04.11.2026
Der Umwelt-Realitäts-Check – Daten-Harmonisierung zwischen Google API, NABEL und Eigenbau
Umweltmesstechnik – Teil 2
Zusammenfassung
In diesem Teil 2 erweitern wir unser lokales Luftgüte-Monitoring zu einem umfassenden Umwelt-Lagezentrum. Wir zeigen im Detail, wie die Echtzeitdaten der offiziellen NABEL-Station (Härkingen-A1) über strukturiertes Web-Scraping in Node-RED eingelesen werden und wie die weltweiten Modelldaten der Google Air Quality API per HTTP-POST-Request abgefragt werden. Das zentrale systemtechnische Thema ist anschliessend die Daten-Harmonisierung: Wir erklären, wie amerikanische Gaseinheiten («ppb» ) mittels der idealen Gasgleichung in den Schweizer Standard (μg/m3) umgerechnet werden, und kalibrieren die Grafana-Schwellenwerte exakt nach der Schweizer Luftreinhalte-Verordnung (LRV).
(Siehe auch Umweltmesstechnik – Teil 1: Luftqualität im Eigenbau)
Wichtig zu verstehen:
Erst durch die automatisierte Beschaffung (API und Scraping) und die anschliessende mathematische Harmonisierung heterogener Datenquellen lassen sich externe Modellwerte und staatliche Referenzmessungen sinnvoll mit den eigenen lokalen Sensordaten vergleichen.
Die Datenbeschaffung: API-Abfrage und Web-Scraping
Bevor wir Daten vergleichen können, müssen sie den Weg in unsere Smart-Home-Zentrale (Node-RED) finden. Hier nutzen wir zwei völlig unterschiedliche Wege der Systemintegration:
A. Die Google Air Quality API (REST-Schnittstelle)
Für den Standort Zofingen fragen wir stündlich die Live-Modelldaten von Google ab. Da die API detaillierte Informationen wie Schadstoffkonzentrationen und Gesundheitsempfehlungen liefern soll, senden wir einen strukturierten POST-Request an den Endpunkt.
Abbildung 1: HTTP-POST-Request in Node-RED zur stündlichen Abfrage der Google Air Quality API, inklusive Standortkoordinaten und Parameter-Definition
Wirtschaftlicher Aspekt (Pricing):
Aus systemtechnischer Sicht gehört zur Evaluation von Cloud-APIs auch die Kostenstruktur. Google bietet für die Air Quality API ein monatliches Freikontingent (Free Tier). Da wir die Daten im Smart-Home-Kontext stündlich abfragen (24 Requests/Tag bzw. ca. 720 Requests/Monat), bleibt der Betrieb vollständig kostenlos. Erst bei hochfrequenten Abfragen im Sekunden- oder Minutentakt würden nutzungsbasierte Kosten anfallen.
B. NABEL-Station Härkingen-A1 (Referenzmessung)
Da die offiziellen NABEL-Messwerte der Station Härkingen-A1 (Standort-Koordinaten ca. 47.31°N, 7.82°E) nicht durchgehend über eine einfache JSON-Schnittstelle erreichbar sind, nutzen wir einen eleganten Weg des Web-Scrapings direkt in Node-RED:
Abbildung 2: Modularer Node-RED-Ablauf zum automatisierten Web-Scraping der offiziellen NABEL-Referenzmesswerte der Station Härkingen-A1
Der Flow arbeitet modular:
- Ein http request-Node ruft die HTML-Tabelle der Messwerte ab (Luftbelastung NABEL).
- Mithilfe von html-Nodes (caption und tr) werden der Zeitstempel und die Tabellenzeilen isoliert.
- Nachgeschaltete JavaScript-Funktions-Nodes (date of measure und measure) bereinigen den Text, gleichen ihn mit unserer gesuchten Station (Härkingen-A1) ab und führen die Daten über einen join-Node wieder zusammen.
- Das Resultat wird einerseits für die interne KBI-Berechnung genutzt und andererseits direkt an unser Dashboard weitergeleitet.
Die Mathematik: Umrechnung von ppm in μg/m3
Wenn die Rohdaten im System eintreffen, stehen wir vor einem klassischen Problem der Systemtechnik:
- Google Air Quality API: Liefert Gase wie Ozon (O3), Kohlenmonoxid (CO) und Stickstoffdioxid (NO2) in der amerikanischen Einheit ppb (parts per billion).
