Feinstaubmessstation in München Untergiesing aktiviert

Beim OpenDataDay Hackathon habe ich von dem Stuttgarter Projekt zu Feinstaub gehört und hatte mir vorgenommen mitzumachen. Gut 6 Wochen später war es gestern soweit. Meine eigene Feinstaubmessstation ist in München Untergiesing in Betrieb gegangen.

Auf der Webseite des Projekts ist in einer Bauanleitung detailliert beschrieben, was für einen eigenen Feinstaubsensor nötig ist. Die Einzelteile für den Sensor können leicht direkt in China bestellt werden. Das ist definitiv die günstigste Variante. Bestellungen bei deutschen Händlern sind viel teurer. Leider sind Sammelbestellungen ebenfalls teuerer und haben das Risiko, dass die Ware beim Zoll hängen bleibt. Meine in China bestellten Einzelteile kamen innerhalb von 4 Wochen bei mir zuhause an. Die Gesamtkosten betrugen ca. 30€, wobei der Feinstaubsensor selbst das teuerste Bauteil ist.

Zusammenbau des Feinstaubsensors

Auch wenn die Bauanleitung sehr gut ist, wollte ich den Zusammenbau der Feinstaubmessstation nicht alleine machen. Beim letzten Meetup des OK Labs in München gab es glücklicherweise einen Termin zum gemeinsamen Zusammenbauen des Sensors. Das habe ich gerne genutzt.

Erster Schritt ist das Aufspielen der Software auf den WiFi Chip. Dieser hat genug Rechenleistung, um die nötige Funktionalität zu bieten. Das dauert nicht lange und danach hat der Chip die komplette Software für den Betrieb einer Feinstaubmessstation. Das ist wirklich toll gemacht, weil keinerlei Kenntnisse zur Programmierung nötig sind. Nach einem Neustart des Chips kann per WLan eine Verbindung zu ihm aufgebaut werden und die Konfiguration könnte beginnen. Zuerst werden allerdings noch der Feinstaubsensor (SDS011) und der Temperatursensor (DHT22) angeschlossen.

FeinstaubsensorDazu werden die richtigen Anschlüsse einfach mit Käbelchen verbunden. Auf richtige Polung ist dabei zwingend zu achten, weil die Sensoren sehr empfindlich auf Fehlspannungen reagieren. Eine Kontrolle einer zweiten Person hat sich bei mir direkt ausgezahlt (danke Stephan!).

Sind die Sensoren angeschlossen, kann das System wieder gestartet werden. Die Sensoren werden erkannt und direkt ausgelesen. Standardmäßig ist die Software so konfiguriert, dass sie die Messdaten regelmäßig an luftdaten.info überträgt. Es muß also außer der Angabe des eigenen WLans nichts weiter am Sensor konfiguriert werden.

Damit die Feinstaubdaten auf luftdaten.info gesammelt werden können, muss der Sensor bei luftdaten.org registriert werden. Das haben wir beim Meetup direkt machen können.

Aus dem Sensor wird eine Feinstaubmessstation

Zuhause habe ich die Sensoren mit dem WiFi-Chip über Kabelbinder verbunden. So hängen sie stabil zusammen. Außerdem habe ich die Käbelchen am Temperatursensor noch mit Heißkleber fixiert. Die Kabel an den dünnen Beinchen des Sensors sitzen nämlich nicht fest genug. Das erschien mir einfacher als Löten.

Das ganze wird dann in zwei Abwasserrohre gesteckt, wodurch die Feinstaubmessstation wetterfest wird. Es empfiehlt sich übrigens, beim Zusammenschieben der beiden Rohrwinkel den Gummi etwas mit Seife einzuschmieren. Das Aufschieben geht damit deutlich leichter (nochmal danke Stephan!).

Die Feinstaubmessstation habe ich dann bei mir zuhause außen installiert. Sie ist an der Seite angebracht, die abgewandt von der Straße ich Richtung Isarauen zeigt. Die ordentlich befahrene Schönstraße ist gut 50m vom Sensor entfernt. Ich bin mal gespannt, wie die Feinstaubwerte an dieser Position sein werden.

Aussicht für die FeinstaubmessstationIm Sommer wird in den Isarauen, genauer gesagt am Flaucher, viel gegrillt. Riechen kann man das immer. Die Feinstaubmessstation wird zeigen, ob das Grillen auch einen messbaren Effekt für den Feinstaub haben wird.

Die aktuellen Werte und die Historie meiner Feinstaubmessstation können unter Madavi eingesehen werden. Für den aktuellen Stand zu Feinstaub in München gibt es eine Karte, die alle Stationen und ihren Status zeigt.

Neben dem Feinstaubsensor hat die Messstation auch noch einen Sensor für Temperatur und Luftfeuchtigkeit. Die Daten dazu können ebenfalls auf Madavi eingesehen werden. Die gemessenen Temperaturwerte sind allerdings deutlich zu hoch. Meine Vermutung ist, dass die Elektronik im Rohr ein wenig Wärme erzeugt und somit die Messung verfälscht.

OpenDataDay – Feinstaub München und Stuttgart

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!