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# Experiment: Fluoreszenzmessung der Donau mit USB-Spektrometer
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## Purpose
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Messung und Analyse von Fluoreszenzsignalen im Wasser der Donau mit einem tragbaren USB-Spektrometer. Ziel ist die Identifikation schwacher biolumineszenter oder fluoreszenter Effekte unter realen Umweltbedingungen.
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**Problemstellung:** Die Erfassung sehr schwacher Fluoreszenzsignale im Feld leidet unter Fremdlicht, Temperaturschwankungen und elektrischen Störungen. Das Experiment soll zeigen, wie durch Kalibration, Filterung und softwareseitige Korrekturen stabile Messdaten gewonnen werden können.
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**Ziele:**
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- Erfassen von spektralen Intensitäten im Bereich 350–800 nm
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- Kalibrierung und Fehlerkorrektur mittels Python-Logger-Skripten
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- Vergleichsmessungen zur Erkennung von Fremdlichtartefakten
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- Analyse von Rohdaten zur Signalbereinigung
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## Kontext & Hintergrund
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Spektraldaten verschiedener Tiefenproben aus der Donau (0,3 m, 1 m, 2 m), jeweils mit photon/s-Werten und spektraler Kanalzuordnung.
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**Gruppierung:**
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- pro Tiefe
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- pro Kanal (RGB)
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- pro Zeitpunkt
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**Trace-Metadaten / zusätzliche Tags:**
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- Zeitstempel
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- Temperatur
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- Intensität
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- Kommentar zum Fremdlicht
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**Domänenkontext:**
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- Umweltmesstechnik
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- optische Spektroskopie
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- Datenloggerkalibrierung
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- Feldmessung
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**Motivation:**
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- Validierung einfacher Messaufbauten für Umweltfluoreszenzanalysen
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- Erprobung robuster Loggerverfahren bei Nachtmessungen
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- Vergleich natürlicher Lichtreflexionen mit induzierter Fluoreszenz
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## Methode / Spezifikation
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**Übersicht:**
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- Aufbau des USB-Spektrometers mit justierter Linse und Kalibration auf Weißstandard
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- Referenzmessung mit definierter Lichtquelle zur Evaluierung von Selbstrauschen
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- Datenerfassung über Python-Logger mit kontinuierlichem Flush zur Vermeidung von Buffer Overflow
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- Algorithmische Glättung und Baseline-Korrektur der Rohdaten
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**Algorithmen / Verfahren:**
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- Kalibration: refCal_intensity-Bestimmung und darkNoise-Korrektur
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- Datenlogging: laufende Spektralerfassung im Millisekundentakt mit Timestamp
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- Signalverarbeitung: moving_avg zur Glättung, baseline-Subtraktion zur Kontrastanhebung
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- Ausreißerfilterung: Subtraktion unerwarteter Peaks durch Fremdlicht
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## Input / Output
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### Input-Anforderungen
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**Hardware:**
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- USB-Spektrometer (350–800 nm)
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- Laptop mit Python ≥ 3.8
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- Powerbank ≥ 10 000 mAh
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- Luxmeter oder Smartphone-Sensor
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- Schutzgehäuse gegen Feuchtigkeit
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**Software:**
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- Python-Logger-Skript (beta_2)
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- Datenanalyse-Skript mit moving_avg() und baseline()
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- USB-Treiber für Spektrometer
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**Konfiguration:**
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- Referenzweiß-Kalibrierung vor jeder Messserie
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- Blende f/2,3
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- Integrationszeit 200–400 s
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### Erwartete Rohdaten
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**Felder pro Run:**
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- timestamp
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- channel
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- intensity_photon_per_s
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- temperature_C
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- remark
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**Formatbeispiele:**
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- 2024-03-15T23:41:15Z, Grün, 115±16, 4.2, Fremdlicht Schiff
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**Trace-Daten:**
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- Format: CSV oder JSON mit Floatwerten
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- Hinweis: Jede Messreihe enthält Kalibrierpunkte und Fremdlichtkommentare zur späteren Subtraktion
