Rheinwiesen Deutz

Auch wenn in diesem Jahr bislang noch keine "Umwelt-Beobachtung" hier publiziert wurde, nutze ich die Apps des Smartphones durchaus schon gelegentlich.

Gestern hatte ich das Bedürfnis, mir ein ruhigeres, vor allem sonniges Plätzchen am Rhein zu suchen. Ich las dort tatsächlich etwas in der Wiese.

Gelegentlich ist die am oberen Hang nicht gemähte Wiese von blühenden Blumen durchsetzt. Einige habe ich heut per App "Flora Incognita" bestimmt:

>Jakobs-Greiskraut<

>Rüben-Kälberkropf<

>Gewöhnlicher Hornklee<

Die Bestimmtheit des Ergebnisses wurde jeweils mit > 87 % angegeben.

Oben unter den Bäumen gibt es auch Sitzbänke. Dort war es aber ziemlich windig.

Flora Incognita

Diese App habe ich schon etwas länger auf meinem Smartphone, aber im letzten Jahr noch gar nicht benutzt - und bisher auch nur wenig. Sie soll die am meisten benutzte Pflanzen-Bestimmungs-App in Deutschland sein, las ich irgendwo.

Auch diese App nutzt Künstliche Intelligenz, anders als BirdNET aber natürlich Fotos, die analysiert werden. Das gibt es auch für Vögel, nur wann bekomme ich schon mal einen Vogel so vor die Smartphone-Linse, dass ich ihn aufgrund des Fotos bestimmen kann - quasi nie, würde ich behaupten, denn unsere Stadttauben und den Schwan im Weiher muss ich natürlich nicht bestimmen.

Flora Incognita fordert unter Umständen mehrere Fotos von unterschiedlichen Teilen der Pflanze an, oft reicht aber auch ein Blatt-Foto, und manche Teile der Pflanze, etwa die Blüte, gibt es ja auch nicht immer zu sehen. 

Die Treffsicherheit der Bestimmung gibt die App in % an. Wenn man dieses Ergebnis speichern will, muss man einen Screenshot machen, denn von sich aus speichert die App nur den Pflanzennamen, das Foto, Datum und Ortsangabe. Die Ortsangabe sind Koordinaten. Sie stimmen auch dann, wenn man die App offline nutzt und die Bestimmung erst zu Hause durchführt.

Es gibt zusätzlich viele Informationen zur Pflanze, mit denen man versuchen kann zu ermitteln, ob das Ergebnis stimmt, bevor man es speichert.

Meine Ahnung von Pflanzen ist gering (war vor Jahren schon mal besser). Manchmal kann mich eine Bestimmung aber schon reizen, z.B. an der Kaimauer am Rheinau-Hafen, weil dort Spezialisten aus der nahezu senkrechten Wand wachsen:

>"Blauglockenbaum" sagt die App mit 96 % Wahrscheinlichkeit zu einer Blattbestimmung. Das ist ein ursprünglich mal chinesischer Neophyt mit Invasionspotenzial. Warum? Das kann schon das Foto erklären, wenn dieser bis zu 50 m hohe Baum aus einer Mauerritze wachsen kann.<

 Eine andere Pflanze, die noch viel häufiger aus der Kaimauer wächst, ist der "Fliederspeer", bestimmt mit 99 % Wahrscheinlichkeit:

>Auch der Fliederspeer, auch Sommerflieder oder Schmetterlingsflieder genannt, ist als invasiver Neophyt eingestuft.<

Lärmanalyse III - Ein Konzert am Rheinauhafen

Es fehlt mir an Zeit. Es ist bestimmt schon 10 Tage her, da kam ich zufällig im Rahmen meines täglichen 6.000-Schritte-am-Tag-Ziels am Hafenbecken vorbei, und es gastierte dort das Mitmach-Programm "Frau Höpker bittet zum Gesang".

Ich machte eine 10-Minuten Lärmmessung

>Die beiden folgenden Fotos zeigen meinen Standort<

Das ist wichtig, denn das Ergebnis einer Lärmmessung - unabhängig davon, ob sie richtig ist - wird logischerweise vom genauen Ort der Messung und der Entfernung von den Schallquellen bestimmt.

Das Ergebnis dieser Messung ergab einen Durchschnitt von 99 dB:

Bei 100 dB soll die Unbehaglichkeitsgrenze liegen, bei 120 dB die Schmerzgrenze. Also, falls man den Ergebnissen trauen sollte, lag am Ort der Messung (!) selbst das Maximum deutlich unterhalb der Schmerzgrenze. Das kann ich gefühlt bestätigen, die Lautstärke, die im Übrigen nicht nur durch Lautsprecher, sondern auch durch das Mitsingen und Beifall verursacht wurde, war ganz angenehm. Außerdem nehme ich ganz stark an, dass die Unbehaglichkeitsgrenze ziemlich viel mit der Art des Lärms zu tun hat. Es kann x-mal mehr nerven, wenn es x-mal leiser, aber subjektiv unangenehm ist.

