72 Verkehrs- und Transportplanung
Ziel des Projektes war es, den Behörden und Kommunen Hinweise auf die Wirkung von Verkehrsberuhigungen zu geben. Es wurden an der Merseburger Straße in Halle (4-streifige Hauptverkehrsstraße mit cirka 32.000 Kfz/d, Straßenbahn auf eigenem Gleisbett in Mittellage) mit dem mobilen Messfahrzeug SNIFFER im Zeitraum 21.4. bis 10.5.2008 NOx-, PM 2.5- und PM10-Konzentrationen sowie ein Maß für den durch SNIFFER indizierten nicht motorbedingten PM10-Emissionsfaktor räumlich und zeitlich differenziert erfasst. Weiterhin erfolgten an zwei Tagen ebenfalls mittels eines Messfahrzeuges messtechnische Analysen des Verkehrsflusses. Die an der Merseburger Straße durchgeführten verkehrsberuhigenden Maßnahmen (Tempo 30-Signalisierung, an ausgewählten Tagen zusätzlich Displays zur Anzeige der Fahrzeuggeschwindigkeit sowie angekündigte beziehungsweise durchgeführte Radarkontrollen) führten zu nachweisbaren Reduktionen der mittleren Reisegeschwindigkeiten bis 8 km/h. Die größten Reduktionen wurden dabei an den Tagen festgestellt, an denen Radarkontrollen durchgeführt wurden oder der Verkehrsteilnehmer (oder Fahrzeugführer) durch ein Hinweisschild "Geschwindigkeitskontrolle" mit diesen rechnen musste. Allerdings hielten auch da nur cirka 15 % der Fahrzeuge das signalisierte Tempolimit von 30 km/h ein. Cirka 12 % bis 19 % der Fahrzeuge waren trotz Hinweisschilds und Geschwindigkeitsdisplays während der Radarkontrollen schneller als 41 km/h. Relevante Veränderungen des Verkehrsflusses (Stand-, Konstantfahrt- und Beschleunigungsanteile) waren durch die Maßnahmen nicht zu verzeichnen. Auf den Straßenabschnitten der Merseburger Straße, auf denen der Verkehrsfluss gleichmäßig war, konnte eine signifikante positive Korrelation zwischen dem Maß für die nicht motorbedingten SNIFFER-PM10-Emissionsfaktoren und der Fahrzeuggeschwindigkeit festgestellt werden. Daraus lässt sich eine Minderung von 20 % für die Werktage mit wirksamen verkehrsberuhigenden Maßnahmen ableiten. Falls es gelingen würde, dass alle Fahrzeuge das Tempolimit von 30 km/h bei gleichem Verkehrsfluss einhalten würden, dann ergäbe sich aus den abgeleiteten Korrelationsfunktionen ein maximales Minderungspotenzial von 40 % bis 50 %. An Straßenabschnitten, an denen der Verkehrsfluss ungleichförmiger war, konnte keine solche Korrelation gefunden werden. Hier spielen wahrscheinlich andere Einflüsse (zum Beispiel das Beschleunigungsverhalten der Fahrzeuge) eine stärkere Rolle. Die untersuchten Maßnahmen an der Merseburger Straße in Halle hatten somit einen, wenn auch geringen, positiven Effekt auf die PM10-Belastung an der Messstelle HEVC. Die nach HBEFa klassifizierte Verkehrssituation hatte im Messzeitraum keinen signifikanten Einfluss auf die SNIFFER-PM10-Emissionsfaktoren. Der im derzeitigen PM10-Emissionsmodell angesetzte starke Anstieg der nicht motorbedingten PM10-Emissionsfaktoren für Straßen mit schlechtem Verkehrsfluss, welcher sich aus einer Vielzahl von ausgewerteten Immissionsmessungen ableitete, spiegelte sich nicht wider. Signifikant niedrigere Werte des mit SNIFFER ermittelten Maßes für die nicht motorbedingten PM10-Emissionsfaktoren wurden trotz des dort vorliegenden schlechten Fahrbahnzustandes nur in der Turmstraße festgestellt. Optisch wesentlichster Unterschied zu den anderen Straßenabschnitten war dort neben dem sehr schlechten Straßenzustand eine sehr glatte Oberfläche der großen Asphaltflickstellen relativ zu den anderen Straßenoberflächen und die nur einseitig dichte Straßenrandbebauung in Nord-Süd-Ausrichtung. Die anderen Straßenabschnitte sind entweder beidseitig bebaut oder ost-west orientiert. Im Messzeitraum führten die gepflasterten Fahrbahnoberflächen nicht zu einem deutlich höheren SNIFFER-PM10-Emissionsfaktor. Allerdings musste SNIFFER auf diesen auch deutlich langsamer als auf den anderen Straßenabschnitten fahren.
