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title: "Modul 2: Data Literacy & AI Education"
subtitle: "Climate Data Entrepreneurial Club"
author:
    - name: Sören Sparmann
      affiliation: Paderborn University
      email: soeren.sparmann@uni-paderborn.de
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## Modul 2: Data Literacy & AI Education

### **Was euch erwartet!**

* **Reale Klimadaten** aus Deutschland und deiner Region
* **Datenanalyse mit Python** und interaktiven **Jupyter Notebooks**
* **Professionelle und authentische Analysewerkzeuge und Methoden**
* **Konkrete Handlungsoptionen** im Kampf gegen den Klimawandel
* **KI verstehen & gestalten**: Einsatz und Entwicklung intelligenter Systeme

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### Welcher Sachverhalt könnte hier dargestellt sein?

**Stelle eine Vermutung auf!**

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## Feinstaub {background-color="black" background-image="res/car_exhaust.png" background-repeat="fill" background-opacity="30%"}

### Eine Gefahr für die Gesundheit und das Klima

**Wusstest du schon?**

:::{.incremental}
+ **Feinstaub (PM<sub>2.5</sub>)** schädigt nicht nur die Lunge, sondern auch Herz, Stoffwechsel und Gehirn – etwa durch **Asthma, Bluthochdruck, Diabetes Typ 2 oder Demenz**.
+ Es gibt **keine Feinstaub-Konzentration**, unterhalb derer gesundheitliche Schäden sicher ausgeschlossen werden können.
+ Rund **85% der Stadtbewohner in Europa** sind dauerhaft **Luftschadstoffen über dem gesundheitsrelevanten Grenzwert** ausgesetzt^[Nach Angaben der Europäischen Umweltagentur und der Weltgesundheitsorganisation (2017)].
+ **Rußpartikel (Black Carbon)** besitzen ein **Globales Erwärmungspotenzial (GWP) von 300–1.500** – und sind damit **bis zu 1.500-mal klimaschädlicher als CO₂** (pro kg, kurzfristig).
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:::attribution
Foto „Car exhaust“ von [eutrophication\&hypoxia (Ruben de Rijcke)](https://www.flickr.com/photos/48722974@N07) unter der Lizenz [CC BY 2.0](https://creativecommons.org/licenses/by/2.0/?ref=openverse) via [Flickr](https://www.flickr.com/photos/48722974@N07/4478993066).
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## Zeitreihenanalyse der Luftqualität

Im ersten Teilmodul untersuchst du …

* ob die **gesetzlichen Grenzwerte** für Luftschadstoffe wie Feinstaub, Stickstoffdioxid und Benzol tatsächlich eingehalten werden.
* wie sich die **Luftqualität in den letzten 30 Jahren** entwickelt hat.

**Und wie sieht es in deiner Umgebung aus – zu Hause oder in der Schule? Könntest auch du einer erhöhten Schadstoffbelastung ausgesetzt sein?**


## Waldbrände in Deutschland {background-color="black" background-image="res/waldbrand.png" background-repeat="fill" background-opacity="30%"}

### Wie Künstliche Intelligenz Waldbrände vorhersagen kann

**Wusstest du schon?**

:::{.incremental}
+ Im Jahr **2022 gab es 2.397 Waldbrände** in Deutschland – betroffen waren **3.058 Hektar**, etwa so groß wie die Insel **Borkum**^[Umweltbundesamt: [https://www.umweltbundesamt.de/daten/land-forstwirtschaft/waldbraende](https://www.umweltbundesamt.de/daten/land-forstwirtschaft/waldbraende)].
+ **Künstliche Intelligenz** erkennt Waldbrände auf Satellitenbildern **innerhalb weniger Minuten** und kann ihre Ausbreitung verfolgen.
+ KI analysiert **Wetter, Dürre, Topografie** und weitere Daten, um das **Brandverhalten vorherzusagen** – inklusive potenzieller Größe und Ausbreitung^[z.B. NASA FireSense, IBM Environmental Intelligence Suite].
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:::attribution
Foto „Altkoenig Waldbrand 2023-06-12 16-43-23-SR“ von [Alexander Hoernigk](https://commons.wikimedia.org/wiki/User:Alexander_Hoernigk) unter der Lizenz [CC BY 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) via [Wikimedia Commons](https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Altkoenig_Waldbrand_2023-06-12_16-43-23-SR.jpg).
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## Vorhersagemodell für die Waldbrandgefahr in Deutschland

Im zweiten Teilmodul …

* untersuchst du den Einfluss von **Oberflächentemperatur**, **Niederschlag** und **Vegetationsindex** auf die Waldbrandgefahr in Deutschland.
* entwickelst und trainierst du ein **KI-Modell zur Vorhersage von Waldbränden** auf Basis dieser Umweltdaten.



## Photovoltaik auf Dachflächen {background-color="black" background-image="res/pv.png" background-repeat="fill" background-opacity="30%"}

### Potenziale ausschöpfen

**Wusstest du schon?**

:::{.incremental}

* Im Jahr 2018 lag die durchschnittliche Photovoltaik-Nutzung auf geeigneten Dachflächen in Deutschland bei lediglich **11 %**. Das bedeutet, dass rund **89 % des verfügbaren Dachflächenpotenzials** bislang ungenutzt blieben^[EUPD Research im Auftrag von E3/DC, 2021].
* Die kombinierte Fläche aller Gebäudedächer und -fassaden in Deutschland bietet ein **technisches Photovoltaik-Potenzial von etwa 1.000 Gigawattpeak (GWp)**^[Fraunhofer ISE, 2023].
* Ein modernes **400-Watt-Solarmodul** erzeugt bei optimaler Ausrichtung und guten Bedingungen etwa **350–400 kWh Strom pro Jahr**. Zum Vergleich: Ein durchschnittlicher Zwei-Personen-Haushalt in einem Einfamilienhaus verbraucht jährlich etwa **2.500–3.500 kWh Strom**^[Verbrauchsdaten laut BMWK und Stromspiegel 2023].
* Selbst bei **bewölktem Himmel** kann eine Photovoltaikanlage noch etwa **10–30 % ihrer Maximalleistung** (Peakleistung) erbringen^[Bundesverband Solarwirtschaft].
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:::attribution
Foto „Photovoltaikanlage 2001“ (Ausschnitt) von [erhard.renz](https://www.flickr.com/photos/28237570@N08) unter der Lizenz [CC BY 2.0](https://creativecommons.org/licenses/by/2.0/) via [Flickr](https://www.flickr.com/photos/28237570@N08/7528987754)
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## Potenzialanalyse von Photovoltaik auf Dachflächen

Im dritten Teilmodul …

* analysierst du, wie **Ausrichtung und Neigung** einer Dachfläche die **Sonneneinstrahlung** beeinflussen.
* identifizierst du **geeignete Dachflächen** für Photovoltaik-Anlagen in deiner Region.
* nutzt du ein **KI-Modell**, um **bestehende PV-Anlagen** auf Orthofotos automatisch zu erkennen.
* entwickelst du einen **Vorschlag für ungenutzte Dächer**, die sich gut für neue PV-Anlagen eignen würden.


