Validierungsphase · Jan – Okt 2026

NEXUS v4.3.0

Network for Environmental eXtreme-precision Ultrasonic Sampling

Ein mobiles Mikroklima-Monitoringsystem zur Berechnung des atmosphärischen Dämpfungskoeffizienten α nach ISO 9613-1 — entwickelt für die bioakustische Fledermausforschung unter realen Feldbedingungen.

Autor: Jochen Roth Stand: 07.02.2026 C++ · Arduino Framework CC-BY 4.0 DOI: folgt nach Zenodo-Upload
Warum NEXUS?
„Mein Name ist Jochen Roth und ich bin Maschinenschlosser aus Paderborn. Keine Uni, kein Biologiestudium. Aber seit Jahren beobachte ich Fledermäuse — und irgendwann hat mich die Frage nicht mehr losgelassen: Wie weit trägt ein Ruf wirklich, wenn es kalt und feucht ist? Das NEXUS-System ist mein Versuch, diese Frage messbar zu machen."
— Jochen Roth, Paderborn · Citizen Scientist

Hardware-Spezifikationen

Vier Kernkomponenten bilden das NEXUS-System. Jede Komponente wurde gezielt nach Genauigkeit, Formfaktor und Energieeffizienz für den Feldeinsatz ausgewählt.

Steuereinheit
Seeed XIAO ESP32S3
Microcontroller · 21 × 17,5 mm

Dual-Core Prozessor mit integriertem WLAN für lokales Daten-Streaming. Ausreichend Rechenleistung für ISO-9613-1-Berechnungen in Echtzeit (<5 ms/Zyklus).

  • ProzessorXtensa LX7, 2× 240 MHz
  • RAM / Flash512 KB + 8 MB PSRAM / 8 MB
  • WLAN802.11b/g/n · 2,4 GHz
  • Bluetooth5.0
  • Spannung3,3 V (USB-C, 5 V Eingang)
  • Rechenzeit α<5 ms / Zyklus
Umweltsensor
BME680
Bosch Sensortec · I²C (0x76 / 0x77)

Thermisch entkoppelt montiert — ca. 12 cm diagonal vom Prozessor entfernt, um Eigenerwärmung auszuschließen. Radiation Shield (3D-Druck, weißes ASA) für Phase 2 vorgesehen.

  • Temperatur±0,5 °C · 0,01 °C Aufl.
  • Luftfeuchte±3 % rH · 0–100 %
  • Luftdruck±0,6 hPa · 300–1100 hPa
  • VOC (Gas)0–500 IAQ (qualitativ)
  • Messintervall2 Sekunden (fest)
  • VOC-Warmup25–30 Minuten
GPS
AIR530 GPS-Modul
UART · 9600 Baud · WGS84

Liefert präzise UTC-Zeitstempel zur Synchronisation mit TeensyBat-Aufnahmen (<1 s Genauigkeit erforderlich). Koordinaten werden aus Habitatschutzgründen nicht veröffentlicht.

  • Genauigkeit±2,5 m CEP
  • Kaltstart<35 Sekunden
  • Warmstart<1 Sekunde
  • Min. Satelliten≥ 4 für gültigen Fix
  • HDOP < 2≈ <5 m Horizontalfehler
  • ZeitstempelUTC · NTP-synchronisiert
Wetterstation
SparkFun SEN-15901
Weather Meter Kit · GPIO

Erfasst Windeinfluss auf die Rufausbreitung und Niederschlag (Fledermausaktivität bei Regen ≈ 0). Winddaten sind ausschließlich im stationären Modus valide.

  • Windgeschw.Reed-Schalter · 0,8–70 m/s
  • WindrichtungPotentiometer · 8 Richtungen
  • NiederschlagKippwaage · 0,2794 mm/Impuls
  • Montagehöhe240 cm (Feldeinsatz)
  • ⚠ AchtungNur stationär valide!

