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Einfluss von Straßenzustand, meteorologischen Parametern und Fahrzeuggeschwindigkeit auf die PMx-Belastung an Straßen
BASt-Bericht V 174
Ingo Düring, Achim Lohmeyer, Antje Moldenhauer, Ingenieurbüro Lohmeyer GmbH & Co. KG., Karlsruhe und Dresden
Wolfram Knörr, Frank Kutzner, ifeu – Institut für Energie- und Umweltforschung GmbH, Heidelberg
Udo J. Becker, Falk Richter, Wolfram Schmidt, TU Dresden, Institut für Verkehrsplanung und Straßenverkehr
Dieser Bericht ist nur in digitaler Form erhältlich, 454 Seiten
Erscheinungsjahr: 2008
Preis: 5,00 €
Bestellung eines gedruckten Exemplars beim Carl Schünemann Verlag GmbH
Auf Basis von lmmissionsmessdaten an 8 Straßenabschnitten wurde die Wirkung von potenziellen PM10-Minderungsmaßnahmen (Temporeduzierung, Verbesserung des Verkehrsflusses, Verbesserung des Fahrbahnzustandes) beziehungsweise der Einfluss meteorologischer Parameter auf die PM10-Konzentrationen beziehungsweise -Emissionen untersucht.
Der Einfluss von Straßenoberflächenänderungen auf die PMx-Belastungen konnte im Feldversuch an der Lützner Straße in Leipzig, an der Berliner Straße in Nauen und an der Bergstraße in Erfurt untersucht werden.
Es konnte festgestellt werden, dass durch die Sanierung von im Sinne der PM10-Emissionsmodellierung schlechten Fahrbahnen und Gehwegen an allen drei untersuchten Straßen eine PM10-Minderung abgeleitet werden konnte. Die höchste PM10-Minderung wurde an der Berliner Straße in Nauen festgestellt. Diese war dort für den nicht motorbedingten Anteil der PM10-Emissionen cirka 2.6-mal höher als an der Lützner Straße und ca. 3-mal höher als an der Bergstraße in Erfurt. Die Höhe der absoluten Minderung ist wahrscheinlich von weiteren Randbedingungen (Ausgangszustand, Fahrzeuggeschwindigkeit, Längsneigung) abhängig. Weiterführende Auswertungen, insbesondere für die Bergstraße in Erfurt, werden deshalb dringend empfohlen.
Der Einfluss eines Tempoliits auf die PMx-Belastungen konnte im Feldversuch an der Schildhornstraße in Berlin untersucht werden. Dort wurde eine Geschwindigkeitsbeschränkung von 50 km/h auf 30 km/h mit gleichzeitiger Radarüberwachung eingerichtet.
Es konnte eine Reduktion an Werktagen durch den Übergang von einer T50-Signalisierung zu einer T30-Signalisierung mit Radarüberwachung bei weiterhin gleichmäßigen Verkehrsfluss von cirka 2 µg/m3 (cirka 15 bis 27 % der PM10-Zusatzbelastung) abgeleitet werden. Für Ruß und NOx ergaben sich keine relevanten Abnahmen.
Der Einfluss eines normgerechten Ausbaus einer innerstädtischen Bundesstraße mit Einrichtung einer "Grünen Welle" auf die PMx-Belastungen konnte im Feldversuch an der Bergstraße in Dresden untersucht werden. Dabei konnte nachgewiesen werden, dass sich der Verkehrsfluss nach dem Ausbau in beiden Richtungen deutlich verbessert hat. Stadtauswärts war vor dem Ausbau ein mäßiger Verkehrsfluss (Verkehrssituation nach Handbuch für Emissionsfaktoren = LSA2), stadteinwärts ein schlechter Verkehrsfluss (1O_Kern) zu verzeichnen gewesen. Nach dem Ausbau funktioniert stadtauswärts die Grüne Welle (HVS2), stadteinwärts gibt es Haltezeiten an den Lichtsignalanlagen, die den Verkehrsfluss im Allgemeinen nur gering beeinträchtigen (HVS2, LSA2). Die mittleren Fahrzeuggeschwindigkeiten lagen im Bereich der Messstelle vor dem Ausbau bei cirka 30 km/h und nach dem Ausbau bei über 40 km/h. Das bedeutet aber nicht, dass im Zustand vor dem Ausbau konstant mit 30 km/h gefahren wurde. Wie die Perzentile (Q75, Q90) der Fahrzeuggeschwindigkeiten zeigen, fuhren die Fahrzeuge, falls sie nicht durch die LSA im Verkehrsfluss behindert wurden, vor dem Ausbau im Mittel Geschwindigkeiten um ca. 40 bis 45 km/h, nach dem Ausbau cirka 45 bis 50 km/h. Es konnte eine PM10-Reduktion durch Verbesserung des Verkehrsflusses (Grüne Welle) trotz höherer Fahrzeuggeschwindigkeiten von cirka 3 µg/m3 (cirka 35 % der PM10-Zusatzbelastung) abgeleitet werden.
