• NRW-Förderprojekt
• Gefördert durch das Ministerium für Landwirtschaft und Verbraucherschutz NRW (MLV)
• Laufzeit: 15.12.2021 - 30.06.2023

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Das Landesamt für Natur-, Umwelt- und Verbraucherschutz (LANUV) des Bundeslandes Nordrhein-Westfalen (NRW) stellt umfangreiche Grundwassermessdaten bezüglich Menge und Qualität als offene Daten bereit. Die landeseigenen Internet-Datenplattformen ELWAS und HygrisC sind zwar optimiert, die Daten zu finden und herunterzuladen, aber sie sind nicht leicht zu bedienen und bieten selbst nur sehr einge-schränkte Analysemöglichkeiten der raum- und zeitbezogenen Daten. Deshalb sollen im Projekt OpenHyPE ein erster Grundstock praxisorientierter Lehrmaterialien entwickelt werden, die beschreiben, wie man selbst eine Geodatenbank – OpenHyPE DB genannt – aufbauen kann, die dann mit den unter dem Namen OpenHgrisC bereitgestellten offenen Grundwasserdaten gefüllt wird.

Die OpenHyPE DB basiert auf ProstgreSQL/PostGIS und bildet das Zentrum eines Systems zur Analyse und Darstellung von Umweltdaten. Es wird beschrieben, wie das geographische Informationssystem QGIS sowie die Programmiersprache Python genutzt werden können, um die Daten zu selektieren, zu analysieren und in Form von Karten oder Zeitreihen darzustellen. Alle verwendeten Software-Produkte sind „Free and Open Source Software“ (FOSS). Das offene Lehrmaterial wird als „Open Educational Resource“ (OER) veröffentlicht und richtet sich aufgrund des abgestuften Schwierigkeits-grads sowohl an Studierende als auch Schülerinnen und Schüler des Landes Nordrhein-Westfalen und darüber hinaus. Die initiale Anschubfinanzierung des OpenHyPE-Projekts soll dazu genutzt werden, den wertvollen Umweltdatenbestand des Landes bei jungen Menschen bekannter zu machen und durch die Verbindung von Umweltwissenschaften mit Informatik einen Beitrag zur interdisziplinären MINT-Förderung allgemein sowie zur Bildung für nachhaltige Entwicklung (BNE) im Besonderen zu leisten.

Das Land Nordrhein-Westfalen (NRW) betreibt über das LANUV umfassende und professionelle Messnetze zur Erfassung von Umweltdaten. Im Rahmen von Open.NRW und angetrieben durch die INSPIRE-Direktive der Europäischen Union sowie weitere Direktiven wie zum Beispiel die EU-Wasserrahmenrichtlinie (WRRL) werden vom Land NRW umfangreiche Daten-Produkte offen zugänglich und frei nutzbar auf verschiedenen Plattformen zur Verfügung gestellt (Free and Open Data).

Das Land NRW ist in Deutschland ein Vorreiter bei der Bereitstellung von offenen und (kosten)freien Geodaten. Diese Daten sind ein wahrer Schatz und bilden die Grundlage für potentiell massiven Erkenntnisgewinn im Bereich Umwelt- und Naturschutz. Trotzdem scheint es so zu sein, dass nur ein vergleichsweise kleiner Personenkreis dieses Potential wirklich nutzt. Deshalb hat sich das Projekt OpenHyPE zur Aufgabe gemacht, diesen Datenbestand in die Hochschullehre einzubauen und entsprechendes frei zugängliches Lehrmaterial zu entwickeln, dass nicht nur von Studierenden sondern auch zum Teil von Schülerinnen und Schülern genutzt werden kann, um die Grundzüge der Umweltdatenverarbeitung zu lernen. Die Anschubfinanzierung soll genutzt werden, um erste Schritte der Entwicklung solchen Training-Materials umzusetzen.

Wir verfolgen dabei das Paradigma des „Problem based learning“: Die notwendigen Kenntnisse und Fähigkeiten werden anhand einer konkreten gesellschaftlich relevanten Problemstellung identifiziert und vermittelt. Die Lösung der als bedeutsam erkannten Fragestellung ist die Motivation für das Lernen.

Am Anfang wollen wir das Material anhand des Problemfelds „Grundwasserschutz“ entwickeln. Das Ministerium für Umwelt, Landwirtschaft, Natur- und Verbraucherschutz NRW (MULNV) betreibt über den „Landesbetrieb Information und Technik Nordrhein-Westfalen“ (IT.NRW) ein eigenes wasserbezogenes Datenportal namens ELWAS-WEB. Darin werden auch Daten der landesweiten Grundwasserdatenbank HygrisC vorgehalten. ELWAS und HygrisC bieten Außenstehenden nur eingeschränkte Möglichkeiten der explorativen Datenanalyse. Aus Sicht des Usability Engineering, das sich mit der Anwenderfreundlichkeit technischer Systeme befasst, sind hinsichtlich der Benutzbarkeit sowie der Datenanalyse-Möglichkeiten Verbesserungen wünschenswert, denn gerade die explorative Datenanalyse und das Data Mining helfen, Strukturen und Zusammenhänge zwischen den Daten zu erkennen. ELWAS und HygrisC sind deshalb nur bedingt geeignet, Grundlagen der Umweltdatenanalyse zu vermitteln, können aber im Unterricht als Begleitmaterial einfließen.

Auf dem Portal OpenGeodata.NRW werden umfangreiche Daten mit Raumbezug – auch Geodaten genannt – zur Verfügung gestellt, die oft einen Zeitbezug haben, wie z.B. Landnutzungsänderungen oder Messdatenreihen zur Wasserqualität. Dort liegen auch Auszüge der HygrisC-Grundwasser-Datenbank des Landes NRW, die unter dem Namen OpenHygrisC veröffentlicht werden. Diese Grundwasserdaten können in idealer Weise als Grundlage zum Aufbau einer eigenen Umweltdatenbank dienen, anhand derer die Lernenden Konzepte des Datenmanagements und der Datenanalyse kennenlernen.

Folgende Komponenten sollen realisiert werden:

• Entwicklung der OpenHyPE Geodatenbank auf Basis von PostgreSQL/PostGIS zur Verwaltung raum- und zeitbezogener Daten zu Grundwasserqualität und -menge
• Problembezogenes freies Online-Kursmaterial (OER), Tutorials, Video-Tutorials, Anleitungen, Programm-Code, unter Verwendung von Free and Open Source Software (FOSS):
  • Vorstellung des Landesamts für Natur, Umwelt- und Verbraucherschutz (LANUV)
  • Einführung in den Grundwasserschutz
  • Einführung in das Geographische Informationssystem QGIS
  • Einführung in die relationale Datenbank PostgreSQL und die Abfragesprache SQL
  • Einführung in die Geodatenbank-Erweiterung PostGIS
  • Einführung in die Verarbeitung von Geodaten mit der Programmiersprache Python
  • Installation des OpenHyPE Datenbank-Managementsystems
  • Diskussion des Datenmodells und Hochladen der OpenHygrisC-Daten des LANUV
  • Automatisches Erstellen von Diagrammen zu Zeitreihen der Wasserqualität
  • Automatisches Erstellen von Karten zur Grundwasserchemie
  • Erstellen einfacher Dashboards mit interaktiven Online-Grafiken und -Karten
  • Einführung in Data Mining (Deskriptive Statistik, Suchen nach Zusammenhängen)