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358 Datensätze

Klima und Wetter

Alles zurücksetzen

Deutschland ist ein Zukunftsland. Ob superschnelles Internet oder neue Formen der urbanen Mobilität – das Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) unterstützt den Fortschritt mit Förderprogrammen in Millionenhöhe.

Erstmals zeigt nun eine interaktive Förderlandkarte auf der Internetseite des BMVI, wo und wie genau diese Gelder das Leben der Menschen verbessern. Leicht bedienbar und auf den Straßenzug genau, gibt die Förderlandkarte einen detaillierten Überblick über mehr als 15.700 Förderprojekte aus insgesamt 31 Förderprogrammen (Stand: 03/2021).

Wie funktioniert die interaktive Förderlandkarte?
Die Suche lässt sich in die Themenfelder Digitales, Infrastruktur und Mobilität unterteilen. Eine Auswahl nach bestimmten Förderprogrammen und Zeiträumen ist ebenfalls möglich. Die Suche kann örtlich eingrenzt werden: nach Bundesländern, Landkreisen, kreisfreien Städten oder auch Bundestagswahlkreisen. Jede Förderung kann standortgenau mit den jeweiligen Hintergrundinformationen zur Förderung in der Förderlandkarte abgerufen werden. Zu jedem Förderprogramm gibt es weiterführende Informationen auf der Internetseite des BMVI. Es besteht die Möglichkeit, die individuelle Auswahl zu exportieren (CSV, Excel), um damit offline weiterzuarbeiten.

Vorstellung der Förderlandkarte durch BM Scheuer

Luft- und Raumfahrt
Straßen
Wasserstraßen und Gewässer
Infrastruktur
Klima und Wetter
Bahn
Bereitgestellt durch

Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI)

Art des Datenzugangs

Portal / API

Aktualität der Datensatzbeschreibung

15.03.2021

Zeitbezug der Daten

01.01.2010 — 28.02.2021

Aktualisierungsfrequenz

Vierteljährlich

Raumbezug

Die angegebenen Webseiten verlinken auf GRIB-Dateien, die die Variable "Wolkenbedeckung" (CLC) enthalten. Die Daten stehen alle 3 Stunden zur Verfügung. Zu jedem dieser Zeitpunkte gehört eine Webseite, die Zeit ist in UTC angegeben. Die Variable CLC ist mit dem Wettervorhersagemodell ICON-D2 berechnet, dessen Gitter Deutschland und angrenzende Länder abdeckt. Es gibt zwei Arten, wie die Daten bereitgestellt werden: Dateien mit dem ursprünglichen ICON Gitter, welches icosahedrisch aufgebaut ist, zusätzlich gibt es auch Dateien, die bereits auf ein reguläres geografisches Gitter transformiert wurden. Die Dateien zu den geografischen Gitterkoordinaten des ursprünglichen icosahedrischen Gitters, also Breiten- (clat) und Längengrad (clon) für den jeweiligen Mittelpunkt der Gitterzelle im gesamten ICON-D2 3D-Raum sowie die Höhe (hhl) pro Höhenschicht an jedem (clat,clon) Paar, befinden sich eine Ebene höher mit der Endung "/clat/" oder "/clon/" oder "/hhl/" anstatt dem "/clc/". Die Koordinaten- und Höhenwerte verändern sich nicht mit der Zeit, sind jedoch der Vollständigkeithalber an jedem Zeitpunkt gegeben. Die Wolkenbedeckung CLC gibt den prozentualen Anteil der Bewölkung in der jeweiligen ICON-D2 Gitterbox an. ##---- mFUND Projekt: ICamCloudOps -- FKZ: 19F2106A ----##

