Zielgruppen und Ziele
Diese Seite wurde erstellt, um
- Besitzern, Planern und Nutzern von Immobilen, Gärten oder Freizeiteinrichtungen in der Region Magdeburg / Börde und insbesondere in und um Barleben die Möglichkeit zu geben, regionale Wetterdaten erkunden zu können, um daraus Erkenntnisse mit Nutzen zum Schwerpunkt Facility Management zu gewinnen, bzw.
- für Interessierte an Datenanalysen zu IoT-Daten mit praktischen Beispielen einen Austausch zu unterstützen, z.B.
- mit Grafik-Vorlagen, die für eigene Visualisierungen dienen können, oder
- mit methodisch interessanten Aspekten:
- Kennzahlen zum Anwendungsfall mit einem Steckbrief definieren, inkl. Herkunft und Besonderheiten der Daten,,
- Nutzer, können sich in Grafiken über Filter zu Messgrößen und über Aggregationsebenen bewegen, z.B. zu Datum – Monat – Jahr,
- Daten werden offen gestellt, d.h. zeigen wie das für Primär- und Ergebnisdaten einfach geht, inklusive Exportoption aus Grafiken (Open Data).
A. Lokale Wetterdaten offen gestellt selbst analysieren
Die Wetterstation SperberSüd in Barleben misst Windgeschwindigkeit, Windrichtung, Niederschlag, Außentemperatur und -feuchtigkeit, Sonneneinstrahlung und UV-Strahlung seit 21.12.2022 je 10-Minutenintervall. Auch der Luftdruck wird ermittelt. Aus den Messwerten werden schon in der Station Taupunkt, gefühlte Temperatur und ein Hitzeindex ableitend berechnet.
Parallel werden vom Deutschen Wetterdienst CDC offengestellte Daten zur nächstgelegen Wetterstation 3126 in Magdeburg implementiert. Z.Z. liegen mehr als 1,6 Mill. Datensätze seit 02.11.1991 je 10-Minutenintervall für Temperaturen, Niederschlag Wind, Extrem-Wind und Solarstrahlung vor. Nach Monatsabschluss 01/2024 wurden diese Messwerte in analoge Datenstrukturen überführt. Sie werden auf einer weiteren Seite in den gleichen grafischen Darstellungen zum Vergleich und zu Langzeitanalysen bereitgestellt. Hier sind die Wettererscheinungen mit o.g. gemessenen Attributen über anerkannte Referenzperioden von mindestens 30 Jahren hinweg analysierbar, d.h. bezüglich Klima-Trends in der Region Magdeburg ab 1992.
Wenn die Seite das Symbol „Glühlampe“ hat, befindet sie sich noch in Entwicklung bzw. Überprüfung, wenn sie freigeben ist, trägt sie das Symbol „verifiziert“ (für Magdeburger Daten) oder „Herz“ (für Barleber) und wird als vertrauenswürdig bewertet.
Die Analysebasis bildet dann ein auf Stunde bzw. Tag aggregierter Datensatz, der öffentlich in BigQuery der Google Cloud-Region Frankfurt (Main) abgestellt und dort monatlich mit den o.g. Messwerten der Wetterstationen aktualisiert wird. Mw steht in Feldbezeichnungen für Mittelwert oder Durchschnitt.
Zu den nachfolgend blau gefärbten Überschriften ist jeweils ein Wetter-Kennzahlen -Steckbrief per Doppelklick aufrufbar, der helfen soll, die Kennzahl, ihre Bewertung , Drill-Down-Optionen sowie projektspezifische Besonderheiten besser zu verstehen.
