Anhand von Daten, die Smartphones ohnehin sammeln, könnten sich Waldbrände und Extremwetter besser vorhersagen lassen. Zumindest ein Modell dafür Forscher an der Universität Tel Aviv entwickelt. Die Grundidee: Praktisch alle aktuellen Smartphones sind mit etlichen Sensoren ausgestattet, die wichtige Umweltdaten wie Luftdruck, Luftfeuchtigkeit, Magnetfeld, Licht, Schall, Standort, Beschleunigung/Schwerkraft, gelegentlich auch Temperatur und vieles mehr erfassen – in Echtzeit, und üblicherweise ohne dass die Daten gespeichert oder sogar ausgewertet werden.
Wäre es möglich, solche Daten zu nutzen, wie sie täglich milliardenfach anfallen, so ließen sich Naturkatastrophen besser vorherzusagen, glauben die israelischen Forscher. Denn es gibt bereits die Android App “WeatherSignal“: “WeatherSignal uses native phone sensors to measure local atmospheric conditions, which are then displayed on our live-updating weather map. Join the world’s largest crowdsourced weather project.”
Das Projekt sammelt die bisher weitgehend ungenutzten Daten also von der Community der User dieser App. Auch die Tel Aviver Forscher setzten auf diesen Daten für ihre Prognosen auf. Ein wichtiger Parameter, der die Wahrscheinlichkeit eines Waldbrands bestimmt, ist ihnen zufolge der Feuchtigkeitsgehalt der Vegetation, der von der Temperatur und der relativen Luftfeuchtigkeit der Umgebungsluft bestimmt wird. Beide Messwerte können von Smartphones abgerufen werden, die die WeatherSignal-App installiert und deren Besitzer der Nutzung zugestimmt haben.
Ein Index wurde entwickelt, der die Trockenheit der Vegetation anhand von Umweltparametern wie Temperatur und Luftfeuchtigkeit widerspiegelt. Wenn die gesammelten Daten Waldbrandgefahr für ein bestimmtes Gebiet signalisieren, könnte dieses verstärkt überwacht werden, um Brände schon bei der Entstehung zu entdecken, wenn sie noch leichter zu bekämpfen sind.
