Modellierung mit COMLEAM –
Auswaschung und Regenwasserbelastung
Mirko Rohr
Ostschweizer Fachhochschule (OST)
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• Ziele der Modellierung
• Software COMLEAM
• Validierung des Modells
• Simulationen– Extrapolation auf Gesamtgebiete– Szenarien
• Fazit
Inhalte
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• Abstraktion von Messdaten – Extrapolation von Feld- und/oder Labordaten auf neue Standortbedingungen (Wetter, Gewässer, …)– Abschätzung der Umweltexposition und Vergleich mit Umweltqualitätszielen (Risikoabschätzung)– Ermittlung und Berücksichtigung sensitiver Parameter (Sensitivitätsanalyse)
• Datenlücken schließen– Vervollständigung von experimentellen Wasser- und Stoffflüssen (Gesamtfracht, …)– Abbildung von Punktmessungen in Verlaufsdaten (z.B. Fassade, Dach, Regenablauf)
• Ermittlung der Wirksamkeit von Maßnahmen – In Szenarien die Einflussstärke spezifischer Randbedingungen abschätzen (Gewässergröße, Wirkstoffe, …)
• Ziel der Umweltmodellierung ist nicht …– Physikalische Prozesse in Materialien exakt abzubilden und vorherzusagen– Reale Stoffflüsse in Umweltkompartimenten exakt widerzuspiegeln
Ziele der Umweltmodellierung
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• COMLEAM – COnstruction Material LEaching Model – Wasser- und Stoffflüsse von beregneten Bauteilen, Gebäuden,
Siedlungen sowie des Direkteintrags ins Gewässer bilanzieren• Über die Nutzungsphase (z.B. 15 Jahre)• Zur Klassierung von Produkten (z.B. Dachbahnen, Putze)
– Abfluss auf vertikalen Oberflächen als Schlagregen– Software-Entwicklung (Java), gratis verfügbar: www.comleam.com
• Benutzerfreundliche, erweiterbare Plattform – Stoffe, Materialien, Geometrien, Abflussbeiwerte definierbar– Wasserflüsse standortspezifisch (Niederschlag, Wind)– Automatische Parametrisierung von Emissionsfunktionen– In zahlreichen Projekten und Studienarbeiten eingesetzt
Software COMLEAM - Einführung
Zugang via Homepage
Systemgrenzen COMLEAM
http://www.comleam.com/
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• Festlegungen (Input-Grössen)– Gebäude
• Anzahl, Größe und Ausrichtung• Materialien mit Ablaufbeiwerten
– Wetterdaten von beliebigen Messstationen– Auswaschdaten aus Labor-/Feldversuchen– Stoffspezifische Ökotoxizität/Anforderungswerte
• Akut und chronisch– Größe des Oberflächengewässers
• Outputs (Auswahl)– Wasserfluss, Emission und Konzentration
• am Bauteil, Gebäude und im Gewässer– Auswaschdynamik auf stündlicher Basis– Beurteilung von Anzahl und Dauer der Überschreitungen von
Qualitätszielen – Automatische Erstellung der Resultate in PDF-Bericht
Software COMLEAM - Einführung
Konzentration im Gewässer, Beispiel
Bitumenbahn
Gebäude (sog. OECD-Haus)
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• Gebiete A und B im Modell abgebildet– Dach- und Fassadenmaterialien
• Ausrichtung, Größe, Flächenanteile• Fenster, Balkone, etc.
