Landesanstalt für Umwelt, Messungen und Naturschutz Baden-Württemberg

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1 Landesanstalt für Umwelt, Messungen und Naturschutz Baden-Württemberg Flächendeckende Ermittlung der Immissions- Vorbelastung für Baden-Württemberg 2010 Ausbreitungsrechnungen unter Verwendung des landesweiten Emissionskatasters und unter Berück - sichtigung von gemessenen Immissionsdaten LLEndbericht

2 IMPRESSUM Herausgeber LUBW Landesanstalt für Umwelt, Messungen und Naturschutz Baden-Württemberg Karlsruhe, Postfach , Bearbeitung IVU Umwelt GmbH, Emmy-Noether-Str. 2 D Freiburg Florian Pfäfflin Volker Diegmann Dr. Lina Neunhäuserer in Zusammenarbeit mit Dr. E. Reimer, Berlin Dr. R. Stern, Berlin Redaktion LUBW Landesanstalt für Umwelt, Messungen und Naturschutz Baden-Württemberg Referat 33 Luftqualität Dr. Werner Scholz Sabrina Krabbe Stand Nachdruck auch auszugsweise ist nur mit der Zustimmung des Herausgebers unter Quellenangabe und Überlassung von Belegexemplaren gestattet.

3 INhaltsverzeichnis 1 Einführung und Vorgehensweise 9 2 Untersuchungsgebiet 11 3 Bezugsjahr Einführung Repräsentativität bezüglich der Emissionen Repräsentativität bezüglich der meteorologischen Ausprägungen und der Immissionssituation Festlegung des Bezugsjahrs 22 4 Daten Meteorologische Daten Topographie Landnutzung Landnutzung für meteorologische und Ausbreitungsmodellierung Flächennutzung für Disaggregation flächenbezogener Emissionen Gebäude Emissionen Industrie Gewerbe Kleine und mittlere Feuerungsanlagen Straßenverkehr Schienenverkehr Schiffsverkehr Flughäfen Sonstige technische Einrichtungen Biogene Emissionen Gesamtemissionen in Baden-Württemberg Emissionen außerhalb Baden-Württembergs Prognose Luftschadstoff-Messdaten 47 5 Methodik und Durchführung Meteorologische Eingangsdaten Ausbreitungsrechnungen Modellbeschreibung Berechnungsskalen Berechnung des Basislaufs mit dem RCG-Modell für alle Nester Szenarienberechnungen mit dem RCG-Modell im Nest Immissionsprognose für das Jahr

4 INhaltsverzeichnis 5.3 Kombination mit Messdaten Systembeschreibung Kopplung von Mess- und Modelldaten Interpolationsverfahren Datenassimilation der Modellergebnisse Kreuzvalidierung Prognoserechnungen Aufbereitung der Messdaten Durchführung der FLADIS-Berechnungen Auswahl des Interpolationsverfahrens 67 6 Ergebnisse Basisfall Beiträge ausgewählter Quellengruppen Reduktionszenarien Reduktion der Emissionen in Baden-Württemberg um 25 % Reduktion der Emissionen in Baden-Württemberg um 50 % Abschaltung der Emissionen in Baden-Württemberg Prognose Zusammenfassung Quellenverzeichnis 151

5 Abbildungsverzeichnis Abbildung 2-1: Untersuchungsgebiet 12 Abbildung 3-1: Entwicklung der Immissionsbelastung von PM10 seit 1999 in Baden-Württemberg 16 Abbildung 3-2: Entwicklung der Immissionsbelastung von Stickstoffdioxid seit 1999 in Baden-Württemberg 16 Abbildung 3-3: Entwicklung der Immissionsbelastung von Ozon seit 1999 in Baden-Württemberg 17 Abbildung 3-4: Verlauf von Tagesmitteltemperaturen und täglich kumulierter Niederschlagsmengen für die Jahre 2007 bis 2011 im Vergleich zu den langjährig mittleren Tagesmitteltemperaturen und den langjährig kumulierten Niederschlagsmengen (1973 bis 2002) für den Standort Karlsruhe KIT, Campus Nord 21 Abbildung 4-1: Geländemodell DGM100 des Landes Baden-Württemberg 27 Abbildung 4-2: Topographie im erweiterten RCG-Untersuchungsgebiet 28 Abbildung 4-3: Landnutzung in Baden-Württemberg gemäß LANDSAT-Daten Abbildung 4-4: RCG-Landnutzung in der Umgebung von Heilbronn in den RCG-Gitterzellen 32 Abbildung 4-5: NO X -Emissionen kleiner und mittlerer Feuerungsanlagen im RCG-Gitter 37 Abbildung 4-6: Anteile der Quellengruppen an den Gesamtemissionen in Baden-Württemberg Abbildung 4-7: Anteile der Quellengruppen an den Gesamtemissionen in Baden-Württemberg Abbildung 4-8: Lage der in FLADIS verwendeten Hintergrundmessstationen in und um Baden-Württemberg 49 Abbildung 5-1: RCG-Modellgebiet der europäischen Skala 58 Abbildung 5-2: RCG-Modellgebiete der überregionalen Skala 59 Abbildung 5-3: Flussdiagramm des Programmsystems FLADIS 62 Abbildung 5-4: Mittlere NO 2 -Belastung 2010: RCG-Modellergebnis ohne und mit Datenassimilation, reine Interpolation der Messwerte 71 Abbildung 5-5: Mittlere NO 2 -Belastung 2010: Vergleich der Interpolationsverfahren 72 Abbildung 5-6: Regression Modell- gegen Messwerte für NO 2 74 Abbildung 5-7: Mittlere Ozon-Belastung 2010: RCG-Modellergebnis ohne und mit Datenassimilation, reine Interpolation der Messwerte 76 Abbildung 5-8: Mittlere PM10-Belastung 2010: RCG-Modellergebnis ohne und mit Datenassimilation, reine Interpolation der Messwerte 77 Abbildung 5-9: Regression Modell- gegen Messwerte für Ozon bzw. PM10 79 Abbildung 6-1: Mittlere NO 2 -Belastung Abbildung 6-2: Mittlere PM10-Belastung Abbildung 6-3: Mittlere PM10-Belastung 2010: Anzahl der Tage mit einem Tagesmittelwert > 50 µg/m³ 86 Abbildung 6-4: Mittlere PM10-Belastung 2010: 36-höchster Tagesmittelwert 87 Abbildung 6-5: Mittlere Ozon-Belastung Abbildung 6-6: Beitrag von Industrie und Gewerbe in Baden-Württemberg zur NO 2 -Belastung im Jahr Abbildung 6-7: Relativer Beitrag von Industrie und Gewerbe in Baden-Württemberg zur NO 2 -Belastung im Jahr Abbildung 6-8: Beitrag des Verkehrs in Baden-Württemberg zur NO 2 -Belastung im Jahr Abbildung 6-9: Relativer Beitrag des Verkehrs in Baden-Württemberg zur NO 2 -Belastung im Jahr Abbildung 6-10: Beitrag der kleinen und mittleren Feuerungsanlagen in Baden-Württemberg zur NO 2 -Belastung im Jahr Abbildung 6-11: Relativer Beitrag der kleinen und mittleren Feuerungsanlagen in Baden-Württemberg zur NO 2 -Belastung im Jahr Abbildung 6-12: Beitrag von Industrie und Gewerbe in Baden-Württemberg zur PM10-Belastung im Jahr

6 Abbildungsverzeichnis Abbildung 6-13: Relativer Beitrag von Industrie und Gewerbe in Baden-Württemberg zur PM10-Belastung im Jahr Abbildung 6-14: Beitrag des Verkehrs in Baden-Württemberg zur PM10-Belastung im Jahr Abbildung 6-15: Relativer Beitrag des Verkehrs in Baden-Württemberg zur PM10-Belastung im Jahr Abbildung 6-16: Beitrag der kleinen und mittleren Feuerungsanlagen in Baden-Württemberg zur PM10-Belastung im Jahr Abbildung 6-17: Relativer Beitrag der kleinen und mittleren Feuerungsanlagen in Baden-Württemberg zur PM10-Belastung im Jahr Abbildung 6-18: Einfluss von Industrie und Gewerbe in Baden-Württemberg auf die Ozon-Belastung im Jahr Abbildung 6-19: Relativer Einfluss von Industrie und Gewerbe in Baden-Württemberg auf die Ozon-Belastung im Jahr Abbildung 6-20: Einfluss des Verkehrs in Baden-Württemberg auf die Ozon-Belastung im Jahr Abbildung 6-21: Relativer Einfluss des Verkehrs in Baden-Württemberg auf die Ozon-Belastung im Jahr Abbildung 6-22: Einfluss der kleinen und mittleren Feuerungsanlagen in Baden-Württemberg auf die Ozon-Belastung im Jahr Abbildung 6-23: Relativer Einfluss der kleinen und mittleren Feuerungsanlagen in Baden-Württemberg auf die Ozon-Belastung im Jahr Abbildung 6-24: Mittlere NO 2 -Belastung bei Reduktion der Emissionen in Baden-Württemberg um 25 % im Jahr Abbildung 6-25: Relative Änderung der NO 2 -Belastung bei Reduktion der Emissionen in Baden-Württemberg um 25 % im Jahr Abbildung 6-26: Mittlere PM10-Belastung bei Reduktion der Emissionen in Baden-Württemberg um 25 % im Jahr Abbildung 6-27: Relative Änderung der PM10-Belastung bei Reduktion der Emissionen in Baden-Württemberg um 25 % im Jahr Abbildung 6-28: Mittlere Ozon-Belastung bei Reduktion der Emissionen in Baden-Württemberg um 25 % im Jahr Abbildung 6-29: Relative Änderung der Ozon-Belastung bei Reduktion der Emissionen in Baden-Württemberg um 25 % im Jahr Abbildung 6-30: Mittlere NO 2 -Belastung bei Reduktion der Emissionen in Baden-Württemberg um 50 % im Jahr Abbildung 6-31: Relative Änderung der NO 2 -Belastung bei Reduktion der Emissionen in Baden-Württemberg um 50 % im Jahr Abbildung 6-32: Mittlere PM10-Belastung bei Reduktion der Emissionen in Baden-Württemberg um 50 % im Jahr Abbildung 6-33: Relative Änderung der PM10-Belastung bei Reduktion der Emissionen in Baden-Württemberg um 50 % im Jahr Abbildung 6-34: Mittlere Ozon-Belastung bei Reduktion der Emissionen in Baden-Württemberg um 50 % im Jahr Abbildung 6-35: Relative Änderung der Ozon-Belastung bei Reduktion der Emissionen in Baden-Württemberg um 50 % im Jahr

7 Abbildungsverzeichnis Abbildung 6-36: Mittlere NO 2 -Belastung bei Abschaltung der Emissionen in Baden-Württemberg im Jahr Abbildung 6-37: Relative Änderung der NO 2 -Belastung bei Abschaltung der Emissionen in Baden-Württemberg im Jahr Abbildung 6-38: Mittlere PM10-Belastung bei Abschaltung der Emissionen in Baden-Württemberg im Jahr Abbildung 6-39: Relative Änderung der PM10-Belastung bei Abschaltung der Emissionen in Baden-Württemberg im Jahr Abbildung 6-40: Mittlere Ozon-Belastung bei Abschaltung der Emissionen in Baden-Württemberg im Jahr Abbildung 6-41: Relative Änderung der Ozon-Belastung bei Abschaltung der Emissionen in Baden-Württemberg im Jahr Abbildung 6-42: Mittlere NO 2 -Belastung Abbildung 6-43: Mittlere PM10-Belastung Abbildung 6-44: Mittlere PM10-Belastung 2020: Anzahl der Tage mit einem Tagesmittelwert > 50 µg/m³ 137 Abbildung 6-45: Mittlere PM10-Belastung 2020: 36-höchster Tagesmittelwert 138 Abbildung 6-46: Mittlere Ozon-Belastung Abbildung 6-47: Absolute Änderung der NO 2 -Belastung 2020 gegenüber Abbildung 6-48: Relative Änderung der NO 2 -Belastung 2020 gegenüber Abbildung 6-49: Absolute Änderung der PM10-Belastung 2020 gegenüber Abbildung 6-50: Relative Änderung der PM10-Belastung 2020 gegenüber Abbildung 6-51: Absolute Änderung der Ozon-Belastung 2020 gegenüber Abbildung 6-52: Relative Änderung der Ozon-Belastung 2020 gegenüber

8 Tabellenverzeichnis Tabelle 3-1: Stationstypen der verwendeten Messstationen in Baden-Württemberg 15 Tabelle 3-2: Rang der Messwerte der Jahre Tabelle 3-3: Ergänzende qualitative Aussagen zur Belastungssituation und zur meteorologischen Situation der Jahre Tabelle 3-4: Übersicht über die Erfüllung der meteorologischen Auswahlkriterien für die Jahre 2007 bis Tabelle 4-1: Übersicht der Stationen mit meteorologischen Daten in Baden-Württemberg 25 Tabelle 4-2: Landnutzung in Baden-Württemberg nach LANDSAT-Daten 29 Tabelle 4-3: Gebäudenutzungen zur Verteilung der Emissionen kleiner und mittlerer Feuerungsanlagen 36 Tabelle 4-4: Gesamtemissionen und Anteile der Quellengruppen in Baden-Württemberg Tabelle 4-5: Fortschreibungsfaktoren der Emissionen von 2010 nach Tabelle 4-6: Gesamtemissionen und Anteile der Quellengruppen in Baden-Württemberg Tabelle 4-7: Stationen in Baden-Württemberg und gemessene Stoffe für Tabelle 4-8: Stationen in den an Baden-Württemberg angrenzenden Bundesländern und Staaten und gemessene Stoffe für Tabelle 5-1: RCG-Modellgebiete 59 Tabelle 5-2: Modellanteil und Kenngrößen der Kreuzvalidierung für NO 2 68 Tabelle 5-3: Modellanteil und Kenngrößen der Kreuzvalidierung für Ozon 68 Tabelle 5-4: Modellanteil und Kenngrößen der Kreuzvalidierung für PM10 69 Tabelle 6-1: Minimal- und Maximalwerte im Basisfall 82 Tabelle 6-2: Minimal- und Maximalwerte der Beiträge der Quellengruppen 90 Tabelle 6-3: Minimal- und Maximalwerte in den Reduktionsszenarien 111 Tabelle 6-4: Minimal- und Maximalwerte 2010 und in der Prognose Tabelle 6-5: Minimal- und Maximalwerte der Änderungen der Prognose 2020 gegenüber

9 1 Einführung und Vorgehensweise In dem Projekt Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden- Württemberg Ausbreitungsrechnungen unter Verwendung des landesweiten Emissionskatasters und unter Berücksichtigung von gemessenen Immissionsdaten" wurde im Auftrag der Landesanstalt für Umwelt, Messungen und Naturschutz Baden- Württemberg (LUBW) die Immissions-Vorbelastung für das gesamte Gebiet von Baden- Württemberg ermittelt. Die Immissions-Vorbelastung ist dabei als die im Jahr 2010 ermittelte Immissionsbelastung für die Luftschadstoffe Stickstoffdioxid, Partikel PM10 und Ozon in Baden- Württemberg zu verstehen. Hierbei werden neben der allgemeinen Hintergrundbelastung auch die Emissionen von bestehenden Anlagen und dem Kfz-Verkehr berücksichtigt. Im Rahmen der Luftreinhalteplanung ist zu berücksichtigen, dass die ermittelte Vorbelastung bereits die Emissionen des Verkehrs beinhaltet. Aus diesem Grund können die Ergebnisse für eine kleinräumige Maßnahmenbetrachtung in vorliegender Form nicht ohne weiteres verwendet werden. Die Verwendung der Ergebnisse des Projekts entbindet den Anwender somit nicht von einer kritischen Prüfung. Die Berechnungen wurden aufgrund der starken orographischen Gliederung Baden- Württembergs mit einer Auflösung von 500 x 500 Meter durchgeführt. Die Immissions- Vorbelastung wurde dabei flächendeckend bestimmt für das Jahr 2010, den sogenannten Basisfall, zur Ermittlung der Beiträge der drei Quellengruppen Industrie und Gewerbe, Verkehr sowie Kleine und mittlere Feuerungsanlagen, für ein Szenario zur Berechnung des maximalen Minderungspotenzials bei hypothetischer Abschaltung der Emissionen in Baden-Württemberg, für je ein Szenario zur Berechnung des Minderungspotenzials bei einer pauschalen Minderung der Emissionen in Baden-Württemberg um 25 % bzw. 50 % sowie als Prognose für das Jahr Um zu flächendeckenden Aussagen der Luftschadstoffbelastung zu kommen, gibt es zwei grundsätzliche Verfahren. Zum einen kann auf der Basis eines möglichst dichten Messnetzes mit mathematischen Methoden der Interpolation der Raum zwischen den Messpunkten gefüllt werden. Dieses Verfahren hat den Vorteil, dass die flächenhaften Ergebnisse an den Messstellen und in deren näherer Umgebung den gemessenen Werten weitgehend entsprechen. Zum anderen können auf der Basis eines Emissionskatasters und meteorologischer Daten mit Modellen Ausbreitungsrechnungen durchgeführt werden, die flächendeckende Modellergebnisse liefern. Dieses Verfahren hat den Vorteil, in Gebieten, die weit von Messstationen entfernt sind, realistischere Werte zu liefern als eine Interpolation, da Emissionsstrukturen und die Ausbreitung beeinflussen- Anmerkung: Im Text wird die wissenschaftliche Zahlendarstellung mit dem Punkt als Dezimaltrennzeichen verwendet. LUBW Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg

10 de Parameter berücksichtigt werden. Außerdem lassen sich auf Basis von Modellen Szenarien und Prognosen berechnen. Um die jeweiligen Vorteile beider Verfahren zu nutzen, besteht ein dritter Ansatz in der Kombination der beiden Verfahren. In diesem Projekt wurde dieser kombinierte Ansatz gewählt und die Methoden der Ausbreitungsmodellierung auf der Basis von hochauflösenden Emissionskatastern und Daten zur Meteorologie mit denen der Interpolation von gemessenen Schadstoffkonzentrationen in stündlicher Auflösung kombiniert. Die dazu durchgeführten Arbeitsschritte sind: Festlegung des repräsentativen Jahres, Aufbereitung des Emissionskatasters, Aufbereitung der Meteorologie, Ausbreitungsrechnungen, Aufbereitung der Messdaten, Interpolation der Messdaten, Datenassimilation der Modellergebnisse, Kombination von Modell- und Messdaten, Qualitätssicherung mit Kreuzvalidierung, Berechnung der Szenarien und Kartenerstellung. Der hier vorliegende Bericht beschreibt die dazu verwendeten Datengrundlagen und ihre Aufbereitung (Kapitel 4) sowie die durchgeführten Arbeiten zur Ermittlung der Immissionsvorbelastung (Kapitel 5) und enthält eine Zusammenstellung der Ergebnisse (Kapitel 6). Vorangestellt sind neben dieser Einführung die Beschreibung des Untersuchungsgebiets in Kapitel 2 und das Vorgehen zur Auswahl des Bezugsjahrs in Kapitel 3. Die Aufbereitung der meteorologischen Daten und die Erstellung der Eingangsfelder für die Ausbreitungsrechnung erfolgte dabei mit dem Analysesystem TRAMPER (s. Abschnitt 5.1). Die Modellierung der Vorbelastung erfolgte mit dem dreidimensionalen chemischen Transportmodell REM/CALGRID (RCG, s. Abschnitt 5.2.1). RCG wird zur Bestimmung der Luftqualität in der europaweiten und der nationalen Raumskala in einer Auflösung von ca. 15 x 15 km 2 und in der urbanen Raumskala bis zu einer Auflösung von ca. 1 x 1 km 2 und darunter verwendet. Die Anwendung des RCG-Modells erfolgte im vorliegenden Projekt in vier Skalen bis zu einer Auflösung von circa 440 x 500 m 2 (s. Abschnitt 5.2.2). Die Aufbereitung der Messdaten, die Datenassimilation der Modellergebnisse, die Kombination von Modell- und Messdaten sowie die Qualitätssicherung mit Kreuzvalidierung erfolgte mit dem System FLADIS (s. Abschnitt 5.3.1). 10 Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg 2010 LUBW

