Feinstaubanalyse

Übersicht

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Themenfeld	Data Science, Datenanalyse, Feinstaubbelastung, epistemisches Programmieren
Autor	Nils Fitting, Sven Hüsing
Editiert am	24.7.2021
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Unterseiten	Modul Datensammlung Modul Einführung in die Feinstaubproblematik Module Datenanalyse

Einleitung

Auf dieser Seite wird das Unterrichtsprojekt "Feinstaubanalyse" dargestellt. Es handelt sich dabei um ein fächerverbindendes Projekt, das aus der Kooperation zwischen der Chemiedidaktik der TU Kaiserslautern (Projekt der Deutschen Telekom Stiftung: Die Zukunft des MINT-Lernens: Denkfabrik für Unterricht mit digitalen Medien) und dem ProDaBi-Projekt der Universität Paderborn entstanden.

Die vorliegende Lernumgebung liefert Arbeitsmaterialien zum Einstieg in die Feinstaubthematik und zur Untersuchung von lokalen Feinstaubbelastungen mithilfe der senseBox:edu. Schülerinnen und Schülern sollen im Sinne der socio-scientific issues mit aktuellen gesellschaftlichen Problemen und Herausforderungen konfrontiert werden und dabei in realen Kontexten ihre Problemlösefähigkeit und ihr naturwissenschaftliches Verständnis fördern. Dieser Bildungsprozess wird durch die Arbeit an realen Beispielen und mithilfe der senseBox:edu vorangetrieben.

Schülerinnen und Schülern soll es ermöglicht werden, sich selbstständig mit dem Thema Feinstaub auseinanderzusetzen, wobei durch unterschiedliche Kombination der Arbeitsmaterialien sowie der Sozialformen spannende Lernumgebungen für einen fächerübergreifenden Unterricht geschaffen werden sollen. Leitfrage soll dabei sein, was Feinstaub genau ist und welche Auswirkungen er auf uns Menschen besitzt. Dabei können die Materialien beispielsweise innerhalb eines offenen Lernangebots oder eines Lernzirkels angeboten werden. Auch klassischere Unterrichtsformen sind denkbar. Differenzierungsmöglichkeiten bietet das Lernangebot vor allem durch digitale Arbeitsblätter mit Lernhilfen, die für jede Einheit zur Verfügung stehen.

Ingesamt sollen die SuS bei diesem Projekt ihre eigene Umwelt genauer erkunden, indem sie die Feinstaubbelastung in ihrer Umgebung hinsichtlich eigener Forschungsfragen analysieren. Dabei lernen sie auf der einen Seite etwas über Feinstaub und die Feinstaubentwicklung in der eigenen Umwelt. Auf der anderen Seite "öffnen" sie jedoch auch die "Data-Science-Blackbox", indem sie mithilfe eines professionellen Tools eine eigene Datenanalyse mit selbst erhaltenen Feinstaubdaten erstellen.

Theoretischer Hintergrund

Im nachfolgenden Abschnitt werden die fachlichen Hintergründe der Lernumgebgung näher erläutert.

senseBox:edu

Die senseBox:edu ist ein Mikrocontroller, der selbstständig programmiert werden kann. Dazu stehen bereits vordefinierte Codeblöcke (Blockly) bereit. Der Mikrokontroller kann allerdings auch direkt programmiert werden. Der gesamte Inhalt (Mikrocontroller, einige Kabel und Sensoren) wird in einer praktischen Kunststoffbox aufbewahrt. Mehr zu lesen unter: https://sensebox.de/de/products-edu.html

*Anmerkung: Die Unterrichtsreihe lässt sich auch ohne die senseBox durchführen. Die Schüler*innen können dann nicht selbst Messwerte erheben, sondern müssen auf bestehende Messwerte zurückgreifen.

Feinstaub

Feinstaub ist ein Gemisch aus festen und flüssigen Partikeln in der Luft. Er wird abhängig von der Partikelgröße in unterschiedliche Gruppen eingeteilt. Unterschieden werden Partikel, die kleiner als 10 µm sind (PM 10) und ultrafeine Partikel mit einem Durchmesser von weniger als 2.5 µm (PM 2.5). Diese beiden Gruppen können auch mithilfe des Feinstaubsensors der senseBox:edu gemessen werden.

Übermäßige Feinstaubbelastungen sind ein menschengemachtes Problem: So entsteht Feinstaub vor allem durch Kraftfahrzeuge, Kraftwerke und Heizungen in Wohnhäusern. Er kann aber auch natürlichen Ursprungs sein, beispielsweise als Folge von Bodenerosionen. Vor allem in Städten ist der Straßenverkehr die dominierende Staubquelle. Dabei gelangt Feinstaub nicht nur aus Motoren, sondern auch durch Bremsen- und Reifenabrieb sowie durch die Aufwirbelung des Staubes von der Straßenoberfläche in die Luft. Auch die Landwirtschaft trägt einen großen Anteil zur Feinstaubbelastung bei.

Wie bereits erwähnt, unterscheidet man bei der ersten Charakterisierung von Feinstaub die Partikelgrößen PM 10 – Partikel, deren Durchmesser kleiner als 10 µm ist – und PM 2.5, Partikel, die einen Durchmesser von weniger als 2.5 µm haben.

