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Crowd-based data collection for hydrology and water resources research (CrowdWater II)

English title Crowd-based data collection for hydrology and water resources research (CrowdWater II)
Applicant Seibert Jan
Number 192125
Funding scheme Project funding (Div. I-III)
Research institution Geographisches Institut Universität Zürich
Institution of higher education University of Zurich - ZH
Main discipline Hydrology, Limnology, Glaciology
Start/End 01.09.2020 - 31.08.2024
Approved amount 533'296.00
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Keywords (7)

Crowdsourcing; Intermittent streams; Hydrological modelling; Value of data; Citizen science; Water quality; Hydrologic observation

Lay Summary (German)

Lead
CrowdWater hat zum Ziel, das Potential von „crowdsourcing“, also Beobachtungen freiwilliger TeilnehmerInnen zu untersuchen. In diesem Projekt geh es darum, hydrologische Daten, konkret Daten zu Wasserstand, Abfluss und Bodenfeuchte, zur Dynamik von trockenfallenden Bächen sowie zur Verschmutzung und dem allgemeinen Zustnad von Fliessgewässern zu sammeln. Im Projekt werden sowohl die Möglichkeiten der Datenerhebung, als auch der potentielle Wert dieser gesammelten Daten für hydrologische Vorhersagen untersucht. Das langfristige Ziel des Projektes ist es, eine grosse Anzahl an Beobachtungen zu erheben und damit die Vorhersage hydrologischer Ereignisse wie zum Beispiel Trockenheit oder Überschwemmung zu verbessern.
Lay summary

Mit dem Projekt CrowdWater verfolgen wir zwei Ansätze. Einerseits untersuchen wir, wie die Öffentlichkeit an hydrologischen Beobachtungen beteiligt werden kann. Zurzeit gehen wir hierfür einem „geocaching“ Ansatz unter Verwendung von Smartphones nach. Mithilfe einer App können TeilnehmerInnen eigene virtuelle Messstellen mithilfe von GPS und digitalen Fotos einrichten. An diesen neuen Messstellen können Beobachtungsdaten von verschiedenen TeilnehmerInnen eingeschickt werden. Diese Daten veröffentlichen wir anschliessend auf der CrowdWater Homepage.

Ein weiterer Schwerpunkt des CrowdWater Projekts ist es, den möglichen Nutzen dieser Daten zu analysieren. Mit Hilfe von Computermodellen wird untersucht, ob diese zusätzlichen Daten tatsächlich die hydrologischen Vorhersagen verbessern können.

Für aktuelle Informationen zu CrowdWater: https://crowdwater.ch

Direct link to Lay Summary Last update: 10.11.2020

Responsible applicant and co-applicants

Employees

Project partner

Associated projects

Number Title Start Funding scheme
163008 Crowd-based data collection for hydrology and water resources research (CrowdWater) 01.04.2016 Project funding (Div. I-III)

Abstract

VisionCrowdWater (www.crowdwater.ch) will continue to contribute towards better using the potential of citizen science for the advancement of hydrology and water resources research. This will lead to the collection of new types of hydrological data for better predictions and an increased understanding of hydrological processes.Objectives of this projectIn its first phase, the CrowdWater project has demonstrated the potential of crowd-based data collection in hydrology and water resources research. The innovative aspects of the CrowdWater project are the exploration of creative scalable crowdsourcing approaches using a smartphone app, as well as the evaluation of the value of the data produced. We now apply for funding to continue the CrowdWater project. In this second phase, we will extend the CrowdWater approach to additional hydrological variables, namely intermittent streams and water quality. Similar to the first phase, there will be two central questions:1)What can citizens measure and at which accuracy?2)How useful would observational data collected by citizens be, if these data were available?Addressing these questions will allow a thorough evaluation of the potential of different crowd-based data collection approaches in hydrology, both from a theoretical side (e.g., what data are needed at which accuracy and spatiotemporal resolution?) and a practical side (e.g., what data quality can be achieved?). Intermittent streams, i.e., streams where water does not flow throughout the entire year, are important to understand the generation of floods and water quality. However, observations on such streams are scarce. The possibility to collect data on intermittent stream conditions has already been implemented in the CrowdWater app. In this second phase of CrowdWater, we will evaluate the accuracy and value of these data for model calibration and regionalization of the occurrence of intermittent flow.Water quality is addressed by several citizen science projects using different methods. However, the value of the data that are collected has not been evaluated systematically. Here, we will use a model approach to quantify the value of different types of water quality data to better understand spatial and temporal variations in water quality. We will also actively develop and evaluate innovative sensors for water quality observations in water-related citizen science projects.
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