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Auf Basis von Immissionsmessdaten an 8 Straßenabschnitten wurde die Wirkung von potenziellen PM10-Minderungsmaßnahmen (Temporeduzierung, Verbesserung des Verkehrsflusses, Verbesserung des Fahrbahnzustandes) beziehungsweise der Einfluss meteorologischer Parameter auf die PM10-Konzentrationen beziehungsweise -Emissionen untersucht. Der Einfluss eines normgerechten Ausbaus einer innerstädtischen Bundesstraße mit Einrichtung einer "Grünen Welle" auf die PMx-Belastungen konnte im Feldversuch an der Bergstraße in Dresden untersucht werden. Dabei konnte nachgewiesen werden, dass sich der Verkehrsfluss nach dem Ausbau in beiden Richtungen deutlich verbessert hat. Stadtauswärts war vor dem Ausbau ein mäßiger Verkehrsfluss (Verkehrssituation nach Handbuch für Emissionsfaktoren = LSA2), stadteinwärts ein schlechter Verkehrsfluss zu verzeichnen gewesen. Nach dem Ausbau funktioniert stadtauswärts die Grüne Welle (HVS2), stadteinwärts gibt es Haltezeiten an den Lichtsignalanlagen, die den Verkehrsfluss im Allgemeinen nur gering beeinträchtigen (HVS2, LSA2). Die mittleren Fahrzeuggeschwindigkeiten lagen im Bereich der Messstelle vor dem Ausbau bei circa 30 km/h und nach dem Ausbau bei über 40 km/h. Es konnte eine PM10-Reduktion durch Verbesserung des Verkehrsflusses (Grüne Welle) trotz höherer Fahrzeuggeschwindigkeiten von circa 3pg/m3 (circa 35 Prozent der PM10-Zusatzbelastung) abgeleitet werden. Umfangreiche Datenauswertungen konnten für die B10 bei Karlsruhe, die Merseburger Straße in Halle und den Jagtvej in Kopenhagen in Verbindung mit jeweils repräsentativen Hintergrundmessstellen durchgeführt werden. Es konnten erwartungsgemäß deutliche Abhängigkeiten der PM10- und PM2.5-Konzentrationen von meteorologischen Parametern beobachtet werden. Dabei gibt es aber auch eine Vielzahl von Korrelationen der meteorologischen Kenngrößen untereinander, sodass aus der tendenziellen Abhängigkeit der Partikelbelastung von einer meteorologischen Kenngröße unmittelbar nicht auf dessen Ursache/Wirkungsbeziehung geschlossen werden kann. Die stärksten meteorologischen Einflüsse auf die PM10-Gesamtbelastungen gehen von den vertikalen Austauschbedingungen, von der Anzahl niederschlagsloser Tage seit dem letzten Niederschlagsereignis und der Windgeschwindigkeit aus. Die stärksten meteorologischen Einflüsse auf die PM10-Zusatzbelastungen gehen von der Windgeschwindigkeit und -richtung sowie von den Temperaturen aus. Bei den PM10-Emissionsfaktoren zeichnet sich zum Beispiel an der Merseburger Straße für die Werktage mit Niederschlag im Mittel ein circa 30 Prozent geringerer Wert ab als an den trockenen Werktagen. Diese Abnahme ist signifikant. Die PM10-Emissionsfaktoren an den ersten drei trockenen Tagen nach einem Niederschlagsereignis sind gleich, zeigen also keine Zunahme mit andauernder Trockenheit. Bei den PM2.5-Emissionen ist dieser Minderungseffekt durch Niederschlag nicht zu verzeichnen. Eine Bindung des Staubes im Straßenraum bei hoher Luftfeuchtigkeit konnte nicht festgestellt werden. Während die PM2.5-Emissionsfaktoren (weitestgehend Motoremissionen) unabhängig von der Jahreszeit sind, nimmt die Emission der Partikelfraktion PM2.5 bis PM10 im Winterhalbjahr deutlich (über 100 Prozent) zu. Ursachen könnten das Einbringen von Streugut und vermehrte Schmutzeinträge auf der Straße sein. Im Winterhalbjahr sind auch die PM10-Emissionsfaktoren, wie erwartet, von den Austauschbedingungen unabhängig und liegen jeweils deutlich (Faktor zwei) höher als im Sommerhalbjahr. Dieser Anstieg der PM10-Emissionen unter winterlichen Bedingungen könnte auch erklären, warum die PM10-Emissionsfaktoren im Unterschied zu PM2.5 bei niedrigen Tagesmitteltemperaturen deutlich höher sind als bei hohen Temperaturen. Der hohe Anstieg der PM10-Konzentrationen während (winterlicher) austauscharmer Inversionswetterlagen könnte somit sowohl von den schlechten Austauschbedingungen als auch von deutlich höheren nicht motorbedingten PM10-Emissionen beeinflusst sein. Derzeit laufen in parallelen Forschungsprojekten weitere Arbeiten, um den Erkenntnisstand bei der PM10-Emissionsmodellierung beziehungsweise bei der Bewertung von Minderungsmaßnahmen zu erhöhen. Es sollte einer separaten Auswertung vorbehalten sein, aus all diesen neuen Forschungsprojekten die Schlussfolgerungen für die zukünftige PM10-Modellierung zu ziehen.
