DACH Innsbruck, 02.09. - 06.09.2013 V16 UMWELT Zeit Do ... - DMG
DACH Innsbruck, 02.09. - 06.09.2013 V16 UMWELT Zeit Do ... - DMG
DACH Innsbruck, 02.09. - 06.09.2013 V16 UMWELT Zeit Do ... - DMG
Erfolgreiche ePaper selbst erstellen
Machen Sie aus Ihren PDF Publikationen ein blätterbares Flipbook mit unserer einzigartigen Google optimierten e-Paper Software.
<strong>DACH</strong> <strong>Innsbruck</strong>, <strong>02.09.</strong> - <strong>06.09.2013</strong><strong>V16</strong> <strong>UMWELT</strong><strong>Zeit</strong> <strong>Do</strong>. 05.09.15:40 Buchholz16:00 Hebbinghaus16:20 Schäfer16:40 Thudium17:00 Wuttke17:20 ZiemannStadtklimatische Modellierung des Einflussesvon Grünflächen zur Unterstützung einerklimagerechten StadtplanungAuswirkungen der Elektromobilität auf dieLuftqualität in StraßenschluchtenEinflüsse meteorologischer Parameter und derMischungsschichthöhe auf die Luftbelastung inurbanen Regionensaskia.buchholz@dwd.deheike.hebbinghaus@lanuv.nrw.deklaus.schaefer@kit.eduMeteorologische Einflüsse aufVerkehrsimmissionen im schweizerischen und Thudium@oekoscience.chLong-term Aerosol Optical Depth and PM10 in<strong>Innsbruck</strong>, Austriasigrid.wuttke@i-med.ac.atMeteorologische Einflüsse auf dasLärmminderungspotenzial von Waldgebieten astrid.ziemann@tu-dresden.dePOSTEREichhornEmeisGoldbergHebbinhausMüllerV18 <strong>UMWELT</strong><strong>Zeit</strong> Fr. 06.09.8:30 Nörenberg8:50 Zak9:10 Weitnauer9:30 KunkaMessungen und hochaufgelöste numerischeSimulation der Feinstaubimmissionen in der eichhorn@uni-mainz.deAnpassungs- und Vermeidungsstrategien fürstädtische Wärmeinselnstefan.emeis@kit.eduStadtpark contra Straßenschlucht?Modellstudien zur Auswirkung verschiedenerurbaner Planungsszenarien auf die thermische valeri.goldberg@tu-dresden.deZusammenhang zwischen PM10-heike.hebbinghaus@lanuv.nrw.Überschreitungstagen und Wetterlagen deMessstellen Waldhof, Westerland, Melpitz undSchauinsland durch elektronenmikroskopischeEinzelpartikelanalysedoe@geo.tu-darmstadt.deVergleich der Faktor 10 Methode mitAusbreitungsrechnungen basierend aufprognostisch berechneten Windfeldern in stark dorle.noerenberg@de.tuv.comAnalysis of the Urban Heat Island of Praguewith respect to mitigation and adaptation michal.zak@chmi.czEstimating the influence of large-scaleatmospheric conditions on local PM10 claudia.weitnauer@geo.uniaugsburg.deconcentrations in Bavaria by means ofmikro- und mesoskaligen Strömungs- undKonzentrationsfeldernrainer.kunka@tlug.thueringen.de
Stadtklimatische Modellierung des Einflusses von Grünflächen zurUnterstützung einer klimagerechten StadtplanungBuchholz Saskia*, Koßmann Meinolf*, Roos Marita** Abteilung Klima und Umweltberatung, Deutscher Wetterdienst, Frankfurter Straße135, D-63067 Offenbach am Main (saskia.buchholz@dwd.de)Städte und Ballungsräume stehen vor neuen Herausforderungen bei der Anpassungan die Folgen des Klimawandels. Zusätzlich zur prognostizierten Zunahme derJahresmitteltemperatur um 2,2 bis 5,3°C (A1B Szenario) wird auch die Anzahl,Intensität und Dauer von Hitzewellen in Europa bis zum Ende des 21. Jahrhundertszunehmen. Die damit verbundene zusätzliche Wärmebelastung wirkt sich auf dieGesundheit der Stadtbevölkerung aus, die ohnehin schon durch den städtischenWärmeinseleffekt negativ beeinflusst ist. Damit das vorhandene Wissen über dieFolgen des Klimawandels und mögliche Anpassungsmaßnahmen gezielt in dieStadtplanung Eingang findet - um auch für zukünftige Generationen ein gutesStadtklima zu erhalten oder neu zu schaffen – bedarf es weiterer Forschung.Im Rahmen des vom Deutschen Wetterdienst initiierten Projektes „Sensitivitätsstudienzur thermischen Belastung in Städten“ untersucht die vorgestellte Studie dieEignung von städtischen Grünflächen zur Entlastung der lokalen und städtischenÜberwärmung.Mittels mikroskaligen Stadtklimasimulationen (MUKLIMO_3 Modell) wird dieAusprägung des Stadtklimas in Abhängigkeit von verschiedenen Grünflächenanhand idealisierter Städte während eines typischen Sommertages untersucht. DasKonzept der Modellierung einer idealisierten Stadt bietet hierbei die Möglichkeitallgemein-gültigere Schlussfolgerungen für die Skala der gesamten Stadt zu ziehen.Die Referenzstadt wird mit einer Fläche von 100 km 2 , einer Bebauungsdichte von32%, einer mittleren Gebäudehöhe von 19 m und einem Versiegelungsgradzwischen den Gebäuden von 80% simuliert. Das städtische Umland ist als Freiflächemit niedriger Vegetation vorgegeben.Im Vergleich zum Referenzlauf ohne städtische Grünfläche werden weitereModellsimulationen durchgeführt um Einflüsse der Größe, der räumlichen Verteilungund des Baumanteils der städtischen Grünflächen sowie auch verschiedenartigerstädtischer Bebauungsstrukturen zu untersuchen. Ein besonderer Schwerpunkt derUntersuchung liegt auf der Reichweite der Klimawirkung der Grünflächen inbenachbarte Stadtgebiete.FA‐UMET Beiträge auf <strong>DACH</strong> 2013 <strong>Innsbruck</strong>
