Der Climate Action Navigator (CAN) ist ein auf offenen Daten basierendes Dashboard, das hochaufgelöste Analysen liefert, um evidenzbasierte Entscheidungen zum Klimaschutz zu unterstützen. Derzeit bietet er Module zur Beurteilung von Walkability (Fußgehfreundlichkeit), Bikeability (Radfahrfreundlichkeit), Heizungsemissionen und Landnutzungsänderungen.
Der Climate Action Navigator ist ein Open-Source-Dashboard, das für alle Interessierten offen verfügbar ist. Wir haben jedoch eine Zielgruppe, zu der Nichtregierungsorganisationen, Bürgerinitiativen, Umwelt- und Klimaforschende sowie Stadtverwaltungen und Kommunen gehören. Unser Ziel ist es, all diejenigen zu unterstützen, die faktenbasiert handeln wollen.
Überhaupt nicht! CAN steht allen offen, die sich dafür interessieren. Wir wissen, dass einige Teile des Dashboards etwas schwierig zu navigieren sein können, wenn man nicht oft mit räumlichen Daten und Analysen arbeitet. Nutzt gerne unser Tutorial auf der Startseite, um euch durch die erste Berechnung führen zu lassen. Ein separates Tutorial-Video ist ebenfalls in Arbeit und wird noch veröffentlicht.
Wir suchen zwei Arten von Zusammenarbeit für CAN: Partnerorganisationen, die uns bei der Entwicklung von Inhalten helfen, und Nutzende, die das Bewusstsein für das Thema schärfen.
Wir arbeiten eng mit unseren Partnerorgansationen wie LUDI, Radlobby, oder WWF zusammen, um sicherzustellen, dass unsere Indikatoren die Klimaschutzinitiativen unterstützen, an denen sie im Alltag arbeiten. Durch die Zusammenarbeit mit Organisationen, die unsere Indikatoren nutzen, um fundiertere Entscheidungen zu treffen, sind wir zuversichtlich, dass diese Indikatoren auch für andere Entscheidungstragende hilfreich sind.
Wir stützen uns bei unseren Indikatoren auf eine Reihe von Datenquellen, von offiziellen Verwaltungsdaten über Satellitenbilder bis hin zu OpenStreetMap (OSM). Unser Fokus liegt nicht auf der Erhebung von Daten, sondern auf der Gewinnung von Erkenntnissen. Daher ist es für uns wichtig, die Datenstruktur und Nuancen zu verstehen und die Unsicherheiten und Einschränkungen klar zu kommunizieren. Wir legen großen Wert darauf, die Unsicherheiten sowohl in unseren Datenquellen als auch in unseren Methoden transparent zu machen.
Jedes unserer Module hat eine eigene Kombination von Datenquellen. Wie oft die Daten aktualisiert werden, hängt sowohl von der Aktualisierungshäufigkeit der ursprünglichen Datensätze als auch von unseren methodischen Entscheidungen ab. Bei Datensätzen wie OSM, die ständig aktualisiert werden, müssen wir die Bereitstellung der neuesten Daten gegen die Reduzierung der Rechenlast durch Zwischenspeicherung von Ergebnissen abwägen. Detaillierte Informationen zur Aktualisierungshäufigkeit der einzelnen Module findet ihr in den jeweiligen „Methoden“-Seiten.
Lokales Wissen ist für die Verbesserung der Genauigkeit der Ergebnisse unerlässlich. hiBike und hiWalk stützen sich in erster Linie auf OpenStreetMap (OSM), eine Crowdsourcing-Datenbank räumlicher Daten, die ihre Existenz dem lokalen Wissen und den Einsatz von Freiwilligen verdankt. In vielen Teilen der Welt sind die detaillierten OSM-Informationen, die wir in unseren Indikatoren verwenden, nur spärlich vorhanden. Je mehr Freiwillige vor Ort, die ihre Umgebung aus erster Hand kennen, zu OSM beitragen können, desto besser können wir gemeinsam diese Datenlücken füllen.
Noch nicht, aber wir arbeiten daran, in Zukunft Indikatoren für Schatten und Luftqualität (basierend auf Schätzungen des Verkehrsaufkommens) hinzuzufügen.
Ja, sowohl hiWalk als auch hiBike bieten einen optionalen Indikator für Greenness (Vegetationspräsenz), der den Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) verwendet, um anzugeben, wie viel Vegetation es in der Umgebung der Fußgänger- und Radinfrastruktur gibt. Beschattete Wege sind derzeit nicht direkt in in den beiden Modulen enthalten, obwohl ein hoher Greenness-Wert mit beschatteten Wegen einhergehen könnte.
Wir verfolgen das Ziel, diese Module auf andere Länder auszuweiten, insbesondere wenn es Partnerorganisationen gibt, die einen konkreten Bedarf an solchen Daten haben. Insofern öffentlich zugängliche Datensätze verfügbar sind, wäre die Ausweitung der Indikatoren auf andere Weltregionen unkompliziert.