Es wurde anhand einer ersten Auswertung der Messdaten an der autobahnähnlichen B10 bei Karlsruhe und anhand einer Systematisierung weiterer zugänglicher PM10-Messergebnisse an Straßen im Anwendungsbereich des Merkblattes über Luftverunreinigungen an Straßen (MLuS 02) eine bessere Anpassung des existierenden Verfahrens zur Berechnung verkehrsbedingter PM10-Emissionen im Sinne einer schnell verfügbaren pragmatischen Zwischenlösung für diese Straßen erarbeitet. Mittels der NOx-Tracermethode konnten für die B10 bei Karlsruhe PM10-Emissionsfaktoren abgeleitet werden. Diese betragen im Wochenmittel 81 mg/(km Fzg), wobei an trockenen Werktagen 92 mg/(km Fzg) und an trockenen Sonntagen 59 mg/(km Fzg) ermittelt wurden. Anhand der Auswertung der Inhaltsstoffanalysen wurde u.a. abgeschätzt, dass an trockenen Werktagen ca. 50 % der PM10-Emissionen durch Auspuffemissionen realisiert werden, ca. 20 % durch Reifenabrieb, weniger als 1 % durch Bremsabriebe und ca. 30 % durch Straßenabriebe sowie Wiederaufwirbelung von Schmutzeintrag. Es wurde in diesen Überlegungen angenommen, dass sich die PM10-Emissionen einer Straße aus den Emissionen des Auspuffs sowie dem Anteil aus Abrieb und dem der Aufwirbelung infolge Reifen-, Brems-, Kupplungsbelags- und Straßenabrieb sowie Straßenstaub zusammensetzen. Dabei werden die Emissionen aus dem Auspuff bestimmt nach dem Handbuch für Emissionsfaktoren des Umweltbundesamtes (HBEFA). Die Emissionen für Abrieb und Aufwirbelung wurden auf Basis von aus vorliegenden Messergebnissen abgeleiteten Emissionsfaktoren (getrennt nach PKW und LKW) berechnet. Entsprechende Emissionsfaktoren werden angegeben. Unterschieden wird nach nicht überdeckelten Straßen und Tunnelstrecken. Für Tunnelstrecken, auf denen die Emissionen offenbar geringer sind als auf offenen Straßen, werden niedrigere PKW-Emissionsfaktoren angesetzt als für Straßen auf freier Strecke. Unterschieden wird auch weiterhin in Straßen mit gutem bzw. schlechtem Straßenzustand. Eine eindeutige Geschwindigkeitsabhängigkeit konnte aus den verfügbaren Daten nicht abgeleitet werden. Auch die Regenabhängigkeit ist weiterhin nicht eindeutig geklärt. Für die Bestimmung der Kurzzeitbelastung nach 22. BImSchV für PM10 und CO wurde auf Basis der Auswertung von Messdaten ein statistischer Zusammenhang abgeleitet für die Berechnung der Anzahl von Überschreitungen von 50 -µg PM10/m-³ als Tagesmittelwert beziehungsweise zur Bestimmung des maximalen gleitenden CO-8h-Wertes aus dem jeweiligen Jahresmittelwert. Der Bericht wurde um eine Zusatzuntersuchung zum Vergleich der PM10-Konzentrationen aus Messungen an der A1 bei Hamburg und Ausbreitungsberechnungen erweitert. Diese Zusatzuntersuchung enthält als Anhänge eine Fehlerdiskussion, eine Darstellung des Berechnungsverfahrens PROKAS zur Bestimmung verkehrserzeugter Schadstoffbelastungen sowie die MLuS 02-Protokolle zum PC - Berechnungsverfahren zur Abschätzung von verkehrsbedingten Schadstoffimmissionen nach dem Merkblatt über Luftverunreinigungen an Straßen der Forschungsgesellschaft für Straßen- und Verkehrswesen, Version 5.0j vom 26.02.2002.
Eine konsequente Förderung des Radverkehrs wird im Kontext von Klimaschutz, Lärmminderung und Luftreinhaltung als ein geeigneter verkehrsplanerischer Ansatz gesehen. Quantifizierte Aussagen zu den Einsparpotenzialen, die durch eine wirksame Zunahme des Radverkehrsanteils an den (innerörtlichen) Verkehrsleistungen zur Umweltentlastung erschlossen werden können, lagen bislang nur vereinzelt vor und basieren meist auf pauschalen Ansätzen. Die Quantifizierung von Maßnahmenwirkungen wird in diesem Forschungsprojekt auf der Ebene Gesamtstadt mit einem makroskopischen Verkehrsmodell für die Bestandssituationen ("Analysefall") und definierten Struktur- und Infrastrukturentwicklungsszenarien ("Prognosefälle") für drei Beispielstädte gebildet. Aus den Analysen der verkehrlichen Wirkung wurde deutlich, dass eine Reduzierung der Kfz-Fahrleistung in allen Beispielstädten möglich ist. Die Reduzierung der Fahrleistung ist im Wesentlichen von der Ausgangslage und den angesetzten Maßnahmen abhängig. Die ermittelten Kenngrößen (Modal-Split, Verkehrsleistungen im motorisierten Verkehr) und Kfz-Verkehrsbelastungen stellen die Grundlage zur Ermittlung von Veränderungspotenzialen in Bezug auf Umweltwirkungen dar, die mit makroskopischen Modellen zur straßennetz- bzw. flächenbezogenen Abbildung von Klimagasemissionen (CO2), Verkehrslärm und Luftschadstoffbelastungen (PM10, PM2,5 und NO2) ermittelt werden. Im Vergleich von Analysefall und Prognosefällen wurden so die umweltbezogenen Veränderungspotenziale aus den zugrunde gelegten Szenarien konkret für die drei Beispielstädte quantifiziert