Open-Source Python-Bibliothek Open-source Python library

Klimadaten.
Präzise verortet.
Climate data.
Precisely located.

hostrada4py verbindet zwei regionale Wetterdatenbasen in einem Python-Workflow: hochaufgelöste stündliche HOSTRADA-Daten für Deutschland und dreistündliche CERRA-Reanalysedaten für ganz Europa — für Standorte, Karten, Routen und Simulationsanwendungen. hostrada4py combines two regional weather-data sources in one Python workflow: high-resolution hourly HOSTRADA data for Germany and three-hourly CERRA reanalysis data for all of Europe — for locations, maps, routes and simulation applications.

  • HOSTRADA1 km · 1 Stunde1 km · 1 hour
  • CERRA5,5 km · 3 Stunden5.5 km · 3 hours
  • 1984—Europaweitacross Europe
  • MITOpen Sourceopen source
HOSTRADA-Darstellung der Übertemperatur im Stadtgebiet Berlin am 2. August 2025 um 03:00 Uhr
HOSTRADA · Berlin Übertemperatur im Stadtgebiet BerlinTemperature excess across Berlin 2. August 2025 · 03:00 Uhr nachts2 August 2025 · 3:00 a.m.
uhi · °C
01

DWD · Climate Data Center

Was ist HOSTRADA?What is HOSTRADA?

HOSTRADA steht für hochaufgelöste stündliche Rasterdaten. Der vom Deutschen Wetterdienst veröffentlichte Datensatz ist eine klimatologische Referenz für Deutschland und eine wichtige Grundlage der technischen Klimatologie, unter anderem für die Entwicklung und Aktualisierung von Testreferenzjahren. HOSTRADA stands for high-resolution grids of hourly variables. Published by the German Weather Service (DWD), the dataset is a climatological reference for Germany and an important basis for technical climatology, including the development and updating of test reference years.

1 × 1 km

Räumliche AuflösungSpatial resolution

Deutschlandweites Raster in ETRS89 / LCC Europe (EPSG:3034).Nationwide German grid in ETRS89 / LCC Europe (EPSG:3034).

1 Stunde1 hour

Zeitliche AuflösungTemporal resolution

Stündliche Werte in UTC, monatlich um neue Daten ergänzt.Hourly values in UTC, extended with new data every month.

1995—heute1995—present

LangzeitperspektiveLong-term perspective

Geeignet für historische Analysen, typische Jahre und Extremereignisse.Suitable for historical analyses, typical years and extreme events.

Die Felder basieren überwiegend auf der Interpolation von Messstationsdaten. Je nach Parameter bezieht der DWD zusätzliche Satelliten- und Klimamodelldaten ein, um einen konsistenten Datensatz zu erzeugen. Besonderes Augenmerk gilt der städtischen Wärmeinsel und der Temperaturverteilung in orografisch komplexen Regionen. The fields are mainly based on interpolated weather-station observations. Depending on the parameter, DWD also incorporates satellite and climate-model data to create a consistent dataset. Particular attention is paid to the urban heat island effect and temperature distributions in orographically complex regions.

LufttemperaturAir temperatureFeuchteHumidityWindStrahlungRadiationLuftdruckPressureBewölkungCloud coverUHI
02

Copernicus Climate Change Service · C3S

Europa im Blick: CERRA.A European perspective: CERRA.

CERRA — die Copernicus European Regional ReAnalysis — rekonstruiert meteorologische Bedingungen räumlich und zeitlich konsistent für den europäischen Raum. Durch die Integration in hostrada4py stehen die bewährten Auswertungen für Punkt, Fläche und Route nun auch grenzüberschreitend zur Verfügung. CERRA — the Copernicus European Regional ReAnalysis — reconstructs meteorological conditions consistently across space and time for the European domain. Its integration into hostrada4py extends the established point, area and route workflows across national borders.

5.5 × 5.5 km

Räumliche AuflösungSpatial resolution

Ein einheitliches regionales Raster für den gesamten europäischen Modellraum.A uniform regional grid covering the full European model domain.

3 Stunden3 hours

Zeitliche AuflösungTemporal resolution

Dreistündliche Analysedaten für zeitlich konsistente Klima- und Wetterverläufe.Three-hourly analysis data for temporally consistent climate and weather sequences.

seit 09/1984since 09/1984

LangzeitarchivLong-term archive

Für historische Vergleiche, Extremereignisse und europaweite Langzeitanalysen.For historical comparisons, extreme events and long-term analyses across Europe.

EuropaEurope

Räumliche AbdeckungSpatial coverage

Von Nordafrika bis über Skandinavien sowie vom Atlantik bis zum Ural.From northern Africa beyond Scandinavia and from the Atlantic to the Ural Mountains.

01

ZeitreihenTime series

Dreistündliche Klimawerte für frei wählbare Standorte in Europa.Three-hourly climate values for freely selected locations across Europe.

