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7071 Datensätze

Im Rahmen des Projekts FeGiS wurden Meldungen zu potentiellen Gefahrenstellen durch Nutzer über die Webseite www.gefahrenstellen.de gesammelt mit dem Ziel, Gefahren im Straßenverkehr frühzeitig zu erkennen und Unfallrisiken zukünftig zu reduzieren. Die Testphase/Machbarkeitsstudie wurde in den Regionen Aachen und Bonn durchgeführt.

Die Schnittstelle/API wird im JSON-Format zur Verfügung gestellt und enthält die Meldungen potentieller Gefahrenstellen mit:
- Latitude: Geographische Breite des Gefahrenpunktes
- Longitude: Geographische Länge des Gefahrenpunktes
- URL: Link zu Detailinformationen auf der Projektwebseite

https://www.bmvi.de/SharedDocs/DE/Artikel/DG/mfund-projekte/frueherkennung-von-gefahrenstellen-im-strassenverkehr-fegis.html

mFUND-Projekt: FeGiS

Straßen
Bereitgestellt durch

Initiative für sicherere Straßen UG haftungsbeschränkt

Art des Datenzugangs

API

Aktualität der Datensatzbeschreibung

Mon Mar 06 11:04:53 GMT 2023

Zeitbezug der Daten

Mon Apr 30 22:00:00 GMT 2018 — Thu Nov 29 23:00:00 GMT 2018

Raumbezug

Projektkontext: https://www.flowkar.io/

Problemstellung

Es herrscht Konsens, dass die aktuell verfügbare räumliche und zeitliche Auflösung der Wetterbeobachtung nicht die Anforderungen des Autonomen Fahrens erfüllen kann, ein signifikanter Ausbau der infrastrukturseitigen Messstellen ist jedoch nicht wirtschaftlich. Eine Erweiterung des Netzes, speziell an neuralgischen Punkten, zum Schließen von Messlücken zur Sicherung der Verkehrswege und Schutz der Allgemeinheit vor wetterbedingten Gefahren ist jedoch sehr wünschenswert.

Projektziel

Die Umweltsensorik aus den Assistenzsystemen dem Fahrzeugportfolio der AUDI AG und weiterer Konzernmarken kann verschiedene Umweltdaten aufzeichnen. Da in diesem System verschiedenste Wetterdaten ermittelt oder auch errechnet werden können, sind diese Daten möglicherweise dazu geeignet, Lücken in der Wetterbeobachtung und in Wetterprognosen zu schließen.

Datensätze

Um dieses Potential zu bewerten, wird im Projektverbund mit Hilfe von Laborexperimenten sowie Realfahrten in ausgewählten Regionen Deutschlands eine erste Datengrundlage sowohl mit etablierter als auch neuartiger Sensorik geschaffen und nach meteorologischen Qualitätsmaßstäben beurteilt.

Hier auf der mCloud verlinkt die AUDI AG ausgewählte Aufzeichnungen aus Messkampagnen aus ihrem Teilvorhaben. Messkampagnen wurden sowohl stationär am Werk Ingolstadt durchgeführt ebenso wie in Kooperation und mit (Referenz-)Fahrzeugen des Deutschen Wetterdienstes.

Weiterführende Information zum Ursprung der hier bereitgestellten Daten (englisch):
https://public.flowkar.io/publications/

Lizenzvereinbarung:
https://public.flowkar.io/license.txt

mFUND-Projekt: FloWKar, FKZ: 19F2045A

Klima und Wetter
Bereitgestellt durch

AUDI AG

Art des Datenzugangs

Portal

Aktualität der Datensatzbeschreibung

Mon Mar 06 11:04:53 GMT 2023

Zeitbezug der Daten

Mon Dec 31 23:00:00 GMT 2018 —

Aktualisierungsfrequenz

Unregelmäßig

Raumbezug

Im Rahmen des mFUND Projektes VISION wurden Flugbewegungen im Raum Aachen mittels eines ADS-B Transponders aufgezeichnet. Diese Daten werden auf der Projekt-Homepage anonymisiert, also ohne die Luftfahrzeugkennzeichen, zur Verfügung gestellt.

