PET – A Shiny-Based Quality Assessment Tool for a Multi-Compartment Environmental Database

Das Management von Flussgebieten stützt sich zunehmend auf umfassende und harmonisierte Monitoringdaten, um evidenzbasierte Bewertungen und Entscheidungsprozesse zu ermöglichen. Die stetig wachsende Anzahl chemischer Substanzen aus industriellen und urbanen Quellen, deren Umweltverhalten und ökologische Auswirkungen häufig noch unzureichend verstanden sind, stellt dabei eine zentrale Herausforderung für den Gewässerschutz dar. Innerhalb der Europäischen Union verlangen die Wasserrahmenrichtlinie (2000/60/EG) sowie zugehörige Leitlinien von den Mitgliedstaaten die Erstellung integrierter Inventare von Emissionen, Einleitungen und Verlusten, wodurch der Bedarf an robusten, multikompartimentellen Umweltdatenbanken kontinuierlich steigt. Vor diesem Hintergrund wurde am Institut für Wassergüte und Ressourcenmanagement der Technischen Universität Wien im Rahmen zweier Interreg-Projekte gemeinsam mit internationalen Projektpartnern eine zentrale, multikompartimentelle Konzentrationsdatenbank entwickelt. Diese unterstützt nationale und transnationale Monitoring-, Modellierungs- und Managementaktivitäten im Donaueinzugsgebiet. Während sie von Projektpartnern aus Forschung und Verwaltung bereits auf transnationaler Ebene genutzt wird, ist ihre Implementierung auf nationaler Ebene noch nicht vollständig abgeschlossen. Die praktische Nutzung solcher komplexen Datenbankinfra-strukturen stellt jedoch eine Herausforderung dar, da Aufgaben wie Datenimport, -validierung und -exploration häufig fundierte Kenntnisse in Programmierung und Datenbankmanagement erfordern und damit die Zugänglichkeit für viele Fachexpert:innen einschränken. Ziel dieser Arbeit ist daher die Entwicklung und Evaluierung eines benutzerfreundlichen Softwarewerkzeugs, das die Interaktion mit umfangreichen Umweltdatenbanken erleichtert und gleichzeitig eine systematische Qualitätssicherung unterstützt. Zu diesem Zweck wurde das Pollution Evaluation Tool (PET) als R-Paket entwickelt und als Shiny-Applikation unter Verwendung des golem-Frameworks implementiert. PET stellt eine intuitive Benutzeroberfläche für Datenbanken bereit, die dem Tethys-Datenmodell folgen, und integriert sich in bestehende Authentifizierungsmechanismen sowie Datenbankrestriktionen. Der Funktionsumfang konzentriert sich auf strukturierte Workflows zur Qualitätssicherung, die Best-Practice-Verfahren zur Bewertung der Konsistenz und Vollständigkeit zentraler Datenbankentitäten wie Probenahmestellen, Proben, Messungen, Schadstoffe, Laboratorien und analytischer Methoden anwenden. Ergänzend bietet PET geführte Filtermechanismen, constraint-basierte Auswahl gültiger Metadaten sowie strukturierte Eingabeformulare für das Aktualisieren und Anlegen von Datenbankeinträgen, wodurch die direkte Interaktion mit dem Datenbank-Backend deutlich reduziert wird. Die Ergebnisse dieser Arbeit sind zweifach. Erstens wurde der Quality-Assessment-Modus als effizienter und robuster Proof of Concept umgesetzt, der technische Hürden bei der Datenbankinteraktion reduziert und einen konsistenteren sowie zuverlässigeren Workflow zur Bewertung der Datenqualität ermöglicht. Zweitens legt die Arbeit die konzeptionelle Grundlage für einen zukünftigen Management-Modus, der in weiteren Entwicklungsphasen implementiert werden soll. Durch die Verbesserung von Benutzerfreundlichkeit, Transparenz und Standardisierung trägt das Werkzeug zudem zur praktischen Umsetzung der FAIR-Datenprinzipien bei und unterstützt die effektive Nutzung wachsender umweltbezogener Dateninfrastrukturen.