Satellitengestützte Analyse der Feinstaubkonzentration über Deutschland

In dieser Arbeit wurden satellitengestutzte Beobachtungen der Aerosol optischen Dicke von MODIS Aqua sowie synoptische meteorologische Daten zur Grenzschichthohe und relativen Luftfeuchtigkeit des ECMWF verwendet, um bodennahe PM2.5-Konzentrationen abzuleiten. Dabei wurden alle Daten im Zeitraum 2003 bis 2014 ausgewertet. Die Untersuchung hat gezeigt, dass das Verfahren groses Potenzial fur die Beobachtung der Luftqualitat birgt. Die Methode ist geeignet, um belastete Gebiete flachendeckend zu identifizieren und die Reichweite der Verschmutzung einzuschatzen. Der Auswertung muss jedoch eine Korrektur fur jeden Standort und jede Saison vorangehen, da die Beziehung zwischen AOD und PM2.5 raumlich und zeitlich stark variiert und unterschiedliches saisonales Verhalten der beiden Grosen besteht. Es konnte nach der Korrektur eine gute Korrelation zu in-situ Messungen festgestellt werden (R = 0.77). Die verschiedenen Stationshintergrunde spielen dabei nur eine untergeordnete Rolle. In den kuhleren Monaten (Marz und November) erhalt man den starksten Zusammenhang der beiden Grosen. In dieser Arbeit wurde von einem linearen Zusammenhang zwischen AOD und bodennaher PM2.5-Konzentration ausgegangen. In einer Studie von Li et al. (2016) wurde jedoch festgestellt, dass mit einem nicht-linearen Modell ein eventuell noch besseres Ergebnis erzielt werden kann. Anschliesend an diese Arbeit konnte daher auch der nicht-lineare Zusammenhang der beiden Grosen uber Deutschland untersucht und die Beziehung abschnittsweise in verschiedenen Wertebereichen der AOD mit der bodennahen Feinstaubkonzentration betrachtet werden. Fur solch eine Untersuchung wird aufgrund der groseren Zahl an Freiheitsgraden eine grosere Menge an Daten benotigt. Die vorliegende Datengrundlage ist dafur nicht ausreichend, da in einigen Regionen und Zeitraumen kaum Daten vorhanden sind. Die PM2.5-Karten der raumlichen Verteilung uber Deutschland zeigen, dass die Orographie und die Besiedlungsdichte einen grosen Einfluss auf die durchschnittlichen Feinstaubkonzentrationen haben. In Kessellagen und insbesondere in Ballungsraumen (z. B. Ruhrgebiet und Berlin) ist die Feinstaubkonzentration stark erhoht. Auch in Ostdeutschland finden sich hohere Feinstaubwerte. In hoheren Lagen und komplexem Gelande (z. B. Schwarzwald, Alpenvorland, Harz) ist die Feinstaubkonzentration vergleichsweise gering. Auch der Suden Deutschlands ist im Flachenmittelt von geringerer Feinstaubbelastung betroffen. In einigen Kessellagen (z. B. Rheingraben) entstehen aber auch im Suden aufgrund des beschrankten Luftmassenaustauschs hohere Feinstaubbelastungen. Eine Sensitivitatsstudie hat gezeigt, dass die meteorologischen Parameter, insbesondere die Grenz-schichthohe einen grosen Einfluss auf die Beziehung zwischen AOD und bodennaher Feinstaubkonzentration haben. Das Berucksichtigen der raumlichen und zeitlichen Variabilitat der meteorologischen Grosen fuhrt zu einer starken Verbesserung der Korrelation zwischen AOD und den ab-geleitete PM2.5-Werten (Verbesserung von R = 0.39 auf R = 0.51). Zu erwarten ware eine weitere Verbesserung des Zusammenhangs bei hoher auflosenden Daten der meteorologischen Parameter. Einflusse der Orographie konnten bei der groben Auflosung der Daten nicht erfasst werden. Tat-sachlich gibt es jedoch sehr grose Unterschiede der Grenzschichthohe abhangig von der Oberflachenrauigkeit, bzw. dem Relief der Erde. Auch Grenzschichteffekte durch die stadtische Warmeinsel werden bei der Auflosung der verwendeten meteorologischen Daten nicht sichtbar. Im Verfahren kann die Ableitung der Feinstaubkonzentration weiter verbessert werden, wenn die vertikale Verteilung der Aerosole besser erfasst wird. Diese Information fehlt bei dieser Untersuchung und fuhrt zu einem schlechteren Ergebnis im Sommer. Zu dieser Jahreszeit ist die Ableitung der Feinstaubkonzentration problematischer, da der Anteil der Extinktion entlang der Luftsaule vermehrt an Aerosolen in groser Hohe stattfindet, die nicht an den Bodenstationen erfasst werden konnen. In weiterfuhrenden Untersuchungen konnen zusatzliche Hilfsmittel, wie z. B. Modellrechnungen der vertikalen Verteilung der Aerosole oder LIDAR-Messungen des vertikalen Extinktionsprofils zusatzliche Informationen zur vertikalen Verteilung beitragen und das Verfahren verbessern. Die Untersuchung der Abhangigkeit von der Windrichtungen hat gezeigt, dass auch andere meteorologische Grosen im Zusammenhang mit der Feinstaubbelastung und der Anwendbarkeit des Verfahrens stehen. Grosraumige Wetterlagen und