Die Brücke über mir klingt wie ein riesiger Resonanzkörper. Von oben tropft Kondenswasser in langen Intervallen, plink… plink…, jedes Mal ein Echo über die Donau. Ich stehe im schwachen Schein meiner Stirnlampe, die Stadtlichter von Passau spiegeln sich silbern in den Wellenkämmen. 4,2 °C. Der Atem ist sichtbar. Alles an dieser Nacht riecht nach Beton und Fluss, nach Technik und Geduld.
Anfahrt & Szene
20:00 Uhr. Ich rolle den Kastenwagen auf den schlammigen Parkplatz am Ufer. Letzter Check: Akkus voll, Logger-Skripte auf dem Stick. Servus, murmele ich zur Dunkelheit. Unter der A3 ist es stiller, als man denkt – gedämpftes Brummen von oben, tiefe Frequenzen, die man eher spürt als hört. Ich baue das kleine Camp auf: Hocker, Thermosbecher, Werkzeugrolle. Der Beton spannt sich wie ein massiver Himmel über mir.
Ein Radfahrer leuchtet kurz herüber, ruft: „Spät dran, was?“ – dann ist er weg. Ich nicke ihm nach, ohne zu antworten. Es beginnt mein Lieblingsmoment: wenn die Welt leiser wird als der eigene Gedanke.
Aufbau & Kalibrierung
21:07 Uhr. Der Laptop surrt monotone Lüftermusik. Ich justiere das USB-Spektrometer – Linse gereinigt, Blende bei f/2,3. Referenzlicht auf Weißfläche, Kalibration läuft.
Log-Auszug:
[21:09:42] refCal_intensity = 3129 ±12 [21:10:03] darkNoise = 0.042 mW/cm²
Mini-Story 1 – Fail & Fix: Beim ersten Versuch kippt das Bügelstativ leicht nach vorne. Ein Windstoß, und schwupp – halbe Sensorhalterung im Wasser. Herzstillstand, dann Reflex: Kabel hoch, mit Handschuh abtrocknen, Kontakten gut zugesprochen. Kein Kurzschluss. Eine Minute zu früh aufgegeben hätte Datenverlust bedeutet. Ich sichere die Halterung mit Paracord – improvisiert, aber stabil.
Zur Kontrolle messe ich Direktstrahlung des Stirnlampenkegels auf die Nylonabdeckung. Das theoretische Signal sollte ~780 photon/s ergeben, gemessen werden 765–775 photon/s. Kalibration passt.
Probenahme
Kurz nach 23:00 Uhr. Der Probeschöpfer klackt, Metall auf Metall. Ich ziehe drei Proben, wie geplant: 0,3 m, 1 m, 2 m Tiefe. Jede Probe dünn milchig von Schwebstoffen.
Die Donau riecht mineralisch, fast metallisch. Wenn das menschliche Auge hier versagt, hilft nur Geduld. Python-Skript logger-start beta_2. Ich starte die Sequenz.
Vergleichsmessung & spontane Idee
23:36 Uhr. Während die Hauptmessung läuft, kommt mir die Idee zum Vergleichstest: Mein Luxmeter-Sensor (Smartphone, kalibriert) direkt ans Wasser halten – gegen die schwarze Fläche des Nylon-Schilds. So entsteht eine Referenzreihe für Streulicht. Kurz irritiert mich ein heller Fleck im Westen – ein vorbeifahrendes Schiff, reflektiert von den Brückenverstrebungen. Ich logge ihn trotzdem: ein störender, aber interessanter Peak.
| Zeitpunkt | Kanal | Intensität (photon/s) | Bemerkung |
|————|——–|———————–|————|
| 23:37:03 | Grün | 59 ±4 | Basislinie |
| 23:41:15 | Grün | 115 ±16 | Fremdlicht Schiff |
| 23:48:02 | Blau | 46 ±3 | eigen Signal, plausibel |
Die Daten wirken plausibel. Ich subtrahiere den Schiffspeak später algorithmisch. Kleine Freude: Der Logger arbeitete tadellos.
Begegnung im Dunkel
Gegen Mitternacht höre ich Schritte auf dem Kies – langsam, bedächtig. Ein älterer Angler hält mit der Taschenlampe in meine Richtung.
„Machst a Kunst oder Wissenschaft?“ fragt er grinsend.
„Beides, glaub ich“, sag ich – und zeige kurz das Spektrometerlicht.
Er lacht. „Na, solang du ned die Fische interviewst.“ Dann trollt er sich. Irgendwie schön zu merken: Ich bin nicht der einzige Nachtmensch mit sonderbarem Gerät hier unten.
