Hintergrund

Für die Modellierung zukünftiger Energiesysteme sind belastbare Wetter- und Klimadaten zentral. Windenergie, Photovoltaik, Wasserkraft, Heiz- und Kühlbedarfe sowie Extremereignisse hängen direkt von meteorologischen Größen ab.

In unserer bestehenden Pipeline werden bereits zentrale Variablen für atlite und angeschlossene Energiesystemanalysen verarbeitet, darunter Niederschlag, Strahlung, Temperatur, Luftdruck, Luftfeuchte, Windkomponenten, hydrologische Größen und statische Felder.

Gleichzeitig liefern verfügbare Klimamodellketten deutlich mehr Variablen, als aktuell genutzt werden: Wolkenbedeckung, langwellige Strahlung, Verdunstung, Wärmeflüsse, Niederschlagsdetails, Schnee- und Bodenfeuchtevariablen, Konvektionsindikatoren und zusätzliche Druckniveaus. Noch ist offen, welche davon für atlite wirklich nützlich sind, welche Modellketten sie zuverlässig bereitstellen und wie die Pipeline robuster und erweiterbarer werden kann.

Ziel der Arbeit

Ziel ist es, die bestehende Klimadaten-Pipeline systematisch zu testen, zu bewerten und gezielt weiterzuentwickeln. Dabei soll untersucht werden, welche zusätzlichen Variablen für atlite-basierte Energiesystemanalysen relevant sind und wie gut unterschiedliche Klimamodellketten für diese Anwendungen geeignet sind. Mehr Daten sind nicht automatisch bessere Daten.

Die Arbeit kann je nach Umfang als Bachelor- oder Masterarbeit durchgeführt werden.

Mögliche Leitfragen

• Welche aktuell geladenen Variablen werden von atlite direkt oder indirekt genutzt?
• Welche zusätzlichen Klimavariablen könnten die Modellierung von Wind, PV, Strahlung, Temperatur oder hydrologischen Größen verbessern?
• Welche Variablen sind über verschiedene Klimamodellketten hinweg zuverlässig verfügbar?
• Wo treten Datenlücken, Einheitenprobleme, Zeitauflösungsprobleme oder Inkonsistenzen auf?
• Wie robust ist die bestehende Pipeline bei unterschiedlichen Modellketten?
• Welche Erweiterungen bringen echten Mehrwert und welche erhöhen nur die Komplexität?
   

Mögliche Methodik

Zu Beginn wird die bestehende Pipeline analysiert: geladene Variablen, Datenstruktur, Modellketten, Zeitauflösungen und Schnittstellen zu atlite. Anschließend wird geprüft, welche weiteren veröffentlichten Variablen verfügbar sind und für welche Anwendungen sie relevant sein könnten.

Darauf aufbauend werden ausgewählte Erweiterungen implementiert, zum Beispiel zusätzliche Strahlungs-, Wolken-, Schnee-, Bodenfeuchte- oder Druckniveauvariablen. Die Pipeline soll mit mehreren Klimamodellketten getestet werden. Bewertet werden Datenverfügbarkeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Laufzeit, Fehlertoleranz und Auswirkungen auf abgeleitete Energiesystemgrößen.

BA oder MA?

Erwartete Ergebnisse

• dokumentierte Übersicht über geladene und potenziell nutzbare Klimavariablen
• Bewertung der Datenverfügbarkeit je Klimamodellkette
• reproduzierbare Tests der bestehenden Pipeline
• prototypische oder produktive Erweiterung ausgewählter Variablen
• klare Empfehlung, welche Variablen zukünftig aufgenommen werden sollten
• verbesserte Dokumentation und Hinweise zur weiteren Pipeline-Entwicklung
   

Anforderungen

Die Arbeit richtet sich an Studierende mit Interesse an Klimadaten, Energiesystemmodellierung und wissenschaftlicher Programmierung. Hilfreich sind Kenntnisse in Python, xarray, netCDF, pandas, Git oder ähnlichen Werkzeugen. Erfahrung mit atlite, Klimamodellen oder Energiesystemmodellen ist von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich.

Betreuung und Arbeitsweise

Die Arbeit ist anwendungsnah und verbindet wissenschaftliche Analyse mit praktischer Softwareentwicklung. Der Umfang wird passend für Bachelor- oder Masterarbeit zugeschnitten. Im Vordergrund stehen reproduzierbare Ergebnisse, saubere Tests, nachvollziehbare Dokumentation und konkrete Verbesserungen an einer real genutzten Pipeline.

Kontakt und Bewerbung

Dich interessiert das Thema? Dann freue ich mich auf deine Bewerbung mit einer kurzen Motivation, deinem Lebenslauf und einem aktuellen Notenauszug an:

johannes.schuhmacher∂kit.edu