Im Rahmen der Exkursionswoche des Wintersemesters 2016/2017 wurde von den Studierenden des Vertiefungsprojektes „Stadt-Grün-Klima“ stadtklimatische mobile Messungen innerhalb Berlins durchgeführt. Dabei waren die Wechselwirkungen zwischen urbaner Atmosphäre und Vegetation von Interesse. Das Ziel dieser Messungen war meteorologische Daten zu sammeln und mit deren Hilfe die Zusammenhänge zwischen Bebauung und Klima in den Städten zu verdeutlichen. Dies sollte durch die Überprüfung von Hypothesen erfolgen.

Vor der Exkursion wurden für das Projekt zwei relevante Fragestellungen erarbeitet. Diese sollten zur Untersuchung von stadtklimatischen Wechselwirkungen verhelfen.
Die dabei zu untersuchenden Fragestellungen wurden folgendermaßen definiert:

- Hat die Ausrichtung der Straße einen Einfluss auf das übergeordnete Windfeld?
- Hat die Bebauungsdichte einen Einfluss auf die Windgeschwindigkeit?

Mit Hilfe dieser beiden Fragestellungen wurden Hypothesen gebildet, die im späteren Verlauf durch statistische Mittel geprüft wurden.
Als ein Beispiel kann die folgende aufgestellte Hypothese dienen:

- Die Windgeschwindigkeit an einer versiegelten Kreuzung ist signifikant größer als die Windgeschwindigkeit auf einer kleineren Straße.

Als Vorbereitung für die Messungen wurde während eines Plenums der Untersuchungsort in mehrere Teilgebiete, in Abhängigkeit vom Versiegelungsgrad und der Lage, unterteilt. Das zu untersuchende Gebiet befindet sich in dem Stadtteil Steglitz in Berlin. An jedem der 6 Messpunkte wurde eine mobile Messung durchgeführt. In der folgenden Tabelle werden die Teilgebiete mit den dazugehörigen Merkmalen aufgeführt.

Tab. 1: Beschreibende Daten des Messortes

Abb.1: Untersuchungsgebiet. © Google Earth

Mobile mikrometeorologische Messungen wurden mithilfe eines im Fachgebiet der Klimatologie der Technische Universität Berlin erstellten Gerätes namens Human Meteorological Vehicle (HuMVe) durchgeführt. Im Wesentlichen ist der „HuMVe“ eine Schubkarre mit anmontierten Geräten zur Messung folgender Zielgrößen: Wind 3D, Luftfeuchte bei 1,7 m. Höhen-, Global- und Reflexstrahlung, langwellige Strahlungsbilanzen und Oberflächentemperatur. Mehr Informationen zum HuMVe sind hier abrufbar.
Es wurden 5 Gruppen, jeweils mit 3 Personen pro Gruppe, gebildet. Jede Gruppe sollte am Ort 2 Stunden messen (2 Runden). Die erste Gruppe fing um 6.30 an, wurde von Dr. Marco Otto unterstützt und mit seiner Hilfe wurden die Windexpositionen für jeden Messpunkt bestimmt. Die danach folgenden Gruppen sollten auf Windexpositionen achten und das Messgerät in eine richtige Richtung ausrichten. Wenn das HuMVe-Gerät an eine richtige Position gebracht wurde, konnte der Messungsprozess gestartet werden. Die erhaltenen Daten wurden automatisch zur weiteren Verarbeitung gespeichert. Das Ende der Messungen war um 17.00 Uhr.

Abb.2: HuMVe-Gerät (Foto Katja Michel)

Am 16.11.16 fand ein Workshop zur Auswertung des Messpraktikums statt. Die Auswertung der gesammelten Daten erfolgt mit dem Programm R-Studio. Das Programm ist eine Open Source Software für statistische Berechnungen und die graphische Ausgabe. Das Programm wurde von GNU General Public License entwickelt und ist unter folgendem Link erreichbar (vgl. http://www.r-project.org).

Die Datenauswertung mit Hilfe von R-Studio ist relativ einfach in der Bedienung und bedarf geringer Vorkenntnisse in Statistik und/oder Informatik.

Die beim Messparktikum gewonnenen Daten wurden nach dem sogenannten EVA-Prinzip ausgewertet. Das EVA-Prinzip steht für folgende Schritte: Eingabe, Verarbeitung, Ausgabe. Als Ergebnis des Messpraktikums sollten die Studierenden mindestens eine Hypothese erstellen und in einem Plot im HTML Format vorstellen.

Im Vordergrund der Datenauswertung stand die Ermittlung von statistischen Kenngrößen, wie z.B. Minimal- und Maximalwerte, Mediane, Mittelwerte, Quartile, Varianz, Standardabweichung und Korrelation.

Die von den Messstationen erhaltenen Daten wurden für die Analyse der Hypothesen verwendet. Damit eine bessere Vergleichbarkeit der Ergebnisse gewährleistet werden konnte, wurden die Messstationen an Orten mit verschiedener Versieglung angebracht. Die erhaltenen Daten wurden auch mit anderen Stationen, wie der auf dem TU-Dach oder in der Rothenburgerstraße, verglichen.

Die Hypothesen wurden auf einem 5% Signifikanzniveau durch einen Mittelwertvergleich getestet. Die Ergebnisse wurden grafisch mit Hilfe von Histogrammen, Plots, Scatterplots und Windrosen im Format Markdown dargestellt. Die Erarbeitung von den Daten erfolgte über ein vorgefertigtes R-Skript.

Von den erstellten Ergebnissen wurde von uns ein repräsentatives ausgewählt und für eine bessere Veranschaulichung in den Messpraktikumsbericht hinzugefügt.

Die erste Fragestellung war, ob die Bebauungsdichte Einfluss auf die Windgeschwindigkeit hat. Die davon abgeleitete Hypothese war, dass die Windgeschwindigkeit an der großen versiegelten Kreuzung (MP5) im Tagesdurchschnitt signifikant höher gewesen ist als die an einer kleinen Straße (MP2). Die Vorüberlegung dabei war, dass der Messpunkt MP5 durch seine Lage an einer großen Kreuzung vermutlich eine niedrigere Bebauungsdichte aufweist als der Messpunkt MP2.


Abb.3: Boxplot aus Markdown von Klara Kaiser und Fabio Nolte

Die Resultate bestätigen die anfangs formulierte Hypothese, dass die Windgeschwindigkeit am MP5 im Tagesdurchschnitt signifikant höher war als die am MP2. Dabei zeigt der Boxplot, dass der Mittelwert von MP5 deutlich über dem oberen Whisker von MP2 liegt. Der Mittelwert der Standorte unterscheidet sich um 0,323 m/s, wobei die Geschwindigkeit an MP5 im Durchschnitt 0,724 m/s betrug und an MP2 0.401 m/s. Somit kann behauptet werden, dass die Bebauungsdichte Einfluss auf die Windgeschwindigkeit hat.