36c3 Vorspannmusik Herald: Jetzt brauch ich ein bisschen eure Hilfe. Wer von euch weiß, wie wo man sich das Wetter von vor 40 Jahren raussuchen kann? Eins, zwei, drei, vier. Okay, nicht mal ein Prozent des Publikums. Wer weiß was "Warming Stripes" sind? Das sind genauso viele und auch noch die gleichen Leute, verdammt! Und wer will wissen, ob es früher mehr Schnee gab? Fast alle von euch. Ihr werdet's in diesem Talk nicht erfahren, aber ihr werdet hier lernen wie es geht. Und das wird euch Manuel zeigen. Der macht sonst was mit Schwerkraft zur Nutzung von öffentlichen Klimadaten. Einen Riesenapplaus, bitte! Applaus Manuel: Hallo zusammen und einen wunderschönen guten Morgen! Ich mache normalerweise was mit Schwerkraft. Ich durfte ja vor zwei Jahren schon mal was vortragen darüber, wie man mit Satellitenmethoden das Schwerefeld der Erde bestimmt, daraus Massenveränderungen berechnet und dann sagen kann: Ja, in Grönland schmilzt im Jahrzehnt so und so viel Eis. Oder wir nutzen so und so viel zu viel Grundwasser in verschiedenen Regionen der Welt. Ich arbeite eigentlich mehr im lokalen Bereich. Ich möchte wissen: Was ist die Schwerkraft, das kleine "g"? Also hier, oder sagen wir da unten. Und da stören mich zeitlich variable Effekte sehr stark. Also Sonne, Mond, Sterne. Das kann ich herausrechnen, das ist ja einfach. Problem ist eher die Atmosphäre. Also aus messtechnischer Sicht ist Atmosphäre von Nachteil. Leider können wir da meistens relativ wenig dran ändern. Da ist halt Atmosphäre. Darum berechne ich für mich den Effekt der tatsächlichen, sich zeitlich ändernden Atmosphäre, im Vergleich zu einer Referenz-Atmosphäre, die zeitlich nicht veränderlich ist. Und der einfachste Ansatz, wenn ich das in meinen Schweremessungen berücksichtigen will, ist halt: Ich messe selber. Also ich hab hier mein kleines Gravimeter. Damit kann ich relative Schwereänderungen messen. Wie ändert sich das mit der Zeit? Daneben liegt ein Datenlogger, der zeichnet mir den Luftdruck auf. Ja, wunderschön. Ich habe den tatsächlichen Luftdruck. Ich ziehe die Referenzatmosphäre, also den Referenzluftdruck ab. Dann hab ich da so eine kleine Korrektur, die ich berechnen muss. Also diesen Delta Luftdruck mal Pi mal Daumen, also ungefähr mal 3, also mal drei Nanometer pro Sekunde Quadrat. Das ist ein mittlerer weltweiter Korrekturfaktor. Dann hab ich die zeitlichen Variationen in der Schwere durch die Atmosphäre weg. Ja, fast. Die tatsächliche Atmosphäre wird nicht allein durch den Luftdruck jetzt hier an meinem Punkt oder da neben meinem Gerät beschrieben. Man kann sich ja vorstellen, ich messe da einen Luftdruck von, sagen wir, 1000 hPa. Aber über mir in der Atmosphäre ist eine große Menge Wasserdampf, also ein hoher Luftfeuchtigkeitsgehalt in den oberen Atmosphärenschichten. Jetzt messe ich an einem anderen Tag. Ich habe wieder 1000 hPa Luftdruck an meinem Gerät. Aber über mir ist sehr geringe Luftfeuchtigkeit, also ein geringer Wasserdampfgehalt. Das ist eine unterschiedliche Masse. Wasserdampf hat auch Masse, hat somit einen Effekt auf das Schwerefeld und auf die Messung, die ich durchführe. Das weiß man auch schon seit ein paar Jahrzehnten, dass man diese Korrektur mit diesem Daumenfaktor auch weiter treiben kann. Also ist der zweite Schritt: Ich suche mir eine Möglichkeit herauszufinden, wie sehen die Atmosphärenschichten über mir aus? Durch ein 3D-Atmosphärenmodell, durch ein Klimamodell. Ich hab hier mal als Beispiel eines meiner Ergebnisse dargestellt. Der Plot oben zeigt so die Atmosphärenhöhe bis zu 50 km. Ich habe also aus diesem Modell, das ist so in Schichten aufgeteilt, 37 Schichten. Ich kann das auch bis in 80 Kilometer machen, und ich berechne mir anhand verschiedener Klimavariablen, die ich aus dem Klimamodell bekomme, sowas wie Luftfeuchtigkeit, Temperatur, Luftdruck in den Höhen, so die Dichte dieser Atmosphärenschicht. Und wenn ich die Dichte habe und die Geometrie der Atmosphärenschichten, dann kann ich mir so nach Newton die Attraktion berechnen, also wie stark zieht die Atmosphäre, die über mir ist, das Gravitationsfeld, mich, nach oben? Wir messen g - 9,81 Meter pro Sekunde Quadrat - wir messen da in der zehnten an der achten bis neunten Nachkommastelle. Das ist die Genauigkeit, die wir erreichen können. Mit den Geräten, so wie ich das gerade eben gezeigt habe. Und wenn ich mir jetzt das Bild oben anschaue, dann ist auf der x-Achse die Zeit, auf der y-Achse die Höhe. Und man sieht auch so kleine Strukturen drin, und das sind so die einzelnen Atmosphärenschichten. Und der Effekt jeder einzelnen Atmosphärenschichten ist so plusminus 15 Nanometer pro Sekunde Quadrat. Und der untere Plot zeigt die