Massnahmen der Luftreinhaltung, der Gewaesserreinhaltung und des sparsamen Wasserverbrauchs sowie der Verringerung des Abfallaufkommens sind die wichtigsten Entscheidungsbereiche fuer die Raumordnung, in denen Modellrechnungen erforderlich sind. Inzwischen liegen fuer alle Emittendengruppen (Haushalte, Kleinverbraucher, Industrie, Kraftwerke, Verkehr) regional differenzierte Ergebnisse vor. Es kommt nun darauf an, diese Modelle zu aktualisieren.
Arktischer Permafrost und sibirische Feuchtgebiete stellen global wichtige Quellen für das Treibhausgas Methan dar. Bei weiterer Klimaerwärmung werden die Emissionen zunehmen. Da nur sehr wenige kontinuierliche Methan-Messstationen in der russischen Arktis und Sibirien vorhanden sind, dienen sie als Ausgangspunkt für Schätzungen der Emissionen auf regionalen Skalen. Gleichzeitig tragen kleinskalige Heterogenitäten der Landschaft wesentlich an Unsicherheit zur Abschätzung von Methan-Flüssen bei. Zeitlich und räumlich hochaufgelöste Methanflüsse und Wärme- und Feuchtebilanzen sind nur mit einer Kombination von mehreren Messmethoden möglich. Dieser Mangel an hochaufgelösten Datensätzen behindert die Weiterentwicklung und Validierung der Simulation des Zusammenhangs von Landbedeckung und Emissionen.Das Projekt MICHAEL hat als Ziele i) die Erhebung eines zeitlich und räumlich hochaufgelösten Datensatzes von Methan-Emissionen, turbulenten Wärmeflüssen und der Methan-Isotopen-Verteilung mit neuen und traditionellen Beobachtungsmethoden und ii) die Weiterentwicklung von Land-Oberflächen-Modellen und Parametrisierungen zur besseren Berücksichtigung von Landschafts-Inhomogenitäten. Dafür werden an zwei Orten Messkampagnen durchgeführt, nämlich an der Samoylov-Station im Lena-Delta und Mukhrino, zentral in Westsibirien gelegen. Der besondere Fokus liegt auf kleinskaliger Variabilität und dem Einfluss von verschiedenen Landschafts-Strukturen auf die Atmosphäre. Bodengestützte Eddy-Kovarianz (EC)- und Kammer-Messungen werden ergänzt mit zusätzlichen boden- und fluggestützten Messungen mit unbemannten Flugsystemen (UAS) von meteorologischen Parametern und Bodeneigenschaften, Wärme- und Methanflüssen, sowie Profilen der Methankonzentration und –isotopie. Drei UAS werden eingesetzt: Ein Flächenflugzeug für meteorologische Messungen und Strahlung, ein Quadrocopter für Vertikalprofile der Methankonzentration und –isotopie durch Analyse von Luftproben, und ein Kipprotor-System für Methan-Flüsse. Die UAS werden abhängig von Windrichtung, Stabilität und Oberfläche in einem Radius von 10 km um die Observatorien eingesetzt. Damit werden die Genauigkeit von traditionellen EC- und Kammer-Messungen und Ansätze zur Skalierung bewertet.Mit numerischen Simulationen wird die 3D-Variabilität von Methan-Emissionen in die Atmosphäre berechnet. Die zusätzlich entwickelte Land-Oberflächen-Modellierung berücksichtigt Austauschprozesse über inhomogenen Oberflächen. Die Ergebnisse der Simulationen werden mit Messdaten bewertet, und der Einfluss von räumlichen Inhomogenitäten auf die Atmosphäre wird bestimmt.
