Im Sommer 2022 haben wir gesehen, wie sich die Dürre in ganz Deutschland verschärft hat. Dies hat uns deutlich vor Augen geführt, wie wichtig Stadtbäume für das Klima unserer Städte sind und lieferte uns weitere Inspiration, um an der Entwicklung des Prototypen Baumblick zu arbeiten und schließlich bei der CityLAB LABissage im Februar 2023 zu veröffentlichen.
Auf Grundlage von Experteninterviews, sowie den Ergebnissen des Workshops mit der Zivilgesellschaft hat unser Team in einer intensiven Ideenfindungsphase Funktionen für den Prototypen identifiziert, die ihren Nutzer:innen den größten Mehrwert bieten würden. Darüber hinaus wurden Personas und mögliche Nutzungs-Szenarien erstellt, die in die Entwicklung des Prototyps eingeflossen sind. Nach Abschluss der Analyse, haben wir uns schließlich der user-zentrischen Entwicklung der gewidmet und die informative, aber auch interaktive Plattform Baumblick entwickelt.
Der Prototyp hat eine Einführungsseite mit einer einfachen Erläuterung des Vorhersagemodells und der Einflussgrößen (Datengrundlage), die zu seiner Entwicklung verwendet wurden. Auf der Startseite wird mittels Scrollytelling (siehe Abbildung unten) zunächst das komplexe Wirkungsgefüge Stadtbaum, sowie die wichtigsten Einflussparameter des KI-Modells leicht verständlich erklärt. Nutzer:innen finden auf der Startseite alle wichtigen Informationen zum Zustand der Stadtbäume und deren Wasserversorgung, sowie Infos zum Projekt und zur Code-Basis, welche auf GitHub gefunden werden kann.
Mittels Kartenansicht, können Nutzer:innen die Ergebnisse des KI-Vorhersagemodells für jeden der Straßenbäume Berlins erkunden. So können einzelne Bäume ausgewählt und deren Wasserversorgung in 30cm, 60cm und 90cm Tiefe und weitere Baumeigenschaften wie bspw. Alter, Verschattung pro Tag (in %) und deren Stammumfang (in cm) erkundet werden. Alle Bäume werden schließlich anhand ihrer durchschnittlichen Wasserversorgung, die sich auf Grundlage aller drei Tiefen berechnet, auf der Karte nach gut (grün), mäßig (gelb) und kritisch (orange) versorgt eingefärbt. Nutzerinnen können so die Wasserversorgung der Straßenbäume in Berlin auf einen Blick erkennen (siehe Abbildung unten) und mit Klick auf den Baum aktiv werden.
![](https://www.qtrees.ai/wp-content/uploads/2024/05/baumblick.qtrees.ai_karte-1024x624.png)
Für jeden einzelnen Baum können schließlich Schadensmeldungen erstellt und Gießungen über die Gieß-App Gieß den Kiez eingetragen werden. Letztere Gießungen werden zusammen mit den Umgebungsparameter zur Berechnung der KI-Progrnose genutzt. Schließlich verfügt der Prototyp auch über einen Wissensspeicher, der die Bürger über relevante Themen wie Bewässerung, Boden und Wetter informiert.
LABissage Exponat
Pünktlich zur LABissage am 23. Februar 2023 im CityLAB Berlin hat unser Prototyp erstmalig das Licht der Welt erblick und findet seither zusammen mit einem Exponat seinen Platz in der Dauerausstellung des CityLAB Berlin. Das Exponat – eine große runde Glasvase, gefüllt mit unterschiedlichen Granulaten – soll anschaulich erläutern, wie sich bereits in den Bezirken Mitte und Neukölln mit Hilfe von sog. Watermark-Sensoren geholfen wird, um die Bewässerung der Straßenbäume zu optimieren.
![](http://www.qtrees.ai/wp-content/uploads/2024/05/Labbissage_QTrees-768x1024.jpg)
Die beiden Bezirke haben bereits hunderte von Sensoren im Einsatz, um in drei verschiedenen Tiefen, die Feuchtigkeit im Boden eines Baumes zu messen. Je mehr Regen, desto tiefer sickert das Wasser. Aber nicht jeder Boden verhält sich gleich! So ist das pflanzenverfügbare Wasser in Lehmböden aufgrund seiner sehr feinen Zusammensetzung bspw. sehr gut, wohingegen das Wasser in Sandböden kaum gehalten wird und oft sehr schnell versickert. Die Bezirke nutzen Sensoren um Muster zu erkennen und am Ende Bäume bedarfsgerecht zu gießen. Das ist angesichts der Häufung der Dürreperioden in Berlin, bei gleichzeitig steigender Wasserknappheit die wohl beste Strategie im Auge des Klimawandels.
Das Exponat und der Prototyp können in der Dauerausstellung des CityLAB Berlin besucht werden. Im Nächsten Schritt widmet sich das Konsortium der zweiten Anwendung, die im Rahmen des Förderprojektes entwickelt werden soll. Hier liegt der Fokus weniger auf der Wissensvermittlung an die Zivilgesellschaft, sondern vielmehr auf einer lösungsorientierten Anwendung zur bedarfsgerechten Bewässerung für die Straßen- und Grünflächenämter.