- Anhand von Daten des deutschen Wetterdienstes werden für verschiedene Standorte die Jahrezeitreihen für die Umgebungstemperatur, bzw. Lufttemperatur temp_amb und die Bodentemperatur bei einer Bodentiefe temp_soil von 1m ermittelt.
- die geographischen Mittelpunkte können mit google maps approximiert werden, bzw. können mit folgender Funktion berechnet werden,
wobei gdf die geometrien der Landkreise enthält:
gdf =r"Datafolder\DE_VG250.gpkg"
regions = ["Rüdersdorf bei Berlin", "Strausberg", "Erkner", "Grünheide (Mark)",
"Kiel", "Ingolstadt", "Kassel", "Bocholt", "Zwickau"]
def get_position(gdf,region):
df = gpd.read_file(gdf)
points_of_muns = df.loc[df.loc[df.GEN == region].index,"geometry"].head(1).centroid.values
points_of_muns_crs = points_of_muns.to_crs(4326)
return points_of_muns_crs
center_positions = [ ]
for region in regions:
center_positions.append(get_position(gdf,region))
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Daten zu den Wetterstationen können abgerufen werden über:
https://opendata.dwd.de/climate_environment/CDC/observations_germany/climate/hourly/ -
Für eine Region wird jeweils die nächstgelegende Wetterstation gewählt
- gibt es in unmittelbarer Nähe keine Wetterstation muss gegebenfalls zwischen den Daten von mehreren Wetterstationen interpoliert werden
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fehlende Daten für temp_amb können mit benachbarten Wetterstation ersetzt, bzw. interpoliert werden,
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fehlende Daten für temp_soil können in der Regel linear approximiert werden. Zeitintervalle meist klein genug, dass sich die Monotonie nicht ändert.
- bei größeren Zeitintervallen (> 2 Tage) Temperaturverlauf mit benachbarter Wetterstation prüfen