Der wissenschaftliche Bericht zur Umweltbewusstseinsstudie 2022 geht genauer auf das methodische Vorgehen bei der Hauptbefragung ein und stellt vertiefende Ergebnisse dar, die u.a. mit Regressionsanalysen ermittelt wurden. Es zeigte sich ein signifikanter Einfluss der Werteorientierung, des formalen Bildungshintergrunds, des Alters und der Wohnregion der Befragten auf deren umweltbezogene Einschätzungen, Meinungen und Verhaltensweisen. Die dahingehenden Unterschiede zwischen den Befragten konnten durch diese Einflussfaktoren aber meist nur zu einem kleinen Teil erklärt werden. Als eine Empfehlung für zukünftige Umweltbewusstseinsstudien wurde daraus abgeleitet, weitere potenzielle Einflussbedingungen des umweltbezogenen Denkens, Fühlens und Handelns von Menschen einzubeziehen, um aussagekräftige Zielgruppenklassifikationen entwickeln zu können. Veröffentlicht in Texte | 08/2024.
Zur Schätzung der Exposition von Oberflächengewässern durch Pflanzenschutzmittel werden PEC-Werte mit Hilfe eines probabilistischen Verfahrens ermittelt. Hierfür werden zunächst verschiedene Regressionsanalysen zur Modellierung der Abdrift durchgeführt. Anschließend wird die ausgewählte Abdriftverteilung mit verschiedenen Verteilungsansätzen für die Aufwandmenge und das Gewässervolumen kombiniert. Veröffentlicht in Texte | 36/2004.
Der vorliegende wissenschaftliche Bericht zur repräsentativen Hauptbefragung der Umweltbewusstseinsstudie 2022 beinhaltet eine genauere Darstellung zu deren Methodik sowie umfangreiche Analysen der Befragungsergebnisse unter Anwendung inferenzstatistischer Methoden, insbesondere von Regressionsanalysen. Die Ergebniskapitel zu den erfassten Zeitreihenfragen, neuen Befragungselementen und Fragen zum Schwerpunktthema, dem ökologischen Umbau der Wirtschaft, stellen vor allem die Ergebnisse der Regressionsanalysen zu diesen Fragen dar. In den Analysen zeigte sich ein signifikanter Einfluss der Werteorientierung, der Bildung, des Alters und der Wohnregion für unterschiedliche umweltbezogene Einschätzungen, Meinungen und Verhaltensweisen in der Bevölkerung, sodass diese wertebezogenen und soziodemografischen Merkmale hier offenbar einen sinnvollen Beitrag zur Beschreibung und Erklärung leisten. Insgesamt konnte aber oft nur ein kleiner Teil der Unterschiede zwischen Menschen in ihren umweltbezogenen Einschätzungen, Meinungen und Verhaltensweisen durch die erfassten wertebezogenen und soziodemografischen Merkmale erklärt werden. Das abschließende Kapitel widmet sich der Ableitung von Empfehlungen für die Umweltpolitik und Umweltkommunikation, für Themen zukünftiger Forschung und für zukünftige Umweltbewusstseinsstudien. Hierin wird unter anderem empfohlen, Typisierungen von Menschen in zukünftigen Umweltbewusstseinsstudien nicht allein aus soziodemografischen Merkmalen und der Werteorientierung von Menschen abzuleiten, sondern weitere potenzielle Einflussbedingungen des umweltbezogenen Denkens, Fühlens und Handelns von Menschen einzubeziehen, um aussagekräftige Zielgruppenklassifikationen entwickeln zu können. Weiterhin wird empfohlen, in Forschung und Politik Befürchtungen in der Bevölkerung zu negativen sozialen Effekten von Umwelt-, Natur- und Klimaschutzmaßnahmen verstärkt zu berücksichtigen. Quelle: Forschungsbericht
„Untersuchungen der Wattenfauna haben deutlich Zusammenhänge zwischen Biotopzonierung und abiotischen Standortmerkmalen wie Sedimenten erkennen lassen. Ebenso ist mittlerweile bekannt, dass abiotische Standortmerkmale von Wattgebieten wie Höhenlage und Oberflächensediment hydrodynamisch bestimmt sind. Darüber hinaus hat sich beim Langzeit-Monitoring von Benthos-Populationen an fixen Terminstationen gezeigt, dass singuläre hydrodynamische Einwirkungen – vorübergehend – im Sinne ökologischer Katastrophen wirken können. Von daher war nahe liegend, Zusammenhänge zwischen hydrodynamischen Einwirkungen, insbesondere den energiereichen Seegangs- und Strömungsvorgängen und der Dynamik in den Populationen des Makrozoobenthos zu untersuchen. […] Im Rahmen dieser Arbeit fanden im Freiland über den Zeitraum von über einen Jahr parallel zur Aufnahme des Makrozoobenthos Untersuchungen zur Hydrodynamik statt. Die biologischen sowie die hydrographischen