Data rescue of national and international meteorological observations at Deutscher Wetterdienst

Germany's national meteorological service (Deutscher Wetterdienst, DWD) houses in Offenbach and Hamburg huge archives of historical handwritten journals of weather observations. They comprise not only observations from Germany, but also of the oceans and land stations in many parts of the world. DWD works on the digitization and quality control of these archives. The current status is presented here

Worin unterscheiden sich die mit verschiedenen regionalen Klimamodellen berechneten möglichen zukünftigen Änderungen der Windfelder auf der Nordsee

KlimawandelEine mögliche zukünftige Änderung der Windgeschwindigkeiten auf der Nordsee ist von großer Bedeutung für die Schifffahrt und die Sicherheit der Küsten. Deshalb wurden im BMVI-Forschungsprogramm KLIWAS (Auswirkungen des Klimawandels auf Wasserstraßen und Schifffahrt – Entwicklung von Anpassungsoptionen) Windfelder auf der Nordsee untersucht. Zur Analyse der bodennahen Windfelder wurden Ergebnisse mehrerer regionaler Klimamodelle für den Zeitraum 1950 – 2100 ausgewertet. Um regionale Unterschiede darzustellen, erfolgte eine Aufteilung der Nordsee in sechs Gebiete. Die zeitlichen Änderungen der mittleren und hohen Windgeschwindigkeiten wurden anhand des 50. und 99. Perzentils jährlicher Häufigkeitsverteilungen untersucht. Dabei wurden die Häufigkeitsverteilungen sowohl an Modellgitterpunkten als auch in den sechs Nordsee-Gebieten bestimmt. Aus den Perzentilen der jährlichen Verteilungen wurden Zeitreihen von 1951 – 2099 gebildet. Die Ergebnisse aller untersuchten Klimamodellläufe wurden in Bezug auf Gemeinsamkeiten und Unterschiede untersucht. Die Werte der Perzentile der jährlichen Verteilungen aller Modellläufe zeigen sämtlich eine hohe Variabilität von Jahr zu Jahr. Die 30-jährigen gleitenden Mittel der Perzentilzeitreihen weisen dekadische Oszillationen auf, wobei die höchsten Mittelwerte meist nicht am Ende des 21. Jahrhunderts beobachtet werden. Die linearen Trends der Zeitreihen sowohl des 50. als auch des 99. Perzentiles weisen in keiner der untersuchten Regionen einheitliche Vorzeichen für alle Modellergebnisse auf

Data rescue of national and international meteorological observations at Deutscher Wetterdienst

KlimawandelHistorischen Klimadaten wird in der Diskussion um den Klimawandel eine immer größere Bedeutung zugemessen. Die weltweit in vielen Archiven auf Papier vorliegenden Daten sind in dieser Form für wissenschaftliche Auswertungen nicht nutzbar. Deshalb laufen verschiedene nationale und internationale Datenrettungsaktivitäten. Beim Deutschen Wetterdienst werden aktuell 4 Datenarchive digitalisiert. Dabei handelt es sich um 1) die nationalen Klimadaten, 2) weltweite Beobachtungen von Handelsschiffen, 3) Landstationen in vielen Teilen der Welt sowie 4) Signalstationen an den deutschen Küsten von Nord- und Ostsee. Während die nationalen Klimadaten im Zentralarchiv des DWD in Offenbach liegen sind die anderen drei Archive Erbe der Deutschen Seewarte Hamburg. In allen vier Archiven werden die Unterlagen gescannt und die Werte per Hand digitalisiert. Nach einer Qualitätskontrolle gehen die Daten in die Datenbanken des DWD ein und werden über das Climate Data Centre des DWD kostenlos zur Verfügung gestellt. Die Daten sind eine wichtige Grundlage für die Beurteilung des regionalen Klimawandels sowie Grundlage für die Erstellung regionaler und globaler Reanalysen der Atmosphäre. Im Beitrag wird der aktuelle Stand der Digitalisierung erläutert sowie die nationalen und internationalen Kooperationen des DWD auf dem Gebiet der Datenrettung vorgestellt

Wetterinformationen für die Ausschreibungen von Offshore-Windparks nach dem Gesetz zur Entwicklung und Förderung der Windenergie auf See (WindSeeG)

