Diese Arbeit unternimmt den Versuch, die Frage nach dem Zusammenhang zwischen der Feinstaubbelastung und den Wetterdaten wie Luftdruck, Luftfeuchtigkeit und Temperatur zu beantworten. Hierfür wurden Klimadaten von einem selbstgebauten Feinstaub- und Umweltsensor ermittelt und über einem Zeitraum von 14 Tagen kontinuierlich aufgezeichnet. Anschließend erfolgte eine Datenaufbereitung mit einem Statistikprogramm. Die Frage nach dem Zusammenhang zwischen Feinstaub und absoluter Luftfeuchtigkeit kann bei dieser Untersuchung bestätigt werden.
Die Feinstaubmesseinrichtung wurde nach den Vorgaben des Citizen-Science-Projekts der OK Lab Stuttgart gebaut. Das Gerät wurde geschützt unter einem Vordach befestigt. Die Messungen erfolgten vom 21.01.2018 bis zum 03.02.2018. Das Messintervall betrug 145 Sekunden, die Messwerte wurden an eine eigene API (Application Programming Interface) gesendet und auf einem lokalen Webserver (Synology Diskstation DS-213) als CSV-Datei (Tabellenformat) gespeichert.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
2. Vorgehensweise, Materialien und Methode
3. Begriffserklärung der statistischen Ausdrücke:
3.1. Standardabweichung
3.2. Median
3.3. Korrelationskoeffizient
3.4. Boxplot
4. Messergebnisse
4.1. Protokoll 03.02.2018
4.2. Deskriptive Statistik
4.3. Korrelationen
4.4. Darstellung der Korrelationen
5. Ergebnisdiskussion
6. Zusammenfassung
7. Quellenverzeichnis
7.1. Unterstützungsleistung
7.2. Quellenangaben
Zielsetzung & Themen
Diese Arbeit untersucht den Zusammenhang zwischen der Feinstaubbelastung und verschiedenen Wetterdaten wie Luftdruck, Luftfeuchtigkeit und Temperatur, um zu prüfen, ob meteorologische Faktoren die Feinstaubkonzentration in der Luft beeinflussen.
- Bau und Einsatz eines selbst entwickelten Feinstaubmessgeräts.
- Erhebung von Messdaten über einen Zeitraum von 14 Tagen.
- Statistische Aufbereitung und Analyse der Daten mittels IBM SPSS.
- Untersuchung von Korrelationen zwischen Feinstaub (PM10, PM2,5) und Umweltparametern.
- Verifizierung der Hypothese zur Auswirkung absoluter Luftfeuchtigkeit auf die Feinstaubbelastung.
Auszug aus dem Buch
1. Einleitung
Zur Analyse von Feinstaub in verschiedenen Größen baute ich mir ein Feinstaubmessgerät nach den Vorgaben der OK Lab Stuttgart. Bei der Betrachtung der Messergebnisse meinte ich festzustellen, dass an manchen Tagen die Luftfeuchtigkeit und die Feinstaubbelastung parallel ansteigen würden. An anderen Tagen konnte man diese Verbindung nicht direkt erkennen. So stellte sich mir die Frage, ob diese Werte miteinander in Beziehung stehen. Ich stellte mir vor, dass der Feinstaub eventuell durch eine höhere Luftfeuchtigkeit gebunden würde und kürzer in der Luft bliebe. Deshalb wurde ein längerer Messzeitraum von 14 Tagen gewählt, um genügend Daten für eine statistische Datenanalyse zu bekommen.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Motivation und Zielsetzung der Untersuchung, basierend auf der Beobachtung einer möglichen Wechselwirkung zwischen Luftfeuchtigkeit und Feinstaub.
2. Vorgehensweise, Materialien und Methode: Beschreibung des Aufbaus des selbst entwickelten Messgeräts sowie der Datenerhebung und anschließenden statistischen Aufbereitung.
3. Begriffserklärung der statistischen Ausdrücke:: Definition der verwendeten statistischen Kennzahlen und Methoden für die Datenanalyse.
4. Messergebnisse: Darstellung der erhobenen Daten durch deskriptive Statistik, grafische Auswertungen und Korrelationsanalysen.
5. Ergebnisdiskussion: Interpretation der statistischen Ergebnisse und Überprüfung der eingangs aufgestellten Hypothesen zu den Zusammenhängen zwischen Feinstaub und Wetterdaten.
6. Zusammenfassung: Abschließende Betrachtung der Ergebnisse und Bestätigung der Vermutung unter Berücksichtigung der absoluten Luftfeuchtigkeit.
7. Quellenverzeichnis: Auflistung der unterstützenden Leistungen sowie der verwendeten Literatur und Webquellen.
Schlüsselwörter
Feinstaub, PM10, PM2,5, Wetterdaten, Luftfeuchtigkeit, Temperatur, Luftdruck, Korrelationsanalyse, SPSS, Umweltsensor, Feinstaubmessung, Klimaforschung, Statistik, Datenanalyse, Magnus-Formel
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit analysiert den möglichen Zusammenhang zwischen Feinstaubbelastung und verschiedenen meteorologischen Messwerten wie Temperatur und Luftfeuchtigkeit.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Themen sind Feinstaubmessung mittels selbst gebauter Hardware, Datenerhebung, Datenverarbeitung und die statistische Auswertung von Korrelationen zwischen Feinstaub und Wetterdaten.
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Das Ziel ist es, wissenschaftlich zu prüfen, ob ein signifikanter Zusammenhang zwischen der Feinstaubbelastung und Parametern wie Luftfeuchtigkeit, Luftdruck oder Temperatur existiert.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es wird eine quantitative statistische Datenanalyse durchgeführt, wobei die Daten mit einem selbst entwickelten Sensor erhoben und anschließend mit der Software IBM SPSS ausgewertet wurden.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil umfasst die detaillierte Beschreibung der Messapparatur, die Definition statistischer Grundlagen, die Darstellung der Messergebnisse durch Grafiken und Tabellen sowie die mathematische Korrelationsanalyse.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die wichtigsten Begriffe sind Feinstaub, Korrelationsanalyse, Luftfeuchtigkeit, Wetterdaten, PM10, PM2,5 und statistische Auswertung.
Wie wurde die absolute Luftfeuchtigkeit ermittelt?
Die absolute Luftfeuchtigkeit wurde näherungsweise unter Verwendung der Magnus-Formel basierend auf den gemessenen Temperaturwerten berechnet.
Welche Rolle spielen die "ungewöhnlichen Fälle"?
Es wurden 13 Ausreißer identifiziert, die mehr als drei Standardabweichungen vom Mittelwert abwichen, um eine präzisere Analyse der regulären Verteilung der Feinstaubwerte zu ermöglichen.
Welche Schlussfolgerung zieht der Autor bezüglich der Luftfeuchtigkeit?
Während bei der relativen Luftfeuchtigkeit kein klarer Zusammenhang gefunden wurde, konnte bei der absoluten Luftfeuchtigkeit eine negative Korrelation bestätigt werden, was auf eine Bindung der Partikel durch Feuchtigkeit hindeutet.
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- Julian Waciewski (Author), 2019, Besteht ein Zusammenhang zwischen Feinstaub und Wetterdaten? Ergebnisse einer empirischen Analyse, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/497562