Daten wurden an einem Ort erfasst, um den direkten Bezug der Hydrodynamik zum Makrozoobenthos zu gewährleisten. Mit Hilfe von Regressionsanalysen sollen mögliche Zusammenhänge von verschiedenen Makrozoobenthosarten mit Tidewasserstands- und Seegangsparametern untersucht und durch Korrelationskoeffizienten hinsichtlich der statistischen Qualität quantifiziert werden. Aufnahmen von verschiedenen boden- sowie gewässerkundlichen Begleitparametern dienen hierbei dazu, den Ursprung der analysierten signifikanten Korrelationen zwischen Hydrodynamik und Makrozoobenthos auf direkte oder aber indirekte Wirkungen zurückführen zu können. Hiermit sollen erste Einblicke in direkte Abhängigkeiten des „natürlichen Rauschens“ der Abundanzen des Makrozoobenthos von den örtlichen hydrodynamischen Randbedingungen gegeben werden, die für ökologische Modellierungen von erheblicher Bedeutung sind. […]“
The mental health (MH) of especially children and adolescents with low socioeconomic status (SES) benefits from access to greenspaces. This study aimed at investigating social inequalities in the association between several types of social infrastructure (SI) and MH in children and adolescents. The sample comprised 12,624 children and adolescents of the KiGGS Wave 2 study (2014-2017). KiGGS provided information on SI (access to playgrounds, sports fields, swimming pools, parks) for all children and the environmental module (GerES V) within KiGGS on the walking time to SI for a subsample. Social inequality was measured by parental SES and the German Index of Socioeconomic deprivation and MH by the Strengths and Difficulties Questionnaire. Ordinal logistic regression analyses showed that access to fewer SI places was associated with higher odds of MH problems. Children and adolescents experiencing high (but not medium or low) socioeconomic deprivation at the municipal level were more likely to have MH problems when having less access to SI places. At the individual level, MH problems in high- and low-SES, but not medium-SES children and adolescents were associated with no access to SI places. Children and adolescents from high socioeconomically deprived areas and with low and high SES might benefit from high-availability SI. Quelle: www.mdpi.com
BACKGROUND One of the most important sources of pesticide pollution of surface waters is runoff and erosion from agricultural fields after rainfall. This study analyses the efficacy of different risk mitigation measures to reduce pesticide runoff and erosion inputs into surface waters from arable land excluding rice fields. RESULTS Three groups of risk mitigation measures were quantitatively analyzed: vegetative filter strips, micro-dams in row crops and soil conservation measures. Their effectiveness was evaluated based on a meta-analysis of available experimental data using statistical methods such as classification and regression trees, and exploratory data analysis. Results confirmed the effectiveness of vegetative filter strips and micro-dams. Contrary to common assumption, the width of vegetative filter strips alone is not sufficient to predict their effectiveness. The effectiveness of soil conservation measures (especially mulch-tillage) varied widely. This was in part due to the heterogeneity of the available experimental data, probably resulting from the inconsistent implementation and the inadequate definitions of these measures. CONCLUSION Both vegetative filter strips and micro-dams are effective and suitable, and can therefore be recommended for quantitative assessment of environmental pesticide exposure in surface waters. However, the processes of infiltration and sedimentation in vegetative filter strips should be simulated with a mechanistic model like Vegetative Filter Strip Modeling System, VFSMOD. The reduction effect of micro-dams can be modelled by reducing the runoff curve number, e.g., in the pesticide root zone model, PRZM. Soil conservation measures are in principle promising, but further well-documented data are needed to determine under which conditions they are effective. © 2023 The Authors. Pest Management Science published by John Wiley & Sons Ltd on behalf of Society of Chemical Industry.
