Für die Berechnung der Critical Loads (CL) für terrestrische Ökosysteme in ganz Europa, aber auch für die Modellierung der Luftqualität, ist die Erstellung einer aktuellen harmonisierten Landbedeckungskarte notwendig. Verbunden ist dies mit einer räumlichen Ausdehnung nach Osteuropa, Kaukasus und Zentralasien (EECCA). Die aktualisierte harmonisierte europäische Landbedeckungskarte muss dem EUNIS-Habitat-Klassifizierungssystem mit so vielen Level-3- Klassen wie möglich entsprechen. Basierend auf einer Bewertung der Verfügbarkeit und Eignung verschiedener Geodaten wurde entschieden, 1) CORINE Land Cover 2018 und Ecosystem Type Map v3.1 zu verwenden und Übergangsregeln zu EUNIS Level 1 und Level 2 für die von CORINE Land Cover Map abgedeckten europäischen Länder anzuwenden, 2) Copernicus Global Land Cover Map zu verwenden und Übergangsregeln zu EUNIS Level 1 und Level 2 für europäische Länder anzuwenden, die nicht von CORINE Land Cover Maps abgedeckt werden, 3) Global Potential Natural Vegetation (GPNV)-Karten und die Harmonized World Soil Database zu verwenden (HWSD) zur weiteren Aufschlüsselung der Level-2-Klassen in Richtung Level 3. Mehr als 700.000 Punkte aus dem European Vegetation Archive (EVA), die auf EUNIS-Level 3 klassifiziert wurden, wurden vom Expertensystem für die automatische Klassifizierung europäischer Vegetationsparzellen in EUNIS-Lebensräume bereitgestellt. Merkmale wurden aus den GPNV-modellierten Daten zu Biomen und FAPAR extrahiert. Auf diese wurde ein räumlich stratifiziertes zufälliges sampling durchgeführt, um 60 % der Trainings- und 40 % der Validierungsstichproben zu erhalten. Trainingsbeispiele wurden verwendet, um Random Forest-Entscheidungsbaummodelle zu trainieren. Die Genauigkeitsbewertung wurde an den verbleibenden 40 % der Validierungsproben durchgeführt. Die Genauigkeit variiert zwischen 60 % und mehr als 90 %. Bei den klassenbezogenen Nutzer- und Produzentengenauigkeiten wurden mäßige bis sehr hohe Prozentsätze ermittelt. Die Anwendung der Entscheidungsbaummodelle lieferte die aktualisierte EUNIS-Level-3-Lebensraum Karte für ganz Europa und die EECCA-Länder mit insgesamt 218 Landbedeckungsklassen, von denen 204 Klassen EUNIS-Level-3-Klassen darstellen. Quelle: Forschungsbericht
Ziel des Projekts war es, modellgestützt die Variabilität von Luftschadstoffen in Städten zu bestimmen. Dazu wurden groß- und kleinräumige Modellrechnungen durchgeführt und vergleichend ausgewertet. Die Ergebnisse legen nahe, dass für die Erfassung der urbanen Hintergrundkonzentration und der Exposition der Bevölkerung eine hohe räumliche Auflösung von etwa 1000 m erforderlich ist. Zwischen der modellierten kleinräumigen Variabilität und der urbanen Hintergrundbelastung wurden indikative Zusammenhänge abgeleitet und so erste Bausteine für eine mögliche neue Strategie der Beurteilung der Luftqualität entwickelt.
Das Projekt "Modellrechnungen zur Überprüfung der Auswirkung erhöhter Emissionsminderungsanforderungen auf die Feinstaub-Immission" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Dr. Rainer Stern durchgeführt. Die Auswirkung erhöhter Emissionsminderungsanforderungen auf die Feinstaub-Immission in Deutschland wurde mit Hilfe des chemischen Transportmodells REM-CALGRID (RCG) überprüft. Hintergrund für die ausgeführten Modellrechnungen ist der Umstand, dass in Deutschland im Rahmen von Genehmigungsverfahren nach TA Luft höhere Emissionsminderungen angeordnet werden, als sie von der EU rechtlich vorgesehen sind. Der Einfluss dieser erhöhten Emissionsminderungen auf die Immissionssituation von PM2,5 wurde flächendeckend für das gesamte Hoheitsgebiet Deutschlands ermittelt. Gemäß dem Vorschlag für eine Richtlinie des europäischen Parlaments und des Rates über Luftqualität soll der Indikator für die durchschnittliche Exposition aus dem Mittelwert aller Messungen an Messstationen für städtische Hintergrundquellen in Gebieten und Ballungsräumen des gesamten Hoheitsgebiets eines Mitgliedstaats ermittelt werden. In Ergänzung einer flächenbezogenen Auswertung wurde daher das zusätzliche Minderungspotential auch an den urbanen Hintergrund-Messstationen ausgewertet, die in den Jahren 2002 bis 2004 PM10 gemessen hatten. Im Mittel über alle urbanen Hintergrundstationen in Deutschland liegt das zusätzliche PM2,5-Minderungspotential zwischen 1,2 und 1,5 Prozent. In den durch hohe Emissionen gekennzeichneten Ballungsräumen ist das zusätzliche Potential höher, da solche Regionen einen höheren lokal erzeugten PM2,5-Immissionsanteil aufweisen.