– An Regenkanal angeschlossene Flächen
• Wetterdaten in stündlicher Auflösung– Niederschlag, Windrichtung, -geschwindigkeit– Windmessungen 1 und 7 km von Gebieten entfernt
• Emissionsdaten aus Laborversuchen– Verwendete Produkte im Labor untersucht– Parametrisierung von Emissionsfunktionen durch
Modell (nicht-lineare Regression)
Software COMLEAM – Eingabedaten aus Labor- und Feldversuchen
Flächenanteile Gebiet A und B
A B
Windverteilung Gebiet A und B
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• Wasser- und Stofffrachten über den Zeitraum der Feldversuche– Vergleich analysierte Ereignisse mit Vorhersage durch COMLEAM– Ziel: Vorhersagegüte des Modells abschätzen
• Strategie der Modellierung: Vergleich gemessen vs. vorhergesagt – Fassaden
• Abfluss (Rinnen) an N- ,O- ,S- ,W-Fassaden• Emission an W-Fassade (Biozide)
– Regenkanal (daran angeschlossene Flächen)• Abflussbilanz• Emissionsbilanz Fassaden• Emissionsbilanz Dachbahnen (nicht gezeigt)
Validierung des Modellkonzepts – Vergleich Modellierung vs. Feldmessung
Flächen oberhalb der Rinnen
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• Fassadenabfluss: gemessen vs. simuliert– Hohe Übereinstimmung für beide Gebiete– Deutliche Abweichungen wegen Winddaten möglich– Kleiner / großer Fassadenablauf: höhere Abweichungen
• Emission an W-Fassade: gemessen vs. simuliert– Vorhergesagte Emission tendenziell höher als
gemessene • Simuliert vs. gemessen = 1.5
– Abweichungen durch Winddaten
• Fazit: Lokale Winddaten verbessern Vorhersage
Validierung des Modells – Fassaden
0
0,5
1
1,5
2
Ab
flu
ss [
L/m
2]
Gebiet A, alle Fassaden SimuliertGemessen
0
0,5
1
1,5
Spez
. Fra
cht
[mg/
m2
]
Gebiet A, Diuron aus Putz SimuliertGemessen
Fassadenabfluss
Emission Westfassade
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• Abflussbilanz (beide Gebiete)– Anteil Fassadenabfluss < 1 %, Dach und Plätze > 90 %,
• Vergleichbar mit Feldmessungen– Hohe Übereinstimmung zwischen Vorhersage und Feld
• Starkregenereignisse bedingen große Abweichung
• Emissionsbilanz Fassaden – Hohe Übereinstimmungen bei Frachtabschätzung– Gebiet A: Diffuses Versickern beeinflusst
möglicherweise Stofftransport in Regenkanal– Gebiet B: Direktere Entwässerungswege des
Fassadenabflusses in den Regenkanal verbessern Vorhersage
• Fazit: Hohe Vorhersagegüte für Gebietsmodellierung (Konzentration, Fracht)
Validierung des Modells – Regenkanal
0
20000
40000
60000
80000
100000
Ab
lau
f [L
]
Gebiet B Simuliert Gemessen
0
50
100
150
200
Emis
sio
n [
mg]
Gebiet B, Terbutryn Simuliert Gemessen
Abfluss von angeschlossenen Flächen in Regenkanal
Emission von angeschlossenen Fassaden in Regenkanal
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• Emission für Gesamtgebiet – alle Flächen betrachtet, nicht angeschlossene– Bilanzierung der Direkteinleitung, Versickerung und des
Stoffrückhalts im Gebiet
• Resultate Gebiet A – Fassaden: 1 % Direkteinleitung, 99 % Stoffrückhalt– Dach: 56 % Direkteinleitung, 44 % Versickerung
• Resultate Gebiet B – Fassaden: 34 % Direkteinleitung, 66 % Stoffrückhalt– Dach: 100 % Direkteinleitung
• Aufteilung Emissionen von Dach und Fassade – ist für alle Substanzen ähnlich anzunehmen
• Fazit: Maßnahmen bei der Versickerung wichtig– Anteil Direkteinleitung trotzdem gewässerrelevant– Abschätzung Versickerung mit Bodenmodell (z.B. PELMO,
PEARL, …) möglich
Simulationen – Extrapolation auf Gesamte Überbauungen
Diuron aus Putz
Terbutryn aus Farbe