- NABEL (Härkingen-A1): Stellt die real gemessenen Werte in μg/m3 bereit.
Die Umrechnung basiert auf dem molaren Volumen der Luft bei 20°C (24,055 L/mol) und der Molmasse des jeweiligen Gases. Daraus ergeben sich für unsere Node-RED-Funktion die festen Faktoren:
O3 (Ozon): ppb 1,996
NO2 (Stickstoffdioxid): ppb 1,912
CO (Kohlenmonoxid): ppb 1,164
Die mathematische Transformation wird direkt beim Empfang der Google-Payload in Node-RED ausgeführt:
Abbildung 3: JavaScript-Funktions-Node zur mathematischen Harmonisierung: Umrechnung der amerikanischen Gaseinheiten (ppb) in den Schweizer Standard (μg/m3) mittels idealer Gasgleichung.
Das Ergebnis auf dem Dashboard
Sobald alle Datenströme mathematisch auf μg/m3 vereinheitlicht sind, lassen sie sich übersichtlich im Dashboard darstellen:
A. Google Air Quality (Modelldaten Zofingen)
Die aufbereiteten Google-Daten liefern für Zofingen ein umfassendes Bild inklusive des Universal Air Quality Index (AQI = 76). Dank der Umrechnung stehen nun alle Einzelstoffe ordnungsgemäss in μg/m3 bereit (z. B. CO=212 μg/m3, PM10=22,0 μg/m3, PM2.5=14,9 μg/m3.).
Abbildung 4: Grafana-Dashboard der aufbereiteten Google-Modelldaten für Zofingen mit integriertem Universal Air Quality Index und umgerechneten Schadstoffkonzentrationen
B. NABEL-Station Härkingen-A1 (Referenzmessung)
Die per Scraping eingelesenen NABEL-Werte von der Autobahnstation Härkingen-A1 zeigen die reale Belastung vor Ort (z. B. NO2=15 μg/m3, PM10=14 μg/m3, PM2.5=11 μg/m3).
Abbildung 5: Dashboard-Ansicht der per Web-Scraping eingelesenen Echtzeit-Referenzwerte der NABEL-Station Härkingen-A1
Erkenntnisse aus den Messdaten
Das Ozon-Tagesprofil (O3)
Am gelben Ozon-Graphen erkennt man nachts bis in die frühen Morgenstunden (02:00 Uhr) höhere Werte um 20 μg/m3. Ab 04:00 Uhr bricht der Ozonwert drastisch ein und erreicht gegen 08:30 Uhr seinen Tiefpunkt nahe 1 μg/m3.
Abbildung 6: Vier-Stunden-Verlaufsgraph der NABEL-Messstation: Der markante Ozon-Einbruch in den Morgenstunden verdeutlicht den chemischen Titrationsprozess durch den Berufsverkehr
Der chemische Mechanismus (Titration)
Dieser Einbruch fällt exakt mit dem morgendlichen Berufsverkehr auf der Autobahn A1 zusammen. Das frisch aus den Fahrzeugauspuffen entweichende Stickstoffmonoxid (NO) reagiert sofort mit dem Ozon in der Luft (NO + O3 → NO2 + O2) und «frisst» es buchstäblich auf.
Erholung am Mittag
Ab 10:00 Uhr steigt der Ozonwert bei zunehmender Sonneneinstrahlung wieder stark an.
Feinstaub (PM10)
Der blaue Feinstaub-Graph verläuft sehr träge und steigt im Laufe des Vormittags leicht von 9 auf 14 μg/m3 an, was die grossräumige und träge Ausbreitung von Feinstaubpartikeln unterstreicht.
Fazit
Die gezielte Daten-Harmonisierung macht aus isolierten Messwerten ein vollwertiges Umwelt-Lagezentrum. Wir vertrauen nicht blind einer einzelnen App oder einem weit entfernten Sensor, sondern verstehen die physikalischen und chemischen Zusammenhänge unserer Region.
Frühere Artikel
Umweltmesstechnik, Teil 1: Wenn der Wüstenwind durch Zofingen weht – Luftqualität im Eigenbau
Smart Home, Teil 1: Integration des Smart Home-Systems «Wiser by Feller» ins Apple Homekit
Smart Home, Teil 2: Einbinden einer Wetterstation
Smart Home, Teil 3: Entwicklung eines WLAN-fähigen Regensensors
Links