Rheingauviertel

Wiesbaden 2023 – Luftqualität während eines Superblock-Wochenendes messen

Die erste Fallstudie entstand aus einer ungeplanten Gelegenheit: Eine Bürgerinitiative sperrte für ein Wochenende mehrere Straßen im Wiesbadener Rheingauviertel. Diese Chance zur wissenschaftlichen Begleitung einer Verkehrsintervention war zu wertvoll, um sie verstreichen zu lassen – auch wenn das Toolkit noch nicht fertig war.

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Ausgangslage

Das Rheingauviertel

Das Rheingauviertel liegt zentral in Wiesbaden und ist geprägt von gründerzeitlicher Bebauung mit einer Mischung aus Wohnen, Gewerbe und Gastronomie. Die Anwohner beklagten seit langem die Belastung durch Durchgangsverkehr, Parkplatzsuchverkehr und die damit verbundene Lärm- und Luftverschmutzung.

Eine lokale Initiative hatte bereits Kontakte zur Stadtverwaltung aufgebaut und setzte sich für Verkehrsberuhigung im Viertel ein. Am 15. und 16. Juli 2023 organisierte sie ein „Superblock-Wochenende" – eine temporäre Vollsperrung mehrerer Straßenblöcke nach dem Vorbild der Superilles in Barcelona.

Die Entscheidung zur Vorverlegung

Die ursprüngliche Projektplanung sah die erste Fallstudie für November 2023 vor – nach Fertigstellung des digitalen Toolkits. Als das Projektteam von dem geplanten Superblock-Wochenende erfuhr, bot sich jedoch eine einmalige Gelegenheit: die wissenschaftliche Begleitung einer realen Verkehrsintervention.

Die Entscheidung, die Fallstudie um ein halbes Jahr vorzuziehen, bedeutete erhebliche Kompromisse. Das Toolkit existierte erst in Ansätzen. Die digitale Plattform war nicht einsatzbereit. Die Sensor-Module befanden sich noch in der Entwicklung. Für die Vorbereitung blieben nur wenige Wochen.

Trotzdem entschied sich das Konsortium für die Durchführung. Die enge Verschränkung von Entwicklung und Anwendung versprach Erkenntnisse, die am Schreibtisch nicht zu gewinnen waren.

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Vorbereitung und Workshop

Kontaktaufnahme und Akquise

Der Kontakt zur Superblock-Initiative kam über bestehende Netzwerke zustande. Einige Aktive kannten bereits ein Vorgängerprojekt – den „Stadtluftanzeiger", eine Web-App zur Visualisierung von Luftqualitätsdaten, die 2021 im selben Viertel erprobt worden war.

Das Interesse an einer wissenschaftlichen Begleitung war groß. Die Initiative erhoffte sich Daten, die ihre Argumentation für dauerhafte Verkehrsberuhigung stützen würden. Das Projektteam machte von Anfang an deutlich, dass die Ergebnisse offen sein würden – die Messungen könnten die Erwartungen bestätigen, aber auch widerlegen.

Innerhalb weniger Wochen wurden elf Anwohner gewonnen, die bereit waren, Sensoren an ihren Häusern zu installieren und zu betreuen.

Der Workshop

Aufgrund der kurzen Vorlaufzeit wurden die geplanten Workshops „Kick-Off" und „Co-Design" zu einer einzigen Veranstaltung am 6. Juli 2023 zusammengelegt – zehn Tage vor dem Superblock-Wochenende.

Da das digitale Toolkit noch nicht existierte, arbeitete das Team mit Paper-Tools: großformatigen Postern einer Stadtteilkarte, eines Zeitstrahls und Vorlagen für Problemanalysen. Diese analogen Werkzeuge erwiesen sich als überraschend effektiv. Die gemeinsame Arbeit an einer physischen Karte im selben Raum förderte den Austausch und half, das lokale Wissen der Teilnehmenden zusammenzuführen.

Inhalte des Workshops:

• Vorstellung des Projekts und der Sensortechnik
• Vermittlung von Grundlagen zu Luftschadstoffen (NOₓ, Feinstaub), Grenzwerten und Messverfahren
• Sammlung von Fragen, Beobachtungen und Annahmen der Teilnehmenden
• Gemeinsame Identifikation von Messstandorten auf der Karte
• Festlegung von Verantwortlichkeiten für die Sensorbetreuung

Forschungsfragen

Die Teilnehmenden brachten vielfältige Fragen mit – von sehr persönlichen („Wie ist die Luft auf meinem Balkon?") bis zu grundsätzlichen („Wirkt sich die Straßensperrung messbar auf die Luftqualität aus?").

