Anforderungen an Copernicus-Dienste für die ... · Skala: lokal, urban, regional, kontinental...

Martin Lutz | 1. COPERNICUS Nutzer-Fachworkshop November 2016 1

Anforderungen an Copernicus-Dienste für die Luftreinhalteplanung aus Sicht einer

Großstadt

Martin Lutz Dr. Andreas Kerschbaumer

Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Umwelt

Anforderungen an die Luftreinhalteplanung

Fragestellungen & erforderliche Tools

Anwendungsmöglichkeiten für COPERNICUS/ MAC- II Produkte

Momentane Grenzen, Nutzerwünsche, Fazit


■ Wo und wie groß sind Luftqualitätsprobleme? Beurteilung der Belastung relativ zu

den Grenzwerten Größe des Überschreitungsgebiet, Trends

■ Herkunft der Belastung: räumlich, nach Quellsektoren, Höhe des Beitrags Quellanalysis

Skala: lokal, urban, regional, kontinental Quantitative Quellzuordnung

Quellsektoren: Verkehr, Industrie, Haushalte, …

■ Reichen bisherige Maßnahmen für Grenzwerteinhaltung? Wirkungsabschätzung bereits geplanter

Maßnahmen und Regelungen Inkl. Wirkungen nationaler und EU-weiter Maßnahmen

■ Wenn nein, welche zusätzliche Maßnahmen sind nötig? Werden Grenzwerte eingehalten? Wirkungsabschätzung zusätzlicher Maßnahmen

inkl. Grenzwerteinhaltung

Luftreinhaltepläne inhaltliche Vorgaben

Potentielle Anwendung für Copernicus Produkte, wie

großräumige Verteilung von Satellitenmessdaten

Simulationsmodelle


Jahresmittel NO2 2015 Grenzwert 40 µg/m³

Luftbelastung räumlich/zeitliche Struktur relevant für Modellierung Grenzwertüberschreitungen (nicht nur) in Deutschland ■ für Feinstaub (PM10)

Kenngröße: 36. höchster 24h-Mittelwert im Kalenderjahr = 90.4 Perzentil

■ und NO2 Kenngröße: Jahresmittelwert

■ meist städtische Bereiche betroffen ■ NO2: ausschließlich verkehrsnah

Belastung hoch z. T. Faktor 2 über Grenzwert Probleme in fast allen großen Städten

■ PM10: verkehrsnah & Hintergrund Rückgang der Belastung, Überschreitungen

nur noch vereinzelt Höchste Hintergrundbelastung in

Nordost-Deutschland wg. grenzüberschreitendem PM10-Transport

NO2: grobe zeitliche Auflösung, sehr hohe räumliche Differenzierung PM: höhere zeitliche Auflösung, hohe räumliche Differenzierung,

kleine Änderungen wichtig


Luftbelastung in Ballungsräumen räumliche Struktur

Beispiel Feinstaub (PM10)…

PM10 [µg/m³]

urban background

regionaler Hintergrund

hemispherischer/natürlicher Hintergrund

Stadtgebiet ländlicher Raum

101520

3025

3540

101520

3025

3540

Verkehr, lokale Quellen

Luftgüte-Messstellen

Beitrag urbaner Hintergrund

Beitrag hot spots

gesamter städtischer Beitrag relevant für lokale Maßnahmen-planung

Grenzwert

MAC-II Support durch großräumige Schadstoffsimulationen, u.a zur Ursachenanalyse


4x4 km2

Regionaler Hintergrund

mehrskalige Modellierung für LQ Beurteilung & Quellenzuordnung & Szenario-Analyse

~30x30 km2

Großräumiger Hintergrd

1x1 km2

Urbaner Hintergrund

Straßenschluchtskala

Luftreinhalteplanung in Städten Unterstützung durch MAC-II Modellanwendung

MAC-II Support durch großräumige Schadstoffsimulationen für Ursachenanalyse Langfristige Policy Scenarios Analyse von Schadstoffepisoden Routinemäßige Kurzfristvorhersagen


Ursachenanalyse durch Modellierung Untersuchung von PM10 Episoden

Beispiel: großräumige MAC-II Analysen


Ursachenanalyse durch Modellierung Import/Eigenanteile an der PM10 Belastung

Beispiel: Nullemissionen in Brandenburg

Ferntransport

lokal geprägt

Quelle: IVU, Reimer/Stern, 2012

Anteil der Quellen außerhalb Brandenburgs


Ursachenanalyse durch Modellierung Import/Eigenanteile an PM10 Belastung

Beispiel: MAC-II City Contribution Simulation für Berlin

Unterschätzung des Stadtanteils, weil urbane Skala (noch) nicht aufgelöst wird

Externer Beitrag

lokaler Beitrag durch Berlin

Messung 21/11, 24h Mittel: 30 µg/m³ Verkehr 20 µg/m³ urbaner HG 15 µg/m³ Stadtrand


