Quantified Trees - Intelligente Bewässerungsvorhersage für Stadtbäume

Vor allem in Städten sind Bäume von den Folgen des Klimawandels stark betroffen. Die Standorte sind hier besonders heiß und trocken, Wurzeln haben wenig Platz sich auszubreiten, Versiegelung und Verdichtung erschweren die Infiltration von Regenwasser in den Boden. Die Folge: Wassermangel und Hitzestress lassen Blätter austrocknen, erhöhen die Anfälligkeit für Krankheiten oder Schädlinge und führen schlimmstenfalls dazu, dass Bäume reihenweise absterben.

Mit dem Projekt Quantified Trees (kurz: QTrees) wirken die Technologiestiftung Berlin und die Birds on Mars GmbH gemeinsam mit dem Grünflächenamt Berlin-Mitte als Projektpartner dem Baumsterben entgegen. Sie entwickeln ein Vorhersagesystem, welches mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (KI) gefährdete Berliner Stadtbäume identifiziert, damit sie rechtzeitig gegossen werden können. Dazu werden unter anderem Daten zum Wetter, zu den Bäumen, zum Standort und zum Boden genutzt.

QTrees entwickelt zwei interaktive Plattformen, die es nicht nur der öffentlichen Verwaltung, sondern auch der Zivilgesellschaft ermöglichen, gefährdete Bäume bestmöglich zu bewässern. Um für jeden Baum bedarfsgerechte Gießempfehlungen auszusprechen, werden auch die dynamischen Wetterbedingungen des jeweiligen Standorts beachtet. Bereits bei der App-Entwicklung hat QTrees die Zivilgesellschaft eingebunden: Bei einem Workshop erarbeitete die interessierte Gieß-Community ein Ampelsystem, welches den Wasserbedarf anzeigt.

Wachstum und steigende Einwohnerzahlen verändern Städte wie Berlin viel schneller als ihre ländliche Umgebung. Die Gesundheitsbedingungen in Städten werden durch die aktuelle Veränderung des Klimas, beispielsweise durch längere und häufigere Hitzewellen, erschwert. Die räumlich stark heterogenen stadtklimatischen Faktoren, wie etwa Lufttemperatur und Starkregen, können von dem bestehenden Messnetz nicht erfasst werden.

Das Citizen-Science-Projekt Open Urban Climate Observatory (OpenUCO) ist eine Kooperation der Freien Universität Berlin und der Technischen Universität Berlin. Es ergänzt das bestehende wissenschaftliche Messnetz um Wetterbeobachtungen von Bürgerinnen und Bürgern. Dafür erhalten sie ein eigenes Messgerät „MESSI“ (Mein Eigenes Sub-Skalen Instrument). Die erfassten sehr hoch auflösenden Niederschlags- und Temperaturdaten stehen frei zur Verfügung. Methoden der künstlichen Intelligenz werden nicht nur in Form von maschinellem Lernen auf Lufttemperaturdaten angewendet, sondern es werden auch Modelle über lokale CO₂-Bilanzen entwickelt.

MESSI werden von Stadtbewohnerinnen und Stadtbewohnern überwiegend in Kleingärten aufgebaut und betrieben. Gemeinsam mit den Bürgerinnen und Bürgern werden wissenschaftliche Fragestellungen aufgesetzt und die gesammelten Daten ausgewertet und veröffentlicht. Weiterhin werden mit einem ko-kreativen Ansatz Anwendungen, wie zum Beispiel ein digitaler Gießassistent, entwickelt.