1200 Wiener Ampeln bekommen Wettersensoren

Die Stadt Wien und die Zentralanstalt für Meteorologie und Geodynamik (ZAMG) rüsten in den nächsten Jahren die 1200 Ampelanlagen mit rund 10.000 Wetter- und Umweltsensoren aus. Das ermöglicht mittels „Big Data Analytics“ eine Vielzahl von Anwendungen, hieß es in einer Aussendung der ZAMG.

So können zum Beispiel Hitzeinseln detektiert werden oder durch eine intelligente Verkehrflusssteuerung die Luftqualität verbessert werden, da beim Bremsen und Beschleunigen deutlich mehr Schadstoffe produziert werden als im fließenden Verkehr. „Ampelanlagen sind der ideale Ort, um in Städten ein hochwertiges, engmaschiges Messnetz für Wetter- und Umweltdaten aufzubauen“, sagte Günther Tschabuschnig, Leiter der Abteilung für Informations- und Kommunikationstechnologie an der ZAMG. Denn Ampeln haben eine durchgehende Stromversorgung und eine Internetanbindung und sie befinden sich direkt im Lebensraum der Menschen.

Flächendeckendes IoT-Netzwerk

Extreme Wetterereignisse, vor allem lang anhaltende Hitzewellen, stellen eine große Herausforderung für Städte dar. Die ZAMG verfügt über ein numerisches Stadtklimamodell, dessen Validierung durch ein dichteres Netz von Messstellen weiter verbessert werden soll. „Die MA 33 ist einer der größten Infrastrukturbetreiber im öffentlichen Raum in Wien, mit Ampeln, öffentlicher Beleuchtung, WLAN, etc.. Das ergibt eine perfekte Symbiose, um ein flächendeckendes 'Internet oft Things'-Netzwerk in Wien zu betreiben und auszuwerten“, meinte Tschabuschnig.

Ziel ist, alle Ampelanlagen in Wien mit hochwertigen Sensoren auszustatten, deren Daten sofort online verarbeitet werden können. In der ersten Ausbaustufe sind Sensoren zur Messung von Temperatur, Luftfeuchte und in weiterer Folge Stickoxid, Schwefeloxid und Schall (Lärm) geplant. Das System ist laut ZAMG nachhaltig und so ausgelegt, dass jegliche Art von Sensoren anschließbar sind.

Enorme Datenmengen

Die Messungen werden täglich enorme Mengen an Daten liefern. Hochleistungsrechner und Methoden aus der künstlicher Intelligenz und Machine Learning analysieren und verarbeiten diese Daten und mittels Big Data Analytics werden bestimmte Muster und Zusammenhänge erkannt und können für praktische Anwendungen genutzt werden.