Auswirkungen der Elektromobilität auf die Luftqualität inStraßenschluchtenHebbinghaus Heike**, Schöllnhammer Tilmann*, Schulz Thomas**, Wurzler Sabine***Institut für Windingenieurwesen und Strömungsmechanik, Ruhr-Universität Bochum,Universitätsstraße 150, D- 44801 Bochum**Landesamt für Natur, Umwelt und Verbraucherschutz, Leibnizstr. 10, D-45659Recklinghausen (heike.hebbinghaus@lanuv.nrw.de)Einer der Hauptverursacher schlechter Luftqualität in Straßenschluchten ist derStraßenverkehr. Insbesondere die NO2-Jahresmittelwerte und die PM10-Tagesmittelwerte weisen häufig Überschreitungen der EU-Grenzwerte zum Schutzder menschlichen Gesundheit auf. Häufig wird Elektromobilität als die Lösung zurVerbesserung der Luftqualität und gleichzeitig als klimafreundliches Transportmittelangepriesen. Daher hat die deutsche Bundesregierung sich der Förderung derElektromobilität verschrieben mit dem Ziel, die Anzahl der elektrisch angetriebenenFahrzeuge auf 1 Million im Jahr 2020 und 6 Millionen im Jahr 2030 zu erhöhen. Aberwelche Auswirkungen haben Elektrofahrzeuge tatsächlich auf die Luftqualität inStraßenschluchten? Dies soll für PM10 und NO2 unter Berücksichtigung derStromerzeugung mit aktuellem Strommix und unter der Annahme emissionsfreierzusätzlicher Stromerzeugung für zwei ausgewählte Straßenschluchten in Nordrhein-Westfalen (NRW) untersucht werden. Dabei sollen in erster Linie folgende Fragenbetrachtet werden:-Welchen Effekt hat das Elektromobilitätsziel der deutschen Regierung?-Welcher Anteil an Elektrofahrzeugen wäre notwendig, um einen signifikanten Effektauf die Luftqualität zu erzielen bzw. die EU-Grenzwerte einzuhalten?-Welchen Einfluss haben die geringeren Verkehrsemissionen auf das regionaleHintergrundniveau?-Wie groß ist der resultierende Strombedarf und wie wirkt sich dies auf dieKraftwerksemissionen aus?Die Ergebnisse werden für zwei Straßenschluchten in NRW mit mittlerenGrenzwertüberschreitungen (NO2-Jahresmittelwert um 50 µg/m³) dargestellt. DieLuftqualitätsuntersuchungen für den lokalen Straßenverkehr erfolgten mit demCanyon-Plume-Box-Modell Immis Luft . Für das regionale Hintergrundniveau wurdenErgebnisse des Chemie-Transport-Modells EURAD und Luftqualitätsmessungenverwendet. Die Zunahme der Kraftwerksemissionen wurde auf Basis desEmissionskataster des LANUV und aktueller Literatur, z. B. Herstellerangaben zumStromverbrauch der Elektrofahrzeuge, abgeschätzt.Es zeigt sich, dass die Auswirkungen auf die PM10-Konzentrationen gering sind. EinGroßteil der PM10-Emissionen aus dem Straßenverkehr stammt aus Aufwirbelungund Abrieb und ist daher unabhängig vom Antrieb. Selbst bei deutschlandweit 6Millionen Elektrofahrzeugen ist kaum ein Einfluss auf den PM10-Jahresmittelwert zufinden. Für NO2 ergibt sich ein etwas größerer Einfluss. Welcher Anteil anElektrofahrzeuge zur Grenzwerteinhaltung notwendig wäre, wird bei der Konferenzdargestellt.FA‐UMET Beiträge auf <strong>DACH</strong> 2013 <strong>Innsbruck</strong>
Ein Großteil dieser Untersuchung wurde im Rahmen einer Diplomarbeit an der Ruhr-Universität Bochum (Strömungsmechanik) bei Professor R. Höffer und C. Kalender-Wevers durchgeführt.FA‐UMET Beiträge auf <strong>DACH</strong> 2013 <strong>Innsbruck</strong>
Einflüsse meteorologischer Parameter und derMischungsschichthöhe auf die Luftbelastung in urbanen RegionenKlaus Schäfer*, Patrick Wagner**, Stefan Emeis*, Christoph Münkel***, CarstenJahn*, Maria Hoffmann*, Hong Ling**Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut für Meteorologie undKlimaforschung, Bereich Atmosphärische Umweltforschung (IMK-IFU),Kreuzeckbahnstr. 19, 82467 Garmisch-Partenkirchen (klaus.schaefer@kit.edu)**Universität Duisburg-Essen (UDE), Fakultät für Biologie, Angewandte Klimatologieund Landschaftsökologie, Schützenbahn 70, 45127 Essen***Vaisala GmbH, Notkestr. 