Projektziel und Arbeitspakete

Ein Projektziel ist die Erschließung und Nutzbarmachung von teilweise heute bereits vorhandenen (jedoch noch nicht zusammengeführten) Daten einerseits und die Sammlung und Integration relevanter fehlender Daten andererseits. Dies schließt die Integration von Dritt-Messquellen mit ein, aber auch die Entwicklung neuartiger Messgeräte sowie eine Verbesserung der Gesamt-Datenqualität und die Identifikation und Implementierung sinnvoller Schnittstellen zwischen Geräten, Datenbanken und dem Endnutzer. Auf den Daten werden im Anschluss exemplarisch neuartige Anwendungen implementiert. Für diese gesamte datengetriebene Software-Kette müssen z.T. neue Methoden erforscht werden. Konkret sind dies Big Data Analysen zur Qualitätsverbesserung und Modellvalidierung, sowie neuartige Algorithmen, z.B. zur verteilten Kalibrierung, Verifikation von Datenquellen oder dem Schutz der Privatsphäre der messenden Individuen.

Arbeitspaket 1 - Durchführbarkeitsstudie:

Das Projekt beinhaltet eine Durchführbarkeitsstudie, die das Potenzial flächendeckender verteilter Aerosolmessungen mit intelligenten Messnetzen heterogener Sensoren in urbanen Räumen untersucht.Basierend auf der Entwicklung von kommunizierenden „Scientific Scouts“ (Partikelmessgeräten) zum mobilen und stationären Einsatz erfolgt die kleinräumig hochaufgelöste Erfassung von Schadstoffdaten. Durchgeführt werden diese Messungen von geschulten Fachkräften, aber auch andere Teilnehmen können und sollen rekrutiert werden, wie z.B. Schüler, Studierende, Mitglieder der Berufsverbände, Umweltorganisationen, etc.. Erweitert werden diese Daten mit “horizontalen Messungen” (Generierung einer dreidimensionalen Messpunktwolke), operationellen Messflügen sowie “ultra-low-cost”-Sensorik (Messaufsatz für Smartphones). Durch den Vergleich stationärer und mobiler Messungen mit Referenzmessungen und Quellenanalysen können Aussagen zur Sicherung der Messqualität getroffen werden. Dabei werden insbesondere auch die Möglichkeiten und Gefahren der Zusammenführung von Daten - welche einerseits Experten und andererseits Laien erhobenen haben - untersucht und abschließend festgestellt, welche Erfolgsaussichten das Vorhaben für die Zukunft aufweist. 

AP 2 - Datenerfassung:

Ein weiterer wesentlicher Teil der Projektarbeit besteht darin, vorhandene wissenschaftliche, technische und wirtschaftliche Kompetenz einerseits und Daten aus verschiedensten Quellen andererseits zu bündeln und damit eine neuartige Anwendungen für verschiedene Akteure bis hin zum Endanwender zu ermöglichen. Im Rahmen der Projektarbeiten sollen so verschiedene Prototypen und Demonstratoren zur Datenerfassung entstehen. Hierfür ist eine Anforderungsanalyse für die neu zu entwickelnden Messgeräte unabdingbar. Diese Anforderungsanalyse umfasst substantielle Gesichtspunkte wie niedrige Investitionskosten, hohe zeitliche Auflösung, hohe Toleranz gegenüber Umwelteinflüssen (z.B. Temperatur, Feuchte), Netzwerkfähigkeit, Langzeitstabilität und Wartungsarmut. Darauf basierend werden im BMVI-geförderten smartAQnet-Projekt einsetzbare, autonome, kommunizierende Partikelmessgeräte (sog. “Scientific Scouts”) für den mobilen und stationären Einsatz entwickelt und hergestellt. Im Fokus in der Entwicklung stehen dabei zwei unterschiedliche Messgeräte: zum einen Geräte für Partikelmassen (PM-Werte) und zum anderen Messgeräte für Partikelanzahl und Partikelgrößenverteilung (Quellenidentifikation). In beiden Geräten sollen zudem Selbstdiagnosetools enthalten sein, beispielsweise Verschmutzungsgrade und damit verbundene Messwertdriften einschätzen und selbständig korrigieren zu können. Neben den mittels “Scientific Scouts” erfassten Messwerten, kommen auch - wie bereits im AP Durchführbarkeitsstudie erwähnt - ultra-low-cost-Sensoren (Smartphone-Aufsatz) bei der Datenerfassung zum Einsatz. Da diese zumeist von Laien bedient werden, muss ein ansprechendes Design und eine einfache Bedienung gewährleistet sein. Folglich werden im Projekt vor allem junge Anwender mit einbezogen und mittels “User Centered Design” an Designprozess, Funktionalität und Bedienbarkeit beteiligt. Darüber hinaus werden die mit low-cost-Sensoren gewonnenen Messdaten anhand Referenzmessungen verifiziert und ihre Tauglichkeit in einer Reihe von Demonstrator-Anwendungen dargestellt.