11 2 Untersuchungsgebiet Das in diesem Projekt betrachtete Gebiet umfasst die Fläche des Landes Baden- Württemberg, die als Untersuchungsgebiet bezeichnet wird. Da für die Ausbreitungsrechnungen ein rechteckiges Modellgebiet erforderlich ist, wurde als Untersuchungsgebiet des RCG-Modells für die Ausbreitungsrechnung ein Rechteck um Baden- Württemberg definiert, das als RCG-Untersuchungsgebiet bezeichnet wird. Die Ausbreitungsrechnungen erfolgen aufgrund der Netzschachtelung bis in die europäische Ebene in einem geographischen Koordinatensystem (s. Abschnitt 5.2.1). Diese größeren Gebiete, die das RCG-Untersuchungsgebiet beinhalten, werden als Modellgebiete bezeichnet. Baden-Württemberg weist eine Gesamtfläche von km² auf, mit einer räumlichen Ausdehnung von maximal ca. 240 km in Nord-Süd-Richtung und ca. 190 km in West- Ost-Richtung. Baden-Württemberg hat insgesamt km Binnengrenzen mit den drei Bundesländern Bayern, Hessen und Rheinland-Pfalz, zudem grenzt es an die drei europäischen Nachbarstaaten Frankreich, Schweiz und Österreich (Lpb BW, 2008). Die höchste Erhebung des Landes ist der Feldberg im südlichen Schwarzwald mit einer Höhe von m. Rhein, Neckar und Donau sind die längsten Flüsse, wobei vor allem Rhein und Neckar wichtige Wasserstraßen bilden. Der Bodensee, mit einer Fläche von 534 km² ein großes Wasserreservoir des Landes, dient der Trinkwasserversorgung von ca. vier Millionen Menschen. Klimatisch gehört Baden-Württemberg zum warm-gemäßigten Regenklima der mittleren Breiten, die Niederschläge rühren von den feuchten Luftmassen des Atlantiks her, die durch überwiegend westliche Winde das ganze Jahr über herangeführt werden. Aus dem von Nordwest nach Südost abnehmenden ozeanischen Einfluss resultieren milde Winter und nicht zu heiße Sommer. Durch die westliche Hauptwindrichtung fällt der meiste Niederschlag als Steigungsregen im Luv der Berge, also an den Steilstufen des Schwarzwalds und der Schwäbischen Alb bzw. am Alpenrand, während sich in den nach Südosten abfallenden Windschattenlagen die Gebiete deutlich trockener zeigen (LUBW, 2006). Baden-Württemberg ist sowohl von der Fläche als auch von der Bevölkerungszahl das drittgrößte Bundesland. Mit Stand hatte Baden-Württemberg ca. 10' Einwohner (Statistikportal, 2013), somit ergibt sich eine Bevölkerungsdichte von 302 Einwohnern pro km². Diese liegt deutlich über dem Bundesdurchschnitt von 229 Einwohnern pro km² (Stand , Statistikportal, 2013). Im Jahr 2011 erreichte die Bevölkerungszahl den höchsten Stand seit 1952 und liegt damit im Bundesgebiet an dritter Stelle hinter Nordrhein-Westfalen und Bayern. In der Rückprojektion des in geographischen Koordinaten definierten RCG- Untersuchungsgebiets auf das in Baden-Württemberg verwendete Gauß-Krüger- Koordinatensystem ergibt sich damit für die Ausbreitungsrechnungen das RCG- Untersuchungsgebiet, das in Abbildung 2-1 dargestellt ist. Die Darstellung aller RCG- Modellgebiete in geographischen Koordinaten findet sich in Abschnitt Die geforderte Auflösung von circa 500 x 500 m 2 führt zu einem das Land umfassenden Gitter mit 348 x 608, also etwa , Gitterzellen. LUBW Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg

12 Abbildung 2-1: Untersuchungsgebiet 12 Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg 2010 LUBW

13 3 Bezugsjahr 3.1 Einführung Die Immissionsverhältnisse sollen für ein Bezugsjahr bestimmt werden, das als ein repräsentatives Jahr betrachtet werden kann. Dabei stellt sich die Frage, was ein repräsentatives Jahr ist. Repräsentatives Jahr soll hier nicht in der Weise verstanden werden, dass es sich um ein mittleres/gemitteltes Jahr handelt, bei dem die sonst auftretenden Schwankungen nicht vorhanden sind. Dies würde bedeuten, dass von Einzelereignissen geprägte Kenngrößen wie die Überschreitungshäufigkeit bei PM10 oder die Überschreitungshäufigkeit bei den Ozonwerten unterdurchschnittlich ausfallen würden. Repräsentatives Jahr soll hier so verstanden werden, dass die festgestellten Immissionsverhältnisse keine Extremwerte darstellen, dass aber auch ausgeprägte Immissionssituationen berücksichtigt werden. Gleichzeitig sollen die Ergebnisse dieses Projekts eine gewisse Aktualität aufweisen und sich nicht auf zu weit zurückliegende Eingangsdaten beziehen. Bezüglich des Bezugsjahres wird zunächst zwischen dem Bezugsjahr der Emissionsdaten und dem Bezugsjahr bezüglich der meteorologischen Ausprägungen und der Immissionssituation unterschieden. Beide Bezugsjahre müssen nicht unbedingt das gleiche Kalenderjahr sein, sollten aber da im Projekt auch mit konkreten Immissionsmessdaten gearbeitet wird nach Möglichkeit nicht mehr als zwei Jahre auseinander liegen. Für die Modellierung und Weiterverarbeitung mit FLADIS ist es mindestens erforderlich, dass die meteorologischen Daten und die Immissionsdaten des gleichen Jahres (Bezugsjahres) verwendet werden. 3.2 Repräsentativität bezüglich der Emissionen Da Änderungen in den Emissionsdaten im Wesentlichen durch langfristige Trends, die durch technischen Fortschritt, gesellschaftliche Veränderungen und andere allmählich ablaufende Prozesse bestimmt sind, hervorgerufen werden, unterscheiden sich die Emissionsdaten von einem Jahr zum nächsten i. d. R. nicht sehr stark. Dies gilt jedoch nicht, wenn grundlegende Eingangsdaten bei der Emissionsermittlung verändert werden. Dies können z. B. neue Verkehrszähldaten, die Inbetriebnahme neuer großer Verkehrsachsen oder das Anfahren und die Stilllegung von großen Industrieanlagen sein, die alle lokal zu deutlichen Änderungen der Emissionen führen können. Aufgrund der Anforderungen der TA Luft (2002), dass Feststellungen über die Immissionsbelastung herangezogen werden dürfen, wenn sie nicht länger als 5 Jahre zurückliegen, wird daher für das Bezugsjahr der Emissionen zunächst nur festgelegt, ein möglichst kurz zurückliegendes Jahr aus den letzten fünf Jahren mit verfügbaren Daten, also 2007 bis 2011, auszuwählen und sich im Weiteren an der Auswahl des meteorologischen Bezugsjahres zu orientieren. Dies ist möglich, weil die Emissionskataster dieser Jahre (s. Abschnitt 4.5) sich im Wesentlichen auf die gleichen Berechnungsmethoden stützen. Für die Jahre 2006, 2008 und 2010 wurden aus jeweils aktuellen Basiszahlen die Emissionen für diese Jahre berechnet. Eventuell erforderliche Zwischenjahre bei Auswahl eines anderen meteorologischen Jahres können bei Bedarf interpoliert werden. Dies gilt auch für die Emissionen aus kleinen und mittleren Feuerungsanlagen. Deren Emissionen werden nicht-gradtagszahlbereinigt erhoben und spiegeln also das Heizverhalten im jeweiligen Bezugsjahr (und damit auch die Temperaturverläufe im Winterhalbjahr) wieder. LUBW Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg

14 3.3 Repräsentativität bezüglich der meteorologischen Ausprägungen und der Immissionssituation Die Bestimmung eines repräsentativen Jahres oder neutraler ausgedrückt eines Bezugsjahres kann von mindestens zwei Seiten erfolgen. Einerseits können die Immissionsverhältnisse anhand von Kenngrößen und andererseits können die meteorologischen Ausprägungen der einzelnen Jahre betrachtet werden. Während bei der immissionsseitigen Betrachtung die meteorologischen Verhältnisse die aufgetretenen Immissionen mitbestimmen, werden die meteorologischen Verhältnisse nicht von den Immissionen bestimmt. Werden bei der Bestimmung des Bezugsjahres die meteorologischen Verhältnisse betrachtet, so ist jedoch aufgrund der langjährigen Erfahrung eine qualitative Einschätzung der Immissionsverhältnisse eines Jahres implizit dabei. Es werden dabei meteorologische Verhältnisse berücksichtigt, die zu bestimmten Immissionssituationen führen. Eine quantitative Festlegung von meteorologischen Kenngrößen für die Auswahl eines repräsentativen Jahres bedürfte einer umfangreichen Voruntersuchung mit insgesamt offenem Resultat. Die Auswahl des Bezugsjahres bezüglich der meteorologischen Ausprägungen und der Immissionssituation erfolgt daher einerseits anhand der Immissionsverhältnisse, indem die relevanten Kenngrößen der an den Hintergrundstationen gemessenen Luftschadstoffe der zurückliegenden Jahre dargestellt und miteinander verglichen werden und andererseits durch Betrachtung der meteorologischen Ausprägungen. Für die Auswertung der Messdaten an den Messstationen in Baden-Württemberg wurden von der LUBW für die Stoffe PM10, NO 2 und Ozon Daten und Abbildungen mit langjährigen Reihen der Jahresmittelwerte der Messstationen bzw. Mittelwerte über die zwei Kategorien der Messstationen städtischer Hintergrund und ländlicher Hintergrund zur Verfügung gestellt, die für die Auswertung übernommen wurden. In Tabelle 3-1 findet sich eine Übersicht der Stationseinteilung der zugrunde liegenden Stationen, wobei weder an allen Stationen alle Komponenten noch an allen Stationen über den gesamten Zeitraum gemessen wurde. 14 Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg 2010 LUBW

15 Tabelle 3-1: Stationstypen der verwendeten Messstationen in Baden- Württemberg Stationstyp städtischer Hintergrund ländlicher Hintergrund Station Aalen Baden-Baden Bernhausen Biberach Eggenstein Freiburg Freudenstadt Friedrichshafen Gärtringen Heidelberg Heilbronn Karlsruhe - Mitte Karlsruhe - Nordwest Kehl Konstanz Ludwigsburg Mannheim - Mitte Mannheim - Nord Mannheim - Süd Neuenburg Pforzheim Plochingen Reutlingen Schwäbisch Hall Stuttgart - Bad Cannstatt Stuttgart - Zuffenhausen Tauberbischofsheim Tübingen Ulm Villingen-Schwenningen Waiblingen Waldshut Weil am Rhein Wiesloch Odenwald Schwäbische Alb Schwarzwald-Süd Welzheimer Wald LUBW Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg

16 In Abbildung 3-1 ist die Entwicklung der Luftqualität in Baden-Württemberg für Partikel PM10 seit 1999 dargestellt. In den letzten Jahren stellt man bei den städtischen Hintergrundmessstationen (Spannweite von 22 Messstationen) einen leicht abnehmenden Trend bei der Immissionsbelastung fest. Erwartungsgemäß liegt die Immissionsbelastung an den ländlichen Hintergrundmessstationen auf vergleichsweise niedrigem Niveau. Abbildung 3-1: Entwicklung der Immissionsbelastung von PM10 seit 1999 in Baden-Württemberg In Abbildung 3-2 ist die Entwicklung der Stickstoffdioxid-Konzentration in Baden- Württemberg seit 1999 dargestellt. Man erkennt bei den städtischen Hintergrundmessstationen (Spannweite von 18 Messstationen) auch hier einen leicht abnehmenden Trend bei der Immissionsbelastung. Erwartungsgemäß liegt die Immissionsbelastung des primär verkehrsbedingten Stickstoffdioxids an der ländlichen Hintergrundmessstation (Schwarzwald-Süd) auf sehr niedrigem Niveau. Abbildung 3-2: Entwicklung der Immissionsbelastung von Stickstoffdioxid seit 1999 in Baden-Württemberg 16 Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg 2010 LUBW

17 In Abbildung 3-3 ist die Entwicklung der bodennahen Ozon-Konzentration in Baden- Württemberg seit 1999 dargestellt. Seit 1999 ist sowohl bei den städtischen Hintergrundmessstationen (Spannweite von 18 Messstationen) als auch an der ländlichen Hintergrundmessstation Schwarzwald-Süd ein abnehmender Trend bei der Immissionsbelastung festzustellen, wobei der Rückgang an der ländlichen Hintergrundmessstation Schwarzwald-Süd deutlicher ausfällt. Im Jahr 2003 traten ausgeprägte sommerliche Hochdruckwetterlagen mit hohen Temperaturen auf. Dies führte zu außergewöhnlich vielen Überschreitungen des Zielwertes von 120 µg/m³. Abbildung 3-3: Entwicklung der Immissionsbelastung von Ozon seit 1999 in Baden-Württemberg Aufgrund der Anforderungen der TA Luft (2002), dass Feststellungen über die Immissionsbelastung herangezogen werden dürfen, wenn sie nicht länger als 5 Jahre zurückliegen, findet sich in Tabelle 3-2 ergänzend eine aggregierende Darstellung der Messwerte der Jahre Dort wurde für jede betrachtete Komponente der Rang des jeweiligen Jahres innerhalb der fünf Jahre gebildet, in dem der niedrigste Jahresmittelwert der jeweiligen Stationskategorie den Rang 1, der nächst höhere den Rang 2 usw. erhalten hat. Die Zahlenwerte wurden zur besseren Differenzierung nach ihrer Höhe wie folgt eingefärbt: 2 grün, > 2 blau, > 3 orange und > 4 rot. Bei der Interpretation der Ränge ist zu beachten, dass diese eine rein relative Reihung darstellen und nichts über das absolute Belastungsniveau aussagen und ein Unterschied von einer Rangstufe sowohl durch sehr kleine als auch durch große Unterschiede zwischen den Mittelwerten zweier Jahre hervorgerufen werden kann. LUBW Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg

18 Tabelle 3-2: Rang der Messwerte der Jahre PM10 J ahres mittelwert städt. Hintergrund PM10 J ahres mittelwert ländl. Hintergrund Mittelwert NO2 Jahresmittelwert städt. Hintergrund NO2 Jahresmittelwert ländl. Hintergrund Mittelwert Ozon Überschreitungstage städt. Hintergrund Ozon Überschreitungstage ländl. Hintergrund Mittelwert = niedrigster,..., 5 = höchster Wert innerhalb der Jahre Die Darstellung in Tabelle 3-2 macht für PM10 und NO 2 nochmals aggregierend deutlich, dass innerhalb der Jahre die Jahre 2008 und 2011 als eher gering belastet eingestuft werden können. Bei PM10 sind im weiteren 2009 als mittel und 2007 und 2010 als eher hoch belastet zu betrachten. Bei NO 2 hat 2009 den höchsten Rangmittelwert. Bezüglich Ozon ergibt sich ein leicht anderes Bild mit höheren Belastungen in den Jahren 2007 und 2008 im Vergleich zu Dies ist darin begründet, dass die Ozonbelastung verstärkt von meteorologischen Parametern wie beispielsweise länger andauernden Hochdruckwetterlagen im Sommer abhängt, die für die Partikel- und NO 2 -Belastung von geringerer Bedeutung sind und umgekehrt. In Ergänzung dieser Auswertungen findet sich in der folgenden Tabelle 3-3 eine Zusammenstellung qualitativer Aussagen zur Belastungssituation und zur meteorologischen Situation der Jahre aus den Berichten zu den Kenngrößen der Luftqualität der LUBW (LUBW 2011, 2012a) den Berichten des UBA zur Luftqualität (UBA 2009, 2010, 2011, 2012a) und den Pressemitteilungen des DWD zum Wettergeschehen dieser Jahre (DWD 2007, 2008, 2009, 2010, 2011). Die Aussagen in den Quellen sind für die einzelnen Jahre unterschiedlich umfangreich und für weiter zurück liegende Jahre deutlich knapper gehalten und spiegeln damit wieder, dass diese Thematik in den letzten Jahren intensiver betrachtet und insbesondere kommuniziert wird. 18 Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg 2010 LUBW

19 Tabelle 3-3: Ergänzende qualitative Aussagen zur Belastungssituation und zur meteorologischen Situation der Jahre LUBW deutlich geringer belastet als 2010 weniger Inversionen als 2010 kaum Hochdruck im Sommer wenig Ozon zu warm, zu trocken, zu sonnig DWD gehörte knapp zu den 5 wärmsten Jahren seit 1881 außergewöhnliche Hochdrucklagen im Frühjahr 11 von 12 Monaten zu warm in Baden-Württemberg wärmer, trockener und sonniger als langjähriger Durchschnitt 2010 LUBW Inversionen im Januar, Februar, März, Oktober und Dezember kaum Hochdruck im Sommer wenig Ozon zu trocken, Temperatur im Durchschnitt, weniger Sonne niedrigere Windgeschwindigkeiten als 2011 Vulkanausbruch Island im April (ca. 2 Tage Belastung) DWD etwas zu kalt, zu nass in Baden-Württemberg etwas nasser und weniger sonnig als langjähriger Durchschnitt 2009 DWD etwas zu warm, strenger Winter, vier sehr kalte und acht warme Monate in Baden-Württemberg wärmer, trockener und sonniger als langjähriger Durchschnitt 2008 DWD zu warm, zu trocken, zu sonnig kaum Schnee 2007 DWD außergewöhnlich warm, nass und sonnig sehr milder Winter UBA keine ausgeprägten Episoden mit hohen Ozonbelastungen PM10 im Mittel höher als mehrere Episoden kalten Hochdruckwetters Ende Januar bis März und im November Januar bis Anfang April so viele PM10- Überschreitungstage wie bis zum Herbstende; vor allem im ländlichen Hintergrund außergewöhnlich viele Überschreitungstage im November in langer Episode insgesamt 9 Episoden, lang andauernd und intensiv, Baden-Württemberg z. T. nicht davon betroffen UBA gegenüber geringe PM10- Belastungen, nur wenig über dem Niveau von sehr winterlicher Beginn mit häufig östlichen Winden Januar und Februar so viele PM10- Überschreitungstage wie bis Ende des Sommers; vor allem im ländlichen Hintergrund im Sommer keine ausgeprägten Episoden mit hohen Ozonbelastungen, jedoch eine Hitzeund Trockenwelle im Juli Jahresende sehr kalt und schneereich UBA keine Episoden erhöhter Ozonbelastungen PM10 höher als 2008, wieder wie 2007 austauscharmer, kalter Januar vor allem im Norden und Osten: sehr warmer und trockener April mit hohen PM10-Werten UBA vergleichsweise wenig und schwache PM10- Episoden UBA vergleichsweise wenige und schwache PM10-Episoden LUBW = Bericht zu Jahreskenngrößen der LUBW; UBA = Berichte des UBA zur Luftqualität; DWD = Pressemitteilungen des DWD zum Wettergeschehen LUBW Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg

20 Die Auswahl des Bezugsjahres anhand der meteorologischen Verhältnisse erfolgte in Absprache mit der LUBW über die Betrachtung von charakteristischen meteorologischen Ausprägungen in den einzelnen Jahren. Dadurch werden auch meteorologische Verhältnisse berücksichtigt, die zu bestimmten Immissionssituationen führen. Die Festlegung der Merkmale erfolgte aufgrund der langjährigen Erfahrung des Zusammenhangs zwischen meteorologischen Größen und Immissionen. Folgende Merkmale wurden u. a. herangezogen: mindestens eine längere Kältephase im Winterhalbjahr, verbunden mit Frosttagen und eingeschränkten Austauschbedingungen (Hinweis auf eine austauscharme Inversionswetterlage), mindestens eine mehrere Tage andauernde Warmphase im Sommer, verbunden mit Sommertagen (Hinweis auf eine Ozonepisode), keine lang andauernde Trockenphasen (nicht über mehrere Wochen) und Vorhandensein von Phasen ohne Niederschlag über mehrere Tage (nicht langandauernd). Da monatliche meteorologische Kenngrößen keine Angaben über Andauer und Höhe der Schwankungen von Tag zu Tag beinhalten, wird an dieser Stelle auf eine Auflistung solcher Kenngrößen verzichtet. Sehr wohl flossen diese Kenngrößen der meteorologischen Größen (insbesondere Temperatur, Niederschlag, Windgeschwindigkeit, Sonnenscheindauer) auch in die Betrachtungen mit ein. Sie geben einen Anhaltspunkt für die witterungsbedingte Ausprägung, jedoch kein Entscheidungskriterium für die hier gegebene Fragestellung. Obwohl es je nach Landesteil unterschiedliche Ausprägungen der meteorologischen Kenngrößen gibt, so ist doch die Tendenz der meteorologischen Parameter im Land Baden-Württemberg im Rahmen dieser Betrachtung ähnlich. Dies erlaubt zur Vereinfachung die Betrachtung der meteorologischen Verhältnisse eines Messstandortes. Herangezogen wurden Verläufe der Temperatur und des Niederschlags des Standorts Karlsruhe KIT (Campus Nord) des Instituts für Meteorologie und Klimaforschung am Karlsruher Institut für Technologie (IMK 2013a, b) basierend auf Tageswerten. Verglichen wird jeweils mit den langjährigen mittleren Werten von 1973 bis Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg 2010 LUBW

21 Abbildung 3-4: Verlauf von Tagesmitteltemperaturen und täglich kumulierter Niederschlagsmengen für die Jahre 2007 bis 2011 im Vergleich zu den langjährig mittleren Tagesmitteltemperaturen und den langjährig kumulierten Niederschlagsmengen (1973 bis 2002) für den Standort Karlsruhe KIT, Campus Nord (IMK, 2013a, b) LUBW Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg

22 Die Abbildung 3-4 zeigt, dass es im 1. Quartal 2007 keine zu kalten Phasen gab. Im Sommer 2007 kam es zu keiner ausgeprägten Warmphase, obwohl die Monatsmitteltemperaturen in den Monaten Juli und August eher durchschnittlich waren. Insbesondere der April war zu trocken. Im Jahr 2008 gab es im Winterhalbjahr keine langanhaltenden, zu kalten Zeitabschnitte. Der Sommer war eher wechselhaft. Im Jahr 2009 gab es im Winterhalbjahr langanhaltende, z. T. sehr kalte Zeitabschnitte. Jedoch wies der Sommer keine anhaltenden Warmphasen auf, obwohl die Monate Mai bis August überdurchschnittlich viele Sommertage hatten. Das Jahr 2010 zeigte insbesondere im ersten Quartal und im Dezember anhaltende zu kalte Phasen. Die Monate Januar und Dezember waren außerdem windschwach. Im Juli kam es zu einer andauernden Warmphase. Das Jahr 2011 zeigte sich wechselhaft. Es kam zu keinen langanhaltenden zu kalten Phasen im Winter und zu keinem anhaltenden zu warmen Zeitabschnitt im Sommer. Die Monate Februar bis Mai waren darüber hinaus deutlich zu trocken. Die Ergebnisse sind in Tabelle 3-4 zusammengefasst. Aus dieser kurzen Übersicht ergibt sich, dass das Jahr 2010 am ehesten die oben aufgeführten Kriterien erfüllt. Aus meteorologischer Sicht eignet sich daher das Jahr 2010 als Bezugsjahr. Tabelle 3-4: Übersicht über die Erfüllung der meteorologischen Auswahlkriterien für die Jahre 2007 bis 2011 Jahr Anhaltende Kältephasen im Winter Anhaltende Wärmephase im Sommer Keine lang andauernde Trockenphasen Phasen ohne Niederschlag (mehrere Tage, nicht langandauernd) Anmerkungen - 1) - - 2) - - 5) ) - 3) - 1. Halbjahr deutlich zu warm; 2. Halbjahr zu kalt 1) nur im Dezember 1. Halbjahr zu warm; 2. Halbjahr sehr wechselhaft 2) im Mai sehr wechselhaft, wenige anhaltende Phasen 3) nur Januar und Februar häufiger kühle Phasen 4) im Juni / Juli sehr wechselhaft 5) erst 2. Augusthälfte 3.4 Festlegung des Bezugsjahrs In der Zusammenführung ergibt sich für die Wahl des Bezugsjahres bezüglich der Immissionssituation auf Basis der Betrachtung der Belastungen an Hintergrundmessstationen, dass die Jahre 2008 und 2011 für eine repräsentative Situation weniger geeignet sind, da sie beide im Vergleich zu den anderen drei Jahren und zusätzlich im Vergleich mit dem langjährigen Mittel gering belastet sind erscheint ebenfalls nicht gut geeignet, weil in diesem Jahr die Ozonbelastungen am geringsten sind. Im Vergleich der 22 Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg 2010 LUBW

23 beiden übrigen Jahre 2007 und 2010 liegen die Belastungen auf einem vergleichbaren Niveau, wobei 2010, insbesondere bei NO 2, tendenziell etwas höher belastet ist. Aus der Betrachtung der meteorologischen Verhältnisse ergibt sich, dass sich 2010 als Bezugsjahr eignet und daher wurde, in Absprache mit der LUBW, 2010 als Bezugsjahr festgelegt. Mit der Festlegung auf 2010 wird ein erst kurz zurückliegendes Bezugsjahr ausgewählt und damit auch dem Kriterium, bezüglich der Emissionen ein möglichst aktuelles Jahr auszuwählen, Rechnung getragen. Dass damit das innerhalb der Jahre tendenziell am höchsten belastete Jahr ausgewählt wird, ist auch dadurch gerechtfertigt, dass die Partikel- und NO 2 -Belastungen dieser fünf Jahre im Mittel unter den vorangegangenen Jahren liegen. LUBW Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg

24 24 Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg 2010 LUBW

25 4 Daten 4.1 Meteorologische Daten Für das meteorologische Modell wurden vom Land Baden-Württemberg ergänzende meteorologische Messdaten für eine geeignete Auswahl an Stationen aus dem landesweiten Messnetz sowie weiterer Niederschlagsdaten aus dem Verdichtungsmessnetz für das Jahr 2010, entsprechend Tabelle 4-1, zur Verfügung gestellt. Tabelle 4-1: Übersicht der Stationen mit meteorologischen Daten in Baden- Württemberg Station Kennung Station Kennung Landesmessnetz Verdichtungsmessnetz (Fortsetzung) Eggenstein DEBW004 Bad Säckingen (Bergseestr.) LUBW034 Mannheim Nord DEBW005 Bad Saulgau LUBW035 Mannheim Mitte DEBW006 Bad Urach LUBW036 Mannheim-Süd DEBW007 Betzweiler-Wälde LUBW037 Heidelberg DEBW009 Birenbach LUBW038 Wiesloch DEBW010 Bonndorf/Schwarzwald LUBW039 Stuttgart Zuffenhausen DEBW011 Bretten LUBW040 Stuttgart-Bad Cannstatt DEBW013 Bühlertann LUBW041 Heilbronn DEBW015 Crailsheim LUBW042 Ulm DEBW019 Creglingen LUBW043 Kehl DEBW022 Enzklösterle LUBW044 Weil am Rhein DEBW023 Forbach LUBW045 Ludwigsburg DEBW024 Gaildorf-Hägenau LUBW046 Plochingen DEBW026 Gschwend-Frickenhofen LUBW047 Reutlingen DEBW027 Hayingen LUBW048 Aalen DEBW029 Horb-Altheim LUBW049 Schwarzwald-Süd (Kälbelescheuer) DEBW031 Kißlegg LUBW050 Pforzheim DEBW033 Königsbach-Stein LUBW051 Waiblingen DEBW034 Königsfeld/Schwarzwald LUBW052 Freudenstadt DEBW037 Krautheim LUBW053 Friedrichshafen DEBW038 Külsheim LUBW054 Villingen-Schwenningen DEBW039 Malsch LUBW055 Waldshut DEBW040 Möckmühl LUBW056 Bernhausen DEBW042 Nagold LUBW057 Biberach DEBW046 Neckartailfingen LUBW058 Konstanz DEBW052 Niederstetten-Adolzhausen LUBW059 Schwäbisch Hall DEBW056 Oberharmersbach LUBW010 Tauberbischofsheim DEBW059 Oberndorf/Neckar LUBW060 Neuenburg DEBW073 Oberstenfeld-Prevorst LUBW061 Baden-Baden DEBW076 Oppenau LUBW026 Karlsruhe-Nordwest DEBW081 Rot am See LUBW062 Freiburg-Mitte DEBW084 Schiltach LUBW063 Schwäbische Alb (Erpfingen) DEBW087 Schömberg-Stausee LUBW064 Tübingen DEBW107 Schönwald/Schwarzwald LUBW065 Pfullendorf DEBW110 Schwäbisch Hall-Wielandsweiler LUBW066 Offenburg DEBW111 Tennenbronn LUBW067 Gärtringen DEBW112 Titisee-Neustadt-Waldau LUBW068 Verdichtungsmessnetz Vaihingen/ Enz LUBW069 Ahorn-Eubigheim LUBW028 Vellberg-Kleinaltdorf LUBW070 Altshausen LUBW029 Waibstadt LUBW071 Backnang LUBW030 Weissach LUBW072 Bad Herrenalb LUBW031 Welzheim LUBW073 Bad Liebenzell LUBW032 Wiesensteig LUBW074 Bad Rappenau, Bonfeld LUBW033 Winden LUBW075 Bad Rippoldsau LUBW027 Zaberfeld (Emetsklinge) LUBW076 LUBW Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg

26 4.2 Topographie In den Ausbreitungsrechnungen ist die Topographie zu berücksichtigen. Von der LUBW wurde dafür ein Digitales Geländemodell mit einer Gitterauflösung von 100 m für das Gebiet des Landes Baden-Württemberg bereitgestellt (DGM100), das in Abbildung 4-1 dargestellt ist. Da die Modellierung rechteckige Modellgebiete benötigt, waren ergänzende Höheninformationen außerhalb Baden-Württembergs erforderlich. Dazu wurde auf das DGM der Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) aus dem Jahr 2000 zurückgegriffen, das fast weltweit in ca. 90 m Auflösung zur Verfügung steht (CGIAR, 2008). Für die Berechnungen waren diese beiden Datenquellen zu kombinieren und mittlere Höhen der jeweiligen RCG-Gitterzellen zu ermitteln. Dazu wurden zunächst die Mittelpunkte der Rasterzellen beider Geländemodelle mit den entsprechenden Höheninformationen als Punktdaten in das geographische Koordinatensystem der Ausbreitungsrechnung umgewandelt. Über räumliches Verschneiden wurde für jede RCG-Gitterzelle die Anzahl der jeweiligen Höhenpunkte aus den beiden Geländemodellen und deren jeweiliger Mittelwert bestimmt. Dann wurde für jede RCG-Gitterzelle, die weitgehend innerhalb von Baden-Württemberg liegt bzw. mindestens 20 Höhenpunkte aus dem DGM100 beinhaltet, der Mittelwert dieser Punkte als Höhenwert gesetzt. Für alle anderen Zellen des RCG-Modellgitters wurde der Mittelwert der SRTM-Daten als Höhenwert gesetzt. Um Artefakte an den Randzellen zu vermeiden, wurde für die Erstellung der meteorologischen Felder das Modellgebiet des Nest 3 an den Rändern um jeweils 16 Gitterzellen erweitert und die Geländeinformationen auch für diese Zellen bestimmt. In Abbildung 4-2 ist das kombinierte Geländemodell für dieses erweiterte RCG-Untersuchungsgebiet dargestellt. Wie der Vergleich von Abbildung 4-1 und Abbildung 4-2 zeigt, bleibt die Struktur der Topographie des DGM100 auch in der deutlich gröberen Auflösung der RCG- Gitterzellen von circa 500 x 500 m 2 sehr gut erhalten, auch wenn naturgemäß z. B. enge tiefe Täler und Bergspitzen etwas abgeflacht werden. So wird für die Gitterzelle des Feldberggipfels als höchsten Punkt in Baden-Württemberg im DGM100 ein Wert von 1492 m ausgewiesen. Für die etwa 22-mal so große entsprechende RCG-Gitterzelle ergibt sich ein Höhenwert von 1460 m. Der Vergleich der beiden Abbildungen zeigt weiterhin, dass sich die beiden Datensätze gut kombinieren lassen und keine Geländesprünge an den Übergangsstellen auftreten. Da die SRTM-Daten auch innerhalb Baden-Württembergs vorliegen, lassen sich diese Daten dort auch mit den DGM100-Daten vergleichen. Für diese ca RCG- Gitterzellen weisen die SRTM-Daten im Mittel 4 m größere Höhenwerte mit einer Standardabweichung von 10 auf. Die Unterschiede liegen zwischen -64 m und 94 m. In relativen Zahlen sind die SRTM-Daten bei einer Standardabweichung von 2.4 im Mittel 0.9 % höher und die Abweichungen liegen zwischen -18 und 33 %. Die gute Kombinierbarkeit der beiden Geländedatensätze zeigt sich auch am Feldberg, der in der 90 m- Auflösung des SRTM-Datensatzes mit 1491 m mit praktisch dem gleichen Höhenwert wie im DGM100 belegt ist. 26 Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg 2010 LUBW

27 Abbildung 4-1: Geländemodell DGM100 des Landes Baden-Württemberg LUBW Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg

28 Abbildung 4-2: Topographie im erweiterten RCG-Untersuchungsgebiet 28 Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg 2010 LUBW

29 4.3 Landnutzung Daten zur Land- bzw. Flächennutzung werden im Rahmen des Projekts für die Erstellung der meteorlogischen Felder, für die Ausbreitungsmodellierung und für die räumliche Verteilung aggregierter Emissionsdaten benötigt. Als Landnutzungsdaten wurden von der LUBW zum einen die Flächennutzung des Basis-DLM bzw. DLM25 aus dem Amtlichen Topographisch-Kartographischen Informationssystem (ATKIS) mit Stand 2010 sowie ein flächendeckendes Landnutzungsraster in 30 m-auflösung auf Basis von LANDSAT-Fernerkundungsdaten des Jahres 2010 bereitgestellt Landnutzung für meteorologische und Ausbreitungsmodellierung Aufgrund der Erfassungs- und Exportmethodik liegen diese ATKIS-Daten nicht eindeutig flächendeckend vor und beispielsweise für Verkehrsflächen sind z. T. nur Mittelachsen ohne Flächen verfügbar. Da für die Erstellung der meteorologischen Felder und für die Ausbreitungsmodellierung für jede Gitterzelle Anteile der Landnutzungsklassen vorhanden sein müssen, die in der Summe 1 ergeben und gerade auch Verkehrsflächen eine Bedeutung haben, wurde für die Bestimmung der Landnutzungsanteile auf die LANDSAT-Daten zurückgegriffen. In den LANDSAT-Daten kommen in Baden-Württemberg 15 Nutzungsklassen vor, die mit ihren jeweiligen Anteilen an der Gesamtfläche in Tabelle 4-2 zusammengestellt und in Abbildung 4-3 dargestellt sind. Dabei sind in den Daten Verkehrsflächen, wie z. B. Autobahnen, mit der Nutzungsart Industrie klassifiziert. Tabelle 4-2: Landnutzung in Baden-Württemberg nach LANDSAT-Daten Nutzungsart Code Anteil Dichte Siedlung % Lockere Siedlung % Industrie % Ackerbau % Wein und Obstplantagen % Streuobst % vegetationslos % Intensivgrünland % Extensivgrünland % Laubwald % Windwurf % Nadelwald % Mischwald % Wasserflächen % Feuchtflächen % LUBW Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg

30 Abbildung 4-3: Landnutzung in Baden-Württemberg gemäß LANDSAT-Daten Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg 2010 LUBW

31 Diese Daten wurden für die Bereiche des Nest 3, die in Baden-Württemberg liegen, mit den Gitterzellen der RCG-Modellierung verschnitten und für jede Gitterzelle der relative Anteil der Nutzungsarten an der Fläche der Gitterzelle ermittelt und den zehn RCG- Landnutzungsklassen städtische Flächen und Verkehrsflächen, Ackerbau, Gründland, Laubwald, Nadelwald, Mischwald, Wasser, Moore und Feuchtflächen, Sand oder Fels sowie Gehölze und Buschwerk zugeordnet. In Abbildung 4-4 sind diese Landnutzungsanteile exemplarisch für Heilbronn und Umgebung kartographisch dargestellt. LUBW Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg

32 Abbildung 4-4: RCG-Landnutzung in der Umgebung von Heilbronn in den RCG- Gitterzellen 32 Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg 2010 LUBW

33 4.3.2 Flächennutzung für Disaggregation flächenbezogener Emissionen Für die räumliche Disaggregation von flächenbezogenen Emissionsangaben (s. Abschnitt 4.5) wurden die differenzierteren ATKIS-Daten verwendet. Dabei wurden die gemeindebezogenen Emissionsdaten nach verschiedenen Aufteilungsverhältnissen auf die Flächen der folgenden vier ATKIS-Objektarten gemäß AdV (2013) innerhalb der jeweiligen Gemeinde verteilt: Wohnbaufläche (Objektart 2111): Baulich geprägte Fläche, die ausschließlich oder vorwiegend dem Wohnen dient. Neben den Wohngebäuden sind z. B. anzutreffen: der Versorgung der Fläche dienende Läden, nichtstörende Handwerksbetriebe, Einrichtungen für kirchliche, kulturelle, soziale und gesundheitliche Zwecke. Industrie- und Gewerbefläche (Objektart 2112): Baulich geprägte Fläche, die ausschließlich oder vorwiegend der Unterbringung von Gewerbe- und Industriebetrieben dient. Dazu zählen auch z.b. Einkaufszentren, Lager/Depots, großflächige Handelsbetriebe, Ver- und Entsorgungsbetriebe, Messeeinrichtungen. Fläche gemischter Nutzung (Objektart 2113): Baulich geprägte Fläche, auf der keine Art der baulichen Nutzung vorherrscht. Solche Flächen sind insbesondere ländlichdörflich geprägte Flächen mit land- und forstwirtschaftlichen Betrieben, Wohngebäuden u. a. sowie städtisch geprägte Kerngebiete mit Handelsbetrieben und zentralen Einrichtungen für die Wirtschaft und Verwaltung. Fläche besonderer funktionaler Prägung (Objektart 2114): Baulich geprägte Fläche, auf der Gebäude und/oder Anlagen bestimmter Funktion vorherrschen. Hierzu gehören u. a. die Funktionen 'Verwaltung', 'Gesundheit und Soziales' (z. B. Krankenhaus), 'Bildung', 'Forschung' (z. B. Universität), 'Kultur' (z. B. Kirche), 'Sicherheit und Ordnung' (z. B. Haftanstalt), 'Wochenend- und Ferienhausbebauung' und 'Landesverteidigung'. Als Grundlage für die räumliche Disaggregation wurden die RCG-Gitterzellen des Nest 3 mit den Gemeindegrenzen verschnitten, was zu 186'589 Teilflächen in Baden- Württemberg führt, die jeweils eindeutig zu einer Gemeinde und einer RCG-Gitterzelle gehören. In einem weiteren Schritt wurden diese Flächen mit den genannten ATKIS- Nutzungsflächen verschnitten, was zu Teilflächen führt, die jeweils eine Nutzungsart haben und eindeutig zu einer Gemeinde und einer RCG-Gitterzelle gehören. Für jede dieser Teilflächen wurde der Anteil A N,G berechnet, den sie an der Gesamtfläche der Nutzungsart N der Gemeinde G hat. Mit diesen A N,G können dann die flächenhaften Emissionen der Gemeinden, die mit quellengruppenspezifischen Verteilungsschlüsseln für die einzelnen Nutzungsarten gewichtet werden (s. Abschnitt 4.5), multipliziert werden und man erhält damit für jede Teilfläche die absoluten Emissionen E N,G,Q der Quellengruppe Q aus der Gemeinde G bezüglich der Nutzungsart N. Da das RCG-Modell innerhalb einer Gitterzelle nicht weiter räumlich differenziert, kann man dann für eine Quellengruppe Q die E N,G,Q aller Teilflächen innerhalb einer RCG- Gitterzelle summieren und an das Modell für jede Gitterzelle diese Summen übergeben. Für die räumliche Disaggregation der Emissionen von Landwirtschaft und Nutztierhaltung wurde auf die Ackerflächen aus ATKIS zurückgegriffen, die ebenfalls mit der oben beschriebenen Methodik aufbereitet wurden. Dabei gibt es 36 Gemeinden ohne Ackerflächen und 89 Gemeinden, bei denen die Gesamtackerfläche < 0.5 km² ist und die gleichzeitig mehr Grünland aufweisen. Für diese 125 Gemeinden wurden anstelle der Acker- die Grünlandflächen aus ATKIS für die räumliche Verteilung verwendet. LUBW Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg

34 Die NH 3 -Emissionen der Wildtiere und der Gewässer und Feuchtgebiete wurden auf die Wald- und Gehölzflächen aus ATKIS verteilt, die in analoger Weise erstellt wurden. 4.4 Gebäude Für die räumliche Verteilung der gemeindeweise aggregierten Emissionsdaten der kleinen und mittleren Feuerungsanlagen wurde nicht auf die Landnutzung zurückgegriffen, sondern eine Verteilung über die Gebäudevolumina durchgeführt (s. Abschnitt 4.5.3). Dazu wurde von der LUBW ein Level-of-Detail-1-Gebäudemodell (LoD1, auch als Klötzchenmodell bezeichnet) für Baden-Württemberg, u. a. mit Angaben zur Nutzungsart, bereitgestellt. Die Datenlieferung war zweigeteilt in Stadt und Rest und enthielt insgesamt 5'671'282 Gebäude. 4.5 Emissionen Zur Berechnung der Vorbelastung im RCG-Untersuchungsgebiet mit dem RCG-Modell wurde ein möglichst detaillierter und aktueller Emissionsdatensatz für die Stoffe NO X, PM10, PM2.5, CO, NMVOC, SO 2 und NH 3 benötigt. Innerhalb Baden-Württembergs wurden die von der LUBW für das Bezugsjahr 2010 für Baden-Württemberg als GIS- Datensätze oder xls-tabellen zur Verfügung gestellten Emissionsdaten verwendet. Diese Daten und die Methodik der Emissionsermittlung sind im Bericht zum Emissionskataster Baden-Württemberg 2010 (LUBW, 2012b) beschrieben. Außerhalb von Baden- Württemberg wurden die im Rahmen des vom Umweltbundesamt beauftragten PAREST-Projekts (Builtjes et al., 2010) erhobenen Emissionen verwendet. In den folgenden Abschnitten sind die verwendeten Eingangsdaten und die durchgeführten Arbeitsschritte und räumlichen (Dis-)Aggregationen für die Verwendung in der Ausbreitungsmodellierung beschrieben sowie die Emissionsmengen für das Untersuchungsgebiet Baden-Württemberg in Tabelle 4-4 in Abschnitt zusammengestellt. Für Baden-Württemberg enthält das landesweite Emissionskataster mit Stand 2010 (LUBW, 2012b) Angaben zu den Quellengruppen bzw. Einzelgruppen Industrie, Gewerbe, Kleine und mittlere Feuerungsanlagen, Kfz-Verkehr, Schienenverkehr, Schiffsverkehr, Flughäfen, biogene Quellen und sonstige technische Einrichtungen Industrie Die Emissionen der Quellengruppe Industrie beinhalten die Emissionen der Betriebe mit genehmigungsbedürftigen Anlagen nach dem Anhang zur 4. BImSchV (2012), die nach der 11. BImSchV (2010) verpflichtet sind, eine Emissionserklärung abzugeben. Diese wurden als xls-tabelle mit insgesamt 13'392 Datensätzen bereitgestellt, die u. a. Angaben zur Lage der Quelle, zu den Jahresemissionsmengen der einzelnen Stoffe und zu 34 Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg 2010 LUBW

35 den Quelleigenschaften Höhe, Fläche, Volumenstrom, Abgastemperatur und Sektor in Form von SNAP-Codes enthalten. Die Lage der Quellen wurde in das geographische Koordinatensystem des RCG- Modells projiziert und mit den genannten Attributen für die Verwendung in RCG als Punktquellen exportiert Gewerbe Die Emissionen der Quellengruppe Gewerbe beinhalten die Emissionen der Betriebe mit nicht erklärungspflichtigen Anlagen, mit Ausnahme der nicht genehmigungsbedürftigen Feuerungsanlagen, die zusammen mit den kleinen und mittleren Feuerungsanlagen in der 1. BImSchV (2010) geregelt sind (s. Abschnitt 4.5.3). Diese Emissionen wurden als gemeindebezogene Summenwerte der einzelnen Stoffe bereitgestellt. Für die Verwendung in der Ausbreitungsmodellierung wurden diese gemeindebezogenen Emissionsdaten räumlich disaggregiert. Dazu wurden die Emissionen entsprechend Abschnitt zu 75 % auf Industrie- und Gewerbeflächen und zu 25 % auf Flächen gemischter Nutzung verteilt, räumlich disaggregiert und anschließend für die einzelnen RCG-Gitterzellen summiert und an das Modell übergeben Kleine und mittlere Feuerungsanlagen Die Emissionen der kleinen und mittleren Feuerungsanlagen beinhalten die Emissionen der Haushalte und Kleinverbraucher, die 2010 der 1. BImSchV (2010) unterlagen. Sie wurden als gemeindebezogene Summenwerte der einzelnen Stoffe bereitgestellt. Für die räumliche Verteilung wurde nicht auf die Landnutzung zurückgegriffen, sondern eine Verteilung über die Gebäudevolumina durchgeführt. In Abstimmung mit der LUBW wurde festgelegt, aus dem bereitgestellten Gebäudemodell (s. Abschnitt 4.4) die in Tabelle 4-3 zusammengestellten 60 Gebäudearten zur Verteilung der Emissionen zu verwenden. LUBW Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg

36 Tabelle 4-3: Gebäudenutzungen zur Verteilung der Emissionen kleiner und mittlerer Feuerungsanlagen Nutzungsart Altersheim Badegebäude Betriebsgebäude Bibliotheksgebäude Bürogebäude Campingplatzgebäude Empfangsgebäude Energieversorgungsgebäude Fabrikgebäude Feuerwehrgebäude Forschungsinstitut Forsthaus Friedhofsgebäude Gaststätte Gebäude aus sonst. Unterlagen digitalisiert Gemeindehaus Gerichtsgebäude Geschäftshaus Gewächshaus Hallenbad Heim Hochschulgebäude Hotel Jugendherberge Justizvollzugsanstaltsgebäude Kindergarten Kiosk Kirche Kläranlagengebäude Krankenhausgebäude Nutzungsart Kurmittelgebäude Lagergebäude Messegebäude Müllverbrennungsgebäude Museumsgebäude Polizeigebäude Post Rathaus Sanatoriumsgebäude Schleusengebäude Schloss Schulgebäude Sportgebäude Sporthalle Tankstellengebäude Toilettengebäude Veranstaltungsgebäude Vergnügungsstätte Verwaltungsgebäude Wartehalle Werkstattgebäude Wirtschaftsgebäude Wochenendhaus Wohn- und Betriebsgebäude Wohn- und Bürogebäude Wohn- und Geschäftshaus Wohn- und Verwaltungsgebäude Wohn- und Wirtschaftsgebäude Wohnhaus Zoogebäude Alle anderen Gebäude wurden nicht berücksichtigt. Dadurch entfielen insbesondere 1'648'420 Garagen sowie 445'331 Schuppen und für die Emissionsverteilung blieben 3'235'165 Gebäude zu berücksichtigen. In einem ersten Schritt wurden für alle Gebäude die Mittelpunkte bestimmt und diese räumlich mit den Gemeinden verknüpft. 45 der 3'235'165 Gebäude liegen außerhalb der Gemeindegrenzen und wurden nicht weiter betrachtet. Für jede der 1103 Gemeinden wurde das relevante Gebäudevolumen dann als Summe über alle in ihr liegenden Gebäude bestimmt. Jeder Gebäudemittelpunkt wurde ebenfalls räumlich mit den 186'589 Teilflächen aus dem Verschnitt der RCG-Gitterzellen räumlich mit den Gemeindegrenzen verknüpft und für jede Teilfläche das Gesamtvolumen der in ihr liegenden Gebäude ermittelt. Im Anschluss wurde für jede der Teilflächen der relative Anteil des Volumens der in ihr liegenden Gebäude am Volumen aller Gebäude der Gemeinde, in der die Teilfläche liegt, bestimmt. Mit diesen Volumenanteilen wurden anschließend die gemeindebezogenen Emissionswerte der kleinen und mittleren Feuerungsanlagen multipliziert und so über die Gebäudevolumen disaggregiert. Da das RCG-Modell innerhalb einer Gitterzelle nicht weiter räumlich differenziert, wurden an das Modell für jede Gitterzelle die 36 Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg 2010 LUBW

37 Summen aller in ihr enthaltenen Teilflächen übergeben. In Abbildung 4-5 ist diese disaggregierte Emissionsstruktur am Beispiel der NO X -Emissionen zusammen mit einer Übersichtskarte der gemeindebezogenen Emissionsstruktur dargestellt. Abbildung 4-5: NO X -Emissionen kleiner und mittlerer Feuerungsanlagen im RCG-Gitter LUBW Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg

38 4.5.4 Straßenverkehr Die Emissionen des Straßenverkehrs wurden zum einen in drei Datensätzen als 39'004 Linienquellen und zum anderen als gemeindebezogene Flächenquellen bereit gestellt. Ihre Ermittlung basiert, wie auch die der Kfz-Emissionen für die angrenzenden Bundesländer (s. Abschnitt ), auf dem aktuellen Handbuch für Emissionsfaktoren 3.1 (HBEFA; INFRAS, 2010). Für die Verwendung in RCG wurden die Linienquellen mit den RCG-Gitterzellen verschnitten und die Emissionen entsprechend anteilig auf die RCG-Gitterzellen verteilt. Die gemeindebezogenen Emissionsdaten der Flächenquellen wurden entsprechend Abschnitt zu je 25 % auf die Wohnbauflächen, Industrie- und Gewerbeflächen, Flächen gemischter Nutzung und Fläche besonderer funktionaler Prägung verteilt, räumlich disaggregiert und anschließend für die einzelnen RCG-Gitterzellen summiert und an das Modell übergeben Schienenverkehr Die Emissionen des Schienenverkehrs wurden als Linienquellen für 1428 Streckenabschnitte und als Punktquellen für 4 Rangierbahnhöfe bereitgestellt. Für die Verwendung in RCG wurden die Linienquellen mit den RCG-Gitterzellen verschnitten und die Emissionen entsprechend anteilig auf die RCG-Gitterzellen verteilt. Die Emissionen der Rangierbahnhöfe wurden der Gitterzelle zugeschlagen, in der der jeweilige Bahnhof liegt Schiffsverkehr Die Emissionen des Schiffsverkehrs wurden als Linienquellen für 35 Abschnitte auf Rhein und Neckar, von denen 33 mit Emissionen belegt sind, als Punktquellen für 7 Häfen und als eine Flächenquelle für den Bodensee bereit gestellt. Für den Rhein sind Emissionen flussabwärts ab Rheinfelden und für den Neckar ab Plochingen bzw. Wernau verfügbar. Sowohl auf dem Bodensee als auch auf dem Rhein sind nicht nur die durch deutsche bzw. baden-württembergische Schiffe verursachten Emissionen erfasst, sondern jeweils die des gesamten Schiffsverkehrs. Für die Verwendung in RCG wurden die Linienquellen mit den RCG-Gitterzellen verschnitten und die Emissionen entsprechend anteilig auf die RCG-Gitterzellen verteilt. Die Emissionen der Häfen wurden der Gitterzelle zugeschlagen, in der der jeweilige Hafen liegt. Die Emissionen des Bodensees wurden auf alle RCG-Gitterzellen, die den Bodensee schneiden, entsprechend ihres jeweiligen Flächenanteils verteilt Flughäfen Die Emissionen der Flughäfen wurden als Punktquellen für 182 Flughäfen, Flugplätze, Segelfluggelände und Hubschrauberlandeplätze bereitgestellt. Bei den Emissionsmengen dieser Quellengruppe sind die Emissionen der Starts und Landungen bis zu einer Höhe von 1000 m als Summenwerte ohne räumliche Aufteilung erfasst. Dieser Daten- 38 Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg 2010 LUBW

39 satz beinhaltet insbesondere auch die Emissionen der vier Flughäfen Stuttgart, Friedrichshafen, Baden-Airpark und Lahr. Für den Flughafen Stuttgart liegt eine Untersuchung vor, in der für das Bezugsjahr 2000 nach Höhenschichten und vertikal differenzierte Emissionen enthalten sind (AVISO; 2003). Für die Bodenschicht bis 25 m wurde für jede der dortigen 100 x 100 m²- Rasterzelle für jeden Stoff direkt der Anteil jeder Zelle an den Emissionen der Bodenschicht des Jahres 2000 übernommen. Die übrigen Emissionen wurden stoffweise in die drei Höhenstufen m, m und m 1 aggregiert und für diese Stufen die jeweiligen Anteile der Stoffe an den Gesamtemissionen des Flughafens bestimmt sowie die vertikale Ausdehnung der jeweiligen Höhenschichten ermittelt. Die für das Jahr 2010 bereitgestellten Emissionen wurden dann entsprechend der Anteile des Jahres 2000 auf die einzelnen Gitterzellen der Bodenemissionen bzw. Höhenschichten verteilt und anschließend auf das RCG-Gitter umgelegt. Für die Flughäfen Friedrichshafen, Baden-Airpark und Lahr lagen keine weiteren Angaben vor. Dort wurde daher die Verteilung der Emissionen der Stoffe auf die vier Höhenschichten entsprechend den für Stuttgart abgeleiteten Verhältnissen vorgenommen. Die Bodenemissionen wurden jeweils gleichmäßig auf die Gebiete der Flughäfen, die auf Basis der Topographischen Karte digitalisiert wurden, verteilt. Die räumliche Verteilung der drei weiteren Höhenschichten erfolgte gleichmäßig entlang gedachter Verlängerung der Start- bzw. Landebahnen in beide Richtungen entsprechend den vertikalen Ausdehnungen in Stuttgart. Diese Emissionen wurden ebenfalls auf das RCG-Gitter umgelegt. Für die übrigen 178 Flughäfen wurden die Emissionen horizontal in der RCG-Gitterzelle verortet, in der der entsprechende Flughafen liegt. Die vertikale Aufteilung erfolgte entsprechend den mittleren vertikalen Verteilungen von NO X und PM10 in Stuttgart zu 47, 4, 12 und 37 % auf die vier Höhenschichten Sonstige technische Einrichtungen Die Emissionen der sonstigen technischen Einrichtungen wurden getrennt für die Teilgruppen Erdgasverteilung (Netzverluste, Leckagen), Produktanwendung (Private und gewerbliche Anwendung lösemittelhaltiger Produkte, die nicht in der Quellengruppe Industrie und Gewerbe ausgewiesen wurden) und Geräte/Maschinen/Fahrzeuge (Einsatz von mobilen industriellen Geräten und Maschinen mit Verbrennungsmotoren (Emissionen aus Verbrennung), Baumaschinen, Maschinen der Land- und Forstwirtschaft, Geräte für die Gartenpflege und im Hobbybereich sowie Kfz-Emissionen beim Militär) als gemeindebezogene Summenwerte der einzelnen Stoffe bereitgestellt. 1 Im Detailgutachten zum Flughafen Stuttgart sind Emissionen bis zu einer Höhe von 920 m aufgeführt, die im Rahmen der hier durchgeführten Auswertungen den 1000 m aus dem Emissionskataster gleich gesetzt wurde. LUBW Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg

40 Für die Verwendung in der Ausbreitungsmodellierung wurden diese gemeindebezogenen Emissionsdaten ebenfalls räumlich disaggregiert. Dazu wurden die Emissionen entsprechend Abschnitt für die Erdgasverteilung zu 15 % auf Wohnbauflächen, zu 55 % auf Industrie- und Gewerbeflächen, zu 15 % auf Flächen gemischter Nutzung und zu 15 % auf Flächen besonderer funktionaler Prägung sowie für die Produktanwendung zu 45 % auf Wohnbauflächen, zu 5 % auf Industrie- und Gewerbeflächen, zu 25 % auf Flächen gemischter Nutzung und zu 25 % auf Flächen besonderer funktionaler Prägung verteilt, räumlich disaggregiert und anschließend für die einzelnen RCG-Gitterzellen summiert und an das Modell übergeben. Für die Verteilung der Emissionen von Geräten/Maschinen/Fahrzeugen müssten Siedlungs-, Industrie-, Acker-, Wald- und Grünlandflächen zusammengenommen werden, was praktisch alle relevanten Flächen entspräche. Gleichzeitig liegen bezüglich einer Gewichtung der Verteilung der Emissionen auf die Teilflächen keine belastbaren Werte vor, so dass die gemeindebezogenen Emissionen von Geräten/Maschinen/Fahrzeugen auf die in den jeweiligen Gemeinden enthaltenen RCG-Gitterzellen entsprechend deren Flächenanteil an der Gemeinde verteilt wurden Biogene Emissionen Die biogenen Emissionen wurden getrennt für die Teilgruppen natürliche Vegetation, Landwirtschaft und Nutztierhaltung, Wildtiere, Gewässer und Feuchtgebiete sowie Bevölkerung und Abwasser als gemeindebezogene Summenwerte der einzelnen Stoffe bereitgestellt. Zunächst wurde in Abstimmung mit der LUBW festgelegt, die Emissionen der Teilgruppe natürliche Vegetation nicht aus den gemeindebezogenen Daten zu verwenden, sondern auf Basis der Landnutzungsanteile der RCG-Gitterzellen direkt vom RCG- Modell berechnen zu lassen. Biogene Emissionen durch Pflanzen werden in RCG während des Modelllaufes auf der Basis der Landnutzungsdaten, der lokalen Temperatur und der lokalen Einstrahlungsverhältnisse nach der Methodik von Simpson et al. (1995, 1999) stündlich berechnet und liegen explizit als Emissionen von Isopren und Mono- Terpen (und nicht nur als Gesamtmenge NMVOC) vor. Da diese Emissionen sehr stark temperatur- und strahlungsabhängig sind und damit großen zeitlichen Schwankungen unterliegen, müssen sie für den im Modell verwendeten chemischen Algorithmus in stündlicher Auflösung vorliegen und konsistent zur verwendeten Landnutzungsdatenbasis und insbesondere der meteorologischen Datenbasis sein, was sich über eine räumliche und zeitliche Disaggregation der gemeindebezogenen Jahreswerte nicht erreichen lässt. 40 Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg 2010 LUBW

41 Als Gesamtemission an NMVOC aus natürlicher Vegetation im Jahr 2010 ergeben sich aus der zeitlich und räumlich differenzierten Berechnung in RCG 42'453 t, die trotz der zahlreichen Annahmen und Unsicherheiten bei der Modellierung dieser Quellengruppe gut mit den 59'800 t aus dem Emissionskataster Baden-Württemberg (LUBW, 2012b) übereinstimmen. Für die räumliche Disaggregation der gemeindebezogenen Emissionen von Landwirtschaft und Nutztierhaltung wurden die Emissionen auf die Acker- bzw. Gründlandflächen aus ATKIS verteilt, die entsprechend Abschnitt ermittelt und mit den RCG- Gitterzellen verschnitten wurden, und anschließend für die einzelnen RCG-Gitterzellen summiert und an das Modell übergeben. In analoger Weise wurden die gemeindebezogenen NH 3 -Emissionen der Wildtiere und der Gewässer und Feuchtgebiete entsprechend Abschnitt auf die Wald- und Gehölzflächen aus ATKIS verteilt. Die gemeindebezogenen Emissionsdaten zu Bevölkerung und Abwässern wurden entsprechend Abschnitt gleichmäßig auf alle genutzten Flächen verteilt. LUBW Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg

42 Gesamtemissionen in Baden-Württemberg In Tabelle 4-4 sind die Emissionen der einzelnen Quellengruppen und ihre Anteile an den Gesamtemissionen in Baden-Württemberg für die sieben betrachteten Stoffe NO X, PM10, PM2.5, CO, NMVOC, SO 2 und NH 3 zusammengestellt. In Abbildung 4-6 findet sich eine grafische Darstellung der Anteile der Quellengruppen. Tabelle 4-4: Gesamtemissionen und Anteile der Quellengruppen in Baden- Württemberg 2010 Emissionen 2010 [t/a] NO X PM10 PM2.5 CO NMVOC SO 2 NH 3 Industrie 26'874 1' '637 9'308 17' Gewerbe ' Kleine u. mittl. Feuerungsanlagen 15'096 4' ' '253 5'199 4' Verkehr 62'555 6'007 2' '211 14' '603.9 davon Straßenverkehr 56'190 5' ' '110 13' '603.2 davon Linienquellen 52'444 4' ' '984 9' '515.0 davon Flächenquellen 3' '126 3' davon Motorsport davon Schienenverkehr 1' davon Schiffsverkehr 4' ' davon Flüsse und Häfen 3' davon Bodensee ' davon Flughäfen ' Sonstige techn. Einrichtungen 11' '426 30' davon Geräte, Masch., Fzg. 11' '426 4' davon Lösemittelverbrauch ' davon Erdgasverteilung ' Biogene Quellen 12'113 2' '845-51'312.7 davon Landwirtschaft und Viehhaltung 12'113 2' '392-48'597.1 davon natürliche Vegetation (RCG) ' davon Wildtiere, Gewässer, Feuchtgebiete davon Bevölkerung und Abwasser '601.8 Summe 127'903 15' ' ' '293 22' '226.7 Anteile 2010 [%] NO X PM10 PM2.5 CO NMVOC SO 2 NH 3 Industrie Gewerbe Kl. u. mittl. Feuerungsanlagen Verkehr davon Straßenverkehr davon Motorsport davon Schienenverkehr davon Schiffsverkehr davon Flughäfen Sonstige techn. Einrichtungen Biogene Quellen Summe Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg 2010 LUBW

43 Abbildung 4-6: Anteile der Quellengruppen an den Gesamtemissionen in Baden-Württemberg Emissionen außerhalb Baden-Württembergs Für die Modellierung mit RCG, die in der europäischen Skala beginnt und bei der auch das feinste Gitter noch Zellen außerhalb Baden-Württembergs beinhaltet, sind auch Emissionsdaten für diese Gebiete erforderlich. Die gerasterten Emissionsdaten wurden aus dem PAREST-Projekt (Builtjes et al., 2010) für das Referenzjahr übernommen und auf der Basis neuerer Information des Umweltbundesamts für Deutschland (UBA, 2013a) bzw. neuerer Information von EMEP für Europa (CEIP, 2013) sektor- und schadstoffspezifisch fortgeschrieben, so dass sie in den nationalen Summen dem aktuellen Stand von 2010 entsprechen. Die Kfz- Emissionen basieren damit, wie die innerhalb Baden-Württembergs (s. Abschnitt 4.5.4), auf dem aktuellen Handbuch für Emissionsfaktoren 3.1 (HBEFA; INFRAS, 2010). Die horizontale Verteilung ist weiterhin diejenige aus dem PAREST-Projekt (Thiruchittampalam et al., 2010). Die dort verwendeten Verteilungsinformationen entsprechen dem Stand von 2007/2008, da neuere Verteilungsinformationen nicht vorliegen. Die Daten decken ganz Europa in einer Auflösung von Breite und Länge ab und können damit direkt für alle Berechnungen in Nest 0 und Nest 1 verwendet werden. Für Deutschland wurden die Daten in einer Auflösung von (circa 2 x 2 km 2 ) erhoben. Diese Daten wurden in den Rechnungen in Nest 2 und Nest 3 für alle Gebiete in Deutschland außerhalb von Baden-Württemberg verwendet. Bei RCG-Gitterzellen, die teilweise inner- und außerhalb Baden-Württembergs liegen, wurden die Emissionen aus 2 Diese Daten wurden im genannten Projekt in den Jahren 2007/2008 als Prognose für 2010 erstellt. LUBW Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg

44 Baden-Württemberg entsprechend dem außerhalb liegenden Flächenanteil um die Emissionen aus dem PAREST-Projekt ergänzt Prognose 2020 Für das Prognose-Szenario müssen die Emissionsdaten auf das Jahr 2020 fortgeschrieben werden. Dazu wurden vom Umweltbundesamt die im Rahmen eines noch laufenden Projekts (UBA, 2013b) erhobenen Daten zur Verfügung gestellt. Aus diesen Daten wurden die in Tabelle 4-5 aufgeführten quellengruppenspezifischen Faktoren für die Fortschreibung der Emissionen der einzelnen Schadstoffe bestimmt und damit die Emissionen von 2010 nach 2020 fortgeschrieben. Tabelle 4-5: Fortschreibungsfaktoren der Emissionen von 2010 nach 2020 Quellengruppe NO X PM10 PM25 CO NMVOC SO 2 NH 3 Industrie, Gewerbe Kleine u. mittlere Feuerungsanlagen Straßenverkehr Motorsport, Schiffs-, Schienenverkehr, Geräte und Maschinen Flughäfen Produktanwendung, Erdgasverteilung Viehhaltung, Landwirtschaft Natürliche Quellen, Bevölkerung u. Abwasser Damit ergeben sich die in Tabelle 4-6 zusammengestellten und als Verhältnisse in Abbildung 4-7 dargestellten Emissionen der einzelnen Quellengruppen in Baden- Württemberg im Jahr Summarisch ergeben sich damit Abnahmen zwischen 4 % bei NMVOC und 29 % bei NO X sowie leichte Zunahmen in Höhe von 1 % bei NH Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg 2010 LUBW

45 Tabelle 4-6: Gesamtemissionen und Anteile der Quellengruppen in Baden- Württemberg 2020 Emissionen 2020 [t/a] NO X PM10 PM2.5 CO NMVOC SO 2 NH 3 Industrie 25'585 1' '304 10'785 14' Gewerbe ' Kleine u. mittl. Feuerungsanlagen 14'418 2' ' '045 4'824 3' Verkehr gesamt 29'953 5'521 1' '919 8' '666.8 davon Straßenverkehr 25'061 5' ' '152 7' '666.1 davon Linienquellen 23'390 4' ' '103 5' '609.6 davon Flächenquellen 1' '049 2' davon Motorsport davon Schienenverkehr 1' davon Schiffsverkehr 3' ' davon Flüsse und Häfen 2' davon Bodensee ' davon Flughäfen ' Sonstige techn. Einrichtungen 8' '704 26' davon Geräte, Masch., Fzg. 8' '704 2' davon Lösemittelverbrauch ' davon Erdgasverteilung ' Biogene Quellen 13'109 2' '845-52'962.7 davon Landwirtschaft und Viehhaltung 13'109 2' '392-50'247.0 davon natürliche Vegetation (RCG) ' davon Wildtiere, Gewässer, Feuchtgebiete davon Bevölkerung und Abwasser '601.8 Summe 91'300 13' ' ' '897 17' '987.7 Veränderung zu 2010 [%] Anteile 2020 [%] NO X PM10 PM2.5 CO NMVOC SO 2 NH 3 Industrie Gewerbe Kl. u. mittl. Feuerungsanlagen Verkehr gesamt davon Straßenverkehr davon Motorsport davon Schienenverkehr davon Schiffsverkehr davon Flughäfen Sonstige techn. Einrichtungen Biogene Quellen Summe LUBW Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg

46 Abbildung 4-7: Anteile der Quellengruppen an den Gesamtemissionen in Baden-Württemberg Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg 2010 LUBW

47 4.6 Luftschadstoff-Messdaten Als Eingangsgrößen für die flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung in Baden-Württemberg mit dem Programmsystem FLADIS (s. Abschnitt 5.3.1) wurden neben den Ergebnissen der RCG-Ausbreitungsrechnungen Schadstoff-Messdaten in stündlicher Auflösung für das Bezugsjahr 2010 (Abschnitt 3) benötigt. Zur Ermittlung der Vorbelastung wurden ausschließlich Messstationen des städtischen und ländlichen Hintergrunds herangezogen. Verkehrsnahe Messstationen wurden nicht verwendet, da diese sehr direkt von einer Quelle beeinflusst werden und nur eine geringe räumliche Repräsentativität haben, die unterhalb der Gitterauflösung der Vorbelastungsrechnung liegt. Die Schadstoff-Messdaten werden in FLADIS einer Interpolation unterzogen, deren Ergebnis bei der Berechnung der Vorbelastung in FLADIS weiterverwendet wird (s. Abschnitt 5.3.1). Eine Interpolation von Messdaten ist streng genommen nur innerhalb der konvexen Hülle 3 der zur Verfügung stehenden Messdaten möglich. Außerhalb dieser konvexen Hülle werden Daten extrapoliert. Das Extrapolationsverhalten ist stark davon abhängig, welche Daten dabei verwendet wurden. Um die Fläche des Landes Baden- Württemberg möglichst umfassend mit interpolierten Werten abdecken zu können, wurden für die Interpolation nicht nur Messdaten von Stationen innerhalb Baden-Württembergs verwendet, sondern zusätzlich Messdaten von Stationen um Baden-Württemberg herum, d. h. aus den angrenzenden Bundesländern Bayern, Hessen und Rheinland- Pfalz sowie aus den angrenzenden Staaten Frankreich, Schweiz und Österreich. Von der LUBW wurden die Messdaten der Stationen in Baden-Württemberg für das Jahr 2010 für die Schadstoffe NO 2 und O 3 in stündlicher und für PM10 in halbstündlicher Auflösung zur Verfügung gestellt. Die Stationen und Daten der angrenzenden Bundesländer und Staaten wurden für 2010 aus der AirBase-Datenbank extrahiert (ETC/ACM 2013). Abbildung 4-8 gibt eine Übersicht über die Lage der in FLADIS verwendeten Hintergrundmessstationen in und um Baden-Württemberg. Jenseits der östlichen Landesgrenze Baden-Württembergs zu Bayern gibt es nur wenige Messstationen, die gleichzeitig innerhalb oder in der Nähe des RCG-Untersuchungsgebiets liegen und für die in der AirBase-Datenbank die erforderlichen Daten verfügbar sind und die damit sinnvoll in die Interpolation des FLADIS-Systems integriert werden können. In Tabelle 4-7 und Tabelle 4-8 sind die in FLADIS verwendeten Messstationen innerhalb Baden-Württembergs bzw. um Baden-Württemberg herum aufgelistet, und es ist angegeben, welche der betrachteten Stoffe NO 2, O 3 und PM10 jeweils in stündlicher Auflösung gemessen wurden. Für die Stationen in Tabelle 4-7 wurde der Stationstyp aus den Angaben der LUBW übernommen. Für die Stationen der AirBase-Datenbank in Tabelle 4-8 wurde die Stationsklassifizierung nach EoI (Exchange of Information) übernommen. Innerhalb Baden-Württembergs liegen die Messzeitreihen fast vollständig für alle betrachteten Stoffe und Stationen in stündlicher Auflösung vor, lediglich an zwei Stationen (Reutlingen und Pfullendorf) wird kein PM10 gemessen. Die AirBase-Daten liegen für NO 2 und O 3 ebenfalls für fast alle Stationen in stündlicher Auflösung vor. PM10 in stündlicher Auflösung liegt in AirBase nur für die deutschen Stationen der anderen Bundesländer vor, in Frankreich und der Schweiz werden nur PM10-Tagesmittelwerte an- 3 Die konvexe Hülle ist die Randlinie der kleinsten Fläche, die alle Messstationen beinhaltet und für die gilt, dass alle geraden Verbindungen zwischen zwei beliebigen Punkten innerhalb dieser Fläche vollständig innerhalb dieser Fläche liegen. LUBW Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg

48 gegeben, aus denen nicht ohne weiteres stündliche Daten für die Verwendung mit FLADIS generiert werden können. Da in Grenznähe zu Frankreich und der Schweiz aber immer auch baden-württembergische Stationen mit stündlichen Zeitreihen liegen, die eine weitgehende Abdeckung Baden-Württembergs ohne Extrapolation in diesen Bereichen ermöglichen, konnte auf die Nutzung der PM10-Tagesmittelwerte der französischen und schweizerischen Stationen verzichtet werden. 48 Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg 2010 LUBW

49 Abbildung 4-8: Lage der in FLADIS verwendeten Hintergrundmessstationen in und um Baden-Württemberg LUBW Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg

50 Tabelle 4-7: Stationen in Baden-Württemberg und gemessene Stoffe für 2010 Code Stationsname Stationstyp nach LUBW NO 2 O 3 PM10 DEBW001 Karlsruhe-Mitte städt. Hintergrund x x x DEBW004 Eggenstein städt. Hintergrund x x x DEBW005 Mannheim-Nord städt. Hintergrund x x x DEBW006 Mannheim-Mitte städt. Hintergrund x x x DEBW007 Mannheim-Süd städt. Hintergrund x x x DEBW009 Heidelberg städt. Hintergrund x x x DEBW010 Wiesloch städt. Hintergrund x x x DEBW011 Stuttgart Zuffenhausen städt. Hintergrund x x x DEBW013 Stuttgart-Bad Cannstatt städt. Hintergrund x x x DEBW015 Heilbronn städt. Hintergrund x x x DEBW019 Ulm städt. Hintergrund x x x DEBW022 Kehl städt. Hintergrund x x x DEBW023 Weil am Rhein städt. Hintergrund x x x DEBW024 Ludwigsburg städt. Hintergrund x x x DEBW026 Plochingen städt. Hintergrund x x x DEBW027 Reutlingen städt. Hintergrund x x DEBW029 Aalen städt. Hintergrund x x x DEBW033 Pforzheim städt. Hintergrund x x x DEBW034 Waiblingen städt. Hintergrund x x x DEBW037 Freudenstadt städt. Hintergrund x x x DEBW038 Friedrichshafen städt. Hintergrund x x x DEBW039 Villingen-Schwenningen städt. Hintergrund x x x DEBW040 Waldshut städt. Hintergrund x x x DEBW042 Bernhausen städt. Hintergrund x x x DEBW046 Biberach städt. Hintergrund x x x DEBW052 Konstanz städt. Hintergrund x x x DEBW056 Schwäbisch Hall städt. Hintergrund x x x DEBW059 Tauberbischofsheim städt. Hintergrund x x x DEBW073 Neuenburg städt. Hintergrund x x x DEBW076 Baden-Baden städt. Hintergrund x x x DEBW081 Karlsruhe-Nordwest städt. Hintergrund x x x DEBW084 Freiburg städt. Hintergrund x x x DEBW107 Tübingen städt. Hintergrund x x x DEBW110 Pfullendorf städt. Hintergrund x x DEBW111 Offenburg städt. Hintergrund x x x DEBW112 Gärtringen städt. Hintergrund x x x DEBW031 Schwarzwald-Süd ländl. Hintergrund x x x DEBW087 Schwäbische Alb ländl. Hintergrund x x x DEBW103 Odenwald ländl. Hintergrund x x x 50 Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg 2010 LUBW

51 Tabelle 4-8: Stationen in den an Baden-Württemberg angrenzenden Bundesländern und Staaten und gemessene Stoffe für 2010 Bundesland/Staat Code Stationsname Stationsklassifizierung nach NO 2 O 3 PM10 EOI Bayern DEBY004 Kleinwallstad vorstädt. HG x x x Bayern DEBY031 Kempten (Allgäu) städt. HG x x x Bayern DEBY052 Neu-Ulm städt. HG x x x Bayern DEBY077 Würzburg/Kopfklinik vorstädt. HG x x Bayern DEBY122 Bad Hindelang, Oberjoch ländl. HG x x x Hessen DEHE001 Darmstadt städt. HG x x x Hessen DEHE028 Fürth/Odenwald ländl. HG x x x Hessen DEHE043 Riedstadt ländl. HG x x x Hessen DEHE045 Michelstadt städt. HG x x x Rheinland-Pfalz DERP001 Ludwigshafen-Oppau städt. HG x x x Rheinland-Pfalz DERP017 Pfälzerwald-Hortenkopf ländl. HG x x x Rheinland-Pfalz DERP019 Kaiserslautern städt. HG x x Rheinland-Pfalz DERP022 Bad Kreuznach städt. HG x x Rheinland-Pfalz DERP025 Wörth-Marktplatz städt. HG x x x Rheinland-Pfalz DERP034 Pirmasens-Lemberger Str. städt. HG x Rheinland-Pfalz DERP042 Pirmasens Schäferstr. städt. HG x x Frankreich FR16001 Strasbourg Ouest vorstädt. HG x x Frankreich FR16017 Nord-Est Alsace vorstädt. HG x x Frankreich FR16029 Strasbourg Nord vorstädt. HG x x Frankreich FR16037 Strasbourg Centre 2 städt. HG x x Frankreich FR16038 Strasbourg Est städt. HG x x Frankreich FR16041 Strasbourg Sud 2 vorstädt. HG x Frankreich FR16060 C.C.3 Frontières vorstädt. HG x x Schweiz CH0003R Tänikon ländl. HG x x Schweiz CH0008A Basel-Binningen vorstädt. HG x x Schweiz CH0014A Winterthur-Obertor städt. HG x x Schweiz CH0016A Lägeren ländl. HG x x Schweiz CH0017A Basel-St.Johannplatz städt. HG x x Österreich AT80503 Sulzberg-Gmeind ländl. HG x x HG: Hintergrund LUBW Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg

52 52 Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg 2010 LUBW

53 5 Methodik und Durchführung 5.1 Meteorologische Eingangsdaten Die Erstellung der drei-dimensionalen meteorologischen Eingangsdaten für die RCG- Modellierung im Nest 3 (s. Abschnitt 5.2.1) wurde mit dem an der FU Berlin entwickelten diagnostischen Analysesystem TRAMPER (Tropospheric Realtime Applied Procedures for Environmental Research; Reimer & Scherer, 1992; Kerschbaumer & Reimer, 2003) vorgenommen. Das TRAMPER-System basiert auf einer Optimalen Interpolation der verfügbaren meteorologischen Daten. Der Interpolation zugrunde gelegt wurden die meteorologischen Datensätze des Deutschen Wetterdienstes (DWD) in Form von Radiosonden- und Pilotmeldungen der synoptischen Aerologiestationen sowie stündliche und dreistündliche Beobachtungen von Teilen der synoptischen Beobachtungsnetze der in der World Meteorological Organisation (WMO) organisierten Wetterdienste. Zusätzlich wurden die meteorologischen Daten der LUBW (s. Abschnitt 4.1) integriert. Die meteorologischen Felder wurden in einem Teleskopverfahren auf die gewünschte Auflösung interpoliert, wobei über verschiedene Grenzschichtmodule (Massekonsistenz, Hang-, Berg- und Talwind usw.) eine Anpassung an die hoch aufgelöste Topographie und Landnutzung erfolgte. Das angewandte Analyseverfahren besteht im Kern aus einer statistischen Interpolation (Optimale Interpolation) beobachteter und abgeleiteter Feldgrößen auf isentropen Flächen am Gitterpunkt und einem physikalischen Abgleich der Felder mittels Variationsrechnung. Die dreidimensional analysierten Variablen sind Montgomery-Potenzial M =c p T+ gh, Druck (Temperatur) p k = (p/1000) 2/7, lokale Stabilität Mp k /MΘ, Windvektorkomponenten, vertikale Windscherung und relative Feuchte, die auf 24 isentropen Flächen und einer Bodenfläche (Sigma-Koordinate) dargestellt werden. Zweidimensional werden dargestellt Bewölkung und Wetter aus Bodenbeobachtungen, Potentielle Temperatur in 2 m Höhe, Bodendrucktendenz (dreistündlich), Inversionshöhen aus Radiosonden und Niederschlag. Das Schema ist als skalenabhängiges Korrekturverfahren aufgebaut und verwendet großräumige Analysen oder Vorhersagefelder als Ausgangspunkt. Der Verfahrensablauf gliedert sich auf in die Schritte Analysen der Boden- und Radiosondenbeobachtungen, zeitliche Interpolation auf stündliche Zwischentermine und Berechnung der Grenzschichtvariablen. LUBW Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg

