Berichte der Bundesanstalt für Straßenwesen, Reihe V: Verkehrstechnik
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Das Emissionsmodul des PC-Berechnungsverfahrens zur Abschätzung von verkehrsbedingten Schadstoffimmissionen (MLuS 02) basiert auf dem Handbuch für Emissionsfaktoren des Umweltbundesamtes. Aufgabe war die Berechnungen mit dem neuen Handbuch kompatibel zu machen. Die Aufgabenstellung gliederte sich in 3 Teile: i) Implementierung der neuen Version des Handbuchs in das Emissionsmodul , ii) Umwandlung des Emissionsmodul von ACCESS in Delphi, gleichzeitige Beseitigung von Inkonsistenzen in der Berechnung , iii) Implementierung des neuen Emissionsmoduls, Durchführung von Systemtests und Modifikationen, Aktualisierung des Merkblatts MLuS 02. Bei der Aktualisierung des Handbuches wurden folgende redaktionelle Änderungen vorgenommen: Herausnahme der 98-Perzentile - außer für das NO2 - im tabellarischen Ausdruck, Erstellung eines Installationsprogramms, Aktualisierung des Merkblatts MLuS 02 gemäß der vorgenommenen Fortschreibung. Im Vergleich zur vorherigen Version ergeben sich folgende Änderungen: Eingangsdaten und ihre Klassifizierung: Dem Emissionsmodul wurden bisher per ASCII-Schnittstelle die folgenden Eingangsdaten übergeben: Bezugsjahr, Gebiets-ID, Straßenkategorie-ID, Fahrbahnlängsneigungs-ID, Anzahl der Fahrspuren, DTV, DTV-ID, Lkw-Anteil, Lkw-Anteil-ID, Kraftstoffszenario-ID, Stop+Go-ID, Das Bezugsjahr wurde rückwirkend auf das Jahr 2000 begrenzt, so dass die Gebietsunterscheidung Ost/West entfallen kann. Längsneigungsklassen: Hinsichtlich der Längsneigungsklassen enthält das Modell die in Tabelle2 (siehe Längsneigungsklassen im Abschlussbericht) dargestellte Klassifizierung. Fahrzeugkategorien: Das Emissionsmodul unterscheidet intern folgende Fahrzeugkategorien: Pkw, Leichte Nutzfahrzeuge (Gesamtmasse bis 3,5 t), LNfz genannt, Schwere Nutzfahrzeuge (Gesamtmasse über 3,5 t), im folgenden SNfz genannt. Umwandlung des Emissionsmodul von ACCESS in Delphi: Nachdem die Änderungen im Emissionsmodul durchgeführt worden waren, wurden alle Visual Basic Codes von ACCESS nach Delphi verlagert. Implementierung des neuen Emissionsmoduls in das MLuS 02: Das Emissionsmodul wurde in das MLuS 02 Programm implementiert. Ruß wird aus dem MLuS entfernt (Außerkraftsetzung der 23. BImSchV).
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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.
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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.
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Im Hinblick auf die prozessbezogenen Beiträge nicht-motorischer Partikelemissionen durch Abriebs- und Aufwirbelung existieren derzeit lediglich Studien, die an stark belasteten Innerortsstraßen oder in Tunneln durchgeführt wurden. Für die Emissionen von Autobahnen konnten die so gewonnenen Ergebnisse daher nicht ohne Weiteres als repräsentativ für die wesentlich häufiger anzutreffende Situation frei angeströmter Autobahnabschnitte betrachtet werden. Um diese Wissenslücke zu schließen, wurden im vorliegenden Projekt an der Autobahn A61 für mehr als 1 Jahr Luv-Lee Messungen durchgeführt. Mittels der NOx-Tracer-Methode wurden die in Tabelle 16 des Berichtes wiedergegebenen partikelmassen-bezogenen Emissionsfaktoren (EFs) ermittelt. Die EFs für PM10 sind mit Ergebnissen anderer Studien aus Deutschland beziehungsweise der Schweiz gut vergleichbar, während sich für die PM1-10-Fraktion geringere EFs ergaben, als aktuell angenommen. Mittels der Positiv-Matrix-Faktorisierung konnten neben den motorischen Emissionen vier nicht-motorische Quellfaktoren identifiziert und quantifiziert werden. Dabei zeigte sich neben einem deutlichen Einfluss durch Tausalzausbringung insbesondere die Relevanz von Bremsabrieb Diese Ergebnisse bestätigen somit auch für freiliegende Autobahnabschnitte die Signifikanz der nicht-motorischen Partikelemissionen für die PM10-Emissionen.