02

KlimakartenClimate maps

Räumliche Felder und Gebietsauswertungen im 5,5-km-Raster.Spatial fields and area analyses on the 5.5 km grid.

03

Europaweites RoutingPan-European routing

Klimatische Randbedingungen entlang grenzüberschreitender Wege und Fahrten.Climate boundary conditions along cross-border journeys and routes.

CERRA-Klimakarte der Außentemperaturverteilung im Großraum Paris am 1. August 2025 um 15:00 UTC
CERRA-AnwendungsbeispielCERRA application example

Außentemperaturverteilung im Großraum ParisOutdoor air temperature distribution in Greater Paris

Die mit hostrada4py aus CERRA-Wetterdaten erzeugte Karte zeigt die räumliche Verteilung der Lufttemperatur am 1. August 2025 um 15:00 UTC. Farbflächen und beschriftete Rasterwerte machen regionale Temperaturunterschiede im Stadtgebiet und im Umland unmittelbar vergleichbar. Generated with hostrada4py from CERRA weather data, the map shows the spatial distribution of air temperature on 1 August 2025 at 15:00 UTC. Coloured areas and labelled grid values make regional temperature differences across the city and its surroundings directly comparable.

Die passende Datenbasis wählenChoose the right data source

HOSTRADA bietet die feinere räumliche und zeitliche Auflösung für Deutschland. CERRA erweitert dieselben Analysekonzepte auf Europa und reicht zeitlich bis 1984 zurück.HOSTRADA provides finer spatial and temporal resolution for Germany. CERRA extends the same analysis concepts to Europe and reaches back to 1984.

03

hostrada4py

Zwei Datenbasen. Viele Perspektiven.Two data sources. Many perspectives.

Je nach Aufgabe nutzt die Bibliothek HOSTRADA für hochaufgelöste Deutschland-Analysen oder CERRA für europaweite Auswertungen — mit denselben nachvollziehbaren Konzepten für Punkt, Fläche und Route.Depending on the task, the library uses HOSTRADA for high-resolution analyses in Germany or CERRA for Europe-wide evaluations — with the same transparent point, area and route concepts.

hostradaPoint

Zeitserien für einen StandortTime series for a location

Koordinaten, Datenbasis, Klimaparameter und Zeitraum definieren — die Punktauswertung findet die passende Rasterzelle und liefert je nach Quelle eine stündliche HOSTRADA- oder dreistündliche CERRA-Zeitserie.Define coordinates, data source, climate parameter and period — the point workflow finds the matching grid cell and returns an hourly HOSTRADA or three-hourly CERRA time series, depending on the source.

  • temperature
  • humidity
  • wind
  • radiation
  • UHI
hostradaArea

Klimakarten für Deutschland und EuropaClimate maps for Germany and Europe

Polygone ausschneiden und räumliche Felder auswerten: im 1-km-HOSTRADA-Raster für Deutschland oder im 5,5-km-CERRA-Raster für Europa — exportierbar als GeoDataFrame, GeoJSON, CSV oder interaktive Karte.Clip polygons and evaluate spatial fields: on the 1 km HOSTRADA grid for Germany or the 5.5 km CERRA grid for Europe — exportable as GeoDataFrame, GeoJSON, CSV or interactive map.

Weather files

Wetterdateien für SimulationenWeather files for simulations

Standortbezogene Klimadaten direkt in die benötigten Formate überführen: EnergyPlus (EPW), IDA ICE (PRN), Polysun (CSV) und Modelica BuildingSystems (CSV).Convert location-based climate data directly into the required formats: EnergyPlus (EPW), IDA ICE (PRN), Polysun (CSV) and Modelica BuildingSystems (CSV).

hostradaRoute

Klima entlang bewegter ObjekteClimate conditions along moving objects

Ordne jedem Wegpunkt und Zeitstempel die passenden Klimawerte zu. HOSTRADA eignet sich für detaillierte Routen in Deutschland; CERRA ermöglicht grenzüberschreitende Fahrten, Bahnreisen, Fahrradrouten oder Fußwege in ganz Europa.Assign matching climate values to every waypoint and timestamp. HOSTRADA supports detailed routes in Germany, while CERRA enables cross-border vehicle, rail, bicycle and pedestrian journeys across Europe.

Extreme events

Extremwetter im StundenverlaufExtreme weather hour by hour

Untersuche Beginn, Maximum und Abklingen von Hitzewellen oder anderen Ereignissen. Mit CERRA lassen sich solche Verläufe seit 1984 auch über Ländergrenzen hinweg vergleichen.Study the onset, peak and decay of heat waves or other events. With CERRA, such sequences can also be compared across national borders from 1984 onwards.

