EcoTwin - Digitaler Zwilling urbaner Grünflächen

Zielsetzung

Das Forschungsprojekt EcoTwin hat das Ziel, private und öffentliche Grünflächen datenbasiert und standortangepasst zu nutzen, um die Folgen des Klimawandels abzuschwächen. Der digitale Zwilling urbaner Grünflächen ermöglicht es regionalen Umwelt- und Grünflächenämtern sowie Klimamanagern, praxisnahe Anpassungsmaßnahmen basierend auf spezifischen Standorteigenschaften umzusetzen. Durch partizipative Formate werden Bürger in diesen Transformationsprozess eingebunden und können ebenfalls auf ihren privaten Grünflächen beitragen. Die gebündelten Umweltdaten sollen Entscheidungsträger dabei unterstützen, die Ökosystemleistungen der Grünflächen effektiv zu nutzen und zu stärken.

Herausforderung

Zwei globale Megatrends – die zunehmende Urbanisierung und der Klimawandel – führen zu einer sich gegenseitig verstärkenden Belastungssituation. Sowohl die Zunahme von Hitzeperioden und extremer Trockenheit als auch die von Stark- und Dauerregen ausgehenden Gefahren können nicht ohne ein nachhaltiges Flächenmanagement abgewehrt werden. Urbanen Grünflächen kommt hierbei eine zentrale Rolle zu, da sie neben Kühl- und Wasserspeicherfunktionen auch die Artenvielfalt fördern und das Wohlbefinden der Menschen steigern. Ein Großteil der unversiegelten Siedlungs- und Verkehrsflächen könnte durch gezielte Maßnahmen zur Klimavorsorge beitragen. In welchem Ausmaß die Funktionen der urbanen Grünflächen (Ökosystemleistungen) erbracht werden können, hängt maßgeblich von den Standorteigenschaften der Flächen ab.

Methode

In Nordrhein-Westfalen ist die Datengrundlage für Maßnahmen zur Klima- und Katastrophenvorsorge ausgezeichnet. Neben einer Vielzahl frei zugänglicher Umweltdatenbanken sind in den letzten Jahren kostengünstige und leistungsstarke Umweltsensoren entwickelt worden, die standortspezifische und tagesaktuelle Daten erfassen. Es mangelt demzufolge nicht an Daten bzw. Techniken, um relevante Umweltdaten zu erheben, sondern an der Aufbereitung, Interpretation und Visualisierung der Daten, um konkrete Klimaanpassungs-Maßnahmen vor Ort umzusetzen. Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) können helfen, große Datenmengen für spezifische Zielgruppen aufzubereiten und Vorhersagen über zukünftige Entwicklungen zu treffen. Ziel des Projekts ist es daher, verfügbare Umweltdaten in einem „digitalen Zwilling“ urbaner Grünflächen zu verknüpfen und diesen den Entscheidungsträgern zur Verfügung zu stellen.

Digitaler Zwilling

Für eine klimaresiliente Nutzung urbaner Grünflächen ist es entscheidend, verfügbare Umweltdaten aus unterschiedlichen Quellen zu bündeln und in praxisnahe Handlungskonzepte zu übersetzen. Ziel des Projekts ist die Ergänzung bestehender Datenbanken durch Sensordaten, die über API-Schnittstellen zielgruppenspezifisch aufbereitet werden. Der digitale Zwilling urbaner Grünflächen bildet die Grundlage für umwelt- und klimaangepasste Maßnahmen.

• Sensorentwicklung und Datenerfassung: Neue Sensoren zur Feuchtemessung im Boden sollen veränderliche Daten erfassen, die eine erweiterte Nutzung des digitalen Zwillings ermöglichen. Diese Sensoren müssen autark arbeiten und eine Infrastruktur zur Datenübertragung aufbauen. Ein Schwerpunkt liegt auf der Erfassung des Feuchteprofils im Boden, um konkrete Handlungsoptionen abzuleiten.
   

• Informationsmodellierung und KI-basierte Suchalgorithmen:  Der digitale Zwilling, ein Konzept aus der Industrie 4.0, ermöglicht die digitale Abbildung von Objekten und Prozessen, wodurch die Optimierung und Automatisierung von Wertschöpfungsketten erleichtert wird. Dieses Prinzip lässt sich auch auf urbane Grünflächen übertragen, wo bisher keine vergleichbaren digitalen Modelle existieren. Durch die Entwicklung eines digitalen Zwillings für städtische Grünflächen wird ein zentraler Zugang zu allen relevanten Informationen geschaffen, was die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen vereinfacht und manuelle Aufwände reduziert. Dies vereinfacht die Entwicklung von innovativen Anwendungen und Vorhersagemodellen, die beispielsweise den Wasserbedarf von Pflanzen prognostizieren können.
   