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In der vergangenen Zeit ist das Thema Feinstaub durch die Einrichtung der Umweltzonen in das Blickfeld der Öffentlichkeit getreten. Neben den gesundheitlichen Risiken werden auch die Quellen und mögliche Maßnahmen zur Eindämmung im Rahmen zahlreicher Forschungsprojekte untersucht. Der motorisierte Straßenverkehr stellt eine bedeutende Quelle für Feinstäube dar, weshalb hier im Rahmen des Projekts "Einfluss der Straßenrandbegrünung auf die PM10-Konzentration" Möglichkeiten zur Beeinflussung der Feinstaubkonzentration durch Pflanzen entlang von Fernstraßen bewertet werden sollten. Ziel des Projektes war es zu ermitteln, in wie weit Pflanzen am Straßenrand Feinstäube auf ihren Blattoberflächen abscheiden und so einen Beitrag zur Senkung der Feinstaubbelastung leisten können. Auf der anderen Seite sollten aber auch die Belastungen der Pflanzen untersucht werden, der sie durch die Feinstäube ausgesetzt werden. Es konnte gezeigt werden, dass Pflanzen grundsätzlich in der Lage sind, größere Mengen an Feinstaub auf ihren Blättern abzuscheiden. Darüber hinaus haben die Untersuchungen gezeigt, dass die Blätter durch den Regen zumindest teilweise von ihrer Staubfracht befreit werden können. Durch Messungen an Autobahnen im Raum Wuppertal konnten diese ersten Ergebnisse zum Teil bestätigt werden. Teilweise zeigten sich aber auch lokale Erhöhungen der Feinstaubkonzentration, für die bislang keine eindeutige Begründung gefunden werden konnte. Die Ergebnisse zeigen eine erste Möglichkeit auf, die Feinstaubbelastung mit Hilfe von Pflanzen zu senken. Allerdings sind bis zu einem gezielten, für die PM10-Konzentration relevanten Einsatz von Pflanzen noch umfangreiche Untersuchungen erforderlich, um die hier aufgeworfenen Fragestellungen abschließend klären zu können.
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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.
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Ziel der Untersuchung war es, anhand realer Fälle adaptive Steuerungen von Lichtsignalanlagen für städtische Hauptverkehrsstraßen mit konventionellen Steuerungen zu vergleichen. Für die Untersuchung wurden je zwei Hauptverkehrsstraßen in Münster und Remscheid ausgesucht, auf denen adaptive Steuerungen eingerichtet wurden. Dabei wurde zunächst eine konventionelle Koordinierung mit weitgehend verkehrsabhängigen Elementen hergestellt. Zusätzlich konnte jeweils eine adaptive Steuerung geschaltet werden. Auf allen Strecken wurden systematisch Testfahrten bei Schaltung der verschiedenen Steuerungszustände durchgeführt. Die hierbei mittels GPS aufgezeichneten Fahrzeugtrajektorien wurden hinsichtlich der Anzahl von Halten und der Wartezeiten analysiert, um so zu einer verkehrstechnischen Beurteilung zu gelangen. Auf der ersten Teststrecke in Münster konnte durch die adaptive Steuerung eine deutliche Verbesserung des Verkehrsablaufs erreicht werden. Auf der zweiten Teststrecke in Münster ließ sich dieser Erfolg nicht wiederholen. Es traten teilweise erhebliche verkehrliche Verschlechterungen bei Schaltung der adaptiven Steuerung ein. Auf den Teststrecken in Remscheid ergaben sich durch die adaptive Steuerung in jeweils einer Fahrtrichtung Verbesserungen des Verkehrsflusses. Dem stehen jedoch Verschlechterungen in der Gegenrichtung gegenüber. Weil eine direkte Erfassung der Immissionen vor Ort nicht möglich war, wurde eine Antwort hinsichtlich der ökologischen Wirkungen durch mikroskopische Simulation gesucht. Für je eine Strecke in Münster und Remscheid wurde die