Das Projekt befasst sich mit der datengetriebenen Modellierung urbaner Luftschadstoffkonzentrationen (NO, NO\u2082, O\u2083, PM\u2082.\u2085, PM\u2081\u2080) unter Verwendung von Machine-Learning-Methoden. Auf Basis mehrj\u00e4hriger Beobachtungsdaten werden zeitliche Muster der Schadstoffbelastung analysiert und in Abh\u00e4ngigkeit von meteorologischen, verkehrsbezogenen und zeitlichen Einflussgr\u00f6\u00dfen modelliert. Ein besonderer Fokus liegt auf der realistischen Abbildung von Tages- und Jahreszyklen sowie der Bewertung der Modellg\u00fcte anhand etablierter statistischer Kenngr\u00f6\u00dfen.<\/p>\n
Ein zentrales Ziel des Projekts ist die Untersuchung der r\u00e4umlichen Generalisierungsf\u00e4higkeit solcher Modelle. Dabei wird analysiert, inwieweit das Konzentrationsverhalten einzelner Messstationen ausschlie\u00dflich auf Grundlage von Informationen aus anderen Stationen des Messnetzes sowie externer Pr\u00e4diktoren vorhergesagt werden kann. Dieser Ansatz erm\u00f6glicht eine effiziente Bewertung der r\u00e4umlichen Vorhersagef\u00e4higkeit datenbasierter Modelle und stellt eine kosteng\u00fcnstige Erg\u00e4nzung zu rechenintensiven deterministischen Luftqualit\u00e4tsmodellen dar.<\/p>\n
Das Projekt tr\u00e4gt zur Weiterentwicklung methodischer Ans\u00e4tze in der urbanen Luftqualit\u00e4tsforschung bei und unterst\u00fctzt die Bewertung zuk\u00fcnftiger Anforderungen an hochaufgel\u00f6ste Luftqualit\u00e4tsinformationen im Kontext versch\u00e4rfter regulatorischer Rahmenbedingungen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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