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Big Data Analysen sollen die Luftqualität verbessern

Von Jürgen Schreier 4 min Lesedauer

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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.

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:   / 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.
(Bild: / 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.

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