Abgrenzung der Klimazonen Zur Abgrenzung der verschiedenen stadtklimatischen Zonen wurden folgende Indikatoren herangezogen: Thermische Veränderungen , aus denen die Neigung zur Überhitzung, die nächtliche Abkühlung und die Anzahl der Frosttage abgeleitet werden können, Feuchteveränderungen , aus denen zusammen mit Temperaturveränderungen die Schwülegefährdung abgeleitet werden kann. Zur Beschreibung der Zonen wurde zusätzlich die Modifizierung der bodennahen Windverhältnisse hinzugezogen, aus der sich Erkenntnisse über mögliche Wechselwirkungen zwischen unterschiedlichen Klimabereichen und Anhaltspunkte für eine potentielle Immissionsgefährdung gewinnen lassen. Die augenfälligsten Modifikationen der klimatischen Verhältnisse in Ballungsgebieten sind bei der Temperatur zu erwarten. Deshalb bot sich dieser Parameter als Hauptkriterium für eine Einteilung Berlins in stadtklimatische Zonen an. So ergeben sich im Zeitraum von Juni 1991 bis Mai 1992 hinsichtlich der Lufttemperatur an 11 Klimastationen die in Tabelle 1 aufgeführten Kenngrößen. Der Quotient Q in Tabelle 1 beschreibt das Verhältnis von mittlerer Tagesamplitude zum Mittelwert der Lufttemperatur. Dieser Wert zeigt eine Abhängigkeit von der Lage der Klimastationen im Stadtgebiet. Standorte auf Flächen mit hohen nächtlichen Abkühlungsraten (z. B. im Außenbereich oder auf innerstädtischen Rasenflächen) weisen einen Quotienten Q von mehr als 85 auf, während Q an Stationen in dicht bebauten Citylagen bis unter 60 liegt. Mittels Regressionsanalyse läßt sich der Zusammenhang zwischen den Ausgangsgrößen Jahresmitteltemperatur bzw. mittleres Temperaturminimum und der Zielgröße Q statistisch signifikant belegen. Q ist somit eine gut geeignete Größe zur Beschreibung stadtklimatischer Veränderungen. Analog dem gewählten Verfahren in der ersten Ausgabe des Umweltatlasses (SenStadtUm 1985) wurden über die Klassifizierung von Q sechs Klimazonen entwickelt. Zur besseren Verständlichkeit wurden zu den Q-Werten die Klassenbreiten für die Temperaturgrößen Jahresmittel, mittleres Temperaturminimum und mittlere Tagesamplitude berechnet und zur Beschreibung der Klimazonen hinzugezogen (s. Tab. 2). Zone 0 beschreibt stadtklimatisch unbeeinflusste Gebiete; von Zone 1 bis Zone 4 nehmen das Mittel und das mittlere Minimum der Lufttemperatur zu und die Tagesamplitude ab. Aufgrund der hohen Korrelation zwischen der Jahresmitteltemperatur und der Anzahl der Frosttage (von Stülpnagel 1987) kann für jede Zone eine Aussage über die Anzahl der Frosttage abgeleitet werden. Für alle Messpunkte der einzelnen Messrouten (vgl. Karte 04.04.4) wurden die jeweiligen Jahresmittel- und Minimumtemperaturen für Juni 1991 bis Mai 1992 berechnet. Die Messungen für West-Berlin wurden 1981 – 1983 vorgenommen und anhand langjährig betriebener Klimastationen auf 1991/92 hochgerechnet; die Messungen für Ost-Berlin und das Umland erfolgten 1991 bzw. 1992. Die Ergänzungsmessungen im Jahre 1999 fanden insgesamt 12 Messfahrten auf drei Roten statt. Es ergaben sich 1935 Messpunkte, die jeweils viermal gemessen wurden. An 80 Messpunkten wurden gleichzeitig Windmessungen vorgenommen. 3 Klimastationen wurden extra für den Nachuntersuchungszeitraum eingerichtet. Über alle Zeiträume gerechnet wurden somit auf 37 Messrouten 162 Messfahrten mit 3735 Messpunkten und die Daten von 42 Messstationen ausgewertet. Die Meßpunkte wurden den Klimazonen zugeordnet und die Punktwerte auf die Fläche interpoliert. Bioklimatische Belastungen Die Überlagerung der Klimazonen mit der Verteilung der Äquivalenttemperatur bei austauscharmen Wetterlagen 1991 (vgl. Karte 04.04.3) erlaubt eine Darstellung schwülegefährdeter Gebiete. Die Äquivalenttemperatur setzt sich zusammen aus der Lufttemperatur und der latenten Wärme, die bei der Kondensation des vorhandenen Wasserdampfgehaltes verfügbar wäre. Da die verwendeten Messungen von Temperatur und Wasserdampfgehalt der Luft nachts erfolgten, wurde die Schwülegefährdung bereits bei entsprechend geringeren Äquivalenttemperaturen definiert. Bezogen auf diese Bedingungen wurden in Zone 4 bei Überschreitung von 38 °C Äquivalenttemperatur und in Zone 3 bei mehr als 39 °C stark schwülegefährdete Gebiete abgegrenzt. Dagegen wurde die Gefährdung bei Äquivalenttemperaturen unter 36 °C unabhängig von der Klimazone als gering eingestuft. Aus der Verknüpfung der Schwülewahrscheinlichkeit und der unterschiedlichen nächtlichen Abkühlung wurde – aktualisiert auf den Datenstand 2000 anhand der in Tabelle 3 dargestellten Matrix das Risiko für bioklimatische Belastungen abgeleitet. Weitere Bewertungen zu diesem Parameter liefert in einer eigenen Darstellung die Karte 04.09 Bioklima bei Tag und Nacht. Hinsichtlich der Windverhältnisse zeigt sich, dass diese unabhängig von stadtklimatischen Zonen nutzungsspezifisch zugeordnet und beschrieben werden können (vgl. Karte 04.03). Gesondert dargestellt werden hier lediglich Bereiche um Hochhausareale und Kraftwerke, in denen mit sehr hohen Windgeschwindigkeiten und sehr turbulenten Windverhältnissen zu rechnen ist.