Summe des oberen Plots. Und das ist so, ja, man kann so rechnen, das spielt sich ab so plusminus 100 nm/s2. Also Erfolg. Ich habe eine bessere Korrektur als vorher. Das kann man auch an vielen Vergleichen feststellen. Jetzt fragt ihr euch: Das ist ja ein sehr spezielles Problem, das ich hier habe. Ja, stimmt. Also was machen wir jetzt damit? Ich möchte im Folgenden über großen Datenreichtum berichten, den jeder so frei - positiv besetzten Datenreichtum -, den jeder selber nutzen kann. Ich zeige euch verschiedene Dienste, wo es Wetter oder Klimadaten frei zum Herunterladen gibt, wo man selber Visualisierungen machen kann und in seinen eigenen Projekten verwenden kann. Man könnte anders sagen: Ich rede über FTP-Server mit ASCII-Dateien, über APIs zum Datendownload und Online- Toolboxen zur Visualisierung und Analyse, und über Eyecandy. Der dritte Punkt - müssen wir mal schauen, ob wir das in der Zeit schaffen. Vorher gibts auch schon ein bisschen Farbe. Ich selber bin Nutzer dieser Daten. Also ich zeige, was ich so gefunden habe. Ich gehe nicht darauf ein, wie ein Klimamodell erstellt wird. Da war am Tag eins ein Talk mit dem Titel "Climate Modeling", den ich dafür weiter empfehlen möchte. Ich kann hier nur kleine Ausschnitte von diesen Diensten zeigen. Die sind wesentlich umfangreicher in ihren Fähigkeiten. Und auch zu den Daten selber kann ich in dieser kurzen Zeit nicht komplett alles darstellen. Aber alle diese Dienste sind sehr umfangreich dokumentiert. Das kann jeder für sich selber nachsehen. Alles, worüber ich jetzt gleich spreche, da gibt es im Fahrplan ein Dokument, das sämtliche Dienste aufführt, alle Ressourcen nennt auf GitHub - wenn Ihr nach "36c3_klima" sucht, dann findet ihr da die Skripte, die ich genutzt habe, um die Daten herunterzuladen für diesen Talk und um die Abbildungen zu erzeugen. Also fangen wir an mit selber messen. Funktioniert ja häufig sehr gut. Außer wenn man bedenkt, das sind Messgeräte, die über serielle Schnittstelle mit Windows- PCs sprechen. Da muss man auch schon mal schauen, ob jemand anders die Daten schon für einen gemessen hat. Da kommt zuerst der Deutsche Wetterdienst ins Spiel, der auch Klimamodelle selber erzeugt. ICON und COSMO sind da die aktuellen Ausgaben für Europa und weltweit. Aber hier geht es jetzt eigentlich erst mal um Wetterdaten, die ich darstellen möchte. Die werden auf verschiedenen Kanälen verteilt. Das erste ist das Climate Data Center Portal. Das ist ein interaktives Webtool. Da kann ich mir klicken, welche Parameter möchte ich wissen? Dann kann ich mir auf einer Karte eine Station klicken, und dann kriege ich die Daten. Wenn man ein GIS einsetzt, dann kann man auch über Schnittstellen des Deutschen Wetterdienstes Web Feature oder Mapping Service einbinden und so Daten erhalten. Da möchte ich nicht weiter darauf eingehen. Ich habe ja ASCII-Dateien vom FTP-Server versprochen, mit denen wir uns jetzt näher beschäftigen würden. Da gibt es für Stationen Stationszeitreihen verschiedener Messgrößen: Temperatur, Luftdruck, Niederschlag und ähnliches. Und daraus aufbereitete Rasterdaten, die Gesamtdeutschland erfassen. In jedem Datenverzeichnis gibt es dann Metadaten zu eingesetzten Geräten, Fehlerquellen und die Beschreibung, wie dieses Produkt, wenn es ein Produkt ist, erstellt wurde. Wir haben hier eine Stationsübersicht des Deutschen Wetterdienstes in Deutschland. Der Dienst selber stellt auch Daten Europa und global eingeschränkt bereit. Ich konzentriere mich jetzt hier gleich auf eine Zeitreihe aus Deutschland. Fünfhundert Stationen haben in diesem Monat Messzeitreihen abgeliefert, beigesteuert. Und ich möchte hier hauptsächlich über Lufttemperatur zwei Meter Höhe über dem Boden reden. Wenn man sich einmal die Länge der Zeitreihen ansieht, dann sieht man eigentlich: Die meisten sind so um die 20 Jahre, da gibt es aber auch welche mit 60 Jahren, 80 Jahren und ganz hinten gibt's eine Station mit über 120 Jahren, das ist Potsdam am Telegrafenberg. Da kann man sich jetzt mal die Stationszeitreihe herunterladen. Temperatur. Weil die täglichen Messungen eigentlich nur ein dickes blaues Band hier in dem Plot wären, habe ich schon mal Monatsmittelwerte gebildet. Ja gut, da sieht man jetzt den jährlichen Zyklus, nicht wahr? Es gibt Mitte des Plots auch mal viele kältere Jahre, und Ende des Plots wird das irgendwie wärmer. Wenn man aus den Monatsmitteln die Jahresmittel bildet, sieht das Ganze so aus. Und spätestens in dieser Darstellung erkennt man, was eigentlich auch hinlänglich bekannt ist: Dass in den letzten 100 Jahren so die Durchschnittsgeschwindigkeit - das sind ja Jahresdurchschnittswerte - leicht angestiegen sind. Eine moderne