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SmartQAnet Big Data Analysen sollen die Luftqualität verbessern

| Redakteur: Jürgen Schreier

Forscher des KIT erarbeiten ein engmaschiges Netzwerk für die Vorhersage der Luftqualität. Das System ergänzt herkömmlich erfasste Daten durch Messflüge von Drohnen und Feinstaub-Messungen von BürgerInnen mit speziell ausgestatteten Smartphones. Die Daten werden mithilfe smarter Algorithmen analysiert.

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Weltweit lebt mehr als die Hälfte der Menschheit in Städten, in Deutschland mehr als drei Viertel der Bevölkerung. Für ihre Gesundheit spielt die Luftqualität eine wesentliche Rolle.
Weltweit lebt mehr als die Hälfte der Menschheit in Städten, in Deutschland mehr als drei Viertel der Bevölkerung. Für ihre Gesundheit spielt die Luftqualität eine wesentliche Rolle.
(Bild: Pixabay / CC0 )

Weltweit lebt mehr als die Hälfte der Menschheit in Städten, in Deutschland mehr als drei Viertel der Bevölkerung. Für ihre Gesundheit spielt die Luftqualität eine wesentliche Rolle. Schadstoffe wie Feinstaub sind in der städtischen Atmosphäre jedoch sehr unterschiedlich verteilt. Hochpräzise, teure Messstationen befinden sich in der Regel an wenigen neuralgischen Punkten mit sehr hoher Luftbelastung wie dem Neckartor in Stuttgart oder der Landshuter Allee in München.

Wie hoch die Feinstaub-Belastung im eigenen Stadtviertel oder auf der Fahrradstrecke zum Arbeitsplatz ist, bleibt für den einzelnen Bürger bislang ungeklärt. Das Forschungsprojekt Smart Air Quality Network (SmartAQnet) erarbeitet - zunächst für die Modellregion Augsburg - ein Gesamtsystem, mit dem die Verteilung von Feinstaub in der Stadt besser verstanden werden soll. In dem vom KIT koordinierten Verbundprojekt von Partnern aus Wirtschaft, Wissenschaft und Kommune werden bestehende Datensätze zusammengefügt und mit einer vernetzten mobilen Messstrategie verbunden.

Freuen sich über den erfolgten Projektstart: (vorne von l. nach r.) Johannes Riesterer (KIT), Matthias Budde (KIT), Till Riedel (KIT), Thomas Gratza (Umweltamt Stadt Augsburg), (hintere Reihe von l. nach r.) Volker Ziegler (GRIMM), Marcus Hank (GRIMM), Erik Petersen (Uni Augsburg), Stefan Hinterreiter (Aerosol Akademie), Andreas Philipp (Uni Augsburg), Jürgen Schnelle-Kreis (Helmholtz Zentrum München), Stefan Emeis (KIT), Duick Young (KIT), Michael Beigl (KIT), Michael Beigl (KIT), Josef Cyrys (Helmholz Zentrum München), Dirk Bethe (Jakob Fugger Gymnasium Augsburg), Hans Grimm (Aerosol, Akademie), Klaus Schäfer (KIT), Christian Jung (TÜV Rheinland Consulting).
Freuen sich über den erfolgten Projektstart: (vorne von l. nach r.) Johannes Riesterer (KIT), Matthias Budde (KIT), Till Riedel (KIT), Thomas Gratza (Umweltamt Stadt Augsburg), (hintere Reihe von l. nach r.) Volker Ziegler (GRIMM), Marcus Hank (GRIMM), Erik Petersen (Uni Augsburg), Stefan Hinterreiter (Aerosol Akademie), Andreas Philipp (Uni Augsburg), Jürgen Schnelle-Kreis (Helmholtz Zentrum München), Stefan Emeis (KIT), Duick Young (KIT), Michael Beigl (KIT), Michael Beigl (KIT), Josef Cyrys (Helmholz Zentrum München), Dirk Bethe (Jakob Fugger Gymnasium Augsburg), Hans Grimm (Aerosol, Akademie), Klaus Schäfer (KIT), Christian Jung (TÜV Rheinland Consulting).
(Bild: smartAQnet)