Inhaltliche Herangehensweise Der Berliner Ansatz der Bewertung der Umweltgerechtigkeit beruht im Wesentlichen auf der Auswertung und Aggregation vorhandener Daten. Er ist als zweistufiges Verfahren mit fünf Kernindikatoren : Lärmbelastung Luftbelastung Thermische Belastung Grünversorgung Soziale Benachteiligung und drei die Einzelbewertungen zusammenführenden Mehrfachbelastungskarten : Mehrfachbelastungskarte Umwelt Mehrfachbelastungskarte Umwelt und Soziales und Berliner Umweltgerechtigkeitskarte konzipiert. „Bei der Zusammenführung dieser Datenquellen sind drei besondere Herausforderungen auszumachen: Die sektoralen Daten unterscheiden sich in ihrer Erhebungsmethodik, in ihrer räumlichen Tiefe und in ihrer Periodizität. Als kleinste Analyseeinheit für den Umweltgerechtigkeitsatlas wurde der stadtentwicklungspolitische Planungsraum aus dem System der Lebensweltlich orientierten Raume gewählt, auf den die sektoralen Daten dann umgerechnet wurden. So konnte die heterogene Datenlage hinsichtlich der Erhebungsmethodik und der räumlichen Tiefe für die Zwecke dieser Analyse entschärft werden“ (SenUMVK 2022, S. 6). In einem ersten Schritt des Analyseverfahrens wurden die Daten zu den drei Kernindikatoren Luft-, Lärm- und Thermische Belastung analysiert und entsprechend dem gesundheitlichen Belastungsrisiko einheitlich in die ordinalskalierten Merkmale „hoch“, „mittel“, oder „gering“. eingestuft. Die Einstufung der weiteren Kernindikatoren “Grünflächenversorgung” und “Soziale Problematik” erfolgte analog in drei Klassenstufen, jedoch ohne eine gesundheitliche Gewichtung. Im zweiten Schritt wurden die individuellen monothematischen Kernindikatoren-Karten zusammengeführt, um die Verteilung bzw. Überlagerung der Umweltbelastungen („Integrierte Mehrfachbelastungskarte Umwelt“) sowie der Umweltbelastungen einschließlich der Sozialen Benachteiligung („Integrierte Mehrfachbelastungskarte Umwelt und Soziale Benachteiligung“) darzustellen. Die beiden Karten zeigen auf der Ebene der Planungsräume die Spannbreite von PLR ohne starke Belastung auch nur eines der Kernindikatoren bis zu den PLR mit 4fach- bzw. 5fach-Belastungen (vgl. Abb. 2). Damit wurde für jeden Planungsraum der Mehrfachbelastungsfaktor durch Summierung derjenigen Kernindikatoren ermittelt, die der Kategorie 3 („niedrig“/“schlecht“/“hoch”) zugeordnet wurden. Anzahl und Verteilung der mehrfach belasteten Räume sowie die verursachenden Belastungen sind somit nachvollziehbar und transparent. Diese Statusbestimmung durch das zweistufige Berliner Umweltgerechtigkeitsmonitoring stellt somit einen Überblick über die Umweltqualität in den 542 Planungsräumen der Stadt – und zukünftig auch im Vergleich zu den Analysen der vorherigen Jahrgänge – zur Verfügung. Als Lärm werden Schallereignisse beschrieben, die durch ihre individuelle Ausprägung als störend und/oder belastend für Wohlbefinden und Gesundheit wahrgenommen werden. Lärm kann insbesondere im städtischen Raum als ein zentraler, die Gesundheit beeinträchtigender Faktor benannt werden. Lärmimmissionen können je nach Expositionsumfang, -zeitraum und -dauer direkte und indirekte gesundheitliche Wirkungen nach sich ziehen. Die Datenbasis für die Angaben zur Lärmbelastung der Planungsräume waren die Strategischen Lärmkarten für den Ballungsraum Berlin für das Jahr 2017, welche entsprechend den Anforderungen der 34. Bundesimmissionsschutzverordnung (BlmSchV) und europarechtlichen Vorgaben erarbeitet wurden. Gemäß § 47c Bundes-Immissionsschutzgesetz (BImSchG) sind Lärmkarten alle fünf Jahre zu überprüfen und bei Bedarf zu aktualisieren. Alle Lärmkarten des Erfassungsjahres 2017 sind im Geoportal des Landes Berlin veröffentlicht (Schlagwortsuche „Lärmkartierung“). Für die Bewertung der