LocalZero:Google Environment Insight Explorer
Aus Dokumentationsgründen bleiben die Begriffe in den Session Protokollen der ersten drei Bundestreffen (Herbst 2021, Frühjahr 2022, Herbst 2022) unverändert.
💥Dies ist ein Protokoll einer Session vom Bundestreffen Herbst 2022💥
Google Environment Insight Explorer
Thema / Fragestellung
Wie kann der Google Environement Insight Explorer deiner Kommune helfen, sinnvolle Maßnahmen zur Klimaneutralität zu planen und zu monitoren.
Material
Teilnehmer
Lutz Kohler (Google) https://de.linkedin.com/in/lutz-kohler-374270
Holger, Sabine, Jonas, Konstantin, Mark, Thomas, Sven, Stefan, Leon, Hauke, Bene, Andreas, Helmut, Karla, Michael, Heiner, Leoni,
Wichtige besprochene Inhalte
Vorstellung Google: ist seit 2007 durch Zertifikate klimaneutral, will bis 2030 als erstes Großunternehmen echt klimaneutral ohne Zertifikate sein.
Environmental Insight Explorer wurde auf der COP26 vorgestellt mit dem Ziel, 500 Städte zu unterstützen, bis 2030 1Gt CO2e zu vermeiden.
Hamburg seit 2 Jahren in Beta-Phase: Umweltzonen, Flugemissionen etc.
Datenzugriff für 2018-2021 für 500 deutsche Kommunen (ab 25.000 EW) kostenfrei, kann von jedem beantragt werden und wird manuell von Lutz bewilligt.
EIE weist vier Dinge aus: Building emissions, Transportation emissions, Rooftop solar potential, Tree canopy (Genauigkeit 30cm)
Ziel: Kommunen Daten langfristig kostenlos bereitstellen, keine Gewinnerzielungsabsicht.
Aktuell: Zusammenarbeit mit 30 deutschen Kommunen, versuchen EIE bekannter zu machen, auch mit ICLEI und C40.
Transport emissions:
Inbound (), Outbound (), In-boundary ()
unterscheiden im Modal Split Pkw, Lkw, Motorrad etc.
könnte auch für Stadt- und Verkehrsplanung genutzt werden, da
Building emissions:
Berechnungsmodell basiert auf amerikanischem Gebäude- und Heizungssystem, wird daher in D nicht propagiert.
Solardachpotential:
Können automatisch aufgrund Dachneigung, Verschattung etc. das PV-Potential zur Verfügung stellen.
Aktueller Solarbestand wird bisher aber nicht angezeigt, Marktstammdatenregister wird nicht genutzt, da ganzes Projekt EIE weltweit entwickelt und genutzt werden soll.
Baumbestand:
Hochauflösende Satellitendaten (30cm) wird mit machine learning verknüpft genutzt, um anteiligen Baumbestand (auch straßenfein) zu zeigen, Heidelberg hat 47%.
Baum kann von anderen Grünflächen unterschieden werden durch die Höhe (ähnlich wie Gebäude).
Was will Google?
Feedback der Städte, direkte vor-Ort-Daten vergleichen mit den Schätzungen von Google zur Algorithmus-Verbesserung.
Wie bekomme ich einen Zugriff?
Einzeiler-Mail an Lutz Kohler lutzkohler@google.com mit berechtigtem Interesse an Daten der eigenen Kommune und Verweis auf LocalZero.