2015

Trend scenario plus 60% weniger Emissionen aus Hausheizung & Nachrüstung mobiler Maschinen mit Rußfiltern

Überschreitung 24h-Grenzwert

>9 km Grenzwertüberschreitungen im Hauptstraßennetz mit mehr als 8500 betroffenen Anwohnern

Luftreinhalteplanung Berlin 2011-17 Simulation von Maßnahmenszenarien PM10


Modellsimulation Problem der Auflösung der urbanen Skala

Beispiel Großraum Berlin

16 x 14 km² 2 x 2 km²

8 x 7 km²

Quelle: PAREST Endbericht, Builtjes et. Al, 2010


Prognose der Wirkung verschiedener zusätzlicher Maßnahmenbündel zur Reduzierung der PM10-Belastung

in 2015 & 2020

-3%

-3%

-3%

-5%

-3%

-8%

-19%

-14%

-9%

-28%

-28%

-23%

0 5 10 15 20 25 30 35

2009

Trend 2015

traffic management & vehicle technology

traffic measures & ban of solid fuel for small combustion & off

road machinery with PF

Trend 2020

annual average PM10 [µg/m³]

Expected decrease of particle (PM 10) pollution* in Berlin

regional BG urban increment local increment

* averaged over 27 traffic hot spots, based on modelling

-3%

-3%

-3%

-5%

-3%

-8%

-19%

-14%

-9%

-28%

-28%

-23%

0 5 10 15 20 25 30 35

2009

Trend 2015

traffic management & vehicle technology

traffic measures & ban of solid fuel for small combustion & off

road machinery with PF

Trend 2020

annual average PM10 [µg/m³]

Expected decrease of particle (PM 10) pollution* in Berlin

regional BG urban increment local increment

* averaged over 27 traffic hot spots, based on modelling24h-limit value

PM10 [µg/m³]

urban background

regional background

hemispheric/natural background

Urban areas countryside

1015

20

3025

3540 Traffic, local sources

monitoring sites

urban increment

hot spotincrement

total urban contributionrelevant forAQ LV compliance

PM10 [µg/m³]

urban background

regional background

hemispheric/natural background

Urban areas countryside

1015

20

3025

3540 Traffic, local sources

monitoring sites

urban incrementurban increment

hot spotincrementhot spotincrement



Luftreinhalteplanung Berlin 2011-17 Simulation von Maßnahmenszenarien PM10

Mögliche Anwendung von

MAC-II Modellergebnissen


■ Nutzungsmöglichkeiten? Anwendung der MAC-II Modellergebnisse für Szenariensimulation zur Wirkung von Maßnahmen

Randwerte als Input für eigene Rechnungen in 1x1 km und Straßenschlucht Fokus Langfrist, EU-weit & regional Aktuelle EU-Minderungsszenarien routinemäßig & DE-weit/regional on

demand die Ursachenanalyse

Beispiel: PM10-Beitrag aus Quellen in PL oder der Region (in Episoden routinemäßig und langzeitlich on demand)

Relevanz i.R. eines Vertragsverletzungsverfahrens und VG Verfahrens Veröffentlichung routinemäßiger kurzfristiger Schadstoff-

prognosen für den Großraum Berlin/Brandenburg auf unserer Webseite Ozon Problem: Mangelnde räumliche Auflösung vor allem bei NO2 und PM

Fazit Nutzung Copernicus-Dienste und -Daten


■ Anforderungen, Forschungs- und Entwicklungsbedarf gibt es? Höhere Auflösung der urbanen Skala Verknüpfung mit Hotspot-Messdaten (für Analyse Ist-Zustand)

und höher aufgelösten Modellrechnungen (Nesting) oder statistischen Verfahren (für Prognose)

■ Hindernisse für operationelle Nutzung? Fehlender lokaler Beitrag und damit systematische

Unterschätzung ■ Anregungen?

Routinemäßiges Nesting für ausgewählte Ballungsräume Design von (nationalen/regionalen) Policy Scenarios on demand

Fazit Nutzung Copernicus-Dienste und -Daten

Martin Lutz | 1. COPERNICUS Nutzer-Fachworkshop November 2016 14 30. Mai 2012

Vielen Dank

für Ihre Aufmerksamkeit !

[email protected]

Der Berliner Luftreinhalteplan im Internet:

www.berlin.de/luftreinhalteplan

mailto:[email protected]

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