Für die Messkampagne wurden folgende Fragen priorisiert:

• Haupthypothese: Die Feinstaub- und NO₂-Belastung ist während der Straßensperrung in den gesperrten Straßen geringer als an einem normalen Wochenende.
• Wie unterscheidet sich die Luftqualität im Hinterhof von der an der Straßenfront?
• Gibt es Unterschiede zwischen Straßenniveau und erstem Stock?
• Wie wirkt sich die Sperrung auf benachbarte Straßen aus – gibt es Verlagerungseffekte?

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Durchführung

Installation der Sensoren

In der Woche vor dem Superblock-Wochenende wurden 15 Sensor-Module im Viertel installiert. Die meisten befanden sich in Vorgärten oder an Zäunen zur Straße hin, zwei auf Balkonen, zwei in Hinterhöfen und drei an öffentlichen Orten wie einem Bauwagen auf dem Wallufer Platz.

Jeder Sensor wurde von einem Teilnehmenden als „Pate" betreut. Die Patenschaften umfassten die Überwachung des Sensors, den Wechsel der Powerbank bei Bedarf und die Meldung von Auffälligkeiten.

Die Installation erfolgte gemeinsam mit den Teilnehmenden. Das Projektteam dokumentierte jeden Standort mit Fotos und Koordinaten und erläuterte die grundlegende Wartung.

Messphase

Die Messphase erstreckte sich vom 14. Juli bis 2. August 2023 – insgesamt 20 Tage. Sie umfasste:

• Das Superblock-Wochenende (15./16. Juli) mit Straßensperrung
• Das darauffolgende „normale" Wochenende als Vergleichszeitraum
• Mehrere Werktage für zusätzliche Referenzdaten

Während der Messphase traten mehrere technische Probleme auf:

• Die LoRaWAN-Verbindung war an den Randbereichen des Viertels unzuverlässig. Ein Sensor lag außerhalb der Reichweite und lieferte keine Daten.
• Die Batterielaufzeit betrug nur etwa fünf Tage. Zwei Batteriewechsel-Runden waren erforderlich.
• Ein Sensor am Fahrrad fiel aus und konnte aufgrund der räumlichen Distanz (das Projektteam war in Berlin) nicht kurzfristig repariert werden.

Beobachtungen während der Messphase

Bereits während der Messphase wurden die eingehenden Daten gesichtet. Erste Tendenzen zeigten sich:

• Die Temperatur- und Feinstaubwerte wiesen eine gute Übereinstimmung mit den offiziellen Messwerten der nahegelegenen HLNUG-Station auf.
• Die Lautstärkemessungen erschienen plausibel und reagierten nachvollziehbar auf Veränderungen.
• Die NO₂-Sensoren lieferten hingegen sehr ungenaue Daten ohne erkennbare Korrelation zu den Referenzmessungen.

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Auswertung

Workshop Datenwerkstatt

Am 9. August 2023 fand der Auswertungsworkshop statt. Sechs der ursprünglich elf Teilnehmenden waren anwesend.

Das Projektteam präsentierte die Messdaten in Form einfacher Zeitreihendiagramme. Die Visualisierung erfolgte über ein provisorisches Dashboard – das spätere Analyse-Toolkit existierte noch nicht.

Zentrale Beobachtungen:

Die Feinstaubwerte zeigten keine erkennbare Korrelation mit der Straßensperrung. Die Werte während des Superblock-Wochenendes unterschieden sich nicht signifikant von denen der Vergleichszeiträume. Mögliche Erklärungen: Die Sperrung war zu kurz (zwei Tage), der Feinstaub wird von überregionalen Faktoren dominiert, oder die Sensoren waren nicht empfindlich genug für lokale Unterschiede.

Die NO₂-Messungen waren aufgrund der Sensorprobleme nicht verwertbar.

Die Lautstärkemessungen zeigten hingegen deutliche Unterschiede – während der Sperrung war es in den betroffenen Straßen merklich leiser.