Zusammensetzung

modifiziert nach: Institut für Hygiene und Umwelt & Staatliches Umweltamt Hamburg

Ausgehend von Messungen des Instituts für Hygiene und Umwelt und des Staatlichen Umweltamts Hamburg können die in dieser Untersuchung gewonnenen Daten als exemplarisch für die möglichen im Feinstaub enthaltenen Komponenten in Deutschland angenommen werden. Natürlich unterscheiden sich die Konzentrationen der einzelnen Bestandteile je nach Region und konkretem Ort.

Die im Folgenden aufgeführten Komponenten kristallisierten sich aus der Untersuchung als Hauptbestandteile des Feinstaubs heraus:

-      Elementarer Kohlenstoff (Ruß)

-      Organisches Material

-      Ammonium-, Sulfat- und Nitrationen

-      Chlorid-, Natrium- und Magnesiumionen

- Calcium- und Kaliumionen

Verursacher

Feinstaub kann einerseits natürlichen Ursprungs sein oder andererseits durch menschliches Handeln erzeugt werden. Stammen die Staubpartikel direkt aus der Quelle - zum Beispiel durch einen Verbrennungsprozess - nennt man sie primäre Feinstäube. Beispiele für primäre Partikel sind Flugasche, Ruß oder Seesalz. Als sekundäre Feinstäube bezeichnet man hingegen Partikel, die durch komplexe chemische Reaktionen in der Atmosphäre erst aus gasförmigen Substanzen – wie Schwefel- und Stickstoffoxiden, Ammoniak oder Kohlenwasserstoffen – entstehen. Unter die Bezeichnung sekundäre Partikel fallen zum Beispiel Ammoniumsulfat und andere organische Substanzen.

Wichtige vom Menschen verursachte, also anthropogene Feinstaubquellen sind Kraftfahrzeuge, Kraft- und Fernheizwerke, Abfallverbrennungsanlagen, Öfen und Heizungen in Wohnhäusern, Schüttgutumschlag, Tierhaltung sowie weitere Industrieprozesse. In Ballungsgebieten ist vor allem der Straßenverkehr eine bedeutende Feinstaubquelle. Außerdem ist eine weitere wichtige Quelle für Feinstaub die Landwirtschaft.

Als natürliche Quellen für Feinstaub sind Emissionen aus Vulkanen und Meeren, Bodenerosionen, Wald- und Buschfeuer sowie bestimmte biogene Aerosole wie Viren und Sporen von Bakterien und Pilzen und Pollen zu nennen.

modifiziert nach: Institut für Hygiene und Umwelt & Staatliches Umweltamt Hamburg

Interessant ist, dass nicht nur Kraftfahrzeugabgase einen Anteil an der durch Kraftfahrzeuge hervorgerufenen Emissionen haben, sondern vor allem auch Bremsen- und Reifenabrieb sowie Luftaufwirbelungen bedingt durch Straßenverkehr einen hohen Beitrag zur Feinstaubbelastung leisten. Das heißt, dass selbst wenn jegliche Mobilität im Straßenverkehr auf Elektromobilität umgestellt werden würde, immer noch eine starke Feinstaubbelastung – vor allem an viel befahrenen Straßen – messbar wäre.

Auch hervorzuheben ist der Anteil an der Feinstaubbelastung, der durch die Landwirtschaft verursacht wird. In Tierställen entsteht das Gas Ammoniak. Dieses entweicht aufgrund seiner geringen Dichte direkt in die Atmosphäre. Da es sich bei der Zersetzung von Kot und Urin bildet, wird es auch beim Austragen von Gülle zur Düngung von Feldern an die Umwelt abgegeben. Gerade in Massentierhaltungen werden große Mengen an Ammoniak freigesetzt.

Ammoniak ist ein sogenanntes Vorläufergas, das sekundäre anorganische Aerosole bildet: In der Atmosphäre reagiert Ammoniak mit anorganischen Stoffen wie Schwefel- oder Salpetersäure unter der Bildung von Salzen. Gerade in Westeuropa bilden Ammoniumnitrate aus der Reaktion von Ammoniak und Salpetersäure eine stark vertretene Feinstaubkomponente.

Gesundheitliche Auswirkungen

Laut Studien des Umweltbundesamts hängen die gesundheitlichen Auswirkungen von Feinstaub stark von der Partikelgröße ab. So werden Feinstaubpartikel der Größe PM 10 durch die Nasenhöhle aufgenommen und dringen bereits in tiefere Bereiche der Bronchien ein. Kleinere Partikel der Größe PM 2.5 können bis zu den tertiären Bronchien und Partikel der Größe von maximal einem Mikrometer können sogar bis zu den Lungenbläschen vordringen. Noch kleinere Partikel, mit einem Durchmesser von unter 0.1 µm, gelangen auch in den Blutkreislauf. Je kleiner die Partikelgröße, desto schädlicher ist die Belastung für den Menschen.

