Datenanalyse in der Umweltwissenschaft: Ein Beispiel

Zukunftsperspektiven in der Wissenschaft

Einführung

Die Datenanalyse hat in der Umweltwissenschaft in den letzten Jahren immer mehr an Bedeutung gewonnen. Die Datenflut, die durch Sensoren und Überwachungssysteme generiert wird, bietet ein enormes Potential für die Umweltforschung. Die Analyse dieser Daten liefert wertvolle Informationen über Umweltprozesse, Umweltbelastungen und ihre Folgen. In diesem Artikel soll anhand eines Beispiels gezeigt werden, wie Datenanalyse in der Umweltwissenschaft funktioniert und welche Erkenntnisse durch diese gewonnen werden können.

Das Beispiel

Unser Beispiel beschäftigt sich mit der Analyse von Daten, die von einem Wasserqualitätssensor in einem Fluss gesammelt wurden. Der Sensor misst die Temperatur, den pH-Wert, den Sauerstoffgehalt und weitere Parameter des Wassers in regelmäßigen Abständen. Wir haben nun die Aufgabe, aus diesen Daten wertvolle Informationen über den Zustand des Flusses und mögliche Umweltbelastungen zu gewinnen.

Datenbereinigung

Der erste Schritt bei der Datenanalyse ist die Bereinigung der Daten. Dabei werden Ausreißer und fehlerhafte Daten entfernt, um eine saubere Datenbasis zu erhalten. Im Falle unseres Beispiels haben wir mehrere Ausreißer im pH-Wert gefunden, die auf Messfehler zurückzuführen sind. Diese wurden entfernt, um eine einheitliche Datenbasis zu erhalten.

Deskriptive Statistik

Nach der Bereinigung der Daten können wir nun deskriptive Statistik anwenden, um grundlegende Informationen über die Daten zu erhalten. Wir haben den Mittelwert, die Standardabweichung und den Median der einzelnen Parameter des Wassers berechnet. Dabei haben wir festgestellt, dass der Sauerstoffgehalt im Wasser an manchen Stellen entlang des Flusses unter dem kritischen Minimum liegt. Dies könnte auf eine Umweltbelastung hinweisen.

Mehrdimensionale Analyse

Um ein umfassenderes Bild der Daten zu erhalten, haben wir eine mehrdimensionale Analyse durchgeführt. Dabei wurden die Daten in einem multidimensionalen Raum dargestellt und mithilfe von Clustering-Methoden in Gruppen eingeteilt. Dabei haben wir festgestellt, dass die Wasserproben an einigen Stellen des Flusses in einer separaten Gruppe liegen. Diese Gruppe weist auffällig hohe Konzentrationen von Schwermetallen auf, was auf eine lokale Umweltbelastung hindeuten könnte.

Zeitreihenanalyse

Um mögliche langfristige Trends in den Daten zu erkennen, haben wir eine Zeitreihenanalyse durchgeführt. Dabei haben wir den Verlauf der einzelnen Parameter über einen Zeitraum von mehreren Jahren betrachtet. Hierbei haben wir festgestellt, dass sich der Sauerstoffgehalt im Wasser im Laufe der Zeit verringert hat. Dies könnte ein Hinweis auf eine zunehmende Belastung des Flusses sein.

Zusammenfassung

Mithilfe von Datenanalyse konnten wir wertvolle Informationen über den Zustand des Flusses gewinnen. Wir haben festgestellt, dass an einigen Stellen des Flusses eine erhöhte Konzentration von Schwermetallen vorliegt und der Sauerstoffgehalt im Wasser abgenommen hat. Unsere Ergebnisse könnten dazu beitragen, Umweltbelastungen zu identifizieren und geeignete Maßnahmen zur Verbesserung der Wasserqualität zu ergreifen.