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Publikationen

  • Lehning et al, 2009; Instrumenting the earth: next-generation sensor networks and environmental science. Chapter in The Fourth Paradigm: Data Intensive Scientific Discovery. >>
  • Jeung H. et al., 2010; Effective Metadata Management in Federated Sensor Networks
  • Dawes N et al, 2008; Sensor Metadata Management and its Application in Large-Scale Environmental Research.


Projektdauer: 2008 - 2012

Swiss Experiment

Um in den Umweltwissenschaften präzise wissenschaftliche Schlussfolgerungen ziehen, Prognosen stellen oder Modelle validieren zu können, braucht man ein sowohl zeitlich als auch räumlich breit angelegtes Monitoring. Der Verwaltungsaufwand zum Sammeln all dieser Beobachtungen ist hoch und fällt oft im Rahmen verschiedener Projekte oder in unterschiedlichen Institutionen mehrfach an. Die gesammelten Daten können effizienter genutzt werden, wenn sie mehreren Projekten gleichzeitig zur Verfügung stehen, so dass Synergien erzeugt werden.

Das Swiss Experiment (SwissEx) ist eine Initiative des Competence Centre Environment and Sustainability (CCES) unter der Leitung des WSL/SLF und wurde ins Leben gerufen, um eine Plattform für die Einrichtung eines breit angelegten Sensorennetzwerks und das Auffinden und Nutzen von Informationen zu schaffen. Umfangreiche finanzielle Unterstützung durch externe Organisationen, insbesondere durch das NCCR-MICS, ermöglichen diese Plattform.

Microsoft Research are one of the SwissEx sponsors and develop the geospatial data access tool: SensorMap

Abbildung 1: Microsoft Research ist einer der Sponsoren des SwissEx und entwickelt das Tool SensorMap für den Zugriff auf Geodaten. Microsoft SensorMap stellt einen zentralen Zugriffspunkt zur Verfügung, von dem aus Datensammlungen aller Institutionen abgerufen werden können.

SwissEx ist eine Kooperation von Forschungsprojekten (vom CCES und anderen Institutionen in der ganzen Schweiz) in den Bereichen Umweltwissenschaften und Technologie und verbindet Feldexperimente mit einer gemeinsamen, modernen und anwendungsübergreifenden Cyber-Infrastruktur in einem bisher unbekannten Ausmass. So werden die gemeinsame Anschaffung und Nutzung von Technologie ermöglicht und der Austausch von Daten sowie die Aufarbeitung von Wissen durch modernste Datenbankkonzepte und leistungsfähige Infrastruktur für die Datenverarbeitung gefördert. Durch die mehrfache Nutzung von Daten will SwissEx eine Brücke zwischen traditionellen Wissenschaftsbereichen schlagen und wissenschaftliche Erkenntnisse im Rahmen interdisziplinärer Prozessinteraktionen erweitern. Diese Verknüpfungen sollen letztlich in breit angelegten Sensornetzen genutzt werden, so dass Umweltgefahren sich besser prognostizieren lassen und entsprechende Warnungen herausgegeben werden können.

Die Herausforderung hat drei Aspekte:

  • Wissenschaftlich: Die Nutzung eines übergreifenden Systems für die Sammlung von Daten (für eine umfassende Palette von Parametern sowie ein breites räumliches und zeitliches Spektrum) und zur Unterstützung der Validierung und Interpretation von Daten.
  • Technologisch: Die Implementierung einer grossen Zahl von Sensoren mit unterschiedlichen Anforderungen an Datenraten, Auflösungen, integrierte Intelligenz, Kosten, Datenerfassung, Streaming, Speicherung, Sicherheit, Genehmigung usw.
  • Wissensmanagement: Aufzeichnen des Sammelszenarios, der Methoden, Orte und Zeiten der Datenerfassung und der Weiterverarbeitung neben den Echtzeitdaten, so dass Wissenschaftler die Möglichkeit haben, effizient nach den von ihnen benötigten Daten zu suchen.

Weitere allgemeine Informationen über SwissEx finden Sie auf der Website SwissEx wiki www.swiss-experiment.ch.

Swiss Experiment am SLF

Neben der Tatsache, dass das Management von SwissEx beim SLF in Davos angesiedelt ist, spielt SwissEx eine zentrale Rolle bei der Verbesserung der Infrastruktur für experimentelle Daten in Davos. Nicht zuletzt bringt es zusätzliche Sensoren ein, die im Rahmen von SwissEx entwickelt werden und die die zeitliche und räumliche Auflösung der verfügbaren Daten verbessern werden.

Die Experimente in Davos im Winter 2009 werden sich auf die Regionen Wannengrat und Dorfberg konzentrieren. Die für die Projekte verfügbare Messausrüstung ist in Abb. 2 dargestellt.