Die gesundheitlichen Folgen von Feinstaub für den Menschen erstrecken sich von Symptomen wie Schleimhautreizungen und lokalen Entzündungen im Rachen, der Luftröhre und den Bronchien bis hin zu schwerwiegenden Herz-Kreislauf-Erkrankungen oder Lungenkrebs. Infolgedessen kommt es in Gebieten mit extrem hoher Feinstaubbelastung zu einer deutlich geringeren Lebenserwartung.

Lernziele: Die SuS...

...sammeln Erkenntnisse im Bereich "Feinstaub":

• definieren den Begriff Feinstaub.
• nennen Verursacher von Feinstaub.
• beschreiben gesundheitliche Folgen einer hohen Feinstaubbelastung.
• führen eigene Messungen zur Bestimmung der Feinstaubbelastung durch.
• bewerten Ergebnisse lokaler Feinstaubmessungen in Hinblick auf den jeweiligen Standort.

...erhalten einen Einblick in "Data Science" und "Data Analysis":

• lernen ein erstes (exemplarisches) Data Science kennen, wobei die Schnittstellen Messinstrument, Daten und Daten im Kontext im Fokus stehen.
• lernen erste Data-Moves kennen.
• erlangen Grundkenntnisse im Umgang mit JupyterNotebook und Python.
• lernen Auswertungsmöglichkeiten und Darstellungsweisen großer Datenmengen kennen.
• lernen mit Computational Essays eine Art der nachvollziehbaren Darstellung komplexerer Datenanalysen kennen.
• können Erfahrungen in der datengetriebenen Analyse unserer Umwelt sammeln.
• reflektieren, wie Datenanalysen den (datengetriebenen) Blick auf die Welt und das eigene Verhalten beeinflussen können.
• lernen, gesammelte Daten und durchgeführte Datenanalysen im Kontext der Realwelt und deren Einflussfaktoren zu reflektieren.
• erfahren, dass Datenanalysen interessengeleitet sind und nicht eine reale Abbildung der Welt darstellen.

Falls die Sensebox von den SuS selbst programmiert wird:

• lernen Software und Hardware rund um Arduino als Beispiel für einen Platinencomputer kennen.
• machen erste Erfahrungen in der Programmierung von Arduinos.

Tipps zur Durchführung:

Das Projekt besteht aus mehreren Modulen, die sich auf die verschiedenen Aktivitäten rund um das Erstellen einer Feinstaubanalyse beziehen. Die Empfehlung ist, alle diese Modulbausteine durchzuführen, wobei ggf. die Reihenfolge getauschte werden kann. Für den Fall, dassdie Zeit zu knapp wird, können an einigen Stellen auch die Alternativen, die auf den jeweiligen Seiten zu sehen sind, durchgeführt werden. Beispielsweise können statt eigens erhobenen Daten auch bereits vorhandene Datensätze zur Analyse herangezogen werden. Dadurch würde man einige Unterrichtsstunden bei dem Modul Feinstaubanalyse/Modul Datensammlung einsparen - allerdings mit dem Nachteil, dass die SuS die Analysen nicht mit eigenen Datensätzen durchführen können.

Insgesamt sind für die Durchführung aller Module in etwa xy Unterrichtseinheiten á 45 min angedacht. Dabei ist zu beachten, dass die Durchführung des Online-Python-Kurses mit yx Unterrichtseinheiten einen großen Anteil daran hat. Sofern die SuS bereits erste Programmiererfahrungen mit Python gemacht haben, reicht eventuell auch eine kurze "Auffrischung" aus. Auch könnte es sinnvoll sein, die Python-Grundlagen bereits im Vorfeld zu behandeln, um die SuS so bereits im Vorfeld auf die Datenanalyse vorzubereiten. Im Allgemeinen sollten die SuS jedoch nicht gänzlich ohne Python-Vorerfahrung an die Datenauswertung gehen.

Überblick über die Projektmodulbausteine

Im folgenden werden die einzelnen Projektmodule in einer Tabelle dargestellt. Dabei erhalten Sie auch Informationen zum jeweiligen Thema, den benötigten Materialien und dem ungefähren Umfang. Durch einen Klick auf den Modulnamen gelangen Sie auf die Unterseite des jeweiligen Moduls, die viele weitere Informationen zur Durchführung des jeweiligen Moduls enthält.

Weitere Module: Auswirkungen, Verursacher, Was ist Feinstaub? ggf. "optional" dazuschreiben

Name Modulbaustein	Thema	Benötigtes Material	Umfang
M0: Einführung in die Feinstaubproblematik	Einführung des Begriffs "Feinstaub", Zusammensetzung, Verursacher, Gesundheitliche Folgen.	Arbeitsblätter, ggf. HyperDocs	3 - 4 Unterrichtseinheiten á 45 min
M2: Datensammlung	Sammeln von Feinstaubdaten in der eigenen Umwelt	Arduino (z.B. Sensebox) Feinstaubsensoren Arduino-Software	xy Unterrichtseinheiten á 45 min
M3: Datenanalyse
M4: Interpretation/ Schlussfolgerungen
M5: Ausblick

Weiterführende Links

Modul 2: Feinstaubanalyse/Modul Datensammlung (ca. ... Unterrichtsstunden)