Environmental monitoring and Data Analysis (Wahl Ökologie/Umweltmanagement) - Cheatsheet.pdf

Überwachung von Luftqualität und Emissionen

Definition:

Überwachung von Luftqualität und Emissionen umfasst die Messung und Analyse von Schadstoffen und anderen relevanten Parametern in der Atmosphäre zum Schutz der Umwelt und menschlichen Gesundheit.

Details:

• Parameter: Feinstaub (PM10, PM2.5), Stickoxide (NOx), Schwefeldioxid (SO2), Ozon (O3), Kohlenmonoxid (CO)
• Messmethoden: Stationäre Luftmessstationen, mobile Messgeräte, Fernerkundung
• Analysemethoden: Gravimetrie, UV-Fluoreszenz, IR-Spektroskopie, chemische Ionisation
• Regelungen: EU-Richtlinien, nationale Gesetze, WHO-Grenzwerte
• Formel Beispiel: Konzentration \textbf{\textit{C}} (μg/m³)
• Ziel: Einhaltung der Luftqualitätsstandards, Identifikation von Emissionsquellen, Umsetzung von Maßnahmen zur Emissionsminderung

Wasserqualitätsanalysen und Hydrologie

Definition:

Analyse von Wasserproben zur Bestimmung physikalischer, chemischer, biologischer Parameter; Untersuchung der Gewässerdynamik.

Details:

• Kernparameter: Temperatur, pH-Wert, Leitfähigkeit, gelöster Sauerstoff.
• Chemische Analysen: Nährstoffe (N, P), Schwermetalle, organische Schadstoffe.
• Biologische Indikatoren: Algen, Makrozoobenthos, Bakterien.
• Hydrologische Messgrößen: Abfluss, Wassergeschwindigkeit, Pegelstand.
• Instrumente: Spektrometer, Elektroden, Probenehmer.
• Datenanalyse: Zeitreihen, statistische Auswertung, GIS-Integration.
• Gesetzliche Rahmenbedingungen: EU-Wasserrahmenrichtlinie, Trinkwasserverordnung.

Deskriptive und inferenzielle Statistiken

Definition:

Deskriptive und inferenzielle Statistiken sind zentrale Werkzeuge zur Analyse und Interpretation von Umweltdaten.

Details:

• Deskriptive Statistik: Zusammenfassen von Daten, z.B. Mittelwert (\textit{mean}), Median, Standardabweichung (\textit{standard deviation}).
• Häufigkeitsverteilungen: Histogramme, Boxplots.
• Maße der zentralen Tendenz und Streuung.
• Inferentielle Statistik: Rückschlüsse auf Populationen aus Stichproben.
• Hypothesentests, Konfidenzintervalle (\textit{confidence intervals}).
• Verwendung von p-Werten (\textit{p-values}) und Teststatistiken zur Hypothesenbewertung.
• Beispiel: Mittelwertvergleich zweier Stichproben – t-Test (\textit{t-test}).

Multivariate Analysemethoden

Definition:

Techniken zur Analyse von Datensätzen mit mehreren Variablen, um komplexe Beziehungen und Muster zu identifizieren.

Details:

• Hauptkomponentenanalyse (PCA): Reduziert Dimensionalität, Maximierung der Varianz
• Kanonische Korrelationsanalyse (CCA): Analysiert Beziehungen zwischen zwei Datensätzen
• Clusteranalyse: Gruppiert ähnliche Datenpunkte
• Diskriminanzanalyse: Kategorisiert Datenpunkte basierend auf unabhängigen Variablen
• Lineare Regression: Beziehungsmodell zwischen abhängiger und unabhängiger Variablen
• Formeln: PCA:

Einsatz von Sensoren und Fernerkundung

Definition:

Verwendung von Sensortechnologien und Fernerkundungsmethoden zur Überwachung und Analyse von Umweltparametern.

Details:

• Sensoren liefern physikalische Daten (z.B. Temperatur, Feuchtigkeit).
• Fernerkundung: Satellitenbilder, Drohnenbilder, Spektralsensoren.
• Analyse der Daten mittels spezialisierter Software.
• Anwendungen: Klimaforschung, Forstwirtschaft, Gewässerschutz.
• Beispiele: NDVI für Vegetationsindex, LIDAR für topographische Daten.

Verwendung von Software wie R und Python

Definition:

Verwendung von Software wie R und Python für Datenanalyse und Modellierung in der Umweltüberwachung

Details:

• R: hohe Leistung bei statistischer Analyse und Visualisierung
• Python: vielseitig, unterstützt maschinelles Lernen und Geodatenanalyse
• Datenimport/-export: \texttt{pandas}, \texttt{readr}
• Visualisierung: \texttt{ggplot2}, \texttt{matplotlib}, \texttt{seaborn}
• Statistische Tests: \texttt{scipy.stats}, \texttt{statsmodels}
• Geodaten: \texttt{GeoPandas}, \texttt{sf}
• Machine Learning: \texttt{scikit-learn}, \texttt{TensorFlow}

Probenahmetechniken für Pflanzen und Tiere

Definition:

Techniken zur systematischen Erfassung und Analyse von Pflanzen- und Tierproben in ihrem natürlichen Lebensraum

Details:

• Randomisierte Stichprobenauswahl zur Minimierung von Verzerrungen
• Quadrat-Methode für pflanzliche Proben: Fläche in kleinere Zonen aufteilen und systematisch untersuchen
• Transekt-Methode: Lineare Abschnitte festlegen und entlang dieser Proben entnehmen
• Fallensysteme für Tiere: Bodengruben, Käfigfallen, Flug-Barrierefallen
• Anwendung von Markierungs- und Rückfangmethoden (\textit{Capture-Recapture}) für Populationsschätzung
• Verwendung standardisierter Protokolle zur Datenerhebung und Konsistenzsicherung

Langfristige Überwachung von Gewässerökosystemen

Definition:

Überwachung der Wasserqualität, Biodiversität und ökologischen Prozesse über lange Zeiträume zur Bewertung und Schutz von Gewässerökosystemen.

Details:

• Ziele: Erkennung von Umweltveränderungen, Schutz und Sanierung, Einhaltung von Umweltauflagen
• Parameter: physikalisch-chemische Eigenschaften (pH-Wert, Temperatur, Leitfähigkeit), biologische Indikatoren (Makroinvertebraten, Phytoplankton), hydrologische Daten
• Methoden: Probennahme, automatische Sensoren, Fernerkundung, Modellierung
• Wichtige Gesetze: Wasserrahmenrichtlinie (WRRL), nationale Wassergesetze
• Statistik und Datenanalyse: Langzeittrendanalysen, Zeitreihenanalyse, multivariate Analysen