oder aktuelle Darstellungsweise für diese Art der Zeitreihe ist ja so jetzt diese Warming Stripes oder Wärmestreifen. Wer mal so Material von den Scientists vor Future gesehen hat da sind so im Hintergrund immer so blau-weiß-rote Streifen, die die Erwärmung zeigen sollen. Das kann man so aus diesen Jahresmitteln berechnen. Da wird einfach für eine bestimmte Referenzepoche, sagen wir 1960 bis 90, so der Mittelwert genommen. Das waren jetzt hier für Potsdam 8,7 Grad, und abgezogen. Dann habe ich diese obere Zeitreihe, also Mittelwert plus minus zwei bis zweieinhalb Grad, ist die Variation da etwa. Und die untere Farbskala ist ja limitiert auf plus minus zweieinhalb Grad. Und so kommen halt zustande für Temperatur untere Mittel so leicht blaue bis tiefblaue Balken und für die höheren Temperaturen halt leicht rot bis leuchtend rot. Erstellt ist das Ganze nach der Seite „Show Your Stripes“. Kann man sich angucken, wenn man auf die Seite geht, dann hat man hier den ersten Plot, so global weltweit. Interessant ist hier eigentlich der Punkt unter „information“. Da steht, wo die Daten herkommen. Also jetzt schaue ich doch mal, was die hier über uns sagen. Europa, Germany. Das Bild sieht jetzt ungefähr so aus wie das, was ich eben hatte. Und unter „Information“ steht jetzt "annual average temperatures", okay, 1881 bis 2018 vom DWD. Wenn man das für andere Regionen macht, dann bekommt man auch jeweils die Datenquelle. Und oben rechts unter FAQ findet man dann auch die entsprechenden Services dafür. Gut also. Es gibt offensichtlich beim Deutschen Wetterdienst Daten deutschlandweit Temperaturen ab 1881. Da war mein erster Gedanke vor ein paar Monaten, als ich diesen Beitrag eingereicht habe: Das könnte man ja mal machen, dass da jeder jetzt kommen kann, nach Koordinate, und dann berechne ich mir: Wie sieht es jetzt für meinen Wunschort aus? Die Idee hatte nicht nur ich. Das hatte auch Zeit ONLINE vor zweieinhalb Wochen. Mit dem Artikel "Viel zu warm hier" haben Sie so ein Tool bereitgestellt. Da kann man eingeben in die Maske seinen Wunschort - Leipzig, und erhält dann diesen Streifen. Und man sieht, wenn man an dem rechten Bild unten die letzte Zeile liest, - mal von rechts nach links: Inspiriert von Ed Hawkins, das ist dieses ShowYourStripes.Info, Quelle: Deutscher Wetterdienst, das ist dann diese Datenzeitreihe, und unter Methodik ist letzten Endes das beschrieben, was ich auch gerade erklärt habe, Plus da wird noch drauf eingegangen, wie das Geo Coding geht, das ich jetzt "Leipzig" tippe und nicht die Koordinate von Leipzig. Also schauen wir uns einmal ganz kurz diesen Datensatz an, also Flächendaten des Deutschen Wetterdienstes. Da gibt es auch wiederum viele verschiedene Variablen. Ich zeige jetzt ja wieder drum die Lufttemperatur. In dieser Animation ist aber jedes einzelne Pixel 1x1 Kilometer - die Auflösung des Datensatzes - , und für jedes Pixel ist halt dieser Mittelwert berechnet und abgezogen. Die Animation ist quasi der Warming Streifen für jeden einzelnen Pixel dargestellt. Die Koordinaten sind unglücklicherweise Gauß- Krüger. Das ist ein rechtwinkliges Koordinatensystem, sehr schön zum Interpolieren, wenn man denn Gauß-Krüger- Koordinaten kennt. Für das Skript auf GitHub habe ich dann das noch in geografische Koordinaten umgerechnet. Die Flächendaten des DWDs, also wirklich viele Produkte, manche beginnen erst in den 1950ern, so etwas wie Niederschlag oder so. Durchaus interessant, aber das hier war ja alles nur Oberfläche. Ich habe ja gerade gesagt, ich brauche die dritte Dimension. Also brauchen wir Klimamodelle, und das beständig, zeitlich kontinuierlich, wo ich mich darauf verlassen kann, dass ich in fünf Jahren noch die gleichen Daten bekomme. Da haben eine Kollegin vor mir und ich uns entschieden für das European Center for Medium-Range Weather Forecasts - der Name sagt schon: Es ist eine EU-Institution, getragen von den EU-Mitgliedstaaten, und deren Aufgabe ist Wettervorhersage. Wunderschön. Es ist gleichzeitig eine Forschungseinrichtung. Sie erstellen ihre eigenen Klimamodelle und nach eigener Beschreibung das weltweit größte Datenarchiv für Klimadaten. Die Modelle gehen zurück bis 1979. Für das Aktuelle ist angestrebt, das bis auf 1950 auszudehnen. Mal schauen. Da bekomme ich dann nochmal altes Wetter her, wenn ich nicht „Tagesschau vor 40 Jahren“ gucken will. Innerhalb des Copernicus Programms - das ist das EU-Programm zur Erdbeobachtung - stellt das ECMWF den sogenannten Climate Change Service. Das ist die Datenquelle, auf dem sie Ihr aktuellstes Modell verbreiten. Das Copernicus Programm bietet auch freien Datenzugang in sechs Themenschwerpunkten. Davon ist Climate Change