Wie auch immer, diese Sing-Along-Konzerte der Dame erzeugen mehr Feeling, als ich je erwartet hätte. Es war aber auch ein schön warmer Sommerabend.

Mein Wohnumfeld - Die ruhigen Phasen

Wenn es ruhig ist, also keine Aktivität im Innenhof, keine laute Musik, keine sprechenden Personen auf den nächstgelegenen Balkons, keine Flugzeuge, erziele ich typischerweise "Quiet-Park"-Mittelwerte um 45 db bei einer 10-Minuten-Messung. 

Ich weiß nicht, wie der Mittelwert gebildet wird und schon gar nicht wie die App ihn berechnet. Bei einer 10-Minuten-Messung sind es aber sicherlich > 1.000 Werte, die verarbeitet werden.  

Einen Mittelwert um 45 dB habe ich auch bei offener Balkontür in der Küche, wenn es ruhig ist. Allein die kleine Uhr sorgt mit ihrem Ticken schon für regelmäßige kleine Spitzen > 40 dB. Sie machen die Lärmaufzeichnung "unruhig":

Größere Spitzen bis 55 dB hat dabei heute morgen eine landende Taube und ihr Gurren verursacht. Auch der Kühlschrank kann eine größere Spitze verursachen. 

Es ist jedenfalls schwierig und auch anstrengend, mit meinem Smartphone bei einer 10-Minuten-Messung bei geöffnetem Fenster oder auf dem Balkon einen Mittelwert < 40 dB zu erreichen und bei mir wohl nur in geeigneten Nachtstunden möglich. Die meisten Spitzen verursacht man dabei häufig selbst, wenn man das Smartphone in der Hand hat, etwa durch Bewegung oder wenn mal der Magen knurrt.

Heute Nacht habe ich im Schlafzimmer bei geöffnetem Fenster einen 10-Minuten-Mittelwert von 35 dB erzielt. Das ist schon sehr ruhig, die Spitzen habe ich meist selbst verursacht. 

Auf meinem Balkon konnte ich neulich nachts einen 10-Minuten-Mittelwert von 38 dB erzielen. Man hört noch etwas, beispielsweise fährt auf der Ringstraße manchmal ein Auto vorbei, vielleicht auch eine Straßenbahn und irgendwo kann immer mal etwas klappern, tangiert den Mittelwert aber wohl kaum.  

Wer meint, in der Natur könne man ruhigere Werte erzielen, könnte sich irren. Windstille wäre dabei sowieso vorauszusetzen.

Beispiele für lautes Wohnumfeld muss ich erst noch sammeln, das kann dauern.

Balkon – Vogel-Bestimmungen

Heute morgen auf meinem Balkon, ein ungewöhnliches, aufgeregtes Gezwitscher. 

Meine erst vor etwa 10 Tagen auf mein Smartphone geladene App „BirdNET“ weiß, welche Vogelarten das sind. „Weidenmeise“ hatte ich bisher noch nicht. Interessanterweise ist in unserem zugebauten Innenhof eine Weide der einzig sichtbare Baum: 

Die App nutzt Künstliche Intelligenz (KI) und analysiert Vogelstimmen. Auf dem Smartphone läuft ein Chromatogramm von rechts nach links über den Bildschirm:

>Screenshot. BirdNET gibt das Ergebnis in dieser Form nicht aus. Wenn man das Chromatogramm haben will, muss man direkt nach der Analyse einen Screenshot machen< 

Man kann das Chromatogramm anhalten, einen Abschnitt auswählen, der als Audio-Datei automatisch ausgeschnitten wird und kann diesen dann zur Analyse an den Server schicken. Der Server liefert dann innerhalb von Sekunden ein Ergebnis, das wie folgt auf dem Smartphone gespeichert wird:

>Screenshot. Die Ergebnis-Darstellung finde ich sehr gut gelungen. Man sieht anhand GPS-ermittelter Daten eine Karte, Datum, Uhrzeit, Ortsangabe, eine Audio-Datei, die abgespielt werden kann, und das Ergebnis der Analyse der knapp 9 Sekunden langen Audio-Datei mit einer Bewertung zur Treffsicherheit der Analyse. Die blauen Pfeile führen zu den jeweiligen wikipedia-Seiten. Wenn man das Ergebnis teilt, wird jedoch nur die Audio-Datei verschickt. Diese Beobachtungen mit Karte etc. - wie auf dem Screenshot gezeigt - werden App-intern gespeichert und sind abrufbar. Es ist ein Problem, dass sie im internen Speicher des Smartphones liegen und nicht exportiert werden können, denn internen Speicherplatz habe ich auf meinem über 4 Jahre alten Smartphone schon seit Langem kaum noch. Wenn man in der App den Cache löscht, sind alle Beobachtungen weg.<

