Zusammenfassung

Ziel des Projektes war es, eine Methode zur Klassifizierung der atmosphärischen Bedingungen im Hinblick auf die Bestimmung der langfristigen Luftqualität in Baden-Württemberg bereitzustellen. Zu diesem Zweck wurden zwei verschiedenen Klassifikationsmethoden hinsichtlich ihrer praktischen Anwendbarkeit in Studien der langfristigen Luftqualität untersucht. Die zwei Techniken, die ausgewählt wurden, sind die „klassische“ Clusteranalyse, und zwar das WARD und das K-MEANS Verfahren  sowie Kohonen’s „Self Organizing Maps“ (SOM). Beurteilt wurden die Techniken nach

• ihrer Effektivität (Handhabbarkeit, Rechenzeit),
• und ob die resultierenden Klassen das gesamte Spektrum der meteorologischen Bedingungen repräsentieren.

Der zweite Aspekt der Bewertungskriterien wurde nicht aus rein meteorologischer Sicht sondern durch die Beantwortung der Frage beurteilt, ob statistische Maßzahlen, die die Luftqualität beschreiben und die aus den Ergebnissen der Klassifizierung abgeleitet wurden, mit denen übereinstimmten, die aus den Resultaten einer Detailsimulation berechnet wurden. Solche statistischen Größen, die die Luftqualität charakterisieren, sind die mittleren Konzentrationen von Schadstoffen, ihre Maximalwerte und Perzentile sowie ozonbezogene Luftqualitätsindikatoren wie z.B. AOT40 und SOMO35. Um das Projektziel zu erreichen, war es nicht notwendig, die meteorologischen Situationen über einen sehr langen Zeitraum zu betrachten. Es genügte, einen kürzeren, z.B. ein Jahr zu berücksichtigen. Deshalb wurden für das Gebiet Baden-Württembergs und für das Jahr 2000 Simulationen mit dem Chemie-Transport-Modell (CTM) KAMM/DRAIS durchgeführt und die dreidimensionalen räumlichen Konzentrationsverteilungen und die Deposition aller 41 RADM2 Spezies in stündlichem Zeitabstand berechnet. Statistische Kenngrößen wurden aus den Ergebnissen dieser Detailsimulation berechnet. Zur Klassifikation der meteorologischen Bedingungen des Jahres 2000 wurden Simulationsergebnisse des großskaligen Modells EURAD  benutzt. Aus jeder der resultierenden Klasse wurde ein Repräsentant, also ein Tag des Jahres gewählt. Die Resultate der KAMM/DRAIS Simulation für diese Repräsentanten waren aus den Detailsimulationen bereits bekannt. Basierend auf diesen Ergebnissen und unter Berücksichtigung der Klassenhäufigkeiten wurden die statistischen Größen erneut berechnet. Es konnte gezeigt werden, dass sie sich im Vergleich zu denen, die aus der Detailsimulation resultierten, mit genügender Genauigkeit ermitteln ließen. Hinsichtlich der Bewertungskriterien erscheint das K-MEANS Verfahren am besten für die praktische Anwendung bei Untersuchungen der Luftqualität geeignet zu sein. Beim Vergleich der statistischen Kenngrößen, die auf den Ergebnissen der Detailsimulation basierten, und denen, die aus dem K-MEANS Verfahren resultierten, traten im Mittel die geringsten Abweichungen auf. Ein Vergleich der Luftqualitätskenngrößen, denen die Ergebnisse der Detailsimulationen zu Grunde lagen, mit entsprechenden Werten, abgeleitet aus Messdaten für das Jahr 2000, zeigte, dass die Resultate des Modells mit Blick auf das eigentliche Ziel und unter Berücksichtigung von Bedingungen wie Auflösung des Rechengitters und Unsicherheiten in den Eingangsdaten die Realität zufrieden stellend wiedergaben. Ein Rückschluss auf die tatsächliche langfristige Luftqualität in Baden-Württemberg war durch das Projekt nicht möglich. Dazu muss die bereitgestellte Methode auf einen wirklich langen Zeitraum von mindestens zehn bis zwanzig Jahren angewendet werden. Im Projekt wurde unter Berücksichtung eines einzelnen Jahres die Methode zur Ermittlung der langfristigen Luftqualität entwickelt und ihre prinzipielle Nutzbarkeit demonstriert.