwendungen bereits ihren Einsatz. Doch die Möglichkeiten, ad hoc und flexibel derartige Daten in eigene Projekte zu integrieren, war bisher nicht möglich. Eine genaue Definition der Daten im Vorfeld war notwendig, ein passender Wetterdienstleister musste recherchiert, ein Angebot abgewartet und ein Einkaufsprozess ausgelöst werden“, erklärt der IT-Fachmann. „Danach dauerte es noch Tage oder Wochen, bis die Daten entsprechend zur Verfügung gestellt waren. Und wenn sich die Anforderungen unterdessen noch einmal änderten, wurde es schwierig.“

Auf dieser Karte zu sehen: Die Regenmengen in und um Berlin, regional aufsummiert. Foto: Meteomatics GmbH / ESRI Deutschland GmbH

Dr. Martin Fengler, der selbst als IT-Leiter aus einem großen „Wetterhaus“ kommt, kennt nach eigener Aussage die Behäbigkeit dieser Unternehmen auf der einen Seite und die sich über die letzten Jahre stark verändernden Ansprüche der Wetterdatennutzer.

Die Gründung eines eigenen Unternehmens im März 2012 bot die Chance, einen komplett neuen Weg zu gehen. „Unser junges, interdisziplinäres Team besteht aus Meteorologen, Physikern, Informatikern, Mathematikern und auch Ingenieuren. Mittels einer schlanken und leistungsstarken IT haben wir eine Wetter-API geschaffen, die für Anwender völlig neue Türen öffnet“, so Dr. Fengler. „Mit der Wetter-API wurde bildlich gesprochen der Kramladen durch einen modernen Supermarkt für Wetterdaten ersetzt, bei dem der Nutzer am Ende an keiner Kasse anstehen und jedes Produkt einzeln über den Scanner ziehen muss. Man bezahlt nach Korbgröße und wenn etwas vergessen wurde oder eine neue Idee entsteht, der Korb nicht voll ist, bedient man sich einfach weiter. Leichter kann Wetterdatenbezug nicht sein“, ist der Gründer überzeugt.

Weltweite Wetterdaten

„Unsere kundenspezifischen Meteomatics Wetter-APIs bieten schnellen und unkomplizierten Zugriff auf unsere umfangreichen Wetterdatenbanken“ erläutert Gründer Dr. Martin Fengler. „Dabei setzen wir auf die hochaufgelösten Wettermodelle aller großen Anbieter und Messwerte der staatlichen Wetterdienste. So sind beispielsweise Blitz-, Radar- und Satellitendaten enthalten, aber auch – je nach Kundenbedürfnis – spezifische Wetterparameter.“ Zudem bietet die Schnittstelle neben Gitterpunktdaten auch historische und prognostische Stationswerte, sowie mehrere meteorologische Modelle ab 1979.

Die Karte zeigt eine Kombination aus Stromkreisen, Bewölkung, Niederschlagsradar und Blitzdaten in ArcGIS. Foto: Meteomatics GmbH / ESRI Deutschland GmbH

Mittels Caching-Lösung können Daten-Anfragen innerhalb von weniger als 50 Millisekunden beantwortet werden. Nutzer haben verschiedene Formate, wie CSV, XML, JSON, PNG, HTML, NetCDF oder GrADS zur Auswahl. Darüber hinaus unterstützt die API WMS und WFS. Weiterhin stellt Meteomatics verschiedene Konnektoren für die vereinfachte Integration in bestehende Systeme, wie Excel, ArcGIS, Python, Matlab, R, Java oder JavaScript zur Verfügung.

Fliegende Wetterstationen

„Existierende Wettermodelle haben bis heute große Probleme, Phänomene wie Nebel, Hochnebel und Gewitter richtig vorherzusagen. Einerseits sind diese Wetterphänomene häufig lokal geprägt, andererseits sind gerade in den unteren Luftschichten bis circa zwei Kilometer über dem Grund praktisch keine Daten verfügbar“, erklärt der Firmengründer.

