Inwieweit kann die Verbreitung allergener Pflanzen sowie deren aktuelle Wachstumsphasen (Phänologie) mithilfe von Bestimmungsdaten aus Pflanzen-Apps und KI-Methoden präzise erfasst werden?
PollenNet-Studie 2026
In der PollenNet-Studie 2025/26 werden Citizen-Science-Daten mit Wetter-Informationen, der Pollenbelastung der Luft und Allergiesymptomen systematisch miteinander in Verbindung gesetzt. Ziel ist es, Menschen mit Pollenallergien künftig mithilfe tagesaktueller, lokaler Beobachtungen aus Flora Incognita sowie geeigneter Wetterdaten und -vorhersagen präzise Hinweise zum erwarteten Pollenflug zu geben – und natürlich dazu, wie sie sich wirksam vor Symptomen schützen können.
Die Studie besteht aus sechs Teilprojekten und läuft von Dezember 2025 bis Herbst 2026. Sie beginnt mit der Blüte der Hasel und endet, wenn die Ambrosia ihren letzten Pollen abgegeben hat. Was es mit den einzelnen Teilprojekten auf sich hat, erläutern wir in unserem Blogartikel.
So können Sie mitmachen:
Wenn Sie Teil der PollenNet-Studie 2026 werden möchten, laden wir Sie herzlich ein, entweder ein tägliches Symptomtagebuch zu führen oder sich am Citizen-Science-Projekt in der Flora-Incognita-App zu beteiligen.
Bei Fragen zur Studie erreichen Sie uns per E-Mail unter pollennet@bgc-jena.mpg.de
Forschungsschwerpunkte
Von der Pflanzenbestimmung zur Pollenflugvorhersage
Allergene Pflanzen setzen Pollen frei, sobald sie blühen. Doch wie viel davon täglich in der Luft landet, hängt stark von der tatsächlichen Blühphase ab. Diese wird von der lokalen Umgebung geprägt – von Geographie über Klima bis zur tagesaktuellen Witterung. All das kann sich erstaunlich kleinräumig unterscheiden: zwischen Stadtteilen, Straßenzügen oder sogar einzelnen Zweigen desselben Strauchs. Kein Wunder also, dass eine flächendeckend präzise Erfassung schwer fällt.
Im Projekt PollenNet nutzen wir deshalb Beobachtungen aus der Flora-Incognita-App, die besonders in Städten intensiv verwendet wird. Die dort gemeldeten Funde und Fotos zeigen uns die tagesaktuelle Blühphase relevanter Arten. Damit können wir ein Modell entwickeln, das anhand von Bildern nicht nur die Art erkennt, sondern auch den lokalen Blühzeitpunkt bestimmt. So wollen wir die Pollenbelastung vor Ort besser einschätzen und künftig sogar vorhersagen können.
Und Sie können dabei helfen: Aktivieren Sie in der Flora-Incognita-App das Projekt PollenNet und fotografieren Sie 2026 unsere Zielarten – Hasel, Birke, Erle, Gräser, Ambrosia und Beifuß. Je mehr Menschen mitmachen, desto treffsicherer wird die Vorhersage!
Flora-Incognita-Beobachtungsdaten von Corylus avellana im Projekt PollenNet, Saison 2024/25
Kontakt
Dr. Michael Rzanny, Sophie Moreau
KI-basierte Charakterisierung von Polleneigenschaften mittels Strömungsexperimenten
In der Arbeitsgruppe für Technische Thermodynamik konzentrieren wir uns auf zwei zentrale Aspekte von PollenNet.
Erstens möchten wir eine akustofluidische Plattform entwickeln, die eine dreidimensionale Fokussierung von Pollenkörnern in einem Mikrokanal ermöglicht. Auf diese Weise können die Körner im Mikrofluss gezielt rotiert werden, sodass Aufnahmen aus verschiedenen Blickwinkeln möglich sind. Diese Bilder erlauben eine zuverlässige automatisierte Erkennung und Zählung verschiedener Arten und bilden damit eine wichtige Datengrundlage für Vorhersagen zur Ausbreitung.
Zweitens untersuchen wir das Verhalten von Pollenkörnern in Strömungen. Wir möchten verstehen, unter welchen Windbedingungen und in welchen Blühstadien Pollen typischerweise aus unterschiedlichen Pflanzen freigesetzt werden. Darüber hinaus interessiert uns, wie die Körner anschließend in der Strömung transportiert werden. Um diese Fragestellungen sowohl auf der Makro- als auch auf der Mikroebene zu bearbeiten, nutzen wir fortschrittliche experimentelle Methoden und Windkanäle, präzise mikrofluidische Fertigung sowie moderne numerische Strömungsmechanik.
KI-basierte Pollenflug- und Pollenausbreitungsvorhersagen
Die meisten allergenen Pflanzenarten produzieren zu Fortpflanzungszwecken sogenannten „winddispergierten“ Pollen. Dieser wird durch schwache oder starke Windböen weitergetragen und in der Atmosphäre verbreitet. Die Pollenkörner sind dabei sehr klein und leicht, sodass ihr Gewicht in vielen Berechnungen kaum eine Rolle spielt.
