Forschungsprojekt

GeCO: Generating high-resolution CO2 maps by Machine Learning-based geodata fusion and atmospheric transport modelling

Die raumzeitliche Verteilung von Treibhausgasen und ihrer Quellen auf der Erde wird bisher vor allem in relativ groben Auflösungen betrachtet. Es fehlen fundierte Informationen über lokale Emissionen und ihre raum-zeitliche Verteilung. Diese Daten sind aber dringend notwendig, um lokale Handlungsoptionen in der Klimawandelmitigation zu entwerfen und Mitigationsanstrengungen zu validieren.

Im Projekt GeCO soll ein wesentlicher Fortschritt durch die sehr hoch aufgelöste Erfassung und Modellierung der Quellen ausgewählter Treibhausgase, sowie deren turbulente Ausbreitung in der Atmosphäre erzielt werden. Sowohl die Modellierung der Verteilung der Quellen, als auch der Ausbreitung der Gase erfolgt mittels computergestützter datenintensiver Methoden durch Zusammenarbeit der Expertise aus Umweltphysik und Geoinformatik. Dabei kommen aktuelle Methoden wie maschinelles Lernen (ML) und Geodatenfusionierung zum Einsatz. Die Computerrechenzeit wird trotz hoher Auflösung gering Es arbeiten Partner*innen aus der Geoinformatik und der Umweltphysik in einem Team an datengetriebenen Methoden zur Analyse den Quellen von Treibhausgasen auf der Erdoberfläche und deren turbulente Ausbreitung in der Atmosphäre. Die heterogene Datenbasis für die Quellen der Treibhausgase auf der Erdoberfläche besteht aus diversen Sensor-Messwerten, Citizen-Science-Beobachtungen, dem Social Web, sowie amtlichen und weiteren Statistikdaten. Die entdeckten Muster werden durch Messwerte validiert. Für die Analyse und Fusion der heterogenen Eingangsdaten und Generierung räumlich (und zeitlich) hoch aufgelöster Emissionsinventare relevanter Treibhausgase werden Machine Learning (ML) Verfahren eingesetzt und weiterentwickelt.

Die Abteilung Geoinformatik entwickelt im Projekt die Methoden zur Datenaufbereitung für die Emissionsinventare mittels Methoden des Spatial Data Science und ML (insb. deep learning). Ziel ist es die Eingabedaten für die nachfolgende Modellierung der Treibhausgase zu erstellen. Hierzu werden unterschiedliche Geodatensätze insbesondere zu Landnutzung und weiterer relevanter Quellen für Treibhausgase (Industrie, Verkehr, Wohnen, Abfall, Landwirtschaft etc.) analysiert. Eine wichtige Datenquelle stellt hierbei OpenStreetMap (OSM) dar, welches hoch aufgelöste räumliche Informationen zu Gebäuden, Industrieanlagen, Verkehrsinfrastruktur und auch Landnutzungsinformationen enthält, welche die Grundlage für die Verortung von Emissionen liefern. Die Frage der Datenqualität wird untersucht und für die Bewertung der OSM-Objekte verwendet.

Das Team am Institut für Umweltphysik (IWR, HCE) nutzt die dabei entstandenen hochaufgelösten Emissionskarten, um darauf turbulente Ausbreitungsrechnungen für die Ausbreitung der Treibhausgase in der Atmosphäre aufzusetzen, und sie am Ende zur Validierung mit in-situ Konzentrationsmessungen zu vergleichen.