einer. "Freie" hat ein Sternchen, weil einer der Themenschwerpunkte ist halt Security, und da ist es dann mit dem freien Datenzugriff vielleicht etwas eingeschränkt. Ich habe es nicht genau nachgeguckt. Schauen wir uns diesen Climate Change Service einmal an. Geht aus dem WLAN, ich will eine Demo machen. Da wird man begrüßt mit „Welcome to the climate data store“ - Store im Sinne von Speicher, nicht im Sinne von Shopping - und hat drei freundliche Buttons auf der Seite. Auf die ersten zwei werden wir gleich genau eingehen, der dritte, das ist ein Hilfe-Forum. Das ist auch tatsächlich hilfreich. Also das aktuellste Modell von denen nennt sich ERA5, also ECW, Free Analysis Nr. 5. Das hat normal eine Auflösung von so 25 bis 30 Kilometer auf Land und auf See. Und wenn man sich speziell für Klimaparameter der Landmassen interessiert, wie z.B. Bodenfeuchtigkeit bis in 4 Meter, da gibt es noch eine hochaufgelöste Version, die nennt sich ERA5 Land. Aber das ist für meine Arbeit nicht so entscheidend. Und standardmäßig wird geliefert: Eine stündliche Auflösung und Monatsmittelwerte. Und zwar von 1979 bis heute vor fünf Tagen. Den Datenzugriff schauen uns gleich genauer an. Die Scripte hierfür und für das Auslesen des NetCDF- Formats gibt's dann auf GitHub. NetCDF- Bibliotheken gibt es für Python, Octave, Matlab, was immer man da machen möchte. Das schauen wir uns jetzt ganz kurz an. Ich möchte jetzt nicht selber den ganzen Krempel installieren, diese Datenmenge runterladen. Da hilft uns der Climate Data Store weiter, also Copernicus - da gibts so eine ONLINE Toolbox. ...du warst schon geladen. Also man hat links, auf der linken Seite einmal so das was man schon beschrieben hatte, mit ein paar Beispielen, die zeigen, wie das Ganze zu funktionieren hat. Und es gibt auch hier die Dokumentation der Funktionen. Das ist jetzt nicht weiter wichtig. Ich presse schon mal auf play, weil das kann dauern. Das Script ist dann auch verfügbar über den Fahrplan. Das lädt nur deshalb jetzt so schnell, weil ich das vorhin schon ausgeführt hab. Normal kann das schon mal 10, 20 Minuten dauern, weil die Daten werden zusammengestellt und dann präsentiert. Das Skript selber hat einen Teil, indem ich definiere, was ich haben möchte. Also ich habe drei Klimavariablen 2-Meter-Temperatur, Schneetiefe und totaler Niederschlag. Das sind die Namen so wie sie im Datenkatalog vorhanden sind, auf den ich gleich zu sprechen komme. Ja, ich definiere hier mittig ein paar Koordinaten, für die ich den Plot erstellen möchte. Das ist jetzt hier Leipzig. Und das ist die Datenanfrage, wo ich ganz einfach sage: Ein Gitter 0,25 Grad, das ist die höchste Auflösung. Ich kann auch sagen, ich möchte ein Grad Auflösung, dann ist die Datenmenge natürlich kleiner. Mein Zeitraum, den ich haben möchte, also alle Jahre, alle Monate. Und ich habe unten noch eingeschränkt das Gebiet, soll jetzt hier nur Deutschland sein. Wenn ich ein größeres Gebiet anfordere, dann kann die Anforderung auch länger dauern. Man kann durchaus, wenn man Monatskarten anfordert, schon mal sechs bis zwölf Stunden warten, dass die runtergeladen werden. Also, der Dienst setzt so täglich 30 bis 40 Terabyte an Daten um, die er an Benutzer sendet. Gut, das Ergebnis haben wir jetzt hier gleich dargestellt. Man kann hier rein zoomen, sich Ausschnitte ansehen. Wir haben ja drei verschiedene Variablen angefordert. Man kann auch mal die Schneetiefe anschauen. Schneetiefe ist hier als Wasseräquivalent: Man nehme an, der gesamte Schnee ist geschmolzen, und ich habe eine durchgehende Wasserschicht in dieser Gitterzelle. Und ich kann hier meinetwegen noch Koordinaten ändern. Und dann wird der Plot neu für diese Koordinaten erzeugt, sofern ich diesen Datensatz für diese Koordinaten vorher runtergeladen habe. Also wenn ich jetzt hier eine Nordamerika-Koordinate eingebe, funktioniert das nicht - ich habe ja nur die Daten für Deutschland angefordert. Das ist die erste Möglichkeit. Ich kann da schnell Plotten lassen. Ich muss da keine Gigabyte Datenströmen runterladen. Ich muss nur diese Skriptsprache so ein bisschen beherrschen. Aber schauen wir uns doch mal die eigenen Daten insgesamt an, den Katalog, denn meine Berechnungen sind zu komplex, um sie in dieser Toolbox durchzuführen. Außerdem bekommt man so einen Überblick darüber: Was gibt das da überhaupt alles? Ganz grundsätzlich hat dieser Climate Data Store nicht nur jetzt diese ERA5 Klimadaten, sondern allerlei Produkte schon vorrätig. also hier: "Arktische Seerouten": Wie entwickelt sich das für die Schifffahrt zum Beispiel. Aber wir wollen jetzt ERA5. Hier sehen wir alle Produkte zum Thema ERA5, die es so gibt. So gibt es hier zum