Bioaerosol Analysis Network and Geoinformatics (BANG)
Im Rahmen von BANG arbeitete das i3mainz in Kooperation mit der Allgemeinen Biologie und der Atmosphärenphysik der Johannes Gutenberg-Universität (JGU) Mainz, sowie dem Max-Planck-Institut für Chemie an einem neuartigen Informationssystem. BANG hatte das Ziel, an Sensoren gemessene Bioaerosol-Daten mit relevanten raumbezogenen Daten zu kontextualisieren. Das entwickelte System ermöglicht eine Analyse der Zusammenhänge zwischen Messdaten, Geodaten und berechneten atmosphärischen Daten.
Motivation
Im Forschungsfeld der Biogeochemie werden derzeit Bioaerosol-Daten von einzelnen Instituten erfasst, klassifiziert und in lokalen Datenbanken verwaltet. Dabei fehlen den Wissenschaftlern meist Werkzeuge zur visuellen Analyse ihrer Messdaten, insbesondere zu deren geographischen Kontext. Außerdem können Forscher zunächst nur auf ihre eigenen Daten zugreifen, da Schnittstellen zwischen den verschiedenen Datenbanken nicht existieren. Erst nach einem langwierigen Prozess publizieren die einzelnen Einrichtungen ihre Daten in einer zentralen Datenbank des „National Center for Biotechnology Information“ (NCBI), wo sie für andere Forschungsgruppen zugänglich werden.
Aktivitäten
Das 2016 weiterentwickelte System verknüpft Bioaerosol-Daten der JGU Mainz und des Max-Planck-Instituts für Chemie (MPI-C) mit relevanten Geodaten (wie etwa der Landnutzung oder dem Vorkommen von Baumarten) und Informationen zu Luftbewegungen in verschiedenen atmosphärischen Schichten. Der Schwerpunkt der Arbeiten lag dabei auf einer Validitätsprüfung der angewandten Methode. Dabei werden berechnete Luftströmungen, bereitgestellt vom Institut der Physik der Atmosphäre Mainz, räumlich dargestellt und interpretiert. Die Strömungsmodellergebnisse werden multidimensional gespeichert und ermöglichen eine Vielzahl an möglichen zweidimensionalen Rasterkombinationen, was eine manuelle visuelle Interpretation erschwert. Deshalb wurden im Rahmen einer Masterarbeit Methoden zur automatisierten Generierung von Rastern und zur Ableitung von Potentialkarten entwickelt.
Dabei werden in mehreren Schritten Rasterinformationen aus dem multidimensionalen Format generiert, aufsummiert, interpoliert und wöchentlich gemittelt. Gebiete mit Regenereignissen welche oberhalb gewisser Schwellwerte liegen werden ausgeschlossen, da diese die Verbreitung von Teilchen in der Luft deutlich beeinflussen. Anschließend werden die berechneten wöchentlichen Raster mit dem prozentualen Bedeckungsgrad einer ausgewählten Baumart verrechnet (zB. Erle oder Birke). Die dadurch entstandenen Potentialkarten zeigen diejenigen Flächen mit Baumbestand, die zu einem bestimmten Zeitraum potentiell Pollen emittieren.
Die Integration der für die Analyse verwendeten Datensätze in das WebGIS basiert auf OGC konformen Webdiensten. Der Zugriff wird mittels WMS, WFS und WCS interoperabel realisiert.
Resultate
Die standardkonformen Schnittstellen ermöglichen sowohl anderen Forschergruppen, als auch dem Web Client des Systems einen interoperablen Zugriff auf die Daten. Schwerpunkt des Web Client ist es dem Anwender eine visuelle Analyse der verschiedenen Daten zu ermöglichen. Zunächst werden sowohl statische als auch dynamische raumbezogene Daten in einem klassischen Web GIS visualisiert, welches derzeit durch atmosphärische Daten ergänzt wird. Über die visuellen Interpretationsmöglichkeiten hinaus sind in der Anwendung über einen WPS auch automatisierte Prozessierungen zur Analyse geplant.