Davos_Experiments

Abbildung 2: Alle oben dargestellten Sensoren werden dem Projekt über ein zentrales Datenportal zur Verfügung stehen. Das bedeutet, dass Sensorennetze unterschiedlicher Grössen gleichzeitig für die Datenverarbeitung in Echtzeit und für die direkte Übernahme in Modelle genutzt werden können.

Öffentlich verfügbare Sensordaten aus dem Projekt Swiss Experiment finden Sie hier.

Radar-Daten aus Davos finden Sie hier.

Ein Beispiel für die mögliche Nutzung der Datensammlung

Messanwendung 1

Für die Überprüfung und Weiterentwicklung von Triebschneeablagerungsmodellen müssen wir wissen, wo der Schnee fällt und welchen Transportmechanismen er ausgesetzt ist. Die Verteilung des Niederschlags liefert das Radar. Die meteorologischen Parameter stehen aus der Kombination von IMIS-Stationen, festen Wetterstationen und SensorScope-Stationen zur Verfügung, und die aktuellen Informationen über den vom Wind neu verteilten Schneemengen erhalten wir von Laser-Scannern. Aufgrund der unterschiedlichen Grössen der meteorologischen Messmittel stehen Überprüfungsdaten zur Verfügung, mit denen man die Messungen des dichten Netzes auf der Basis breiter angelegter Messungen und der Topographie verifizieren kann. Dies ist die Grundlage für das Projekt „SwissEx Science“.

Messanwendung 2

Die hochauflösenden Messungen der Schneetiefe, die mit Laser-Scannern am Wannengrat vorgenommen werden, stehen auch anderswo zur Verfügung. Das innovative an den Messungen am Wannengrat ist jedoch, dass sie routinemässig durchgeführt werden, so dass sich Zeitreihen erstellen lassen. Aus diesen Zeitreihen können wir nicht nur die Neuverteilung von Schnee erkennen, sondern auch die Entwicklung der Verteilung, wenn der Schnee schmilzt. In Verbindung mit der eingehenden Strahlung, Lysimetern, Schneewasseräquivalent-Messungen und den Abflussmessungen aus der darunter liegenden Abflussmessstation bieten diese Daten Schneehydrologen die einzigartige Möglichkeit, das Ansammeln von Wasser minutengenau zu messen.

Messanwendung 3

Präzise Messungen der Schneedecke und der Sonneneinstrahlung ermöglichen Pflanzenökologen, die Veränderungen der Biodiversität im kleinen Massstab auf der Grundlage der Dauer der Schneebedeckung zu betrachten.

Messanwendung 4

Die konstanten, hochauflösenden Messungen von Wetter- und Schneetiefeparametern liefern wertvolle Informationen für Lawinenforscher. Diese Informationen ergänzen die manuell vorgenommenen Messungen des Schneeprofils, die am Wannengrat vorgenommen werden und ermöglichen eine detaillierte Einschätzung der räumlichen und zeitlichen Stabilität der Schneedecke.

Messanwendung 5

Wo hoch auflösende Windfeldmessungen durchgeführt werden, lassen sich nicht nur Schneeverwehungen charakterisieren. Wissenschaftler am WSL/SLF und an der ETHZ, die Bodenerosion durch Wind untersuchen, werden diese Messungen auch nutzen können, um die Verteilung von Sand am Standort zu untersuchen.

Messanwendung 6

Die Zentralisierung dieser ganzen Messausrüstung liefert ausserdem eine Sammlung von Daten, die für die Entwicklung und Prüfung neuer Sensoren verwendet werden können. Das Radar, der Prototyp eines neuen energiesparenden Distrometers, ein neuer Anemometer und das Hydrosys-System gehören alle zu den Beispielen von neuen Sensorentwicklungen, denen diese dichte Messinfrastruktur zugute kommen wird.

Die oben erwähnten Messungen sind keine erschöpfende Aufzählung der Anwendungsbeispiele für die Messungen am Wannengrat. Zudem werden Messungen am Weissfluhjoch und am Dorfberg, die auch weiterhin regelmässig vom SLF durchgeführt werden, die Arbeiten im Bereich Schneeforschung und Sensorentwicklung unterstützen. All diese Daten werden in einer Infrastruktur zentralisiert, in der die Daten mühelos erforscht und unter den Standorten, in der Region Davos, in der Schweiz und darüber hinaus verglichen werden können.

Kontakt


www.swiss-experiment.ch

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Stichworte SwissEx, Swiss Experiment, EPFL, CCES, ETH, ETHZ, Sensorscope, TRAMM, BigLink, RECORD, Wannengrat, Microsoft, GSN, Extremes, Hydrosys