Passau, kurz nach 21 Uhr – Die Höllgasse glänzt feucht wie poliertes Metall. Über den nassen Steinen breiten sich Spiegelungen aus, zittern, brechen in winzigen Flächen. Ein Windstoß zieht durch die enge Gasse, bringt die Neonröhren an der Hauswand 22 leicht zum Brummen. Ich atme den Dampf meines Kaffees – süß, bitter, wach – und sage leise: Pack ma’s.
Zwischen Schatten und Neon
Die Dunkelheit hat hier Konkurrenz. Jeder Lichtpixel fordert Aufmerksamkeit, jede Scheibe spielt DJ in UV. Ich will wissen, wie viel Nacht wirklich übrig bleibt, wenn alles flimmert. Die Finger sind längst steif, die Luft riecht nach Salz und Regenresten. Vom Inn kommt dumpfes Rauschen mit metallischem Nachhall, als würde die Stadt auf einem Synth-Pad schweben.
Ein Radfahrer zieht vorbei, blinkt in Blau. Kurz danach stürzt sich sein Schatten wie ein zweiter Körper an die Wand. Ich notiere: Zeit 21:27, kurzzeitiger Peak auf 18.84 mag/arcsec².
Aufbau: kleine Station im Neonkorridor
Zwischen einem Atelierfenster und dem Café „Zur Laterne“ richt ich mein Mini-Labor ein. Carbonstativ – steht stabil trotz Kieselmulde im Pflaster. Die Kamera ist leicht nach Norden geneigt; das Sky Quality Meter (SQM-L) zeigt nach zenitalem Himmel, 20° Feld, um künstliche Reflexionen der Dachlampen zu vermeiden.
Parameter-Log (Auszug):
DSLR: ISO 1600 | f/4 | Belichtung 3× in Folge
SQM-L: Zeitintervall 10 s | Kalibration = Ref_2024-03
Laptop: Logger v0.9 (Python), RTC-Sync ±2 s
Die Powerbank liegt halb unter dem Stativbein – Schutz gegen Feuchtigkeit. Ich kontrolliere die Verkabelung: alles trocken, Status-LED stabil.
Mini-Story 1 – Fail & Fix
22:10 Uhr, der erste Schreck: Das Logging-Skript hängt. Keine neuen Zeilen in der CSV, Cursor blinkt stur. Ich fluche halblaut, ziehe die Handschuhe aus. Errorcode 105 – Serialport busy. Ursache: Kabel leicht verdreht, weil jemand vorbeiging. Zwei Minuten später lacht mein Terminal wieder mit mir: [LOG] new record = 18.91. Alles gut, aber Puls 140.
Datensammeln: das Rauschen der Stadt
Die ersten hundert Datensätze laufen glatt. Werte zwischen 18.87 und 18.95, kaum Streuung. Ich schaue nach oben – der Himmel kein Schwarz, eher ein violetter Schleier. Wolken treiben schnell, reflektieren das Licht wie ein diffuses Display. Ich schreibe mir: Dynamik <0.1 mag, Quelle: Streulichtdurchzug, kein signifikanter Einfluss.
Ein kurzer Regenspritzer tropft aufs Display, sofort mit Handschuh abgewischt. Passanten seltener jetzt. Eine Frau mit Hund fragt, ob ich Pokémon jage. Ich grinse: „Nur Photonen.“ Sie nickt verständnislos, geht weiter.
Zusatz-Messreihe: Flussmauer-Vergleich
Gegen 23:30 beschließe ich, eine zweite Messreihe zu starten – keine fünfzig Meter weiter, direkt an der Flussmauer zum Inn. Hier ist’s dunkler, weil die Fassaden Licht schlucken statt spiegeln.
Setup-Vergleich:
| Ort | Mittelwert (mag/arcsec²) | Kommentar |
|——|—————————|————|
| Höllgasse Atelier-Ecke | 18.90 | Hohes Neonniveau, viele Reflexe |
| Flussmauer Nordseite | 19.27 | Sichtbare Abnahme durch fehlende Schaufenster |
Ich notiere Temperaturen (ca. 3 °C) und Luftfeuchte (Hinweis: Wert im Rohtext fehlte). Der Unterschied von ~0.37 mag wirkt klein, entspricht aber fast 40 % weniger Helligkeit. Das erklärt, warum sich die Sterne hier schemenhaft zeigen – eine Handvoll wenigstens.
Mini-Story 2 – Begegnung im Blau
Mitternacht. Eine Polizeistreife rollt langsam vorbei. Fenster runter: „Alles ok?“ Ich hebe das SQM wie einen Ausweis. „Messung.“ Sie lachen, wünschen ruhiges Licht. Danach bleibt’s still, nur das ferne Gurgeln des Flusses.
Technische Interpretation: Fehler und Filter
Ich kontrolliere das Logfile – durchgehende Zeitachse, keine Dropouts seit Fix. Die kleinen Sprünge von ±0.1 mag korrelieren fast perfekt mit den Bildern meiner Kamera: Offenblende 4 ergibt mittlere Belichtungszeit ~1/4 s. Überbelichtung bei Schaufensterreflexen sichtbar.
Mögliche Fehlerquellen:
- Kosmisches Rauschen: vernachlässigbar bei urbaner Helligkeit.
- Streuung durch Glasflächen: Hauptfehler, verringert gemessene Dunkelheit.
- Temperaturdrift des Sensors: theoretisch ±0.02 mag, kaum messbar bei Nacht <5 °C.