„Wir versuchen alle verfügbaren vorhandenen Daten zusammenzuführen und ergänzen sie durch ein vielschichtiges Netzwerk von Sensoren, um eine bessere Datenlage zu schaffen“, sagt Projektleiter Matthias Budde, Informatiker am Lehrstuhl für Pervasive Computing Systems (PCS) und der Forschungsgruppe TECO.

Sensor und machen die Smartphone-Kamera zum Feinstaubdetektor

Der Lehrstuhl erforscht, wie große Datenmengen effizient ausgewertet und in nutzbares Wissen verwandelt werden können. Geleitet wird er von Professor Michael Beigl, Sprecher des Smart Data Innovation Lab (SDIL), einem der drei vom Bund geförderten Big Data Kompetenzzentren in Deutschland. Bei SmartAQnet fließen in die Datensammlung neben den Luft- und Wetterdaten klassischer Messstationen unter anderem Messungen von Flugdrohnen ein, die Auskunft über die Feinstaubverteilung in höheren Luftschichten geben, sowie Messdaten von Bürgern, die die Feinstaubbelastung mit günstiger Sensorik erfassen.

So könnte durch einen von Budde entwickelten aufsteckbaren Sensor und eine App die Kamera des Smartphone zum Feinstaubdetektor werden: Der Blitz des Smartphones gibt Licht in den Messbereich ab, Feinstaub streut dieses Licht. Die Kamera fängt das Messergebnis als Bild auf, dessen Helligkeit sich in die Staubkonzentration umrechnen lässt. Zwar sind solche Messungen durch Nicht-Experten weniger genau, doch gleicht die große Anzahl an Messungen und ihre breite räumliche Abdeckung diesen Nachteil aus.

SmartAQnet-Daten sollen zur numerischen Klima-Simulation genutzt werden

Das Zusammenspiel und die Auswertung der Daten unterschiedlicher Messinstrumente von der stationären, wissenschaftlichen Hochpräzisions-Messung bis zum kostengünstigen, von Laien einfach zu bedienenden Gerät, ist eine der Herausforderungen des Forschungsprojekts. „Dafür sind schlaue Algorithmen und Big Data-Analysen nötig“, betont Budde. Ein Fokus bei SmartAQnet liegt auf der Entwicklung einer Plattform, in die die Verbundpartner ihre Umweltmessungen einspeisen. „Soweit keine personenbezogenen Daten betroffen sind, sollen alle Daten, die beteiligte Forscher und Bürger sammeln, als Open Data jedem Interessierten zugänglich sein“, betont Budde. Sie sollen Wissenschaftlern, Stadtplanern, Behörden und Bürgern gleichermaßen zur Verfügung stehen.

„Von Seiten der Stadtklimaforschung gibt es ein sehr großes Interesse an flächendeckenden Messungen, um ein vollständiges Bild der Luftqualität zu erreichen“, sagt Prof. Stefan Emeis, Klimaforscher am Institut für Meteorologie und Klimaforschung (IMK) des KIT, das Verbundpartner von SmartAQnet ist. Erkenntnisse aus SmartAQnet nutzen die KIT-Klimaforscher unter anderem zur numerischen Simulation im Zuge ihrer vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderten Forschung zum „Stadtklima im Wandel“. SmartAQnet ist für Emeis ein zukunftsträchtiges Vorhaben, um zu erkennen, welche Teile der Stadt wie belastet sind. Augsburg eigne sich als Modellregion, weil in der Umwelthauptstadt Bayerns zahlreiche Umweltinstitutionen angesiedelt sind und Dauermessstellen bestehen, deren langfristige Aussagen in das Projekt einfließen.

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