Energieversorgung: 10.000 mAh LiPo Powerbank (USB-A zu USB-C) — Laufzeit >72 Stunden bei Dauerbetrieb mit 240 MHz. Der Prozessor läuft bewusst mit voller Taktung, um die automatische Abschaltung der Powerbank zu verhindern.

Atmosphärische Dämpfung

Kernalgorithmus des NEXUS: Berechnung des frequenzabhängigen Dämpfungskoeffizienten α nach ISO 9613-1 in Echtzeit auf dem ESP32S3.

Dämpfungsformel · ISO 9613-1
α = (1,84 × 10⁻¹¹ × (p/p₀)⁻¹ × (T/T₀)0,5 × f²) + χ
αDämpfungskoeffizient [dB/m]
pLuftdruck [hPa] — BME680
p₀Referenzdruck: 1013,25 hPa
TAbsolute Temperatur [K] — BME680
T₀Referenztemperatur: 293,15 K (20 °C)
fFrequenz [kHz]
χMolekulare Absorption (O₂ + N₂, temperatur- und feuchteabhängig)
🦇

Relevanz für Rhinolophus hipposideros (110 kHz): α kann zwischen 0,8 dB/m (kalt/trocken) und 2,5 dB/m (warm/feucht) variieren — bei 10 Metern Distanz bedeutet das einen Intensitätsverlust von 8 bis 25 dB!

Berechnete Frequenzen & zugehörige Arten

20
kHz
Nyctalus noctula
Großer Abendsegler
40
kHz
Myotis sp., Plecotus sp.
Mausohren & Langohrfledermäuse
55
kHz
Eptesicus serotinus
Breitflügelfledermaus
80
kHz
Pipistrellus nathusii
Rauhautfledermaus
110
kHz
Rhinolophus hipposideros
Kleine Hufeisennase

Datenformat & CSV-Logging

Alle Messwerte werden auf microSD im CSV-Format gespeichert. Dateiname: DD-MM-YY-N.csv · Abtastrate: 2 Sekunden (fest) — optimiert für die Ankopplung an BatDetect2 (bevorzugt 2-Sekunden-Aufnahmen) und BattyBirdNET-Analyzer (bevorzugt 3-Sekunden-Aufnahmen)

⚠️

Modus-abhängige Datenqualität: Bei Mode=Mobil (Transektbegehung) sind Windgeschwindigkeit und Windrichtung NICHT valide — die Eigengeschwindigkeit des Trägers verfälscht die Messung. Wind-Daten dürfen in der Auswertung von Transektdaten nicht zur Interpretation der Fledermausaktivität herangezogen werden.

Spalte Einheit Beschreibung Mobil Stationär
Date / TimeDD.MM.YYYY / HH:MM:SSDatum und Uhrzeit (Lokalzeit, GPS-synchronisiert)
Lat / LonDezimalgrad WGS84GPS-Position · „NoFix" wenn kein Signal · Koordinaten werden nicht veröffentlicht (Habitatschutz)
Sats / HDOPAnzahl / –GPS-Satellitenanzahl (≥4 für Fix) · HDOP <2 = gute Genauigkeit
Temp_C°CLufttemperatur (BME680) · thermisch entkoppelt
Hum% rHRelative Luftfeuchtigkeit (BME680)
DewPoint°CTaupunkt (berechnet aus Temp + Humidity)
Pres_hPahPaLuftdruck (BME680) · validiert gegen DWD-Station Paderborn-Lippstadt (EDLP)
Gas_kOhmVOC-Sensor Rohdaten · benötigt 25–30 Min Stabilisierung nach Start
CloudOkta (0–8)Bewölkungsgrad · manuelle Eingabe vor Start · 0=wolkenlos, 8=vollständig bedeckt
Wind_Avg_ms / Wind_Gust_msm/sWindgeschwindigkeit & Böen · SEN-15901
Wind_Dir / Wind_Dir_degText / °Windrichtung (8 Hauptrichtungen) / in Grad (0–360)
Rain_mmmmNiederschlag kumulativ seit Systemstart (Kippwaage)
ModeTextMobil = Transektbegehung · Stationär = festes Setup
a20k – a110kdB/mAtmosphärische Dämpfung bei 20 / 40 / 55 / 80 / 110 kHz nach ISO 9613-1
Date,Time,Lat,Lon,Alt,Sats,HDOP,Temp_C,Hum,DewPoint,Pres_hPa,Gas_kOhm,Cloud,Wind_Avg_ms,...,a20k,a40k,a55k,a80k,a110k 03.02.2026,15:00:30,51.720558,8.760098,112.3,12,1.0,9.45,45.23,-1.83,988.92,8.43,8,0.0,...,0.4536,0.7429,0.9917,1.5468,2.4686

