1. Zielsetzung
Entwicklung eines mobilen, kostengünstigen Umwelt-Loggers zur Korrelation von Wetterdaten mit bioakustischen Fledermaus-Aufnahmen (TeensyBat / BatDetect2). Fokus: Akustische Transparenz der Atmosphäre.
2. Sensorik & Hardware
Recheneinheit: ESP32-S3 (High Speed Processing für präzises Interrupt-Handling).
Klimadaten: Bosch BME680 (Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Luftdruck, Gas-Widerstand).
Positionierung: GPS-Modul (U-blox Standard) zur exakten Standortbestimmung und Zeitsynchronisation.
Windmessung: Mechanisches Anemometer mit magnetischem Reed-Kontakt.
3. Software-Innovation & Kalibrierung
Acoustic Absorption Calculation: Integration der Magnus-Formel zur Echtzeit-Berechnung des Taupunkts. Dies ermöglicht Rückschlüsse auf die frequenzabhängige Schalldämpfung in der Luft.
Signal-Validierung (Anti-Bouncing): Implementierung eines 12-ms-Software-Debouncing-Filters. Dieser Filter eliminiert mechanische Fehlfrequenzen des Anemometers und ermöglicht präzise Windmessungen auch bei böigem Wetter.
Logging-Intervall: 16 Sekunden (optimiert für Langzeit-Stabilität und wissenschaftliche Relevanz).
4. Validierungsergebnisse (Feldtest 23.12.2025)
Referenzabgleich: Erfolgreicher Korrelations-Test mit Daten des DWD (Flughafen Paderborn/Lippstadt).
Messwerte: Saubere Trennung von Durchschnittswind (2,1 m/s und Böenspitzen 8,7 m/s.
Stabilität: 100% Datenintegrität über 230 Messzyklen unter Realbedingungen (3°C, 84% rH).
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