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• Szenario: Übertragung der Umgebungssituation auf andere (fiktive) Bedingungen
– Anpassung der Eingangsdaten (Wetter, Gewässer etc.)– Ziel: Relevanz von Randbedingungen der Modellierung auf Risiko
• Gebiet A mit allen Gebäuden und Flächen simuliert– Material: Putz mit Diuron– 1 Jahr Simulationsdauer
• Veränderte Parameter– Standort (Wetter): Niederschlags- und Schlagregenverteilung
• Drei Standorte (Berlin, Hamburg, München)– Gewässergröße: Einfluss von Verdünnung auf Überschreitungen
des Anforderungswerts• Zwei Gewässergrößen (klein, mittel)
Simulationen – Szenarien
Kleines Gewässer, Beispiel
Mittleres Gewässer, Beispiel
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• Szenario– Standorte: Berlin, Hamburg und München (1 Jahr)– Fassadenorientierung: W, S, N, O
• Resultate– Standortunterschiede beim Schlagregen gering– Fassadenorientierung bestimmt Stoffemission
• Westfassade 40 - 50 % der Gesamtfracht• Südfassade 30 – 40 % der Gesamtfracht
• Fazit: Massnahmen an Fassade in Hauptwindrichtung besonders wirksam (Schutz, Wirkstoffausrüstung)
Simulationen – Szenarien: Schlagregen am Standort
Fassade Berlin
[%]
Hamburg
[%]
München
[%]
N 19 13 18
O 10 12 6
S 31 37 29
W 40 38 47
Windverteilung
Berlin Hamburg München
Expositionsabhängige Emission
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• Szenario– Standorte: Berlin, Hamburg und München (1 Jahr)– Gewässergröße: Klein (0,05 m3/s) und mittel (0,5 m3/s)– 100 % Direkteinleitung – Risiko Diuron: Abgleich mit Umweltqualitätsnorm (UQN)
• Zulässige Höchstkonzentration (ZHK) = 1,8 μg/L• Jahresdurchschnitt (JD) = 0,2 μg/L
• Resultate– Kleinere Gewässer stärker belastet als größere = viele UQN
Überschreitungen (höhere und mehr Konzentrationsspitzen)• Kleine Gewässer bereits durch geringen Abfluss belastet• Mittlere Gewässer mehr Verdünnungswirkung
– Hohe Konzentrationen durch 100 % Einleitung (worst case für Gewässer)
• Fazit: Kritische Belastungen vor allem in kleinen Gewässern vermeiden (Emission minimieren, Behandlung)
Simulationen – Szenarien: Gewässergröße
Kleines Gewässer, Diuron
Mittleres Gewässer, Diuron
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• Abfluss und Emission– Vertikale Oberflächen (Fassaden)
• Geringe Wassermengen, hohe Konzentrationen • Höchste Emissionen an West- und Südseite (75 %)
– Horizontale Flächen (Dächer, Plätze)• Hohe Wassermengen, geringere Konzentrationen
– Relevante Parameter für Stoffemissionen und Umweltrisiko• Standort hat geringen Einfluss• Kleine, urban geprägte Gewässer zeigen kritische Peak-Belastungen
• Modellierung mit COMLEAM– Ergänzt Erkenntnisse von aufwändigen und zeitlich begrenzten Feldversuchen – Durch stündliche Auflösung der Abflüsse können Peak-Belastungen besser vorausgesagt werden– Macht Laborresultate nutzbar zur Emissionsvorhersage
• Geeignet für Produktklassierung (Deklarierung Auswaschung) -> Vorgehen in CH1
– Szenarien lassen sich für Risikoabschätzungen und Maßnahmenplanung verwenden• Planer kann Gewässerbelastung vor Durchführung des Vorhabens abschätzen und minimieren
Zusammenfassung und Schlussfolgerungen
1 Klingler, Savi, Burkhardt, Rohr, Tietje: Entwicklung einer emissionsbasierten Bauproduktebewertung, Schweizer Bundesamt für Umwelt (BAFU), Amt für Hochbauten Zürich (AHB), 2020
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Danke für Ihre Aufmerksamkeit!
Berichte und Literatur zur Modellierung mit COMLEAM
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