Die Mitschriebe enthalten für jeden Zeitstempel (sekündlich) für alle erkannten Transponder folgende Informationen:

Hex: Hexadecimal ICAO 24-bit identifier (anonymised)
Mode: Transponder type (Mode S)
Sqwk: Squawk transponder code (anonymised)
Flight: Aircraft registration (anonymised)
Spd: Speed, km/h
Hdg: Magnetic heading, deg
Lat/Lon: Latitudinal and longitudinal coordinates, deg
h_AGL_raw: QNE – Height above groud level (barometric altitude), m
h_AGL_pres: QNH – Height above ground level (corrected barometric altitude), m
h_AGL_QFF: QFF – Height above ground level (corrected barometric altitude), m
h_AGL_gnss: Height above ground level (based on GNSS), m
RSSI: Received signal strength indication, dBFS
Msgs: Number of received messages
Ti: Age of the last update of the trajectory intent (Ti) information, s
delta: Debug data (h_AGL_gnss – h_AGL_QFF), m

Die verschiedenen maschinenlesbaren Mitschriebe sind nach Aufzeichnugstagen in einem .zip-Archiv zusammengefasst.

mFUND-Projekt: VISION

Luft- und Raumfahrt
Bereitgestellt durch

flyXdrive GmbH

Art des Datenzugangs

Portal

Aktualität der Datensatzbeschreibung

Mon Mar 06 11:04:53 GMT 2023

Zeitbezug der Daten

Tue Mar 26 23:00:00 GMT 2019 — Wed May 15 22:00:00 GMT 2019

Raumbezug

Gefahrgut-Kontrollen des Luftfahrt-Bundesamtes.

Luft- und Raumfahrt
Bereitgestellt durch

Luftfahrt-Bundesamt (LBA)

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

Mon Mar 06 11:04:53 GMT 2023

Zeitbezug der Daten

Fri Dec 31 23:00:00 GMT 1999 — Wed Dec 30 23:00:00 GMT 2020

Aktualisierungsfrequenz

Jährlich

Raumbezug

BaumCloud ermöglicht eine zentrale Sammlung und Vereinheitlichung der digitalen Daten von Bäumen. Diese Daten stehen der Öffentlichkeit zur Verfügung und können z.B für wissenschaftliche Auswertungen, Studien oder Webapplikationen verwendet werden.

mFUND-Projekt: meinGrün, FKZ: 19F2073G

Infrastruktur
Bereitgestellt durch

Terra Concordia gGmbH

Art des Datenzugangs

WFS

Aktualität der Datensatzbeschreibung

Mon Mar 06 11:04:53 GMT 2023

Zeitbezug der Daten

Wed Jan 29 23:00:00 GMT 2020 —

Aktualisierungsfrequenz

Unregelmäßig

Raumbezug

Verkehrsstärken am Messquerschnitt Müllerstraße vor Fennstraße (beide Fahrtrichtungen), Tageswerte für 2019 bis 2022

mFUND-Projekt: hochfein, FKZ: 19F2067E

Straßen
Bereitgestellt durch

VMZ Berlin Betreibergesellschaft mbH

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

Mon Mar 06 11:04:53 GMT 2023

Zeitbezug der Daten

Mon Dec 31 23:00:00 GMT 2018 — Mon Mar 14 23:00:00 GMT 2022

Aktualisierungsfrequenz

Täglich

Raumbezug

Identifizierte Bremsvorgänge und Erschütterungen (basierend auf den Sensordaten des Projekts ECOSense).

Der Datensatz gibt keine Aussage über die stärke von Bremsvorgängen und Erschütterungen, zeigt aber Stellen auf, an denen im Oldenburger Raum gebremst wurde bzw. an denen Erschütterungen wahrgenommen wurden.