Ein Klick auf die u.g. Grafik-Bilder führt zu einer Visualisierung und Auswertung , die in einem neuen Tab des Browsers eigene einfache Interaktionen mit den aktuellen Daten ermöglicht, z.B. mit
| Datumsbereich oben links | auf kleines Dreieck klicken, um auszuwählen: Letztes Jahr – Fest von bis – … |
| Pfeiltasten oben rechts | von Aggregationsebene Tag auf Monat und Jahr und zurück wechseln |
| Schieberegelern oben rechts | Messwerte filtern, z.B. Minimaltemperatur unter 0° C |
| Maus Daten überstreichen | um Datenwerte anzuzeigen |
| Maus Bereich auswählen | in Datenbereiche hineinzoomen und dann oben rechts Zoom zurücksetzen |
| … Exportieren | Datensätze in csv exportieren, um sie frei weiterzuverwenden |
Für die Berechnung von klimatologischen Kennwerten, wie Heißer Tag oder Sturmtag etc., werden die Definitionen des Deutschen Wetterdienstes genutzt, siehe auch Wetter- und Klima-Lexikon..
A.1. Temperaturen
Temperaturen unterliegen vielfältigen Einflüssen. Über die Nähe zu Gewässern oder Bäumen, über Wind und Bewölkung mit Einfluss eines Mittelgebirges, wie den Harz, sind etliche recht spezifische Einflussfaktoren von Bedeutung, was regionale Temperaturmessungen interessant macht. Der Standort in Barleben-Nord kann als typisch für den Ort und die Region angesehen werden, weil keine allzu starken Besonderheiten, z.B. von Autobahnen, Plätzen, Gebäuden etc., vorzufinden sind.
Als Anwendungsfälle werden hier z.B. unterstützt:
- Wie hat sich die Luftaußentemperatur in der Region mit Maximum, Durchschnitt (Mw) und Minimum über Tage, Monate oder Jahre entwickelt? –> Um besser mit und in der Natur leben zu können, z.B. im Garten, im Camping, …
- Wie haben sich die Durchschnittstemperaturen in der Region je Monat oder Jahr entwickelt? –> Um z.B. Energieverbräuchen bzw. Heizkosten für Eigentümer und Nutzer besser beurteilen zu können?
- Wie verhält sich die Region im Verhältnis zu Daten des Bundeslandes Sachsen-Anhalt oder des Landes Deutschland? –> Um allgemeine Aussaat- u.ä. Empfehlungen an die Region anpassen zu können bzw. Auswirkungen des Klimawandels regional sehen zu können.
- An welchen Tagen war die Minimaltemperatur im Frostbereich (< 0° C)? –> Um als Normalverbraucher ein besseres Gefühl für jahreszeitliche Entwicklungen zu bekommen.
- Wann und wie oft im Jahr oder in Monat war die Durchschnittstemperatur größer gleich 5° C? –> Um als Gärtner oder Landwirt zu ermitteln, wie oft der Schwellenwert für Vegetationszeit überschritten wurde.
- Wann war der letzte Frosttag im Frühjahr? –> Um als Gärtner Pflanzen, wie Tomaten nicht unnütz zu schädigen.
- Wann war der erste Frosttag im Herbst? –> Um als Eigentümer Blumen und Teile nicht noch zu gefährden.
| A1.1 Eistage taggenau | A1.2 Frosttage pro Monat |
 |  |
- Wann hatten wir „Heiße Tage“ mit Maximaltemperatur über 30° C (früher Tropentage genannt)? –> Um Belastungen für Schüler und andere Menschen wie auch Tiere oder Einrichtungen besser steuern zu können,
- Wie viele Tropennächte (mit Minimaltemperatur über 20 ° C) hatten wir im Betrachtungszeitraum? –> Um eventuell zu schauen, ob Maßnahmen zur Verbesserung der Schlafqualität erforderlich werden.
Mit o.g. Daten, Werkzeug und Beispielen können Sie nun auch gern eigenen Fragestellungen nachgehen. Statistische Vergleichswerte für Deutschland oder ein Bundesland, wie Sachsen-Anhalt, bzw. für ein Jahr oder Monat und insbesondere mit Absolutwerten und Vergleich zu einem entsprechenden 30-jährigen Mittel sind beim Deutschen Wetterdienst hier zu finden und werden sukzessive auf einer zweiten Seite in allen meinen Grafiken ergänzt.
