Problemstellung

In Stadtgebieten spielt die Luftreinheit eine wachsende Rolle. Dabei sind Kraftfahrzeuge mit ihren Emissionen durch Abgase, Bremsen und Reifen Hauptverursacher für die Feinstaubbelastung. Neben dem Verkehrsaufkommen beeinflussen Umweltfaktoren, wie Wind, Temperaturschichtung, Niederschlag, etc., die Feinstaubbelastung. Es besteht großer Bedarf, die Feinstaubbelastung zeitnah zur direkten Entstehung über digitale Methoden zu erfassen und in Abhängigkeit von Verkehr und Wetter vorherzusagen.

Projektziel

Ziel ist die räumliche Untersuchung und Multiskalenmodellierung der Dynamik der städtischen Feinstaubbelastung anhand eines exemplarischen Stadtquartiers. Die hochfrequent aufgenommenen horizontalen und vertikalen Feinstaubbelastungsdaten werden echtzeitnah in eine Datenbank übertragen und mit Methoden der künstlichen Intelligenz verarbeitet. Zusammen mit der Multiskalensimulation sollen Maßnahmen zur Verbesserung der Luftqualität über intelligente Verkehrsflusssteuerungen abgeleitet werden.

Durchführung

Zentrale Aktivitäten sind die Messung und Simulation der zeitaufgelösten Variabilität auf unterschiedlichen räumlichen Skalen, die Identifizierung und Beschreibung potentieller Emissionsquellen in Kombination mit fahrzeugaufgelösten Verkehrsflussdaten, sowie die Charakterisierung des Einflusses meteorologischer Parameter. Zum Einsatz kommen hochaufgelöste numerische und datengetriebene Methoden zur Modellierung, Analyse und Prognose der Feinstaubkonzentration und ihrer Dynamik.