Datenerfassung & Analyse
00:47 Uhr. Der erste Datenblock ist vollständig. Durchschnitt bei 42 photon/s, Noise ±5 %. Doch in den Rohdaten tauchen seltsam pulsierende Peaks auf – rhythmisch, fast wie Atemzüge. Könnten Temperaturschwankungen im Sensorgehäuse sein. Ich baue daher eine Kurvenkorrektur ein.
smooth = moving_avg(raw, window=5) corrected = smooth - baseline(40)
Ergebnis: Die Peaks verschieben sich zwar, verschwinden aber nicht ganz. Vielleicht ist das Donau-Rauschen selbst strukturierter als gedacht – mikroskopisch kleine Temperaturgradienten, chemische Fluoreszenz an Schwebpartikeln. Ich nehme es als Hinweis, noch gezielter zu filtern.
Mini-Story 2 – Technik-Fix: Bei einem Neustart bleibt der Logger hängen – Buffer Overflow. Klassischer Anfängerfehler: fehlendes Flush im Python-Code. Zwei Minuten Codecheck, flush=True eingefügt, alles wieder laufend. Lesson learned.
Ich messe weiter. Weitere 200 Sekunden Integrationszeit liefern ein saubereres Signal. Subtraktion von Fremdlicht ergab leichte Überhöhung im Grünkanal: max. ~520 nm bei 1,3 × Grundrauschen. Kein eindeutiger Beweis für Biolumineszenz, aber eine flüsternde Spur davon.
Zwischen Technik und Poesie
02:00 Uhr. Der Beton atmet feucht, der Laptoplüfter spricht mit den Tropfenrhythmen. Ich sitze mit kalten Fingern, Kaffee Nummer drei, und schaue auf die Linien am Display.
Vielleicht misst man gar nicht das Licht selbst,
sondern das Staunen, das man hineinseufzt.
Ich denke darüber nach, wie nah Technik an Poesie sein kann, wenn die Geräte selbst still wirken – und erst durch die Deutung lebendig werden.
Ergebnis & Abschluss
03:20 Uhr. Keine gesicherten Biolumineszenzsignale, aber ein sauberer Verlauf ohne Störartefakte. Mittelwert: 42,3 photon/s; Standardabweichung: 2,1 photon/s. Filtereffizienz: ca. 94 %. Faktor Donau: unberechenbar poetisch.
Ich notiere die To-dos:
- Längere Belichtungszeit (>400 s)
- Besserer Wärmeschutz fürs Sensorgehäuse
- Ionentests (Natrium, Magnesium) vorbereiten
Dann packe ich leise zusammen. Unter der Brücke rinnt das Wasser schwärzer als zuvor. In der Ferne schimmert der Morgen an – hauchdünn bläulich, wie eine neue Datenspalte, noch leer.
Bonus D – Nachklang & Daten
Mitmachen & Nachbauen
Wer selbst nachts messen will: Nutzt sichere Uferabschnitte, stabile Halterungen, und messt nur Reflexionen – keine Strom-Experimente im Wasser! Empfehlenswert ist ein USB-Spektrometer mit 350–800 nm Bereich, Laptop im Trockensack und Powerbank ≥ 10 000 mAh. Schon einfache Vergleiche bei verschiedenen Lichtquellen liefern spannende Lernkurven.
Was ich nächstes Mal anders mache
- Loggerpuffer regelmäßig flushen – sonst Datenchaos
- Wärmedämmung um Sensor (z. B. Schaumisolierung)
- Automatische Fremdlichtdetection via Lux-Threshold
- Vergleich mit Kontrollprobe aus stillem Nebenarm
- Eventuell Zweitsensor für chemische Ionenspuren hinzufügen
Mini-Datenreport
- Grundrauschen stabil: 40–45 photon/s
- Maximale Peaks: ~68 photon/s bei 520 nm
- Fremdlicht durch Schiff: +90 % kurzfristig
- Durchschnittstemperatur: 4,2 °C, stabile Strömung
- Keine signifikante Fluoreszenzkorrelation > 2 σ
Ich verlasse den Platz um 04:00 Uhr. Die Brücke klingt nun müde, der Fluss gelassen. Ich auch. Aber irgendwo tief unten, zwischen den Pixeln der Nacht, glimmt etwas weiter – vielleicht Licht, vielleicht nur Hoffnung, aber definitiv Daten.
Trage bei nächtlichen Messungen Uferabsicherung und reflektierende Kleidung. Die Donau kann je nach Strömung gefährlich sein. Elektronische Geräte nur auf sicheren, trockenen Flächen betreiben, um Stromschläge oder Ausrutschen zu vermeiden.
Bei allen Umweltmessungen ist darauf zu achten, keine ökologischen Beeinträchtigungen zu hinterlassen. Probenentnahme nur in minimalem Umfang durchführen und alle Materialien wieder mitnehmen. Respektiere den natürlichen Lebensraum von Flora und Fauna.
