Stadt Pforzheim und Hochschule Pforzheim starten ein gemeinsames Pilotprojekt, um mit Hilfe digitaler Sensortechnik die Bewässerung von Bäumen zu optimieren und den damit zusammenhängenden Wasserverbrauch zu reduzieren. Angesichts immer länger anhaltender Phasen trockenen und heißen Wetters wird die Optimierung der Bewässerung zunehmend wichtiger, angesichts dessen sich Stadt und Hochschule von der Digitalisierung wichtige Erkenntnisse über Optimierungsmöglichkeiten versprechen. „Mit dieser Kooperation wollen wir zeigen, dass die digitale Transformation ganz konkrete, handfeste Vorteile und Entwicklungspotentiale für unsere Stadt haben wird und bereits hat. Genau das ist Smart City. Umso spannender auch, dass wir wie hier einen gemeinsamen Weg mit unserer Hochschule gehen können, die mit ihrem Knowhow als unsere Partnerin geradezu prädestiniert ist, “, so Pforzheims Oberbürgermeister Peter Boch. Mit Blick auf das Projekt betont Bürgermeisterin Sibylle Schüssler: „Bäume und Grünanlagen sind Kernpfeiler, wenn es darum geht, unsere Stadt widerstandsfähig gegen die Folgen des Klimawandels zu machen. Deshalb ist es geboten, dass wir uns bestmöglich um unsere Bestände kümmern.“ Die Digitalisierung könne hier große Vorteile bringen, sind sich beide einig. Wasser und andere Ressourcen so sparsam und effizient wie möglich einzusetzen, sei nachhaltig und sei zudem finanzpolitisch verantwortungsvoll.
Die Baumbewässerung im Stadtgebiet erfolgt derzeit ausschließlich auf der Grundlage von Wetterbeobachtung. Steigen die Temperaturen auf ein sommerliches Niveau und Niederschläge bleiben über mehrere Wochen hinweg aus, beginnen die Baumpfleger mit der notwendigen Bewässerung der Baumbestände. Der tatsächliche Wasserbedarf, der je nach Baumstandort individuell ausfällt, lässt sich bisher noch nicht bestimmen. Dies will die Stadt Pforzheim durch den pilothaften Einsatz verschiedener digitaler Sensoren ändern, die mit Unterstützung der Hochschule die in einem genau abgegrenzten Baumquartier in unterschiedlichen Bodenschichten angebracht werden. Dort messen die Sensoren die Bodenfeuchtigkeit und erfassen die Bodentemperatur. Anhand der generierten Daten soll der richtige Zeitpunkt für die Wasserzufuhr sowie die notwendige Wassermenge ermittelt werden. „Beide Parameter haben großen Einfluss auf das Wachstum und das Überleben unserer Bäume im Stadtgebiet. Wässern wir zu früh und zu häufig, entwickeln sich die Wurzeln vermehrt oberflächennah. Dadurch reagieren die Bäume noch stärker auf Trockenheit und werden noch abhängiger von der Bewässerung durch uns“, so Abteilungsleiter Jürgen Metzger vom Grünflächen- und Tiefbauamt. Durch zu späte Bewässerung stünden die Bäume ebenfalls unter starkem Trockenstress. Oberbürgermeister Peter Boch sieht in der Verwendung von Sensoren überdies ein großes Potential für weitere städtische Anwendungsfelder: „Sensorik kann uns zukünftig dabei helfen, Verwaltungsabläufe zeit- und ressourceneffizienter zu gestalten, Verkehrsabläufe zu optimieren oder unseren Ressourcen- und Energieverbrauch zu reduzieren. Diesen Weg müssen wir jetzt weitergehen.“
„Das Sensoren-Projekt ist ein gutes Beispiel, wie hervorragend der Wissenstransfer zwischen der Hochschule Pforzheim und der Stadt seit Jahren funktioniert. Die Partnerschaft ist in so vielen Bereichen äußerst wertvoll“, freut sich Professor Dr. Ulrich Jautz, Rektor der Hochschule, über die erfolgreiche Kooperation. Für die Datenübertragung nutzt das Projekt das zu Lehrzwecken bereits bestehende LoRaWAN-Funknetz der Hochschule Pforzheim. Ein LoRaWAN (Low-Range Wide-Area-Network) ist eine besonders strahlungsarme und energieeffiziente Funktechnologie, die Daten einer Vielzahl von Sensoren verschlüsselt übermitteln kann. Professor Mike Barth, der die Kooperation für die Hochschule Pforzheim betreut, erläutert die Vorteile der eingesetzten Technologie: „Die Vorteile von LoRaWAN liegen im geringen Energieverbrauch bei gleichzeitig großen Reichweiten. Somit können wir die Messgeräte auch an Orten einsetzen, die bislang nicht möglich waren.“ In seinem Labor will Barth die gewonnenen Daten für die Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens verwenden.