11, 22607 HamburgCeilometer werden vom KIT/IMK-IFU eingesetzt, um die Schichtung der unterenAtmosphäre zu erfassen. Das ist notwendig, weil nicht nur Windstärke undWindrichtung sondern auch die Ausdehnung der Atmosphärenschichten undinsbesondere die Mischungsschichthöhe (MLH) die Austausch- undVerdünnungsprozesse von bodennahen Spurenstoffemissionen beeinflussen. Eswird deshalb berichtet, wie Ceilometer-Daten zur Interpretation der Luftbelastung inBodennähe genutzt werden können.Die Information über die Schichtung der unteren Atmosphäre wird durchkontinuierlichen Einsatz der Ceilometer CL31 in Augsburg und CL51 in Essengewonnen, welche augensichere kommerzielle Mini-LIDAR-Geräte sind. Einespezielle Software auf MATLAB-Basis bestimmt aus der Laser-Rückstreu-Intensitätdie Höhen der unteren Atmosphärenschichten.In Essen wird die Luftbelastung an Hand von Benzol kontinuierlich mit einemGaschromatographen von der UDE bestimmt. Die Konzentrationen derLuftschadstoffe NO, NO2 und PM10 wurden vom Luftqualitätsnetzwerk desLandesamtes für Natur, Umwelt und Verbraucherschutz Nordrhein-Westfalen(LANUV) bereit gestellt. Die meteorologischen Daten stammen von der UDE undvom Deutschen Wetterdienst (DWD). Es wird eine Intensivmessphase im Winter2011/2012 untersucht.In Augsburg werden die Konzentrationen von NO, NO2, O3 und HCHO mittels DOASquer über Hauptverkehrsstraßen seit März 2012 vom KIT/IMK-IFU gemessen. Diemeteorologischen Daten werden vom DWD übernommen.Es wird dargestellt, wie die meteorologischen Einflüsse durch Wind-Geschwindigkeitund -Richtung sowie die MLH auf die Gas- und VOC-Konzentrationen untersuchtwerden. Verschiedene Prozeduren zur Nutzung der MLH-Informationen für solcheKorrelationen werden diskutiert.FA‐UMET Beiträge auf <strong>DACH</strong> 2013 <strong>Innsbruck</strong>
Meteorologische Einflüsse auf Verkehrsimmissionen imschweizerischen und österreichischen InntalThudium Jürg*, Chélala Carine***Oekoscience, Postfach 452, CH-7001 Chur (Thudium@oekoscience.ch)**Oekoscience, Karl-Innerebner-Str. 83a, A-6020 <strong>Innsbruck</strong>Im obersten schweizerischen Teil des Inntals, im Oberengadin, überwiegt im Winterder touristische Verkehr. Bei entsprechender Wetterlage bilden sich starkethermische Inversionen in der untersten Luftschicht aus. Diese Inversionen werdencharakterisiert, und ihr Zusammenhang mit den Immissionen wird aufgezeigt. AufGrund des zunehmenden Anteils des Stickstoffdioxids in den Emissionen desStrassenverkehrs kommt es in solchen Witterungssituationen am Talboden immerwieder zu Überschreitungen des Tagesmittel-Grenzwertes von NO2.Im unteren Teil des österreichischen Inntals werden die Immissionen derBrennerautobahn ebenfalls von thermischen Inversionen beeinflusst, welche abereinen anderen Charakter haben. In den letzten zwölf Jahren zeigen sie einen Trendzu geringerer Häufigkeit, so dass ein Teil der Immissionsreduktion in dieser<strong>Zeit</strong>spanne wohl meteorologische Ursachen haben dürfte. Ergebnisse von Szenariender zukünftigen Immissionssituation im Bereich der Brennerautobahn werdendiskutiert.FA‐UMET Beiträge auf <strong>DACH</strong> 2013 <strong>Innsbruck</strong>
Long-term Aerosol Optical Depth and PM10 in <strong>Innsbruck</strong>, AustriaSigrid Wuttke*, Axel Kreuter*, Mario Blumthaler*, Andreas Krismer**, FriedrichObleitner****Section for Biomedical Physics, Medical University of <strong>Innsbruck</strong>, Müllerstrasse 44,A-6020 <strong>Innsbruck</strong> (sigrid.wuttke@i-med.ac.at)**Tiroler Landesamt, Fachbereich Luftgüte, Bürgerstrasse 36, A-6020 <strong>Innsbruck</strong>***Institute of Meteorology and Geophysics, University of <strong>Innsbruck</strong>, Innrain 52, A-6020 <strong>Innsbruck</strong>Aerosol Optical Depth (AOD) as well as Particulate Matter with diameter less than 10µm (PM10) describes the aerosol content in the atmosphere. The AOD responds toaerosols in the total atmospheric column, PM10 measurements describe aerosolsnear the surface. AOD is being measured in <strong>Innsbruck</strong> with a sun photometer since2007 by the Medical University of <strong>Innsbruck</strong>. PM10 measurements are performed ona regular basis by the “Tiroler Amt der Landesregierung, Abteilung Luftgüte”.AOD and PM10 time series have been compared. They show reverse behaviour overthe year. AOD is higher in summer and lower in winter, while the seasonaldevelopment of PM10 is characterized by higher values during winter. To relate AODto PM10 scaling parameters are essential. Previous studies have shown the MLH tobe a feasible scaling parameter. In summer, the MLH is large and the particles caneffectively be transported to higher altitudes compared to winter with generally lowMLHs and a corresponding accumulating effect.In our study we use MLHs derived from ECMWF reanalysis data as well as MLHderived from ceilometer measurements. It will be shown that the MLH based onceilometer data delivers a better correlation between AOD and PM10. However, basiccorrelation analyses do not support development of a simple model to predict AODfrom PM10 or vice versa. We therefore also investigate to what extent theconsideration of additional parameters such as relative humidity or area averagedceilometer data can lead to an improvement of statistical models fostering theunderstanding and prediction of PM10 and AOD in typical Alpine environment.FA‐UMET Beiträge auf <strong>DACH</strong> 2013 <strong>Innsbruck</strong>
