Schwarzer Kohlenstoff (Black Carbon, BC) ist eine Feinstaubkomponente, die bei Verbrennungsprozessen in die Atmosphäre freigesetzt wird und negative Auswirkungen auf die Gesundheit und das Klima hat. Aktuelle Emissions- und Konzentrationsabschätzungen sind unsicher. Im Projekt wurden im ersten Schritt die Emissionsquellen von BC für die Modellierung verbessert. Im zweiten Schritt wurde die räumliche Konzentrationsverteilung von BC in Deutschland durch eine kombinierte Auswertung von Messdaten und Modellierungsergebnissen optimiert.
Zur besseren Beschreibung der Emissionsquellen der Kohlenstofffraktionen im Feinstaub (BC/EC und OC) sollen in diesem Vorhaben Ausbreitungsrechnungen und Messungen kombiniert werden. Das Vorhaben soll zunächst die methodischen Grundlagen für die Modellierung liefern. Ausgangspunkt für die Berechnungen sind hierbei die von Deutschland berichteten sektorspezifischen Jahresgesamtemissionen von BC für Deutschland, die im Forschungsvorhaben auf Basis aktueller wissenschaftlicher Erkenntnisse optimiert werden sollen. Es sollen erste Ergebnisse zur flächendeckenden Immissionsbelastung von BC geliefert werden. Aus dem Vergleich von Modellergebnissen und Messungen sollen zudem Rückschlüsse hinsichtlich einer optimierten räumlichen Verteilung der BC/EC- und OC-Emissionen aus dem Hausbrandsektor gezogen werden. Diese Optimierung wird zudem durch einen Vergleich von eigenen Messungen mit mikroskaligen Modellrechnungen untermauert.
Überschreitungen von Luftqualitätsgrenzwerten von Feinstaub (PM10) im Osten Deutschlands treten meist an Tagen mit kalten und stabilen Wetterlagen im Winter auf und sind oft verbunden mit dem Transport von belasteter Luft aus Polen und anderen osteuropäischen Ländern. Im Rahmen dieses Projekts wurde eine Studie zur Quellzuordnung durchgeführt, um den Beitrag des grenzüberschreitenden Transports aus unterschiedlichen Emissionsquellen an der erhöhten Feinstaubkonzentration im Osten Deutschlands zu bewerten. Die Studie wurde mit dem Chemie-Transportmodell LOTOS-EUROS uns der darin implementierten Labelling-Technik zur Quellzuordnung durchgeführt. Die Ergebnisse wurden mit den PM10-Beobachtungen der PM-Ost-Kampagne und den Ergebnissen der darin durchgeführten messbasierten Quellzuordnung verglichen. Um die Qualität des Modells im Hinblick auf die Simulation von Episoden mit hoher PM Konzentration im Winter zu verbessern, wurden in der ersten Phase des Projekts Verbesserungen der Hausbrand- Emissionen und deren zeitlicher Variabilität vorgenommen. Zusätzlich wurde eine Optimierung der vom meteorologischen Modell COSMO simulierten Mischungsschichthöhen über Sensitivitätsläufe angestrebt. Die Ergebnisse zeigen, dass der Hausbrand und die Landwirtschaft die dominierenden Faktoren für erhöhte PM10-Konzentrationen im Osten Deutschlands bei kalten und stabilen Wetterbedingungen sind. Für städtische Stationen ist auch der Verkehrsbeitrag von Bedeutung. Im Durchschnitt stammt der größte Feinstaubbeitrag aus Deutschland. Bei höheren PM-Konzentrationen allerdings übersteigt der grenzüberschreitende Beitrag Polens und anderer osteuropäischer Länder denjenigen Deutschlands selbst. Die dominierenden Quellen dieses über große Distanzen transportierten Feinstaubs sind Hausbrand und Landwirtschaft. Der Vergleich der modellbasierten Quellzuordnung aus den LOTOS-EUROS-Ergebnissen mit den auf Messungen basierenden Ergebnissen aus dem PM-Ost-Projekt zeigt eine gute Übereinstimmung für Ammoniumnitrat- und Verbrennungsquellen. Für den verkehrsbedingten Beitrag sind größere Unterschiede zu erkennen, die auf die zeitliche Variabilität der Emissionen, die Auflösung des LOTOS-EUROS-Modells, die Unterschätzung der Aufwirbelung und den Reifen- und Bremsenabrieb zurückzuführen sind. Die PM10 Gesamtkonzentrationen aus dem LOTOS-EUROS Mo-dell sind in der Regel niedriger als die gemessenen Werte, was auf nicht erfasste Quellen oder Pro-zesse im Modell zurückgeführt werden kann. Die Korrelation des nicht modellierten PM10 Anteils mit den PMF-Quellen legt nahe, dass neben einer Unterschätzung der vertikalen Mischung, der Ausschluss der SOA-Bildung in LOTOS-EUROS und eine Unterschätzung der Sulfat-Bildung wahrscheinliche Gründe für die PM10-Unterschätzung sind. Quelle: Forschungsbericht