Nachbearbeitung und kurzer Grauschleier
Ab 02:00 Uhr fusioniere ich die Datensätze. Python-Skript spuckt eine Kurve aus, deren Rhythmus mich an Stadtpuls erinnert. Jeder Peak ist ein Moment, in dem jemand das Licht anlässt, vielleicht nur, um Zucker zu holen. Ich vergleiche mit Satellitendaten: Über dem Zentrum +15 % Helligkeit ggü. Randbezirken. Das Muster zeigt – urbane Nacht ist kein Stillstand, sondern ein atmendes System.
Ein kurzer Test mit Glättung (Moving Average n=5): Das Profil wird weich, das Rauschen verschmilzt zu einem leisen Surren. Ich speichere unter SQM_Passau_Night.csv. 02:56 Uhr.
Reflexion und Ausblick
Kurz nach vier. Die Höllgasse leer, nur das Flimmern des letzten Neonfetzens an Haus 22. Ich packe ein, frierend, aber zufrieden. Nacht ist hier kein Dunkel mehr, sondern ein Netzwerk aus Lumen, Pixeln und Geschichten. Vielleicht lässt sie sich nicht retten – aber vermessen, verstanden, vielleicht sogar neu gedacht.
Mitmachen & Nachbauen
- Wer nachmessen will: Nutze ein SQM oder Mobil-App mit Vergleichskalibrierung; Messpunkte nur auf legal zugänglichen Plätzen.
- Immer auf sichere Standorte achten (kein Straßenrand, keine Dächer!).
- Log-Intervalle ≤10 s liefern feine Kurven fürs Zeitrauschen.
Was ich nächstes Mal anders mache
- Logger-Skript redundanter schreiben (Auto-Reconnect!).
- Separate Stromquelle für Laptop und Kamera, um Noise in den USB-Daten zu vermeiden.
- Vorherige Standortanalyse mit Foto bei Tageslicht – hilft beim Spiegelungscheck.
Mini-Datenreport
- Mittelwert SQM Höllgasse: 18.90 mag/arcsec²
- Mittelwert SQM Flussmauer: 19.27 mag/arcsec²
- Durchschnittliche Abweichung durch Reflexion: ca. 0.37 mag (≈40 %)
- Sichtbare Veränderung ab 00:30 Uhr: minimal, trotz ruhiger Straßen.
- Hauptfaktor für Nachtaufhellung: Schaufenster- und Neonlichter zwischen Hausnummer 20–24.
Manchmal misst man nicht nur Helligkeit, sondern auch das eigene Staunen darüber, dass selbst die dunkelsten Stunden Zahlen sprechen können.
Bei nächtlichen Feldexperimenten in urbaner Umgebung sollte stets auf sichere Standorte, reflektierende Kleidung und ausreichende Beleuchtung geachtet werden. Elektronische Geräte sind vor Feuchtigkeit und plötzlichen Temperaturschwankungen zu schützen. Arbeiten Sie möglichst nicht allein und informieren Sie eine Kontaktperson über den Aufenthaltsort.
Die Datenerhebung dient ausschließlich wissenschaftlichen und künstlerischen Zwecken. Es werden keine personenbezogenen Daten erfasst. Achten Sie bei städtischen Messungen darauf, die Privatsphäre anderer zu respektieren und keine Aufnahmen von Personen oder privaten Räumen zu speichern.
Diagramme
Begriffe kurz erklärt
- Sky Quality Meter (SQM-L): Ein Messgerät, das die Helligkeit des Nachthimmels in Magnituden misst, zum Beispiel um Lichtverschmutzung zu bewerten.
- Carbonstativ: Ein leichtes, stabiles Stativ aus Kohlefaser, das Vibrationen gut dämpft – ideal für empfindliche Messgeräte.
- Parameter-Log: Eine Datei oder Liste, die verschiedene Einstellwerte und Messparameter automatisch mitprotokolliert.
- RTC-Sync: Ein Abgleich der Echtzeituhr (Real Time Clock) im Gerät mit einer genauen Zeitquelle, etwa über GPS oder Internet.
- Status-LED: Eine kleine Leuchte, die anzeigt, ob ein Gerät eingeschaltet, bereit oder in einem bestimmten Zustand ist.
- Errorcode 105 – Serialport busy: Fehlerhinweis, dass die serielle Schnittstelle gerade von einem anderen Programm belegt ist.
- Logfile: Eine Datei, in der Programme automatisch Meldungen, Ereignisse und Messdaten speichern.
- Temperaturdrift des Sensors: Die Veränderung der Messergebnisse, wenn sich die Temperatur des Sensors ändert.
- Python-Skript: Ein kleines Programm in der Sprache Python, das Aufgaben wie Messen, Rechnen oder Speichern automatisch erledigt.
- Moving Average: Ein gleitender Mittelwert, der Messwerte glättet, indem er jeweils mehrere Werte zu einem Durchschnitt zusammenfasst.
- SQM_Passau_Night.csv: Eine Datendatei im CSV-Format mit Himmelshelligkeitswerten einer Nachtmessung in Passau.
- Logger-Skript: Ein Programm, das automatisch Messdaten von Sensoren erfasst und in Dateien speichert.
- Auto-Reconnect: Eine Funktion, die eine getrennte Verbindung – etwa zu einem Sensor oder Port – selbstständig wiederherstellt.
- USB-Daten: Informationen, die über das USB-Kabel zwischen Gerät und Computer übertragen werden, zum Beispiel Messwerte.
