KI-basierte Simulation des Einflusses von Flächennutzungsänderungen auf die städtische Luftqualität
| Autor: | Herold, Hendrik, Meiers, Thomas, Reuschenberg, David, Petry, Lisanne |
|---|---|
| Přispěvatelé: | Leibniz-Institut für ökologische Raumentwicklung e.V. |
| Rok vydání: | 2022 |
| Předmět: |
Städtebau
Raumplanung Landschaftsgestaltung Landscaping and area planning Luftqualität Sentinel 5p Raumplanung und Regionalforschung Area Development Planning Regional Research Flächennutzung Luftreinhaltung Stadtplanung Schadstoff Simulation künstliche Intelligenz area utilization air pollution control urban planning pollutant simulation artificial intelligence 20700 |
| Zdroj: | Flächennutzungsmonitoring XIV: Beiträge zu Flächenmanagement, Daten, Methoden und Analysen, 80, IÖR Schriften, 277-284, Dresdner Flächennutzungssymposium, 14 |
| Druh dokumentu: | Sammelwerksbeitrag<br />collection article |
| DOI: | 10.26084/14dfns-p028 |
| Popis: | Die Luftqualität hat sich in vielen europäischen Städten in den letzten Jahrzehnten verbessert. Doch auch wenn die derzeit noch gültigen gesetzlichen Grenzwerte zunehmend eingehalten werden, stellen die 2021 aktualisierten, deutlich strengeren Leitlinien der WHO zur Luftreinhaltung neue Herausforderungen dar. Neue Daten des Copernicus- Programms sowie innovative Modellierungsansätze ermöglichen hochaufgelöste Analysen der raumzeitlichen Verteilung von Luftschadstoffen. Mit Hilfe von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) können die amtlichen, jedoch nur punktuell gemessenen Luftschadstoffdaten mit aktuellen Satelliten-, Verkehrs-, Wetter- und Flächennutzungsdaten so kombiniert und analysiert werden, dass flächenhafte Prognosen der städtischen Luftqualität für die nächsten Tage möglich werden. Diese flächigen Vorhersagen können Kommunen u. a. bei der Planung von kurzfristigen Gegenmaßnahmen wie der temporären Verkehrsbeeinflussung unterstützen. Des Weiteren kann ein auf Basis von aktuellen Daten trainiertes KI-Model auf eine durch Planungsvarianten veränderte Flächennutzung angewendet werden. Damit lassen sich - ceteris paribus - vorab die Auswirkungen verschiedener Planungsvarianten auf die lokale Luftqualität simulieren. In diesem Beitrag werden die Möglichkeiten und Ergebnisse derartiger KI-basierter Simulationen anhand realer Planungsbeispiele aufgezeigt. |
| Databáze: | SSOAR – Social Science Open Access Repository |
| Externí odkaz: |
|