Meteorologische Einflüsse auf das Lärmminderungspotenzial vonWaldgebietenZiemann Astrid * , Hehn Markus * , Barth Manuela ** , Fischer Gabi ** , Goldberg Valeri ** Technische Universität Dresden, Institut für Hydrologie und Meteorologie, Professurfür Meteorologie, D-01062 Dresden (astrid.ziemann@tu-dresden.de)**Universität Leipzig, Institut für Meteorologie, Stephanstr. 3, D-04103 LeipzigLärm ist für moderne Industrienationen eines der größten Umweltprobleme und hatzunehmend an Bedeutung für Gesundheit und Wohlbefinden der Bevölkerung gewonnen.Eine gegenwärtig diskutierte Möglichkeit der Lärmminderung sind hoheVegetationsbestände, die als Hindernisse im Schallausbreitungsweg zu einer verringertenSchallimmission und damit Lärmbelastung führen können.Die Schallausbreitung ist dabei von den akustischen Eigenschaften des Bodens und desVegetationsbestandes abhängig. Besonderes Augenmerk muss auf den meteorologischenEinfluss gelegt werden, da das modifizierte meteorologische Regime in Waldgebieten zueiner veränderten Schallausbreitung führt. Standardisierte Schallausbreitungsmodelle in derGutachterpraxis können solche Einflüsse nur unvollständig abbilden und sind damit fürLärmschutzuntersuchungen in Waldgebieten nur eingeschränkt anwendbar.Um das meteorologische Regime in und über Waldbeständen, auf Waldlichtungenbzw. an Waldrändern zu simulieren, wird in dieser Studie das gekoppelteVegetations- und Atmosphärenmodell HIRVAC (HIgh Resolution VegetationAtmosphere Coupler) genutzt. Die Modifizierung von Temperatur- und Windfelderndurch Waldgebiete führt auch zu einer veränderten Schallausbreitung im Vergleich zuungestörten Ausbreitungsverhältnissen. Deshalb werden die mit demAtmosphärenmodell berechneten Felder meteorologischer Größen alsEingangsgrößen für das Schallausbreitungsmodell SMART (Sound propagationModel of the Atmosphere using Ray-Tracing) eingesetzt. Mit Hilfe dieserSimulationen wird der meteorologische Einfluss auf die Schallausbreitung fürverschiedene thermische Schichtungsverhältnisse und Windprofile in Waldgebietenim Vergleich zu Grasflächen veranschaulicht. Die Simulationen werden anMesskampagnen angepasst, die seit 2011 jährlich im Tharandter Wald (in der Nähevon Dresden, Deutschland) stattfinden. Dabei werden künstliche Signale mitunterschiedlichen Frequenzen ausgesendet und die Schallausbreitung entlang einerPfadlänge von bis zu 200 m mit 5 Mikrofonen aufgezeichnet. DieSchallausbreitungspfade überstreichen je nach Messaufbau verschiedene Gebiete:eine Waldlichtung, einen Altfichtenbestand oder einen Buchenbestand. Neben denakustischen Messungen wird der Zustand der bodennahen Atmosphäre u.a. mitUltraschallanemometern an bis zu 42 m hohen Messmasten bestimmt. Die Resultateder Modellierungen und Messungen belegen den deutlichen meteorologischenEinfluss auf die Schallausbreitung bereits auf kurzen Strecken von einigen 10 m. DasLärmminderungspotenzial der untersuchten Waldbestände wird in Abhängigkeit vontagesperiodischen und weiteren meteorologischen Einflüssen quantifiziert. Damit solleine verbesserte Parametrisierung des Waldeinflusses auf die Schallausbreitung inAbhängigkeit von meteorologischen und vegetationsspezifischen Randbedingungenfür die Berechnung der Schallimmission an einem Ort abgeleitet werden, die aucheine Anwendung in standardisierten Schallausbreitungsmodellen ermöglicht.FA‐UMET Beiträge auf <strong>DACH</strong> 2013 <strong>Innsbruck</strong>
FA‐UMET Beiträge auf <strong>DACH</strong> 2013 <strong>Innsbruck</strong>
Anpassungs- und Vermeidungsstrategien für städtischeWärmeinselnStefan Emeis*, Joachim Fallmann*stefan.emeis@kit.edu*Institut für Meteorologie und Klimaforschung, Bereich AtmosphärischeUmweltforschung (IMK-IFU),Campus Alpin, Karlsruher Institut für Technologie,Garmisch-PartenkirchenDas lokalklimatische Phänomen der städtischen Wärmeinsel (engl. Urban HeatIsland - UHI), beschreibt die relative Erwärmung einer urbanen Fläche gegenüberderen Umland. Erhöhte Temperatur, verminderte Luftfeuchte und veränderteZirkulationsmuster zwischen Stadt und Umland führen zu einer Modifikation vonmeteorologischen und lokalklimatischen und lufthygienischen Bedingungen.Hitzestress, vermehrte Ozonbildung und erhöhte Aerosolbelastung aufgrund