Analysis

Vom Rohdatensatz zur AussageFrom raw data to insight

pandas, xarray, GeoPandas, Matplotlib, Plotly und Folium verbinden Download, Auswertung, Visualisierung und Export in einem transparenten Workflow.pandas, xarray, GeoPandas, Matplotlib, Plotly and Folium connect download, analysis, visualisation and export in a transparent workflow.

04

Workflow

Von Open Data zu belastbaren Randbedingungen.From open data to robust boundary conditions.

hostrada4py übernimmt die wiederkehrenden Schritte zwischen den Datenangeboten von DWD beziehungsweise Copernicus und der Analyse. Die gewählte Quelle bestimmt Abdeckung und Auflösung; Download, Zuschnitt, Auswertung und Export bleiben als einheitlicher Workflow nachvollziehbar.hostrada4py handles the recurring steps between DWD or Copernicus data services and the analysis. The selected source determines coverage and resolution, while download, subsetting, evaluation and export remain one consistent workflow.

  1. 01DatenbasisData sourceHOSTRADA / CERRA
  2. 02Ort oder GebietLocation or arealon / lat / polygon / route
  3. 03Zeitraum & VariablePeriod & variabletemperature · wind · radiation · …
  4. 04Download & ZuschnittDownload & subsetDWD / Copernicus · cache
  5. 05Analyse & ExportAnalyse & exportDataFrame · map · EPW · CSV
05

Python API

Direkt einsteigen.Get started directly.

Die folgenden Beispiele orientieren sich an den Modulen und Notebooks des Projekts.The following examples reflect the modules and notebooks included in the project.

$ git clone https://github.com/UdK-VPT/hostrada4py.git
$ cd hostrada4py
$ pip install -e .
01 Zeitserie an einem PunktTime series at a pointhostradaPoint.py
from hostrada4py import hostradaPoint as hp

df = hp.extract_values_for_point(
    var="tas",
    lon=13.405,
    lat=52.520,
    start="2025-07-01 00:00",
    end="2025-07-07 23:00",
)

print(df[["time", "tas"]].head())
02 Klimafeld für ein PolygonClimate field for a polygonhostradaArea.py
from hostrada4py import hostradaArea as ha

berlin = [
    (13.09, 52.34),
    (13.76, 52.34),
    (13.76, 52.68),
    (13.09, 52.68),
]

gdf = ha.extract_values_for_polygon(
    var="uhi",
    polygon_lonlat=berlin,
    start_utc="2025-08-02 03:00",
    end_utc="2025-08-02 03:00",
    return_geodataframe=True,
)
03 Wetterdatei für EnergyPlusWeather file for EnergyPlushostrada_EnergyPlus_Weather.py
from hostrada4py import hostrada_EnergyPlus_Weather as epw

epw.create_energyplus_weather_file(
    lon=13.405,
    lat=52.520,
    start="2025-01-01 00:00",
    end="2025-12-31 23:00",
    output_file="HOSTRADA_Berlin.epw",
    tz="Europe/Berlin",
)
04 Klimawerte entlang einer RouteClimate values along a routehostradaRoute.py
from hostrada4py.hostradaRoute import calculate_route_climate

result = calculate_route_climate(
    route="route_positions.csv",
    variables=["tas", "hurs", "sfcWind"],
    timezone="Europe/Berlin",
    interpolation="linear",
    output_csv="route_climate.csv",
)
05 Verlauf einer HitzewelleEvolution of a heat wavehostrada_HeatPeriodsGermany.py
from hostrada4py import hostradaPoint as hp
from hostrada4py import hostrada_HeatPeriodsGermany as heat

event = heat.heat_periods_germany["events"][0]
site = event["measurement_sites"][0]

df = hp.extract_values_for_point(
    var="tas", lon=site["longitude"], lat=site["latitude"],
    start=event["core_period"]["start"],
    end=event["core_period"]["end"],
)

Interoperability

Ein Klima-Workflow für viele Simulationswelten.One climate workflow for many simulation environments.

EnergyPlus.epw
IDA ICE.prn
Polysun.csv
ModelicaBuildingSystems .csv
06

Kontakt & EntwicklungContact & development

Fragen, Ideen oder Beiträge?Questions, ideas or contributions?

hostrada4py wird am Fachgebiet Versorgungsplanung und Versorgungstechnik der Universität der Künste Berlin entwickelt. Beiträge, Issues und fachlicher Austausch sind willkommen.hostrada4py is developed by the Chair of Building Services Engineering at Berlin University of the Arts. Contributions, issues and professional exchange are welcome.

E-Mail schreibenSend an email

AnsprechpartnerContact person

Prof. Dr. Christoph Nytsch-Geusen

nytsch@udk-berlin.de

Fachgebiet Versorgungsplanung und Versorgungstechnik Chair of Building Services Engineering
Institut für Architektur und Städtebau Institute of Architecture and Urban Planning
Universität der Künste Berlin