Reaktionen der Teilnehmenden

Die Ergebnisse entsprachen nicht den Erwartungen vieler Teilnehmender. Die Hoffnung, mit den Messdaten Argumente für dauerhafte Verkehrsberuhigung zu gewinnen, erfüllte sich nicht.

Das Projektteam erläuterte, dass ein fehlendes Signal nicht bedeutet, dass Verkehrsberuhigung keine Wirkung hat – sondern dass diese mit dem vorliegenden Setting nicht nachweisbar war. Die kurze Dauer der Sperrung, die Limitationen der Sensoren und die Dominanz überregionaler Faktoren bei Feinstaub schränkten die Aussagekraft ein.

Eine weitergehende Verwertung der Ergebnisse durch die Teilnehmenden wurde nicht gewünscht.

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Erkenntnisse für das Projekt

Die vorgezogene Fallstudie lieferte wichtige Erkenntnisse, die den weiteren Projektverlauf prägten.

Technische Erkenntnisse

Problem	Konsequenz für die Weiterentwicklung
NO₂-Sensoren unbrauchbar	Fokus auf Feinstaub und Lärm; weitere Sensorevaluation
Batterielaufzeit nur 5 Tage	Grundlegende Überarbeitung des Energiemanagements
Gehäuse nicht wetterfest	Neues Gehäusedesign mit integrierter Stromversorgung
LoRaWAN-Abdeckung lückenhaft	Werkzeuge zur Netzabdeckungskartierung entwickeln
Sensordrift und Serienstreuung	Individuelle Kalibrierung jedes Sensors vor Einsatz

Methodische Erkenntnisse

• Paper-Tools funktionieren: Die Arbeit mit physischen Karten, Zeitleisten und Concept-Maps erwies sich als effektiv für die partizipative Wissensextraktion. Diese Erkenntnis führte zur Entwicklung des Paper-Toolkits als fester Bestandteil der Workshop-Formate.

• Space-Time-Concept Map: Aus der praktischen Erfahrung – der Verknüpfung von Karte, Zeitstrahl und Konzeptdiagramm – entstand das Konzept, das später zur zentralen Datenstruktur des Toolkits wurde.

• Präsenz ist unverzichtbar: Workshops vor Ort mit gemeinsamer Arbeit an physischen Materialien ließen sich nicht durch digitale Formate ersetzen.

• Visualisierungen brauchen Kontext: Die Teilnehmenden empfanden die Datenvisualisierungen als zu abstrakt. Es fehlten Referenzwerte, Grenzwerteinordnungen und Orientierungshilfen.

Partizipative Erkenntnisse

• Erwartungsmanagement: Die Motivation vieler Teilnehmender war politisch-aktivistisch geprägt. Sie erhofften sich Daten zur Unterstützung ihrer Ziele. Die wissenschaftliche Ergebnisoffenheit – dass Messungen auch „keine Wirkung nachweisbar" zeigen können – wurde unterschätzt.

• Hohes initiales Engagement: Die Bereitschaft zur Teilnahme an Workshops und zur Sensorbetreuung war hoch. Eigeninitiative und Selbstorganisation blieben jedoch gering.

• Unklare Rollen: Wer ist für was verantwortlich? Wer trifft welche Entscheidungen? Diese Fragen waren nicht ausreichend geklärt und führten zu Unsicherheiten.

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Bedeutung für SensEm

Die Fallstudie Rheingauviertel war ein Sprung ins kalte Wasser. Vieles funktionierte nicht wie erhofft – die Sensoren, die Datenübertragung, die Interpretation der Ergebnisse. Aber gerade diese Erfahrungen waren unersetzlich.

Die Erkenntnisse definierten die Entwicklungsagenda für die folgenden Monate: neues Gehäusedesign, systematische Kalibrierung, verbesserte Energieversorgung, Werkzeuge zur Netzabdeckungsprüfung. Und sie führten zur Entwicklung der Space-Time-Concept Map – dem konzeptionellen Kern des späteren Toolkits.

Ohne die Vorverlegung hätte das Projekt diese Praxiserfahrungen erst Monate später gemacht. Die Entscheidung, die Gelegenheit zu nutzen, erwies sich als richtig – auch wenn die Fallstudie selbst keine eindeutigen Ergebnisse zur Wirkung der Verkehrsberuhigung lieferte.