vonveränderten chemischen Reaktionsabläufen können direkte negative Folgen für dieEinwohner sein. Bevölkerungswachstum und Klimawandel verstärken diesesPhänomen, was Anpassungs- und Vermeidungsstrategien unabdingbar für dieStadtplanung der Zukunft macht.Da es sich bei der städtischen Wärmeinsel um ein hoch-komplexes Phänomen handelt, istder Einsatz von meso- und mikroskaligen numerischen Simulationsmodellen notwendig. MitHilfe des numerischen Wettervorhersagemodells WRF (Weather Research and ForecastingModel), ist es möglich verschiedene stadtplanerische Maßnahmen und derenstadtklimatische Auswirkungen zu diskutieren. Veränderung von innerstädtischerLandnutzung wie Begrünung oder Veränderung der Reflexionscharakteristiken urbanerOberflächen stellen Maßnahmen dar, die anhand von Szenarienrechnungen simuliertwerden. Um die Eigenschaften der städtischen Oberflächen in geeigneter Form im Modellabzubilden, behilft man sich verschiedener Parametrisierungsansätze unterschiedlicherKomplexität, die in der Folge mit WRF gekoppelt werden können.Im Laufe dieser Studie werden verschiedene Anpassungs- und Vermeidungsstrategien aufdie Ausprägung der städtischen Wärmeinsel, unter Anwendung verschiedenerParametrisierungen, untersucht. Die Modellierung konzentriert sich auf den Raum Stuttgart,wo im Rahmen eines EU-Projekts mit lokalen Entscheidungsträgern Ergebnisse undStrategien diskutiert, Validierungsmessungen vor Ort durchgeführt und konkreteMaßnahmen umgesetzt werden. Für die Zukunft ist geplant, durch Kopplung mit einemchemischen Modell Auswirkungen von Maßnahmen auf die Luftqualität zu untersuchen.Die Studie wird finanziert durch das EU-Projekt: UHI - Development and application ofmitigation and adaptation strategies and measures for counteracting the global UHIphenomenon” (3CE292P3) – CENTRAL Europe (2011-2014).FA‐UMET Beiträge auf <strong>DACH</strong> 2013 <strong>Innsbruck</strong>
Stadtpark contra Straßenschlucht? Modellstudien zur Auswirkungverschiedener urbaner Planungsszenarien auf die thermischeBelastung in zwei Stadtbezirken von Dresden.Goldberg Valeri, Bernhofer ChristianInstitut für Hydrologie und Meteorologie, Technische Universität Dresden, PiennerStr. 23, 01737 Tharandt (valeri.goldberg@tu-dresden.de)Das Stadtumbaukonzept der Stadt Dresden wird in den nächsten Jahren zu teilweisedeutlichen Veränderungen in der Stadtstruktur führen. Dies betrifft insbesondere dieVerteilung von Grünflächen, versiegelten Flächen und räumlich verdichteterBausubstanz. Gleichzeitig ist Dresden eine dynamische Wachstumsregion mit stetigsteigender Zahl von Einwohnern und Touristen. Vor diesem Hintergrund nimmt auchdas Interesse an Daten zur Auswirkung verschiedener Varianten desStadtumbaukonzepts auf die stadtklimatischen Verhältnisse, speziell unterBedingungen hoher thermischer Belastung, zu.Der vorgestellte Beitrag geht der Frage nach, welche Wirkung gegensätzlicheStadtstrukturen, wie z.B. große Grünflächen und verdichtete Bausubstanz, in Bezugauf die human-biometeorologisch relevante thermische Belastung untersommerlichen Extrembedingungen haben. Dabei werden durch Modellstudien mitdem 3D-Mikroklimamodell Envi-Met sowie durch Ergebnisse von Messgängen inzwei Dresdner Stadtbezirken (Altstadt und Friedrichstadt) die Vor- und Nachteileunterschiedlicher Stadtstrukturen in Bezug auf thermische Belastung zum heutigenZustand und in drei Planungsvarianten untersucht. Bewertungsgrundlage sindsowohl meteorologische Standardgrößen wie Lufttemperatur, Luftfeuchte, Strahlungund Wind als auch Maßzahlen zur Quantifizierung der thermischen Wechselwirkungvon Mensch und Umwelt wie Physiologische Äquivalenttemperatur (PET) undUniversal Thermal Comfort Index (UTCI). Die Größen PET und UTCI werden mitdem Modell Rayman berechnet, wobei die Ergebnisse der Messungen und desModells Envi-Met als Input dienen.Zur Quantifizierung der Auswirkung der Stadtumbaukonzepte auf die thermischeBelastung werden räumliche Felder der o.g. Größen zu festen <strong>Zeit</strong>en, Tagesgängean exponierten Punkten sowie Tracks und kumulative Maßzahlen (z.B. Häufigkeit vonSchwellwertüberschreitung) von PET und UTCI auf typischen Routen von Touristenbzw. der Dresdner Bevölkerung ausgewertet.FA‐UMET Beiträge auf <strong>DACH</strong> 2013 <strong>Innsbruck</strong>
