Platz der Vereinten Nationen
File:==Koordinaten:==
52° 31′ 24.1″ N
13° 25′ 47.6″ E
Höhe: 40m über Meer (Quelle Calsky.com)
Contents
Rahmendaten dieses Lichtmeters
Das erste Berliner Lichtmeter am 30.01.2009 (Tag der ersten Messung)
Das Berliner Lichtmeter hat einen denkbar guten Standort auf einem 25 stöckigen Hochhaus, das sehr zentral liegt. Die Wohnungsgesellschaft Mitte (WBM) zeigte sich aufgeschlossen für die Idee und ermöglichte einen Vertrag zu einem Freundschaftspreis. Das Lichtmeter ist per Kabel mit einem Betriebsraum verbunden der unter anderen auch vom Funktaxi Berlin (Tel. 261026) benutzt wird. An der freundlichen Kooperation der Taxigenossenschaft (WBT) hängt das gesamte Projekt, da mein Kabel kostenfrei deren Bohrung durch die Wand des Betriebsraumes benutzen darf. Insbesondere möchte ich Herrn Ploke dankend erwähnen. Er hat meine Frage nach den Kosten folgendermaßen quittiert:
"Was ist schon Geld, wenn man die Sterne noch sehen kann?"
Inzwischen funktioniert dank WBT auch ein direkter Anschluß ans Internet. Die Meßergebnisse werden alles sechs Stunden an einen Server geschickt, von dem sie runtergeladen werden können:
http://dc.zah.uni-heidelberg.de/lightmeter/q/upload/static/DE_BERLIN_2/
Ich verwende selbsgebastelte Skripte, die mir die Messungen automatisieren sollen.
Sie testen regelmäßig, ob die Messung noch läuft, verschicken sie an GAVO in Heidelberg mit Hilfe des uploadLM.py Skriptes von Markus Demleitner.
Die Daten haben csv-Format. Es sind einfache Textdateien, die Semikolon-separierte Zeilen haben, die Datum, Uhrzeit, Temperatur und die sogenannten Counts enthält. Die Counts geben die vom Lichtmeter gemessene Lichtmenge wieder. Sie können nach einer Formel in Lux umgerechnet werden. Jeder Lichtmeter hat eine individuelle Empfindlichkeit. Die Kalibrationsformel für mein Gerät mit der Nummer L29 lautet: Lux = Counts * 7.74E-7 (Counts mal 7,74 mal 10 hoch minus 7).
Um eine Darstellung dieser Daten zu erreichen, könnte man theoretisch Excel oder etwas ähnliches benutzen. Die Datenmenge macht dabei aber Schwierigkeiten und die Möglichkeiten Zusatzinformationen darzustellen, sind sehr begrenzt. Daher hat Hr. Dr. Wuchterl ein Python-Programm entwickelt, mit dessen Hilfe sich die Daten plotten lassen. Es bietet viele Funktionen, mit denen man u.a. den aktuellen Mond mitberücksichtigen kann. Das Programm ist noch in Entwicklung, soll aber in Zukunft frei verfügbar sein. Bisher setzt die Anwendung noch Pythonkenntnisse voraus, eines Tages soll die Software aber auch im Netz für normale Nutzer anwendbar sein.
Wer sich schon jetzt dafür interessiert, wende sich bitte an Dr. Günther Wuchterl selbst.
Am Berliner Lichtmeterstandort gibt es viele Funkanlagen auf dem Dach. Diese haben bisher keine USB-Fehler verursacht, sie verursachen aber möglicherweise "Rauschen" bei den Daten, wenn sehr geringe Lichtmengen gemessen werden. Das Problem konnte durch die Verwendung eines im lichtschwachen Bereich besonders gut skalierenden Gerätes umgangen werden.
Für eine richtige Klärung wäre es nötig vergleichbare Ergebnisse zu haben. Dazu möchte ich alle Interessierten ermuntern, in und um Berlin Lichtmeterstationen zu betreiben.
Die erste Messung begann mit der Dämmerung (Kalibration und Aufbereitung von Dr. Günther Wuchterl)
Panorama vom Lichtmeter-Standort. Foto: Holger Ziegler
In süd-östlicher Richtung verdeckt ein etwa 2m hoher Dachaufbau mit den Sendemasten den Horizont. Der Einfluss auf die Messergebnisse liegt nach Überschlagsrechnung von Dr. Günther Wuchterl bei nur rund einem Prozent.
Messergebnisse
So sah es in der Weihnachtsnacht 2009 in Berlin aus:
und so in der Silvesternacht 2009/2010:
Kalibration L14, L29
L14, Jan bis Mai 2009
X = c ( b (a exp (n(1+dT)/a) - 1) + n )
n ... counts (sensor output) X ... physical quantity (total radiation in [W/m²] or horizontal illumination [Lux])
a=1.29247e+5, b=3.64203e-4, c=1.20908e-7, d=4.28087e-3 [W/m²] a=1.29247e+5, b=3.64203e-4, c=1.29344e-5, d=4.28087e-3 [Lux]
Background X0 = 0.47 mlx (vermutlich instrumentell + Funk-Interferenz?)
Log:
SJD=(X.JD > mx.DateTime.DateTime(2009,4,25,2,41).jdn) & (X.JD < mx.DateTime.DateTime(2009,4,25,20,47).jdn) In [280]: X.JD=X.JD+3.5/(24*60.) # 3.5 min Korrektur L14 Berlin In [281]: X.Observer=L14.Observer In [282]: X.fit_em1_to_natLight(JD_select=SJD,type='em1c0T',Lux_range=[0.00001,300000]) Out[282]: (array([ 1.29247700e+05, 3.64203779e-04, 1.29344047e-05, -4.70430640e-04, 4.28087891e-03]),1)
In [340]: 1./(0.92/X.Watt_per_square_meter_per_Lux ) Out[340]: 0.0093478260869565219 In [341]: 0.92/X.Watt_per_square_meter_per_Lux Out[341]: 106.97674418604652
Watt / m²: c = 1.2090856567391304e-07
L29, ab Juni 2009
X = c ( b (a exp (n(1+dT)/a) - 1) + n )
n ... counts (sensor output) X ... physical quantity (total radiation in [W/m²] or horizontal illumination [Lux])
a=1.18213e+5, b=2.94098e-4, c=5.50596e-8, d=4.09703e-03 [W/m²] a=1.18213e+5, b=2.94098e-4, c=5.82608e-6, d=4.09703e-03 [Lux]
Background X0= 5.57 mlx
Log:
In [103]: SJD=(X.JD > mx.DateTime.DateTime(2009,9,1,2,49).jdn) & (X.JD < mx.DateTime.DateTime(2009,9,1,11,10).jdn) In [104]: X.fit_em1_to_natLight(JD_select=SJD,type='em1c0T')Out[104]: (array([ 1.18213196e+05, 2.94098268e-04, 5.82607695e-06, -5.57377038e-03, 4.09703820e-03]),
1./(0.91/X.Watt_per_square_meter_per_Lux) Out[129]: 0.009450549450549451 ---> 5.5059628318681315e-08 [W/m²]
Weiterführende Information
Für mehr zum Thema Lichtverschmutzung (von mir): Problemfeld Lichtverschmutzung.
In einigen Bereichen gründlicher: Nachthimmelsschutz - LichtVerschmutzung.
Zum Lichtmeterprojekt allgemein und speziell: Lightmeter.
08:33, 23. Feb. 2012 JanHD (Diskussion