Um ihre Bewegung zu beschreiben, kommen stochastische Modelle zum Einsatz, die auf der „Langevin-Gleichung“ basieren. Diese Modelle berücksichtigen zwei wichtige Einflüsse:
- Die gerichtete Bewegung durch den Wind – also die Richtung und Stärke des Luftstroms, der die Pollen mitnimmt.
- Zufällige, unregelmäßige Bewegungen – kleine Luftverwirbelungen, die die Pollenkörner ständig ein wenig durcheinanderwirbeln und der Brownschen Bewegung ähneln.
Die großräumigen Wettermodelle des Deutschen Wetterdienstes liefern zwar flächendeckende Informationen darüber, wie sich der Wind bewegt, ihre Auflösung mit etwa zwei Kilometern recht grob. Innerhalb eines solchen Gitters werden kleinere Luftbewegungen und lokale Verwirbelungen nicht genau erfasst. Für viele Wettervorhersagen reicht das aus – für die genaue Beschreibung des Pollentransports jedoch nicht. Um genauer berechnen können, wie einzelne Pollenkörner tatsächlich fliegen, ist es unser Ziel, generative Modelle zu entwickeln, die eine Sub-Grid-Auflösung der Pollenbewegung ermöglichen.
In einer detaillierten Computersimulationen nutzen wir ein vereinfachtes physikalisches Modell der sogenannten Rayleigh-Bénard-Konvektion, bei der durch Erwärmung typische Strömungs- und Wirbelmuster entstehen.
Mithilfe der Lagrangian Particle Method verfolgen wir dabei die Bewegung einzelner Partikel im Strömungsfeld. Diese Simulationen dienen als vereinfachtes Modell für atmosphärische Bedingungen und bilden die Grundlage für ein generatives Modell, das künftig genauere Vorhersagen zur Pollenverbreitung ermöglichen soll.
Kontakt
Prof. Dr. rer. nat. habil. Jörg Schumacher
Bewertung allergischer Reaktionen mittels KI-basierter EEG-Analyse.
Am Institut für Biomedizinische Technik und Informatik verfolgen wir im Rahmen des Projekts PollenNet zwei Teilziele.
Erstes Teilziel:
Wir untersuchen einen (bio-)medizinischen Marker in Elektroenzephalogrammen (EEGs), um allergische Reaktionen im menschlichen Gehirn objektiv erfassen und charakterisieren zu können. Die Einführung eines solchen Markers würde die Allergieforschung auf mehreren Ebenen erheblich voranbringen. Zum einen ließe sich das Zusammenspiel zwischen individueller Allergenbelastung und externen Pollenkonzentrationen deutlich besser verstehen. Zum anderen könnten solche Marker zu optimierten, individuell angepassten Therapie- und Medikamentenempfehlungen beitragen und damit unmittelbare Vorteile für Patientinnen und Patienten bieten. Um dies zu erreichen, muss der Marker zunächst explorativ untersucht werden – sowohl mit bestehenden Signalverarbeitungsmethoden als auch durch die Entwicklung neuer Verfahren. Im Mittelpunkt stehen dabei Analysen von DC-EEG, der Zeit-Frequenz-Domäne der üblichen Frequenzbänder sowie der räumlichen EEG-Verteilung (Topographieanalyse).
Kontakt
Prof. Dr.-Ing. habil. Jens Haueisen
Zweites Teilziel:
Wir erforschen und entwickeln ein mobiles und robustes EEG-System, das von Betroffenen zu Hause selbstständig angewendet werden kann. Da EEGs üblicherweise in Kliniken oder Forschungslaboren aufgezeichnet werden, müssen für mobile Anwendungen besondere Anforderungen erfüllt sein – etwa einfache Handhabung, hoher Tragekomfort, geringe technische Komplexität und lange Akkulaufzeit. Ziel ist es, ein patientenspezifisches Headset mit einer definierten Anzahl von Elektroden und integrierter Verstärkertechnik zu entwickeln.
Publikationen
Katal, N., Rzanny, M., Mäder, P., Boho, D.,Wittich, H.C.,Tautenhahn, S., Bebber, A., & Wäldchen, J. (2025): Expanding phenological insights: automated phenostage annotation with community science plant images. Int J Biometeorol. https://doi.org/10.1007/s00484-025-02972-x
Ettel M, Vieweg PP, Schumacher J. (2025): Effects of conjugate heat transfer on large-scale flow structures in convection. Journal of Fluid Mechanics.1016:A30. doi:10.1017/jfm.2025.10361
Neuigkeiten
Hier können Sie die aktuellen News aus dem PollenNet Projekt lesen. Folgen Sie uns auf unseren Social-Media-Kanälen, wenn Sie auch über kleine Erfolge und Aktionen aus der Forschungsgruppe informiert sein wollen.
Wer macht das möglich?
Das PollenNet-Projekt ist ein gemeinschaftliches Forschungsprojekt der TU Ilmenau, des Max-Planck-Instituts für Biogeochemie Jena, des Umweltforschungszentrums Leipzig sowie des Universitätsklinikums Leipzig. Es wird von der Carl-Zeiss-Stiftung im Rahmen der Förderinitiative „Durchbrüche“ gefördert.













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