Beispiel die Lösung so stündliche Atmosphärenparameter seit 1979, bis heute vor 5 Tagen. Da gibt es jetzt drei Möglichkeiten, das runter zu bekommen. Ich habe schon angesprochen, es gibt eine Python API, die man sich installiert. Dann kann man das ganze gescripted runterladen. Da möge man bitte bei größeren Mengen auch die Download Policy beachten. Die empfehlen Monatsstücke einzeln runterzuladen, wenn man zum Beispiel eine Zeitreihe von 2 oder 3 Jahren haben möchte. Sonst kann man durchaus mehrere Tage in der Download- Schlange hängen. Man hat hier erst mal eine Beschreibung des Produkts. Okay, und kann man rechts den Scrollstreifen sehen? Das ist die Liste der ganzen Parameter, die es gibt. Da ist sicher was für jeden dabei. Aber wir wissen ja, was wir haben wollen. Hier ist schon mal ausgewählt, weil ich das vorhin geklickt habe: "Populäre Datensätze", also Kunden, die 2m-Temperatur klickten, klickten auch totalen Niederschlag und meinetwegen Luftdruck. Für andere Variablen ist das hier so thematisch geordnet, so Wind, Schneefall und so weiter. Man kann sich den Zeitraum klicken, Zeitpunkte, das Format. Und wenn ich jetzt mein eigenes Python-Skript starten möchte, kann ich über "Show API Request" mir dann direkt darstellen lassen: Mit dieser Anfrage, in Python ausgeführt auf meinem Rechner, bekomme ich den vorhin angeklickten Datensatz. Wenn ich jetzt das für die Toolbox machen möchte, die ich gerade gezeigt habe, dann kann man auf "Toolbox Request" klicken, kann sich diesen Abschnitt hier in sein Skript kopieren, wo dann noch die Visualisierung darunter ist. Muss man also auch nicht von Hand machen. Oder wenn man den Download-Link möchte, dann klickt man halt auf "submit form". Und dann wird das gezeigt, was man schon mal herunterladen wollte. Und er hat erkannt: Das habe ich schon mal haben wollen. Also hier wäre der Downloadlink, normalerweise. Wie gesagt, je nach Datenmenge kann das mehrere Stunden oder vielleicht auch mal einen Tag dauern. Dass die Daten zusammengesucht wurden und zum Download bereit stehen. Wenn man das höchst aufgelöste Klimamodell möchte, das ist auf Magnetbänder gespeichert, das dauert dann halt ein bisschen. Gut, wenn das jetzt alles nichts für einen war, dann gibt es immer noch vorbereitete Themenbereiche, wo es für bestimmte Themen wie zum Beispiel "Auswuchs des Ausmaßes arktischen Meereises über die letzten 40 Jahre" bereits vorbereitete Applikationen gibt, die live die Daten laden und dann visualisieren. Also man sieht, ich lade eigentlich immer wieder die gleiche Seite, es sind nur unterschiedliche Reiter, die ich hier habe, also Applications. Da haben wir vorhin schon gesehen, es gibt eine Navigation. Wann ist die Nordwestpassage eisfrei? Wann ist da Schifffahrt möglich? Da wird man sehen, dass das von Jahr zu Jahr ein längerer Zeitraum ist. Es gibt, was gibt's denn hier, Überlebensfähigkeit einer bestimmten Mückenart in Europa. Zukünftig. Der Einmarsch von Tropenkrankheiten zum Beispiel über diese Mücke, wie wird sich das entwickeln? Aber ich bin ja beim Klima, also schauen wir uns mal den ERA5 Explorer an! Der präsentiert uns zuerst eine Karte bzw. ich klicke das, was ich schon geladen habe. Man erhält also so eine Karte. Das ist die Weltkarte, man kann darin zoomen, sich einen Ort suchen, für den man jetzt die gesamten Klimadaten der vergangenen 40 Jahre anzeigen möchte. Dann bekommt man hier rechts so das Ergebnis gezeigt. Der erste Plot zeigt dann quasi für die 40 Jahre, für jeden Monat, die Durchschnittstemperatur, die maximalen minimalen Tageswerte. Wenn man also irgendwo in den Urlaub fährt, zur Arbeit fährt, nicht weiß, wie ist dort das Wetter im März, kann man sich das hier einmal quasi direkt visualisieren lassen. Gut, Warming Stripes, da haben wir drüber gesprochen. Aber wie ist das denn, die langfristige Entwicklung an so einem Ort? Das hier ist jetzt geklickt ungefähr Leipzig. Diese Darstellung zeigt jetzt die gesamte Zeitreihe und glättet das mit Fünf-Jahres-Mittelwerten, und dargestellt werden Sommertage. Das sind Tage mit einer maximalen Temperatur über 25 Grad, Frosttage, das sind Tage mit einer Minimaltemperatur unter null Grad, und tropische Nächte, das sind Nächte, in denen es mindestens 20 Grad als Minimaltemperatur hat. Und da jetzt die Entwicklung der vergangenen 40 Jahre, sieht man halt jetzt für diesen geklickten Ort. Anstieg der Sommertage also Durchschnittstemperatur über 25 Grad, Niedergang der Frostnächte. Aber interessant, auch wenn es nur ein kleiner Prozentsatz ist, ist eigentlich auch: die tropischen Nächte, in denen es nicht kälter wird als 20 Grad, ist halt auch in der Zunahme. Also das waren von diesem Climate Data