HErmEliN Hotspot-Ermittlung und Emissionsdatenbasis lagebezogen in Niedersachsen

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1 Bild: Frank Vassen Lizenz: CC BY-SA 2.0 HErmEliN Hotspot-Ermittlung und Emissionsdatenbasis lagebezogen in Niedersachsen Christian Büns; Frank Gnoth, Rolf-Dieter Mummenthey, Heike Rühling und Jürgen Tharsen Luftreinhaltung, Lärm und Gefahrstoffe im Staatlichen Gewerbeaufsichtsamt Hildesheim 2017 DigitalGlobe,GeoBasis- DE/BKG,GeoContent

2 Überblick Das HErmEliN-Projekt Auftrag und Vorgehensweise Lagebezogene Emissionsdatenbasis Methodik - Übersicht - Straßenverkehr Ergebnisse Karten zur Hintergrundbelastung Hotspot-Ermittlung Methodik Ergebnisse 2

3 HErmEliN-Projekt aus BImSchG: Auftrag Luftqualitätsüberwachung = Ländersache (in Nds: GAA Hi) aus 39. BImSchV: Beurteilung der Luftqualität anhand von Messungen - an repräsentativen Standorten u n d - in Bereichen, in denen die höchsten Werte auftreten Fragestellung: Wo sind diese Hotspots der Luftschadstoffbelastung? Verändert nach Lenschow et al LGLN

4 HErmEliN-Projekt Vorgehensweise Ermittlung der Hintergrundbelastung Großskalige Ausbreitungsrechnung für gesamtes Landesgebiet auf Basis lagebezogener Emissionsdaten dafür n o t w e n d i g: Erstellung einer lagebezogenen Emissionsdatenbasis Ermittlung geometrischpotenzieller Hotspots GIS-basierter Ansatz aus Straßen- und Gebäudedaten Hilfsmittel: IMMIS build Ermittlung tatsächlicher Hotspots Kleinskalige Ausbreitungsrechnung an potenziellen Hotspots 4

5 Beispiel Hotspot (1) geometrisch-potenzieller Hotspot 2017 DigitalGlobe,GeoBasis- DE/BKG,GeoContent Cuxhaven 5

6 Beispiel Hotspot (2) geometrisch-potenzieller Hotspot Rinteln 2017 DigitalGlobe,GeoBasis- DE/BKG,GeoContent 6

7 Beispiel Hotspot (3) geometrisch-potenzieller Hotspot Hannover 2017 DigitalGlobe,GeoBasis- DE/BKG,GeoContent 7

8 Beispiel Hotspot (3) geometrisch-potenzieller Hotspot Etwa geometrisch-potenzielle Hotspots in Niedersachsen Hannover 2017 DigitalGlobe,GeoBasis- DE/BKG,GeoContent 8

9 HErmEliN-Projekt Vorgehensweise Ermittlung der Hintergrundbelastung Großskalige Ausbreitungsrechnung für gesamtes Landesgebiet auf Basis lagebezogener Emissionsdaten dafür n o t w e n d i g: Erstellung einer lagebezogenen Emissionsdatenbasis Ermittlung geometrischpotenzieller Hotspots GIS-basierter Ansatz aus Straßen- und Gebäudedaten Hilfsmittel: IMMIS build Ermittlung tatsächlicher Hotspots Kleinskalige Ausbreitungsrechnung an potenziellen Hotspots 9

10 Emissionsdatenbasis Ansatz: Bottom-up Industrie BUBE-Online-Datensatz Methodik Emissionsdatenbasis - kleinere Gewerbebetriebe und Quellen fehlen Hausbrand Daten der Schornsteinfeger - Feuerstätten in Art (Leistung, Brennstoff, etc.) und Position Landwirtschaft Daten der Tierseuchenkasse - Tierzahlen, aber keine Verortung - Verfahren auf Stallhaltungen beschränkt 10

11 Emissionsdatenbasis Verkehr Methodik Emissionsdatenbasis Verkehr aufgeteilt in Straßenverkehr Schienenverkehr Schifffahrt (Binnen- und Seeverkehr) Offroadverkehr Schienenverkehr Emissionskataster DB AG Schifffahrt Daten der WSVs Offroadverkehr Nur top-down-ansatz, über landwirtschaftliche Zugmaschinen 11

12 Emissionsdatenbasis Verkehr Bottom-up-Ansatz Methodik Straßenverkehr Nutzung E-Faktoren des HBEFA 3.2 Emissionen für jeden Straßenabschnitt in Niedersachsen anhand von - Straßen- und Gebietskategorie (HBEFA-Systematik) - Verkehrsstärke (Zähldaten und EKatDyn) - Anteile der Fahrzeugkategorien (Zähldaten und EKatDyn) - Längsneigungen Lage/Funktion der Straße Länge in km Autobahn außerorts ohne Autobahn innerorts Summe Niedersachsen

13 Emissionsdatenbasis Verkehr Einschub: EKatDyn Verkehrsbelastung (DTV) aus soziodemographischen Daten Nebennetzmodell nach Pfäfflin und Diegmann (2000) - Basis: Ortslagen aus ATKIS-Siedlungsflächen soziodemographische Daten aus LSN-Online - Regionaldatenbank (LSN 2015) - gemeindebezogene Daten für Bezugsjahr 2011 zu - Bevölkerung - Erwerbstätigkeit Bestimmung der Fahrleistung Nutzung von Standard-KFZ-Anteilen Emissionen Berechnung mit IMMIS em (Basis: HBEFA 3.2) 13