Klima und Wetter
Bereitgestellt durch

Deutscher Wetterdienst

Art des Datenzugangs

GRIB

Aktualität der Datensatzbeschreibung

10.03.2021

Aktualisierungsfrequenz

Kontinuierlich

Raumbezug

Die angegebene Webseite verlinkt auf Bilder einer Spiegelreflexkamera (weitere Informationen in einer .txt-Datei) am Standort Falkenberg (zum Meteorologischen Observatorium Lindenberg gehörend) mit Ausrichtung nach Nord-Nord-Ost (NNE). Es gibt verschiedene Auflösungen: 114×64, 1200×675, 180×101, 1920×1080, 400×225, 640×360, 816×459, full=5184×3456 Pixel und nur Bilder der letzten 24 Stunden sind verfügbar. Diese gibt es in einem Abstand von 10 Minuten sowie weitere 2 Bilder in einem Abstand von einer Minute ab xx:58 bis xx:00. Diese Webseite aktualisiert sich alle 10 Minuten, wobei die Bilder einen Zeitstempel im Namen _YYYYMMDD_HHMM_ haben und die aktuellsten Bilder _latest_ heißen. ##---- mFUND Projekt: ICamCloudOps -- FKZ: 19F2106A ----##

Klima und Wetter
Bereitgestellt durch

Deutscher Wetterdienst

Art des Datenzugangs

JPEG

Aktualität der Datensatzbeschreibung

10.03.2021

Aktualisierungsfrequenz

Kontinuierlich

Raumbezug

Im mFUND geförderten Projekt SmartAQnet wurde von 04/2017 - 09/2020 ein Luftqualitätsmessnetz im Raum Augsburg aufgebaut. Das Projekt verfolgte den Ansatz sowohl selbst Daten zu nehmen als auch Daten aus externen Quellen zu integrieren.

Die Daten beinhalten Luftqualitätsdaten angefangen bei bürgerbetriebenen Ultra-Low-Cost Sensoren über ein Netz aus Mid-Cost Sensoren der Fa Grimm bis hin zu hochpräzisen Referenzstationen.

Die Daten liegen im OGC-SensorThings Standard vor (eine detaillierte API Dokumentation findet sich z.B. unter https://developers.sensorup.com/docs/) und sind über die REST-API frei zugänglich. Ein Dashboard zum browsen der Datenbank über eine grafische Schnittstelle ist zudem unter https://www.smartaq.net/en/dashboard/#/home verfügbar.

Der Datensatz beinhaltet insbesondere:

- ca. 60 bürgerbetriebene SDS011 Sensoren
- 9 SDS011 Sensoren, die mobil auf Fahrradrouten eingesetzt wurden
- ca. 50 EDM80 im Projekt entwickelte mid-cost Geräte der Fa. Grimm
- 6 EDM164 der Fa. Grimm
- 3 Ceilometer
- 1 SODAR-RASS
- 1 Messcontainer mit einer Vielzahl an Geräten
- 5 Meteorologische Stationen
- 3 Drohnen (Höhenprofile)

Die Datenbank umfasste bei Projektende 09/2020 über 220 mio. Observations und vergrößert sich durch weiterlaufende Messungen konstant weiter.

Disclaimer:

Bitte beachten:
Die Bewertung der Luftqualität erfolgt nach der EU-Luftqualitätsrichtlinie 2008/50/EG, die in Deutschland im Wesentlichen mit der 39. Verordnung zur Durchführung des Bundes-Immissionsschutzgesetzes (Verordnung über Luftqualitätsstandards und Emissionshöchstmengen - 39. BImSchV) in nationales Recht umgesetzt wurde. Die hier heruntergeladenen Messdaten können nicht zur Bewertung der Luftqualität gemäß 39. BImSchV herangezogen werden.

The data provided on this website has been collected for research purposes within the SmartAQnet research project funded by the Federal Ministry of Transport and Digital Infrastructure (BMVI) (funding code: 19F2003). Please note that since the data was collected automatically by various systems and for the most part not validated, the disclaimer of warranty and limitation of liability associated with the user license (see Legal Disclosures) must be observed. In particular, we would like to explicitly point out principle-related errors and inaccuracies in the data, since, for example, the sensors used were partly operated by laypersons, deliberately outside the specifications of the manufacturers or were not subjected to calibration. Therefore, data contained should not be regarded as "measurements" in the usual sense. We also do not exclude the possibility of errors when importing external measurements or metadata. In case of doubt, refer directly to the referenced source (that may be explicitly suitable for other purposes). In particular, this data collection in itself is not suitable for monitoring or evaluating the quality of outdoor air at the referenced locations.

mFUND-Projekt: SmartAQnet

Klima und Wetter
Bereitgestellt durch

Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Institut für Telematik, Forschungsgruppe TECO

Art des Datenzugangs

API

Aktualität der Datensatzbeschreibung

01.02.2021

Raumbezug

Dieser Datensatz enthält die Standorte der von der Freien und Hansestadt Hamburg betriebenen Sensoren des Straßenwetterinformationssystems SWIS.