Um auch selbst zuverlässige Wetterdaten für diesen Bereich zu liefern, hat das Unternehmen neben den Wetter-APIs auch eine Reihe spezieller UAV entwickelt, die als fliegende Wetterstationen fungieren. 2013 wurden diese sogenannten Meteodrones das erste Mal unter Realbedingungen getestet. In den folgenden Jahren folgten weitere Messkampagnen, um die Qualität der erhobenen Messdaten zu prüfen.

Aktuell hat das Unternehmen drei patentierte UAV-Modelle von 0,7 bis fünf Kilogramm im Portfolio, die entweder verkauft oder als Dienstleistung von Meteomatics selbst geflogen werden. „Unsere Meteodrones sind in der Lage, an den entscheidenden Orten bis in einer Höhe von 3.000 Metern die wichtigsten meteorologischen Parameter zu messen. Diese zusätzlichen Messdaten ermöglichen uns eine deutlich genauere dreidimensionale Analyse des Zustandes der Atmosphäre und damit auch deutlich bessere Vorhersagen, vor allem für Nebel, Hochnebel und Unwetter“, so Dr. Fengler.

www.meteomatics.com

Der Beitrag „Supermarkt für Wetterdaten“ erschien zuerst auf Business Geomatics.

Beispiel eines Vorhersageproduktes, mit dem das Risiko für das Auftreten von Hochnebel abgeschätzt werden kann. Rote Flächen weisen ein hohes Risiko auf, blaue Flächen ein geringeres Risiko. Bild: DWD

In den letzten Jahren hat sich die Energiewende zu einem zentralen Thema für den Deutschen Wetterdienst (DWD) entwickelt. Wetterprognosen werden genutzt, um die Stromeinspeisung vorherzusagen und so die notwendige Netzsicherheit zu garantieren. Durch dieses neue Aufgabenfeld, das im DWD-Gesetz im Rahmen der Daseinsvorsorge angelegt ist, ergibt sich für den DWD auch ein wichtiger Impuls für die Verbesserung der Prognosequalität.

Ein erster Schritt zur Erschließung dieses neuen Aufgabenfeldes ist die Beteiligung des DWD an Forschungsprojekten in diesem Themenbereich. Insbesondere in den vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie geförderten Projekten EWeLiNE (Erstellung innovativer Wetter- und Leistungsprognosemodelle für die Netzintegration wetterabhängiger Energieträger), ORKA2 (Optimierung von Ensembleprognosen regenerativer Einspeisung für den Kürzestfristbereich am Anwendungsbeispiel der Netzsicherheitsrechnungen und der Strombelastbarkeitsprognosen) und PerduS (Photovoltaikertragsreduktion durch Saharastaub) finden aktuell wesentliche Entwicklungen statt.

EWeLiNE

Das Projekt EWeLiNE wurde entwickelt als Forschungskooperation zwischen dem Fraunhofer-Institut für Windenergie und Energiesystemtechnik (Fraunhofer-IWES) sowie den drei großen Übertragungsnetzbetreibern in Deutschland: Amprion, Tennet und 50Hertz. Übergeordnetes Ziel des Vorhabens ist die Verbesserung der Leistungsprognosen von Wind- und PV-Einspeisung sowie die Entwicklung und Umsetzung von zuverlässigen probabilistischen (wahrscheinlichkeitsorientierten) Vorhersagen.

Im Rahmen des Projektes beschäftigt sich der DWD mit der grundsätzlichen Verbesserung des DWD-Vorhersagesystems, insbesondere bei der Erzeugung von Wind- und Strahlungsvorhersagen. Der Projektpartner Fraunhofer-IWES ist für die Entwicklung und Bereitstellung optimierter Leistungsprognosemodelle verantwortlich, während die Industriepartner eine anwendungsorientierte Evaluierung der Ergebnisse garantieren sollen.

Zu Beginn wurden die Bedürfnisse der Anwender hinsichtlich neuer Prognosemodule und der Schwachstellen bisher verfügbarer Prognosesysteme erarbeitet und protokolliert. Diese Anforderungen und die spezifischen Eigenschaften/Möglichkeiten der Prognosesysteme bilden die Basis für die daran anschließenden Optimierungs- und Umsetzungsschritte.