Daten jeweils:
- Longitude
- Latitude

mFUND-Projekt: ECOSense, FKZ: VB18F1030A

Infrastruktur
Straßen
Bereitgestellt durch

Universität Oldenburg, Abteilung für Wirtschaftsinformatik VLBA

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

Mon Mar 06 11:04:53 GMT 2023

Zeitbezug der Daten

Thu Oct 31 23:00:00 GMT 2019 — Wed Apr 29 22:00:00 GMT 2020

Raumbezug

Ziel ist die Entwicklung einer Berechnungsmethode für Emissionen auf Basis von anonymisierten Mobilfunkdaten, die es konkret ermöglichen soll, Vorher-Nachher-Vergleiche im Fall von regionalen Sonderereignissen anzustellen.
Dies soll erlauben, zukünftige Verschiebungen in Bezug auf den Verkehr und die damit assoziierten Emissionen besser einschätzen zu können.
So soll ein umfangreiches und akkurates Bild über Veränderungen im Verkehrs- und resultierendem Emissionsaufkommen bei Anomalien geschaffen werden, um eine entsprechende Handlungsgrundlage für Behörden zu schaffen.

mFUND-Projekt: IncidentAnalyse, FKZ: 19F1049A

Straßen
Bereitgestellt durch

Telefónica Germany NEXT GmbH

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

Mon Mar 06 11:04:53 GMT 2023

Zeitbezug der Daten

Wed Jul 26 22:00:00 GMT 2017 — Mon Aug 07 22:00:00 GMT 2017

Aktualisierungsfrequenz

Täglich

Raumbezug

Mit MPI-ESM für den Zeitraum 2071-2100 gegenüber 1986-2005 simulierte mittlere prozentuale Änderung der Niederschläge im Jahresverlauf.

Szenarien:
RCP2.6 (2-Grad-Ziel)
RCP4.5 (verzögerter Klimaschutz)
RCP8.5 (Business-as-usual)

Interaktive Visualisierung der Daten: www.dkrz.de/webvis/

mFUND-Projekt: WebEnVisWetter, FKZ: 19F1051A

Klima und Wetter
Bereitgestellt durch

Deutsches Klimarechenzentrum GmbH (DKRZ)

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

Mon Mar 06 11:04:53 GMT 2023

Zeitbezug der Daten

Wed Dec 31 23:00:00 GMT 2070 — Thu Dec 31 23:00:00 GMT 2099

Aktualisierungsfrequenz

Niemals

Raumbezug

Bei dem vorliegenden Datensatz handelt es sich um ein Logistikmodell, dass basierend auf logistischen KEP-Sendungsdaten aus Q4 2019 sowie Q1 2020 die Sendungsmengen von knapp 10.000 Empfängern in den ländlichen Orten Schulenburg, Nordstemmen und Sarstedt im Kreis Hildesheim quantifiziert und eine Quelle-Ziel-Beziehung zu den drei größten ansässigen KEP-Dienstleistern herstellt. Informationen zu den erwarteten Sendungsmengen pro Zielkoordinate sind auf Tagesbasis aggregiert und sind zieladressenspezifisch. Folgende Felder weist der Datensatz auf:

_tourID [Integer]: Individuelle Identifikationsnummer einer Zustellung
_DCDistrictC1 [String]: Ortsteils des für die Belieferung zuständigen Verteilzentrums des KEP-Unternehmens mit dem größten Verteilvolumen
_DCDistrictC2 [String]: Ortsteils des für die Belieferung zuständigen Verteilzentrums des KEP-Unternehmens mit dem zweitgrößten Verteilvolumen
_DCDistrictC3 [String]: Ortsteils des für die Belieferung zuständigen Verteilzentrums des KEP-Unternehmens mit dem drittgrößten Verteilvolumen
_DCZipC1 [Integer]: Postleitzahl des für die Belieferung zuständigen Verteilzentrums des KEP-Unternehmens mit dem größten Verteilvolumen
_DCZipC2 [Integer]: Postleitzahl des für die Belieferung zuständigen Verteilzentrums des KEP-Unternehmens mit dem zweitgrößten Verteilvolumen
_DCZipC3 [Integer]: Postleitzahl des für die Belieferung zuständigen Verteilzentrums des KEP-Unternehmens mit dem drittgrößten Verteilvolumen
_DCLatC1 [Dezimalgrad]: Breitengrad des für die Belieferung zuständigen Verteilzentrums des KEP-Unternehmens mit dem größten Verteilvolumen
_DCLatC2 [Dezimalgrad]: Breitengrad des für die Belieferung zuständigen Verteilzentrums des KEP-Unternehmens mit dem zweitgrößten Verteilvolumen
_DCLatC3 [Dezimalgrad]: Breitengrad des für die Belieferung zuständigen Verteilzentrums des KEP-Unternehmens mit dem drittgrößten Verteilvolumen
_DCLongC1 [Dezimalgrad]: Längengrad des für die Belieferung zuständigen Verteilzentrums des KEP-Unternehmens mit dem größten Verteilvolumen
_DCLongC2 [Dezimalgrad]: Längengrad des für die Belieferung zuständigen Verteilzentrums des KEP-Unternehmens mit dem zweitgrößten Verteilvolumen
_DCLongC3 [Dezimalgrad]: Längengrad des für die Belieferung zuständigen Verteilzentrums des KEP-Unternehmens mit dem drittgrößten Verteilvolumen
_shareC1 [Doube]: Prozentualer Anteil der Verteilinfrastruktur von C1 am Gesamtverteilvolumen
_shareC2 [Doube]: Prozentualer Anteil der Verteilinfrastruktur von C2 am Gesamtverteilvolumen
_shareC3 [Doube]:Prozentualer Anteil der Verteilinfrastruktur von C3 am Gesamtverteilvolumen
_recipientDistrict [String]: Ortsteil des Lieferempfängers
_recipientType [String]: Klassifizierung des Lieferempfängers nach Gebäudekategorie
_recipientZip [Integer]: Postleitzahl des Sendungsempfängers
_recipientLat [Dezimalgrad]: Breitengrad des Sendungsempfängers
_recipientLong [Dezimalgrad]: Längengrad des Sendungsempfängers
_deliveryRate [Double]: Tägliche Belieferungshäufigkeit je Zielkoordinate und Tag in Paketmengen

Die Daten stammen aus dem mFUND-Projekt „Datenmodellierung für den Einsatz von autonomen Kleinbussen im ländlichen Raum zum kombinierten Transport von Personen und Gütern“ (Kombinom), das sich mit der Datenverfügbarkeit für eine simulationsgestützte Abbildung und Analyse kombinierter Verkehre im ländlichen Raum befasst.

Kombinom wird im Rahmen des Innovationsinitiative mFUND durch das Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur gefördert. Im Rahmen des mFUND fördert das BMVI seit 2016 Forschungs- und Entwicklungsprojekte rund um datenbasierte Digitale Anwendungen für die Mobilität 4.0. Neben der finanziellen Förderung unterstützt der mFUND mit verschiedenen Veranstaltungsformaten die Vernetzung zwischen Akteuren aus Politik, Wirtschaft und Forschung sowie den Zugang zum Datenportal mCLOUD. Weitere Informationen finden Sie unter www.mfund.de.

mFUND-Projekt: Kombinom, FKZ: 19F1072A

Straßen
Bereitgestellt durch

Frankfurt University of Applied Sciences

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

Mon Mar 06 11:04:53 GMT 2023

Zeitbezug der Daten

Mon Sep 30 22:00:00 GMT 2019 — Mon Mar 30 22:00:00 GMT 2020

Aktualisierungsfrequenz

Niemals

Raumbezug