36C3 - Nutzung öffentlicher Klimadaten

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

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