54 In die Analyse sind die räumliche und zeitliche Erfassung der Temperaturinversionen und ihrer Mächtigkeit sowie die horizontale Interpolation von Niederschlag, Bedeckungsgrad, Wolkentyp usw. eingebunden. Nach der dreidimensionalen Analyse werden die Grenzschichtvariablen und, unter Berücksichtigung der beobachteten Temperaturinversionen, der tägliche Verlauf der Mischungshöhe berechnet. Die Parameter am Boden sind auf einer dem Terrain folgenden Koordinatenfläche definiert und werden auf die Modelltopographie abgestimmt. Das Ergebnis der Analyse sind dreidimensionale Felder von Windkomponenten, Temperatur und Feuchte, zweidimensionale Felder der meteorologischen Bodenbeobachtungen und der Grenzschichtparameter einschließlich Mischungshöhen sowie eine dreidimensionale Inversionsdarstellung im gesamten Modellgebiet. Für die kleinräumigen Analysen werden charakteristische orographische Effekte des untersuchten Gebietes in die 3-dimensionale Strömung integriert, insbesondere Hangwind- und Barriereneffekte. Der generalisierte Hang- und Talwind ist abhängig von der gegebenen Überströmung, wobei Kaltluftzufuhr implizit durch die 3D-Temperaturentwicklung der Beobachtungen enthalten ist. Dabei werden mit Hilfe von Strömungsadaptationsalgorithmen alle Windfelder im orographisch gegliederten Gelände angepasst. Gegenüber einem prognostisch-numerischen Modellierungsansatz hat die diagnostische Methode des TRAMPER-Systems den Vorteil, dass sie sich wesentlich auf vorhandene meteorologische Messungen stützt und daher eine unmittelbare Diskussion lokaler Wetterphänomene in Verbindung mit den Immissionsmessungen erlaubt. Pro Tag wurden zusammenhängend 24 Analysen ausgeführt. Die Ausgangsfelder wurden aus der großräumigen Analyse erstellt und im feinen Gitter mit den vorhandenen Daten korrigiert. Dabei wurden alle isentropen Flächen neu angepasst, um eine optimale vertikale Auflösung der Felder in dem kleinen Gebiet zu erhalten. Die Grenzschichtgrößen wurden in stündlicher Folge berechnet, wobei die Topographie in der Bestrahlung beachtet wurde. Die Mischungshöhe wurde in diesem Zusammenhang einer speziellen Glättung unterzogen, um im Gegensatz zur sehr detaillierten Topographie und Landnutzung eine generalisiertere Grenzschichthöhe zu erhalten, die kleinere Täler nicht zu stark berücksichtigt. Das diagnostische Strömungsmodul arbeitet in zwei Schritten. Im ersten Schritt wird das mittlere Strömungsgrundfeld der Modellregion erzeugt und an das thermodynamisch und topographisch bedingte Strömungsverhalten adaptiert. Im zweiten Schritt werden Stationsmessdaten mit räumlich begrenzter Wichtung in das Grundfeld integriert und die vertikale Geschwindigkeitskomponente physikalisch adaptiert. Das endgültige Strömungsfeld wird mittels eines iterativen Verfahrens zur Massenerhaltung gezwungen. 5.2 Ausbreitungsrechnungen Modellbeschreibung Die rechnerische Bestimmung der Beiträge von bestimmten Emittentengruppen zu den NO 2 -, PM10- und Ozon-Immissionen erfordert die Anwendung eines chemischen Transportmodells, da NO 2 und insbesondere O 3 überwiegend über chemische Prozesse gebildet werden. Auch die PM10-Immission wird nicht nur durch die direkten PM10- Emissionen verursacht, sondern zu einem großen Teil durch die sekundäre Aerosolbil- 54 Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg 2010 LUBW

55 dung, in der aus gasförmigen Vorläuferstoffen wie NO 2, SO 2 und NH 3 sekundäre Partikel wie Sulfate, Nitrate und Ammonium entstehen. Das hier verwendete chemische Transportmodell ist REM-CALGRID (RCG), das an der FU Berlin entwickelt wurde (Stern, 2003, 2006a, 2010c; Stern et al., 2008). Das RCG- Modell wurde inzwischen mehrfach auf Bundes- und Länderebene im Rahmen der Erstellung von Luftreinhalteplänen, z. B. in der Rhein-Main-Region (IVU Umwelt, 2009, 2011), der Berechnung von Hintergrundkonzentrationen (IVU Umwelt, 2004, 2006a, 2006b, 2012a, 2012b), der Maßnahmenanalyse oder zur Analyse grenzüberschreitender Schadstofftransporte (Stern, 2006b, 2010a, 2010b) eingesetzt und ist das Ausbreitungsmodell im vom Umweltbundesamt beauftragten PAREST-Projekt zur Entwicklung von Strategien zur Verminderung der Feinstaubbelastung (Builtjes et al., 2010). Das RCG-Modell berechnet die Konzentration von Schadstoffen an einem oder mehreren Orten in Abhängigkeit von der Emission, von physikalischen und chemischen Prozessen während des Transportvorgangs in der Atmosphäre sowie von meteorologischen und topographischen Einflüssen. Dazu wird der relevante Ausbreitungsraum, der ganz Europa oder auch nur eine Stadt oder ein Emittentengebiet umfassen kann, mit einem dreidimensionalen Gitter überspannt, in dessen Gitterzellen die Berechnung der Konzentrationen erfolgt. Das RCG-Modell betrachtet alle in den EU-Richtlinien für Luftqualität festgelegten Schadstoffe wie z. B. Feinstaub, Stickstoffoxide oder Ozon. Die Berechnung der Konzentrationen erfolgt auf Stundenbasis für das ganze Jahr. Emissionen der Stoffgruppen SO X, NO X, CO, NH 3, PM10, PM2.5 und VOC müssen dem Modell in Form von Punkt- oder Flächenquellen vorgegeben werden. Für die Punktquellen wird aus den Kenndaten der Quelle und lokalen meteorologischen Größen eine effektive Schornsteinhöhe bestimmt. Die Übergabe der Emissionen erfolgt dann in die dazugehörige Modellschicht. Flächen- und Punktquellen werden im Modell als Volumenquellen behandelt, d. h. die Emissionen verteilen sich unmittelbar in der betreffenden Gitterzelle. Das Modell verlangt jahresspezifische Emissionsdaten für alle benötigten Spezies unterteilt nach Verursachergruppen. Für jede Verursachergruppe werden im Modell ausgehend von den Jahreswerten stündliche Emissionen abgeleitet. Die dazu verwendeten Monats-, Wochentag- und Stundenfaktoren berücksichtigen die Zeit- und Temperaturabhängigkeit der Emissionen der einzelnen Verursachergruppen. Bei den Kohlenwasserstoffen verlangt das Modell die Gesamtemissionen für die definierten Verursachergruppen und ein zu jeder Verursachergruppe gehöriges Kohlenwasserstoffprofil, das die prozentualen Anteile der spezifischen Kohlenwasserstoffe an der Gesamtemission der Verursachergruppe angibt. Jeder Kohlenwasserstoff wird dann den entsprechenden Klassen des verwendeten chemischen Mechanismus (CBM-IV) zugeordnet. Biogene VOC- und NO X -Emissionen, Seesalzemissionen sowie die Aufwirbelung von Staub aus naturbelassenen Böden werden stündlich modellintern mit Hilfe von Landnutzungsdaten und entsprechenden Emissionsfaktoren berechnet. Mit den RCG-Simulationsrechnungen lassen sich die Ursachen für Luftbelastungen analysieren und die Beiträge von unterschiedlichen Emittenten zur Luftqualität bestimmen. Die Anwendung von sogenannten genesteten Feldern erlaubt es, je nach Fragestellung und Gebietsgröße unterschiedlich hohe räumliche Auflösung abzubilden. Es muss erwähnt werden, dass die Modellierung der PM10-Immissionen auch heute noch mit beträchtlichen Schwierigkeiten verbunden ist. Generell werden die zeitweise beobachteten hohen PM10-Konzentrationen von den Modellen in den meisten Fällen LUBW Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg

56 nicht reproduziert. Dies betrifft sowohl nur lokal gemessene kurzzeitige Spitzenkonzentrationen als auch durch Ferntransport verursachte großflächigere Konzentrationsanstiege. Die systematische Unterschätzung insbesondere der hohen beobachteten PM10- Konzentrationen ist ein übliches Phänomen bei der Modellierung der PM10- Belastungen. Ein wesentlicher Grund liegt darin, dass nicht alle PM10-Quellen mit ihren Emissionen bekannt sind, und auch die Qualität der verfügbaren anthropogenen Partikel-Emissionsdaten geringer ist als diejenige der klassischen Schadstoffe wie z. B. NO X und SO 2. Partikelemissionen aus landwirtschaftlichen Aktivitäten, windbedingte Staubaufwirbelung von naturbelassenen Böden oder in Stadtgebieten (z. B. aus Baustellentätigkeit oder Wiederaufwirbelung durch den Kfz-Verkehr) sowie biogene Aerosole sind unvollständig oder gar nicht erfasst, da diese Emissionen zum Teil stark von den meteorologischen Bedingungen und der Beschaffenheit des Untergrundes abhängen. Auch die gasförmigen Primäremissionen, die zu den organischen und anorganischen Sekundäraerosolen führen, stehen nur zum Teil zur Verfügung (z. B. biogen emittierte Isoprene und Terpene, aber auch anthropogen verursachte NH 3 -Emissionen). Die Ergebnisse mehrerer internationaler Modellvergleiche zeigen, dass diese Unsicherheiten in den meisten Modellrechnungen mit chemischen Transportmodellen in der Regel zu einer Unterschätzung der beobachteten PM10-Masse führen (Stern et al., 2008; Sartelet et al., 2007; Vautard et al., 2007; Whyatt et al., 2007). Das allgemeine PM10- Konzentrationsniveau wird von den Modellen in den meisten Fällen auch reproduziert, die an einzelnen Tagen auftretenden hohen Spitzenwerte werden aber nicht erreicht und die mögliche Nicht-Erfassung beobachteter lokaler und auch großflächig auftretender Spitzenwerte bleibt ein generelles Problem der Modellrechnung. 56 Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg 2010 LUBW

57 5.2.2 Berechnungsskalen Die Anwendung des RCG-Modells erfolgte in den 4 Skalen: europäische Skala in einer Auflösung von circa 14 x 16 km 2 (Modellgebiet Nest 0), überregionale Skala in einer Auflösung von circa 7 x 8 km 2 (Baden-Württemberg und alle angrenzenden Bundesländer bzw. Randgebiete angrenzender Staaten, Modellgebiet Nest 1), regionale Skala in einer Auflösung von 2 x 2 km 2 (Baden-Württemberg und Randgebiete umliegender Bundesländer und Staaten, Modellgebiet Nest 2) regionale Skala mit hoher Auflösung von circa 440 x 500 m 2 (Baden-Württemberg und Randgebiete der umliegenden Länder bzw. Bundesländer, RCG- Untersuchungsgebiet Nest 3). Die europaweite Rechnung liefert dabei die Hintergrundkonzentrationen für die überregionale Skala (Nest 1) und diese wiederum die Hintergrundkonzentrationen für die regionale Skala mit 2 km Auflösung (Nest 2). Die Randbedingungen für die hoch aufgelösten Baden-Württemberg-Rechnungen (Nest 3) werden dann aus den Ergebnissen für Nest 2 abgeleitet ( one-way-nesting ). Die Zwischenstufe der regionalen Skala mit grober Auflösung (Nest 2) wurde eingeführt, um die über die Grenzen des eigentlichen RCG-Untersuchungsgebiets (Nest 3) einströmenden Schadstoffmassen in höherer Auflösung berücksichtigen zu können. Die vom Modell benötigten meteorologischen Daten für das Bezugsjahr 2010 wurden für alle Skalen mit TRAMPER erstellt (s. Abschnitt 5.1). Die gesamte meteorologische Datenbasis, die Landnutzungs- und Topographiedaten sowie die Emissionsdaten für die europaweite und die überregionale Modellanwendung (Nest 0 und Nest 1) standen bereits zur Verfügung. Da die eigentliche Anwendung des Modells für Baden-Württemberg genestet in der europaweiten Anwendung erfolgen muss, wurde das RCG- Untersuchungsgebiet für Baden-Württemberg in das Horizontalgitter des übergeordneten Nestes eingepasst, um eine direkte Übergabe der Randbedingungen zu ermöglichen. Dies ist nur in einem geographischen Koordinatensystem möglich, da die großräumigen Datenbasen und damit alle überregionalen Rechnungen nur in solch einem System vorliegen. Der Betrieb des RCG-Modells erfolgte damit in einem geographischen Koordinatensystem und dementsprechend auch die Aufbereitung der Eingangsdaten und die Bereitstellung der unmittelbaren Modellergebnisse. Die Umsetzung der Modellergebnisse in das Gauß-Krüger-Koordinatensystem erfolgte dann im Rahmen der Kombination der Modelldaten mit den Messdaten (s. Abschnitt 5.3). Das RCG-Modell wurde für die europaweite Rechnung auf das in Abbildung 5-1 gezeigte Modellgebiet angewendet. Die horizontale Auflösung beträgt in einem geographischen Koordinatensystem 0.25 Länge und Breite (circa 14 x 16 km 2 ). Die Rechnung für ganz Baden-Württemberg und die umliegenden Bundesländer bzw. Teilgebiete der umliegenden Staaten in der überregionalen Skala (Nest 1) erfolgt in dem Gebiet, das in Abbildung 5-2 dargestellt ist, mit einer Auflösung von Länge und Breite (7 x 8 km 2 ). Dieses Gebiet ist so gewählt, dass alle relevanten Emissionsgebiete im größeren Umkreis um Baden-Württemberg und damit der Transport nach Baden-Württemberg in dieser Auflösung gerechnet werden können. Das Nest 2 dient lediglich dazu, den Sprung in den Maschenweiten von Nest 1 zu Nest 3 zu verkleinern. Dieses Nest hat daher eine Auflösung von Länge und Breite (2 x 2 km 2 ) und ist nur geringfügig größer als Nest 3. LUBW Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg

58 Nest 3 umfasst Baden-Württemberg und die an Baden-Württemberg angrenzenden Teilgebiete der benachbarten Bundesländer und Staaten. Die Berechnungen im Nest 3 für Baden-Württemberg erfolgen dann, der hohen Auflösung von circa 500 m entsprechend, im geographischen Koordinatensystem für Gitterzellen mit 1/128 Länge und 1/256 Breite (circa 440 x 500 m 2 ). Diese Auflösung führt zu einem das Land umfassenden Gitter mit 348 x 608, also etwa , Gitterzellen. Das Nest 3 ist das eigentliche Untersuchungsgebiet (s. Kapitel 2) und ebenfalls in Abbildung 5-2 sowie in Abbildung 2-1 im Gauß-Krüger-Koordinatensystem dargestellt. In Tabelle 5-1 sind die genauen Maße der Modellgebiete zusammengestellt. Die Anwendung des Modells erfolgte in den oben genannten Skalen, wobei nur die Ergebnisse der regionalen Skala mit hoher Auflösung (Nest 3) betrachtet werden. Die unterste Gitterzelle des Modells hat eine vertikale Ausdehnung von 25 m. Die für diese unterste Gitterzelle berechneten Konzentrationen wurden ausgewertet. Abbildung 5-1: RCG-Modellgebiet der europäischen Skala (Nest 0) mit einer Auflösung von Breite und 0.25 Länge 58 Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg 2010 LUBW

59 Abbildung 5-2: RCG-Modellgebiete der überregionalen Skala (Nest 1) mit einer Auflösung von Breite und Länge und der regionalen Skala (Nest 3, schwarzer Rahmen) mit einer Auflösung von 1/128 Länge und 1/256 Breite (circa 440 x 500 m 2 ) Tabelle 5-1: RCG-Modellgebiete Gebiet Ausdehnung Auflösung Nest 0: Europa -5 W bis 30 O 0.25 Länge, ca. 14 km 35 N bis 66 N Breite, ca. 16 km Nest 1: überregional mit Baden-Württemberg und umliegende Bundesländer und Staaten 6 O bis 12 O 46.5 N bis 51 N Länge, ca. 7 km Breite, ca. 8 km Nest 2: regional für Baden-Württemberg und 7.25 O bis O Länge, ca. 2 km Randgebiete umliegender Bundesländer und N bis N Breite, ca. 2 km Staaten in grober Auflösung Nest 3: regional für Baden-Württemberg und Randgebiete umliegender Bundesländer und Staaten in hoher Auflösung 7.5 O bis 10.5 O 47.5 N bis N Länge, ca. 438 m Breite, ca. 500 m Bei den Landnutzungs-, Topographie- und Emissionsdaten wurde im Nest 2 und Nest 3 innerhalb von Baden-Württemberg auf die von der LUBW für Baden-Württemberg bereitgestellten Daten zurückgegriffen, die zusammengestellt und an die vom RCG-Modell verlangten Datenformate angepasst wurden (s. Kapitel 4). Außerhalb von Baden-Württemberg wurden im Nest 2 und Nest 3 die PAREST- Emissionsdaten verwendet, die in einer Auflösung von 1/64 vorliegen (s. Abschnitt ). Für die im Nest 3 liegenden Gebiete der angrenzenden Staaten wurden ebenfalls PAREST-Daten verwendet, die in einer Auflösung von 1/8 Länge und 1/16 Breite vorliegen. Diese beiden Emissionsdatensätze wurden auf die jeweilige Auflösung von Nest 2 und Nest 3 herunter gebrochen. LUBW Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg

60 5.2.3 Berechnung des Basislaufs mit dem RCG-Modell für alle Nester Aus der beschriebenen Vorgehensweise ergeben sich für die Anwendung des RCG- Modells folgende Arbeitsschritte: Durchführung des Basislaufs für das Bezugsjahr 2010 in der europäischen Skala und Bereitstellung der Randbedingungen für die überregionale Skala (Nest 1), Durchführung des Basislaufs für das Bezugsjahr 2010 in der überregionalen Skala und Bereitstellung der Randbedingungen für das Nest 2, Übernahme der dreidimensionalen meteorologischen Datenbasis (Wind, Temperatur, Feuchte, Bedeckung, Mischungsschichthöhe und weiterer Grenzschichtparameter) für das Nest 2, Durchführung des Basislaufs für das Bezugsjahr 2010 in der regionalen Skala (Nest 2) und Bereitstellung der Randbedingungen für das Nest 3, Übernahme der dreidimensionalen meteorologischen Datenbasis (Wind, Temperatur, Feuchte, Bedeckung, Mischungsschichthöhe und weiterer Grenzschichtparameter) für das Nest 3, Übernahme der für Baden-Württemberg erstellten Daten zur Landnutzung, Topographie und der Emissionen für Nest 3, Durchführung des Basislaufs für das Bezugsjahr 2010 für Nest 3 mit Hintergrundkonzentrationen abgeleitet aus den Ergebnissen der übergeordneten Modellanwendungen (Nest 0, 1 und 2), Überprüfung der Ergebnisse und Bereitstellung der berechneten Hintergrundkonzentrationen zur Auswertung und Kombination mit den Messdaten (s. Abschnitt 5.3) Szenarienberechnungen mit dem RCG-Modell im Nest 3 Im Rahmen des Projektes wurden insgesamt sechs Szenarienrechnungen für Verursacheranalysen oder Maßnahmenplanungen im Nest 3 durchgeführt: drei Verursacheranalysen zur Bestimmung der Beiträge der drei Quellengruppen (Industrie und Gewerbe, Verkehr sowie kleine und mittlere Feuerungsanlagen), eine Berechnung des hypothetischen maximalen Minderungspotenzials bei Abschaltung der Emissionen in Baden-Württemberg und zwei Berechnungen des hypothetischen Minderungspotenzials bei einer pauschalen Minderung der anthropogenen Emissionen in Baden-Württemberg um 25 % und um 50 %. Für die Anwendungen des RCG-Modells in diesen Szenario-Rechnungen im Nest 3 waren jeweils folgende Arbeitsschritte erforderlich: Erstellung der emissionsseitigen Eingabedaten für das jeweilige Szenario und Übernahme der Daten im Nest 3, Durchführung der Berechnung, Bewertung der Ergebnisse und Bereitstellung der Ergebnisse für Nest 3 für die weitere Bearbeitung und Auswertung (s. Abschnitt 5.3). In diesen Szenarien wurden ausschließlich die Emissionen in Baden-Württemberg betrachtet. Die Emissionen außerhalb von Baden-Württemberg blieben unverändert. 60 Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg 2010 LUBW