Bekannte Limitierungen & Artefakte

Transparenz ist Grundlage guter Wissenschaft. Alle bekannten Einschränkungen und systematischen Artefakte des NEXUS-Systems sind hier vollständig dokumentiert. Rohdaten werden grundsätzlich nicht nachträglich verändert — stattdessen werden Artefakte beschrieben, damit andere Forscher sie bei der Auswertung berücksichtigen können.

Windpeak · Aufbau-Artefakt

Bei jeder Session entsteht beim Hochschieben des Mastes eine Bewegung des Anemometers — dies erzeugt in den ersten 2–5 Minuten jeder Messung einen künstlichen Windpeak, der nicht der tatsächlichen Windgeschwindigkeit entspricht.

Handhabung: Die betroffenen Datenpunkte werden bewusst nicht aus den Rohdaten entfernt. Stattdessen gilt: Bei der Auswertung sind die ersten 5 Minuten jeder Session als Aufbauphase zu werten und bei Windanalysen entsprechend zu gewichten oder auszuschließen.

Betroffen: Wind_Avg_ms, Wind_Gust_ms der ersten ~2–5 Min. jeder Session · α-Koeffizienten und Klimadaten sind nicht betroffen.

Windrichtung · Auflösung

Das Anemometer des SEN-15901 erfasst nur 8 Hauptrichtungen (N, NE, E, SE, S, SW, W, NW) — keine kontinuierliche 360°-Messung.

Grobe Richtungsangabe · für Windkorrelationsanalysen nur eingeschränkt geeignet.

Wind · Mobil-Modus

Bei Transektbegehungen (Mode=Mobil) verfälscht die Eigengeschwindigkeit des Trägers die Windmessung. Winddaten sind in diesem Modus nicht valide.

Wind_Avg_ms und Wind_Dir bei Mode=Mobil grundsätzlich zu ignorieren.

GPS · Fix-Verzögerung

Der Kaltstart des AIR530 benötigt bis zu 35 Sekunden, unter dichtem Baumbestand kann der Fix deutlich länger dauern oder ausbleiben. Betroffene Zeilen erhalten den Wert "NoFix".

Keine Koordinaten bei dichten Habitaten · Zeitstempel bleiben valide.

BME680 VOC · Stabilisierungszeit

Der VOC-Sensor des BME680 benötigt nach dem Start 25–30 Minuten, um eine stabile Baseline zu erreichen. Frühere Werte sind qualitativ nicht belastbar.

Gas_kOhm in den ersten 30 Min. jeder Session nur orientierend verwenden.

Gehäuse · Provisorisch

Das aktuelle Gehäuse (Tupper-Dose) ist ein provisorisches Setup. Ein Radiation Shield für den BME680 ist für Phase 2 vorgesehen — bringt Verbesserungen besonders bei direkter Sonneneinstrahlung.

Keine Auswirkung auf Messgenauigkeit bei Nachtmessungen · finale Gehäuselösung in Entwicklung.

Temperatur · Punktmessung

Der BME680 misst die Temperatur an einem einzelnen Punkt — Mikroklima-Varianz innerhalb eines Meters ist möglich und wird nicht erfasst.

Messwert repräsentiert Standortpunkt, nicht den gesamten Habitatraum.