adaptive Steuerung in ein VISSIM-Modell integriert. Die simulierten Fahrzeugtrajektorien wurden durch das Verfahren PHEM im Hinblick auf die Schätzung der Emissionen analysiert. Dabei zeigte sich in Münster eine leichte Verbesserung (1,0 %) der ökologischen Auswirkungen als Folge der adaptiven Steuerung. In Remscheid zeigte sich nach den eingetretenen ungünstigen verkehrlichen Wirkungen erwartungsgemäß auch eine Verschlechterung der ökologischen Auswirkungen. Die Ergebnisse der mikroskopischen Simulation in Verbindung mit der adaptiven Steuerung auf diesem Streckenzug unterlagen jedoch erheblichen Schwankungen, sodass hiermit lediglich tendenzielle Aussagen möglich sind. Im Ergebnis zeigte sich, dass die adaptiven Verfahren die Möglichkeit eröffnen, den Verkehrsfluss auf städtischen Hauptverkehrsstraßen zu verflüssigen. Dabei können auch Verbesserungen hinsichtlich der Schadstoffemissionen und des Energieverbrauchs eintreten. Diese Verbesserungen können jedoch nicht uneingeschränkt vorausgesetzt werden, sondern bedürfen einer zum Teil längerfristigen, kostenintensiven Einstellungsphase.
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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.
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Ziel dieser Untersuchung ist die modellbasierte Analyse von Verkehrsnachfragewirkungen von Lang-Lkw in einem möglichen Regelbetrieb in Deutschland anhand verschiedener Szenarien sowie die Ermittlung daraus direkt abgeleiteter Größen zu Emissionen von Treibhausgasen und Luftschadstoffen. Basis dafür sind empirische Erhebungen zu Unternehmensstrukturen, Fahrzeugen und Transportvorgängen bei teilnehmenden Transportunternehmen des Feldversuchs, die sowohl im Rahmen dieser Studie als auch der Grundlagenuntersuchung zu Verkehrsnachfragewirkungen von Lang-Lkw (Röhling, Burg, Klaas-Wissing; 2014; FE 89.0273/2012) durchgeführt wurden. Die aus diesen Beobachtungen abgeleiteten Erkenntnisse, mündeten in die Schätzung des Marktpotenzials für Lang-Lkw-Transporte. Hierzu wurden die aus der Feldbeobachtung analysierten Einsatzmuster an der Gesamtheit der in Deutschland in einem Jahr durchgeführten Transportvorgänge mit Lkw und Sattelfahrzeugen gespiegelt. Diese Transportvorgänge wurden auf der Grundlage von empirischen Größen aus der deutschen Straßengüterverkehrsstatistik modellhaft erzeugt. Mittels eines Wahrscheinlichkeitsansatzes für die Generierung eines Positivnetzes für den Lang-Lkw, wurden in verschiedenen Szenarien die daraus entstehenden Verkehrsnachfragewirkungen für die Bezugsjahre 2014 und 2030 ermittelt. Basis dafür stellt das Verkehrsmengengerüstes der bundesweiten Verkehrsprognose 2030 des Bundesministeriums für Verkehr und digitale Infrastruktur dar. Insgesamt zeigen die Modellergebnisse, dass Lang-Lkw eine positive Verkehrsnachfragewirkung bezüglich einer Reduktion von gefahrenen Lkw-Kilometern und dementsprechend auch eine Reduktion von Klimagasen und Luftschadstoffen mit sich bringen. Dieser positive Effekt wird durch eine mögliche Ausdehnung des Positivnetzes über den gegenwärtigen Stand der 6. Änderungs-Verordnung verstärkt. Es zeigt sich auch, dass intermodale Verlagerungseffekte von der Bahn bzw. des Binnenschiffs sehr gering und vernachlässigbar sind. Es wird aber auch deutlich, dass der Lang-Lkw nicht die alleinige Lösung zur Eindämmung des Güterverkehrswachstums und den damit einhergehenden negativen Umweltwirkungen darstellt, sondern in bestimmten Bereichen und Einsatzfeldern betriebswirtschaftliche, aber auch verkehrsnachfrageseitige Vorteile mit sich bringt.