Straßen
Klima und Wetter
Bereitgestellt durch

Transparenzportal Hamburg: Behörde für Verkehr und Mobilitätswende (BVM)

Art des Datenzugangs

WFS / GML / HTML / WMS

Aktualität der Datensatzbeschreibung

28.12.2020

Zeitbezug der Daten

10.11.2016 —

Raumbezug

Das BMVI Open-Data-Portal mCLOUD bietet unter https://mcloud.de/export/ eine Exportschnittstelle (REST-API) an, über die Daten als RDF nach der DCAT-AP.de Spezifikation oder als CSV exportiert werden können.
Export als DCAT-AP.de in RDF/XML:
Basispfad: https://mcloud.de/export/datasets
Export als CSV:
Basispfad: https://mcloud.de/export/csv/datasets
Parameter:
Die Parameter in den Requests sind angelehnt an die Parameter im Portal bei einer abgesetzten Suche (URL). Am Ende einer Trefferseite im Portal wird auch immer der Export angeboten. Eine Möglichkeit ist also, ganz normal über das Portal zu suchen und dann am Ende einer Seite die Export URL zu kopieren.
Einzelner Datensatz
Ein einzelner Datensatz kann durch anhängen der UUID abgerufen werden.
Z.B. https://mcloud.de/export/datasets/922e436b-2f0d-42d7-b3f4-528debab8b87
Dieser Export steht in der mCLOUD im Datensatz als "Link zu den Metadaten" direkt zur Verfügung.
Vordefinierte Filter:
Alle Datensätze, die in den letzten 24 Stunden hinzugekommen sind: filter=newdatasets https://mcloud.de/export/datasets?filter=newdatasets Alle Datensätze, die in den letzten 24 Stunden geändert wurden (beinhaltet auch neu hinzugekommene Sätze): filter=modifieddatasets https://mcloud.de/export/datasets?filter=modifieddatasets
Paging (default):
pageSize=10 (Anzahl Sätze auf einer Seite) page=1 (erste Seite anzeigen) https://mcloud.de/export/datasets?page=1&pageSize=10 Im DCAT-AP.de Export werden am Anfang immer Navigationsinformationen mit ausgegeben: itemsPerPage (= pageSize Parameter) totalItems (Gesamtanzahl) firstPage (= erste Seite für page Parameter) lastPage (= letzte Seite für page Parameter)
Suchbegriff:
query=Fahrzeug
https://mcloud.de/export/datasets?query=Fahrzeug
Suchfacette:
aggs=...
Dahinter wird die Facette genau wie auch im Portal Request angegeben. Die Kodierung ist zu beachten:
format%3ACSV = Art des Zugangs "CSV"
categories%3Aroads = Kategorie "Straße"
format%3ACSV%40%40categories%3Aroads = Art des Zugangs "CSV" UND Kategorie "Straße"

Zusammen:
aggs=format%3ACSV%40%40categories%3Aroads
https://mcloud.de/export/datasets?aggs=format%3ACSV%40%40categories%3Aroads

Hier die Suche im Portal, daran kann man sich orientieren:
https://mcloud.de/web/guest/suche/-/results/filter/auto/format%3ACSV%40%40categories%3Aroads/0
Am Ende der Seite befindet sich auch der Link (als RDF):
https://mcloud.de/export/datasets?page=1&pageSize=1147&sortOrder=desc&sortField=latest&aggs=format%3ACSV%40%40categories%3Aroads
Sortierfeld:
Keine Angabe sortiert nach ID der Datensätze
sortField=relevance (Relevanz)
sortField=latest (Aktualität)
Sortierreihenfolge:
sortOrder=asc (aufsteigend, Default)
sortOrder=desc (absteigend)

Klima und Wetter
Infrastruktur
Wasserstraßen und Gewässer
Luft- und Raumfahrt
Bahn
Straßen
Bereitgestellt durch

Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI)

Art des Datenzugangs

API

Aktualität der Datensatzbeschreibung

22.12.2020

Aktualisierungsfrequenz

Täglich

Raumbezug

Sachdaten zum Baumbestand - Straßenbäume - mit Angaben zur Baumart, Adresse, Pflanzjahr, Höhe etc.

