top of page
Österreichische Bewusstseinskampagne gegen Umweltverschmutzung
Diese Seite wurde von Jiwoo Jung, einem Schüler der American International School of Vienna, erstellt, um das Bewusstsein für Umweltverschmutzung in Österreich zu stärken.
Schließen Sie sich mir im Kampf gegen Umweltverschmutzung und ihre schädlichen Auswirkungen auf die Umwelt an. Gemeinsam können wir etwas bewirken.
Neuester Blog zum Thema Umweltverschmutzung
Warum Umweltdaten nicht zu Politik werden
1. April 2026
Umweltmessungen sind in fast jeder Hinsicht präziser geworden. Sensoren sind günstiger, Datensätze umfangreicher, und statistische Methoden sind zugänglicher als noch vor einem Jahrzehnt. Dennoch hat sich die Lücke zwischen dem, was die Daten zeigen, und dem, was Institutionen tatsächlich umsetzen, nicht im gleichen Maß verringert. Starke Erkenntnisse bleiben häufig in Berichten, die keine Haushaltsentscheidung, Genehmigung oder Beschaffung beeinflussen.
Dieser Beitrag untersucht, warum diese Lücke bestehen bleibt. Das Problem ist nicht, dass Wissenschaft ignoriert wird, sondern dass Umweltdaten in Systeme gelangen, die bereits durch Kosten, Zeitrahmen, politische Zyklen und konkurrierende Prioritäten geprägt sind. Diese Rahmenbedingungen zu verstehen, ist ebenso wichtig wie die Verbesserung der Daten selbst.
Forschungsarbeit:
Untersuchung der industriellen Verschmutzung der Flüsse Han und Donau in Südkorea und Österreich
Abstrakt
Weltweit leiden Milliarden Menschen unter der Verschmutzung von Gewässern, deren Ausmaß und Auswirkungen immer größer werden. Doch verglichen mit den Hunderttausenden von Flüssen weltweit erscheint der Umfang der Studien zur Analyse der Wasserqualität von Flüssen verschwindend gering. Da die Industrialisierung weiterhin hauptsächlich das Oberflächenwasser von Flüssen verunreinigt, wird die Untersuchung von Gewässern immer wichtiger. Diese Untersuchung vergleicht und bewertet die industrielle Verschmutzung des Han-Flusses in Südkorea und der Donau in Österreich. Dazu werden die unabhängig voneinander gesammelten Daten zu den Wasserparametern gelöster Sauerstoff (DO), pH-Wert und Gesamtgehalt gelöster Feststoffe (TDS) interpretiert und vorhandene quantitative und qualitative Informationen zu den beiden Flüssen überprüft. Es wurden öffentliche Daten zur Bevölkerungsdichte (HPD) und zum Luftqualitätsindex (AQI) herangezogen. Unter Verwendung des kumulativen Luftqualitätsindex (CAI) als AQI für beide Flüsse enthüllten alle Daten das sich verschärfende Ausmaß der industriellen Verschmutzung im Han-Fluss, während die Donau ein beherrschbares Verschmutzungsniveau aufweist. Die Daten wurden auch zur Erstellung von Matrizen der Pearson-Korrelationskoeffizienten verwendet. Die Matrix, die die gesammelten Daten kumulativ auswertete, zeigte eine starke Korrelation zwischen allen untersuchten Parameterpaaren, was die Bewertung der industriellen Verschmutzung beider Flüsse weiter bestätigte. Die Daten wurden zum Trainieren und Testen von 185 Kombinationen überwachter maschineller Lernmodelle in Python verwendet, wobei verschiedene Ebenen der Merkmalsauswahl angewendet wurden. Schließlich wurden Daten aus öffentlichen Datenbanken gesammelt, um lineare Modelle, nichtlineare Support Vector Regressor-Modelle (SVR) und Modellensembles zu erstellen. Dabei wurde eine k-fache Kreuzvalidierung angewendet und zwischen Merkmalsauswahlmethoden und Techniken zur Dimensionsreduktion unterschieden, um eine hohe Genauigkeit zu gewährleisten.
Schlüsselwörter: Umweltwissenschaften, Ökologie, Flusshydrologie, industrielle Verschmutzung, maschinelles Lernen
Über mich
Jiwoo Jung ist ein südkoreanischer Schüler, der die American International School in Wien besucht. Er lässt derzeit sein Programm zur Vorhersage industrieller Umweltverschmutzung patentieren und arbeitet an der Veröffentlichung seiner Forschungsarbeit. Er plant, an der Universität Umweltwissenschaften zu studieren.
bottom of page