Wiki Introduktion

• Välkomstsida

Datauppsättningar

• Hotmaps-datauppsättning: Metod för datainsamling
• Hotmaps öppnar datalagrar

Allmänna verktygsfunktioner och struktur

• Introduktion till användargränssnitt
• Lageravsnitt i Hotmaps-verktygslådan
• Välj en region i verktygslådan Hotmaps
• Hämta indikatorer för ett valt område
• Tillgång till beräkningsmoduler
• Databas bakom verktygslådan Hotmaps
• Dataöverföringsfunktioner
• Dataexportfunktioner

Beräkningsmoduler (CM)

• CM - Anpassade värmekartor och golvytor
• CM - Skala värme och svala densitetskartor
• CM - Efterfrågan projektion
• CM - Värmebelastningsprofiler
• CM - Potentiella områden för fjärrvärme: användardefinierade trösklar
• CM - Fjärrvärmepotential: ekonomisk bedömning
• CM - leverans av fjärrvärmeförsörjning
• CM - Tillförsel av centralvärme
• CM - Solvärme och solcellspotential
• CM - Kort geotermisk potential
• CM - Värmekällans potential
• CM - Biomassapotential
• CM - Vindpotential
• CM - Överdriven värmetransportpotential
• CM - Scenariobedömning
• CM - Lägg till industrianläggning
• CM - Fordonslager på NUTS 2-nivå

Hur man tillämpar Hotmaps verktygslåda

• Riktlinje: Hotmaps verktygslåda på lokal nivå
• Riktlinje: Hotmaps verktygslåda på nationell nivå
• Koncept för att använda Hotmaps för fjärrkylning
• Träningsmaterial

För utvecklare

• Utvecklaravsnitt
• Riktlinjer för att definiera indikatorer
• Riktlinjer för att skriva en Wiki-sida för Hotmaps

Databas bakom Hotmaps-verktygslådan

Databas bakom Hotmaps-verktygslådan

Innehållsförteckning

• Introduktion
• Hur man exporterar ett dataset
• referenser
• Hur man citerar
• Författare och granskare
• Bekräftelse

Introduktion

Databasen byggd för Hotmaps är ett rumsligt datavarehus som görs tillgängligt för plattformen för visualisering och beräkningsändamål.

Det finns olika typer av data:

• rasterdatasätt (på hektarnivå)
• vektordata (NUTS / LAU-regioner, intressanta platser, ...)
• icke-rumsliga datasätt (mestadels NUTS / LAU-relaterade och länkade till befintliga vektorslager)

Datasätten kan nås via en geospatial server (GeoServer) som tillhandahåller olika tjänster (WMS / WFS / ...) som gör att alla kan visa, inkludera eller använda dessa datasätt.

Datasätten finns på Gitlab-förvaret

Fråga

Observera att aggregeringar när du väljer NUTS- eller LAU-regioner är förberäknade och därför snabbare än aggregeringar av hektarval som beräknas on-the-fly.

indikatorer

TBD (CREM)

Technologies

Teknologierna som används för databasen är:

• PostgreSQL version 9.6
• PostGIS version 2.3
• GeoServer version 2.11.2

referenser

• Simon Pezzutto, Stefano Zambotti, Silvia Croce, Pietro Zambelli, Giulia Garegnani, Chiara Scaramuzzino, Ramón Pascual Pascuas, Alyona Zubaryeva, Franziska Haas, Dagmar Exner (EURAC), Andreas Mueller (e-think), Michael Hartner (TUW), Tobias Fleiter , Anna-Lena Klingler, Matthias Kühnbach, Pia Manz, Simon Marwitz, Matthias Rehfeldt, Jan Steinbach, Eftim Popovski (Fraunhofer ISI) Recenserad av Lukas Kranzl, Sara Fritz (TUW) Hotmaps Project, D2.3 WP2 Report - Open Data Set for EU28, 2018 www.hotmaps-project.eu

To Top

Hur man citerar

To Top

Författare och granskare

Författare:

• Daniel Hunacek
• Lucien Zuber

granskare:

To Top

Bekräftelse

Vi vill förmedla vår djupaste uppskattning till Horizon 2020 Hotmaps-projektet (bidragsavtal nummer 723677), som gav finansieringen för att genomföra den nuvarande utredningen

To Top

This page was automatically translated. View in another language:

English (original) Bulgarian^* Croatian^* Czech^* Danish^* Dutch^* Estonian^* Finnish^* French^* German^* Greek^* Hungarian^* Irish^* Italian^* Latvian^* Lithuanian^* Maltese^* Polish^* Portuguese (Portugal, Brazil)^* Romanian^* Slovak^* Slovenian^* Spanish^*

^* machine translated