Zusammenhang zwischen PM10-Überschreitungstagen undWetterlagenHebbinghaus Heike***, Lommes Frederike*, Maric Mateja**, Wurzler Sabine*** ,Geiger Jutta****Meteorologisches Institut, Universität Hamburg, Bundesstraße 55, D-20146Hamburg**Institut für Geographie, Ruhr-Universität Bochum, Universitätsstraße 150, D- 44801Bochum***Landesamt für Natur, Umwelt und Verbraucherschutz, Leibnizstr. 10, D-45659Recklinghausen (heike.hebbinghaus@lanuv.nrw.de)Seit 2005 sind nach EU-Luftqualitätsrichtlinie maximal 35 Tage mit einem PM10-Tagesmittelwert von mehr als 50 µg/m³ (PM10-Überschreitungstage) erlaubt. Mitdem Notifizierungsverfahren konnte teilweise eine Fristverlängerung für dieGrenzwerteinhaltung bis Mitte 2011 erwirkt werden. Dieses allerdings nur unter derVoraussetzung, dass – zumindest theoretisch - nachgewiesen wurde, dass ab Mitte2011 auch tatsächlich der Grenzwert eingehalten wird. Trotz der Durchführung einerVielzahl von PM10-mindernden Maßnahmen und eines generellen Rückgangs derPM10-Konzentrationen wurde dieser Grenzwert auch im Jahr 2012 noch nicht anallen Messstationen in Nordrhein-Westfalen (NRW) eingehalten. Es hat sichherausgestellt, dass Überschreitungstage häufig in Zusammenhang mit Inversionenauftreten. Daher stellt sich die Frage, ob es möglich ist, aus den vorhandenenMessdaten einen Zusammenhang zwischen Wetterlage undAuftrittswahrscheinlichkeit oder –häufigkeit von PM10-Überschreitungstagenabzuleiten.Für diese Untersuchung wurden Messungen des PM10-Tagesmittelwertes aus demLUQS-Messnetz (Luftqualitätsmessnetz) des LANUV NRW und die dazu gehörigeWetterlage nach DWD-Klassifikation ausgewertet. Messungen der PM10-Konzentration liegen an mehreren Messstationen in NRW seit 2002 vor. Damitkonnten für NRW Auswertungen über 10 Jahre durchgeführt werden. Im erstenSchritt wurde für die Winterhalbjahre die Auftrittshäufigkeit der einzelnen Wetterlagenermittelt. Aus den LUQS-Messdaten wurden dann für den gleichen <strong>Zeit</strong>raum zumeinen Tage mit mindestens einer gemessenen PM10-Überschreitung, zum anderenPM10-Überschreitungsepisoden bestimmt, definiert als Tage, an denen anmindestens fünf Stationen der PM10-Tagesmittelwert größer als 50 µg/m³ ist. Fürdiese Tage wurde die Wetterlage angegeben und deren Auftrittshäufigkeit ermittelt.Es wurde in erster Linie die normierte Häufigkeit der Wetterlagen untersucht. Es zeigtsich, dass bei Betrachtung einzelner PM10-Überschreitungen kein eindeutigerZusammenhang zwischen Wetterlage und Überschreitung gefunden werden kann.Bei einer Betrachtung von Episodentagen zeigen sich einzelne Wetterlagen alswahrscheinlicher für PM10-Episoden. Bei Hoch-, Südost und Übergangswetterlagenist eine PM10-Überschreitung relativ wahrscheinlich, während bei Westwetterlagendie PM10-Konzentrationen eher geringer sind. Trotz der vergleichsweise großenDatenbasis ist diese immer noch zu gering, um für seltener auftretende WetterlagenAussagen zu treffen. So traten zum Beispiel die Wetterlagen Tief über MitteleuropaFA‐UMET Beiträge auf <strong>DACH</strong> 2013 <strong>Innsbruck</strong>
und Übergangswetterlage während des betrachteten <strong>Zeit</strong>raums nur in etwa 1% derFälle auf.Charakterisierung des Feinstaubs an den Messstellen Waldhof,Westerland, Melpitz und Schauinsland durchelektronenmikroskopische EinzelpartikelanalyseDörthe Müller-Ebert* und Martin Ebert**Angewandte Geowissenschaften, Umweltmineralogie, TU Darmstadt,Schnittspahnstraße 9, 64287 Darmstadt (doe@geo.tu-darmstadt.de)Im <strong>Zeit</strong>raum 02/2011 bis 02/2012 wurden größenseparierte Aerosolpartikel-probenahmen anden Umweltbundesamt-Hintergrundmessstationen Waldhof, Westerland, Melpitz undSchauinsland im Auftrag des Umweltbundesamtes durchgeführt. Die Probenahmen erfolgtenmit einem Trägheitsimpaktor im Größenbereich 0,1 – 1 µm und 1 – 10 µm. In jeweils 10ausgewählten Proben pro Standort wurden insgesamt über 40000 Einzelpartikel auf Größe,Morphologie, Mischungszustand und chemische Zusammensetzung mit Hilfe der elektronenmikroskopischenEinzelpartikelanalyse untersucht. Die analysierten Partikel wurden in diePartikelklassen Seesalz, Eisenreich, Kalziumsulfat, Karbonate, Alumosilikate, sekundäresAerosol (Sulfate, Nitrate, Organik), Kohlenstoffreich, Ruß und biologisches Material eingeteilt(sowie aufgrund der teilweise starken internen Vermischung auch in zusätzlicheMischgruppen der aufgelisteten Komponenten). Für große Partikel wurden an allenMessstellen Alumosilikate und sekundäre Partikel als Hauptkomponenten ausgemacht (20 –35%), neben Seesalz (in Westerland natürliche Hauptkomponente), Kalzium- undKohlenstoffreichen Partikeln (5 – 15%). Für kleinere Partikel (< 1 µm) dominiert generell dassekundäre Material, allerdings wurden in Abhängigkeit von der Anströmung auch immergrößere Mengen Ruß nachgewiesen. Neben der Vorstellung der relativenGesamtzusammensetzung werden auch Befunde zu auftretenden Artefakten sowie Tracerndiskutiert.FA‐UMET Beiträge auf <strong>DACH</strong> 2013 <strong>Innsbruck</strong>
