Welche Sensoren werden in BürgerWOLKE eingesetzt? Welche Parameter werden gemessen und welche Parameter können zusätzlich daraus abgeleitet werden?

An rund 100 Standorten werden SenseBoxen montiert. Diese messen jedoch nicht alle für das Projekt relevanten meteorologischen Parameter. Wind- und Niederschlagsmessungen sind auf der anderen Seite nicht an so vielen Standorten notwendig, da sie sich kleinräumig nicht so sehr unterscheiden, wie z. B. Temperaturwerte. Deshalb werden an 8 Standorten mit SenseBoxen zusätzlich die Windstärke und die Windrichtung gemessen.

Darüber hinaus werden an 3 Standorten sogenannte Wetterstationen eingesetzt, die noch weitere Parameter wie Niederschlag messen.

Die DWD-Stationen

Neben den o.g. und nun dauerhaft betriebenen Messeinrichtungen installierte der Deutsche Wetterdienst (DWD) eine sogenannte MME-Station für die Projektlaufzeit im Soester Süden. Die dort erfassten Messdaten dienen ebenso wie Daten der nächst gelegenen offiziellen DWD-Station in Werl zur Plausibilisierung der mit den BürgerWOLKE-Sensoren erfassten Daten.

Plausibilitätsprüfung und Sensordatenkorrektur

Für den Aufbau eines weitläufigen Sensornetzwerkes kommen im Projekt BürgerWOLKE LowCost-Sensoren zum Einsatz. Da kostengünstige LowCost-Sensoren grundsätzlich störungsanfälliger als kostspielige High-End-Sensoren sind, werden verschiedene Maßnahmen ergriffen, um die gemessenen Werte hinsichtlich ihrer Plausibilität zu prüfen. So können fehlerhafte Sensorwerte erkannt und ggf. korrigiert werden.

Bei der Plausibilitätsprüfung wird zunächst geprüft, ob die gemessenen Werte grundsätzlich in einem plausiblen Rahmen liegen. Werden hierbei Ausreißer aufgrund eines fehlerhaften oder defekten Sensors festgestellt, werden die entsprechenden Messwerte als ungültig deklariert. Darüber hinaus werden die Sensorwerte auch mit Messdaten von Referenzmessstationen und aus mobilen Messfahrten verglichen.

Neben den Ausfällen von Sensoren kann es auch noch weitere Gründe für verfälschte Messwerte geben. So kann z. B. direkte Sonneneinstrahlung zur Erwärmung der Luft im Messzylinder und somit zur Temperaturverfälschung führen. Um diese Verfälschungen zu korrigieren, werden mithilfe von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) Modelle trainiert, welche diese Temperaturabweichung versuchen zu kompensieren. Je nach Stärke der Sonneneinstrahlung (welche mittels UV-Sensor und Beleuchtungsstärke-Sensor ebenfalls von der Messtation erfasst werden) wird so z.B. der gemessene Temperaturwert mit einem entsprechenden Korrekturfaktor belegt.  

Mobile Messfahrten 

Sogenannte Profilmessfahrten liefern einen guten Überblick über die Unterschiede der Temperaturverteilung im Innen- und Außenbereich der Stadt.
In städtischen und stadtnahen Bereichen liefert, auf Grund kleinräumig stark wechselnder Flächennutzung, die räumlich-zeitliche Verteilung der Lufttemperatur mitunter relativ große Temperaturunterschiede.
Die kleinräumige Orographie kann beispielsweise zu einer Modifikation des Temperaturfeldes in einer Stadt führen (z. B. durch Kaltluftflüsse) und auch die Ausrichtung von Gebäuden und Straßen zur Windrichtung können eine Rolle spielen.
Durch mobile Messfahrten können aber auch besonders hilfreiche Rückschlüsse auf die Datenqualität der einzelnen SenseBox-Daten gezogen werden. Das Ergebnis der Profilfahrten dient als zusätzlicher Kontrollindikator für die räumlichen Temperaturunterschiede sowohl für die Modelldaten, als auch für das Messnetz der über das Stadtgebiet verteilten SenseBoxen. Profilmessfahrten zu unterschiedlichen Tageszeiten ermöglichen zudem den variierenden Sonnenstand in die Interpretation mit einzubeziehen.

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Die gefühlte Temperatur und der UV-Index

Zur Ermittlung der Wärmebelastung wird vom DWD aus den gemessenen Parametern unter Berücksichtigung der Globalstrahlung mit dem Klima-Michel-Modell des DWD die gefühlte Temperatur berechnet und mittels eines Ampelsystems auf dem Dashboard angezeigt. Mit diesem Warnsystem für die Bürgerinnen und Bürger können aktuelle Hot-Spots identifiziert werden zum Schutz der Bevölkerung vor erhöhter Wärmebelastung. Das Sensor-Netzwerk basiert auf der Funktechnologie LoRaWAN.

Für die Sicherstellung verlässlicher Messdaten der Low-Cost-Sensoren wird eine Vergleichsstation (mobile Klimastation des DWD) im Süden von Soest betrieben. Dort werden neben Lufttemperatur, Relativer Luftfeuchte, Windstärke und Windgeschwindigkeit auch der Niederschlag sowie die Globalstrahlung und der UV-Index registriert.

PALM-4U

Das meteorologische Modell PALM dient der dreidimensionalen Simulation von Flüssen innerhalb der atmosphärischen Grenzschicht. Sowohl Wind, Temperatur als auch Strahlungskomponenten können in die Berechnungen einfließen. Der Name PALM (engl.: „Parallel Large Eddy Simulation Model“) beschreibt die Berechnung von großen Turbulenzelementen mittels parallelisierten Rechnerstrukturen, die meistens auf Supercomputern zu finden sind. Dank einer räumlich hohen Auflösung im Meterbereich, lassen sich Stadtgebiete und selbst einzelne Straßenschluchten detailgetreu digital repräsentieren. Im Rahmen des BMBF-Projektes „Stadtklima im Wandel“ wird das Modell durch zusätzliche Module zum Stadtklimamodell PALM-4U weiterentwickelt. Dazu zählt auch ein Modul des Deutsche Wetterdienstes, mit dem Daten des DWD-Modells COSMO von PALM-4U gelesen und verarbeitet werden können.