Services2019-02-13T14:13:51+00:00
Quelle: DLR

Echtzeitanalyse

Werte bzgl. der Schadstoffbelastung werden per Satellit flächendeckend über grobe rechteckige Areale als auch von lokalen Messstationen am Boden erhoben. Das Ziel ist die Verschneidung dieser aggregierten Messwerte per Satellit mit punktuellen Messwerten am Boden, um eine flächendeckende, räumlich feiner aufgelöste und validierte Schadstoffkarte abzuleiten.

Quelle: DLR

Prognose

SAUBER wird nicht nur einen flächendeckenden wie detaillierten Überblick über die aktuelle, sondern dank des Einsatzes Künstlicher Intelligenz auch Prognosen und Simulationen der zukünftigen Luftqualität bieten. So lassen sich z.B. besonders stark belastete bzw. gefährdete Gebiete im Vorhinein identifizieren. Dadurch ist es möglich, die drohende Luftverschmutzung durch vorausschauende Planungen oder schnelle Gegenmaßnahmen zu reduzieren, ggf. sogar zu vermeiden.

Simulation

Mit diesem Service sollen langfristige Auswirkungen bzgl. der Umweltbelastung für neue Planungen von Flächennutzungen und Verkehrswegen ermittelt werden. Langfristige Zusammenhänge zwischen Bebauung, Besiedelung, Verkehrsinfrastruktur und den daraus resultierenden Schadstoffbelastungen werden mit Hilfe von geeigneten Deep Learning Netzwerken „gelernt“. Zum Training werden historische Daten, aber auch die permanent anfallenden Daten verwendet. Die Daten werden in Form von 2D-Kartendaten in das Neuronale Netzwerk eingegeben. Dieses erzeugt als Ausgabe wiederum 2D-Datenkarten bzgl. der einzelnen Schadstoffkonzentrationen, die mit den topografischen Karten überlagert werden können. Nach dem Training sind die Netzwerke in der Lage, die Auswirkung einer geänderten simulierten Bebauung auf die Schadstoffbelastung anzuzeigen. So werden langfristige Prognosen ermöglicht, die als Entscheidungskriterium für neue Flächenplanungen dienen.