Laut Pressemitteilung des DWD lag das Januar-Temperatur-Mittel in Deutschland 2024 mit 1,5 Grad Celsius (°C) um 2,0 Grad über dem durchschnittlichen Januar-Wert (-0,5 °C) der international gültigen Referenzperiode 1961 bis 1990. In Sachsen-Anhalt war das milde Januarmittel 2024 von 1,5 °C (-0,3 °C) ein Ergebnis kontrastreicher Temperaturverläufe. Wie das Januar-Temperatur-Mittel 2023 und die letzten 32 Jahre davor sich an der DWD-Wetterstation in Magdeburg entwickelt hat, siehe nachfolgend:
Zu Min- und Max-Temperaturen, Niederschlagsmengen und Windgeschwindigkeit der letzten 12 Monate in Barleben, gibt der Deutsche Wetterdienst gemäß seiner Wetterstation in Magdeburg, jeweils einen zusammengefassten monatsaktuellen Rückblick.
A.2. Regen
Wasser wird das neue „Gold“ auf unserem Planeten. Es kommt aus Niederschlägen, meist in Form von Regen, auf und in unsere Böden bzw. von dort in unsere Gewässer und ins Grundwasser. Die Menge der Niederschläge in einer Region kann zu Hochwassern wie auch zu Dürren führen. Im Zuge der andauernden Erderwärmung wird von Klimaforschern eine Zunahme von beiden Extremen prognostiziert.
Als Anwendungsfälle für Datenanalysen sind hier z.B. von Bedeutung:
- Wie haben sich die Durchschnittsregenmengen in der Region im Monat oder Jahr entwickelt? –> Um z.B. Entwicklungen in Richtung Grundwasserspiegelabfall frühzeitig erkennen zu können und ggf. zusätzliche Regenwasserauffangbehälter aufzustellen.
- Wie verhält sich die Region im Verhältnis zu Daten des Bundeslandes Sachsen-Anhalt oder des Landes Deutschland? –> Um Verhaltensweisen zu Versickerung, Auffangen und Speicherung wie auch zu Bewässerungsformen in Form von Sprengen, Sprinklern oder Gießen verantwortungsvoller an die Region anpassen zu können oder um noch wesentlich sorgsamer mit der Versiegelung von Böden umzugehen, die zu zu schnellem Abfluss der Regenmengen als Oberflächenwasser führt.
A.3. Wind
Die Kenntnis über den gewesenen Bodenwind ist für viele Zweige der Wirtschaft (z. B. Bauwesen, Industrie, Landwirtschaft, Versicherungen), des Verkehrs sowie für die Bereiche des alltäglichen Lebens (z.B. für Gebäudeeigentümer, Gärtner, Freizeiteinrichtungen) von Bedeutung.
Der Wind und seine Spitzen sind abhängig von der Höhenlage und dem umgebenden Landschaftsprofil sowie regionalen Wetterausprägungen am Standort in Form von Gewittern oder Stürmen (in Barleben mit Spezifika zu Elbe und Mittellandkanal).
Der Wind ist eine typische Vektorgröße, da zu seiner vollständigen Beschreibung sowohl ein Betrag (Geschwindigkeit, hier in km/h) als auch eine Richtung (Windrichtung in Grad bzw. Himmelsrichtung) notwendig sind.
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A.4. Sonnenstunden und Globalstrahlung
Die Globalstrahlung ist eine wichtige Eingangsgröße für Planung und Ertrag von Photovoltaik- und Solarthermie-Anlagen sowie von Gärten und landwirtschaftlichen Flächen.
Erreicht Barleben die Mittelwerte für Deutschland, um hinsichtlich Photovoltaik wirtschaftlich zumindest mit Durchschnittserwartungen kalkulieren zu können? Ist es hier hinreichend lohnend, auf Sonne angewiesene Früchte, wie bestimmte Beeren, anzubauen?
Die Sonnenstunden (mit mindestens 120 W /qm Globalstrahlung ) bilden eine leicht verständliche abgeleitete Größe für die Dauer einer spürbaren Einwirkung auf Menschen, Tiere und Pflanzen, d.h. für deren Entwicklung und Wohlbefinden.
