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Publikationstyp

Forschungsbericht
Monographie

Erscheinungsjahr

2022
'http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/'

Untersuchung der Herkunft des grenzüberschreitenden Feinstaubtransportes im Osten Deutschlands mit einem Chemie-Transportmodell

Quelle

Schlagwörter

Feinstaub, PM10, Grenzschicht, Quellenzuordnung, Verursacheranalyse, Mischungsschichthöhe, positive Matrixfaktorisierung, PMF, Chemie-Transportmodell, CTM

Finanzierungskennzeichen

3716512030

standardisiertes Finanzierungskennzeichen

37165120

Verbundene Publikation

Zitation

SCHAAP, Martijn, Richard KRANENBURG und Carlijn HENDRIKS, 2022. Untersuchung der Herkunft des grenzüberschreitenden Feinstaubtransportes im Osten Deutschlands mit einem Chemie-Transportmodell [online]. Dessau-Roßlau: Umweltbundesamt. Texte, 99/2022. Verfügbar unter: https://openumwelt.de/handle/123456789/5335
Zusammenfassung deutsch
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
Zusammenfassung englisch
In the Eastern part of Germany exceedances of particulate matter (PM) limit values often take place during cold and stable weather conditions in Winter with inflow of polluted air from Poland and other countries in Eastern Europe. Within this project we have performed a source apportionment study to assess the contribution of transboundary transport and different source sectors to elevated levels of PM10 concentrations in the Eastern part of Germany. The study is performed with the chemistry transport model LOTOS-EUROS and its labelling source apportionment module. Results have been compared to speciated PM10 observations from the PM-Ost campaign and the measurement based source apportionment carried out in PM-Ost. To improve the performance of the model simulation for the episodes with high PM concentrations in winter we have in the first stage of the project imple-mented improvements in the residential combustion emissions and their timing. In addition, an optimisation of the boundary layer height has been investigated via sensitivity runs with the meteorological model COSMO, but showed only limited changes. It is found that residential combustion and agriculture are the dominant contributors to elevated PM10 concentrations in Eastern Germany during cold and stable weather conditions. For urban stations the traffic contribution is also significant. On average the largest contribution to the PM10 levels comes from Germany itself. However, at PM levels above 40 ÎÌg/m3 the contribution from transboundary transport exceeds the local contribution. The dominant sources in this transboundary transport are residential combustion and agriculture. Comparison of the results with the PMF results shows good agreements for ammonium nitrate and combustion sources. For the traffic contribution the comparison shows larger differences attributed to the temporal variability of the emissions, the resolution of the LOTOS-EUROS model, underestimation of traffic resuspension and tyre and break wear. The PM10 total concentrations from the LOTOS-EUROS model are typically lower than the measured values, which can be attributed to unrecognized sources or processes in the model. Correlating the non-modelled PM10 part with the PMF sources suggests that besides an underestimation of vertical mixing the exclusion of SOA formation in LOTOS-EUROS and enhanced formation of sulphate in polluted conditions, are probable reasons for the remaining PM10 underestimation. Quelle: Forschungsbericht