Die Abteilung Very Large Business Applications (VLBA) sucht gemeinsam mit dem Oldenburg-Ostfriesischen Wasserverband (OOWV) einen Bacheloranden (m/w/d) für eine Bachelorarbeit zum Vergleich verschiedener Regensensoren mit dem Niederschlagsmesser Ott Pluvio.

Über einen Überblick über den tatsächlich auftretenden Niederschlag in der Region zu haben und dieses Wissen in der Wasserwirtschaft und in Forschungsprojekten zu nutzen, setzt der OOWV den Regenmesser Ott Pluvio ein. Dieser liefert zwar exakte Daten, ist jedoch nicht gerade kostengünstig und muss gewissen Vorgaben und Normen zur Inbetriebnahme einhalten. Es gibt allerdings auch kostengünstigere Sensoren auf den Markt, die Regen detektieren können. Somit stellt sich die Frage, wie gut diese Sensoren im Vergleich zum Ott Pluvio performen.

In der Arbeit sollen daher drei verschiedene Regensensoren in Messboxen mit Raspberry Pi Kontroller und Batterie verbaut und entsprechend programmiert werden. Um einen Vergleich zu den Ott Pluvio Regenmessern schaffen zu können, sollen die Messboxen an den gleichen Standorten ausgebracht und für einen Testzeitraum Regendaten gemessen werden. Anschließend müssen die erhobenen Daten anhand geeigneter Metriken verglichen werden. Hierzu kann z.B. das Schreiben von Python Skripten hilfreich sein. Am Ende sollte eine Handlungsempfehlung für den OOWV hinsichtlich der Nutzung der Regensensoren anhand der Ergebnisse gegeben werden.

Wenn du Interesse an dem Abschlussarbeitsthema hast, melde dich gerne bei Pascal Säfken (pascal.saefken@uol.de) oder Jan Stüven (jan.stueven@uol.de).

• Aufbau von drei Regensensoren in Messboxen mit Raspberry Pi Kontroller und Batterie
• Ausbringung und Messung von Regendaten an Standorten mit Ott Pluvio Regenmessern
• Daten der Regensensoren anhand geeigneter Metriken mit tatsächlichem Niederschlag vergleichen (z.B. über Python Skripte) und Handlungsempfehlung
• Handlungsempfehlung anhand der Ergebnisse liefern

• Strukturiertes Arbeiten
• Hohe Eigeninitiative
• Gute Kommunikationsfähigkeit
• Kenntnisse mit Raspberry Pi Kontrollern von Vorteil
• Programmierkenntnisse in Python oder Go von Vorteil