Druckgebilde wirken sich insbesondere aufgrund der Bewolkung auf die Bestimmung der AOD aus. Weiterfuhrend kann zu dieser Untersuchung der genauere Zusammenhang von grosraumigen Zirkulationsmustern auf die Feinstaubverteilung und auf die Anzahl der Beobachtungen von MODIS durchgefuhrt werden. Daruber hinaus konnen auch andere Parameter, wie der Niederschlag oder die Lufttemperatur auf ihren Einfluss getestet werden. In der Studie von Koelemeijer et al. (2006) wurde z. B. eine starke Antikorrelation der Feinstaubkonzentration mit dem Niederschlag festgestellt. Die Betrachtung der jahrlichen Niederschlagsverteilung uber Deutschland im Vergleich zu der Feinstaubverteilung lasst auch in Deutschland einen starken Zusammenhang vermuten (z. B. hohere PM2.5-Werte uber mitteldeutschen Bordelandschaften). Eine fortfuhrende Analyse der Beziehung zwischen PM2.5-Konzentration und Niederschlag konnte weiteren Aufschluss uber den saisonalen Verlauf des PM2.5 bringen. Das Verfahren wird in erster Linie durch die Grenzen bei der Ermittlung der AOD limitiert. Bei Bewolkung, Schnee und Eis, sowie nicht klassifizierbaren Oberflachen, kann die AOD nicht erfasst werden. So ergeben sich Gebiete und Jahreszeiten mit niedriger Erfassungsrate. Dazu gehoren Kustenregionen, Regionen mit Binnengewassern und Schneebedeckung. Ebenso fehlen Informationen uber die Aerosolzusammensetzung, sodass der Anteil des Feinstaubes an der AOD nur geschatzt werden kann. So kommt es z. B. an den Kusten zu groser AOD, die vermutlich grostenteils durch grosere Seesalz-Partikel verursacht wird. Aufgrund der groben Auflosung des NASA Produkts der AOD von 10 x 10 km, ist die Datenausbeute relativ gering, da schon bei kleiner Wolkenkontamination die Bestimmung fehlschlagt. Mit diesem Umstand liegt die durchschnittliche jahrliche Erfassung lediglich bei 35 Aufnahmen. Somit ist eine quantitative Aussage zu Grenzwertuberschreitungen oder Betrachtungen von ausgewahlten Zeitraumen problematisch. Die Verbesserung der raumlichen und zeitlichen Abdeckung ware nicht nur durch neue Satelliten mit besseren Sensoren moglich, sondern konnte auch erreicht werden, indem mehrere Satelliten und Sensoren in das Verfahren eingebunden werden, oder die MODIS Daten in ihrer vollen raumlichen Auflosung von 1 x 1 km ausgewertet werden wurden. Die NASA arbeitet gerade an einem Verfahren namens MultiAngle Implementation of Atmospheric Correction (MAIAC), das auch multitemporale Beobachtungen zur Bestimmung der AOD auswertet und die raumliche Auflosung von 1 x 1 km erreicht (Lyapustin et al., 2011). Die Daten liegen jedoch auf Grund der rechenintensiven Auswertung fur Deutschland noch nicht vor. Bei der Einbindung mehrerer Instrumente, musste eine jeweilige Korrektur durchgefuhrt werden, bevor die Daten zusammengefuhrt werden. Jedoch kann eine Ausweitung der Datenquelle die raumliche und zeitliche Abdeckung deutlich verbessern. Insbesondere konnten Sensoren mit hoherer raumlicher Auflosung (jedoch zeitlich geringerer Auflosung) zu einer besseren Beobachtung bei Wetterlagen mit Bewolkung fuhren. Da die Pixel kleiner sind und eine kleinere Flache erfassen, ist die Wahrscheinlichkeit groser, wolkenfreie Bedingungen bzw. eine Wolkenlucke anzutreffen. Ein Beispiel fur ein weiteres Instrument, das sich fur dieses Verfahren qualifiziert, ist der Satellit Sentinel 3. Es handelt sich dabei um ein Satellitenpaar, das zur Umweltbeobachtung von Land und Ozean entwickelt wurde und die auf identischer Umlaufbahn mit 180° Versetzung die Erde umkreisen. Der erste Satellit wurde am 16. Februar 2016 in seinen Orbit geschickt, der zweite Start ist fur November 2017 geplant. An Bord befinden sich die Sensoren Ocean and Land Color Instrument (OLCI) und Sea and Land Surface Temperature Radiometer (SLSTR), die fur das Verfahren eingesetzt werden konnen, da sie die Aerosol optische Dicke liefern. Zusammenfassend zeigt diese Arbeit, dass eine Ableitung der bodennahen Feinstaubkonzentration anhand der AOD moglich ist und unter Hinzunahme meteorologischer Parameter gute Ubereinst-immungen mit in-situ Messungen zeigt. Die Validierung mit den Daten der in-situ Hintergrundstationen ergab einen Korrelationskoeffizienten von R = 0.77, einen Bias von 0.14 µg m 3 und einen RMSE von 5.73 µg m 3. Es gibt jedoch auch noch einige Weiterentwicklungsmoglichkeiten, die vor allem die raumliche und zeitliche Abdeckung der AOD, sowie die Parametrisierung der Aerosolzusammensetzung und der vertikalen Verteilung betrifft. Mit einigen Anpassungen an Standort und Jahreszeit birgt das Verfahren groses Potenzial fur die raumliche Luftqualitatsbeobachtung.