*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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