FFG Projektdatenbank

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HR GlobalHistWeather

Construction of a Global High Resolution Historic Weather and Climate Data Retrieval System, Based on MetGIS Downscaling

Projektbeschreibung

Das Hauptziel dieses Projekts ist die Erstellung globaler Datensätze historischer Wetter- und Klimadaten sowie von Schneedeckeninformation in möglichst hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung, der bis zum Jahr 1990 zurückreicht. Zu den klassischen Wetterparametern, die in dieses Projekt einbezogen werden, zählen u.a. Temperatur, Niederschlag, Schneebedeckung, Wind, Bewölkung, Sonnenscheindauer und Globalstrahlung.
Um das Ziel zu erreichen, wird zunächst eine passende Kombination von Wetterstationsdaten, Klimamodellen und globalen Reanalysedaten gefunden, analysiert und verarbeitet. Anschließend wird der von MetGIS entwickelte Downscaling-Algorithmus angepasst, sodass die historischen Daten, abhängig vom gewählten Wetterparameter, auf bis zu 30 m Auflösung „on the fly“ heruntergerechnet werden können. Um einen einfachen und raschen Zugriff auf die Daten zu gewährleisten, werden zwei äußerst flexible APIs erstellt und adaptiert: eine Point API (für punktuellen Zugriff) sowie eine Maps API, mit der weltweite, bis ins Detail zoombare Klimakarten über einen Tile Map Service in externe Anwendungen einbindbar sind.
Neben der hohen Genauigkeit bietet die Anwendung eine Reihe weiterer Vorteile. Die Daten stehen global, d.h. auch für entlegene Gebiete ohne nahe Wetterstationen, zur Verfügung. Die Wetterdaten werden für beliebige zeitliche Intervalle abfragbar sein, was z.B. für landwirtschaftliche Anwendungen (Wachstumsgradtage, Evapotranspiration u.a.) von Nutzen ist. Zudem werden neben einer Reihe statistischer Spezialparameter zur Klimabeschreibung auch Trends zur Verfügung gestellt, wichtig besonders in Zeiten des Klimawandels.
MetGIS erwartet als Folge des abgeschlossenen F&E-Vorhabens eine deutliche Ausweitung seines Kundenstocks. Globale historische Wetterdaten sind für eine Reihe unterschiedlicher Anwendungen von Wichtigkeit, so etwa für die Standortwahl von neuen Projekten oder für das Training von KI-Anwendungen bei wetterabhängigen Problemstellungen. Bereiche, die Nutzen aus den Projektergebnissen ziehen können, sind u.a. der Energiesektor (Schwerpunkt erneuerbare Energien), Tourismus, Digital Farming, Smart Home, die Bauwirtschaft sowie die Versicherungsbranche.

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