Bestimmungs-Apps wie diese sind echt „digitale Meilensteine“ für interessierte Nicht-Ornithologen. Früher hatte man Vogel-Bestimmungsbücher wie „Was fliegt denn da?“, später auch Vogelstimmen-CD's. So ein Buch hatte ich schon in den 1980er Jahren angeschafft, eine 4-CD-Sammlung Vogelstimmen Mitte der 1990er Jahre. Beides habe ich eher selten mal genutzt. 

Vorher in den letzten Tagen noch auf meinem Balkon akustisch als "sehr sicher" identifiziert: 

Amsel, Elster, Mauersegler, Ringeltaube, Saatkrähe, Singdrossel, Stieglitz. 

Das ist ein ökologisch verarmtes Spektrum in einem weitgehend zugebauten Innenstadt-Innenhof. Amsel und Singdrossel sind jene, die zurzeit manchmal noch nach 21:30 Uhr singen. Sie sind für mich anhand des Gesangs schwer zu unterscheiden. 

In der Efeu-Wand nisten wahrscheinlich mindestens Tauben (jene, die auch gerne mal auf meinem Balkon landen). Ich schätze, Elstern und Saatkrähen interessieren sich für deren Eier und leckere Jungvögel. Normalerweise sind sie eher selten hier im Innenhof. 

Morgens waren es heute noch 22 Grad auf dem Balkon. Aber heute wird ein heißer Tag. 31 Grad sind angesagt. Mein Zimmer-Thermometer zeigt gerade 29.4 Grad.

Lärmmessungen mit Smartphone

Auf meinem Smartphone gibt es eine Lärmmessdatei von Dezember 2018. Damals hatte ich mein MI-Smartphone noch ziemlich neu. Umweltanalytik, beispielsweise Lärm messen zu können, war ein wichtiger Grund, mir ein Smartphone zu kaufen. Die App "Schallmesser & Detektor" lud ich damals ziemlich schnell runter. Auf meinem Kanaren-Urlaub Anfang 2019 setzte ich sie häufiger ein. Danach geriet sie praktisch in Vergessenheit. 

Gestern habe ich allerdings mal wieder eine 10-minütige Lärmmessung gemacht, da ich mich gewitterbedingt etwas unterstellen musste. Ich war gegen 20 Uhr auf der Schönhauser Straße, nahe der Kreuzung zur Bonner Straße (Bayenthal). Der Screenshot zeigt das Endergebnis:

"Busy Traffic", im Schnitt 70 dB(A). 

Gestern, am Feiertag war gar nicht mal so viel los. Außerdem ist an der Kreuzung eine Ampel. Es gibt also immer lautere und leisere Phasen. Was man in der Mitte der Linie als "Gebirge" sieht, ist jedoch gar nicht Verkehr, sondern Gewittergegrummel. Eigentlich hätte ich gern einen richtigen Knall aufgezeichnet, aber es gab nur einen - und da hatte ich die App noch nicht an. 

Insgesamt ist zu dieser App zu sagen, dass man gut Geräusche messen und aufzeichnen kann. Für ein Standortprofil ist sie weniger geeignet, denn man kann die Audio-Datei zwar speichern, aber das Bild nicht. Man kann am Ende der Aufzeichnung natürlich - wie hier geschehen - einen Screenshot machen, aber er zeigt nur das Endergebnis in Zahlen, die Zeitdauer der Aufnahme (10:14 min) und die letzten 20 Sekunden der Aufzeichnung. Das bedeutet, dass man optisch zwar ein Gewittergrummeln erfassen kann, aber nicht die Dynamik einer Kreuzung, weil hierfür eine mehrminütige optische Anzeige erforderlich wäre. 

Um die Vertrauenswürdigkeit der Lärm-Messergebnisse von Smartphones ist es schlecht bestellt. Ursächlich führt man das darauf zurück, dass sie nicht für Lärmmessungen konzipiert sind, sondern die Mikrophone Sprache verständlich machen sollen. Die Apps wiederum werden nicht für ein bestimmtes Smartphone konzipiert, sondern sollen auf unterschiedlichen Modellen laufen, die ihrerseits natürlich unterschiedliche, eingebaute Mikrophone haben. Man vermutet daher auch, dass iPhones bessere Ergebnisse liefern können als Android-Geräte, da deren Apps für deutlich weniger Geräte- und Mikrophonmodelle konzipiert werden.