Store von dem ERA5-Modell so verschiedene Anwendungsfälle. Für das, was man selber programmieren kann, habe ich wie gesagt Beispielscripte oder wenn man sich nur ein bisschen umschauen möchte, gibt es halt diese vorbereiteten Applikationen. Für den Fall, dass die Demo nicht funktioniert.. Das letzte ist ein Dienst der NASA, der in erster Linie die verschiedenen Satellitenmissionen der NASA und zum Teil auch der ESA darstellt. Das nennt sich Nasa EOSDIS Earth Observing System Data Information System. Wer früher schon mal mit NASA Daten gearbeitet hat, dem wird das vor vier Monaten aufgefallen sein, dass die Daten nicht mehr einfach zum Klicken und Runterladen sind. Man braucht jetzt diesen EarthData UserID, um zu seinen früheren Datenarchiven zu kommen. Das Visualisierungstool ist Worldview. Das kann in GIS-Systeme exportieren, die man hat. Man kann den SourceCode runterladen und eine Instanz bei sich selbst laufen lassen, die die Daten von den NASA Datendiensten heraus abgreift. Wenn wir uns das mal anschauen, wird man auch wieder mit bereits aufbereiteten thematischen Präsentationen begrüßt, die einem eigentlich hauptsächlich die Fähigkeiten dieses Visualisierungsdienstes zeigen. Man sieht im Hintergrund das aktuelle Satellitenbild. Man kann in der linken Spalte verschiedene Layer auswählen, was man dargestellt haben möchte, das sind so ungefähr 900, geben die an. Aus Zeitgründen schauen wir uns nur mal an, sowas wie: Feuer in Kalifornien und Teilen Kanadas. Das ist einfach nur das Satellitenbild, so gut, man kann es auch rechts in der Beschreibung lesen. Man sieht schon so in dem Bild, das da irgendwie so Rauch rüberzieht. Jetzt wird das mit verschiedenen Satellitenmissionen kombiniert. Jeder rote Punkt ist durch die Satellitenmission, durch das Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) identifizierte Feuer schon deutlicher zu erkennen. Den Rest kann man sich auch selber anschauen. Und eigentlich entscheidend ist: Man kann sich hier auch durch die Zeit dieser Satellitenbeobachtungen quasi zeitlich zurück bewegen, inklusive das Erstellen von Animationen, also einen Satelliten- Film einer bestimmten Größe, für die man sich interessiert, sei es Meerestemperatur, das jetzt Wildfeuer, verschiedene Gaskonzentrationen in der Atmosphäre, Aerosole, Rauch, Schadstoffe. Da kann man gerne wahrscheinlich ein paar Tage mit verbringen. Die Daten hier im Hintergrund sind alle frei herunterzuladen. Man muss sich allerdings auch hier für den Account registrieren, was aber zumindest in meinem Test keine Probleme gegeben hat. Abschließend kann man sagen, es gibt einen reichen Datenschatz, den man zu diesem Thema Wetter und Klimadaten nutzen kann, der auch explizit für den öffentlichen Nutzer/Nutzerinnen verfügbar ist. Die Einstiegshürden sind relativ gering. Wie gesagt, wir beginnen mit FTP-Server und ASCII-Dateien. Die Einstiegshürde ist ja die Darstellung und dann, wenn man bestimmte Analysen machen möchte, wie das funktioniert. Aber auch wenn man nicht programmieren möchte, habe ich zumindest eine Handvoll Tools gezeigt, wo teilweise thematisch bereits aufbereitete Themen sind, die durchaus von Interesse sein können. Oder die einem zeigen, was letzten Endes alles möglich ist. Die Antwort auf die Frage war jetzt früher mehr Schnee? Die kann sich hoffentlich jetzt jeder selber suchen. Die Ressourcen dafür sind im Fahrplan. Auf GitHub gibts die passenden Beispiel-Skripte dazu bei der Suche nach 36c3_Klima, oder man kann mich hier ansprechen, sei es per DECT oder über die Mailadresse im Fahrplan. Da möchte ich mich für die Aufmerksamkeit und das Interesse bedanken und nutzt mehr öffentliche Daten. Dankeschön. Applaus Herald: So kommen wir zum Fragenteil Wer von euch hat Fragen? Hände hoch und ran an die Mikrofone. Keine Fragen aus dem Internet? Das Mikrofon Nummer neun, bitte. M9: Bei Folie zwölf haste ja so Deutschland mit ner Kilometer mal Kilometer Auflösung gehabt. Da war ganz am Anfang bei 1800 irgendwas rum so ein roter Punkt so in Höhe NRW. Weißt du, was das war? Manuel: Nee, kann ich jetzt so nicht genau sagen. Also diese Daten sind interpoliert aus den Stationsbeobachtungen oder wie der deutsche Wetterdienst zu der Zeit geheißen hat plus weiterer Dienste, die die gleichen Qualitäten bieten. In der Beschreibung des Produktes auf dem Server findet man weitere Informationen zu den relevanten Literatur Quellen. Herald: Mikrofon Nummer drei, bitte! M3: Vielen Dank für den Talk und vielen Dank für die ganzen coolen Quellen. Ich habe tatsächlich eine Frage zu eher deinem Gebiet, und zwar relativ anfangs. In den Folien hattest du mal argumentiert oder gesagt, dass es auch Effekte der Atmosphäre