14 Emissionsdatenbasis Verkehr Einschub: EKatDyn Verkehrsbelastung (DTV) aus soziodemographischen Daten Nebennetzmodell nach Pfäfflin und Diegmann (2000) - Basis: Ortslagen aus ATKIS-Siedlungsflächen soziodemographische Daten aus LSN-Online - Regionaldatenbank Etwa 80 % der Straßenverkehrsdaten (LSN 2015) aus EKatDyn - gemeindebezogene (bezogen Daten auf Streckenkilometer) für Bezugsjahr 2011 zu - Bevölkerung - Erwerbstätigkeit Bestimmung der Fahrleistung Nutzung von Standard-KFZ-Anteilen Emissionen Berechnung mit IMMIS em (Basis: HBEFA 3.2) 14

15 Emissionsdatenbasis Verkehr Emissionen Straßenverkehr PM 10 NO x 15

16 Emissionsdatenbasis HErmEliN Emissionen HErmEliN-Projekt gesamt PM 10 NO x 16

17 Emissionsdatenbasis HErmEliN Emissionsanteile im HErmEliN-Projekt 17

18 HErmEliN-Projekt Fazit Emissionsdatenbasis Lagebezogene Emissionsdatenbasis zielführend a b e r Erstellung nicht trivial Industrie, Verkehr, Hausbrand bottom-up gut quantifizierbar Landwirtschaft, Offroadverkehr ohne entsprechende Ausgangsdaten nicht sinnvoll Kombination aus bottom-up und top-down sinnvoll Laufende / periodische Aktualisierung notwendig Nächste Schritte Vergleich der Ergebnisse mit top-down-daten des UBA (GRETA) Verbesserung der Berechnungsansätze zur Bestimmung der Emissionen 18

19 HErmEliN-Projekt Ermittlung der Hintergrundbelastung Großskalige Ausbreitungsrechnung für gesamtes Landesgebiet auf Basis lagebezogener Emissionsdaten dafür n o t w e n d i g: Erstellung einer lagebezogenen Emissionsdatenbasis Vorgehensweise Berechnungsmodell RCG Ermittlung Gittergröße geometrischpotenzieller 2 x 2 km² Hotspots 0,5 x 0,5 km² GIS-basierter Ansatz aus Straßen- und Gebäudedaten Hilfsmittel: IMMIS build Ermittlung tatsächlicher Hotspots Kleinskalige Ausbreitungsrechnung an potenziellen Hotspots 19

20 Ergebnis Hintergrundberechnung PM 10 20

21 Ergebnis Hintergrundberechnung NO 2 21

22 HErmEliN-Projekt Vorgehensweise Ermittlung der Hintergrundbelastung Großskalige Ausbreitungsrechnung für gesamtes Landesgebiet auf Basis lagebezogener Emissionsdaten dafür n o t w e n d i g: Erstellung einer lagebezogenen Emissionsdatenbasis Ermittlung geometrischpotenzieller Hotspots GIS-basierter Ansatz aus Straßen- und Gebäudedaten Hilfsmittel: IMMIS build Ermittlung tatsächlicher Hotspots Kleinskalige Ausbreitungsrechnung an potenziellen Hotspots 22

23 Hotspot-Ermittlung Methodik Berechnung der Zusatzbelastung durch Straßenverkehr an geometrisch-potenziellen Hotspots mit Screeningmodell IMMIS luft Nutzung der vorliegenden Verkehrsdaten - Zähldaten, EKatDyn Verschneidung mit berechneten Hintergrundkarten Bezugsjahr: 2011 Ergebnisse noch nicht abschließend validiert! 23

24 Ergebnis Hotspot-Ermittlung PM 10 24

25 Ergebnis Hotspot-Ermittlung NO 2 25

26 Beispiel Hotspot (4) Berechneter potenzieller Hotspot für NO 2 auch real gemessener Hotspot Hannover 2017 DigitalGlobe,GeoBasis- DE/BKG,GeoContent 26

27 Beispiel Hotspot (5) Berechneter potenzieller Hotspot für NO DigitalGlobe,GeoBasis- DE/BKG,GeoContent 27

28 HErmEliN-Projekt Fazit Hotspotermittlung Genutzte Methodik liefert Grundlage für Erfüllung der Aufträge aus BImSchG und 39. BImSchV 43 Städte mit potenziellem NO 2 -Hotspot (> 40 µg/m³) 19 Städte mit potenziellem PM 10 -Hotspot (>= 28 µg/m³) Nächste Schritte Prüfung der Eingangsdaten (speziell Verkehrszahlen) Neuberechnung mit korrigierten Daten Prüfung von Messungen in Kooperation mit Städten 28

29 Kontaktdaten Dr. Christian Büns Goslarsche Str. 3, Hildesheim Abteilung 4 (ZUS LLG) Tel: 05121/ Fax: 05121/ Mail: christian.buens@gaa-hi.niedersachsen.de 29