Experimental-Labor

Das Experimental-Labor am Fachgebiet Klimatologie ist verantwortlich für die Entwicklung von Hard- und Softwarelösungen zur Erfassung, Analyse und das Management von atmosphärischen Daten. Das Experimental-Labor umfasst verschiedene Komponenten für die Durchführung von stationären und mobilen Messungen sowie Softwarelösungen zum Datenmanagement und Datenanalyse für das Stadtklima-Observatorium Berlin ( Link UCO ) und für experimentelle Studien im Rahmen von Forschungsprojekten und Lehrveranstaltungen.

AWS
Automatische Wetterstation (AWS)
 
HuMVe
Human-biometeorological Vehicle (HuMVe)
 
Datenbank
Datenmanagement
 

Vergleichsmessungen zur Sicherung der wissenschaftlichen Datenqualität und Kalibration von Sensoren werden mit Hilfe von Freilandexperimenten oder in der Klimakammer des Instituts für Ökologie durchgeführt. Für das Datenmanagement werden Datenbankensysteme genutzt, um den Workflow von den Rohdaten über das Prozessieren, den Import, die Kalibrierung und Filterung der Daten zu dokumentieren und reproduzierbar zu machen.

Die BIOMET-Station wird für human-biometeorologische Studien eingesetzt. Mit Hilfe von drei Strahlungsbilanzsensoren (Kipp & Zonen, CNR4) werden kurz- und langwellige Strahlungsflussdichten aus sechs Raumrichtungen gemessen, um daraus eine mittlere Strahlungstemperatur abzuleiten. Die BIOMET-Station kann stationär oder mobil eingesetzt werden.

Der Makerspace des Fachgebiet Klimatologie wird für die Entwicklung, Herstellung und Anwendung von Messsystemen mit Low-cost Sensoren und Mikrokontroller im Rahmen von Lehrveranstaltungen und Forschungsprojekten eingesetzt.

Klimakammer
Klimakammer
 
Makerspace
Makerspace
 
BIOMET Station
BIOMET Station
 

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Postanschrift:

Fachgebiet Klimatologie
Institut für Ökologie
TU Berlin
Rothenburgstraße 12
D-12165 Berlin

Lageplan und Anfahrt

Leitung und Ansprechpartner:

Dipl. Ing. Hartmut Küster

Publikationen

Jähnicke, B. et al. (2015):
Evaluating the Effects of Facade Greening on Human Bioclimate in a Complex Urban Environment. Advances in Meteorology, 2015. DOI: 10.1155/2015/747259
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