61 5.2.5 Immissionsprognose für das Jahr 2020 Für die Immissionsprognose für das Jahr 2020 im Nest 3 waren für die Anwendung des RCG-Modells folgende Arbeitsschritte erforderlich: Erstellung der emissionsseitigen Eingabedaten für die Prognose 2020 im Nest 3, Durchführung der Berechnung für den europäischen Hintergrund, das überregionale Nest 1, das regionale Nest 2 in grober Auflösung und das regionale Nest 3, Bewertung der Ergebnisse und Bereitstellung der Ergebnisse für Nest 3 für die weitere Bearbeitung und Auswertung (s. Abschnitt 5.3). Emissionsprognosen für das Jahr 2020 liegen für Europa und das überregionale Nest 1 aus UBA (2013b) vor. Diese Daten wurden verwendet, um die für den Basisfall verwendeten Emissionen im Nest 2 und 3 auf 2020 zu skalieren. Für die Immissionsprognose 2020 wurden auch die Emissionsveränderungen in Europa und in den anderen Bundesländern Deutschlands berücksichtigt. Im Gegensatz zu den im vorhergehenden Abschnitt beschriebenen hypothetischen Szenarien, die sich ausschließlich auf die Emissionen Baden-Württembergs beschränkten, musste für die Immissionsprognose 2020 daher die gesamte Kette von Nest 0 bis Nest 3 berechnet werden. LUBW Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg

62 5.3 Kombination mit Messdaten Systembeschreibung Die Berechnung der landesweiten Vorbelastung wurde mit dem System FLADIS (Diegmann & Wiegand, 2000; IVU Umwelt, 2013) durchgeführt. FLADIS bietet die Möglichkeit, die flächenhafte Vorbelastung entweder durch reine Interpolation aus Punktmessungen abzuleiten oder durch Kopplung der Interpolationsergebnisse mit Modellergebnissen einer Ausbreitungsrechnung. Durch die Kombination von Interpolations- und Modellergebnissen werden insbesondere in Gebieten mit geringer Messdichte zusätzliche Informationen (z. B. Orographie, Meteorologie, Emissionsstruktur) für die Flächendarstellung genutzt. Abbildung 5-3 zeigt das Ablaufschema von FLADIS. Für jeden Zeitschritt, für den Daten vorliegen, wird wahlweise eine reine Interpolation von Messdaten oder eine gewichtete Kopplung der Interpolationsergebnisse mit Modellergebnissen gemäß Abschnitt durchgeführt. Es stehen verschiedene Interpolationsverfahren zur Verfügung, von denen die am häufigsten eingesetzten Verfahren in Abschnitt näher erläutert werden. Modellergebnisse können sowohl von internen als auch von externen Modellen bezogen werden. Als interne Modelle sind ein Bilanzierungsansatz und ein lineares statistisches Verfahren implementiert. Externe Modelle wie z. B. RCG, LASAT, EURAD oder IMMIS net können über definierte Schnittstellen angebunden werden. Werden interpolierte Messdaten und Modelldaten miteinander kombiniert, so stellt FLADIS die Option zur Verfügung, vor der Kopplung eine Datenassimilation für die Modelldaten durchzuführen, d. h., die Modelldaten gegen die Messdaten zu ziehen. Als Assimilationsverfahren wird in FLADIS die Optimale Interpolation eingesetzt (Abschnitt ). Im vorliegenden Projekt wird die gewichtete Kopplung interpolierter Messwerte mit RCG- Modelldaten, die zuvor einer Datenassimilation unterzogen wurden, eingesetzt (Abschnitt 5.3.3). Abbildung 5-3: Flussdiagramm des Programmsystems FLADIS 62 Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg 2010 LUBW

63 Um das für die gegebene Datengrundlage am Besten geeignete Interpolationsverfahren ermitteln zu können, ist in FLADIS ein Kreuzvalidierungsverfahren entsprechend der VDI-Richtlinie 4280 Blatt 5 implementiert (Abschnitt ). Zur Berechnung der flächenhaften Vorbelastung in einem Prognosejahr, für das nur Modell- und keine Messdaten vorliegen, bietet FLADIS die Delta-Methode (Stern 2006a, Abschnitt ) an, die auf Basis von Ausbreitungsrechnungen für ein Basis- und das Prognosejahr eine Abschätzung der im Prognosejahr an den Stationen des Messnetzes zu erwartenden Messwerte vornimmt. Die mit Hilfe der Delta-Methode prognostizierten Messdaten werden dann gemäß Abschnitt mit den Modellergebnissen der Ausbreitungsrechnung für das Prognosejahr gekoppelt. Da FLADIS die flächenhafte Vorbelastung in der zeitlichen Auflösung der Eingangsdaten interpoliert, im Rahmen dieses Projekts also in stündlicher Auflösung, kann FLADIS während der Vorbelastungsrechnung alle in der EU-Richtlinie 2008/50/EG aufgeführten Kenngrößen wie Stundenmittel, Tagesmittel, Jahresmittel und Überschreitungshäufigkeiten sowie deren Unsicherheiten ebenso wie Perzentilwerte ermitteln Kopplung von Mess- und Modelldaten Die Kopplung E Kopp von Interpolationsergebnissen E I und Modellergebnissen E M erfolgt für jeden betrachteten Zeitschritt über eine lineare Wichtungsfunktion: E Kopp = (1 - a) E I + a E M Zur Bestimmung des Wichtungsfaktors a wird in FLADIS der Korrelationskoeffizient zwischen den gemessenen Konzentrationen und den Modellergebnissen an den Messstationsorten verwendet. Der Korrelationskoeffizient sagt jedoch allein noch nichts darüber aus, ob der Zusammenhang zwischen den Modellergebnissen und den Messungen signifikant ist. Daher wird zusätzlich als Signifikanztest ein Student-Test durchgeführt. Nur wenn dieser Test eine Signifikanz zeigt, wird der berechnete Korrelationskoeffizient als Wichtungsfaktor benutzt. Die Korrelation ist als signifikant definiert, wenn beim Signifikanztest eine Irrtumswahrscheinlichkeit von 5 % unterschritten wird Interpolationsverfahren Als Interpolationsverfahren für die räumliche Verteilung der Messwerte bietet FLADIS verschiedene Optionen an, u. a. Shepard-Verfahren, Hardy-Verfahren, lineare Interpolation nach Triangulierung und Optimale Interpolation. Bei den Shepard-Verfahren, auch als IDW (Inverse Distance Weighting)-Verfahren bezeichnet, ergibt sich der Wert an einem beliebigen Ort im Interpolationsgebiet als Summe der Messwerte im Gebiet, die jeweils mit einer Wichtungsfunktion multipliziert werden. Die Wichtungsfunktionen sind so konstruiert, dass der Einfluss eines Messwertes auf einen Interpolationspunkt mit zunehmender Entfernung abnimmt. Es werden globale und lokale Ansätze unterschieden. Im globalen Fall wirkt eine Wichtungsfunktion im gesamten Modellgebiet, im lokalen Fall nur im vorgegebenen Radius. LUBW Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg

64 Die Hardy sche Multiquadrikenmethode gehört zu den radialen Basisfunktionsmethoden, die auf sogenannten radialen Funktionen beruhen, die vom Abstand zwischen Interpolationspunkt und Messpunkt abhängig sind. Bei der Interpolation nach Triangulierung wird zunächst für das Interpolationsgebiet eine Delaunay-Triangulierung der Messpunkte durchgeführt, die auf Voronoi-Diagrammen basiert, und anschließend werden die Messwerte auf den so entstandenen Dreiecksflächen linear interpoliert. Die Optimale Interpolation (OI) schließlich ist kein Interpolationsverfahren im eigentlichen Sinne, d. h., sie zielt nicht auf die Wiedergabe stützstellentreuer Werte, sondern auf die Beschreibung der mittleren Feldstrukturen der darzustellenden Größe in der Skala des Interpolationsrasters. Die Wiedergabe stützstellentreuer Werte ist gegebenenfalls möglich, jedoch im Allgemeinen weder zu erwarten noch vom Verfahren zu gewährleisten. Die OI kommt aus dem Bereich der Geostatistik und wurde von Gandin (1965) in die Meteorologie eingeführt, um Beobachtungswerte in Modellrechnungen einfließen zu lassen, sie liefert daher nur in Kombination mit einem Modellhintergrund sinnvolle Ergebnisse. Die OI zieht gewissermaßen die Modellergebnisse gegen die Messwerte und wird daher häufig auch zur Datenassimilation verwendet, so z. B. auch in FLADIS (Abschnitt ). Die Optimale Interpolation beruht auf der Theorie der Prognose stochastischer Prozesse und erlaubt es, die räumlichen Beziehungen der Messwerte untereinander zu quantifizieren. Gleichzeitig kann ein möglicher Beobachtungsfehler an den Stationen berücksichtigt werden. Während bei einer Kombination von Interpolations- und Modellergebnissen, wie in der oben beschriebenen Wichtungsfunktion (Abschnitt ), die Wichtung einheitlich für das gesamte Feld durchgeführt wird, korrigiert die OI die Modellergebnisse räumlich differenziert in Abhängigkeit von Struktur und Einflussbereich der Messdaten. Die räumliche Interpolation findet bei der in FLADIS implementierten OI auf der Grundlage eines empirisch geschätzten Kovarianzmodells statt. Für die Bestimmung der empirischen Kovarianzwerte stehen die klassische Momentenmethode und eine gegenüber Ausreißern und Abweichungen von der Normalverteilung robustere Schätzung nach Cressie (1993) zur Verfügung. Die die Schätzwerte approximierende Kovarianzfunktion kann exponentiell, Gauß'schen oder sphärischen Typs sein Datenassimilation der Modellergebnisse Um bei der Kombination von Modell und Messung gemäß Abschnitt einen möglichst hohen Anteil der Modellergebnisse und damit der in die Modellierung eingeflossenen Informationen (Orographie, Emissionsstruktur etc.) zu erhalten, bietet sich eine Kalibrierung der Modellergebnisse mit den Messdaten an, um gegebenenfalls auftretende Differenzen zwischen Messungen und Modell zu reduzieren. Die Frage der Kalibrierung von Modelldaten mit Messdaten ist ein klassisches Einsatzgebiet der Datenassimilation, die hierfür z. B. in der Meteorologie routinemäßig eingesetzt wird. Die in FLADIS implementierte und in Abschnitt beschriebene OI gehört zu den Assimilationsverfahren, die zu diesem Zweck verwendet werden. Dabei werden im ersten Schritt die Modelldaten durch einen OI-Lauf an die Messdaten herangezogen. Die auf diese Weise kalibrierten Modellergebnisse dienen dann als Modellfeld für die eigentliche Interpolation mit Modellhintergrund zur flächenhaften Darstellung der Messwerte in FLADIS. Zur anschließenden Interpolation kann wiederum unter 64 Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg 2010 LUBW

65 allen in FLADIS implementierten Verfahren frei gewählt werden, jedoch mit einer Einschränkung: Eine Mehrfachanwendung der OI, d. h. ein oder mehrere Assimilationsschritte und ein Interpolationsschritt, ist grundsätzlich möglich und eine iterative Datenassimilation in der Meteorologie auch durchaus üblich. Sie kann jedoch für bodennahe Immissionsfelder, die im Allgemeinen weniger glatt sind als meteorologische Felder, problematisch werden, wenn keine eindeutige Kovarianzkurve mehr bestimmt werden kann. Es wird daher empfohlen, nur einen Assimilationsschritt mit der OI durchzuführen und für die folgende Interpolation eines der anderen Interpolationsverfahren, gekoppelt mit dem Ergebnisfeld der Datenassimilation als Modellhintergrund, zu wählen Kreuzvalidierung Mit Hilfe des statistischen Verfahrens der Kreuzvalidierung ermöglicht FLADIS zum einen Aussagen über die Güte der berechneten flächenhaften Darstellung in Abhängigkeit vom angewendeten Berechnungsverfahren. Zum andern liefert es Angaben zum Einfluss einzelner Stationen auf die flächenhafte Darstellung und unterstützt so die Optimierung des in die Berechnung eingeflossenen Messnetzes. In FLADIS ist das leave-one-out -Verfahren zur Kreuzvalidierung implementiert. Die angewendete Methodik entspricht der VDI Richtlinie 4280 Blatt 5 Ermittlung der Unsicherheit räumlicher Beurteilungen der Luftqualität (KRdL, 2009). Das leave-one-out -Verfahren beruht darauf, dass für jeden betrachteten Zeitschritt reihum jede Station aus dem Datensatz ausgeschlossen und der Wert an ihrer Stelle durch das jeweilige Interpolationsverfahren bestimmt wird. Aus der Differenz zwischen dem Wert, den das Modell an der Stelle der ausgelassenen Station im Mittel über alle betrachteten Zeitschritte errechnet, und dem entsprechend gemittelten Messwert der ausgelassenen Station wird die relative Abweichung an der Station berechnet. Je größer die relative Abweichung an einem Stationsort, desto größer ist der Einfluss der Station auf die flächenhafte Darstellung. Abschließend wird über alle Stationen die Wurzel des mittleren quadratischen Fehlers (RMSQ, root mean square error) sowie die mittlere relative Abweichung (MRA) ermittelt. Je kleiner diese beiden Werte sind, desto höher ist (im Vergleich mit den Kreuzvalidierungsergebnissen für andere Interpolationsverfahren) die Güte der berechneten flächenhaften Darstellung einzuordnen Prognoserechnungen Die in FLADIS implementierte Delta-Methode nach Stern (2006a) dient dazu, Messreihen eines Bezugsjahrs mit Hilfe von Modellprognoserechnungen so zu modifizieren, dass sie eine Beschreibung und flächenhafte Darstellung der zukünftigen Immissionssituation in einem Modellgebiet erlauben. Dazu werden im ersten Schritt die für das Prognosejahr zu erwartenden Messwerte für jeden Einzelwert der zugrunde liegenden Basismessreihe mit der Delta-Methode bestimmt. Die so prognostizierten Messwerte werden im zweiten Schritt wie eine herkömmliche Messreihe ohne oder mit Modellhintergrund des Prognosejahres in die Fläche interpoliert. Die Abschätzung zukünftiger Messwerte an Stationsorten durch Modellprognosen beruht auf der Überlegung, dass eine direkte Übertragung der Prognoserechnungen auf diskrete Orte zwar schwierig ist, weil die berechneten zeitlichen und räumlichen Konzentrationsverteilungen nicht immer mit gemessenen Werten übereinstimmen, dass aber davon auszugehen ist, dass die wesentlichen ablaufenden physikalischen und chemischen Prozesse vom Modell hinreichend genau erfasst werden und daher die berechnete Immissionsänderung, die sich zwischen den Modellrechnungen für ein Be- LUBW Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg

66 zugsjahr und ein Prognosejahr ergibt, zur Prognose der mittleren Änderung der Messwerte an den Stationsorten und darauf aufbauend zur Bewertung von Maßnahmen verwendet werden kann. Dazu wird zunächst aus den Stundenwerten der Konzentrationen des Basislaufs eine klassifizierte Häufigkeitsverteilung gebildet. Anschließend wird jeder Klasse des Basislaufs eine klassenspezifische mittlere Änderung zugeordnet, die sich berechnet als Mittelwert aller Änderungen, die die dieser Klasse zugeordneten Stundenwerte des Basislaufs in der Prognoserechnung erfahren. Auf diese Weise wird der Zeit- und Ortsbezug der einzelnen Stundenwerte aufgegeben. Die zu erwartenden Messwerte können nun abgeschätzt werden, indem zu jedem einzelnem Messwert des Bezugsjahrs die berechnete klassenspezifische Änderung für diesen Wert addiert wird. Beobachtete Konzentrationen, die höher als der höchste berechnete Wert sind, werden nur um die der höchsten Klasse zugeordneten Änderung modifiziert. Die prognostizierte Zeitreihe behält damit die zeitliche Struktur der Basismessreihe, das Konzentrationsniveau jeder einzelnen Messung ist aber um den Betrag verändert, der durch die Prognoserechnung vorgegeben wird. Bei der Interpretation der Prognoseergebnisse ist zu berücksichtigen, dass insbesondere die prognostizierten Messwerte nur generalisierte Aussagen erlauben, da durch die Bildung der klassifizierten Häufigkeitsverteilung und durch die Zuordnung der klassenspezifischen mittleren Änderungen der Zeit- und Ortsbezug der Einzelwerte aufgegeben wird und so auch nicht wieder herzustellen ist Aufbereitung der Messdaten Die in Abschnitt beschriebenen Schadstoff-Messdaten für NO 2, Ozon und PM10 wurden in das FLADIS-Format konvertiert. Dabei wurden entsprechend UBA (2012b) ggf. auftretende Werte unterhalb der negativen Nachweisgrenze auf Fehlwert gesetzt und im weiteren nicht verwendet. In Abstimmung mit der LUBW wurden folgende Nachweisgrenzen verwendet: NO 2 : 2.5 µg/m³ Ozon: 2 µg/m³ PM10: 1 µg/m³ Bei der Umwandlung der PM10-Halbstundenwerte in Stundenwerte wurde ebenfalls entsprechend UBA (2012b) ein Stundenmittelwert genau dann aus zwei Halbstundenwerten gebildet, wenn beide Halbstundenwerte vorhanden waren, andernfalls wurde der Stundenwert als Fehlwert behandelt. Bei der Konvertierung der Daten wurde die Zeitzone berücksichtigt. Die RCG- und FLADIS-Rechnungen wurden in MEZ (ohne Berücksichtigung der Sommerzeit) durchgeführt, dementsprechend wurden die Daten der französischen und der bundesdeutschen Messstationen um Baden-Württemberg herum, die in der AirBase-Datenbank in UTC vorliegen, in MEZ umgesetzt Durchführung der FLADIS-Berechnungen Die landesweite Vorbelastung in Baden-Württemberg wurde mit FLADIS für die Schadstoffe NO 2, Ozon und PM10 zunächst für den Basisfall mit Bezugsjahr 2010 in 500 m Auflösung ermittelt. Dabei wurden die in Abschnitt beschriebenen Schadstoff- Messdaten interpoliert und mit den Ergebnissen der RCG-Ausbreitungsrechnungen aus 66 Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg 2010 LUBW

