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OpenDataDay – Feinstaub München und Stuttgart

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Zum Open Data Day 2017 hat die Stadt München eine Hackathon veranstaltet. um neue Ideen zum Thema Open Government zu generieren. Es ging darum, mit öffentlich verfügbaren Daten aus dem Münchner Raum echte Probleme zu erkennen und idealerweise auch zu lösen. Sinnvolles mit Daten zu machen klang natürlich sehr verlockend, und so habe ich mit meinem Kollegen Stephan teilgenommen.

Die Auswahl an Daten war durchaus recht interessant: Car- und Bikesharing-Daten, Betriebsinformationen von Rolltreppen, Auslastungen öffentlicher Orte, Anerkennungszahlen des BAMF und auch Feinstaubdaten von privaten Sensoren. Die meisten Gruppen entschieden sich schnell für Mobilitätsanalysen rund um Car- und Bikesharing. Unsere Entscheidung fiel allerdings auf das Thema Feinstaub. Nachdem Stuttgart vor kurzem teilweise Fahrverbote für Dieselfahrzeuge bei Feinstaubalarm angekündigt hat, wollten wir untersuchen, wie eigentlich die Zahlen im Vergleich zu München aussehen.

Feinstaubdaten und Wetterdaten zusammen bringen

Also brauchten wir Daten! Die Feinstaubdaten waren recht leicht auf archive.luftdaten.info erhältlich, leider war das Herunterladen etwas umständlich weil jeder Sensor eine Datei pro Tag erzeugt. Deshalb haben wir uns für den Versuch auf eine Woche Daten beschränkt. Die Daten selber waren sehr leicht verständlich, im Bild rechts sieht man einen Auszug. Die erhöhten Werte (rot ) sind leicht zu erkennen. Diese wollten wir noch mit Wetterdaten der jeweiligen Tage anreichern, am liebsten mindestens stundengenau. Beim Deutschen Wetterdienst wurden wir fündig. Die nächste Wetterstation war zwar „nur“ der Flughafen München, aber immerhin stundengenau. Aufgrund der Kürze der Zeit haben wir uns auf die Regendaten konzentriert, es wäre aber sicher interessant auch die anderen Daten wie Temperatur und Wind zu betrachten.

Diese Daten haben wir dann in dashDB geladen und mit SQL zusammengeführt. Außerdem haben wir die Daten um zusätzliche Eigenschaften angereichert, und zum Beispiel Informationen ob es ein Wochentag oder Wochenende hinzugefügt und Tageszeiten extrahiert. Jetzt konnte es endlich mit der eigentlichen Analyse losgehen. Für die Analyse wollten wir Watson Analytics verwenden. Die Daten aus dashDB haben wir daher mittels Data Connect in Watson Analytics übertragen.

Analyse von Feinstaub und Wetter

Zuerst haben wir uns den Zeitverlauf der Feinstaubwerte über die von uns geladene Woche angeschaut. Dabei wird sofort offensichtlich, dass sich die Feinstaubwerte in München und Stuttgart ähnlich verteilen. Wir haben Daten beginnend vom 1.2.2017 verwendet, also von Mittwoch bis Dienstag. Daher zeigt das Tal in der Mitte der Kurven das Wochenende an. Es hat in dem betrachteten Zeitraum nicht viel geregnet (grüne Linie) und daher sind auch keine Auswirkungen auf die Feinstaubwerte sichtbar. Das Diesel-Fahrverbot ist aktuell nur für Stuttgart angedacht, die Werte zeigen jedoch, dass es für München genauso angebracht wäre. Die Feinstaubwerte in München sind teilweise höher als in Stuttgart.

Als zweites haben wir uns dem Unterschied von Werktag (Montag-Freitag) zu Wochenende gewidmet. Dazu haben wir die Feinstaub-Werte nach Tageszeit gemittelt. Es ist deutlich zu sehen, dass am Wochenende wesentlich weniger Feinstaub in der Luft ist. Der Unterschied ist nicht klein, sondern sehr groß. Daher ist als Verursacher der Verkehr sehr wahrscheinlich. Geheizt wird am Wochenende genauso wie in der Woche.

Es ist auch erkennbar, dass die Werte von Nachmittags bis Nachts stark ansteigen. Wir hätten hohe Werte zum Berufsverkehr erwartet. Dies ist so nicht sichtbar. Unter Umständen dauert es einfach, bis der Feinstaub bei den Sensoren ankommt.

