Kurzfrist-Feinstaub-Immissionsprognose mit den Systemen MARQUIS und ProFet

Das Luftqualitäts-Informations-System MARQUIS soll auf der Basis von Luftschadstoffmessungen und Prognosen der meteorologischen Parameter aktuelle Immissionswerte und eine Kurzfrist-Immissionsprognose für ausgewählte Gebiete in Europa bereitstellen. Als Mehrwert für die verschiedenen Nutzergruppen sollen die Immissionen in einer dem Nutzerprofil angemessenen Form begründet und kommentiert und bei erhöhten Luftschadstoffkonzentrationen Verhaltensratschläge gegeben werden. Im Beitrag werden am Beispiel von zwei großstadtfernen Messstationen für die Kurzfrist-PM10-Immissionsprognose die untersuchten Alternativen EURAD (klassische europaweite Emissions- und Ausbreitungsmodellierung), Maschinelles Lernen, Multiregression und Neuronales Netz vorgestellt. Diese Alternativen wurden im Rahmen von MARQUIS für den Einsatz in Baden-Württemberg untersucht. Zusätzlich wird der derzeitige Stand der Arbeiten über die operationelle Modellierung für drei verkehrsnahe Untersuchungspunkte in Sachsen-Anhalt mit dem Programmsystem ProFet vorgestellt. Deren Ergebnisse sollen Basis für die zeitnahe Information der Öffentlichkeit und die Auslösung von Maßnahmen zur Verkehrsbeeinflussung sein. Auf einige der durchgeführten Validierungen wird eingegangen.

Short-term PM10 concentration forecast within the systems MARQUIS and ProFet

The air quality information system MARQUIS is intended to provide real time concentration values and short-term PM10 concentration forecasts for selected areas in Europe. Basis are the current data gained by air quality monitoring stations and forecasts of the meteorological data. As additional value for the different user groups, the concentration levels are explained and assessed on a level adapted to the user profile. In case of increased values recommendations for proper behaviour are provided. The contribution presents the examined methods for a short term PM10 concentration forecast at two open country monitoring stations: EURAD (classical emission and dispersion modelling based on the area of Europe), Machine Learning, Multi Regression and Neural Networking. These alternative procedures were examined for use for the area of the State of Baden-Württemberg. Additionally the present status of the ProFet-based operational modelling for three vehicle traffic dominated monitoring stations in the State of Sachsen-Anhalt is presented. Its results are foreseen for the real time information of the public and the triggering of measures to reduce vehicle traffic induced PM10 concentrations. Some of the validations are presented.

Autor(en):
Lohmeyer, A.; Düring, I.; Giereth, M.; Hoffmann, T.; Klein, M.; Nicklaß, D.; Scheu-Hachtel, H.; Sörgel, C.; Wanner, L.

Der vollständige Beitrag ist erschienen in:
Gefahrstoffe- Reinhaltung der Luft 7-8/2007, Seite 319-326
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