Ein globaler Datensatz zu Onshore-Windturbinen mit standortspezifischen historischen (1989–2018) und zukünftigen (2030–2059) Windressourcen in 89 Ländern

Warum das für unsere Energiezukunft wichtig ist

Windturbinen sind längst vertraute Elemente in vielen Landschaften, doch hinter jeder rotierenden Blattspitze steht eine einfache Frage: Wie viel Leistung kann diese Maschine heute wirklich erzeugen — und wie viel in einer wärmeren Zukunft? Bislang gab es keine einheitliche, konsistente globale Karte, die jede Onshore-Windturbine sowohl mit ihrer lokalen Umgebung als auch mit veränderlichen Windbedingungen verknüpft. Diese Studie stellt GOWIRES vor, einen neuen weltweiten Datensatz, der genau das leistet und mehr als 400.000 landgestützte Windturbinen sowie die sie antreibenden Winde in Vergangenheit und Zukunft detailliert abbildet.

Ein globales Bild realer Windparks

Die Autorinnen und Autoren haben Informationen zu 416.417 horizontalachsigen Windturbinen in 89 Ländern zusammengetragen. Für jede Turbine verzeichnet GOWIRES die exakte Position, das zugehörige Land und die Herkunft der Koordinateninformation. Ein Großteil der Standortdaten stammt aus OpenStreetMap und wurde dort, wo nationale Offizielle Register vorliegen, gegen diese abgeglichen. Zum ersten Mal entsteht damit eine harmonisierte Sicht auf die weltweite Onshore-Windflotte statt eines Flickenteppichs nationaler Momentaufnahmen.

Die Umgebung einer Turbine ist entscheidend

Windturbinen stehen nicht im luftleeren Raum: Hügel, Wälder und Städte prägen den Wind, der die Rotorblätter erreicht. GOWIRES ergänzt deshalb für jeden Standort grundlegende Umweltinformationen, darunter Höhe über dem Meeresspiegel, Hangneigung und ob eine Turbine in bewaldeter oder urbaner Umgebung steht. Außerdem erfasst der Datensatz wichtige technische Eigenschaften wie die Nennleistung, Rotordurchmesser, Nabenhöhe und — sofern verfügbar — den Hersteller. Zusammengenommen erlauben diese Angaben, zu untersuchen, wie Designentscheidungen und lokale Geländebedingungen regional variieren und welchen Einfluss sie auf das potenzielle Stromerzeugungspotenzial haben.

Von vergangenen Winden zu zukünftigen Möglichkeiten

Ein zentrales Element von GOWIRES ist die Verknüpfung jeder Turbine mit einer Beschreibung der lokalen Windbedingungen, sowohl historisch als auch unter zukünftigen Klimaszenarien. Für die Vergangenheit (1989–2018) stützt sich der Datensatz auf ein hochaufgelöstes globales Windmodell, das Wetter-Reanalysen, Bodenmessungen und Landoberflächeneigenschaften kombiniert. Dieses Modell liefert typische Windgeschwindigkeiten in der Turbinenhöhe und die zugehörige Leistungsdichte des Winds sowie Parameter, die beschreiben, wie häufig unterschiedliche Windgeschwindigkeiten auftreten. Damit lassen sich realistische Windgeschwindigkeitsverteilungen in 100 Metern Höhe über dem Boden rekonstruieren und typische Energieerträge abschätzen.

Wie Klimamodelle auf Turbinenskala gebracht werden

Für den Zeitraum 2030–2059 verwenden die Autorinnen und Autoren 13 globale Klimamodelle unter zwei weit verbreiteten Entwicklungspfaden, um zu projizieren, wie sich die Winde an jedem Turbinenstandort verändern könnten. Da Klimamodelle auf groben Gittern rechnen, wenden sie eine statistische Methode namens Quantilmapping an, um großskalige Änderungen in der Windstatistik auf die feine Skala einzelner Turbinen herunterzuskalieren, dabei aber die lokalen Muster des historischen Windmodells zu bewahren. Für jede Turbine und jede Modell‑Szenario‑Kombination speichert GOWIRES Parameter, die die zukünftigen Windgeschwindigkeitsverteilungen beschreiben, sowie eine Markierung für seltene, extreme Verschiebungen, die eher auf Modellartefakte als auf robuste Klimasignale zurückgehen könnten.

Datenprüfung und sinnvoller Einsatz

Das Team hat sowohl die Turbinenstandorte als auch die Windressourcenschätzungen sorgfältig überprüft. Sie verglichen OpenStreetMap-Standorte mit offiziellen Registern in fünf Ländern, die zusammen über ein Viertel der globalen Onshore-Windkapazität beherbergen, und fanden, dass fast neun von zehn Turbinen zwischen den beiden Quellen innerhalb von 100 Metern übereinstimmen. Für die Windfelder validierten sie das zugrunde liegende Windmodell gegen fast 600 Wetterstationen weltweit sowie detaillierte Messungen von 79 Turbinen in Deutschland. Das Modell bildet typische Windgeschwindigkeiten gut ab; größere Abweichungen treten vor allem bei sehr geringen und sehr hohen Windgeschwindigkeiten auf, wo Wake-Effekte innerhalb von Windparks die Messungen beeinflussen. Die Autorinnen und Autoren betonen, dass der Datensatz ungestörte Windbedingungen beschreibt und dass Anwender für präzise ingenieurtechnische Studien eigene Abschätzungen zu Wake-Verlusten und Datenbereinigungen vornehmen sollten.

Was diese neue Ressource für die Gesellschaft bedeutet

Für nicht Spezialisten lässt sich GOWIRES als ein lebender Atlas der weltweiten Windkraftanlagen und der sie antreibenden Winde begreifen. Er kann Forschung darüber unterstützen, wie viel Strom Windparks in den kommenden Jahrzehnten erzeugen könnten, Planern helfen, Entscheidungen zum Repowering alter Turbinen zu treffen, und Netz- sowie Infrastrukturmaßnahmen leiten. Entscheidungsträger können prüfen, ob nationale Ausbaupläne mit Klimazielen vereinbar sind, und Datenwissenschaftlerinnen und -wissenschaftler können den Datensatz nutzen, um Modelle zur Suche nach vielversprechenden neuen Standorten zu trainieren. Zwar fehlen bei einem Teil der Turbinen einige technische Details und alle Projektionen sind mit Unsicherheiten behaftet, doch jährliche Aktualisierungen und transparente Qualitätskontrollen machen GOWIRES zu einem leistungsfähigen, offenen Werkzeug für alle, die interessiert daran sind, welche Rolle Windenergie in einem sich wandelnden Klima spielen kann.

Zitation: Jung, C., Schindler, D. A global dataset of onshore wind turbines with site-specific historical (1989–2018) and future (2030–2059) wind resources across 89 countries. Sci Data 13, 631 (2026). https://doi.org/10.1038/s41597-026-07290-4

Schlüsselwörter: Onshore-Windenergie, Windressourcendaten, Auswirkungen des Klimawandels, Planung erneuerbarer Energien, globale Windturbinen