Systemarchitektur

Modulare, cloud-native Backend-Architektur für die automatisierte Datenintegration, Emissionsberechnung und atmosphärische Modellierung. Nahtlose Integration mit dem bestehenden Netto-Null-Cockpit (Kausal Oy) und der OIZ-Infrastruktur.

Systemübersicht
DATENQUELLEN ULLTRA THG-MONITORING BACKEND AKTIVITÄTSBASIERTE MODELLIERUNG ATMOSPHÄRISCHE MODELLIERUNG (GRAMM/GRAL) API-SCHICHT FRONTEND (KAUSAL OY) INFRASTRUKTUR (OIZ STADT ZÜRICH) Open Data Zürich THG-Bilanz, Energie Empa / ICOS Cities CO2-Messungen, Wind EDP / BFE / BFS Energiepool, Statistik Swiss10 / ASTRA Verkehr, Fahrleistung ERZ / WWTP Abfall, Abwasser Geoinformationen 3D-Gebäude, DEM, NDVI ETL-Pipeline Import, Validierung Transformation Berechnungs-Engine DAG-basiert (Polars) Szenarien, Prognosen Datenmodell PostgreSQL / PostGIS Dimensionen, Einheiten Scheduling Automatisierte Updates Monatlich / Jährlich Datenqualität Validierung, Auditing Unsicherheiten Python 3.12 / FastAPI Strawberry GraphQL Polars / Pint Docker / K8s CI/CD GitLab KBOB / HBEFA 5.1 Gebäude EBF, Wärmemix, EF Mobilität FzKm, Antriebsmix Entsorgung KVA, ARA, Klärgas Andere IPPU, AFOLU, NRM Scope 1 + Scope 2 + Scope 3: direkte, indirekte und negative Emissionen (kt CO2eq/a) GRAMM Windfeld 30km, 100m GRAL Ausbreitung 13km, 10m emiproc Inventar-Prozessierung 1'120 Katalog-Wetterlagen GeoTIFF / PostGIS Output GraphQL API (Strawberry) REST Endpoints WebSocket Netto-Null-Cockpit (React) UGZ PowerUser Dashboard Kubernetes (CMP Runtime) PostgreSQL (CMP DB) GitLab CI/CD Container Registry Monitoring / Logs OIDC / SSO (Stadt Zürich)
Architekturschichten im Detail

Datenintegration (ETL)

Automatisierter Import heterogener Datenquellen mit Validierung, Transformation und KBOB-Emissionsfaktoren.

  • etl.pipeline Scheduling (monatlich/jährlich)
  • etl.validate Automatische Datenqualitätsprüfung
  • etl.transform KBOB 2009/1:2022, HBEFA 5.1
  • etl.import CSV, Parquet, API-Anbindung

Berechnungs-Engine

DAG-basiertes Berechnungsmodell kompatibel mit Kausal Paths. Vektorisierte Berechnung mit Polars und dimensionaler Analyse mit Pint.

  • nodes.compute Gerichteter azyklischer Graph (500+ Nodes)
  • nodes.scenarios What-if-Szenarien bis 2040
  • nodes.dimensions Scope, Sektor, Treibhausgas, Energieträger
  • nodes.actions Klimaschutzmassnahmen (Solar, EV, CCS...)

Aktivitätsbasierte Modellierung

Bottom-up-Berechnung der THG-Emissionen nach Sektoren auf Basis von Aktivitätsdaten und Emissionsfaktoren.

  • building_heat_by_carrier Wärme nach Energieträger und Gebäudetyp
  • vehicle_mileage Fahrleistung nach Fahrzeug- und Antriebstyp
  • waste_incineration KVA Hagenholz, Klärschlamm, ARA
  • net_emissions Aggregation direkt + indirekt + negativ

Atmosphärische Modellierung

Top-down-Validierung mittels GRAMM/GRAL-Ausbreitungsmodell und Bayesianischer Inversion mit Messdaten.

  • gramm Windfeld 30x30 km, 100 m Auflösung (1'120 Kataloglagen)
  • gral Ausbreitung 13x13 km, 10 m Auflösung
  • emiproc Emissionsinventar-Prozessierung (BSD-3)
  • pinn Physics-Informed Neural Networks für Windkorrekturen
Architekturprinzipien
🔒

Kein Vendor Lock-in

Open-Source-Technologien (Python, PostgreSQL, Docker). Offene APIs und Datenformate. Vollständiger Knowledge Transfer an UGZ/OIZ.

⚙

Modular und erweiterbar

Jede Komponente ist unabhängig austauschbar. Neue Datenquellen oder Modelle werden per Plugin integriert, ohne Kernlogik zu ändern.

📊

Auditierbar und transparent

Vollständige Nachvollziehbarkeit aller Berechnungen. Versionierte Daten, dokumentierte Methodik, Unsicherheitsquantifizierung.

☁

Cloud-native (OIZ-konform)

Containerisiert, Kubernetes-ready. CI/CD via GitLab, CMP-Runtime-kompatibel. Horizontale Skalierung bei Bedarf.

🔗

Nahtlose Integration

GraphQL-API kompatibel mit Kausal Paths. Orchestrierung mit Kausal Oy, Empa, OIZ als "One Team".

🛡

Sicherheit (ISDS)

OIDC/SSO-Integration Stadt Zürich. Verschlüsselung, rollenbasierte Zugriffskontrolle, HISi-konform.

Technologie-Stack
Python 3.12+
Backend-Kern, ETL, Modellierung
FastAPI
HTTP-Server, REST-Endpoints
Strawberry GraphQL
API (Kausal-Paths-kompatibel)
Polars
Vektorisierte Datenverarbeitung
Pint
Dimensionale Analyse (Einheiten)
PostgreSQL + PostGIS
Datenbank, räumliche Daten
Docker / Kubernetes
Container, Orchestrierung (OIZ CMP)
GitLab CI/CD
Build, Test, Deploy Pipeline
GRAMM/GRAL
Atmosphärische Modellierung (TU Graz)
emiproc
Emissionsinventar (C2SM, BSD-3)
KBOB / HBEFA
Emissionsfaktoren CH
DVC
Datenversionierung (Git-basiert)