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mags testet smarte Baumbewässerung

Sensoren an acht verschiedenen Baumstandorten im Stadtgebiet sollen die Tourenplanung der mags-Gießwagen optimieren. Die Technik liefert selbst über weite Distanzen Auskünfte über etwa die tagesaktuelle Bodenfeuchte und sorgt damit für mehr Effizienz und Nachhaltigkeit bei der Bewässerung.

Baumart, Baumalter, Bodenbeschaffenheit – das sind alles Faktoren, die einen großen Einfluss auf den Wasserbedarf eines Straßenbaums haben. So versickert Wasser beispielsweise auf sandigem Boden sehr schnell und auf lehmigem Boden sehr langsam. Macht es also Sinn beide Standorte im gleichen Rhythmus zu bewässern? Diese und weitere Fragestellungen liegen dem mags-Pilotprojekt mit LoRaWAN (Long Range Wide Area Network) zugrunde.

Über das Stadtgebiet verteilt sind zunächst acht verschiedene Baumstandorte mit LoRa Sensoren ausgestattet worden. LoRaWAN ermöglicht es, Daten energieeffizient über lange Strecken zu übermitteln. Die Sensoren können bis zu zehn Jahre ohne Batteriewechsel betrieben werden. Im Vorfeld wurde festgelegt, wie viele Liter Wasser jeder Baum an seinem individuellen Standort benötigt. Um die Sensoren zu kalibrieren, tragen die Gießwagen-Fahrer per PowerAPP-Anwendung ein, an welchem Tag und zu welcher Uhrzeit die Bäume mit wie vielen Litern gegossen wurden. Sobald die Sensoren kalibriert sind, wird bei Unterschreiten einer Bodenfeuchte von 20 Prozent mit der Bewässerung des Baumstandortes gestartet. Dies kann tagesaktuell anhand der übermittelten Daten abgelesen werden „So können wir direkt auf zu trockene Bodenverhältnisse reagieren und die Bewässerung bedarfsgerecht steuern“, erklärt Thomas Dornik von der mags-IT. Er betreut das Pilotprojekt und hat jüngst eine Wetterdatenbank in das System integriert. So kann auch auf anstehenden Regen entsprechend reagiert werden. „Richtig spannend für unsere Datenerhebung wird der bevorstehende Sommer. Sollte es ein Dürresommer werden, dann liefert uns das System konkrete Rückschlüsse über die Effizienz unserer Bewässerung“, sagt Dornik.   

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