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### Analyse-Ausgaben
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**Pro Gruppe / pro Governor:**
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- Mittelwert: 42,3 photon/s
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- Standardabweichung: 2,1 photon/s
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- Filtereffizienz: 94 %
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**Vergleichsausgaben:**
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- Messung ohne Fremdlicht vs Messung mit Schiffsreflexion
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- Δ: +90 %
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- Trace-Muster: Erkannte periodische Peaks (Temperaturdrift oder Strömungsmodulation)
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## Workflow / Nutzung
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**Analyse-Workflow:**
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- Vorbereitung: Gerät auf Weißfläche kalibrieren
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- Aufnahme: logger-start Skript ausführen
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- Qualitätskontrolle: Signal vs. Dunkelrauschen prüfen
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- Nachbearbeitung: Glättung, Baseline-Korrektur, Ausreißer entfernen
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- Bericht: Mittelwerte, Peaks und Signifikanz evaluieren
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### Trace-Template-Anforderungen
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**Ziel:** Standardisierte Erfassung reproduzierbarer Fluoreszenzsignale
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**Erforderliche Tags & Metadaten:**
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- timestamp
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- depth_m
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- lamp_intensity
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- noise_level
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- comment
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**trace-cmd-Setup:**
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- Skript mit flush=True betreiben
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- Messintervall > 200 s wählen
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- Rohdaten regelmäßig sichern
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**Run-Design für Contributors:**
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- Erfassen einer Kontrollprobe
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- Führungsprotokoll mit Lichtbedingungen dokumentieren
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- Fremdlichtsituationen manuell annotieren
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## Interpretation & erwartete Ergebnisse
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**Kernbefunde:**
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- Kein signifikanter Nachweis biolumineszenter Aktivität
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- Stabile Basislinie trotz variabler Umweltbedingungen
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- Fremdlicht kann bis +90 % Intensitätszuwachs erzeugen, muss algorithmisch gefiltert werden
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**Implikationen für Experimente:**
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- Feldmessungen erfordern Echtzeitkorrektur von Fremdlicht
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- Thermische Stabilität des Sensors verbessert Signalqualität signifikant
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**Planungsziel:**
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- Ziel: Demonstration eines belastbaren Low-Cost-Protokolls für nächtliche Fluoreszenzmessungen unter Brückenbedingungen
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- Vorgehen:
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- Kalibration und Schutzmaßnahmen optimieren
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- Analytische Postprocessing-Methoden standardisieren
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## Limitationen & Fallstricke
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**Datenbezogene Limitationen:**
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- Streulicht und Reflexionen von Wasseroberflächen verfälschen Intensitätswerte
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- Schwebstoffe verursachen spektrale Unschärfen
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**Kausalität & Generalisierbarkeit:**
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- Ergebnisse lokal bezogen, nicht übertragbar auf andere Fließgewässerbedingungen
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**Praktische Fallstricke:**
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- Pufferüberlauf im Logger bei zu langen Sessions
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- Temperaturdrift bei ungedämmtem Gehäuse
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- Feuchtigkeitseinwirkung auf USB-Kontakte
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## Nächste Schritte & Erweiterungen
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**Geplante Experimente:**
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- Messungen mit erhöhter Integrationszeit über 400 s
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- Vergleich mit Nebenarm der Donau zur Isolierung diffuser Quellen
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**Analyseziele:**
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- Entwicklung automatischer Fremdlicht-Detektion auf Basis von Luxmeter-Daten
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**Regression & Modellierung:**
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- Zeitliche Analyse zur Trennung von Fremdlicht und Eigenemissionen
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- Korrelation zwischen Temperaturdrift und Signalfluktuation
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**Community-Beiträge:**
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- Dokumentation für Citizen-Science-Messungen bereitstellen
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- Leitfaden für sichere Feldmessungen veröffentlichen
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