Für Planungen zu Erholung, z.B. mit Pools und Liegen, oder zu regionalem Tourismus ist relevant, wie verhält sich der Standort saisonal über die Jahreszeiten und insbesondere regional in der Verteilung in Deutschland.
Der Entwicklungstrend der Sonnenstunden 1981-2022 für das Bundesland Sachsen-Anhalt wird hier vergleichend dargestellt.
Die Globalstrahlung für Deutschland 2023 hat der DWD hier auf 3 Seiten analysiert, inkl. ihrer Verteilung über das Land.
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B. Ist-Wetterdaten-Ansichten in der Weathercloud
Jeder Interessierte kann hier von jedem Platz der Welt aus sich ansehen, wie
das Wetter mit den unten dargestellten 7 Messgrößen im Norden Barlebens
1. im Ist aussieht und
2. im historischen Nahbereich aussah
a) über Tag die letzten 24 Stunden je Stunde,
b) über Woche die letzten 7 Tage je Vierteltag (alle 6 Stunden) und
c) zum Monat die letzten 31 Tage je Tag.
Als Anwendungsfälle werden hier z.B. unterstützt:
- Habe oder hatte ich als Gärtner oder Gebäudeverantwortlicher Frost oder Hitze in meiner Region? –> Sollte ich Pflanzen oder empfindliche Teile lieber schützen?
- Wieviel Regen fiel in der Stunde, am Tag, in der Woche? –> Muss ich gießen oder sprengen?
- Hatten wir Sturmböen mit mehr als 65 km/h? –> Sollte ich mein Objekt auf eventuelle Schäden inspizieren?
- Wieviel Stundenstunden wurden gemessen? –> Habe ich eine zusätzliche Austrocknung der Böden zu beachten?
Aktuelle Daten werden mit Klick auf u.g. Bilder des Wetterdaten-Schnappschusses angezeigt. Mit Auswahl von Tag / Woche / Monat ist dann der Umfang der Entwicklung änderbar.
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C. Technik-Einsatz am Datenpunkt „SperberSüd“
in 6 m Höhe an Grundstücksgrenze nach SüdWest und 95 m von der Eisenbahn entfernt
| Wetter-Daten offen downloadbar |
D. Projekttagebuch, Datenqualität und Verfügbarkeiten
- Am 11.12.2022 wurde eine private Wetterstation Sainlogic WS3500 Profi in Betrieb genommen,
- Ab 21.12.2022 wird die o.g. Wetterstation i.R. alle 10 min mit einem Datensatz zu allen aufgezeichneten Messwerten in eine offene Plattform, Weathercloud, ausgelesen und ist dort sichtbar,
- In einer Cloud-Plattform „Google BigQuery“ wurde eine zeitreihenbasierte Datenspeicherung und-auswertung aufgesetzt, die z.Z. zum Ende eines Monats aus der Weathercloud aktualisiert wird und es erlaubt ab 21.12.2022 Auswertungsergebnisse zu Wetterdaten in Barleben Nord am Sperberweg-Süd auch über beliebige historische Zeiträume hinweg bereitzustellen.
- Ab 15.01.2024 werden Ergebnisse über diese Webseite präsentiert.
D.1. Besonderheiten
- Am 23.12.2022 von 12:00 bis 16 Uhr: Keine ordnungsgemäßen Wetter-Daten
- Vom 09.08. 2023 23:30 Uhr bis 11.08.2023 06:50 Uhr: Keine Wetter-Daten-Übertragung in die Cloud.
- Am 09.01.2024 von 2:30 Uhr bis 3:50 Uhr Stromausfall in Barleben-Nord
- Vom 24.-28.01.2024 war durch starke Sturmböen eine Fixierschraube im Mast abgeschert und dadurch die Nord-Ausrichtung um 54° von West nach Ost verschoben, d.h. die Gradzahlen der Windrichtung waren in diesem Zeitraum zu hoch bzw. zu westlich.
