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Thermal load in a medium-sized European city using the example of Aachen, Germany
In this paper we focus on air temperature and its distribution within a medium-sized European city (Aachen) to identify those areas where high levels of thermal load are likely to be observed. The temperatures for the whole city area are examined by means of a GIS-based model. This approach based on mobile measurements demonstrates the distribution of air temperature differences in relation to a reference station and allows for a detailed analysis of the influencing factors of urban structure and land use. Despite the fact that air temperature distribution in Aachen is largely determined by terrain, the influences of land use and urban structures are apparent in the model results. The evaluation of afternoon and evening air temperature data for the summer half-year (April–September) show that the importance of factors contributing to thermal load varies in the course of the day. During daytime the highest air temperature arises in industrial areas with a high degree of surface sealing. However, during the evening inner-city residential quarters with a dense building structure show the highest thermal load. Forest and green spaces also determine the specific air temperature patterns but their impact varies in the course of the day and with the size of neighborhood used for correlation statistics. The spatial structure of the modeled temperature distribution is in accordance with the spatial structure of the surface radiant temperatures from a thermal image over wide areas of Aachen. Deviations are obvious for buildings whose roof materials cause surface temperatures that differ significantly from air temperatures modeled for the 2 m level. Furthermore, the comparison makes obvious the limits of the model: the effects of cold air drainage flows and wind directions cannot be assessed. However, this is not considerably detrimental to the results.
Vorliegender Beitrag befasst sich mit der Temperaturverteilung innerhalb der Stadt Aachen und der Identifizierung potenziell thermischer Belastungsgebiete. Mittels eines GIS-gestützten Modells, das auf mobilen Lufttemperaturmessungen basiert, werden Temperaturdifferenzen zu einer Referenzstation dargestellt und Einflussfaktoren innerhalb der urbanen Struktur ausfindig gemacht. Obwohl die Temperaturverteilung in der Stadt u.a. stark von der Topographie abhängig ist, spiegelt sich auch der Einfluss der Landnutzung und der städtischen Oberflächenstrukturen in den Ergebnissen wider. Die Analyse mittäglicher und abendlicher Lufttemperaturen für das Sommerhalbjahr (April–September) zeigt, dass der Einfluss dieser Faktoren in Abhängigkeit der Tageszeit variiert. Während Industriegebiete mit einem hohen Versiegelungsgrad die höchsten Lufttemperaturen am Tag aufweisen, begünstigen dicht bebaute Gebiete in der Innenstadt vor allem abends und nachts hohe Lufttemperaturen. Wald und Grünflächen bestimmen ebenfalls das Temperaturmuster in der Stadt. Dieses ist neben der betrachteten Tageszeit auch abhängig vom gewählten Einzugsgebiet der Korrelationsfaktoren. Der Vergleich mit Oberflächenstrahlungstemperaturen zeigt eine gute Übereinstimmung der räumlichen Temperaturmuster in weiten Teilen des Stadtgebietes. Positive Abweichungen liegen vor allem an Gebäuden vor, deren Dachmaterialien Oberflächentemperaturen generieren, die stark von den Lufttemperaturen im 2 m-Niveau abweichen. Der Vergleich zeigt zudem Grenzen des Modells–auch wenn diese die Ergebnisse nicht wesentlich verschlechtern–auf, die in der Vernachlässigung von Kaltluftströmen und der Windrichtung zu sehen sind.