gibt, die die Erdbeschleunigung verringern, nein Schmarrn, verstärken. Die Skala ging in beide Richtungen, sowohl ins Positive als auch Negative. Woher kommt das? Manuel: Also das ist der... Also da wir die Atmosphäre nicht entfernen können oder sollten, machen wir unsere Berechnungen bezogen auf eine zeitlich nicht variable Atmosphäre, also Normalatmosphäre. Das ist so Normaldruck auf Meeresspiegelniveau, 1013 hPa, und da kann man sich mit Formeln herrechnen, in welcher Höhe meiner Station welcher Luftdruck herrschen sollte. Der normale Vorgang ist eigentlich, ich messe meinen lokalen Luftdruck, mal angenommen am Meeresspiegel, ich messe 1020. Dann hab ich also sieben hPa Differenz zu dem Referenzdruck, sieben Hektopascal mal drei Nanometer pro Sekunde-Quadat, sind 21 nm/s2. Das ist die Attraktionswirkung, die die Luftmasse selber hat. Luft wiegt ja auch was. Und der Effekt die Masse der Luft drückt auf die Erdoberfläche, und die Erdoberfläche deformiert sich je nach Masse. Also ich habe ein Hochdruckgebiet, dann deformiert sich die Erdmasse stärker. Ich habe ein Tiefdruckgebiet, dann wird sie sich wieder leicht ausdellen. Und das ist der Effekt der Messungen, der dann meine Schweremessung um in diesem Fall 21 Nanometer pro Sekunde Quadrat beeinflusst. Das ist natürlich, wie gesagt, so ein Daumenwert. Mit den Methoden jetzt über die Atmosphäre hat man dann eine etwas bessere Korrektur. Das heißt, wenn ich weiß, dass irgendwo ein Signal durch einen nahegelegenen, sagen wir ein Meer, durch einen See oder ein Meeresteil, durch Küste, dann habe ich eine bessere Korrelation. Wenn ich jetzt meine Methode benutze mit den Pegeldaten, weil Meerwasser ist auch mehr Schwere oder weniger Wasser weniger Schwere, als wenn ich jetzt diesen Daumenwert benutze. Herald: Kannst du diese Geschwindigkeits Angabe nochmal irgendwie für uns fassbares Mass schicken? So eine Viertelsekunde pro Jahr oder sowas? Manuel: Welche Geschwindigkeit? Herald: Wie sehr die Erde verlangsamt wird? Manuel: Also das hat jetzt nichts direkt mit Erdrotation zu tun. Das geht jetzt bei mir wirklich nur darum, das kleine g, die 9,81m/s2, wie ändert sich das durch die Masse der Atmosphäre, durch den Wassergehalt und Ähnliches. Tatsächlich hat natürlich die je nachdem, wie die Atmosphäre auf die Erde verteilt hat das auch einen Effekt auf die Erdrotation, so Sommer, Winter. Also wo ist wieviel Atmosphärenmasse gerade, Nord-, Südhalbkugel, da reden wir aber um Millisekunden also die tägliche Erdrotation variiert im Millisekunden- Bereich je nach Massenverteilung der Erde. Herald: Mikro Nummer 2, bitte. M2: Von mir auch herzlichen Dank für den Zugang. Du hast gesagt, dass das Downloaden der Daten zum Teil sehr lange dauert. Liegt es jetzt an der Menge, oder dass die auf Ihren Servern lokal die Daten erst zusammenstellen müssen? Manuel: Ja, letzteres also, je nachdem, wie groß die Datenmenge ist, die man haben möchte. Die Daten werden dann für einen von den Datenservern zusammengesucht, und dann lädt man das runter. Also man verbringt erst eine gewisse Zeit, quasi in der Warteschlange. Das können dann so 4-5 Stunden sein, und dann dauert das ne knappe Stunde, bis die Daten gesammelt sind und dann je nach Internetverbindung halt. Wenn man jetzt so ein 10 Gigabyte Datensatz angefordert hat, das ist so ein Monat Europa, drei verschiedene Klimavariablen, die gesamte Höhe der Atmosphäre. Das ist das, was ich so brauche. Das sind so 10 Gigabyte. Aber man muss den Rechner nicht zwischendurch laufen lassen. Wenn man das Skript einfach am nächsten Morgen nochmal startet, dann sieht das der Server. Aha, der hat da schon nach gefragt. Die Daten stehen bereit, und sie werden runtergeladen. Aber wie gesagt, der Dienst setzt pro Tag 30, 40 Terrabyte um. Man stellt sich halt hinten an. Herald: Mikrofon Nummer 1 bitte. M1:Noch eine Frage zum Schwerenetz. Wofür braucht man denn die Daten, die jetzt in der 8. oder 9. Nachkommastelle gemessen werden? Manuel: Meine Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung neuartiger Sensoren, also präziser Gravimeter. Wenn mir jetzt einer sagen möchte, ich habe das präzisere Gerät, und dann schaue ich in die Datenbank. Und da ist jetzt noch irgendwie ein komischer Bogen. Dann sage ich dem "Da ist ein Bogen in deinen Daten. Du bist doch genauer." Also muss ich ein möglichst genaues Modell der tatsächlichen, zeitlich variabel Schwereänderung haben. Insgesamt ist das interessant für alles, was man sonst direkt nicht messen kann, aber Masse ist. Grundwasser ist ein weit verbreitetes Anwendungsgebiet. Man kann nicht überall..., gut in Deutschland ist ein weit verbreitetes Netz an Grundwasserbohrungen und