So wurde z.B. analysiert, welche vorherrschenden meteorologischen Bedingungen in Situationen mit großen Leistungsprognosefehlern auftreten. Entsprechend der Ergebnisse werden dann neue Vorhersageprodukte entwickelt, die zum Beispiel das Risiko für das Auftreten von Hochnebel prognostizieren beziehungsweise spezielle Darstellungen zur Tiefdruckerkennung bereitstellen.

ORKA2: Bessere Ausnutzung von Freileitungen

Analyse der vorherrschenden Wetterbedingungen in Situationen mit großen Fehlern in den Leistungsprognosen für Wind und PV-Anlagen. Datengrundlage sind die 100 Tage mit den größten Fehlern für Wind in den Jahren 2012 – 2014 (unten) bzw. 2013 – 2014 für PV (oben). Bild: DWD

Wind- und Solarleistungsvorhersagen werden vorwiegend für den Stromhandel eingesetzt. Übertragungsnetzbetreiber unterstützen damit die EEG-Bewirtschaftung, Stromhändlern nutzen sie für die Direktvermarktung des EEG-Stroms. Zunehmend werden diese Prognosen jedoch für die Gewährleistung der Netzsicherheit auf den verschiedenen Spannungsebenen benötigt. „Die Prognosen sind für diese Anwendung derzeit aber noch nicht optimiert“, sagt Renate Hagedorn vom DWD. Diese Anforderung ist Gegenstand von dem Projekt ORKA2, das nahtlos an das bereits abgeschlossene Projekt ORKA aufbaut. Ziel ist es, die Netzbetriebsführung (vor allem bei Freileitungen) zu verbessern. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf dem Anwendungsbereich der kurzfristigen Strombelastbarkeitsprognosen für Freileitungen, bei dem die maximale Stromstärke des Leiterseils berechnet wird. So soll die Aufnahme von Strom aus erneuerbaren Quellen durch die bestehende Netzinfrastruktur verbessert werden. Dazu werden sowohl die Wettervorhersagen des DWD als auch die Einspeise- Prognosen der Erneuerbaren verbessert. Die Umsetzung erfolgt dabei in enger Zusammenarbeit zwischen dem meteorologischen Dienstleister energy und meteo systems aus Oldenburg, dem Deutschen Wetterdienst sowie den Netzbetreibern 50 Hertz Transmission (Übertragungsnetz) und Thüringer Energienetze (Verteilnetz).

PerduS

Auch der Saharastaub beeinflusst den Stromertrag von Photovoltaikanlagen. Dieser mineralische Staub gelangt regelmäßig aus der Sahararegion nach Europa und dämpft durch eine teilweise stark erhöhte atmosphärische Trübung die Sonneneinstrahlung Zudem bedeckt die Staubablagerung auch in der Folge die PV-Module und mindert die Leistung. Experten gehen von bis zu 20 Prozent Einbußen aus. Bisher wird der Saharastaub jedoch weder in der operationellen Wettervorhersage noch in den darauf aufbauenden PV-Leistungsprognosen berücksichtigt. Dies ist nun das Kernziel des Projektes PerduS, bei dem alle für die Prognose notwendigen Komponenten zusammengeführt werden. Dazu wird das numerische Wettervorhersagemodell ICON des DWD in Zusammenarbeit mit dem Karlsruher Institut für Technologie (KIT) um eine verbesserte Ausbreitungsprognose von Wüstenstaub erweitert. Das neue Vorhersagesystem ICON-ART soll zukünftig parallel zur üblichen numerischen Wettervorhersage eingesetzt werden. ART steht für Aerosols and Reactive Trace Gases. Das Modell erlaubt es, die Ausbreitung von Partikeln wie Mineralstaub und Seesalz und deren Wechselwirkungen mit Wolken zu simulieren und wurde bereits zur Simulation der Ausbreitung von Aschepartikeln nach Vulkanausbrüchen genutzt.

www.dwd.de

Der Beitrag Entwicklungsimpulse vom Strom erschien zuerst auf Business Geomatics.