Lärmbelastung im Rahmen des Umweltgerechtigkeitsansatzes wurde die Gesamtlärmkarte „Strategische Lärmkarte Fassadenpegel Gesamtlärm L_N (Nacht) 2017 (Umweltatlas)“ herangezogen, diese stellt über die Anforderungen der Umgebungslärmrichtlinie hinaus eine summarische Betrachtung (Pegeladdition) der untersuchten Verkehrslärmquellen für die Zeit der Nachtstunden (22:00 bis 06:00) dar. „Dazu wurden die Nachtwerte der Lärmpegel jedes Fassadenpunktes mit den zugehörigen Personenzahlen herangezogen und für die jeweiligen Planungsraume aufsummiert, sodass mit Hilfe der Gesamtbevölkerungszahl eines Planungsraumes ein (personen-)gewichteter Mittelwert der Lärmwerte für jeden Planungsraum erzeugt werden konnte“ (SenUMVK 2022). Um die ermittelten Mittelwerte je Planungsraum den drei Bewertungskategorien „Belastung gering, mittel, hoch“ zuzuordnen, fand eine quartilsbezogene Unterteilung statt. Die besten 25% der Werte wurden von allen personen- und planungsraumbezogenen nächtlichen Mittelwerten bis 41,8 dB(A) eingenommen, die schlechtesten 25% lagen über dem Schwellenwert von 44,5 dB(A) (vgl. Abb. 3). Zur Bewertung der lufthygienischen Belastung gelten die beiden Stoffe Partikel (PM 2,5 ) und Stickstoffdioxid (NO 2 ) trotz der erreichten immissionsmindernden Erfolge (vgl. Umweltatlas-Karte 03.12.1 „Langjährige Entwicklung der Luftqualität“ ) weiterhin als gesundheitlich relevant und wurden daher auch in diesem Kontext zur Bewertung herangezogen. Im Zuge der Auswertungen und Verschneidung mit den Planungsräumen fand eine Konzentration auf den Schadstoff NO 2 statt, da dieser sehr viel stärker von lokalen Berliner Quellen beeinflusst wird und mithin auch lokal beeinflussbar ist. „Da NO 2 räumlich sehr viel stärker variiert, wurden hier anhand einer Landnutzungs- Regressionsanalyse unter Berücksichtigung der Bebauungsstruktur (Geschossflächenzahl und Grundflächenzahl) und des Verkehrsaufkommens die Daten der mittlerweile fast fünfzig NO 2 -Messpunkte statistisch auf einem regelmäßigen 100-Meter-Raster interpoliert. Diese Methode gibt die räumliche Struktur des NO 2 -Feldes sehr gut wieder“ (SenUMVK 2022). Aus den NO 2 -Daten wurden, vergleichbar dem Vorgehen bei der Lärmbelastung, für jeden Planungsraum flächengewichtete Mittelwerte berechnet und diese den vier gleich großen Quartilen zugeordnet. Die entscheidenden Grenzen zur Bestimmung der Belastungskategorien „gering“ bzw. „hoch“ befinden sich ebenfalls bei 25 und 75% der Daten (vgl. Abb. 4). Als Grundlage zur Bewertung des Einflussfaktors „sommerlicher Hitzestress“ wurden die Analysedaten des Klimamodells Berlin 2015 genutzt, die in einem Raster von 10*10 m² vorliegen. Dabei wurde – in Abänderung des methodischen Vorgehens im Pilotvorhaben 2008-2015 – in eine Bewertung der Situation am Tage zum Zeitpunkt des Sonnenhöchststandes (14:00 Uhr) und einen Bewertungszeitpunkt in der Nacht (04:00) unterschieden. Diese Zweiteilung wurde mit Blick auf die menschliche Gesundheit vorgenommen, da bei der Bewertung der lokalen bioklimatischen Situation vor allem diese Beurteilungskriterien besonders wichtig sind: Grad der Hitzebelastung am Tage Potenzial einer ausreichenden nächtlichen Abkühlung und Vorhandensein räumlich naher Erholungsräume. „Zur Bewertung der thermischen Behaglichkeit am Tage wird dabei der bioklimatische Index PET (Physiologisch Äquivalente Temperatur) herangezogen. Er stellt einen wissenschaftlichen Standard dar, der die wichtigsten auf den Körper wirkenden meteorologischen Einflussfaktoren berücksichtigt und seine Angaben in Grad Celsius (°C) liefert, die einzelnen thermischen Belastungsstufen zugeordnet werden können“ (SenUMVK 2022, S. 9). Für die Bewertung der Nachtsituation wurde aus fachlichen Gründen (in der Nacht fehlt die