Umfangreiche Datenauswertungen konnten für die B 10 bei Karlsruhe, die Merseburger Straße in Halle und den Jagtvej in Kopenhagen in Verbindung mit jeweils repräsentativen Hintergrundmessstellen durchgeführt werden. Es konnten erwartungsgemäß deutliche Abhängigkeiten der PM10- und PM2.5-Konzentrationen von meteorologischen Parametern beobachtet werden. Dabei gibt es aber auch eine Vielzahl von Korrelationen der meteorologischen Kenngrößen untereinander, sodass aus der tendenziellen Abhängigkeit der Partikelbelastung von einer meteorologischen Kenngröße unmittelbar nicht auf dessen Ursache/Wirkungsbeziehung geschlossen werden kann.
Die stärksten meteorologischen Einflüsse auf die PM10-Gesamtbelastungen gehen von den vertikalen Austauschbedingungen (Indikator war hier zum Beispiel der vertikale Temperaturgradient), von der Anzahl niederschlagsloser Tage seit dem letzten Niederschlagsereignis und der Windgeschwindigkeit aus.
Die stärksten meteorologischen Einflüsse auf die PM10-Zusatzbelastungen gehen von der Windgeschwindigkeit- und -richtung sowie von den Temperaturen aus.
Bei den PM10-Emissionsfaktoren zeichnet sich zum Beispiel an der Merseburger Straße für die Werktage mit Niederschlag im Mittel ein ca. 30 % geringerer Wert ab als an den trockenen Werktagen. Diese Abnahme ist signifikant. Die PM10-Emissionsfaktoren an den ersten drei trockenen Tagen nach einem Niederschlagsereignis sind gleich, zeigen also keine Zunahme mit andauernder Trockenheit. Bei den PM2.5-Emissionen ist dieser Minderungseffekt durch Niederschlag nicht zu verzeichnen.
Eine Bindung des Staubes im Straßenraum bei hoher Luftfeuchtigkeit konnte nicht festgestellt werden.
Während die PM2.5-Emissionsfaktoren (weitestgehend Motoremissionen) unabhängig von der Jahreszeit sind, nimmt die Emission der Partikelfraktion PM2.5 bis PM10 im Winterhalbjahr deutlich (über 100 %) zu. Ursachen könnten das Einbringen von Streugut und vermehrte Schmutzeinträge auf die Straße sein. Im Winterhalbjahr sind auch die PM10-Emissionsfaktoren, wie erwartet, von den Austauschbedingungen unabhängig und liegen jeweils deutlich (Faktor zwei) höher als im Sommerhalbjahr. Dieser Anstieg der PM10- Emissionen unter winterlichen Bedingungen könnte auch erklären, warum die PM10-Emissionsfaktoren im Unterschied zu PM2.5 bei niedrigen Tagesmitteltemperaturen deutlich höher sind als bei hohen Temperaturen.
Der hohe Anstieg der PM10-Konzentrationen während (winterlicher) austauscharmer Inversionswetterlagen könnte somit sowohl von den schlechten Austauschbedingungen als auch von deutlich höheren nicht motorbedingten PM10-Emissionen beeinflusst sein.
Am Jagtvej konnten mittels Sensor auch die Höhe des Wasserstandes auf der Fahrbahn untersucht werden. Hierbei konnte festgestellt werden, dass der Wasserstand auf der Straße die Höhe der PM10-Zusatzbelastungen und die der PM10-Emissionen beeinflusst. Nach einem Regenereignis trocknet die Fahrbahn des Jagtvej im Sommer im Mittel nach cirka 7 Stunden komplett ab. Ein Minderungseffekt in den Emissionen ist im Mittel cirka 3 bis 5 Stunden nach dem Regenereignis zu beobachten.
Es konnte am Jagtvej keine Abhängigkeit des Quotienten der PM10- und NO-Zusatzbelastungen, als Maß für PM10-spezifische Emissionsverhältnisse, von der Windgeschwindigkeit bei trockener Fahrbahn festgestellt werden. Derzeit laufen in parallelen Forschungsprojekten weitere Arbeiten, um den Erkenntnisstand bei der PM10-Emissionsmodellierung beziehungsweise bei der Bewertung von Minderungsmaßnahmen zu erhöhen. Es sollte einer separaten Auswertung vorbehalten sein, aus all diesen neuen Forschungsprojekten die Schlussfolgerungen für die zukünftige PM10-Modellierung zu ziehen.
Influence of road conditions, vehicle speed and meteorological parameters on the PMx concentrations near roads
On the basis field measurements of concentrations near 8 roads, the potential effect of PM10 reduction measures (improving road surface, upgrading of road, speed reduction, improving traffic flow) and the influence of meteorological parameters on the PM10 emissions and concentrations was analyzed.