Vergleich der Faktor 10 Methode mit Ausbreitungsrechnungenbasierend auf prognostisch berechneten Windfeldern in starkgegliederten GeländeNörenberg <strong>Do</strong>rle*, Born Kai*, Kretz Hubert*, Wilbring Peter*, Schäfer Tobias**TÜV Rheinland Energie und Umwelt GmbH Abteilung Immissionsschutz, TÜVRheinland Energie und Umwelt GmbH, Am Grauen Stein, D-51105 Köln(dorle.noerenberg@de.tuv.com)Für den Neubau oder die Änderung von Anlagen sind gemäß TA-Luft unter gewissenVoraussetzungen Immissionsprognosen zur Bestimmung der zukünftigenSchadstoffbelastung der Umgebung vorgeschrieben. Gemäß Anhang 3 der TA-Luftwird als Ausbreitungsmodell für diese Aufgabenstellungen AUSTAL 2000vorgeschrieben. Dem Ausbreitungsmodell vorgeschaltet ist ein diagnostischesStrömungsmodell. Vor allem bei der Ausbreitungsbetrachtungen in gegliedertemGelände stößt diese Technik jedoch schnell an ihre Grenzen.Im vorliegenden Beitrag sollen verschiedene Herangehensweisen an die Problematikder Ausbreitungsrechnung in stark gegliedertem Gelände aufgezeigt werden. Gemäßdes Leitfadens zur Erstellung von Immissionsprognosen mit AUSTAL 2000 inGenehmigungsverfahren nach TA-Luft und der Geruchsimmissionsrichtlinie wird fürdiese Fälle unter anderem die Faktor 10 Methode vorgeschlagen, gleichzeitig aberauch klargestellt, dass diese Herangehensweise oftmals zu starkenÜberschätzungen der Ergebnisse führt und somit das Einhalten der Irrelevanzgrenzenicht mehr gewährleistet werden kann. Liegen repräsentative Immissionsmessungenim Nahbereich der geplanten Anlage vor, kann eine Betrachtung derGesamtbelastung vorgenommen werden. Meist kann aber eine solche Betrachtung inErmangelung der entsprechenden Immissionsmessungen nicht durchgeführt werdenund eine aufwendige Bestimmung der Vorbelastung wird gefordert. Dies ist sehr zeitundkostenintensiv und verzögert das Vorhaben enorm. Daher wird die Faktor 10Methode mit weiteren Verfahren pragmatischer Natur und auch mit den Ergebnissen,die aus einer Ausbreitungsrechnung auf Basis von prognostischerWindfeldmodellierung resultieren, verglichen, um die Überschätzung durch die Faktor10 Methode zu quantifizieren.Als Ergebnis werden die Simulationsergebnisse für verschiedene untersuchteMethoden gegenübergestellt und Stärken wie Schwächen aller einzelnen Verfahrenvom immissionsseitigen als auch wirtschaftlichen Aspekt beleuchtet.FA‐UMET Beiträge auf <strong>DACH</strong> 2013 <strong>Innsbruck</strong>
Analysis of Urban Heat Island of Prague with respect to mitigationand adaptation strategiesMichal Zak, Petr Skalak, Pavel ZahradnicekCzech Hydrometeorological Institute, Na Sabatce 17, CZ-14306 Praha 4(michal.zak@chmi.cz)Urban Heat Island plays an important factor of big cities that modifies climate of thesecities and have more or less large influences on its inhabitants. The Urban HeatIsland of Prague has been analyzed many times in history. In this presentation we willprovide up-to-date analysis of this phenomenon (it means until the end of 2012),discuss observed trends in various temperature characteristics.Moreover, the attention will be paid also to the near future, what is going to happenwith Urban Heat Island and climate of Prague. The results will be discussed withrespect to the mitigation and adaptation strategies and measures for counteractingthe Urban Heat Islands phenomenon. These results are partly obtained by solving ofthe UHI project funded by EU FP 7 in the frame of Central Europe Program.FA‐UMET Beiträge auf <strong>DACH</strong> 2013 <strong>Innsbruck</strong>
Estimating the influence of large-scale atmospheric conditions onlocal PM10 concentrations in Bavaria by means of circulation andweather type classificationClaudia Weitnauer*, Christoph Beck*, Jucundus Jacobeit**Institute of Geography, University of Augsburg, Universitaetsstrasse 10, D-86135Augsburg (claudia.weitnauer@geo.uni-augsburg.de)The influences on local PM10 concentrations (particulate matter with an aerodynamicdiameter of up to 10 µm) are manifold. Beside the extent of natural andanthropogenic emissions of these air pollutants and the respective precursorchemicals, especially local meteorological conditions and large scale atmosphericconditions are important additional influencing factors. Numerous studies detected abroad range of meteorological parameters on the local scale having a significanteffect on PM10, for example mean sea level pressure, wind speed and direction, solarradiation, precipitation, air temperature or specific humidity. In order to quantify thelink between large-scale