Sonneneinstrahlung als eine wichtige Teilkomponente zur Nutzung des PET) auf die modellierte Verteilung der Lufttemperatur zurückgegriffen. Zentraler Transformationsansatz zur Standardisierung der Modelldaten zum PET und zur Lufttemperatur war das statistische Verfahren der Z-Transfomation. Dieses hat den Vorteil, eine auf das Untersuchungsgebiet, hier Berlin, zugeschnittene Vergleichbarkeit von Werten zu ermöglichen, die aufgrund verschiedener ‚Messinstrumente‘, hier Bewertungsparameter, ermittelt wurden. Die Ergebnisse stellen somit keine absolute Vergleichbarkeit mit anderen Regionen her, da sie sich auf die Abweichungen vom lokalen, hier also Berliner, Mittelwert beziehen. Die Bewertung konzentrierte sich auf die für Wohnzwecke genutzten Baublöcke, für die Tagsituation wurden jedoch auch Blöcke mit größeren Arbeitsplatzanteilen (Gewerbe, Industrie, Gemeinbedarf, Verwaltung) sowie das öffentliche Straßenland einbezogen (sogenannte „Raumkulisse“). Grundlage zur Auswahl der Blöcke und Teilblöcke waren die Flächentypen des Umweltatlas ( Karte 06.08 „Stadtstrukturtypen, Flächentypen differenziert“ , SenStadtWohn 2021). Beide Bewertungszeitpunkte, Tag und Nacht, wurden mit ihren Raumkulissen in eine 4-stufige Ordinalskala mit den Klassen „sehr günstig“, „günstig“, „weniger günstig“ und „ungünstig“ überführt. Die Zusammenführung von Tag- und Nachtbewertung, noch auf der Ebene der differenzierten Baublöcke, wurde anhand einer logischen „wenn-dann“-Verknüpfung durchgeführt, um die vorkommenden Kombinationen in eine Gesamtbewertung zu überführen. Für die abschließende Aggregation auf die Planungsraumebene fand eine flächengemittelte Summation der betroffenen Blöcke und ihrer Kategorien statt, bevor diese mittels Intervallbildung in die drei Belastungsstufen des Umweltgerechtigkeitsansatzes überführt wurden. Abbildung 5 erläutert das Vorgehen schematisch. Grundlage zur Bewertung ist der aktuelle Stand der „Versorgungsanalyse Grün“, dargestellt und ausführlich erläutert in der Umweltatlaskarte 06.05 „Versorgung mit wohnungsnahen, öffentlichen Grünanlagen 2020“ . Die Ergebnisse der dortigen Bewertung konnten unmittelbar für die Einbindung in den Umweltgerechtigkeitsansatz genutzt werden. „Diese blockspezifischen Dringlichkeitsstufen wurden unter Berücksichtigung der jeweiligen Bevölkerungszahl auf die Planungsraume aggregiert. Im Ergebnis ergibt sich erneut eine Einordnung in drei Kategorien: von sehr gut / gut über mittel bis schlecht / sehr schlecht / nicht versorgt. Ausschlaggebend waren damit nur die verfügbaren Grünflachen und die Bevölkerungszahl; die Ausstattungsqualität der Grünflachen blieb unberücksichtigt“ (SenUMVK 2022). Grundlage zur Bewertung waren die Ergebnisse des stadtweiten Monitorings Soziale Stadtentwicklung (MSS), durch das seit 1998 im Rahmen eines kontinuierlichen, alle 2 Jahre fortgeschriebenen „Stadtbeobachtungssystems“ die soziale Lage der Bevölkerung auf der Ebene der Planungsräume ausgewertet und bereitgestellt wird. Aktuelle und frühere Ergebnisse des MSS stehen im Geoportal des Landes Berlin online zur Verfügung. Für den Umweltgerechtigkeitsansatz wurden die aktuellen Ergebnisse 2021 genutzt, die den Beobachtungszeitraum der Jahre 2019 und 2020 umfassen. Die Grundlage für die Darstellungen nach Status und Dynamik (Veränderung über zwei Jahre) sowie die Berechnung des Status- und Dynamik-Index bilden die folgenden drei Index-Indikatoren: Arbeitslosigkeit (nach SGB (Sozialgesetzbuch) II), Transferbezug der Nichtarbeitslosen (nach SGB II und XII) und Kinderarmut (Transferbezug SGB II der unter 15-Jährigen) (SenSBW 2022). „Für den Umweltgerechtigkeitsatlas wurde der Status-Index zugrunde gelegt: Je höher die Anteile von Arbeitslosigkeit, Empfang von Transferleistungen