Grundwasserpegeln, wo die zuständigen Landesämter diese Daten erfassen. Wenn man das Glück nicht hat, dann ist Gravimetrie eine Möglichkeit zu überprüfen, wie verhält sich das Grundwasser? Wir hatten ein großes Regenereignis. Bleibt das Grundwasser vor Ort oder fließt das ab? Das wäre eine Möglichkeit, mit Gravimetrie festzustellen. Und auch hier müssen wir alles korrigieren bis auf diesen Grundwassereffekt. Auch da braucht man dann genaue Atmosphärenmodelle. M1: Hätte ich noch eine Anschlussfrage? Gibt es für diese Grundwasserwerte auch öffentliche Daten? Manuel: In der Regel ja, die muss man allerdings... Da gibt es jetzt keinen so Verteiler, keine Seite, auf den man klicken kann. Das ist relativ unterschiedlich von Bundesland zu Bundesland. In der Regel hat die jetzt... ich komme aus Hannover. Da gibt es in der Stadtverwaltung eine Abteilung, wo dann das Untermenü ist Grundwasser, und da kann man persönlich anfragen. Da bekommt man das frei, wenn man so Wissenschaftsforschung macht, oder ich weiß nicht, ob man das alles bezahlen muss, kann ich jetzt leider nicht genau sagen. Aber es ist Aufgabe der Stadt, der Kommune, in der Regel. Herald: Mikrofon Nummer zwei, bitte! M2: Das sind ja alles Klimamodelldaten also nicht aktuell gemessen, da fliegt ja keiner in zwei Kilometer und misst das. Wann werden die gerechnet? Werden die aktuell gerechnet? Werden die hinterher gerechnet? Werden die vorher gerechnet? Manuel: Also das ERA5, das ist jetzt quasi immer fünf Tage zurück. Es wird das Modell gerechnet, mit den Daten, die jetzt gerade anfallen. Bis vor kurzem gab es eine Verzögerung von drei Monaten, und man muss auch jetzt noch damit rechnen, dass quasi wenn ich jetzt heute Daten nehme, die für vor zwei Wochen sind, dass sich diese Daten noch leicht ändern können, weil halt die jetzt gerade gemessenen Daten noch einfließen können in das Modell. Aber man hat so eine Verzögerung im Moment von fünf Tagen, die, wie das erstellt wird, so ein Modell ist, wie gesagt, am Tag eins im Talk Climate Modeling ist das enthalten gewesen. Herald: Mikrofon Nummer eins, bitte. M1: Wenn die Daten berechnet werden, heißt das, das wird auch nachträglich wieder langfristig in die Vergangenheit zurück korrigiert, wenn man bessere Modelle hat? Manuel: Die machen regelmäßige, ja regelmäßig, alle zehn Jahre ungefähr kommt eine neue Version dieses Modells heraus, das ERA-Interim der Vorgänger, das war vor zehn Jahren. Und die halten beide Modelle vor. Ich kann jetzt hingehen und sagen, ich nehme einen Zeitpunkt aus den 80er- Jahren und vergleiche beide Klimamodelle. Was kommt da raus? Gibt's da Diskrepanzen? Wie das genau mit der Erstellung geht, kann ich jetzt so nicht sagen. Aber ich habe die Möglichkeit, auch wenn ich meine Arbeit mit der einer Kollegin von vor zehn Jahren vergleichen will. Ich kann mir immer noch das Klimamodell von damals laden und mit meinen eigenen Methoden vergleichen. Das ist bei diesem ECMWF eigentlich ein großer Vorteil, dass alle Modelle relativ zeitlang noch weiter gepflegt werden und parallel verfügbar sind für gleiche Zeiträume. Herald: Als letzte Frage Mikrofon Nummer Mikrofon 5: Ja, hallo. Ich wollte fragen, ob Europa der Vorreiter ist mit der Bereitstellung der Daten oder weltweit wirklich die Daten gut, also wirklich öffentlich gemacht werden und dass jeder die gleichberechtigt benutzen kann? Manuel: Das kann ich so nicht beantworten. Ich bin mir ziemlich sicher, dass das andere meteorologische Anstalten gibt, die wie der Deutsche Wetterdienst auch die Daten so frei zur Verfügung stellen bzw. dieses Klimamodell wie das ERA5 auch vergleichsweise woanders bereitgestellt wird. Für die amerikanische Version würde ich auf diesem von mir zuletzt gezeigten Data Dienst tippen, dass es da enthalten ist. Ganz genau wie gesagt, kann ich das so nicht sagen. Das deutsche Wetter. Der Deutsche Wetterdienst hat eigene Klimamodelle, wo ich mir auch nicht sicher bin, ob die frei zugänglich sind. Der Grund, warum damals dieses ECMWF aufgenommen wurde, war genau, weil ich das und auch meine Kollegin vor mir so direkt nutzen konnte. Also, wenn man sich da klickt, da steht auch explizit nicht nur Forschung, Wissenschaft, Commercial da, da steht explizit auch public interest, also jeder Bürger, Bürgerin, sich da bedienen kann und soll. Die Frage ist natürlich, wenn ich jetzt ein kommerzielles Produkt daraus mache. Da müsste man persönlich nochmal nachlesen, wie die Einschränkungen sind. Herald: Vielen Dank für diesen sehr interessanten Talk einen großen Applaus. Manuel: Ja, vielen Dank für die Aufmerksamkeit. Applaus 36c3 Abspannmusik Untertitel erstellt von c3subtitles.de im Jahr 2020. Mach mit und hilf uns!