Untersuchungsgegenstand des Forschungsprojektes war die Überprüfung der aktuellen Grenzwertkriterien in Deutschland zur Identifizierung von Unfallhäufungen im Straßennetz. Nach Analyse des IST-Zustandes und der Bestimmung von Defiziten wurden alternative Grenzwertkriterien mit dem Ziel eines optimierten Einsatzes von Ressourcen im Bereich der Örtlichen Unfalluntersuchung überprüft. Auf Grundlage dieser Erkenntnisse erfolgte die Ableitung von Empfehlungen für zukünftige Grenzwertkriterien. Insgesamt wurden verschiedene Grenzwertkriterien getrennt für die Ortslagen innerorts, außerorts (ohne BAB) und Bundesautobahnen mittels einer umfangreichen Unfalldatenauswertung untersucht. Als Untersuchungsgebiete dienten außerorts Bereiche von Bundesländern (Sachsen) oder ganze Bundesländer (Bayern, Rheinland-Pfalz) sowie innerorts Städte verschiedener Größe (Großstädte über 100.000 E, Mittelstädte mit 30.000 bis 100.000 E sowie Durchfahrten von Ortschaften unter 30.000 E) aus vier Bundesländern. Die Untersuchungen lassen sich in folgenden Ergebnissen zusammenfassen:- Bei der Bestimmung der unfallauffälligen Stellen (UAS) mit gleichartigen Unfällen werden ortslagenunabhängig nahezu alle UAS durch die Gleichartigkeit des Unfalltyps identifiziert. Durch die Berücksichtigung von Unfallumständen wie z.B. die Verkehrsbeteiligung werden kaum zusätzliche Stellen erkannt. - Bei der parallelen Betrachtung der drei aktuellen Auswertungszeiträume (1-Jahreskarte, 3-Jahreskarte (P) und 3-Jahreskarte (SP)) wurde festgestellt, dass ein Großteil der UAS, die in der 3-Jahreskarte (SP) auffällig sind, auch in der 3-Jahreskarte (P) als auffällig identifiziert werden. - Die zeitliche Stabilität, d.h. das wiederholte Auftreten eines unfallauffälligen Bereiches in zwei oder mehr aufeinanderfolgenden Betrachtungszeiträumen, erreicht gemessen am Anteil an allen unfallauffälligen Bereichen in einem Ausgangszeitraum weder bei den UAS noch bei den unfallauffälligen Linien (UAL) eine zufriedenstellende Größenordnung. - Aus den unterschiedlichen Kriterien für die Optimierung von Grenzwerten nach einem ausgewogenen Verhältnis von Aufwand und Nutzen resultieren zum Teil unterschiedliche Ergebnisse. Bei der Empfehlung neuer Grenzwerte wurde darauf geachtet, dass bei Anwendung des Grenzwertes mindestens 10% des Gesamtunfallgeschehens im jeweiligen Betrachtungszeitraum bearbeitet werden. Die Empfehlungen beinhalten für die Identifizierung von unauffälligen Bereichen insbesondere Vorschläge zu geeigneten Betrachtungszeiträumen, räumlichen Abgrenzungen von unfallauffälligen Bereichen sowie der Angabe optimierter Grenzwerte differenziert nach Ortslage und Betrachtungszeitraum.