atmospheric conditions and local PM10 concentrationsdifferent approaches, based on varying linear statistical models, neural networks orweather- and circulation type classifications have been utilized for varying locations.However so far only few systematic attempts have been made to modify existing or todevelop new weather- and circulation type classifications in order to improve theirability to resolve local PM10 concentrations.Against this background the aim of the presented study is to optimize existingweather- and circulation type classifications with regard to their discriminative powerfor local PM10 concentrations at 46 Bavarian measurement sites for the period 1980to 2011. In a first step two representative classification approaches, based on k-means clusteranalysis and a threshold based method respectively, were performedon 2.5 x 2.5 gridded daily mean sea level pressure fields of the NCEP/NCARreanalysis data set for the period 1980-2011. The classifications have been run withvarying spatial and temporal settings and for modified numbers of classes and havebeen evaluated by several skill scores. Taking into account the outcome of theseinitial analyses further attempts towards the optimization of classification and weathertype classifications are made. This includes as an important step the utilization ofvarying meteorological input parameters (e.g. geopotential height, zonal andmeridional wind, specific humidity, temperature) on several pressure levels (1000,850 and 500 hPa) and as well combinations of these variables applying differentweighting schemes. All classification variants are again evaluated using severalmetrics in order to determine the most suitable classification approach with respect tothe resolution of local PM10 concentrations.Based on these analyses it is further intended to develop robust downscaling models forestimating possible future – climate change induced – variations in local PM 10 concentrationsin Bavaria from scenario runs of global climate models.FA‐UMET Beiträge auf <strong>DACH</strong> 2013 <strong>Innsbruck</strong>
GIS-gestützte Screening-Modellierung von mikro- undmesoskaligen Strömungs- und KonzentrationsfeldernKunka Rainer*, Zacharias Frank-Christian**Thüringer Landesanstalt für Umwelt und Geologie, Göschwitzer Straße 41, D-07745Jena (rainer.kunka@tlug.thueringen.de)Bei der Beurteilung geeigneter Maßnahmen zur Minderung der Luftbelastung iminnerstädtischen Straßenraum bewähren sich grobe Screening-Modelle fürStraßennetze und hochaufgelöste mikroskalige Strömungs- und Ausbreitungsmodellefür Hot-Spot-Bereiche. Dafür sind detaillierte dreidimensionale Gebäudegeometrienund Straßendaten mit Verkehrsbelegungen erforderlich. In Thüringen wird für dieBerechnung von durch Verkehr verursachtem Lärm der Web Feature Service ODENverwendet, der auf thüringenweit im Internet unter einer passwortgeschütztenOberfläche vorhandene Daten zugreift, die durch die örtlich zuständigen Behördengepflegt und permanent aktualisiert werden. Die Berechnungen vonLuftschadstoffkonzentrationen können unter Verwendung derselben Modelldatendurch autorisierte Nutzer automatisiert mit dem von Herrn Dr. Joachim Eichhorn ander Gutenberg-Universität Mainz entwickelten mikroskaligen Programm MISKAM aufdieser Oberfläche erfolgen. Mit dem Verfahren kann die Wirksamkeit städtebaulicherund verkehrsorganisatorischer Maßnahmen qualitativ und grob quantitativabgeschätzt werden.In einem weiteren Schritt werden die dreidimensionalen Gebäudegeometrien mitGeländehöheninformationen gekoppelt. In Städten mit engen Tälern, wie Jena oderSuhl dominieren die Geländestrukturen gegenüber den Gebäudegeometrien. MittelsTestläufen für idealisierte Höhenstrukturen, wie steile und flache Senken mitEmissionsquellen an unterschiedlichen Punkten wurden Plausiblitätsprüfungen derStrömungs- und Konzentrationsfelder durchgeführt. Die bisherigen Ergebnisse, auchzum Beispiel für real vorkommendes Gelände, im Vergleich zu diagnostischenWindfeldprogrammen wie lprwnd oder taldia lassen die Erwartung zu, dass beioptimierter Festlegung von vertikalen Schichten zu horizontalen Gitterzellen auch beigegliedertem Gelände plausible Strömungsfelder und Konzentrationsverteilungenberechnet werden können.Vorteilhaft für das Verfahren ist der automatisierte landesweite Modelldatenzugangdurch autorisierte Nutzer und die einheitliche Verwendung der Geometriedaten(natürliches und künstliches Gelände, Gebäude, Straßen u.a.) für die Berechnungenvon Luft und Lärm sowie für die Ergebnisdarstellung.FA‐UMET Beiträge auf <strong>DACH</strong> 2013 <strong>Innsbruck</strong>