🔬

Grundsatz zur Datenintegrität: Alle Rohdaten werden unverändert veröffentlicht — inklusive bekannter Artefakte. Nachträgliches Löschen von "störenden" Werten würde die Reproduzierbarkeit gefährden und entspricht nicht den Grundsätzen offener Wissenschaft. Diese Dokumentation ermöglicht anderen Forschern, Artefakte selbst zu identifizieren und bei der Auswertung zu berücksichtigen.

Feldeinsatz-Protokoll

Standard-Deployment: Stativ auf 200 cm, Wetterstation auf 240 cm, 30 Minuten Vorlauf für GPS-Fix und BME680-Stabilisierung. Begleit-Hardware: TeensyBat + TOPDON TS004 Thermalkamera.

🔴

Beleuchtung im Feld: Ausschließlich Rotlicht (Simond HL 900, 900 lm) — verhindert Störung lichtscheuer Arten und erhält die eigene Dunkeladaption. Die Lampe übertrifft die Mindesthelligkeit für Fledermausforschung geringfügig — eignet sich jedoch hervorragend für neugierige Passanten und notfalls verirrte Astronauten. 🔭

T‑30 Minuten Systemstart
Powerbank angeschlossen (Ladezustand >80 %)
NEXUS_Base WLAN prüfen (192.168.4.1 erreichbar?)
GPS-LED blinkt (Satellitensuche aktiv)
BME680 liefert erste Werte (auch wenn VOC noch instabil)
Bewölkungsgrad (Cloud) eingegeben (0–8 Okta)
Messmodus gewählt (Mobil / Stationär)
T‑5 Minuten Validierung
GPS-Fix vorhanden (Lat/Lon stabil)
BME680 VOC-Wert stabilisiert (<10 % Schwankung über 2 Min)
Temperatur / Feuchte / Druck plausibel
Wetterstation: Wind/Regen funktionsfähig (bei Stationär)
TeensyBat GPS-Sync bestätigt
T‑0 Start Rufaufnahme
Beide Systeme (NEXUS + TeensyBat) laufen synchron
CSV-Logging aktiv (microSD-Schreibzugriff prüfen)
Stirnlampe auf Rotlicht-Modus prüfen

Weiterführende Analysen

NEXUS-Klimadaten werden mit akustischen Aufnahmen und visuellen Beobachtungen kombiniert, um die ursprüngliche Rufintensität unter Berücksichtigung der atmosphärischen Dämpfung zu rekonstruieren.

BatDetect2

Primäre KI-Klassifikation der Rufaufnahmen (Mac Aodha et al., 2022). Konfidenz-Schwellwert: ≥ 0,85 für die GOLD-Liste. Kombiniert mit NEXUS-Klimadaten für korrigierte Aktivitätsbewertung.

BattyBirdNET-Analyzer

Unabhängiger Kreuznachweis aller Rufsequenzen mit dem BattyBirdNET-Analyzer (rdz-oss, GitHub). Gesamtübereinstimmung mit BatDetect2: 78,2 %. P. pygmaeus und N. leisleri von beiden Systemen zu 100 % bestätigt. Empfehlenswert für alle Citizen Scientists als zweites Klassifikationstool.

Spektrogramm-Analyse

Analyse von Ruffrequenz und Rufstruktur. Frequenzbereich, Rufcharakteristik und zeitliche Muster je nachgewiesener Art.

Thermalkamera

TOPDON TS004 für visuelle Sichtbestätigung der Tiere im Feld. Validierung der akustischen Nachweise.

DWD Cross-Check

Plausibilitätsprüfung gegen DWD-Wetterstation Paderborn-Lippstadt (EDLP). Abweichung Temperatur <0,3 °C, Luftdruck <0,5 hPa.

Open Science & Reproduzierbarkeit

Zenodo-Publikation · geplant Oktober 2026
Alle Daten offen — Nachbau ausdrücklich erwünscht

Rohdaten (CSV), Hardware-Schemata, Firmware und diese Methodendokumentation werden unter CC-BY 4.0 auf Zenodo veröffentlicht. DOI wird nach Upload ergänzt. Beobachtungsdaten bereits unter observation.org/users/821691 verfügbar.