The influence of road surface improvements on the PMx concentrations could be investigated at Lützner Strasse in Leipzig, Berliner Strasse in Nauen and Bergstrasse in Erfurt. It was observed that by the renewal of bad road surfaces and adjacent pedestrian walkways, bad in the sense of PM10 emissions, at all three roads a PM10 reduction could be observed. The highest PM10 reduction was found at Berliner Strasse in Nauen. There, the reduction for the additional street concentration was 14 µpg/m3 i.e. approximately 60%, the non exhaust share of the PM10 emissions went down to about 1/3, that was much higher than at Lützner Strasse or at Bergstrasse in Erfurt. The amount of the reduction is probably dependent on the boundary conditions as for example baseline condition (state of the road before the improvement), vehicle speed and slope of the road. Further evaluations, especially for Bergstrasse in Erfurt, are therefore strongly recommended. Hint: The additional (road) concentration is the concentration caused by the road under consideration, i.e. the monitored "total concentration" at the road minus the regional and local background concentration, monitored at a station outside the direct influence of the road under consideration or of other roads.
The influence of a speed limit on the PMx concentrations could be investigated by measurements at Schildhornstrasse in Berlin. There the speed limit was reduced from 50km/h to 30km/h with simultaneous radar supervision. By this measure, maintaining the smooth traffic flow conditions, a reduction during working days of about 2 µg/m3 i.e. approximately 15 to 27% of the PM10 additional road concentration can be derived. For soot and NOx no relevant reductions were noted.
The influence of an upgrading of an urban road to Standard Federal Road Conditions with establishment of a "green wave" on the PMx concentrations could be investigated by at Bergstrasse in Dresden. The traffic flow after the upgrading has improved significantly in both directions. For the direction out of the city (into the city) before the upgrading, the flow of traffic was reported to be with medium (strong) jamming. After the upgrading, the Green Wave works well for the out of town direction (minor jamming), in the downtown direction there are delays at the traffic lights, but in general with only slight effects on the traffic flow. At the location of the monitoring station the average vehicle speed before the upgrading was in the range of 30km/h, after the expansion more than 40km/h. That does not mean, however, that before the upgrading the vehicle speed was permanently 30 km/h. As the percentiles (Q75, Q90) of the vehicle speeds show, the vehicles drove, if not hindered by the traffic lights, before the upgrading with mean speeds of 40 to 45km/h, after upgrading with 45 to 50km/h. By improving the traffic flow (Green Wave) despite higher vehicle speeds, a PM10 reduction of about 3 µg/m3, i.e. approximately 35% of the PM10 additional road concentration, can be derived.
Concerning the influence of meteorological parameters, extensive data analysis were executed for the road B 10 near the city of Karlsruhe, for Merseburger Strasse in the city of Halle and for Jagtvej in Copenhagen, all incorporating the results of the representative background monitoring stations. As expected, clear dependencies of PM10 and PM2.5 concentrations on the meteorological parameters were observed. As there are a large number of correlations among the meteorological parameters themselves, the dependence of particle concentrations on the single meteorological parameters is not directly indicated. The strongest meteorological influences on the PM10 total concentrations come from the vertical atmospheric exchange conditions (indicator was here, for example, the vertical temperature gradient), the number of days without precipitation since the last rainfall event and the wind speed. The strongest meteorological influences on the PM10 additional concentrations come from the wind speed and direction as well as the ambient temperature.
The PM10 emission factors exempli gratia for Merseburger Strasse during working days with precipitation show approximately a 30% lower mean value than for dry days. This reduction is significant. The PM10 emission factors during the first three dry days after a precipitation event are equal, showing no increase with the ongoing drought. As expected, the measurements did not show a PM2.5 emission factor reduction as an effect of rainfall.
While the PM2.5 emission factors (largely engine (exhaust) emissions) are independent of the season, the emission of the PM2.5 to PM10 particles group (mostly consisting of non-exhaust emissions) increases significantly in the winter half of the year (over 100%). Causes could be the use of sand/salt as antiskid treatment and increased input of dirt on the road. In the winter half of the year the PM10 emission factors, as expected, are independent from the atmospheric exchange conditions and they are significantly (a factor of two) higher than in the summer half of the year. This increase in PM10 emissions under winter conditions could also explain why the PM10 emission factors, in contrast to PM2.5, are much higher at lower daily average temperatures than at high temperatures. The strong increase in PM10 concentrations during low (winter) atmospheric inversion layers could thus both be caused by the reduced exchange conditions as well as the significantly higher non exhaust PM10 emissions. Hint: Total emission = direct exhaust emission + non exhaust emission (road abrasion, tire wear, road dust re-suspension.
On Jagtvej, also the height of the water level on the road could to be monitored by a sensor. This water level on the road was found to influence the PM10 concentrations. After a summer rain event the surface of Jagtvej dries completely after a mean time of about 7 hours. A reduction of emissions can be watched for an average of 3 to 5 hours after the end of the rainfall. At Jagtvej, for dry roadway conditions, the ratio of PM10 to NOx additional concentrations, as a measure of PM10 emission-specific conditions, was independent from the wind speed.
Presently, in several research projects further work is done to improve the PM10 emission modeling and the assessment of mitigation measures. It is reserved to a separate evaluation to draw the conclusions from all these new results for advanced PM10 modeling.