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Da es derzeit weitgehend offen ist, wie die Leistungen des Straßenbetriebsdienstes durch den Klimawandel beeinflusst werden, ist es Ziel des Forschungsprojektes, die Wechselwirkungen zwischen Klimawandel und Straßenbetriebsdienst abzuschätzen. Der Schwerpunkt hierbei liegt auf der Ermittlung der Auswirkungen des Klimawandels auf den Straßenbetriebsdienst, wofür in einem ersten Schritt der generelle Einfluss der Witterung auf die Leistungen des Straßenbetriebsdienstes analysiert wird, da eine Vielzahl der Leistungen im Straßenbetriebsdienst durch die Witterung beeinflusst wird. Aufbauend auf umfangreichen Klimaprojektionen werden dann die Änderungen infolge des Klimawandels ermittelt. Ergänzend erfolgt eine Abschätzung, inwieweit durch die Optimierung des Straßenbetriebsdienstes die Emission der Treibhausgase reduziert werden kann. Bis 2030 zeigt die Klimaprojektion nur geringe Änderungen der Lufttemperatur. Erst in den weiteren Perioden ist mit einem deutlichen Anstieg zu rechnen. Die Niederschläge werden im Winter zu- und im Sommer abnehmen. Regionale Unterschiede dieser Entwicklungen sind nur schwach ausgeprägt. Für den Winterdienst führen die stagnierenden Temperaturen bei gleichzeitigem Anstieg der Niederschläge bis 2030 zu einer Zunahme bei Einsatzstunden und Salzverbrauch um etwa 10 %. Danach ist mit einer deutlichen Reduktion der Einsatzstunden sowie der erforderlichen Salzmengen um durchschnittlich 16 % bis 2050 und um 40 % bis 2080 gegenüber 1991 bis 2010 zu rechnen. Die Aufwendungen infolge von Frostschäden an Fahrbahnen werden sich bis 2030 kaum verändern. Erst danach wird es zu einem signifikanten Rückgang der Frostschäden kommen. Bei der Grasmahd wird sich bis 2030 der Aufwand für die Grasmahd ebenfalls nicht signifikant ändern, erst in den darauffolgenden Perioden ist mit einer Zunahme zu rechnen. Die Schadstoffemissionen, die durch den Straßenbetriebsdienst hervorgerufen werden, haben einen Anteil von unter 2 ‰ an den gesamten Emissionen des Kfz-Verkehrs. Maßnahmen, die zu einer Reduktion des Schadstoffausstoßes beitragen, sind jedoch trotz des geringen Anteils vielfach zu empfehlen, da mit ihnen noch weitere Vorteile verbunden sind.
Die Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt) bringt zum Ende jeden Jahres eine Prognose der Unfall- und Verunglücktenzahlen des noch laufenden Jahres heraus, um so über die Entwicklung der Verkehrssicherheit in Deutschland Bilanz ziehen zu können. Dabei wird das Unfallgeschehen nach dem Schweregrad der Konsequenzen, der Ortslage sowie Alter und Art der Verkehrsbeteiligung der Verunglückten in 27 Zeitreihen unterteilt. Zu diesem Zeitpunkt sind die Daten lediglich für die ersten acht oder neun Monate erhältlich. Um Bilanz zu ziehen, werden die Anzahlen der letzten drei oder vier Monate prognostiziert. Gesamtziel des hier beschriebenen Forschungsvorhabens ist die Optimierung der jährlichen Unfallprognosen durch Anwendung von strukturellen Zeitreihenmodellen, bei denen die Vorhersagen aus dem Trend der vorliegenden Monate, und der Dynamik der vorhergehenden Jahre abgeleitet werden. Um dem Einfluss der Witterungsverhältnisse Rechnung zu tragen, werden dabei meteorologische Variablen in das Vorhersagemodell aufgenommen. Um die Modelle zu testen, werden die endgültigen Daten der letzten 15 Jahre jeweils aus den vorläufigen Daten der ersten Monate vorhergesagt und mit den tatsächlich beobachteten endgültigen Unfall- und Verunglücktenzahlen verglichen. Die Resultate zeigen, dass im Vergleich zu den bisherigen Vorhersagen mithilfe der hier vorgestellten Modelle die Vorhersagen für 25 der 27 Reihen präziser werden. Lediglich zwei Reihen zeigen einen leichten Anstieg des Vorhersagefehlers. Beim Vergleich von Modellen mit und ohne meteorologischen Variablen zeigt sich, dass 23 der 27 Reihen besser vorhergesagt werden können, wenn man das Wetter berücksichtigt. Neben der verbesserten Vorhersage ermöglicht die Aufnahme der Wettervariablen auch eine Einschätzung, wie groß der Einfluss der Witterungsgegebenheiten auf das Unfallgeschehen ist. Es zeigt sich also, dass die Anwendung von strukturellen Zeitreihenmodellen und die Berücksichtigung von meteorologischen Variablen zu einer deutlichen Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit führen. Die Verbesserung der Vorhersagen durch die Aufnahme von Wettervariablen bestätigt nochmals den Einfluss der Witterungsumstände auf das Unfallgeschehen.
Die Abgas-Gesetzgebung für Kraftfahrzeuge wurde in den letzten 25 Jahren stetig verschärft. Das Durchschnittsalter der PKW steigt kontinuierlich. Im Jahr 2000 lag dies bei 6,9 Jahren, im Jahr 2011 bei 8,3 Jahren und 2016 bei 9,2 Jahren. Dieser Trend hat auch zu einem Bestandsanstieg bei Fahrzeugen älter 30 Jahren geführt. Es stellt sich daher die Frage, welche Größenordnung diese Fahrzeuge > 30 Jahren bei der Betrachtung der Gesamtemissionen des Straßenverkehrs in der Bundesrepublik in Zukunft einnehmen werden. Aufbauend auf zwei möglichen Szenarien zum zukünftigen Fahrzeugbestand älter 30 Jahren sowie entsprechend abgeleiteten Fahrleistungen wurde der Emissionsbeitrag dieser Fahrzeuge bis zum Jahr 2030 hochgerechnet und modelliert. Zusätzlich wurden Werte für ein größeres Zusammenkommen solcher Fahrzeuge abgeleitet (Oldtimertreffen). Im Rahmen des Vorhabens wurden die limitierten Abgaskomponenten NOX (Stickoxide), HC (Kohlenwasserstoffe), CO (Kohlenmonoxid) und PM (Partikelmasse) betrachtet. Als Ausgangspunkt (2016) wurden 712.000 relevante Fahrzeuge mit einer jährlichen Fahrleistung von 1370 km für die Szenarien angesetzt. Im Ergebnis lässt sich festhalten, dass der Emissionsbeitrag der Fahrzeuge älter 30 Jahren in der Gesamtheit, auch für die späteren Bezugsjahre mit entsprechend höherem Fahrzeugbestand, in Summe pro Abgaskomponente jeweils nur einen einstelligen prozentualen Anteil ausmacht. Bei isolierter Betrachtung der Außerorts-Anteile steigen die Werte jedoch durchaus auch an. Am Tag des modellierten Treffens tragen die Oldtimer zwar maßgeblich zu den Emissionen bei, bezogen auf die durchschnittlichen jährlichen Tageswerte der Emissionskomponenten ergeben sich jedoch auch hier lediglich Veränderungen im unteren einstelligen Prozentbereich.