Künstlerische Darstellung von METimage auf dem Wettersatelliten MetopSG-A. Bild: DLR

Klimabeobachtung und Wettervorhersagen in einer neuen Qualität, das verspricht das Satelliteninstrument METimage, das im Rahmen eines Kooperationsabkommens zwischen dem DLR und EUMETSAT im Auftrag des Bundesministeriums für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) entwickelt wurde. Nun ist das Projekt in die finale Phase gegangen: Im Rahmen der offiziellen Vertragsunterzeichnung am 20. September 2016 verpflichtete sich das Luft- und Raumfahrtunternehmen Airbus Defence and Space für Design, Bau und Test des Instruments sowie für die Konstruktion zweier weiterer Nachbauten. Ab 2021 soll METimage auf den neuen METOP-Wettersatelliten des EUMETSAT Polar Systems (EPS) erstmals eingesetzt werden. Aus dem geostationären Orbit soll das Instrument wichtige Informationen zu Wolkenbedeckung, Meeres- und Landoberflächentemperaturen sowie zur Verteilung des Wasserdampfs in der Atmosphäre in bisher unerreichter Genauigkeit erfassen. Für das BMVI ist METimage ein wichtiger Baustein der Raumfahrtstrategie der Bundesregierung. „Mit den heutigen Verträgen bauen wir unser langjähriges Engagement in der satellitengestützten Erdbeobachtung weiter aus“, so Staatssekretär Rainer Bomba vom BMVI. „Zum ersten Mal lässt Deutschland ein Instrument für ein europäisches Wettersatellitensystem direkt entwickeln.“

Das METimage-Instrument soll wichtige Informationen über Wolken, Landoberflächen, Ozean-, Eisund Landoberflächentemperaturen aufzeichnen. Bild: DLR

Hinter dem Namen METimage steckt ein multispektrales, abbildendes Radiometer für meteorologische Anwendungen. Verbunden mit der zweiten Generation der EPS Wettersatelliten wird METimage auf einer polaren Umlaufbahn in einer Höhe von etwa 830 Kilometern ungefähr 14 mal täglich um die Erde kreisen und kontinuierlich einen zwölf mal 2670 Kilometer breiten Streifen der Erdoberfläche scannen. Das Instrument registriert dabei das von Erdoberfläche, Atmosphäre und Wolken reflektierte Sonnenlicht in 20 Spektralkanälen vom sichtbaren bis in den Infrarotbereich und ermittelt so die Umweltdaten. Die hohe Aufnahmerate bei gleichzeitig großer Bildbreite wird durch einen rotierenden Spiegel ermöglicht, der die Erdoberfläche in schneller Folge abtastet. Mit jeder Rotation des Spiegels werden sowohl die Messdaten des Bildstreifens auf der Erde als auch die Vergleichsdaten von internen Kalibrationsquellen aufgenommen und verarbeitet. Laut DLR liefert METimage einer Bodenauflösung von 500 Metern und ist damit wesentlich genauer als die derzeit eingesetzten Instrumente, die lediglich über sechs Kanäle mit einer Auflösung von über einem Kilometer verfügen. Mindestens zwanzig Jahre lang soll das Radiometer auf den MetOp-Satelliten betrieben werden und zuverlässig Daten zu Wetter und Klima sammeln.

Entwickelt wurde das METimage- Konzept von der Airbus Defence and Space und der Jena-Optronik GmbH. Das Auftragsvolumen für METimage beträgt rund 291 Millionen Euro, woran das BMVI mit 130 Millionen Euro beteiligt ist. Die MetOp-Satelliten wurden im Auftrag der Europäischen Weltraumorganisation ESA gebaut und werden von EUMETSAT, der Europäischen Organisation für die Nutzung meteorologischer Satelliten, betrieben. Die Kooperation mit EUMETSAT sieht vor, dass die drei Instrumente entwickelt und für das EPS-SG Programm zur Verfügung gestellt werden. Die Kosten für das erste Flugmodell werden zu 70 Prozent vom DLR mit Mitteln des BMVI und zu 30 Prozent von EUMETSAT finanziert. EUMETSAT trägt die gesamten Kosten für die beiden Nachbauten. Das DLR Raumfahrtmanagement ist im Auftrag des Bundesverkehrsministeriums für die Projektkoordination verantwortlich.

www.dlr.de
www.space-airbusds.com/de

Der Beitrag Wettervorhersagen der nächsten Generation erschien zuerst auf Business Geomatics.