67 Abschnitt 5.2 gemäß Abschnitt gekoppelt. Die RCG-Ergebnisse wurden vor der Kopplung einer Datenassimilation unterzogen, wie sie in Abschnitt beschrieben ist. Die für die Datenassimilation in FLADIS eingesetzte OI wurde mit der klassischen Momentenmethode zu Bestimmung der empirischen Kovarianzwerte und einer sphärischen Kovarianzfunktion zur Approximation der empirischen Kovarianzwerte (Abschnitt ) angewendet. Zudem wurde in FLADIS eine Transformation der im geographischen Koordinatensystem verorteten RCG-Ergebnisse auf Gauß-Krüger- Koordinaten sowie eine Umrechnung auf in Gauß-Krüger-Koordinaten quadratische Zellen in 500 m Auflösung vorgenommen. Somit liegen die FLADIS-Ergebnisse in Gauß-Krüger-Koordinaten vor. Um das für die vorliegende Datenbasis am besten geeignete Interpolationsverfahren zu bestimmen, wurden die Rechnungen im Basisfall für die drei betrachteten Schadstoffe jeweils mit den in Abschnitt beschriebenen Interpolationsverfahren durchgeführt und mit Hilfe der Kreuzvalidierung nach Abschnitt bewertet. Das Shepard- Verfahren wurde dabei in einer globalen und einer lokalen Variante eingesetzt. Im lokalen Fall wurde ein Radius von 130 km für die Wichtungsfunktion vorgegeben, um die Fläche Baden-Württembergs mit den vorhandenen Stationen lückenlos abdecken zu können. Weiterhin wurde beim Shepard-Verfahren der Exponent der Wichtungsfunktion sowohl für den globalen als auch für den lokalen Ansatz zwischen 2 und 4 variiert. Die Auswahl des Interpolationsverfahrens wird in Abschnitt näher erläutert. Die Darstellung der zukünftigen landesweiten Vorbelastung im Jahr 2020 wurde mit Hilfe der Delta-Methode (Abschnitt ) auf Basis der RCG-Prognoserechnungen (Abschnitt 5.2.5) für 2020, des RCG-Basislaufs für 2010 und der Schadstoff-Messdaten aus Abschnitt berechnet, wobei das im Basisfall als am besten geeignete Interpolationsverfahren verwendet wurde Auswahl des Interpolationsverfahrens Im Folgenden wird der Einfluss des Interpolationsverfahrens auf die flächenhafte Darstellung der Immissionssituation in Baden-Württemberg diskutiert und bewertet, um die Eigenschaften der verschiedenen Ansätze zu verdeutlichen und die Wahl des für die Erstellung der landesweiten Vorbelastung (Kapitel 6) verwendeten Verfahrens zu begründen. Basis der Bewertung der Interpolationsverfahren sind die Kenngrößen der Kreuzvalidierung, RMSQ (root mean square error) und MRA (mittlere relative Abweichung), entsprechend Abschnitt In Tabelle 5-2 bis Tabelle 5-4 sind die genannten Kenngrößen der verschiedenen Verfahren zusammen mit dem Modellanteil, der sich aus dem Wichtungsfaktor a gemäß Abschnitt ergibt, für die betrachteten Schadstoffe NO 2, Ozon und PM10 aufgeführt. Der Modellanteil, d. h. der Anteil, der aus den assimilierten RCG-Modellergebnissen in das Gesamtergebnis einfließt, ist mit rund 75 % (NO 2, PM10) bzw. rund 80 % (Ozon) relativ hoch. Der Modellanteil ist unabhängig vom Interpolationsverfahren, da er sich aus dem Korrelationskoeffizienten zwischen den gemessenen Konzentrationen und den (assimilierten) RCG-Modellergebnissen an den Messstationsorten bestimmt (siehe Abschnitt ). Der hohe Modellanteil ist wesentlich in der Datenassimilation begründet, der die RCG-Modellergebnisse vor der Kopplung mit den interpolierten Messwerten unterzogen werden. Beispielhaft zeigt Tabelle 5-2 für NO 2 und das Hardy-Verfahren, dass der Modellanteil deutlich niedriger (bei rund 27 %) liegt, wenn die interpolierten LUBW Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg

68 Messwerte mit dem RCG-Modellergebnis ohne Datenassimilation (DA) gekoppelt werden. Eine Auswertung der in Tabelle 5-2 bis Tabelle 5-4 angegebenen Kennwerte der Kreuzvalidierung zeigt, dass jeder zusätzliche Berechnungsschritt gegenüber der reinen Interpolation die Kennwerte und damit die Güte der berechneten flächenhaften Darstellung verbessert. Eine Kopplung mit den RCG-Modellergebnissen ohne Datenassimilation verringert RMSQ und MRA gegenüber den entsprechenden Werten der reinen Interpolation, und eine Datenassimilation der RCG-Modellergebnisse vor der Kopplung mit den interpolierten Messwerten bewirkt eine weitere Verringerung. Das Interpolationsverfahren selbst ist im vorliegenden Fall bei allen drei Schadstoffen zumindest bei Kopplung mit den assimilierten RCG-Modellergebnissen von untergeordneter Bedeutung, weil der Modellanteil hoch ist. Daher variieren die RMSQ- und MRA-Werte der einzelnen Interpolationsverfahren kaum. Unter den ersten drei Verfahren mit den kleinsten RMSQ- und MRA-Werten sind für alle drei Schadstoffe das Hardy-Verfahren und das globale Shepard-Verfahren mit Exponent 2 zu sehen. Als drittes Verfahren kommt für NO 2 und Ozon das lokale Shepard-Verfahren mit Exponent 2 und Radius 130 km hinzu, für PM10 die Triangulierung. Tabelle 5-2: Modellanteil und Kenngrößen der Kreuzvalidierung für NO 2 Interpolationsverfahren Modellanteil [%] RMSQ [µg/m³] MRA [%] Kopplung Messung-Modell nach DA Hardy Shepard global, Exponent = Shepard lokal, Exponent = 2, Radius = 130 km Shepard global, Exponent = Shepard lokal, Exponent = 4, Radius = 130 km Triangulierung reine Interpolation Hardy ohne Modell Kopplung Messung-Modell ohne DA Hardy Tabelle 5-3: Modellanteil und Kenngrößen der Kreuzvalidierung für Ozon Interpolationsverfahren Modellanteil [%] RMSQ [µg/m³] MRA [%] Kopplung Messung-Modell nach DA Hardy Shepard global, Exponent = Shepard lokal, Exponent = 2, Radius = 130 km Shepard global, Exponent = Shepard lokal, Exponent = 4, Radius = 130 km Triangulierung reine Interpolation Hardy ohne Modell Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg 2010 LUBW

69 Tabelle 5-4: Modellanteil und Kenngrößen der Kreuzvalidierung für PM10 Interpolationsverfahren Modellanteil [%] RMSQ [µg/m³] MRA [%] Kopplung Messung-Modell nach DA Hardy Shepard global, Exponent = Shepard lokal, Exponent = 2, Radius = 130 km Shepard global, Exponent = Shepard lokal, Exponent = 4, Radius = 130 km Triangulierung reine Interpolation Hardy ohne Modell In Abbildung 5-4 sind für NO 2 das reine RCG-Modellergebnis, das RCG-Modellergebnis nach Datenassimilation sowie als Beispiel das Ergebnis einer reinen Interpolation, hier mit dem Hardy-Verfahren, dargestellt. Bei den Abbildungen dieses Abschnitts wurden die Klasseneinteilungen entsprechend dem in Kapitel 6 beschriebenen Vorgehen für die Ergebnisdarstellung vorgenommen. Da hier teilweise andere Wertebereiche auftreten, unterscheiden sich die Klassengrenzen teilweise von denen in Kapitel 6. Um innerhalb dieses Kapitels eine Vergleichbarkeit zu ermöglichen, wurden hier die Ergebnisse aus Kapitel 6 jeweils nochmals in den Klasseneinteilungen der erweiterten Wertebereiche dieses Kapitels mit dargestellt. Sowohl die reinen RCG-Ergebnisse als auch die interpolierten Messwerte weisen erhöhte Werte entlang des Rheins und für die Gebiete um Mannheim, Karlsruhe, Heidelberg, Heilbronn und den Raum Stuttgart sowie Ulm auf. Auffällig ist im Vergleich die deutlich weitere Verteilung höherer Konzentrationswerte bei den interpolierten Messwerten und im Gegensatz dazu das deutlich großflächigere Auftreten von Konzentrationswerten < 10 µg/m³ bei den reinen RCG-Modellergebnissen. Die Emissionsstruktur, die den RCG-Modellergebnissen zu Grunde liegt, erklärt die großflächige Verteilung höherer Konzentrationswerte bei den interpolierten Messwerten demnach nicht. Grund für die höheren Konzentrationswerte bei den interpolierten Messwerten ist, dass für die Interpolation im Wesentlichen städtische Hintergrundmessstationen verwendet wurden, deren Repräsentativitätsbereich kleiner ist, als durch die Skala des Abstands der Stationen untereinander vorgegeben ist. Ein hoher Einfluss der RCG-Modellergebnisse auf das Gesamtergebnis ist also wünschenswert. Dies wird, wie in Tabelle 5-2 gezeigt, durch die Datenassimilation der RCG-Ergebnisse erreicht. Die assimilierten RCG-Modellergebnisse sind ebenfalls in Abbildung 5-4 dargestellt. Die Datenassimilation zieht die RCG-Modellergebnisse im Bereich der Stationen gegen die Messwerte (in Abbildung 5-4 beispielsweise im Bereich der Station Villingen-Schwenningen; zur Lage der Station siehe Abbildung 4-8), behält aber die grundlegende Struktur der RCG-Modellergebnisse bei. Abbildung 5-5 zeigt für NO 2 das Ergebnis der Kopplung der interpolierten Messwerte mit dem assimilierten RCG-Modellergebnis für drei der vier in Tabelle 5-2 aufgeführten Interpolationsverfahren, die die besten Kennwerte der Kreuzvalidierung aufweisen. Wie bereits beschrieben, ist der Einfluss des Interpolationsverfahrens auf das Gesamtergebnis aufgrund des hohen Modellanteils gering. Die Struktur der RCG- Modellergebnisse bleibt weiterhin erhalten, es findet gegenüber dem assimilierten RCG- Modellfeld in Abbildung 5-4 eine leichte Anhebung des Konzentrationsniveaus statt. Auf Basis der vorgestellten Ergebnisse bieten sich für die Erstellung der landesweiten Vorbelastung (Abschnitt 6) in erster Linie die beiden Verfahren an, die gemäß Tabelle 5-2 bis Tabelle 5-4 für alle drei Schadstoffe zu den ersten drei Verfahren mit den kleins- LUBW Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg

70 ten RMSQ- und MRA-Werten gehören, das Hardy-Verfahren und das globale Shepard- Verfahren mit Exponent 2. Da das Shepard-Verfahren, wie auch in Abbildung 5-5 zu sehen ist, im Vergleich mit dem Hardy-Verfahren tendenziell dazu neigt, Extremwerte etwas zu glätten, wird im weiteren Verlauf das Hardy-Verfahren als Interpolationsverfahren eingesetzt. Abbildung 5-5, oben links, zeigt demnach das Gesamtergebnis, das in Kapitel 6 die landesweite Vorbelastung in Baden-Württemberg für das Bezugsjahr 2010 darstellt. 70 Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg 2010 LUBW

71 Abbildung 5-4: Mittlere NO 2 -Belastung 2010: RCG-Modellergebnis, RCG- Modellergebnis nach Datenassimilation und Ergebnis der reinen Interpolation der Messwerte mit dem Hardy-Verfahren LUBW Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg

72 Abbildung 5-5: Mittlere NO 2 -Belastung 2010: Ergebnis der Kopplung der interpolierten Messwerte mit dem RCG-Modellergebnis nach Datenassimilation (DA). Vergleich der Interpolationsverfahren Hardy, Shepard global mit Exponent 2 sowie Triangulierung 72 Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg 2010 LUBW

73 In Abbildung 5-6 sind für NO 2 die RCG-Modellergebnisse ohne und mit Datenassimilation sowie die Ergebnisse der Kopplung der vier durch die Kreuzvalidierung am besten bewerteten Interpolationsverfahren mit den assimilierten RCG-Modellergebnissen an den Messorten gegen die Messwerte aufgetragen. Dabei wurden alle in Tabelle 4-7 aufgeführten Stationsorte verwendet mit Ausnahme der Station Baden-Baden (DEBW076, Abbildung 4-8). Hier liegen nur rund 27 % der stündlichen Messwerte für das Bezugsjahr 2010 vor, so dass ein Vergleich mit dem Jahresmittelwert der Modellergebnisse bzw. des Gesamtergebnisses nicht sinnvoll ist. Weiterhin ist in Abbildung 5-6 das Ergebnis der linearen Regression angegeben und das Datenqualitätsziel der 39. BImSchV für Modellergebnisse (Unsicherheit von maximal 30 % für den NO 2 - Jahresmittelwert) eingezeichnet. Demnach weisen bereits die reinen RCG-Modellergebnisse für NO 2 an den Messorten ein Bestimmtheitsmaß von knapp 77 % auf. Das 30 %-Datenqualitätsziel wird allerdings nicht an allen Stationen erreicht. Durch Datenassimilation steigt das Bestimmtheitsmaß auf 91 %, das 30 %-Datenqualitätsziel wird an allen Stationen eingehalten. Kopplung der assimilierten RCG-Modellergebnisse mit den interpolierten Messwerten erhöht das Bestimmtheitsmaß auf rund 96 %, das 30 %-Datenqualitätsziel wird auch bei dieser Vorgehensweise an allen Stationen eingehalten. Der Einfluss des Interpolationsverfahrens auf das Bestimmtheitsmaß spiegelt sich aufgrund des hohen Modellanteils erst in der dritten Nachkommastelle wieder. LUBW Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg

74 NO 2 NO 2 NO 2 NO 2 NO 2 NO 2 Abbildung 5-6: Regression Modell- bzw. Gesamtergebnis an den Messorten gegen Messwerte für NO 2 74 Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg 2010 LUBW

75 In Abbildung 5-7 sind für Ozon das reine RCG-Modellergebnis, das Ergebnis einer reinen Interpolation mit dem Hardy-Verfahren sowie das Ergebnis der Kopplung der mit dem Hardy-Verfahren interpolierten Messwerte mit dem RCG-Modellergebnis nach Datenassimilation dargestellt. Letzteres entspricht dem Gesamtergebnis, das in Kapitel 6 die landesweite Vorbelastung in Baden-Württemberg für das Bezugsjahr 2010 darstellt. Reines RCG-Modellergebnis, Ergebnis der reinen Interpolation und Ergebnis der Kopplung verhalten sich ähnlich zueinander wie die zuvor diskutierten NO 2 -Ergebnisfelder, nur mit umgekehrten Vorzeichen. Hier gibt es eine Struktur mit niedrigeren Konzentrationswerten vor allem in dem Gürtel über Karlsruhe, Heidelberg, Heilbronn und den Raum Stuttgart bis nach Ulm, der für die interpolierten Messwerte deutlich ausgeprägter ist als für die reinen RCG-Modellergebnisse. Dafür treten bei den reinen RCG- Modellergebnissen deutlich großflächiger Konzentrationswerte > 60 µg/m³ auf. Analog zu den NO 2 -Ergebnissen lässt sich die Differenz im Konzentrationsniveau zwischen reinen RCG-Modellergebnissen und Interpolationsergebnis vor allem dadurch erklären, dass für die Interpolation im Wesentlichen städtische Hintergrundmessstationen verwendet wurden, deren Repräsentativitätsbereich kleiner ist als durch die Skala des Abstands der Stationen untereinander vorgegeben ist. Dies zeigt die Problematik einer Interpolation, die ausschließlich auf Messungen beruht. Zudem gibt es bei Ozon größere Abweichungen zwischen dem reinen RCG-Modellergebnis am Stationsort und dem entsprechendem Messwert, so zu sehen z. B. an den Stationen Plochingen, Freudenstadt und Villingen-Schwenningen (Abbildung 4-8), wo deutlich niedrigere Ozon- Werte gemessen als modelliert werden. In solchen Gebieten kann selbst eine Gitterweite von 500 m noch zu groß sein, um Messungen zu reproduzieren, die durch den Titrationseffekt (Ozonabbau durch frisch emittiertes NO) geprägt sind. Durch Datenassimilation und Kopplung wird das Ozon-Konzentrationsniveau gegenüber den reinen RCG- Modellergebnissen abgesenkt und im Bereich der Messstationen gegen die Messwerte gezogen, so z. B. im Bereich der genannten Stationen Plochingen, Freudenstadt und Villingen-Schwenningen (Abbildung 4-8). Die grundsätzliche kleinräumige Struktur der RCG-Modellergebnisse bleibt im Gesamtergebnis erhalten. In Abbildung 5-8 sind für PM10 das reine RCG-Modellergebnis, das Ergebnis einer reinen Interpolation mit dem Hardy-Verfahren sowie das Ergebnis der Kopplung der mit dem Hardy-Verfahren interpolierten Messwerte mit dem RCG-Modellergebnis nach Datenassimilation dargestellt. Letzteres entspricht dem Ergebnis, das in Kapitel 6 die landesweite Vorbelastung in Baden-Württemberg für das Bezugsjahr 2010 darstellt. Auch hier verhalten sich reines RCG-Modellergebnis, Ergebnis der reinen Interpolation und Ergebnis der Kopplung zueinander wie die zuvor diskutierten NO 2 -Ergebnisfelder. Die reinen RCG-Modellergebnisse zeigen ein insgesamt niedrigeres PM10-Konzentrationsniveau als das Interpolationsergebnis, wobei lokal einzelne in geringer Höhe emittierende PM10-Quellen zu einzelnen Spitzen in der mit RCG berechneten Konzentrationsverteilung führen (s. auch Kapitel 6). Durch Datenassimilation und Kopplung wird das PM10-Konzentrationsniveau gegenüber den reinen RCG-Modellergebnissen angehoben und im Bereich der Messstationen gegen die Messwerte gezogen, so z. B. im Bereich der Stationen Freudenstadt und Schwäbische Alb (Abbildung 4-8). Die grundsätzliche kleinräumige Struktur der RCG-Modellergebnisse bleibt im Gesamtergebnis erhalten. LUBW Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg

76 Abbildung 5-7: Mittlere Ozon-Belastung 2010: RCG-Modellergebnis, Ergebnis der reinen Interpolation der Messwerte mit dem Hardy-Verfahren und Ergebnis der Kopplung der mit dem Hardy-Verfahren interpolierten Messwerte mit dem RCG-Modellergebnis nach Datenassimilation (DA) 76 Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg 2010 LUBW

77 Abbildung 5-8: Mittlere PM10-Belastung 2010: RCG-Modellergebnis, Ergebnis der reinen Interpolation der Messwerte mit dem Hardy-Verfahren und Ergebnis der Kopplung der mit dem Hardy-Verfahren interpolierten Messwerte mit dem RCG-Modellergebnis nach Datenassimilation (DA) LUBW Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg

78 Abbildung 5-9 zeigt die RCG-Modellergebnisse ohne und mit Datenassimilation sowie die Ergebnisse der Kopplung der mit dem Hardy-Verfahren interpolierten Messwerte mit den assimilierten RCG-Modellergebnissen an den Messorten, aufgetragen gegen die Messwerte, in der linken Spalte für Ozon und in der rechten Spalte für PM10. Analog zu NO 2 wurde die Station Baden-Baden (DEBW076, Abbildung 4-8) auch hier nicht berücksichtigt, da auch für Ozon und PM10 nur rund 27 % der stündlichen Messwerte für das Bezugsjahr 2010 vorhanden sind. Weiterhin ist in Abbildung 5-9 jeweils das Ergebnis der linearen Regression angegeben. Für PM10 ist nicht das Datenqualitätsziel der 39. BImSchV für PM10-Modellergebnisse mit maximal 50 % Unsicherheit angegeben, da dies bei einer aufwendigen Modellierung für Hintergrundstationen, wie sie hier vorliegt, i. d. R. immer erfüllt wird. Stattdessen ist das strengere NO 2 -Datenqualitätsziel von 30 % eingezeichnet. Für Ozon gibt die 39. BImSchV kein Datenqualitätsziel für modellierte Jahresmittelwerte vor. Die reinen RCG-Modellergebnisse an den Messorten weisen für Ozon ein Bestimmtheitsmaß von rund 65 %, für PM10 von 74 % auf. Dabei werden, wie schon anhand von Abbildung 5-7 und Abbildung 5-8 dargestellt, die Ozon-Messwerte vor allem über- und die PM10-Messwerte vor allem unterschätzt. Das verschärfte Datenqualitätsziel von 30 % wird von den reinen RCG-Modellergebnissen für PM10 an fast allen Stationsorten eingehalten. Durch Datenassimilation der RCG-Modellergebnisse steigt das Bestimmtheitsmaß sowohl für Ozon als auch für PM10 auf rund 94 %, das verschärfte Datenqualitätsziel wird von PM10 jetzt an allen Stationen eingehalten. Kopplung der assimilierten RCG-Modellergebnisse mit den interpolierten Messwerten erhöht das Bestimmtheitsmaß auf knapp 97 % für Ozon und auf knapp 98 % für PM10, das verschärfte Datenqualitätsziel wird von PM10 auch bei dieser Vorgehensweise an allen Stationsorten eingehalten. 78 Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg 2010 LUBW

79 O 3 PM10 O 3 PM10 O 3 PM10 Abbildung 5-9: Regression Modell- bzw. Gesamtergebnis an den Messorten gegen Messwerte für Ozon (links) bzw. PM10 (rechts) LUBW Flächendeckende Ermittlung der Immissions-Vorbelastung für Baden-Württemberg