Hintergrund: Das aktuell verwendete, statistische Ozonprognoseverfahren stammt aus dem Jahr 2003. Seit dieser Zeit hat sich die Ozonbelastungssituation zwar deutlich verbessert, es besteht aber aus Gründen des Gesundheitsschutzes das Erfordernis, die Belastung weiter zu mindern. Auch trotz der bisher praktizierten jährlichen Anpassung der Prognosegleichungen muss von einem Verlust der Prognosegüte mit zunehmender Zeit ausgegangen werden. Daher ist es nötig, neue, qualitätsgesicherte und dem wissenschaftlichen Stand entsprechende Vorhersagedaten zu nutzen. Im Rahmen des europäischen Copernicus-Programms werden im MACC Projekt Luftqualitätsprognosen als Ensemble aus den Berechnungen von 7 Chemie-Transport-Modellen erstellt. Mit dem Übergang in die operationelle Phase in MACC-III ist die Datenbereitstellung bis mindestens 2020 gesichert. Die täglichen Ozonprognosedaten werden für Europa mit horizontalen Gitterweiten zwischen 10 und 15 km für die darauffolgenden 4 Tage berechnet. Es werden außerdem weitere Luftschadstoffe wie z. B. NO2 und PM10 simuliert. Die Ozonprognosen sollen auf der Internetseite des UBA veröffentlicht werden. Beschreibung und Zielsetzung des Vorhabens: Im geplanten Forschungsvorhaben sollen weiterführende Validierungen der MACC Ozonprognosen mit den in Deutschland gemessenen Daten durchgeführt werden, um so die Güte der Vorhersage und Unsicherheiten bei bestimmten Wetterlagen abzuschätzen. Aufgrund der Gitterweite repräsentieren die Daten nur die regionalen Hintergrundkonzentrationen. Sie können aber auch als Randbedingungen für räumlich höher aufgelöste Berechnungen mit den üblicherweise am UBA verwendeten Modellsystemen dienen. Im Forschungsvorhaben soll die Eignung der MACC Daten zur Verwendung als Randbedingung geprüft werden. Dies beinhaltet die Entwicklung einer Schnittstelle und deren beispielhafte Anwendung.
Das Vorhaben verknüpft Copernicus Dienste und insbesondere Fernerkundungsdaten mit einem vorhersage- und szenarienfähigen Modellsystem, um die bestmögliche Informationsbasis zur Unterstützung der mit der Umsetzung der Europäischen Meeresstrategie-Rahmenrichtlinie (MSRL) befassten Behörden zu schaffen. Es werden die nötigen technischen Entwicklungen zur Verknüpfung von Fernerkundungsdaten, Modellsystem, Antriebsdaten und In-situ Daten durchgeführt, um zu einem einheitlichen Unterstützungssystem mit einheitlicher Ausgabe zu gelangen. Die verwendeten Fernerkundungsdaten werden hauptsächlich von den Sentinel-3 Satelliten stammen, die mit Hilfe der Datenassimilation in ein bestehendes gekoppeltes Zirkulations- und Ökosystemmodell integriert werden sollen. Dieses Modell wird Antriebsdaten verwenden, die insbesondere für die atmosphärische Deposition eine Unterscheidung nach unterschiedlichen Eintragsquellen (z.B. Schiffsemissionen) möglich macht. Die Verfolgung dieser unterschiedlichen Einträge wird mit Hilfe eines zu implementierenden Nährstoff-Verfolgungs-Moduls im Ökosystemmodell gewährleistet werden. Das HZG wird mit dem Chemietransportmodell CMAQ berechnete Depositionsfelder von Schad- und Nährstoffen, dabei insbesondere zeitlich hoch aufgelösteFelder von Stickstoffkomponenten liefern. Diese werden dann vom Ökosystemmodell des BSH weiter verwendet. Die Felder werden nach verschiedenen Emissionssektoren aufgeschlüsselt, wobei der Beitrag von Schiffsemissionen gesondert betrachtet wird. Die Schiffsemissionen selbst werden mit einem detaillierten Emissionsmodell berechnet.
Das Gesamtziel des Vorhabens ist die Erforschung der Rolle der Eisphase in hochreichender Konvektion für Spurenstoffhaushalte. Hierbei sollen insbesondere das Auswaschen in Niederschlag und die Stickoxidproduktion durch Blitze, die zur verbesserten Simulation dieser Prozesse in globalen Chemie- Transport-Modellen führen, betrachtet werden.
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