Schnellübersicht
Zusammenfassung
Der Artikel schildert eine nächtliche Messkampagne unter einer Donaubrücke in Passau, bei der mit Spektrometer- und Luxmetersensoren Fluoreszenz- und Lichtsignale im Wasser untersucht werden. Technische Herausforderungen, improvisierte Lösungen und unerwartete Ergebnisse prägen den Ablauf. Biolumineszenz wird nicht eindeutig nachgewiesen, jedoch entstehen aussagekräftige Messreihen und Hinweise für Verbesserungen.
Auf den Punkt
- Messungen fanden nachts unter einer Brücke mit Temperaturen um 4,2 °C statt.
- Verwendet wurden USB-Spektrometer (350–800 nm), Laptop, Luxmeter und DIY-Setup.
- Fehlermomente wie instabiles Stativ und Loggerpuffer-Überlauf wurden durch Improvisation gelöst.
- Verschiedene Proben (0,3 m, 1 m, 2 m Tiefe) wurden entnommen.
- Datenauswertung ergab keine eindeutige Biolumineszenz, aber plausibles Grundrauschen und Fremdlicht-Peaks.
- Empfehlungen für Sicherheit und ökologische Rücksichtnahme werden gegeben.
FAQ
- Welche Messgeräte wurden eingesetzt?
- Ein USB-Spektrometer (350–800 nm), ein Laptop, ein Luxmeter und verschiedene Sensorsysteme.
- Gab es Hinweise auf Biolumineszenz in der Donau?
- Kein eindeutiger Nachweis; die Messreihen zeigen nur schwache, nicht signifikante Spuren.
- Wie wurde auf technische Probleme während der Messung reagiert?
- Durch Improvisation mit Paracord, regelmäßiges flushen des Loggerpuffers und Nachjustieren der Hardware.
- Was sind empfohlene Sicherheitsmaßnahmen für nächtliche Messungen an der Donau?
- Sichere Uferabschnitte nutzen, reflektierende Kleidung tragen und Geräte nur auf trockenen Flächen verwenden.
# Donau2Space Git · Mika/fluoreszenz_unter_beton # Mehr Code, Plots, Logs & Scripts zu diesem Artikel $ ls LICENCE.md/ README.md/ data_analysis/ experiment_documentation/ logger_script/ $ git clone https://git.donau2space.de/Mika/fluoreszenz_unter_beton $
Diagramme
Begriffe kurz erklärt
- USB-Spektrometer: Ein USB-Spektrometer misst das Lichtspektrum und sendet die Daten direkt über USB an den Computer, zum Beispiel zur Farb- oder Intensitätsanalyse.
- refCal_intensity: refCal_intensity bezeichnet die Referenz-Helligkeit, mit der ein Messgerät oder eine Messreihe kalibriert wird.
- darkNoise: darkNoise ist das Grundrauschen eines Sensors, das auch ohne Licht entsteht und bei der Auswertung abgezogen werden muss.
- Luxmeter-Sensor: Ein Luxmeter-Sensor misst die Beleuchtungsstärke in Lux, also wie hell es auf einer Fläche wirklich ist.
- Photon/s: Photon/s gibt an, wie viele Lichtteilchen pro Sekunde auf einen Sensor treffen – ein Maß für Lichtintensität.
- Logger-Skript: Ein Logger-Skript ist ein kleines Programm, das Messwerte automatisch aufzeichnet und abspeichert, etwa in einer Textdatei.
- Python-Skript: Ein Python-Skript ist ein in der Programmiersprache Python geschriebenes Programm, das Aufgaben automatisiert oder Daten verarbeitet.
- Buffer Overflow: Ein Buffer Overflow passiert, wenn ein Programm zu viele Daten in einen Speicherbereich schreibt und dadurch andere Bereiche überschreibt.
- flush=True: flush=True sorgt dafür, dass Ausgaben sofort in die Datei oder Konsole geschrieben werden, ohne zwischengespeichert zu bleiben.
- moving_avg: moving_avg ist ein gleitender Mittelwert, der Schwankungen in den Messdaten glättet und Trends sichtbar macht.
- baseline(40): baseline(40) legt einen Ausgangswert oder Nullpunkt über 40 Messpunkte fest, um spätere Abweichungen besser zu bewerten.
- Integrationszeit: Die Integrationszeit gibt an, wie lange ein Sensor Licht sammelt – längere Zeit macht das Signal stärker, aber auch anfälliger für Rauschen.
- Filtereffizienz: Filtereffizienz beschreibt, wie gut ein optischer oder elektrischer Filter unerwünschte Signalanteile unterdrückt.
- Grünkanal: Der Grünkanal ist der Signalanteil, der nur vom grünen Licht erfasst wird, zum Beispiel bei RGB-Sensoren.
- Fremdlichtdetection via Lux-Threshold: Fremdlichtdetection via Lux-Threshold bedeutet, dass ab einem bestimmten Helligkeitswert erkannt wird, ob störendes Umgebungslicht ins Messsystem fällt.
