Data Science Deep Dive

#12: Use Case - Luftschadstoffprognose für Berlin


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In dieser Episode berichten wir über ein aktuelles Projekt für die Senatsverwaltung für Umwelt, Mobilität, Verbraucher- und Klimaschutz (SenUMVK). Hierbei geht es um die Vorhersage der Luftschadstoffbelastung (NO2, PM2.5, PM10) in Berlin. Auf einem 50 x 50m Raster über Berlin erstellen wir für jede Zelle stündliche Prognosen für jeden der 3 Schadstoffe. Wir erzählen euch etwas über die zugrunde liegenden Daten und den Modellierungsansatz und berichten über Lessons Learned in diesem Projekt.

Artikel auf der Seite des übergeordneten eUVM-Projektes:

https://testfeldstadtverkehr.berlin/prognose-von-luftschadstoffen-in-berlin/

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