Record #260255 - GSI Repository

DFG project G:(GEPRIS)419317138

Mesoskaliges Netzwerk zur Überwachung von Treibhausgas- und Schadstoffemissionen

Coordinator	Professorin Dr.-Ing. Jia Chen
Grant period	2019 - 2022
Funding body	Deutsche Forschungsgemeinschaft
	DFG
Identifier	G:(GEPRIS)419317138

Note: Aktuelle wissenschaftliche Studien legen nahe, dass die aktuelle Erderwärmung durch Treibhausgasemissionen hervorgerufen wird, die vom Menschen verursacht sind. Um gegen diese Entwicklung geeignete Maßnahmen ergreifen zu können bzw. um zu überprüfen, ob solche Maßnahmen von Erfolg gekrönt sind, ist es notwendig, die Schadstoffkonzentrationen inklusive der zugehörigen Emissionsquellen genau zu kennen. Diese Informationen sind bisher jedoch sehr lückenhaft und beruhen auf sogenannten "bottom-up" Berechnungen. Da diese Kalkulationen nicht auf direkten Messungen beruhen, weisen sie große Ungenauigkeiten auf und sind außerdem nicht in der Lage, bisher unbekannte Emissionsquellen zu identifizieren. In dem hier vorgestellten Projekt soll ein mesoskaliges Netzwerk für die Überwachung von Luftschadstoffen wie CO2, CH4, CO, NO2 und O3 aufgebaut werden, das auf dem neuartigen Konzept der differentiellen Säulenmessung beruht. Bei diesem Ansatz wird die Differenz zwischen den Luftsäulen luv- und leewärts einer Stadt gebildet. Diese Differenz ist proportional zu den emittierten Schadstoffen und somit eine Maßzahl für die Emissionen, welche in der Stadt generiert werden.Mithilfe dieser Methode wird es in Zukunft möglich sein, städtische Emissionen über lange Zeiträume hinweg zu überwachen. Damit können neue Informationen über die Generierung und Umverteilung von Luftschadstoffen gewonnen werden. Wir werden u.a. folgende zentrale Fragen beantworten: Wie verhält sich der tatsächliche Trend der CO2, CH4 und NO2 Emissionen in München über mehrere Jahre? Wo sind die Emissions-Hotspots? Wie akkurat sind die bisherigen "bottom-up" Abschätzungen? Wie effektiv sind die Maßnahmen zur Emissionsreduzierung tatsächlich? Sind vor allem für Methan weitere Maßnahmen zur Reduzierung der Emissionen notwendig? Zu diesem Zweck werden wir ein vollautomatisiertes Messnetzwerk aufbauen und passende Methoden zur Modellierung entwickeln, welche u.a. auf STILT (Stochastic Time-Inverted Lagrangian Transport) und CFD (Computational Fluid Dynamics) basieren. Mithilfe der Modellierungsresultate werden wir eine Strategie entwerfen, wie städtische Netzwerke zur Überwachung von Luftschadstoffen aufgebaut werden müssen, um repräsentative Ergebnisse zu erhalten. Außerdem können mit den so gewonnenen städtischen Emissionszahlen z.B. dem Stadtreferat, den Stadtwerken München oder der Bayerischen Staatsregierung Möglichkeiten zur Beurteilung der Effektivität der angewandten Klimaschutzmaßnahmen an die Hand gegeben werden. Das hier vorgestellte Messnetzwerk dient somit als Prototyp, um die grundlegenden Fragen zum Aufbau eines solchen Sensornetzwerks zu klären, damit objektive Aussagen zu städtischen Emissionen möglich werden. Dieses Projekt ist weltweit einmalig und wird zukunftsweisende Ergebnisse liefern.

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Record created 2023-01-19, last modified 2024-09-28

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