Qualität und Signifikanz der Ergebnisse

Wir haben keinerlei Qualitätskontrolle der Sensoren und der Daten für den Feinstaub vorgenommen. Wir wissen nichts über die Güte der Sensoren oder den Aufstellungsort. Die hier gezeigten Analysen zeigen daher nicht, wie es sich mit dem Feinstaub in München oder Stuttgart wirklich verhält. Vielmehr konnte nur gezeigt werden, dass es prinzipiell möglich ist, die Feinstaubdaten zu verarbeiten und mit Wetterdaten zusammen zu bringen.

Feinstaubsensoren selbst installieren

Um die Thematik Feinstaub weiter zu treiben und Informationen auf breiter Basis zu sammeln, sind Projekte wie luftdaten.info sehr wichtig. Daten zu sammeln und aufzubereiten stärkt das Bewusstsein für die Problematik Feinstaub und Luftqualität. Auf der Webseite von Luftdaten ist auch eine Anleitung für den Bau eines eigenen Sensors abgelegt. Wir werden uns wahrscheinlich an diesem Projekt beteiligen und eigene Sensoren bauen und installieren. Für München ist das dringend notwendig, weil es hier erst 4 (!) private Sensoren im Rahmen des luftdaten.info Projektes gibt. Viel zu wenig, um sich ein gutes Bild machen zu können.

Auf einem der nächsten Meetups von Code for München werden wir gemeinsam die Sensoren zusammenbauen. Seid dabei!

 

Luther der Reformator und Innovator der Doppelbock

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Gemeinsam haben die Lutherkirche München und das Giesinger Bräu zu Ehren des Reformators Martin Luther einen Doppelbock mit Namen Innovator auf den Weg gebracht. Heute wurde der Innovator angestochen und meine Frau, eine der Pfarrerinnen der Lutherkirche, und der Kirchenvorstand Markus von Armansperg haben je eine kleines Fässchen angeschlagen.

Nach einem Gottesdienst in der Lutherkirche zog die Gemeinde zum Giesinger Bräu ins Sudhaus, wo die Fässchen direkt bei Musik, Weißwürsten und Brezn geleert wurden. Der Innovator Doppelbock ist richtig gut gelungen und süffig. Aber, Obacht! Bei 18% Stammwürze und 7,3% Alkohol ist es sicher ratsam, ihn eher wie einen Wein als wie ein Helles zu genießen.

Als Gemeindemitglied der Lutherkirche freut mich die Kooperation mit unserem Nachbarn, dem Giesinger Bräu sehr. Nach den schon zweimal gemeinsam veranstalteten Sommerfesten entstand die Idee zu diesem Projekt. Der Name Reformator für das Bier war schon geschützt und so wurde der Innovator ersonnen. Für das Giesinger Bräu ist der Innovator übrigens der erste untergärige Doppelbock seit ihrem 10 jährigen Bestehen.

Normalerweise ist auf dem Etikett vom Giesinger Bräu die Kirche Heilig-Kreuz zu sehen, unsere katholische Nachbarin. Für den Innovator prangt auf dem Etikett die Lutherkirche: gut getroffen und mit netten Details. Der auch auf dem normalen Etikett vorhandene Falke findet sich ebenso auf dem mit der Lutherkirche. Auf dem Turm der Heilig-Kreuz-Kirche wohnt wirklich ein Falke, die Lutherkirche jedoch hat Fledermäuse im Turm. So dient der Falke als Symbol für die Partnerschaft der beiden Gemeinden. Die Uhr der Lutherkirche zeigt auf dem Etikett 17 nach 3, also 15:17. Genau richtig zum 500 jährigen Jubiläum des Startpunkts seiner gewaltigen Innovation.

Vom Innovator gibt es nur eine geringe Menge. Gerade einmal 3.000 Liter wurden gebraut. Verkauft in Flaschen zu 0.3l sind das nur 10.000 Stück. Da heißt es ranhalten, wenn man eins erwischen möchte. Nachbrauen wird schwierig, weil die Starkbierzeit schon bald zu Ende geht. Vertrieben wird es über den lokalen Getränkehandel oder beim Giesinger Bräu direkt. Entgegen der Zeitungsmeldungen wird es kein Bier über die Evangelischen Gemeinden in München geben. Die Lutherkirche hat zwar gemeinsam mit dem Giesinger Bräu die Idee entwickelt und den Anstich veranstaltet, mit dem Vertrieb des Innovators hat sie jedoch nichts zu tun.

Wer noch keine Führung im Giesinger Bräu gemacht hat, sollte dies dringend nachholen. Ein lohnender Besuch, bei dem manchmal auch die offene Gärung beobachtet werden kann. Gerne führen die Brauer vom Giesinger Bräu durch die Räumlichkeiten und erläutern fachmännisch ihr Geschäft.

