Daten und Analysen

Hintergrund
Umweltwissenschaftler nutzen unterschiedliche Messinstrumente, um die physikalischen, biologischen und chemischen Eigenschaften von Gewässern zu untersuchen. Beim Monitoring messen Forscher Daten über lange Zeiträume und überwachen so den Zustand eines Gewässers. Dabei setzen sie oft mehrere Sensoren für unterschiedliche Parameter gemeinsam ein.

Parallel eingesetzte Sensoren und hohe Aufnahmefrequenzen erzeugen zum Teil sehr große Datenmengen, deren Handhabbarkeit noch vor wenigen Jahren undenkbar war.

Aufgaben
Die Mitarbeiter des Forschungsschwerpunkts Daten und Analysen entwickeln Verfahren und Algorithmen, um große Datenmengen zu verarbeiten: Zeitnahe Berechnungen und Konvertierungen ermöglichen, dass Messwerte bestimmten Orten zugeordnet (Geokodierung), schnell aufbereitet und dargestellt werden können.

Wichtig dabei ist, dass systematische oder zufällige Messfehler schnell erkannt werden. Die Forscher müssen auch eine entsprechende Infrastruktur schaffen, damit die Sensoren mit einer weit entfernt stehenden Erfassungseinheit kommunizieren können.

Um Antworten auf die jeweiligen wissenschaftlichen Fragen abzuleiten, stellen die Wissenschaftler die validierten Daten nicht nur bereit und visualisieren sie, sondern suchen auch bestimmte Muster, Wiederholungen und Zusammenhänge. Auf Grundlage dieser Analysen lassen sich neue Sensoren und Konzepte entwickeln.

Darüber hinaus schaffen die Wissenschaftler neue Schnittstellen in andere Datenportale und Analyseprogramme. Denn um auf internationalem Forschungsniveau zu arbeiten und den Anforderungen der Verfügbarkeit gerecht zu werden, müssen die Daten langfristig, nachhaltig und konsistent in international zugänglichen Datenbanken und Bibliothekssystemen archiviert werden.

Werkzeuge
Für numerische oder graphische Analysen nutzen die Mitarbeiter der Arbeitsgruppe matrixorientierte Programme wie Matlab und die freie Statistiksprache R. Lichtfeldmodellierungen werden mit Hydrolight und einige modellbasierte Entwicklungen mit Simulink und LabView realisiert.

Um Daten für spezielle Anforderungen aufzubereiten und zu konvertieren, entwickeln die Wissenschaftler eigene Software-Werkzeuge. Verwendete Sprachen sind dabei Delphi, Java, und diverse C-Derivate. Zielplattform ist je nach Anwendung eine PC- oder Mikrocontroller-Umgebung.