EnergiewendeFür die erfolgreiche Durchführung der Energiewende ist die Errichtung von Offshore-Windparks in der Ausschließlichen Wirtschaftszone (AWZ) Deutschlands ein wichtiger Baustein. Bisher wurden die Windparks in der Deutschen Bucht und in der Westlichen Ostsee durch die jeweiligen Betreiber geplant und die Planung beim Bundesamt für Seeschifffahrt und Hydrographie (BSH) als zuständiger Genehmigungsbehörde geprüft. Mit dem Inkrafttreten des WindSeeG ist ein Teil dieser Planungshoheit auf das BSH übergegangen: Nunmehr werden die Flächen, die für die Errichtung von Windparks geeignet sind, öffentlich ausgeschrieben, um den am besten geeigneten Betreiber zu ermitteln. Maßgeblich ist die Höhe der beanspruchten staatlichen Förderung. Vor der Ausschreibung werden die Flächen durch das BSH in Bezug auf Baugrund, Meeresumwelt sowie die vorhandenen Wind- und ozeanographischen Verhältnisse untersucht. Diese Untersuchungen dienen neben der Entscheidung über die Eignung der Fläche insbesondere auch der Gebotsberechnung durch die Bieter. Die erste Ausschreibungsrunde startet im März 2021 mit den Flächen N-3.7, N-3.8 in der Nordsee und O-1.3 in der Ostsee. Für die Kalkulation des Ertrages durch die Bieter sind genaue Informationen über die Windverhältnisse entscheidend. Der DWD koordiniert dazu die Zusammenstellung verschiedener Datenquellen. Hierbei handelt es sich a) um die Messungen des Windprofils in Höhen von etwa 30 m bis 100 m an den Forschungsplattformen in Nord- und Ostsee, FINO1 und FINO2, b) die durch externe Auftragnehmer im Auftrag des BSH durchgeführten einjährigen In-Situ-LiDAR-Messungen auf den Flächen N-3.7 und N-3.8 sowie c) Auswertungen der Daten der Reanalysen COSMO REA6 und ERA5 durch den DWD. Diese Daten sind Grundlage für die Erstellung zusammenfassender Gesamtberichte über die Windverhältnisse in den 3 Flächen nach Stand von Wissenschaft und Technik. Der Vortrag gibt einen Überblick über die rechtlichen Rahmenbedingungen, die für das Ausschreibungsjahr 2021 durchgeführten Untersuchungen sowie einen Ausblick auf die künftigen Herausforderungen

Standardization of Marine Meteorological Data from FINO Offshore Platforms

KlimawandelDer Ausbau der Offshore-Windenergie gehört zu den erklärten Zielen der Bundesregierung. Um bessere Ken ntnisse der Bedingungen auf See zu erlangen, wurden drei Forschungsplattformen in der Nordsee (FINO 1 und 3) und Ostsee (FINO 2) errichtet. An diesen werden meteorologische und ozeanographische Größen in unterschiedlichen Höhen gemessen, um unter anderem Aussagen zu Vertikalprofilen der Windgeschwindigkeit treffen zu können. Da sich die Plattformen und Masten im Design unterscheiden und sich insbesondere bei den Windmessungen deutlich ein richtungsabhängiger Einfluss auf die Messungen zeigt, ist für die Vergleichbarkeit der Standorte eine standardisierte Auswertung der Messergebnisse erforderlich. Ziel des Projektes FINO-Wind ist es, die Vergleichbarkeit der Daten der drei Standorte zu verbessern und den Datennutzern nach standardisierten Methoden qualitätsgeprüfte Daten zur Verfügung zu stellen. Es sollen deshalb Standardisierungsverfahren zur Auswertung der Winddaten entwickelt werden. Insbesondere die verschiedenen Masteffekte werden eingehend untersucht und durch Windkanalmessungen, Vergleich mit LiDAR-Daten, CFD (Computational Fluid Dynamics)-Modellierungen und Anwendung der UAM (Uniform ambient flow mast correction)-Methode abgeschätzt. Daraus werden Korrekturfaktoren für Windmessungen abgeleitet, die später angewendet werden sollen. Die Messdaten, die als 10-Minuten-Werte vorliegen, werden des Weiteren einer umfassenden und automatisierten Qualitätsprüfung unterzogen. Dabei durchlaufen die Daten in aufeinanderfolgenden Schritten formale, klimatologische, zeitliche, Wiederholungs- und Konsistenzprüfungen und werden nach erfolgreichem Abschluss jeder Sequenz mit spezifischen Qualitätsflags gekennzeichnet. Aus der Analyse und dem Vergleich der Instrumentierung in unterschiedlichen Höhen, der Installation und Ausrichtung sowie die Mastkonstruktionen sollen Empfehlungen herausgearbeitet werden, wie zukünftige Anwendungen im Bereich der Offshore-Windmessungen verbessert werden können

Deriving the operational procedure for the Universal Thermal Climate Index (UTCI)

The Universal Thermal Climate Index (UTCI) aimed for a one-dimensional quantity adequately reflecting the human physiological reaction to the multi-dimensionally defined actual outdoor thermal environment. The human reaction was simulated by the UTCI-Fiala multi-node model of human thermoregulation, which was integrated with an adaptive clothing model. Following the concept of an equivalent temperature, UTCI for a given combination of wind speed, radiation, humidity and air temperature was defined as the air temperature of the reference environment, which according to the model produces an equivalent dynamic physiological response. Operationalising this concept involved (1) the definition of a reference environment with 50% relative humidity (but vapour pressure capped at 20 hPa), with calm air and radiant temperature equalling air temperature and (2) the development of a one-dimensional representation of the multivariate model output at different exposure times. The latter was achieved by principal component analyses showing that the linear combination of 7 parameters of thermophysiological strain (core, mean and facial skin temperatures, sweat production, skin wettedness, skin blood flow, shivering) after 30 and 120 min exposure time accounted for two-thirds of the total variation in the multi-dimensional dynamic physiological response. The operational procedure was completed by a scale categorising UTCI equivalent temperature values in terms of thermal stress, and by providing simplified routines for fast but sufficiently accurate calculation, which included look-up tables of pre-calculated UTCI values for a grid of all relevant combinations of climate parameters and polynomial regression equations predicting UTCI over the same grid. The analyses of the sensitivity of UTCI to humidity, radiation and wind speed showed plausible reactions in the heat as well as in the cold, and indicate that UTCI may in this regard be universally useable in the major areas of research and application in human biometeorology