Big Data zur CO2-Messung des Verkehrs

Feldversuch: Algorithmus errechnet auf Basis von GPS-Daten den CO2-Ausstoß des Verkehrs geographisch genau in Echtzeit.

Für den Test Feldversuch in Hamburg hat UZE Mobility Taxen mit einer digitalen, selbstleuchtenden Dachwerbung ausgestattet. Diese Dachwerbung enthält Sensoren, welche die GPS-Daten der Fahrzeuge erfassen. Die aus dem Verkehr gesammelten, vollständig anonymisierten GPS-Datenmengen wurden via 5G-Mobilfunk über eine Schnittstelle an den „Low Carbon Mobility Management“-Berechnungsserver (LCMM) von T-Systems gesendet. Der Algorithmus des LCMM-Servers erkennt dann, wo und wann wieviel Verkehr ist, wo der Verkehr stockt bzw. wo es Stop-and-go-Verkehr gibt. Auf dem LCMM-Server sind die Fahrzeugklassen hinterlegt. So kann der LCMM-Algorithmus den Kraftstoffverbrauch und damit den CO2-Ausstoß des Verkehrs geographisch genau in Echtzeit errechnen und Emissionsmuster abbilden. 

ISO-Standard: Verfahren auf alle Städte weltweit übertragbar 

Mittels dieser exakten Emissionsmuster könnte das Verkehrsmanagement einer Stadt Ursachen für die schlechte Luft durch den Verkehr geographisch genau  inclusive Uhrzeit identifizieren, um Maßnahmen abzuleiten. Die nötigen Maßnahmen zur Emissionsreduktion – speziell in Ballungszentren – sind nur dann effizient, wenn die Ursachen von Emissionen in Echtzeit und straßengenau erforscht werden. 

Damit die straßengenaue Berechnung zur Bestimmung des Kraftstoffverbrauchs und der daraus resultierenden CO2-Emissionen in Echtzeit weltweit auf vergleichbare Art und Weise durchführt wird, gibt es die Norm: ISO 23795-1. Sie bietet eine für jedermann transparente Berechnung der CO2-Emissionen. LCMM hat erstmals den ISO-Standard vollständig implementiert. Das LCMM-Konzept auf Basis der ISO-Norm ermöglicht es zudem Flotten, Taxen oder der Transportlogistik belastbare CO2-Zertifikate zu erstellen.