Straßen
Klima und Wetter
Bereitgestellt durch

OpenData Berlin: Senatsverwaltung für Umwelt, Verkehr und Klimaschutz Berlin

Art des Datenzugangs

WFS / HTML

Aktualität der Datensatzbeschreibung

01.12.2020

Aktualisierungsfrequenz

Niemals

Raumbezug

Darstellung der NOx-Emissionen der Verursachergruppe Kfz-Verkehr Nebennetz 2009, Stand 2011

Straßen
Klima und Wetter
Bereitgestellt durch

OpenData Berlin: Senatsverwaltung für Umwelt, Verkehr und Klimaschutz Berlin

Art des Datenzugangs

HTML / WMS

Aktualität der Datensatzbeschreibung

01.12.2020

Aktualisierungsfrequenz

Niemals

Raumbezug

Sachdaten zum Baumbestand - Anlagenbäume - mit Angaben zur Baumart, Adresse, Pflanzjahr, Höhe etc.

Straßen
Klima und Wetter
Bereitgestellt durch

OpenData Berlin: Senatsverwaltung für Umwelt, Verkehr und Klimaschutz Berlin

Art des Datenzugangs

WFS / HTML

Aktualität der Datensatzbeschreibung

01.12.2020

Aktualisierungsfrequenz

Niemals

Raumbezug

Einige ursprünglich für den Fahrerkomfort in heutigen Fahrzeugen verbaute Sensoren bieten das Potenzial, Mehrwerte für verschiedene wasserwirtschaftliche Anwendungen zu generieren. Das Forschungsprojekt mobileVIEW untersucht dazu Kfz-Sensoren, für die ein Zusammenhang zu Niederschlagsereignissen nachgewiesen werden kann. In Kombination der zeitlich und räumlich hoch aufgelösten Kfz-Sensordaten mit Niederschlagsradar- und Pluviometermessungen kann eine präzisere Quantifizierung von Niederschlagsintensitäten und Verortung der Ereignisse erreicht werden. Dieser Ansatz bietet Mehrwerte für die Starkregenvorhersage, das Warnmanagement sowie die Steuerung von Verkehr und wasserwirtschaftlichen Anlagen. Der Untersuchungsraum ist das Verbandsgebiet von Emschergenossenschaft/Lippeverband (EGLV) und der Untersuchunszeitraum ist 14.12.2018 bis 31.09.2020. Die Daten wurden kontinuierlich aufgezeichnet und sind zu Tagen zusammengefasst. Die Daten umfassen die folgenden vom Auto aufgezeichneten Parameter:
  • reftime - Zeit der Messung. Format: "YYYY-MM-DD'T'HH:mm:SS.fff'Z'"
  • xUTM32N (m) - y-Koordinate in EPSG: 25832
  • yUTM32N (m) - x-Koordinate in EPSG: 25832
  • tempAmb (degC) - Wert des Kfz-Temperatursensors in °C
  • lightSnsrTop (lux) - Wert des Kfz-Lichtsensors in lux
  • percRainSnsr - Wert des Regensensors in %
  • wipKombi (per min-1) - Tatsächliche Scheibenwischergeschwindigkeit (manuelle falls vorhanden, sonst automatisch vorgegebene) in Hübe/min


mFUND-Projekt: mobileVIEW, FKZ: 19F2024A

Straßen
Klima und Wetter
Bereitgestellt durch

Forschungsinstitut für Wasser- und Abfallwirtschaft an der RWTH Aachen (FiW) e. V.

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

16.11.2020

Zeitbezug der Daten

02.01.2019 — 06.08.2020

Aktualisierungsfrequenz

Niemals

Raumbezug