Smart January: Herzliche Einladung zur Smart City Ringvorlesung am 29.01.2026

29.01.2026: Prof. Dr. Daniel Fenner, Technische Universität Berlin

Veranstaltungort: MG1/02.06 (Markusstraße 8 a (Geb. 1))

Crowdsourcing privater Wetterstationsdaten für die Stadt- und Regionalklimaforschung

Abstract
Innerstädtische Messdaten mit hoher raum-zeitlicher Auflösung waren und sind eine der großen Herausforderungen der Stadtklimatologie. Sie sind jedoch unersetzlich, um die Heterogenität innerstädtischer Klimabedingungen abzubilden und räumliche Muster zu detektieren. Die massenhafte Erhebung von atmosphärischen Messdaten mit privaten Wetterstationen und die Verfügbarkeit dieser Daten über das Internet ermöglichen neue Wege in der (städtischen) Klimaforschung - von der Grundlagenforschung bis hin zu praxisbezogenen Fragestellungen. Im Vortrag soll das Thema "Crowdsourcing" privater Wetterstationsdaten für die Stadt- und Regionalklimatologie vorgestellt werden und anhand verschiedener Beispiele erläutert werden, was in der ersten (vergangenen) Dekade dieser Datennutzung an Fortschritten erzielt wurde sowie, welche möglichen zukünftigen Anwendungen zentrale Rollen spielen könnten.
 

Gastreferent

Prof. Dr. Daniel Fenner ist Gastprofessor am Fachgebiet Klimatologie der Technischen Universität Berlin. Zuvor arbeitete er als PostDoc an der Professur für Umweltmeteorologie der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg, wo er eine umfangreiche Messkampagne (urbisphere-Berlin) durchführte und verschiedene Aspekte der Wechselwirkungen zwischen Stadt und atmosphärischer Grenzschicht mit bodengestützten (Fernerkundungs-)Systemen untersuchte. Zuvor war er PostDoc an der Ruhr-Universität Bochum, wo er sich intensiv mit Crowdsourcing-Daten von Bürgerwetterstationen beschäftigte (Datensammlung, Qualitätsprüfung, Analysen). Er promovierte am Fachgebiet Klimatologie der Technischen Universität Berlin und untersuchte dabei städtische thermische Klimabedingungen, Hitzewellen und deren Wechselwirkungen mit der Stadt. Seine Forschungsinteressen und Fachkenntnisse liegen in den Bereichen Stadtklima auf verschiedenen raum-zeitlichen Skalen, Dynamik der städtischen Grenzschicht und Crowdsourcing privater Wetterstationsdaten.