Untersuchung und Modellierung der raumzeitlichen Variabilität urbaner und regionaler Feinstaubkonzentrationen

Merbitz, Hendrik; Schneider, Christoph

doi:32646

Untersuchung und Modellierung der raumzeitlichen Variabilität urbaner und regionaler Feinstaubkonzentrationen = Investigation and modelling of the spatio-temporal variability of urban and regional particulate matter concentrations

Merbitz, Hendrik (Author)

2013

Verantwortlichkeitsangabevorgelegt von Hendrik Merbitz

ImpressumAachen : Publikationsserver der RWTH Aachen University 2013

UmfangXII, 164 S. : Ill., graph. Darst., Kt.

Aachen, Techn. Hochsch., Diss., 2013

Zsfassung in dt. und engl. Sprache

Genehmigende Fakultät
Fak05

Hauptberichter/Gutachter
Schneider, Christoph (Thesis advisor)

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2013-06-05

Online
URN: urn:nbn:de:hbz:82-opus-47246
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/229273/files/4724.pdf

Einrichtungen

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
Feinstaub (Genormte SW) ; Luftreinhaltung (Genormte SW) ; Modellierung (Genormte SW) ; Aachen (Genormte SW) ; Euregio Maas-Rhein (Genormte SW) ; Geowissenschaften (frei) ; particulate matter (frei) ; air quality (frei) ; modelling (frei) ; Euregio Maas-Rhine (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 550

Kurzfassung
Die Doktorarbeit verfolgt das Ziel, den empirischen Kenntnisstand zur raumzeitlichen Feinstaubverteilung durch kleinräumige mobile Messungen sowie verschiedene Analysen zu verbreitern und Ansätze für die Modellierung und Prognose der urbanen und regionalen Feinstaubvariabilität zu entwickeln. Hierbei steht die Frage der Verteilungsmuster urbaner Feinstaubkonzentrationen (PM10 und PM2.5) und ihrer Steuerungsfaktoren im Mittelpunkt. Darüber hinaus wird die Rolle meteorologischer Einflüsse hinsichtlich der zeitlichen Variabilität urbaner Feinstaubkonzentrationen untersucht. Neben der urbanen Feinstaubverteilung wird die regionale PM10-Konzentrationsvariabilität in Abhängigkeit von Emissionen und Landnutzung untersucht. Auf Grundlage der Ergebnisse werden verschiedene statistische und geostatistische Ansätze zur räumlichen und zeitlichen Modellierung der Feinstaubkonzentration entwickelt. Die Ergebnisse der mobilen Messungen zeigen eine hohe kleinräumige Variabilität urbaner Feinstaubkonzentrationen, wobei die Höhe der Konzentration vor allem eine Abhängigkeit von der Intensität des Verkehrsaufkommens, den kleinräumigen Ventilationsbedingungen sowie dem Vorkommen von Vegetation zeigt. Auf Basis der kleinräumigen Messungen findet die Entwicklung eines Regressionsmodells statt, welches die urbanen PM10- und PM2.5-Konzentrationsverteilungen im Aachener Stadtgebiet räumlich hochaufgelöst herleitet. Das Regressionsmodell berücksichtigt als räumliche Prädiktoren sowohl verkehrsbedingte Emissionen als auch die Beeinflussung der Ausbreitungsbedingungen durch Gebäude sowie Entfernungsprozesse von Partikeln durch Vegetation. Die Validierung des Modells zeigt ein hohes Maß an Übereinstimmung zwischen gemessenen und modellierten Feinstaubkonzentrationen. Auf Basis der Modellergebnisse wird eine Abschätzung der Bevölkerungsexposition gegenüber PM10 und PM2.5 im Aachener Stadtgebiet durchgeführt. Auf der Grundlage von Analysen meteorologischer Einflüsse auf die zeitliche Variabilität urbaner und suburbaner Feinstaubkonzentrationen werden lineare und nicht-lineare Modelle entwickelt, um die PM10-Konzentrationen an zwei unterschiedlich belasteten Standorten zu prognostizieren. Für den regionalen Untersuchungsraum Euregio Maas-Rhein wird darüber hinaus ein Interpolationsmodell entwickelt, welches sowohl lokale lufthygienische Einflüsse in Form von Emissionen und Landnutzung berücksichtigt, als auch regionale Konzentrationsgradienten abbildet. Das Interpolationsmodell erzeugt Karten der aktuellen PM10-Konzentrationsverteilung in der Euregio Maas-Rhein und zeigt eine hohe Übereinstimmung mit gemessenen Konzentrationen. Die Arbeit wird abgeschlossen mit einer Diskussion von Maßnahmen zur Verbesserung der urbanen Luftqualität. Hierbei werden neben der Senkung verkehrsbedingter Emissionen vor allem die Förderung der Ventilation und der Zufuhr unbelasteter Frischluft sowie die Anpflanzung geeigneter Vegetation als wirksame Maßnahmen hervorgehoben, um die urbane Feinstaubbelastung zu senken.

The doctoral thesis pursues the objective of an improvement of the state of knowledge concerning the spatio-temporal distribution of particulate matter (PM) concentrations by means of small-scale mobile measurements and various analyzes. Furthermore, the development of modelling approaches for the prediction of urban and regional particulate matter levels is discussed. In this connection, the spatial patterns of urban particulate matter concentrations (PM10, PM2.5) and their influences are focused on. In addition, the impact of meteorological factors on the temporal variability of urban PM10 concentrations is investigated. Besides the urban particulate matter distribution, the regional PM10 variability as a function of emissions and land use is addressed. The findings form the basis for the development of several statistical and geo-statistical approaches for the spatial and temporal modelling of PM levels. The results of the mobile measurements show a high small-scale variability of urban PM concentrations. The level of concentrations is mainly dependent on the traffic intensity, the small-scale ventilation conditions and the occurrence of vegetation. On the basis of the small-scale measurements the development of a regression model is conducted, which derives the spatial PM10 and PM2.5 distributions within the city of Aachen at a high spatial resolution. As predictors, the regression model takes into account traffic-related emissions as well as the impact of buildings on dispersion conditions and the removal of particles by vegetation. The validation of the model shows a high level of agreement between measured and modelled PM concentrations. On the basis of the model results the population exposure against PM10 and PM2.5 is estimated for the city area of Aachen. Based on analyzes of meteorological influences on the temporal variability of urban and suburban PM concentrations, different linear and non-linear models are developed for the prediction of PM10 levels at two sites with different pollution levels. Additionally, for the regional area of investigation, the Euregio Maas-Rhine, an interpolation model is developed, which takes into account local influences on air quality such as emissions and land cover and furthermore reproduces regional concentration gradients. The interpolation model creates maps of the current distribution of PM10 concentrations in the Euregio Maas-Rhine showing a high level of agreement with measured concentrations. The thesis is completed with a discussion of measures improving urban air quality. Besides the reduction of traffic-related emissions, especially the advancement of ventilation and supply of clean air as well as the planting of suitable vegetation are emphasized as effective measures towards a reduction of urban particulate air pollution.

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