AP 3 - Datenaggregation und -analyse:

Eine Vielzahl relevanter Daten liegt bereits heute vor, beispielsweise Daten des Deutschen Wetterdienstes (DWD). In Zusammenarbeit mit dem BMBF-Stadtklimaprojekt werden die mit Mobiltelefonen und von weiteren Datenquellen erfassten Flächenverteilungen von Aerosolen und anderer Luftschadstoffe mit dem neuen BMBF-Stadtklimamodell gerechneten Verteilungen verglichen werden. Um flächendeckende Informationen zur Luftqualität zu erhalten, müssen fortgeschrittene Interpolationsverfahren, wie diverse Krigin-Varianten, eingesetzt werden. Schließlich führt die Synthese von Luftqualitätsmessdaten und Information über die mikroskalige meteorologische Situation repräsentativer Zeitpunkte zu einer Beurteilung der Plausibilität und Konsistenz des Datensatzes und bringt nicht zuletzt wichtige Erkenntnisse für das Verständnis der Luftschadstoffverteilung. Die integrierten Daten können zusammen mit den Ergebnissen der Landnutzungsmodelle für die Modellierung der persönlichen (individuellen) Exposition gegenüber den gemessenen Schadstoffen verwendet werden. Im Projekt wird die Erfassung der kleinräumigen Schadstoffverteilung um die zeitliche Komponente basierend weiterentwickelt. Ziel ist es Modelle zu entwickeln, welche zukünftigen, innovativen epidemiologischen Kurzzeitstudien verwendet werden können.

AP 4 - Datenbasierte Anwendungen und Dienste:

Anhand der gewonnenen Daten und Informationen, können informative, interessante und spannende Anwendungen entwickelt werden. Eine Möglichkeit, welche in diesem Arbeitspaket behandelt wird, ist in einer offenen Big Data Architektur allgemeine korrelierte Merkmale wie z.B. Bebauungsdichten, Grünflächenanteile und Verkehrsfluss zu einem über die Modellregion hinaus skalierbaren statistischen Vorhersagesystem für erwartete Luftqualitäten zu integrieren. Diese prototypische Anwendung soll zeigen, wie Stadtplaner und Umweltämter auf Basis ständig aktualisierter Daten als Entscheidungsunterstützung in vielfältiger Art und Weise unterstützt werden können. Eine andere Möglichkeit stellt ein luftqualitätsbezogenes Verkehrsrouting dar: gestalten Sie z.B. Ihre Fahrradroute in die Arbeit anhand aktueller Feinstaubwerte. Alternativ hierzu dient die Zusammenarbeit mit Schulen und Bürgern dazu, neue Ideen und Anwendungsmöglichkeiten anzuregen, zu realisieren und auszutesten. Kontaktieren Sie uns einfach und erfahren Sie mehr zu relevanten Themen!

AP 5 -Datenorientierte Verwertung:

Die im Projektverlauf generierten Daten werden laufen veröffentlicht, wofür u.a. diese Webseite konzipiert ist. Des Weiteren wird immer wieder der Kontakt zu anderen Projekten gesucht, um etwaige Synergieeffekte, Kooperations- und Verbesserungsmöglichkeiten abzuprüfen. Des Weiteren werden zwei öffentliche Hackathons durchgeführt. Hackathons sind Veranstaltungen, an denen alle anwesenden Teilnehmer zusammen neue, nützliche, kreative und/oder unterhaltsame Softwareprodukte herstellen. Im Verlauf der Projektphase werden die Termine wie auch eine wissenschaftliche Veranstaltung mit internationalem Fachkollegium auf der Webseite angekündigt. Ab Projektende findet abschließend eine anwenderbezogene Abschlussveranstaltung mitsamt “Tag der offenen Tür mit Mess und Anwendungsdemonstrationen” statt. 

Zeitplan

Das vom BMVI geförderte smartAQnet-Projekt läuft von 01.04.2017 bis 31.09.2020.