D.2. Doppelte Datensätze
Analysiert mit
SELECT MIN(Datum_Zeit) as DatMin, MAX(Datum_Zeit) as DatMax, COUNT(DISTINCT(Datum_Zeit)) as DsAnzahlEindeutig, COUNT(Datum_Zeit) as DSAnzahlGesamt
…
| DatMin | DatMax | DsAnzahlEindeutig | DSAnzahlGesamt |
| 2022-12-21 00:00:00 UTC | 2023-12-31 23:50:00 UTC | 54131 | 54137 |
Gefiltert mit
GROUP BY Datum_Zeit HAVING COUNT(Datum_Zeit) > 1
und dann für den Zeitbereich gelistet mit
SELECT Datum_Zeit, Temp_C, Bar_hPa …
| Datum_Zeit | Temp_C | Bar_hPa |
| 2023-10-29 02:00:00 UTC | 9,8 | 1000,4 |
| 2023-10-29 02:00:00 UTC | 9,4 | 1001,1 |
| 2023-10-29 02:10:00 UTC | 9,9 | 1000,3 |
| 2023-10-29 02:10:00 UTC | 9,5 | 1001,1 |
| 2023-10-29 02:20:00 UTC | 9,4 | 1000,2 |
| 2023-10-29 02:20:00 UTC | 10,1 | 1000,2 |
| 2023-10-29 02:30:00 UTC | null | null |
| 2023-10-29 02:30:00 UTC | 10,2 | 1000,2 |
| 2023-10-29 02:40:00 UTC | 10,4 | 1000,1 |
| 2023-10-29 02:40:00 UTC | 9,5 | 1000,7 |
| 2023-10-29 02:50:00 UTC | null | null |
| 2023-10-29 02:50:00 UTC | 9,7 | 1000,6 |
Welche der Datensätze, die richtigen sind und welche nicht bzw. warum die Dopplung zu Stande kam, kann nur vermutet werden (siehe fette Markierung). Da das aber nicht mit Sicherheit ermittelt werden konnte und bei den genutzten robusten Algorithmen statistisch unrelevant ist, wurden keine Datenkorrekturen vorgenommen.
D.3. Fehlende Datensatzwerte
Aus der Cloud-Plattform Weathercloud wird die lokale Wetterstation über das Internet und dann dort über WLAN alle 10 min ausgelesen. Wenn keine Verbindung zu Stande kommt, wird zum Zeitstempel ein Datensatz ohne Messwerte (d.h. mit dem Wert null) aufgenommen. Zwei Beispiele sind auszugsweise in obiger Tabelle zusehen.
Per 31.12.2023 wurde der Umfang der Datensätze, die keine Messwerte haben, mit COUNTIF(Temp_C IS NULL and Bar_hPa IS NULL and Hum_Proz IS NULL and Wdiravg_Grad IS NULL) as DSAnzahlNull ermittelt und dann zur Anzahl der eindeutigen Datensätze ins Verhältnis gesetzt. Der so ermittelte Prozentsatz von 2,4% wird als statistisch vertretbar angesehen.
| DsAnzahlEindeutig | DSAnzahlNull | DsProzNull |
| 54131 | 1291 | 2,4% |
Als Ursachen wurden ermittelt:
D.3.1. Stromausfall
Am 09.01.2024 von 2:30 Uhr bis 3:50 Uhr in Barleben-Nord : Bewirkt 9 Null-Datensätze
D.3.2. WLAN-Ausfall
Vom 09.08. 2023 23:30 Uhr bis 11.08.2023 06:50 Uhr: Bewirkt das Fehlen von ca. 190 Messwert-Datensätzen
D.3.3. Internetstörung
Macht die den Rest, d.h. die Masse von Messwertverlusten aus. Tritt meist nur kurzzeitig für ein oder ein paar mehr Zeitintervalle auf.
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Erstellt im Februar 2024 von Peter Schreiber.
Fragen und Kritiken bitte an: peter.schreiber@schreiberberatung.de