und Kinderarmut in den Planungsräumen, desto niedriger fallt deren Status-Index aus. Die Dynamik dieser Bereiche wird hierfür nicht betrachtet. Die Kategorien „niedrig“ und „sehr niedrig“ wurden zusammengefasst, um die Zahl der Ergebniskategorien wie bei den anderen Kernindikatoren von vier auf drei zu reduzieren. Planungsräume mit weniger als 300 Einwohner*innen werden von der Indexberechnung ausgeschlossen, um kleinräumige Verzerrungen zu vermeiden (im Monitoring Soziale Stadtentwicklung 2021 betraf dies fünf Planungsräume)“ (SenUMVK 2022, S. 10). Umweltgerechtigkeit kann nur als ein multidimensionales Thema betrachtet werden, es bedarf der integrierten Analyse und zusammenführenden Darstellung verschiedener Umweltbelastungen, aber auch von Umweltressourcen in ihrer sozialräumlichen Verteilung. Im Ergebnis des zweistufigen Umweltgerechtigkeitsmonitorings wurden folgende (integrierte) Mehrfachbelastungskarten erarbeitet (vgl. Abb. 2): „ Integrierte Mehrfachbelastungskarte Umwelt “, sie zeigt die vier umweltbezogenen Mehrfachbelastungen (Kernindikatoren Luft, Lärm, Thermische Belastung und Grünflächenversorgung) „ Integrierte Mehrfachbelastungskarte Umwelt und Soziale Benachteiligung “, sie erweitert die erste Karte um den 5. Kernindikator Soziale Problematik „ Berliner Umweltgerechtigkeitskarte 2021/2022 “, sie stellt neben den fünf Kernindikatoren noch die Betroffenheit (Anzahl der Einwohnerinnen und Einwohner in den Planungsräumen) sowie den Status der Wohnlage dar. Die „ Integrierte Mehrfachbelastungskarte Umwelt “ überlagert und summiert die vier umweltbezogenen Kernindikatoren pro Planungsraum. Die Kernindikatoren Luft-, Lärm- und thermische Belastung sowie Grünversorgung fließen als Einzelbelastung immer dann in die Bewertung ein, wenn sie im Hinblick auf die planungsraumbezogene Belastung nach der jeweiligen 3er-Klassifikation der schlechtesten Kategorie zugeordnet sind. Damit werden insbesondere diejenigen Planungsräume hervorgehoben, die multifaktoriell belastet sind, wobei sich mehrfache Umweltbelastungen ja nicht ausschießlich additiv, sondern auch kumulativ auswirken können. Um die räumliche Konzentration der Belastung durch Umweltfaktoren bei gleichzeitiger sozialer Beeinträchtigung zu visualisieren, wurde die Mehrfachbelastungskarte Umwelt um die Komponente der sozialen Benachteiligung („niedriger Statusindex“) erweitert („ Integrierte Mehrfachbelastungskarte Umwelt und Soziale Benachteiligung “). Nicht berücksichtigt werden können mit dem bisherigen Ansatz die individuelle Exposition und Vulnerabilität des/der Einzelnen, also zum Beispiel physiologische Faktoren (etwa genetische Disposition, Stoffwechsel) sowie das individuelle Gesundheitsverhalten. Daher „kann eine Exposition trotz gleicher Intensität zu unterschiedlichen gesundheitlichen Wirkungen führen. Verantwortlich hierfür ist die individuelle Vulnerabilität, die den sogenannten Expositionseffekt modifizieren kann.“ ( BZgA online 2022 ). Die in der Methodik des Berliner Umweltgerechtigkeisansatzes abschließende Karte „ Berliner Umweltgerechtigkeitskarte 2021/2022 “ überlagert die Umwelt- und sozialen Belastungsfaktoren noch mit der Anzahl der Betroffenen (Gebiete mit mehr als 10.000 Einwohner*innen pro Quadratkilometer [km²]) und der Kennzeichnung von Planungsräumen mit überwiegend einfacher Wohnlage (mehr als 66% der betroffenen Adressen). Durch diese Kennzeichnungen kann auch innerhalb der stark belasteten Gebiete (mindestens 3fach) nochmals nach Handlungsdringlichkeiten priorisiert werden. Der Berliner Umweltgerechtigkeitsansatz konzentriert sich auf die Lebensbereiche und Wohnorte der Bewohnerinnen und Bewohner. Gebiete außerhalb der Siedlungsräume wie die Wälder, großen Park- und Freizeitanlagen sowie