Auf Facebook gibt es auch ein kleines Video vom Anstich zu sehen. Die Pfarrerin hat sich mit nur einem Schlag zum Anstechen auf jeden Fall für das Oktoberfest qualifiziert.

Keine Angst vor Mathematik – Gelesen: Fermats letzter Satz von Simon Singh

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„Wir können uns Angst vor Mathematik nicht mehr leisten“ sagt Cathy O’Neil in einem SZ Interview. Die Nutzung von Big Data und Algorithmen breitet sich immer weiter aus, aber es fehlt bei vielen ein grundlegendes Verständnis über die dahinter liegenden Mechanismen. Mathe spielt dabei eine große Rolle, weil viele Verfahren auf komplexe Mathematik beruhen und Statistik verwenden.

Auf O’Neils Buch „Weapons of math destruction“ bin ich schon gespannt. Wenn es im Sommer auf Deutsch erscheint, werde ich es mir mal anschauen. Gerade gelesen habe ich das Buch „Fermats letzter Satz“ von Simon Singh. Darin geht es um den Beweis eines mathematischen Satzes, den der Mathematiker Fermat vor mehr als 300 Jahren postuliert hat. Der Satz ist nicht schwer zu verstehen. Die meisten erinnern sich sicherlich an den Satz des Pythagoras: a2 + b2 = c2

Dieser gilt in jedem rechtwinkligem Dreieck. Das Quadrat über der Hypotenuse ist gleich der Summe der Quadrate über den Katheten. Für diesen Satz gibt es ganzzahlige Lösungen. Beispielsweise 3, 4 und 5. Der letzte Satz von Fermat sagt nun, dass es zwar für den Satz des Pythagoras ganzzahlige Lösungen gibt, aber nicht für die gleiche Formel mit höheren Potenzen. Seine Behauptung ist also, dass es für die Formel an + bn = cn für n>2 keine ganzzahlige Lösung für a,b und c geben wird.

Das hört sich nicht so schwer an. Aber wie immer, wenn zu beweisen ist, dass etwas nicht existiert, ist es das eben doch. Ganze Zahlen gibt es nunmal unendlich viele und somit auch unendlich viele Möglichkeiten. Durch Ausprobieren läßt sich das also selbst mit einem noch so schnellen Computer nicht beweisen.

Jahrhunderte lang ist es keinem Mathematiker gelungen, diesen Satz zu beweisen. Viele haben sich daran die Zähne ausgebissen und sind im wahrsten Sinne verzweifelt. 1988 dann glaubte Yoichi Miyaoka, den Beweis gefunden zu haben. Damals arbeitete er am Bonner Max-Planck-Institut und ich kann mich dunkel an den Rummel erinnern. Ich habe ja 1987 angefangen in Bonn zu studieren. Leider stellte sich jedoch schnell heraus, dass der Beweis einen Fehler hatte. Somit blieb das Problem weiter ungelöst.

1995 dann war es soweit. Andrew Wiles gelang es, Fermats letzten Satz zu beweisen. Der Beweis ist so kompliziert und abstrakt, dass es unmöglich ist, ihn als Leihe nachzuvollziehen. Darum geht es in Singhs Buch aber gar nicht. Singh erzählt eine spannende Geschichte über Mathematik und ihre Entwicklung. Einzelne kleine Beweise sind im Anhang erläutert und durchaus nachvollziehbar. Fermats letzter Satzmacht Lust auf Mathematik und kann ein guter erster Schritt auf dem Weg zu einer neuen Beschäftigung mit ihr sein. Kenntnisse darin sind so wichtig, um die Welt von Big Data und Algorithmen verstehen zu können.

Was habe ich neues gelernt: Es gibt quasi keinen Mathematiker, der etwas bedeutendes geschaffen hat, nachdem er die 30er überschritten hat. Fortschritte in der Mathematik scheint man nur mit einen jungen, wilden Geist erlangen zu können. Ausnahmen bestätigen – wie immer – die Regel. Wiles war bereits 36, als er den Beweis fertig gestellt hat.

Und ich habe noch etwas gelernt: In der Mathematik gibt es kaum versteckte Forschung. Alles wird öffentlich diskutiert und der regelmäßige Austausch ist im Kleinem (Tee-oder Kaffee-Runde im Institut) oder Großem (Konferenzen) üblich. Das ist in fast allen anderen technischen Forschungsbereichen mit ihren Patentschlachten eher nicht der Fall.