Veranlassung Modelle sind sehr gut geeignet, großflächig Aussagen über Luftschadstoffbelastungen, z.B. an Wasserstraßen, zu tätigen. Die Qualität der Modellergebnisse hängt zum einen von der Qualität des Modells und zum anderen von der Qualität der Eingangsdaten ab. Beide Qualitäten müssen bekannt sein, um die Ergebnisse richtig einordnen zu können, sei es im Vergleich mit Messungen, aber auch im Vergleich zu Modellen für andere Verkehrsträger. Daher soll für das Emissionsmodul des Modells ‘Luftschadstoffbelastung an Wasserstraßen’ (LuWas) eine Unsicherheitsanalyse durchgeführt werden. Dazu wird zunächst für jeden Eingangsparameter die einzelne Unsicherheit bestimmt und daraus die Gesamtunsicherheit der modellierten Luftschadstoffemissionen berechnet. Die Ergebnisse der Unsicherheitsanalyse ermöglichen sowohl eine gezielte Verbesserung der Datengrundlage und des Modells als auch eine verbesserte Aussagekraft der modellierten Schiffsemissionen. Ziele - Bestimmung der Unsicherheiten der für die Modellierung der binnenschifffahrtsbedingten Luftschadstoffemissionen notwendigen Eingangsparameter, u.a. durch Nutzung pseudonymisierter Automatic Identification System (AIS)-Daten - Entwicklung einer Methodik zur Bestimmung der resultierenden Gesamtunsicherheit für die mit LuWas berechneten Luftschadstoffe - Anwendung des entwickelten Verfahrens für ausgewählte Gebiete - verkehrsträgerübergreifender Vergleich für ausgewählte Gebiete Für erfolgreiche intra- und intermodale Maßnahmen zur Verringerung der verkehrsbedingten Luftschadstoffbelastung müssen umfassende Kenntnisse über die Emissionsbeiträge der einzelnen Verkehrsträger vorliegen. Die hierfür eingesetzten Emissionsmodelle für einzelne Verkehrsträger unterscheiden sich im Detaillierungsgrad und in der Genauigkeit. Ein Vergleich von verkehrsträgerspezifischen Emissionen ist daher nur unter Kenntnis der Unsicherheiten der einzelnen Modelle möglich. Im Rahmen des BMDV-Expertennetzwerks wird die Unsicherheit eines Modells für Binnenschiffemissionen untersucht. Ein Vergleich von verkehrsträgerspezifischen Emissionen ist nur unter Kenntnis der Unsicherheiten der einzelnen Modelle möglich.
Im Vergleich zu fossilen Energien greifen erneuerbare Energien wesentlich geringer in geologische und biologische Strukturen an Land und auf See ein, beanspruchen aber dezentral viel bzw. spezifisch geeignete Fläche. Da die zur Energieproduktion verfügbare Fläche qualitativ und quantitativ begrenzt ist, gehören zum künftigen Energiemix auch flächenextensive Technologien, die besonders wenig - etwa zur Nahrungsproduktion geeignete - Fläche beanspruchen, Teil einer Mehrfachnutzung sind oder für klassische Bauformen ungeeignete Standorte nutzen können. Eine dieser flächenextensiven und standortflexiblen Technologien ist die Airborne Wind Energie (AWE) - Höhenwindenergieanlagen. Als bislang im Raum weitgehend unbekannte Technologie stellt sich trotz, möglicherweise aber auch gerade wegen ihrer besonders extensiven Rauminanspruchnahme Fragen zur künftigen gesellschaftlichen Akzeptanz dieser Technologie. Dabei spielen, neben vermitteltem Wissen und rationalen Argumenten auch visuelle und akustische Wahrnehmungen, ästhetische Empfindungen und Beurteilungen sowie soziale Diskurse und Narrative eine akzeptanzbeeinflussende Rolle. In diesem Vorhaben werden für verschiedene Designvarianten der AWE Systeme, unter Berücksichtigung der optimalen Energieausbeute, die audiovisuellen Emissionen in Abhängigkeit der vielfältigen Design- und Umwelteinflüsse identifiziert und modelliert. Durch die Erweiterung bestehender Simulationsumgebungen für AWE Systeme mit diesen Emissionsmodellen wird eine ganzheitliche Analyse und Bewertung der Technologie hinsichtlich des potentiellen Beitrags zur Energiewende und gleichzeitig der, durch die lokalen Topographie- und Wetterbedingungen bedingten, Emissionswirkungen ermöglicht. Diese physikalische Simulation dient als Grundlage für die räumliche und energetische Bilanzierung von AWE Systemen, sowie für die mediale Visualisierungssimulation, welche ein Kernelement des Gesamtvorhabens darstellt und für die empirische Befragung genutzt werden soll.
Die biogenen VOC-Emissionen (BVOC) in Deutschland tragen stark zur Ozonbildung bei, insbesondere zu Spitzenwerten bei hohen Temperaturen. Die für die Ozonchemie relevantesten BVOC-Emissionen sind die Isopren-Emissionen einzelner Baumarten, aber auch andere Quellen wie Ackerflächen und Grünland sowie andere BVOC-Spezies haben einen Einfluss. Von BVOC-Emissionen ist bekannt, dass diese in allen aktuellen Chemie-Transport-Modellen unzureichend erfasst und parametrisiert sind. Durch die Kombination existierender Modelle zur Berechnung von BVOC-Emissionen (z. B. für Einzelbäume UFORE oder i-Tree) mit aktuellen Landnutzungskarten sowie der Parametrisierung statischer (z. B. Baum-, Pflanzenart) und dynamischer (z. B. Temperatur, Bodenfeuchte, Vegetationsphase) Abhängigkeiten in Chemie-Transport-Modellen sollen die absoluten Emissionen sowie die räumliche und zeitliche Verteilung der biogenen VOC und damit insbesondere Episoden mit hohen Ozonkonzentrationen besser abgebildet werden. Auch die Senkenfunktion der Vegetation gegenüber Ozon soll dabei berücksichtigt und dynamisch parametrisiert werden.