Flächen, die als Arbeitsstätten genutzt werden, besitzen im gesamtstädtischen Kontext ebenfalls wichtige Funktionen, werden aber in den Umweltgerechtigskarten ausgeblendet. Zu diesem Zweck überlagert die Kartenebene „weitgehend unbewohnte Flächen“ die Gesamtdarstellungen. Umweltdaten wie Daten allgemein haben in der Regel, zumal wenn sie aus verschiedenen thematischen Bereichen stammen, unterschiedliche Hintergründe, vor allem bezogen auf folgende Punkte: Art der Erfassung und Bewertung der Einzeldaten (messen, modellieren, abschätzen); gibt es vorgegebene bundes- / EU-weite Grenzwerte oder werden die Daten in Relation der Betrachtungsräume untereinander verglichen? räumliche Auflösung der Originaldaten und Raumbezug der Zielaussage; der zeitliche Abstand zwischen wiederkehrenden Aktualisierungen und methodische und andere fachliche Weiterentwicklungen im Laufe der Fortschreibungszyklen. Diese Rahmenbedingungen erschweren bereits den Vergleich unterschiedlicher Versionsstände innerhalb eines Themas, sie wirken sich naturgemäß noch weitreichender aus, wenn verschiedene Umwelt-, Gesundheits- und Sozialthemen in einem gemeinsamen Ansatz miteinander in Beziehung gesetzt werden. Auf der anderen Seite ist das große Potenzial zu würdigen, dass durch einen multifaktoriellen Vergleich im Hinblick auf Hinweise besteht, Ungleichheiten durch Umweltbelastungen und soziale Benachteiligung entgegenzuwirken. Das „Zielgebiet“ stellt das Land Berlin in seiner aktuellen „Umweltgerechtigkeits-Ausprägung“ dar, daher erscheint der Ansatz einer Kategorisierung auf der Basis eines relativen Vergleichs der Planungsräume von „gut bis schlecht“ untereinander als sinnvoller Weg, (räumliche) Prioritäten für Handlungstrategien in Berlin datenseitig zu unterstützen. Für die zukünftigen Fortschreibungen des Berliner Umweltgerechtigkeitsansatzes wird die „behutsame“ Weiterentwicklung in Methode und Vorgehen wahrscheinlich weiterhin notwendig sein, immer im Sinne einer transparenten Beschreibung des angewandten Verfahrens, um den Aspekt eines Monitoring und einer Evaluierung entlastender Maßnahmen zu unterstützen (siehe auch SenUMVK 2022, Kapitel „Umweltgerechtigkeit: Grenzen der Aussagekraft“, S. 11).
Human biomonitoring of nickel has gained interest in environmental medicine due to its wide distribution in the environment and its allergenic potential. There are indications that the prevalence of nickel sensitization in children is increased by nickel exposure and that oral uptake of nickel can exacerbate nickel dermatitis in nickel-sensitive individuals. Urinary nickel measurement is a good indicator of exposure. However, data on nickel levels in urine of children are rare. For the first time, the German Environmental Survey on children (GerES IV) 2003-2006 provided representative data to describe the internal nickel exposure of children aged 3-14 years in Germany. Nickel was measured after enrichment in the organic phase of urine by graphite furnace atomic absorption spectrometry with Zeeman background correction. Nickel levels (n = 1576) ranged from <0.5 to 15 ĆÊg/l. Geometric mean was 1.26 ĆÊg/l. Multivariate regression analysis showed that gender, age, socio-economic status, being overweighted, consumption of hazelnut spread, nuts, cereals, chocolate and urinary creatinine were significant predictors for urinary nickel excretion of children who do not smoke. 20.2% of the variance could be explained by these variables. With a contribution of 13.8% the urinary creatinine concentration was the most important predictor. No influence of nickel intake via drinking water and second hand smoke exposure was observed.Copyright ©2012 Published by Elsevier GmbH.<BR>
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