• Datenauswertung und Textautomation (NLP): Im Projekt werden einfache Visualisierungskonzepte und intelligente Managementfunktionen entwickelt, die es Anwendern ermöglichen, gezielt Grünflächen zu identifizieren, die aktuell bewässert werden müssen. Dies basiert auf den Informationen des digitalen Zwillings, der automatisiert ausgewertet und durch intelligente Suchfunktionen unterstützt wird. Durch den Einsatz von Algorithmen zur Sprachverarbeitung (Natural Language Processing) können Nutzer ihre Anfragen in natürlicher Sprache formulieren, und das System liefert die relevanten Informationen. Die Kombination aus digitalem Zwilling und Künstlicher Intelligenz ermöglicht ein intuitives, effektives und nachhaltiges Management von urbanen Grünflächen. Dies vereinfacht zudem die Entwicklung von Vorhersagemodellen, die den Wasserbedarf von Pflanzen prognostizieren und eine bedarfsgerechte Bewässerung sicherstellen.
   

Der digitale Zwilling in Kombination mit KI-Technologien bildet die Basis für ein intuitives Management urbaner Grünflächen und trägt zur Stärkung der Klimaresilienz in den Zielregionen bei.

Kommunikationsstrategien und Bildungsmaßnahmen

Das Projekt setzt auf umfassende Kommunikationsstrategien und Bildungsmaßnahmen, um das Bewusstsein für Nachhaltigkeit zu stärken. Neben der Nutzung von Social Media zur Informationsverbreitung und zum Feedbackeinholen, werden gezielte Veranstaltungen und Workshops in Nordrhein-Westfalen sowie in den benachbarten Regionen wie den Niederlanden und Belgien durchgeführt. Diese grenzüberschreitenden Aktivitäten fördern den interregionalen Austausch und stärken die Zusammenarbeit über Ländergrenzen hinweg.

Arbeitspakete und Reallabor

Die Arbeitspakete des Projekts sind eng miteinander verknüpft:
 

• AP-1 befasst sich mit der Koordination, der Bewertung von Ökosystemleistungen und der Entwicklung von Textautomatisierung für Handlungsempfehlungen.
• AP-2 konzentriert sich auf die technische Infrastruktur für die Datenerfassung, einschließlich der Entwicklung und Vernetzung von Sensoren.
• AP-3 baut die digitale und cloudbasierte Infrastruktur auf, erstellt den digitalen Zwilling und implementiert KI-basierte Suchalgorithmen und Benutzeroberflächen.

Reallabor und Praxistest der digitalen Zwillingstechnologien

Das Reallabor bildet das Herzstück des Projekts und ermöglicht die praxisnahe Erprobung der Technologien des digitalen Zwillings für urbane Grünflächen. Im Reallabor werden innovative Lösungen unter realen Bedingungen getestet, um deren Nutzen und Funktionalität zu evaluieren. Von Beginn an werden die relevanten Nutzergruppen, insbesondere Klimamanager und Grünflächenämter, aktiv in den Prozess integriert. Durch gezielte Schulungen und Veranstaltungen lernen sie, wie sie die neuen Technologien effektiv nutzen können, um ihre Arbeitsabläufe zu optimieren und von der Automatisierung zu profitieren.

In der Entwicklungsphase werden die Bedürfnisse und Anforderungen der Nutzer gesammelt, während in der Implementierungsphase spezifische Anwendungsszenarien getestet werden. Die Informationsphase folgt, in der die gesammelten Erkenntnisse aufbereitet und weitergegeben werden. Bei erfolgreicher Umsetzung der Pilotprojekte werden die Ergebnisse durch Workshops, Schulungen und Wissenstransfer-Formate wie Kurzvideos in sozialen Medien verbreitet. Diese Maßnahmen zielen darauf ab, sowohl die direkt Beteiligten als auch andere Städte und Bürger in NRW über die Vorteile des digitalen Zwillings und der Ökosystemdienstleistungen zu informieren.

Langfristig strebt das Projekt an, durch die erfolgreiche Implementierung und Verbreitung der Ergebnisse die Wettbewerbsfähigkeit und Attraktivität der Region zu stärken. Indem das Projekt Wissen und Best Practices teilt, wird ein breiteres Verständnis für die Vorteile und Potenziale des digitalen Zwillings gefördert, was zu einer besseren Anpassung an die Herausforderungen des urbanen Raums beiträgt.