Trotz deutlicher Verbesserungen in den letzten Jahrzehnten werden unsere Gewässer auch weiterhin durch Einträge von Nähr- und Schadstoffen belastet. Woher kommen die Stoffe und wie gelangen sie in die Gewässer? Wo sind die Belastungen am höchsten und welche Reduzierungsmaßnahmen sind effizient? Um diese Fragen beantworten zu können, sind geeignete Werkzeuge für eine ganzheitliche Betrachtung notwendig. Auf dieser Plattform werden modellierte jährliche Stoffeinträge in Gewässer in Deutschland dargestellt. Die Ergebnisse liegen räumlich differenziert für unterschiedliche Gebietshierarchien vor. Das UBA verwendet für die Quantifizierung der Einträge in Gewässer das Emissionsmodell MoRE (Modelling of Regionalized Emissions). Zur Quantifizierung der Gesamteinträge werden, sofern es die Datenbasis erlaubt, alle relevanten punktuellen und diffusen Eintragspfade berücksichtigt. Hinweis: Die Kartendarstellung befindet sich aktuell im Aufbau. Die vorliegenden Ergebnisse werden fortlaufend eingepflegt.
<p>Die Güte der Gewässer in Deutschland hat sich in den letzten Jahrzehnten erheblich verbessert. Trotzdem gelangen auch weiterhin Nährstoffe und Chemikalien in die Gewässer. Woher kommen diese Stoffe und wie gelangen sie in die Gewässer? Wo sind die Belastungen am höchsten? Eine digitale Kartenanwendung zeigt für ausgewählte Nährstoffe und Chemikalien die Eintragssituation in deutsche Flüsse.</p><p>Trotz deutlicher Verbesserungen in den letzten Jahrzehnten belasten Einträge von Nährstoffen und Chemikalien weiterhin unsere Gewässer. Um zu klären, woher diese Stoffe kommen und wie sie in die Gewässer gelangen, nutzt das <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/u?tag=UBA#alphabar">UBA</a> das Emissionsmodell MoRE (Modelling of Regionalized Emissions). Mit diesem Modell können die über unterschiedliche Eintragspfade in die Gewässer gelangenden Stoffeinträge bilanziert werden.</p><p>Um die Stoffeinträge anschaulich darzustellen, hat das Umweltbundesamt eine <a href="https://gis.uba.de/maps/resources/apps/stoffeintraege/">digitale Kartenanwendung</a> entwickelt, die die modellierten jährlichen Stoffeinträge für die Analysegebiete, Teileinzugsgebiete und Flussgebietseinheiten (siehe auch <a href="https://www.umweltbundesamt.de/themen/wasser/fluesse/nutzung-belastungen/stoffeintraege-in-gewaesser">UBA-Themenseite: Stoffeinträge in Gewässer</a>) farblich klassifiziert.</p><p>Bisher sind über die App Informationen für die Elemente Nickel und Blei verfügbar. Sie sollen schrittweise mit allen Ergebnissen der bundesweiten Stoffeintragsmodellierung, z.B. für Stickstoff, Phosphor, <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/p?tag=PAK#alphabar">PAK</a> erweitert werden. Ebenso ist ein Download der Modellergebnissen in Vorbereitung.</p>
Das Emissionsberechnungsmodell „TREMOD“ (Transport Emission Model) bildet den motorisierten Verkehr in Deutschland hinsichtlich seiner Verkehrs- und Fahrleistungen, Energieverbräuche und den zugehörigen Luftschadstoffemissionen für den Zeitraum 1960 bis 2050 ab. Es wurde vom ifeu-Institut im Auftrag des Umweltbundesamtes entwickelt und wird seit mehreren Jahren kontinuierlich fortgeschrieben. Das aktuelle Vorhaben diente der Aktualisierung und Ergänzung von TREMOD. Für alle Verkehrsträger wurden die Bestands- und Fahr- und Verkehrsleistungsdaten bis zum Jahr 2021 fortgeschrieben. Anschließend wurde das Trendszenario bis zum Jahr 2050 aktualisiert. Die aktuelle Fortschreibung der Basisdaten bis zum Jahr 2021 für die Emissionsberichterstattung im Nationalen Inventarbericht 2023 ist in der TREMOD-Version 6.41 vom 15.09.2022 enthalten. Die Aktualisierung des Trendszenarios wurde schließlich in der TREMOD-Version 6.43 vom 31.03.2023 realisiert.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 79 |
| Europa | 1 |
| Land | 13 |
| Wissenschaft | 17 |
| Zivilgesellschaft | 1 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 51 |
| Text | 22 |
| unbekannt | 15 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 29 |
| Offen | 58 |
| Unbekannt | 1 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 88 |
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| Resource type | Count |
|---|---|
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| Datei | 1 |
| Dokument | 14 |
| Keine | 52 |
| Webseite | 29 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 86 |
| Lebewesen und Lebensräume | 88 |
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| Wasser | 84 |
| Weitere | 86 |