Digitale Luftqualitätslandschaft: Repositorien, Daten und Starter-Code

Der Artikel „Digitale Luftqualitätslandschaft: Repositorien, Daten und Starter-Code“ bietet einen praxisnahen Leitfaden, wie man Luftqualitätsdaten findet, die verschiedenen Datentypen versteht und erste Analyse- und Visualisierungscodes ausführt. Dabei wird deutlich, welche Open‑Source‑Repositorien die wichtigsten Datenquellen bereitstellen und welche Formate – von CSV‑Tabellen über GeoJSON‑Dateien bis hin zu Zeitreihen‑APIs – typischerweise verwendet werden.

Ein besonderer Fokus liegt auf der Interpretation der Daten: Der Beitrag erklärt, welche Messgrößen (z. B. PM2.5, NO₂, O₃) in den Datensätzen vorkommen, wie sie gemessen werden und welche Qualitätskriterien zu beachten sind. Anschließend werden Schritt‑für‑Schritt Beispiele gezeigt, wie man mit Python‑Starter‑Code die Rohdaten lädt, bereinigt und in aussagekräftige Grafiken überführt.

Für Entwickler und Datenanalysten liefert der Text somit einen klaren Einstieg in die digitale Luftqualitätsforschung – von der Datenbeschaffung über die Typeninterpretation bis hin zur praktischen Umsetzung von Analyse‑ und Visualisierungscode. Mit diesem Wissen lässt sich schnell eigene Projekte starten und die Luftqualität in Echtzeit überwachen.